Einleitung: Warum Prognosegenauigkeit in der Wirtschaft wichtig ist

In einer Welt geprägt von Marktvolatilität, politischen Veränderungen und rasanten Innovationen sind Unternehmen auf Prognosen angewiesen. Genaue Prognosen können als Grundlage für Investitionsplanungen, Lieferkettenabläufe und Marktexpansionen dienen. Außerdem helfen sie, kostspielige Fehler zu vermeiden.

Laut der Global Data and Analytics Survey 2023 von PwC erzielen Unternehmen, die fortschrittliche Prognosemodelle einsetzen, eine Verbesserung der Planungsgenauigkeit um 20 bis 30 %. Außerdem reduzieren sie ihre operativen Risiken um 15 %. Das Vertrauen in Prognosemethoden ist jedoch unterschiedlich groß. Daher fragen sich Unternehmen nach wie vor: Wie genau sind diese Prognosen? Und was macht sie zuverlässig?

Dieser Artikel untersucht die verschiedenen Arten von Prognosen, Faktoren, die die Prognosegenauigkeit beeinflussen, und Möglichkeiten, wie Unternehmen ihre Vorhersagen verbessern können. Darüber hinaus bietet er Einblicke in aktuelle Trends und die Rolle von Beratern bei der Verbesserung der Prognosegenauigkeit.

Verschiedene Prognosemethoden und ihre Verwendung

Unternehmen verwenden je nach Datenverfügbarkeit und Entscheidungsbedarf unterschiedliche Prognosemethoden. Jede Methode hat Stärken und Schwächen, die sich auf die Prognosegenauigkeit auswirken.

Quantitative Prognosen: datengesteuerte Modelle

Quantitative Prognosen verwenden statistische Verfahren. Dazu gehören Regressionsanalyse, Zeitreihenprognosen, exponentielle Glättung und Bayes’sche Modelle.

Vorteile:

• Objektiv und wiederholbar
• Skalierbar auf große Datensätze
• Zuverlässig in stabilen Umgebungen

Nachteile:

• Weniger genau in Zeiten von Störungen
• Unfähig, unvorhergesehene Ereignisse zu erkennen
• Abhängig von der Qualität historischer Daten

So stellte McKinsey (2022) fest, dass 40 % der Modelle während der COVID-19-Krise versagten. Die raschen Veränderungen deckten die Grenzen traditioneller Modelle auf.

Qualitative Prognosen: Expertenbasierte Ansätze

Qualitative Methoden stützen sich auf das Urteil von Experten. Beispiele hierfür sind die Delphi-Methode, Szenarioplanung und Brainstorming.

Vorteile:

• Nützlich bei begrenzten Daten
• Nutzt menschliche Erkenntnisse
• Hilfreich für neue Märkte oder Produkte

Nachteile:

• Subjektiv
• Schwer zu überprüfen
• Weniger genau in groß angelegten Szenarien

Die Harvard Business Review berichtet jedoch, dass Unternehmen, die sowohl qualitative als auch quantitative Methoden einsetzen, oft eine höhere Prognosegenauigkeit erzielen.

KI und maschinelles Lernen: Verbesserung der Prognosegenauigkeit

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) bieten neue Prognosetools. Diese Tools erkennen komplexe Muster und aktualisieren Prognosen bei Datenänderungen.

Beispiele hierfür sind:

• Neuronale Netze
• Clustering und Entscheidungsbäume
• Verstärkendes Lernen
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Vorteile:

• Verarbeitet nichtlineare Daten
• Lernt aus neuen Eingaben
• Hohe Genauigkeit in komplexen Systemen

Nachteile:

• Erfordert saubere, große Datensätze
• Kann eine „Black Box” sein
• Kann verzerrte Trainingsdaten widerspiegeln

Eine Umfrage von Statista ergab beispielsweise, dass 44 % der europäischen Unternehmen KI für Prognosen einsetzen oder dies planen. Dieser Trend unterstreicht die Überzeugung, dass KI die Prognosegenauigkeit verbessert.

Darüber hinaus berichtet Deloitte (2023), dass 61 % der Unternehmen, die KI einsetzen, eine Genauigkeitssteigerung von 25 % verzeichneten. Allerdings hatten 35 % Probleme mit der Transparenz.

Was kann den Erfolg einer Prognose beeinflussen?

Die Prognosegenauigkeit hängt von vielen Variablen ab. Wenn Unternehmen diese verstehen, können sie bessere Vorhersagen treffen.

Datenqualität: Saubere Eingaben sind wichtig

Saubere Daten sind unerlässlich. IBM schätzt, dass 80 % der Analysearbeit die Datenaufbereitung betrifft.

Gartner warnt, dass schlechte Daten eine der Hauptursachen für Prognosefehler sind. Tatsächlich verbringen Analysten bis zu 80 % ihrer Zeit mit der Bereinigung von Daten. Dadurch bleibt weniger Zeit für die Modellentwicklung. Die Prognosegenauigkeit leidet darunter.

Prognosehorizont: Zeit beeinflusst die Genauigkeit

Kurzfristige Prognosen sind oft genauer als langfristige. So kann beispielsweise eine einwöchige Schätzung zu 90 % richtig sein. Eine Fünfjahresprognose kann hingegen unter 50 % liegen.

So verfehlte beispielsweise die 2019 vom IWF abgegebene Prognose für das BIP 2020 aufgrund von COVID-19 das Ziel um 6,6 %.

Marktvolatilität: Stabile vs. instabile Umgebungen

Prognosen sind in stabilen Branchen genauer. Auf der anderen Seite sind Branchen wie Energie oder Finanzen schnellen Veränderungen ausgesetzt. Diese Veränderungen verringern die Prognosegenauigkeit.

Laut der CEO Outlook Survey 2023 von EY nennen 52 % der Führungskräfte geopolitische Instabilität als Grund zur Sorge. Darüber hinaus sind 51 % besorgt über wirtschaftliche Volatilität. Diese Faktoren erschweren genaue Langzeitprognosen.

Methodenauswahl: Das richtige Werkzeug für die Aufgabe

Die Verwendung der falschen Methode verringert die Genauigkeit. Lineare Modelle eignen sich beispielsweise nicht für saisonale Daten, sofern sie nicht angepasst werden. Daher sind Modelltests und -validierungen entscheidend für die Gewährleistung der Genauigkeit.

Menschliches Fachwissen: Interpretation der Ergebnisse

Selbst fortschrittliche Tools erfordern eine kompetente Interpretation. Experten ergänzen den Kontext, erkennen Ausreißer und wenden Branchenwissen an. Diese menschliche Komponente ist für die Erzielung einer hohen Prognosegenauigkeit unerlässlich.

Die Kosten ungenauer Prognosen

Prognosefehler führen zu realen Verlusten.

• Finanzielle Verluste: Überproduktion oder Unterbestände
• Reputationsschaden: Fehlgeschlagene Produkteinführungen
• Strategisches Risiko: Verpasste Trends oder Marktveränderungen

Der Niedergang von Nokia ist beispielsweise zum Teil darauf zurückzuführen, dass das Unternehmen den Smartphone-Trend ignoriert hat. Falsche Prognosen führten zu schlechten Entscheidungen.

Wie Berater die Prognosegenauigkeit verbessern

Beratungsunternehmen helfen Unternehmen dabei, ihre Prognosen zu verbessern. Sie bieten Tools, Frameworks und unvoreingenommene Beratung.

Maßgeschneiderte Methoden

Berater passen Modelle an die Geschäftsanforderungen an. Maßgeschneiderte Ansätze sind generischen Tools überlegen und verbessern die Prognosegenauigkeit.

Besseres Datenmanagement

Sie bereinigen und standardisieren Daten. Dieser Schritt ist entscheidend. Genaue Eingaben führen zu genauen Prognosen.

Moderne Tools und Technologien

Viele Unternehmen nutzen heute Cloud-Plattformen wie AWS und Azure. Diese Systeme unterstützen fortschrittliche Prognosen und Echtzeit-Updates.

Kontinuierliche Überwachung und Anpassung

Gute Prognosen entwickeln sich weiter. Daher helfen Berater dabei, Modelle anzupassen, wenn neue Daten vorliegen. Dadurch verbessert sich die Prognosegenauigkeit im Laufe der Zeit.

Gartner (2024) gibt an, dass Unternehmen, die externe Dienste nutzen, oft eine um 15 bis 25 % höhere Genauigkeit erzielen.

Die Zukunft der Prognosegenauigkeit: Neue Trends

Die Prognoseerstellung verändert sich. Neue Trends zielen darauf ab, die Prognosegenauigkeit und Transparenz zu verbessern.

Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI

Die Kombination von KI-Ergebnissen mit Expertenwissen führt zu besseren Ergebnissen. Dieses hybride Modell schafft ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Urteilsvermögen.

Ethische Prognosen

Mit dem Wachstum der KI steigen auch ethische Bedenken. Transparente Methoden tragen dazu bei, Vertrauen und Genauigkeit zu wahren.

Szenarioplanung

Unternehmen verwenden heute mehrere Szenarien anstelle von einzelnen Prognosen. Dieser Wandel unterstützt eine flexible Entscheidungsfindung.

Prognosen als Dienstleistung

Predictive Analytics boomt. Grand View Research (2023) schätzt, dass der Markt ein Volumen von 10,5 Milliarden US-Dollar erreicht hat. Bis 2030 wird ein jährliches Wachstum von 21,5 % erwartet. Europa ist ein wichtiger Akteur in diesem Trend.

SaaS-Tools bieten fertige Prognosemodule. Damit helfen diese Tools auch kleinen Unternehmen, eine hohe Prognosegenauigkeit zu erreichen.

Unsere fachkundige Beratung im Bereich Geschäftsprognosen hilft Ihnen, Risiken zu erkennen und zu mindern und externe Herausforderungen in strategische Chancen zu verwandeln. [Kontakt]

Fazit: Prognosegenauigkeit als strategischer Vorteil

Können wir Prognosen vertrauen? Ja – wenn wir ihre Grenzen kennen. Prognosen sind nicht perfekt. Sie helfen jedoch, Unsicherheiten zu bewältigen.

Unternehmen müssen sich darauf konzentrieren, die Datenqualität zu verbessern, die richtigen Methoden auszuwählen und menschliche und maschinelle Erkenntnisse zu kombinieren. Dadurch wird die Prognosegenauigkeit erhöht.

In sich schnell verändernden Märkten verschaffen starke Prognosen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Daher bedeutet die Investition in Prognosegenauigkeit, sich auf die Zukunft vorzubereiten – und nicht nur sie vorherzusagen.