Umsatzprognosen mit Excel - Beratung, Coaching und Schulung

Umsatzprognosen mit Excel: Prognoseblatt, PROGNOSE.ETS und Regression

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie erstellen Umsatzprognosen mit Excel – vom bereinigten Umsatzverlauf über Prognoseblatt, PROGNOSE.ETS und Regression bis zu Szenarien mit Bandbreite – und können jede Zahl gegenüber Controlling und Vertriebsleitung begründen.

Wie viel Umsatz steckt im nächsten Quartal – und wie sicher ist die Zahl?

Umsatzprognosen mit Excel brauchen keine Statistiksoftware: Prognoseblatt, die Funktionen PROGNOSE.ETS und RGP, das Analyse-Add-In und der Szenario-Manager decken ab, was Controlling und Vertriebsinnendienst für eine nachvollziehbare Monats- oder Quartalsprognose benötigen. Sie klären, welche Einflussgrößen in eine Prognose gehören, bereiten Umsatzdaten so auf, dass Excel eine saubere Zeitreihe erhält, wählen die Methode passend zur Datenlage und legen das Ergebnis mit Konfidenzintervall und Szenarien vor statt als einzelne Zahl.

Den Anfang machen die einfachen Verfahren, mit denen in vielen Unternehmen geplant wird: Vorjahr plus Wachstumsrate, gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung. Sie sehen, wo diese Verfahren genügen und wo sie ein Saisonmuster verschlucken. Danach holen Sie Umsätze mit Power Query aus ERP- und CRM-Exporten, schließen Lücken im Monatsraster, kennzeichnen Ausreißer wie Großaufträge oder Lieferengpässe und trennen Effekte, die sich nicht wiederholen. Auf dieser Grundlage rechnen Sie saisonale Prognosen mit dem Prognoseblatt und PROGNOSE.ETS sowie Regressionen mit Einflussgrößen wie Preis, Aktionen oder Zahl der Verkaufstage – Kategorien wie Region oder Kampagne gehen als Dummy-Variablen ein.

Eine Prognose, die nie gegen tatsächliche Werte antreten musste, bleibt eine Behauptung. Deshalb halten Sie in den Übungen einen Teil der Historie zurück, rechnen Prognosefehler wie MAE und MAPE sowie die Verzerrung aus und vergleichen die Verfahren an denselben Daten. Am Ende steht eine Prognosemappe mit getrennten Blättern für Rohdaten, Aufbereitung, Modell und Ergebnis, mit drei Szenarien und einem Diagramm, das die Bandbreite für das Monatsgespräch sichtbar macht.

Copilot in Excel kann – abhängig von Microsoft-365-Lizenz und Freigabe im Unternehmen – Formeln wie PROGNOSE.ETS entwerfen und die Ausgabe einer Regression in Worten erklären; wir probieren das an den Übungsdaten aus und prüfen, wo die Erklärung danebenliegt. Wie die Prognose in den Vertriebsalltag eingebunden wird – Pipeline, Forecast-Runden, Abstimmung mit dem Marketing –, ist Thema des Seminars Umsatzprognosen in Marketing, Verkauf und Vertrieb; hier geht es um die Excel-Technik dahinter. Sicherer Umgang mit Formeln und Tabellen genügt als Voraussetzung, Statistikkenntnisse bauen wir unterwegs auf.

Eine Umsatzprognose mit zwei Nachkommastellen wirkt genau und ist doch oft die unehrlichste Zahl im Monatsbericht. Das Prognoseblatt in Excel liefert zu jedem Monat eine untere und eine obere Grenze – und genau diese beiden Spalten fehlen später in der Präsentation. Wer nur den Mittelwert weitergibt, verschweigt, wie viel davon Zufall ist. Ich lasse deshalb jedes Verfahren zuerst an den letzten zwölf Monaten antreten, die das Modell nicht kennt. Erst wenn der Fehler dort bekannt ist, lässt sich sagen, wie ernst man die Zahl für das nächste Quartal nehmen darf – und ob eine einfache Glättung nicht schon genauso gut trifft wie die aufwendige Regression.
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Umsatzprognosen mit Excel: Prognoseblatt, PROGNOSE.ETS und Regression

Grundlagen der Umsatzprognose in Excel
  • Wofür Excel bei Umsatzprognosen taugt – und ab wann Power BI oder Python übernehmen
  • Was eine Umsatzprognose ist: erwarteter Wert, nicht Ziel, Budget oder Wunschzahl
  • Prognosehorizont und Raster festlegen: Woche, Monat oder Quartal, rollierend oder fest
  • Business Intelligence und Unternehmensumsatz: wer die Prognose nutzt – Einkauf, Personal, Liquidität
  • Einflussgrößen sammeln: Trend, Saison, Preis, Aktionen, Verkaufstage, Kundenzahl
Konventionelle Verfahren und Wachstumsraten
  • Konventionelle Prognosemethoden im Vergleich: naive Prognose, Vorjahreswert, Durchschnitt
  • Gleitender Durchschnitt per Formel und mit dem Werkzeug des Analyse-Add-Ins
  • Exponentielle Glättung: Glättungsfaktor wählen und die Wirkung im Diagramm vergleichen
  • Trendlinie im Liniendiagramm mit Prognosezeitraum und angezeigtem Bestimmtheitsmaß
  • Budgetierung mit Wachstumsraten: Vorjahr plus x %, durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR)
  • Jahresbudget mit Saisonanteilen der Vorjahre auf die Monate verteilen
Umsatzdaten beschaffen und bereinigen
  • Umsatzdaten sammeln: Rechnungs- und Auftragsexporte aus ERP und CRM mit Power Query laden
  • Monatsexporte aus einem Ordner zusammenführen und auf ein lückenloses Zeitraster bringen
  • Nettoumsatz eindeutig definieren: Gutschriften, Stornos, Skonti und interne Verrechnungen trennen
  • Verkaufsdaten bereinigen: Datentypen, Dezimalkomma, doppelte Belege, fehlende Monate
  • Ausreißer identifizieren mit Kastengrafik, Abstand zum Median und QUARTILE.INKL
  • Ausreißer behandeln: Großauftrag herausrechnen, Lieferausfall kennzeichnen, nie stillschweigend löschen
  • Kalendereffekte erfassen: Arbeitstage je Monat mit NETTOARBEITSTAGE, Feiertage, Ostertermin
Prognoseblatt und PROGNOSE.ETS
  • Prognoseblatt anlegen: Zeitachse, Prognoseende und Konfidenzintervall einstellen
  • Saisonalität automatisch erkennen lassen oder fest vorgeben; fehlende Punkte und Duplikate behandeln
  • PROGNOSE.ETS als Formel, die sich mit jedem neuen Monatswert selbst fortschreibt
  • PROGNOSE.ETS.KONFINT und PROGNOSE.ETS.SAISONALITÄT für Bandbreite und erkannte Saisonlänge
  • PROGNOSE.ETS.STAT: Glättungsparameter und Fehlermaße der Prognose auslesen
Regression mit Einflussgrößen
  • Grundlagen der betriebswirtschaftlichen Regressionsanalyse: Zielgröße und erklärende Größen
  • Einfache Regression mit PROGNOSE.LINEAR, TREND, STEIGUNG und ACHSENABSCHNITT
  • Mehrfachregression mit RGP und dem Regressionswerkzeug des Analyse-Add-Ins
  • Werte vorhersagen: Umsatz für geplante Preise, Aktionen und Verkaufstage berechnen
  • Prozentuales Wachstum mit RKP und VARIATION statt einer Geraden fortschreiben
  • Monate als Dummy-Variablen: Saison in die Regression aufnehmen
Ergebnisse lesen, testen und absichern
  • Was die Ergebnisse bedeuten: Koeffizienten, Bestimmtheitsmaß, Standardfehler und p-Werte
  • Residuen prüfen: Muster im Restfehler weisen auf eine fehlende Einflussgröße hin
  • Konfidenz- und Vorhersageintervalle um das Ergebnis mit STFEHLERYX und T.INV.2S
  • Rückwärtstest: Prognose für bereits bekannte Monate rechnen und mit dem Ist vergleichen
  • Prognosefehler messen: MAE, MAPE und Verzerrung (Bias) in einer Vergleichstabelle
  • Stresstest der Ergebnisse: Preisänderung, Wegfall eines Großkunden, Lieferengpass durchrechnen
Szenarien und Zusammenführung
  • Prognosen für Kundentransaktionen: Umsatz als Zahl der Aufträge mal durchschnittlicher Auftragswert
  • Prognosen mit nicht-numerischen Daten: Region, Kanal oder Aktion als Kategorien codieren
  • Kaufwahrscheinlichkeit je Kunde: logistische Regression mit dem Solver im Überblick
  • Szenario-Manager und Datentabelle für vorsichtiges, erwartetes und günstiges Szenario
  • Prognose interpretieren: Diagramm mit Bandbreite, Annahmen und Grenzen der Prognose offen nennen
  • Prognosemappe aufbauen: Rohdaten, Aufbereitung, Modell und Ergebnis auf getrennten Blättern
  • Eigene Analysen durchführen: Mappe auf eigene Umsatzdaten übertragen und monatlich fortschreiben
Copilot bei Umsatzprognosen mit Excel
  • PROGNOSE.ETS- oder RGP-Formel von Copilot in Excel entwerfen lassen und Bezüge kontrollieren
  • Regressionsausgabe des Analyse-Add-Ins in Worten erklären lassen und gegen die Zahlen lesen
  • Erweiterte Analyse mit Python über Copilot: erzeugten Prognosecode in der Mappe nachvollziehen
  • Grenzen bei Umsatzprognosen: Copilot kennt keine Sondereffekte und ersetzt keinen Rückwärtstest
Praxisprojekt: Frühjahrsumsatz einer Baumschule mit Gartenmarkt
  • Kassen- und Großkundenumsätze aus fünf Jahren aufbereiten, Frosteinbruch und Räumungsverkauf markieren
  • Prognoseblatt und PROGNOSE.ETS gegen eine Regression mit Ostertermin und Werbeaktionen antreten lassen
  • Rückwärtstest am letzten Frühjahr: MAPE beider Verfahren vergleichen und die Wahl begründen
  • Drei Szenarien für Pflanzeneinkauf und Saisonkräfte mit Bandbreite im Diagramm vorstellen
Lernziele
  • Sie bereiten Umsatzdaten aus ERP- und CRM-Exporten mit Power Query zu einer lückenlosen, bereinigten Zeitreihe auf.
  • Sie erstellen saisonale Prognosen mit Prognoseblatt und PROGNOSE.ETS und lesen Konfidenzintervall und Saisonlänge aus.
  • Sie schätzen den Einfluss von Preis, Aktionen und Verkaufstagen per Mehrfachregression – auch mit Dummy-Variablen – und deuten Koeffizienten und Bestimmtheitsmaß.
  • Sie vergleichen Verfahren per Rückwärtstest anhand von MAE, MAPE und Verzerrung.
  • Sie legen eine Prognose mit Szenarien und Bandbreite vor und benennen ihre Annahmen.
Zielgruppe
  • Controlling und Vertriebscontrolling
  • Vertriebsinnendienst und Sales Operations, die Monats- und Quartalsprognosen erstellen
  • Fachkräfte aus Einkauf und Planung, die Umsatzprognosen als Grundlage brauchen

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