Eine Vertriebsprognose verwendet vergangene Umsatzdaten, um zukünftige Umsätze zu schätzen und die Planung von Bestand, Personal und Budgets zu unterstützen. Excel verfügt über Prognosetools , die vergangene Verkäufe betrachten und Prognosen erstellen. Verwenden Sie das Forecast Sheet-Feature, um Prognosen manuell zu erstellen, oder probieren Sie Copilot in Excel als KI-Assistent zum Organisieren von Daten und Erkennen von Prognosemustern.
Erfahren Sie, wie Sie aus vergangenen Daten eine Umsatzprognose erstellen und Trends mit KI finden. Öffnen Sie eine Tabelle in Microsoft Excel zum Nachmachen.
Elemente der Umsatzprognose
Sammeln Sie die folgenden Informationen, bevor Sie eine Verkaufsprognose starten.
Historische Umsatzdaten
Die Verkaufsleistung in der Vergangenheit ist die Grundlage für jede Prognose. Sammeln Sie monatliche oder vierteljährliche Umsatzzahlen, um der Prognose genügend Daten zur Verfügung zu stellen, um Muster zu erkennen.
Zeitraum
Der analysierte und prognostizierte Zeitrahmen beeinflusst den Detaillierungsgrad der Ergebnisse. Monatliche Prognosen eignen sich gut für die kurzfristige Planung, während vierteljährliche oder jährliche Prognosen längerfristige Budgetierungs- und Wachstumsentscheidungen unterstützen.
Sales trends
Langfristiges Wachstum, Rückgang oder Stabilität der Verkaufsleistung prägt die Zukunftserwartungen. Ein Unternehmen, das im Jahresvergleich um 8 % wächst, wird anders prognostiziert als eines mit stagnierenden oder rückläufigen Umsätzen.
Saisonale Muster
Urlaubsspitzen, Schulanfangszeiten und Ansturm am Ende des Quartals führen zu steigenden und fallenden Umsätzen zu vorhersehbaren Zeiten. Berücksichtigen Sie diese Muster in der Vorhersage, um sich auf Änderungen im Laufe des Jahres vorzubereiten.
Annahmen
Preiserhöhungen, neue Produkte, Marktveränderungen oder mehr Wettbewerb können zukünftige Verkäufe verschieben. Eine Prognose, die diese Annahmen berücksichtigt, gibt ein realistischeres Bild davon, was zu erwarten ist.
Prognosewert
Prognosewerte sind geschätzte Verkaufszahlen für zukünftige Zeiträume. Diese Werte schätzen den Umsatz für die nächsten 6, 12 oder 24 Monate, je nach Geschäftsanforderungen.
Konfidenzbereich
Die Grenzen der Best-Case- und Worst-Case-Prognose zeigen eine Reihe möglicher Ergebnisse. Beispielsweise könnte eine Prognose einen Umsatz zwischen 45.000 und 55.000 US-Dollar prognostizieren, was Planern eine realistische Streuung bietet, mit der sie arbeiten können. Verwenden Sie diesen Bereich als Planungseingabe, um sich auf unterschiedliche Ergebnisse vorzubereiten.
Szenarien
Alternative Prognoseergebnisse, die auf sich ändernden Annahmen basieren, helfen bei der Vorbereitung auf unterschiedliche Situationen. Konservative, erwartete und Wachstumsszenarien ermöglichen es Unternehmen, mehrere Möglichkeiten zu planen.
Visualisierungen
Diagramme, in denen vergangene und prognostizierte Leistungen verglichen werden, erleichtern das Verständnis der Prognoseergebnisse. Ein Prognoseliniendiagramm, das historische Umsätze neben zukünftigen Prognosen zeigt, hilft dabei, Trends klar zu kommunizieren.
Prognosegenauigkeit
Vergleichen Sie die prognostizierten Zahlen mit den tatsächlichen Ergebnissen am Ende eines jeden Monats oder Quartals. Überprüfen Sie diese Lücken im Laufe der Zeit, um Muster zu erkennen und Annahmen für genauere Prognosen für die Zukunft anzupassen.
Wenn diese Elemente vorhanden sind, besteht der nächste Schritt darin, die Umsatzprognose in Excel zu erstellen.
So generieren Sie eine Umsatzprognose mit Forecast Sheet
Das Feature "Prognoseblatt" in Excel verwendet historische zeitbasierte Daten, um projizierte Werte und ein Diagramm zu generieren. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine datengesteuerte Umsatzprognose aus der bisherigen Leistung zu erstellen.
Öffnen Excel für das Web, und importieren Sie historische Umsatzdaten aus vorhandenen Tabellenkalkulationen, einschließlich Datumsangaben und Verkaufswerten.
Bereiten Sie die Daten vor und formatieren Sie sie als Excel-Tabelle, damit sie analysiert werden können.
Wählen Sie die Spalten "Zeitleiste" und "Verkaufswert" aus, navigieren Sie dann zur Registerkarte "Daten", und wenden Sie die Funktion "Prognoseblatt" an.
Wählen Sie das Diagramm und das prognostizierte Enddatum und dann Erstellen aus.
Überprüfen Sie die Ergebnisse, und passen Sie den Prognosezeitraum, die Annahmen oder die Visualisierungen nach Bedarf an.
So erkennen Sie zukünftige Umsatztrends mit KI
Trendbasierte Prognosen verwenden historisches Wachstum oder Rückgang, um abzuschätzen, wie sich der Umsatz in kommenden Perioden ändern könnte. Diese Methode hilft Unternehmen, zukünftige Umsätze auf der Grundlage historischer Daten zu schätzen.
Öffnen Sie Excel, und bereiten Sie die historischen Umsatzdaten vor, einschließlich mehrerer Monate, Quartale oder Jahre.
Öffnen Sie Copilot in Excel und bitten Sie die KI, die Verkaufsdaten im Chat zu analysieren.
Überprüfen Sie die Zusammenfassung und die Dateneinblicke, und vergleichen Sie sie zur Bestätigung mit den Umsatzdatensätzen.
Bitten Sie Copilot, Muster zu identifizieren, die sich in Zukunft auf den Umsatz auswirken können.
Überprüfen Sie die Annahmen und Prognosen, bevor Sie sie in der Geschäftsplanung verwenden.
Nutzen Sie diesen einfachen Copilot-Prompt, um kommende Verkaufstrends zu finden.
Weitere Informationen wichtige Excel-Formeln , die die Analyse und Berechnung von Verkaufsprognosen unterstützen.
So erstellen Sie mit KI eine saisonale Umsatzprognose
Bei saisonalen Umsatzprognosen werden wiederkehrende Muster wie Urlaubsspitzen, Schulanfangszeiten oder Anstiege am Quartalsende berücksichtigt. Während die PROGNOSE. Die ETS-Funktion kann saisonale Muster aus historischen Daten modellieren. Copilot in Excel ist der einfachste Ausgangspunkt, um wiederkehrende Verkaufstrends zu erkennen und die zukünftige Nachfrage zu erkunden.
Diese Methode hilft Einzelhändlern, Tourismusunternehmen und Abonnementdiensten, sich auf vorhersehbare Nachfrageänderungen vorzubereiten.
Öffnen Sie Excel, und bereiten Sie historische Verkaufsdaten vor, die mehrere saisonale Zyklen enthalten, z. B. Monats- oder Quartalsverkäufe über mehrere Jahre.
Erstellen Sie ein Diagramm, um wiederkehrende Spitzen, Einbrüche oder saisonale Muster in den Daten zu erkennen.
Verwenden Sie Copilot in Excel, um die Daten für saisonale Trends zu analysieren.
Überprüfen Sie die Zusammenfassung, und vergleichen Sie die Ergebnisse mit Umsatzdatensätzen, um die Richtigkeit der Muster zu bestätigen.
Überprüfen Sie die vorgeschlagenen Trends, Annahmen und Beobachtungen, bevor Sie sie zur Unterstützung von Bestands-, Personal-, Marketing- oder Budgetentscheidungen verwenden.
Nutzen Sie diese einfache Copilot-Prompt im Chat, um saisonale Verkaufstrends zu finden und anzupassen entsprechender Bestands-, Personal- oder Marketingpläne entsprechend.
Saisonale Vorhersagen unterstützen auch Cashflow-Prognose, indem Unternehmen bei der Vorbereitung auf Zeiten mit höheren oder niedrigeren Einnahmen unterstützt werden.
Erstellen wiederverwendbarer Umsatzprognosevorlagen
Die Erstellung einer wiederverwendbaren Vorlage für Umsatzprognosen spart Zeit und trägt zu konsistenteren Ergebnissen über Berichtszeiträume hinweg bei.
Schnellere Prognosen mit einem wiederverwendbaren Framework: Verwenden Sie eine bewährte Struktur mit vorgefertigten Formeln, Diagrammen und Layouts, anstatt jeden Monat oder jedes Quartal Prognosen von Grund auf neu zu erstellen. Aktualisieren Sie die Umsatzdaten, aktualisieren Sie die Berechnungen und überprüfen Sie die überarbeitete Prognose, bevor Sie sie freigeben.
Erstellen Sie konsistentere Prognosen: Standardisierte Eingaben, Berechnungen und Annahmen helfen Teams, Ergebnisse über Monate, Quartale oder Geschäftseinheiten hinweg zuverlässig zu vergleichen. Ein einheitliches Format erleichtert es auch, Veränderungen im Zeitverlauf zu erkennen.
Reagieren Sie schnell auf sich ändernde Geschäftsbedingungen: Aktualisieren Sie Vertriebsdaten und Annahmen an einem Ort, um neue Prognosen, Szenarien und Berichte zu erstellen, wenn sich die Geschäftsprioritäten ändern. Eine flexible Vorlage passt sich an neue Informationen an, ohne die gesamte Prognose neu erstellen zu müssen.
Bitten Sie Copilot, Ihnen bei der Erstellung einer wiederverwendbaren Vorlage für Umsatzprognosen für das Unternehmen zu helfen. Beschreiben Sie die Vertriebsdatenstruktur, den Berichtszeitraum und die wichtigsten Kennzahlen, die enthalten sein sollen, und Copilot kann eine Gliederung vorschlagen. Überprüfen Sie die vorgeschlagenen Felder, Formeln und Annahmen, und passen Sie dann die Struktur an die Berichtsanforderungen des Unternehmens an.
Eine Umsatzprognose verwandelt die historische Leistung in einen praktischen Leitfaden für die Planung. Mit Forecast Sheet in Excel und Copilot können Unternehmen in einem Tool Verkaufsdaten organisieren, Trends identifizieren, Prognosen erstellen und verschiedene Szenarien untersuchen.
Mehr erfahren Geschäftstabellen in Excel, einschließlich Budgetvorlagen und Tools für Tabellenkalkulationen mit KI analysieren.
Häufig gestellte Fragen
- Wie beginnt man mit der Verwendung von KI in Excel?
Copilot in Excel ist ein KI-Tabellenkalkulations-Assistent, der auf Fragen und Anfragen antwortet, die in Alltagssprache eingegeben werden. Wählen Sie das Copilot-Symbol in Excel aus, um den Chat zu öffnen, zu beschreiben, was mit den Daten geschehen soll, und die Vorschläge der KI zu überprüfen. Copilot kann Ihnen helfen bei Formelgenerierung, Datenanalyse und KI-Datenvisualisierung.
Die Bearbeitung mit Copilot in Excel erfordert entweder ein Microsoft 365 Single- oder ein Family-Abonnement (mit einem AI-Guthaben Plan), a Microsoft 365 Premium-Abonnement oder ein kommerziellen Abonnement für Microsoft 365 Copilot.
- Können KI-Umsatzprognosevorlagen bearbeitet werden?
Umsatzprognosen, die mit Forecast Sheet in Excel oder Copilot erstellt wurden, können wie jede andere Tabelle bearbeitet werden. Passen Sie die Quelldaten an, ändern Sie den Prognosezeitraum, aktualisieren Sie Annahmen oder passen Sie die Diagramme an bestimmte Geschäftsanforderungen an. Speichern Sie die bearbeitete Version als Vorlage, um sie für zukünftige Vorhersagen wiederzuverwenden.
