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Vertriebsprognosen
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1 Prognosen bzw. Forecasts als Grundlage der Vertriebsplanung
2 Warum ist der Forecast wichtig?
2.1 Die Bedeutung der Prognose für das Unternehmen
2.2 Die Bedeutung der Prognose für den Vertriebsbereich
2.3 Die Bedeutung der Prognose für den Verkäufer
3 Warum ist es so schwer, einen guten Forecast zu erstellen?
3.1 Ad 1: Unzutreffender Forecast wegen unerwarteter Ereignisse von außen
3.2 Ad 2: Unzutreffender Forecast wegen mangelnden Wissens über Forecast-Methoden
3.3 Ad 3: Unzutreffender Forecast wegen Wahrnehmungsverzerrungen
3.4 Wann ist ein Forecast gut?
4 Arten von Forecasts
4.1 Top-down-Forecasts
4.2 Bottom-up-Forecasts
Ad 1: Naiver Forecast
Ad 2: Einfache Trendextrapolation
Ad 3: Rollierender Forecast auf Basis der Einschätzung von Verkaufsinstanzen – der „Standard-Forecast“
Ad 4: Automatisierter rollierender Forecast auf Basis von ERP-Daten
Ad 5: Extrapolation auf Basis der exponentiellen Glättung
Ad 6: Multivariate Regressionsanalysen (Bottom-up-Forecast)
4.3 Expertenmodelle
Ad 1: Forecast auf Basis von Expertisen sowie Management-Meinungen
Ad 2: Delphi-Befragung
Ad 4: Forecasts auf Basis von Kundenbefragungen
Ad 5: Forecast Estimation Group
5 Optimierung von Forecasts
5.1 Verbesserung der Forecast-Methode
5.2 Verbesserung der Verwendung des Forecast-Ergebnisses
5.3 Verbesserung der Input-Daten
6 Anwendungsbeispiel: Der Forecast eines Maschinenbauers
6.1 Schritt 1: Rollierender Forecast
6.2 Schritt 2: Extrapolationen
6.3 Schritt 3: Quartalsweise Einjahresprognose der Estimation Group
6.4 Schritt 4: Verwendung der Ergebnisse
7 Das Fazit
Das Anwendungsbeispiel zeigt, dass der Prognoseprozess in einem Unternehmen in folgenden Schritten abläuft:
Literatur
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