Sales Forecast

Von nanologika | 19. August 2026 |

Was ist ein Sales Forecast?

Ein Sales Forecast (Vertriebsprognose oder Umsatzprognose) ist die datenbasierte Vorhersage zukünftiger Umsätze und Auftragseingänge für einen definierten Zeitraum. Grundlage der Prognose sind aktuelle Verkaufschancen, historische Vertriebsdaten, Abschlussquoten, Marktinformationen und die Einschätzung des Vertriebsteams. Ein Sales Forecast beantwortet die zentrale Frage:„Wie viel Umsatz wird voraussichtlich in den kommenden Wochen, Monaten oder Quartalen erzielt?“.

Der Sales Forecast gehört zu den wichtigsten Instrumenten moderner Vertriebssteuerung und bildet die Basis für Unternehmensplanung, Ressourcenmanagement und strategische Entscheidungen.

Warum ist ein Sales Forecast wichtig?

Vertriebsprognosen schaffen Transparenz über die zukünftige Geschäftsentwicklung. Sie unterstützen Unternehmen dabei, Chancen frühzeitig zu erkennen, Kapazitäten zu planen und Risiken besser einzuschätzen.

Ein präziser Sales Forecast ermöglicht:

Realistische Vertriebsziele
Höhere Planungssicherheit
Frühzeitige Erkennung von Umsatzlücken
Effizienten Ressourceneinsatz
Bessere Budgetplanung
Fundierte Investitionsentscheidungen
Optimierte Personalplanung

Gerade im B2B-Vertrieb mit langen Verkaufszyklen und komplexen Entscheidungsprozessen ist eine belastbare Umsatzprognose von zentraler Bedeutung.

Wie entsteht ein Sales Forecast?

Ein Sales Forecast wird aus verschiedenen Datenquellen und Einflussfaktoren erstellt.

Typische Grundlagen sind:

Aktuelle Vertriebs-Pipeline
Offene Opportunities
Abschlusswahrscheinlichkeiten
Historische Verkaufszahlen
Durchschnittliche Sales Cycles
Markt- und Branchentrends
Einschätzungen von Vertriebsmitarbeitern

Die Kombination aus Datenanalyse und Vertriebswissen erhöht die Aussagekraft der Prognose.

Methoden zur Erstellung eines Sales Forecasts

Pipeline-basierter Forecast

Offene Verkaufschancen werden entsprechend ihrer aktuellen Vertriebsphase und Abschlusswahrscheinlichkeit gewichtet.

Je weiter ein Deal im Vertriebsprozess fortgeschritten ist, desto höher wird seine Eintrittswahrscheinlichkeit bewertet.

Historischer Forecast

Die Prognose basiert auf bisherigen Verkaufszahlen und historischen Entwicklungen.

Besonders bei stabilen Märkten und wiederkehrenden Geschäftsmodellen kann diese Methode zuverlässige Ergebnisse liefern.

Vertriebsbasierter Forecast

Die Prognosen werden durch Einschätzungen der Vertriebsmitarbeiter erstellt, die ihre Kunden und Verkaufschancen individuell bewerten.

KI-gestützter Forecast

Moderne CRM-Systeme nutzen Machine Learning und statistische Modelle, um Prognosen automatisiert zu erzeugen und kontinuierlich zu optimieren.

Sales Forecast im B2B-Vertrieb

Im B2B-Umfeld ist Forecasting oft komplexer als im Konsumgüterbereich.

Ursachen dafür sind:

Lange Entscheidungsprozesse
Mehrere Entscheidungsträger
Große Projektvolumen
Individuelle Angebote
Schwankende Abschlusszeiträume

Deshalb werden B2B-Forecasts häufig auf Basis von CRM-Daten, Opportunity Management und Sales-Pipeline-Analysen erstellt.

Sales Forecast und CRM-Systeme

CRM-Systeme bilden heute die wichtigste Datenbasis für Sales Forecasts.

Sie erfassen:

Opportunities
Angebotswerte
Pipeline-Stufen
Vertriebsaktivitäten
Kundenhistorien
Abschlusswahrscheinlichkeiten

Dadurch können Forecasts laufend aktualisiert und in Dashboards visualisiert werden.

Sales Forecast im Kontext von CPQ und Produktkonfiguratoren

Bei komplexen Produkten liefern CPQ-Systeme und Produktkonfiguratoren zusätzliche Daten für Vertriebsprognosen.

Durch die Analyse von:

Konfigurationsanfragen
Angebotssummen
Produktvarianten
Angebotsstatus
Projektgrößen

können Unternehmen bereits vor dem eigentlichen Auftragseingang wichtige Informationen für ihre Umsatzplanung gewinnen.

Typische Herausforderungen

Die Qualität eines Sales Forecasts hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.

Häufige Herausforderungen sind:

Unvollständige CRM-Daten
Zu optimistische Prognosen
Fehlende Aktualisierung der Pipeline
Veränderungen im Marktumfeld
Lange Vertriebszyklen
Unklare Opportunity-Bewertungen

Ein Forecast sollte daher regelmäßig überprüft und angepasst werden.

Praxisbeispiel

Ein Maschinenbauunternehmen analysiert seine aktuelle Vertriebspipeline im CRM-System.

Für jede Opportunity werden berücksichtigt:

Projektvolumen
Vertriebsphase
Abschlusswahrscheinlichkeit
Erwarteter Abschlusszeitpunkt

Zusätzlich fließen Daten aus dem Produktkonfigurator ein, die zeigen, welche Lösungen aktuell besonders häufig angefragt werden.

Das Ergebnis ist ein quartalsweiser Sales Forecast, der als Grundlage für Personalplanung, Materialbeschaffung und Umsatzprognosen dient.