Wie funktioniert eine erfolgreiche Automatisierung der Forecasting-Prozesse im B2B-Vertriebscontrolling

Neben dem Reporting sind Forecasts im B2B-Controlling eine der Hauptaufgaben. Einige B2B-Unternehmen verschwenden wertvolle Ressourcen für Forecasting-Prozesse, die dann nicht so genutzt werden, wie sie es sollten.

Wenn Sie in diesem Artikel gelandet sind, haben Sie den Nutzen von erfolgreich eingesetzten Vertriebsprognosen bereits erkannt. Falls Sie von deren Vorteilen noch nicht überzeugt sind, dann schauen Sie gerne in diesem Artikel vorbei.

Forecasting im Vertriebscontrolling – Was läuft schief? Um zu sagen, wie Forecasting-Prozesse im B2B-Vertrieb und Controlling erfolgreich eingesetzt werden können, werfen wir zunächst einen Blick auf die Stellen, an denen es nicht ganz rund läuft.

1. Ist der Forecast-Prozess wertschöpfend für das Unternehmen?

Automatisieren Sie einen schlechten Prozess, dann haben Sie einen schlechten Prozess automatisiert. Wenn ein Prozess vor einer Automatisierung schon nicht funktioniert, dann wird er es auch danach nicht tun. Ein großer Fehler ist es, Forecasting-Prozesse zu automatisieren, ohne vorher zu überprüfen, ob sie auch wertschöpfend sind.

Ein wertschöpfender Forecast-Prozess zeichnet sich dadurch aus, dass er für alle Beteiligten transparent ist. Außerdem sollten Daten, die in den Prozess einfließen, standardisiert sein und die Ergebnisse zu To-Do´s führen, die einen konkreten Nutzen verfolgen.

Ein Beispiel für einen nicht wertschöpfenden Forecast-Prozess im Vertrieb sind Dokumentationen des Vertriebsteams mit Einschätzungen über kommende Verkäufe:

„Wieviel verkaufen Sie im Jahr 2023 an Kunde XY?“

Diese Prognosen, die das Vertriebsteam viel Zeit kosten, sind zudem auch sehr fehleranfällig und nicht standardisiert. Was wiederum dazu führt, dass sie nicht genutzt werden und unangerührt ins Archiv wandern. Vielleicht versucht jemand im Controlling einmal im Monat, all diese Informationen abzugleichen. Ein Hoch auf unsere Helden!

2. Händische, regelbasierte Forecasts.

Viele Unternehmen investieren Zeit und menschliche Ressourcen in manuelle, regelbasierte Forecasts. Der beste manuelle Forecast ist jedoch ab einer gewissen Anzahl an Daten deutlich schlechter als ein Predictive Analytics System, welches Algorithmen des maschinellen Lernens mit ERP-Daten verwendet. Auch wenn keine Vorhersage jemals eine 100%ige Treffsicherheit erreicht, ist es doch erstrebenswert die Präzision der Vorhersagen zu optimieren und gleichzeitig den Aufwand für das Erstellen der Prognosen zu minimieren.

3. Fehlendes Wissen über die Grenzen von KI im Vertrieb.

Bei einer Automatisierung der Forecast-Prozesse in B2B-Unternehmen mit Hilfe von KI, sollte auch ein gewisses Grundwissen darüber vorhanden sein, was KI kann und was sie nicht kann. Da ein Machine-Learning System aus bereits vorhandenen Daten lernt, tun sich die Systeme meistens mit unvorhersehbaren Ereignissen schwer. Im Bereich B2B-Vertrieb wäre das beispielsweise ein Großkundengeschäft, das neu abgeschlossen wird. Solche Ereignisse können zu einer starken Abweichung zwischen Prognose und Realität führen und sollten deshalb separat berücksichtigt werden. Hände hoch, wer das Unvorhersehbare vorhersagen kann! Niemand kann das, also erwarten Sie es auch nicht von einer Maschine.

4. Fehlende Eingliederung der Forecasts in den Vertriebsalltag

In vielen Unternehmen scheitert eine erfolgreiche Automatisierung der Forecasting-Prozesse an der fehlenden Nutzung und Eingliederung in den Vertriebsalltag. Hierfür gibt es verschiedene Gründe: mangelndes Vertrauen in die Prognosen, nicht ausreichende Schulung des Vertriebsteams oder fehlende Prozesse, die konkrete To-Do´s auf Basis der Prognosen festlegen. Eins steht fest: folgen auf die Sales-Forecasts keine Handlungen, haben Sie auch keinen Nutzen für das Unternehmen.

 
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Erfolgreiche Automatisierung der Forecasting-Prozesse mit KI

Aus diesen Fehlerquellen einer Automatisierung von Forecasting-Prozessen entstehen folgende vier Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche Automatisierung der Forecasting-Prozesse mit KI im Vertrieb:

1. Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind kein Selbstzweck. Unternehmen sollten zuerst einen Zweck – einen „Purpose“ – entwickeln. Dann kann die Technologie den Weg dahin unglaublich erleichtern und verbessern. Das gilt auch für eine erfolgreiche Automatisierung der Forecasting-Prozesse mit KI.

2. Stellen Sie sicher, dass Sie die passende Technologie für sich und Ihr Unternehmen auswählen. Haben Sie tausende Kunden und Produkte, dann haben Sie auch viele Daten. Hier wäre eine Investition in ein KI-basiertes Predictive Sales Analytics System deutlich manuellen Analysen vorzuziehen.

3. Informieren Sie sich über die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen, sodass Sie genau wissen, was auf Sie zukommt.

4. Eine erfolgreiche Automatisierung eines Forecasting-Prozesses endet immer mit konkreten Handlungen und Vertriebsaktionen. Stellen Sie sicher, dass die Endnutzer ausreichend geschult sind und klare Handlungsanweisungen haben, denen Sie aufgrund der Prognosen folgen können.

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Literaturnachweis:

Schäffer, U. (2022): „Ich muss ein klares Zielbild formulieren“. Hg. Springer Professional