Umsatzprognose

Bei der Umsatzprognose handelt es sich um eine Finanzprognose, in der die voraussichtlichen Einnahmen eines Unternehmens für einen bestimmten Zeitraum, in der Regel monatlich, vierteljährlich oder jährlich, geschätzt werden. Diese Prognose basiert auf einer umfassenden Analyse verschiedener Datenpunkte, einschließlich historischer Leistungen, Markttrends und wirtschaftlicher Bedingungen.

Was ist eine Umsatzprognose?

Unter Umsatzprognose versteht man die Schätzung der Höhe der Einnahmen, die ein Unternehmen in einem bestimmten Zeitraum, in der Regel monatlich, vierteljährlich oder jährlich, voraussichtlich erzielen wird. Diese Prognose basiert auf einer gründlichen Analyse verschiedener Faktoren, einschließlich historischer Verkaufsdaten, Markttrends, wirtschaftlicher Bedingungen und anderer relevanter Metriken.

Im Gegensatz zur Umsatzprognose, die sich in erster Linie auf die Vorhersage der Anzahl der Produkte oder Dienstleistungen konzentriert, die ein Unternehmen verkaufen wird, bietet die Umsatzprognose einen umfassenden Überblick über alle Einnahmequellen, einschließlich Verkäufe, Abonnements und andere Einkommensströme.

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Was sind die Grundlagen der Umsatzprognose?

Hier sind die wichtigsten Elemente der Umsatzprognose,

Definition des Geltungsbereichs
Datenerhebung und -analyse
Identifizierung von Umsatztreibern
Auswahl der Prognosemethode
Annahmen und Anpassungen
Externe Faktoren einbeziehen
Validierung und Prüfung
Regelmäßige Überwachung und Aktualisierung
Annahmen und Methodik dokumentieren
Risikobewertung und Notfallplanung
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit
zusammen, um Beiträge und Erkenntnisse zu liefern.
Einsatz von Technologie und Hilfsmitteln.

Definition des Umfangs: Definieren Sie klar den Zeitraum, den Ihre Umsatzprognose abdecken soll (z. B. monatlich, vierteljährlich, jährlich). Bestimmen Sie den erforderlichen Detaillierungsgrad, ob es sich um eine Prognose für das gesamte Unternehmen oder für bestimmte Produkt-/Dienstleistungsbereiche handelt.
Datenerfassung und -analyse: Sammeln Sie historische Verkaufsdaten, Markttrends, Wirtschaftsindikatoren, Kundenverhalten und andere relevante Messgrößen. Diese Daten bilden die Grundlage für fundierte Prognosen.
Identifizierung von Umsatztreibern: Verstehen Sie die wichtigsten Faktoren, die das Umsatzwachstum Ihres Unternehmens beeinflussen. Dazu können Kundengewinnungsraten, Kundenbindungsraten, Preisstrategien und die Marktnachfrage gehören.
Auswahl der Prognosemethode: Wählen Sie eine geeignete Prognosemethode auf der Grundlage der verfügbaren Daten und der Art Ihres Unternehmens. Zu den Standardmethoden gehören Trendanalyse, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und mehr.
Annahmen und Anpassungen: Machen Sie alle Annahmen deutlich, die Sie in Bezug auf zukünftige Bedingungen treffen (z. B. Marktstabilität, Kundenverhalten). Berücksichtigen Sie bekannte Variablen, die sich auf den Umsatz auswirken, wie bevorstehende Produkteinführungen, Marketingkampagnen oder wirtschaftliche Ereignisse.
Berücksichtigen Sie externe Faktoren: Berücksichtigen Sie, wie sich externe Faktoren wie Veränderungen in der Wirtschaft, Branchentrends oder Veränderungen im Kundenverhalten auf Ihre Einnahmen auswirken könnten. Diese sollten in Ihrer Prognose berücksichtigt werden.
Validierung und Prüfung: Validieren Sie Ihre Prognose anhand historischer Daten, um sicherzustellen, dass sie mit der bisherigen Leistung übereinstimmt. Testen Sie die Prognose anhand verschiedener Szenarien oder Sensitivitätsanalysen, um ihre Robustheit zu beurteilen.
Regelmäßige Überwachung und Aktualisierung: Umsatzprognosen sind nicht in Stein gemeißelt. Überprüfen Sie daher regelmäßig die tatsächliche Leistung im Vergleich zur Prognose und aktualisieren Sie sie, wenn neue Informationen verfügbar werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Prognosen genau und relevant bleiben.
Dokumentieren Sie Annahmen und Methodik: Dokumentieren Sie klar und deutlich Ihre Annahmen und die für die Prognose verwendete Methodik. Diese Dokumentation ist für die Transparenz, die Überprüfbarkeit und für künftige Anpassungen von entscheidender Bedeutung.
Risikobewertung und Notfallplanung: Ermitteln Sie potenzielle Risiken und Unwägbarkeiten, die sich auf Ihre Umsatzprognosen auswirken. Entwickeln Sie Notfallpläne zur Abschwächung dieser Risiken und passen Sie Ihre Prognose entsprechend an.
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Beziehen Sie relevante Abteilungen und Interessengruppen in den Prognoseprozess ein. Vertriebs-, Marketing-, Finanz- und Betriebsteams sollten zusammenarbeiten, um Beiträge und Erkenntnisse zu liefern.‍
Nutzen Sie Technologie und Tools: Nutzen Sie fortschrittliche Software, Analyse- und Prognosetools, um die Genauigkeit und Effizienz Ihres Umsatzprognoseprozesses zu verbessern.

Was ist der Unterschied zwischen einem Umsatzprognosemodell und einem Umsatzprognosemodell?

1. Zweck

Einnahmeprognose: Dieses Modell wird in der Regel für interne Planungs- und Budgetierungszwecke verwendet. Es vermittelt einem Unternehmen ein Gefühl dafür, wie seine Einnahmen auf der Grundlage verschiedener Annahmen und Szenarien in der Zukunft aussehen könnten. Umsatzprognosen dienen oft als Ausgangspunkt für die Finanzplanung und Entscheidungsfindung innerhalb des Unternehmens.
Umsatzprognose: Die Umsatzprognose ist ein breiteres Konzept, das sowohl die interne Planung als auch die externe Kommunikation umfasst. Sie können zwar auch für die interne Budgetierung verwendet werden, spielen aber oft eine eher nach außen gerichtete Rolle. Umsatzprognosen werden häufig mit Investoren, Interessengruppen und der Öffentlichkeit geteilt, um einen transparenten und datengestützten Überblick über die erwartete finanzielle Leistung des Unternehmens zu geben.

2. Detaillierungsgrad

Einnahmeprognose: Projektionen können auf hochrangigen Annahmen und allgemeinen Trends beruhen. Sie erfordern nicht immer granulare, detaillierte Daten und sind möglicherweise nicht so präzise wie Prognosen.
Umsatzprognosen: Die Prognosen sind in der Regel detaillierter und datengestützt. Sie stützen sich auf umfassende historische Daten, Marktanalysen und spezifische Faktoren, die die Einnahmen beeinflussen. Von Prognosen wird oft erwartet, dass sie genauer sind, und sie werden für strategische Entscheidungen und die externe Berichterstattung verwendet.

3. Zeithorizont

Einnahmeprojektion: Projektionen können für verschiedene Zeithorizonte erstellt werden, von kurzfristig (z.B. monatlich oder vierteljährlich) bis langfristig (z.B. jährlich). Sie sind oft flexibler in Bezug auf den Zeitrahmen, den sie abdecken.‍
Vorhersage der Einnahmen: Prognosen konzentrieren sich in der Regel auf längere Zeithorizonte, wie z. B. Jahresprognosen, und können auch mehrere Jahre einbeziehen. Sie bieten eine umfassendere Sicht auf die finanzielle Leistung des Unternehmens.

Was sind Einnahmeprognosemodelle?

Je nach den spezifischen Bedürfnissen und Merkmalen des Unternehmens werden verschiedene Arten von Umsatzprognosemodellen verwendet. Hier sind einige gängige Modelle zur Umsatzprognose:

Geradliniges Prognosemodell
Prognosemodell mit gleitendem Durchschnitt
Zeitreihenvorhersagemodell
Lineares Regressionsmodell
Exponentiales Glättungsmodell
ARIMA-Modell (Auto Regressive Integrated Moving Average)

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Geradliniges Prognosemodell: Bei diesem Modell wird davon ausgegangen, dass sich historische Trends in der Zukunft linear fortsetzen. Es handelt sich um eine relativ einfache Methode, bei der künftige Einnahmen auf der Grundlage vergangener Leistungen prognostiziert werden.

Beispiel: Wenn ein Unternehmen in den letzten drei Jahren ein konstantes Umsatzwachstum von 5 % verzeichnet hat, würde dieses Modell für das kommende Jahr ein Wachstum von 5 % vorhersagen.

Modell der gleitenden Durchschnittsprognose: Bei diesem Modell wird ein Durchschnitt der Einnahmen über eine bestimmte Anzahl von Zeiträumen berechnet, was dazu beiträgt, Schwankungen zu glätten und Trends aufzuzeigen.

Beispiel: Ein Unternehmen kann einen gleitenden Drei-Monats-Durchschnitt verwenden, um zukünftige Einnahmen zu prognostizieren, indem es die Einnahmen des aktuellen Monats mit denen der beiden vorangegangenen Monate mittelt.

Zeitreihen-Prognosemodell: Zeitreihenmodelle analysieren historische Datenpunkte, um Muster zu erkennen und zu prognostizieren, die im Laufe der Zeit auftreten. Sie sind besonders nützlich für das Verständnis von Trends, Saisonalität und zyklischen Schwankungen.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen könnte ein Zeitreihenmodell verwenden, um höhere Umsätze während der Ferienzeit vorherzusagen.

Lineares Regressionsmodell: Die lineare Regression analysiert die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable (z. B. Umsatz) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Marketingausgaben, Kundengewinnung). Damit lässt sich feststellen, wie sich Änderungen der unabhängigen Variablen auf den Umsatz auswirken.

Beispiel: Ein Unternehmen könnte die lineare Regression verwenden, um zu verstehen, wie Änderungen der Werbeausgaben mit Änderungen der Einnahmen korrelieren.

Exponentiales Glättungsmodell: Bei der exponentiellen Glättung werden vergangene Datenpunkte exponentiell abnehmend gewichtet, wobei den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verliehen wird. Dieses Modell ist nützlich, um kurzfristige Veränderungen und Trends zu erfassen.

Beispiel: Wenn ein Unternehmen in den letzten Monaten ein schnelles Wachstum verzeichnet, würde die exponentielle Glättung den jüngsten Daten mehr Gewicht geben, was den aktuellen Trend widerspiegelt.

ARIMA-Modell (AutoRegressive Integrated Moving Average): ARIMA ist ein komplexeres Zeitreihenprognosemodell, das Autoregression (vergangene Werte der Variablen), Differenzierung (um die Reihe stationär zu machen) und gleitende Durchschnitte einschließt. Es ist besonders nützlich für Daten mit klaren Trends oder saisonalen Mustern.

Beispiel: Ein ARIMA-Modell könnte verwendet werden, um die monatlichen Verkaufszahlen einer Einzelhandelskette vorherzusagen.

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Welche Tipps und bewährten Verfahren gibt es für die Umsatzprognose?

Im Folgenden finden Sie Tipps und bewährte Verfahren zur Umsatzprognose,

Mehrere Methoden anwenden
Regelmäßige Aktualisierung der Daten
Saisonalität berücksichtigen
Den Markt verstehen
Alle Einnahmeströme einbeziehen
Relevante Interessengruppen einbeziehen
Berücksichtigung von externen Faktoren
Technologie und Werkzeuge nutzen
Mit historischer Genauigkeit validieren
Szenario-Analyse

Verwenden Sie mehrere Methoden: Verwenden Sie eine Kombination von Prognosemethoden, um einen umfassenderen Überblick über mögliche Ergebnisse zu erhalten.
Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Daten: Halten Sie Ihre historischen Daten auf dem neuesten Stand, denn sie bilden die Grundlage für Ihre Prognosen.
Berücksichtigen Sie die Saisonabhängigkeit: Berücksichtigen Sie alle saisonalen Trends oder Muster, die sich auf Ihre Einnahmen auswirken können.
Verstehen Sie den Markt: Informieren Sie sich über Markttrends, Kundenverhalten und wirtschaftliche Bedingungen, die sich auf Ihre Einnahmen auswirken könnten.
Berücksichtigen Sie alle Einnahmequellen: Stellen Sie sicher, dass alle Einnahmequellen (z. B. Produktverkäufe, Abonnements, Dienstleistungen) in Ihrer Prognose berücksichtigt werden.
Beziehen Sie relevante Interessengruppen ein: Holen Sie Beiträge von Vertriebsteams, Marketing und anderen Abteilungen ein, um wertvolle Erkenntnisse für die Prognosen zu gewinnen.
Berücksichtigen Sie externe Faktoren: Berücksichtigen Sie, wie sich Faktoren wie Änderungen der Vorschriften, der Wettbewerbssituation oder wirtschaftliche Ereignisse auf die Einnahmen auswirken könnten.
Nutzen Sie Technologie und Tools: Nutzen Sie fortschrittliche Prognosesoftware oder Tools, die komplexe Analysen durchführen und genauere Vorhersagen liefern können.
Validieren Sie mit historischer Genauigkeit: Vergleichen Sie vergangene Prognosen mit den tatsächlichen Ergebnissen, um künftige Prognosen zu verfeinern und zu verbessern.‍
Szenario-Analyse: Führen Sie verschiedene Szenarien durch, um mögliche Ergebnisse in verschiedenen Situationen zu verstehen (bester Fall, schlimmster Fall, wahrscheinlichster Fall).

Warum ist eine Umsatzprognose wichtig?

Die Vorhersage von Einnahmen ist aus den folgenden Gründen wichtig,

Informierte Entscheidungsfindung
Budgetierung und Finanzplanung
Zuweisung von Ressourcen
Vertrauen der Anleger
Leistungsüberwachung
Risikomanagement
Markterweiterung und Markteintritt
Personalausstattung und Personalplanung
Verwaltung der Kundenbeziehungen
Kreditwürdigkeit
Strategische Wachstumsplanung
Kommunikation mit den Interessengruppen

Fundierte Entscheidungsfindung: Die Unternehmen erhalten wertvolle Einblicke in ihre künftige finanzielle Leistungsfähigkeit. Dies ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen des Unternehmens, z. B. Budgetierung, Ressourcenzuweisung, Preisstrategien und Expansionspläne.
Budgetierung und Finanzplanung: Genaue Einnahmenprognosen bilden die Grundlage für die Budgetierung. Sie helfen Unternehmen dabei, Ressourcen effektiv zuzuweisen, Ausgaben zu planen und sicherzustellen, dass sie über die notwendigen Mittel für Betrieb und Wachstum verfügen.
Ressourcenzuweisung: Sie ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen wie Kapital, Arbeitskräfte und Marketingbudgets so zuzuweisen, dass die Rentabilität maximiert wird. So wird sichergestellt, dass die Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie die höchste Rendite erwirtschaften können.
Vertrauen der Investoren: Für Neugründungen und wachsende Unternehmen, die sich um Investitionen bemühen, sind genaue Umsatzprognosen von entscheidender Bedeutung. Sie bieten potenziellen Investoren einen klaren Überblick über die finanzielle Entwicklung des Unternehmens und schaffen Vertrauen in sein Wachstumspotenzial.
Überwachung der Leistung: Eine Umsatzprognose dient als Benchmark für die Messung der tatsächlichen Leistung. Durch den Vergleich der tatsächlichen Ergebnisse mit den prognostizierten Zahlen können Unternehmen Abweichungen feststellen, ihre Leistung bewerten und gegebenenfalls Korrekturmaßnahmen ergreifen.
Risikomanagement: Es hilft bei der Ermittlung und Vorbereitung auf potenzielle Risiken und Unwägbarkeiten. Indem sie die Bandbreite möglicher Ergebnisse verstehen, können Unternehmen Notfallpläne entwickeln, um Risiken zu mindern und finanzielle Stabilität zu gewährleisten.
Markterweiterung und Markteintritt: Genaue Umsatzprognosen sind unerlässlich, wenn neue Märkte erschlossen oder neue Produkte eingeführt werden. Sie geben Aufschluss über die potenziellen Einnahmeströme und die Rentabilität dieser Unternehmungen und helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen über den Markteintritt zu treffen.
Personaleinsatz und Personalplanung: Die Kenntnis künftiger Umsatzprognosen ermöglicht es Unternehmen, ihren Personalbedarf entsprechend zu planen. Dazu gehört auch die Einstellung, Schulung und Bindung von Mitarbeitern auf der Grundlage des voraussichtlichen Geschäftsbedarfs.
Verwaltung der Kundenbeziehungen: Die Kenntnis der erwarteten Einnahmen aus bestehenden und neuen Kunden ermöglicht es Unternehmen, ihre Kundenbeziehungsstrategien anzupassen. Es hilft bei der Optimierung der Kundenakquisitionskosten und der Pflege von hochwertigen Kundenbeziehungen.
Kreditwürdigkeit: Für Unternehmen, die Darlehen oder Kreditlinien beantragen, sind genaue Umsatzprognosen wichtig, um die Kreditwürdigkeit gegenüber den Kreditgebern nachzuweisen. Sie geben ihnen das Vertrauen, dass das Unternehmen in der Lage ist, ausreichende Einnahmen zu erzielen, um seinen finanziellen Verpflichtungen nachzukommen.
Strategische Wachstumsplanung: Umsatzprognosen dienen der langfristigen strategischen Planung. Sie bilden die Grundlage für Entscheidungen über Produktentwicklung, Marktpositionierung und Wachstumsinitiativen und stellen sicher, dass die Ressourcen auf Initiativen mit dem höchsten Umsatzpotenzial ausgerichtet werden.‍
Kommunikation mit den Interessengruppen: Genaue Umsatzprognosen sind entscheidend für eine transparente und wirksame Kommunikation mit den Stakeholdern, einschließlich der Aktionäre, Vorstandsmitglieder und Mitarbeiter. Sie vermitteln einen klaren Überblick über die finanzielle Gesundheit und die Entwicklung des Unternehmens.

Umfragen zum Puls der Mitarbeiter:

Es handelt sich um kurze Umfragen, die häufig verschickt werden können, um schnell zu erfahren, was Ihre Mitarbeiter über ein Thema denken. Die Umfrage umfasst weniger Fragen (nicht mehr als 10), um die Informationen schnell zu erhalten. Sie können in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden (monatlich/wöchentlich/vierteljährlich).

Treffen unter vier Augen:

Regelmäßige, einstündige Treffen für ein informelles Gespräch mit jedem Teammitglied sind eine hervorragende Möglichkeit, ein echtes Gefühl dafür zu bekommen, was mit ihnen passiert. Da es sich um ein sicheres und privates Gespräch handelt, können Sie so mehr Details über ein Problem erfahren.

eNPS:

Der eNPS (Employee Net Promoter Score) ist eine der einfachsten, aber effektivsten Methoden, um die Meinung Ihrer Mitarbeiter über Ihr Unternehmen zu ermitteln. Er enthält eine interessante Frage, die die Loyalität misst. Ein Beispiel für eNPS-Fragen sind: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen weiter empfehlen? Die Mitarbeiter beantworten die eNPS-Umfrage auf einer Skala von 1 bis 10, wobei 10 bedeutet, dass sie das Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen werden, und 1 bedeutet, dass sie es mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht weiterempfehlen werden.

Anhand der Antworten können die Arbeitnehmer in drei verschiedene Kategorien eingeteilt werden:

Projektträger
Mitarbeiter, die positiv geantwortet oder zugestimmt haben.
Kritiker
Mitarbeiter, die sich negativ geäußert haben oder nicht einverstanden waren.
Passive
Mitarbeiter, die mit ihren Antworten neutral geblieben sind.

Wie werden die Einnahmen prognostiziert?

Hier sind einige Schritte zur Prognose der Einnahmen.

Sammeln Sie historische Daten
Identifizierung der wichtigsten Umsatzträger
Wählen Sie die richtige Prognosemethode
Trendanalyse durchführen
Marktbedingungen berücksichtigen
Berücksichtigung der Saisonalität
Verwenden Sie ein Prognoseinstrument oder eine Software
Validierung der Prognose
Relevante Interessengruppen einbeziehen
Szenario-Analyse
Annahmen dokumentieren
Frühindikatoren überwachen

Sammeln Sie historische Daten: Sammeln Sie detaillierte Aufzeichnungen über frühere Verkäufe, Einnahmen und andere Finanzkennzahlen. Diese Daten dienen als Grundlage für Ihre Prognosen.
Ermitteln Sie die wichtigsten Umsatztreiber: Ermitteln Sie die wichtigsten Faktoren, die Ihre Einnahmen beeinflussen. Dazu können die Anzahl der Kunden, Preisstrategien, Produktangebote und Marketingmaßnahmen gehören.
Wählen Sie die richtige Prognosemethode: Wählen Sie eine Prognosemethode, die auf Ihr Geschäftsmodell und die verfügbaren Daten abgestimmt ist. Zu den gängigen Methoden gehören lineare Prognosen, gleitende Durchschnitte, Regressionsanalysen und Zeitreihenanalysen.
Führen Sie eine Trendanalyse durch: Analysieren Sie historische Daten, um konsistente Trends oder Muster zu erkennen. Dies kann Ihnen helfen, genauere Vorhersagen über zukünftige Einnahmen zu treffen.
Berücksichtigen Sie die Marktbedingungen: Informieren Sie sich über Branchentrends, wirtschaftliche Bedingungen und Wettbewerbsbedingungen, die sich auf Ihre Einnahmen auswirken können. Diese externen Daten sind entscheidend für genaue Prognosen.
Berücksichtigen Sie die Saisonabhängigkeit: Wenn Ihr Unternehmen saisonale Schwankungen bei den Einnahmen aufweist, sollten Sie Ihre Prognosen entsprechend anpassen, um diese Muster zu berücksichtigen.
Verwenden Sie ein Prognosetool oder eine Software: Ziehen Sie den Einsatz spezieller Prognosesoftware oder -tools in Betracht, die Berechnungen automatisieren und anspruchsvollere Analysen liefern können.
Validieren Sie die Prognose: Vergleichen Sie Ihre prognostizierten Einnahmen regelmäßig mit den tatsächlichen Ergebnissen. So können Sie eventuelle Diskrepanzen feststellen und Ihre Prognosetechniken verfeinern.
Beziehen Sie relevante Interessengruppen ein: Arbeiten Sie mit Vertriebsteams, Marketingexperten und Finanzexperten zusammen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Genauigkeit Ihrer Prognosen verbessern können.
Szenario-Analyse: Führen Sie verschiedene Szenarien durch, um mögliche Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen. Dies kann Ihnen helfen, sich auf verschiedene Eventualitäten vorzubereiten.
Dokumentieren Sie die Annahmen: Dokumentieren Sie klar und deutlich die Annahmen und Methoden, die Sie in Ihrer Umsatzprognose verwenden. Dies schafft Transparenz und hilft anderen, die Grundlage Ihrer Vorhersagen zu verstehen.‍
Überwachen Sie Frühindikatoren: Ermitteln und verfolgen Sie Frühindikatoren, die frühzeitige Hinweise auf Veränderungen im Kundenverhalten oder in den Marktbedingungen liefern.

Wie prognostiziert man Einnahmen in Excel?

Gehen Sie folgendermaßen vor, um in Excel eine Umsatzprognose zu erstellen,

Organisieren Sie Ihre Daten
Wählen Sie die Daten
Gehen Sie zur Registerkarte "Daten".
Klicken Sie auf "Prognoseblatt".
Prognoseparameter einstellen
Überprüfung der Prognose
Nach Bedarf anpassen

Organisieren Sie Ihre Daten: Erstellen Sie eine Tabelle mit Spalten für Daten und entsprechende Umsatzzahlen.
Wählen Sie die Daten aus: Markieren Sie den Datenbereich, den Sie für die Prognose verwenden möchten.
Gehen Sie auf die Registerkarte "Daten": Klicken Sie auf die Registerkarte "Daten" im Menüband von Excel.
Klicken Sie auf "Prognoseblatt": Suchen Sie die Option "Prognoseblatt" und klicken Sie sie an. Sie kann sich in der Gruppe "Prognose" oder unter "WENN-Analyse" befinden.
Legen Sie die Prognoseparameter fest: Wählen Sie in dem Pop-up-Fenster den Prognosezeitraum, das Konfidenzintervall und andere relevante Einstellungen.
Überprüfen Sie die Prognose: Excel erstellt ein Diagramm mit den prognostizierten Einnahmen und den entsprechenden Daten.‍
Bei Bedarf anpassen: Überprüfen Sie die prognostizierten Werte und passen Sie bei Bedarf Parameter oder Daten an.