Eine Absatzprognose sagt künftige Verkaufszahlen auf Basis historischer Daten und externer Einflussfaktoren voraus und hilft Unternehmen bei Personal-, Ressourcen- und Finanzplanung. Moderne Prognosen kombinieren statistische Verfahren mit Machine Learning und werden zunehmend durch KI-Agenten automatisiert, was laut McKinsey Prognosefehler um 20–50 Prozent senken kann.
Absatzprognosen helfen dem Unternehmen dabei, zukünftige Entwicklungen der Absatzzahlen voraussagen zu können. Dies ist besonders hilfreich, um frühzeitige Entscheidungen in Bezug auf Planungen zu treffen und so Kosten einzusparen.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen Vorteile, Einflussfaktoren, Verfahren sowie Software zur Erstellung einer Absatzprognose.
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Was ist eine Absatzprognose?
Mithilfe einer Absatzprognose lassen sich zukünftige Verkaufszahlen auf Basis vorhandener Daten prognostizieren.
Bei der Bestimmung wichtiger Entscheidungen spielen Absatzprognosen eine wichtige Rolle. Die Vorhersage zukünftiger Absätze kann Unternehmen bei der Festlegung relevanter Ziele helfen. Sei es die Planung des Personalbedarfs, Einteilung bestehender Ressourcen oder im Bereich der Finanzplanung.
Trotz zahlreicher Vorteile ist vielen Unternehmen nicht bewusst, mit welchem Erfolg Absatzprognosen eingesetzt werden können.
Warum ist eine Absatzprognose wichtig?
Grundsätzlich dienen Absatzprognosen im Allgemeinen zur Entscheidungsunterstützung und Planung innerhalb des Unternehmens.
Da die Vertriebsziele eines jeden Unternehmens von hoher Bedeutung sind, verdienen Absatzprognosen ein besonderes Hauptaugenmerk.
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Mithilfe von Absatzprognosen lassen sich Ziele eines Unternehmens genauer bestimmen, wodurch sich im Anschluss genaue Entscheidungen und Aufgaben ableiten lassen.
Doch wie bereits beschrieben dienen Absatzprognosen nicht nur zur reinen Definition von Zielen, sondern helfen bei der Wahl sämtlicher Entscheidungen die mit dem zukünftigen Absatz in Zusammenhang stehen. Die Relevanz einer Absatzprognose lässt sich vor allem an folgenden Vorteilen abzeichnen:
- Schätzung zukünftiger Einnahmen: Mithilfe von Absatzprognosen lassen sich zukünftige Absätze sowie Umsätze abschätzen. Demnach weiß das Unternehmen, wann es mit Geldeingängen zu rechnen hat und kann eventuelle Investitionen daran ausrichten.
- Effiziente Zuteilung von Ressourcen: Zudem helfen Absatzprognosen im Hinblick auf die effiziente Verteilung unternehmenseigener Ressourcen. Weiß ein Unternehmen im Vorfeld, zu welchem Zeitpunkt mit hohen Absätzen zu rechnen ist, kann es die Zahl an Vertriebsmitarbeiter oder Ressourcen der Produktion erhöhen.
- Verbesserte Unternehmensplanung: Der allgemeine Überblick des gesamten Unternehmens ist besonders für Führungspositionen fundamental. Wenn ein Unternehmen weiß, wie der Verlauf der nächsten Monate ist, so kann dieses seine Entscheidungen bestens ausrichten, um Chancen zu erschließen und Risiken zu vermeiden.
Update 2026: Laut Gartner (2025) werden bis zum Jahr 2030 70 Prozent der großen Unternehmen KI-basierte Arbeitsprognosen einsetzen. McKinsey bestätigte Absatzprognose ebenfalls als wesentlichen Analyseprozess mit direktem Einfluss auf Ressourcen-, Personal- und Finanzplanung, wodurch der Abschnitt heute an Relevanz gewinnt.
Was sind die Vorteile einer Absatzprognose?
Die Vorteile einer aussagekräftigen Absatzprognose sind vielfältig. Zu den wesentlichen Vorteilen einer Absatzprognose gehören:
- Verbesserte Entscheidungsfindung
- Reduzierung von unternehmensinternen Risiken innerhalb des Vertriebs
- Abgleich von Vertriebserfolgen mit prognostizierten Absatz- sowie Umsatzerwartungen
- Objektive Richtwerte zur Beurteilung zukünftiger Trends und Verhaltensmuster
- Fokussierung des Vertriebsteam auf hochprofitable Geschäftsbeziehungen
- Reduzierung des Zeitaufwands im Rahmen der Entscheidungsfindung unternehmensinterner Geschäftsstrategien
Expertentipp von Laurenz Wuttke, CTO bei Datasolut: „In unseren Projekten sehen wir häufig, dass der größte Vorteil einer guten Absatzprognose nicht die Zahl selbst ist, sondern die gewonnene Zeit im Vertriebsteam. Zeit, die dann in echte Kundengespräche statt in manuelle Excel-Pflege fließen kann.“
Welche Faktoren beeinflussen die Absatzprognose?
Die Genauigkeit einer Absatzprognose kann durch unterschiedlichste Faktoren beeinflusst werden. Damit ein Unternehmen weiß, auf welche Faktoren besonders zu achten ist, werden Ihnen die einflussreichsten Faktoren einer Absatzprognose genauer erläutert. Dazu zählen unter anderem:
- Interne Faktoren: Unternehmenseigene Faktoren wie etwa die Fluktuationsrate oder die Veränderung unternehmenseigener Richtlinien sind zwei vieler Faktoren die eine Absatzprognose beeinflussen können.
- Wirtschaftliche Faktoren: Trends, neue Mitbewerber oder eine generelle Veränderung des Wirtschaftswachstums sind als wirtschaftliche Faktoren anzusehen, die die Prognose Ihres Absatzes stark beeinflussen können.
- Gesetzgebung: Vor allem der unternehmenseigene Vertriebsprozess kann anhand neuer Richtlinien oder Gesetzesänderungen stark beeinflusst werden. Demzufolge hat eine Beschränkung von bestehenden Vertriebsprozessen eine mögliche Auswirkung auf den zukünftigen Absatz.
- Produkt und Dienstleistung: Führt ein Unternehmen neue Produkte oder Dienstleistungen ein, so kann dieses einen starken Einfluss auf den zukünftigen Absatz haben. Zudem kann es sein, dass bestehende Produkte aufgrund weiterer Wettbewerber weniger nachgefragt werden. All diese Zusammenhänge sind teils sehr komplex und benötigen eine genaue Analyse.
- Höhe des Marketingbudgets: Die Höhe des eingesetzten Werbebudgets steht bei einer Vielzahl von Unternehmen in einem direktem Zusammengang mit der Absatzmenge. Insofern wird eine Absatzprognose stark durch die Wahl einer Marketingkampagne und dem damit verbundenen eingesetzten Budget beeinflusst.
- 2025/2026: Externe Datensignale wie Wetterdaten, Social-Media-Sentiment, Webanalyse- und Mobilitätsdaten oder auch Wirtschaftsindikatoren, die per API in Echtzeit in Prognosemodelle einfließen. Laut ToolsGroup (März 2025) gehören Real-Time Social Listening und Wetterdaten-Korrelation inzwischen zum Standard moderner Bedarfsplanungssysteme. Besonders in datenschwachen Umgebungen verbessern externe Datenquellen die Prognosegenauigkeit erheblich.
Wie lässt sich eine Absatzprognose erstellen?
Bei der Erstellung einer Absatzprognose lassen sich verschiedene Phasen benennen, welche zur Erstellung einer Nachfrageprognose eine wesentliche Rolle spielen. Dazu gehören:
Etablierung eines Verkaufsprozesses
Nutzt das Vertriebsteam keine wiederkehrenden Maßnahmen, so ist es schwierig, zukünftige Verkaufschancen vorherzusagen. Demnach stellt die Etablierung konkreter Vertriebsmaßnahmen ein wichtiges Aufgabengebiet bei der Erstellung einer Absatzprognose dar.
Festlegung von Parametern
Um bestehende Prozesse und Handlungen messen zu können, ist es sinnvoll, dass objektive Richtlinien erstellt werden. Diese finanziellen Richtlinien lassen sich im weiteren Verlauf mit den prognostizierten Werten eines Unternehmens kombinieren.
Nutzung eines CRM-Tools
Neben der Festlegung von Zielen und Richtlinien ist die Nutzung eines CRM-Tools ein weiterer wichtiger Schritt, um Maßnahmen zur Erstellung einer Absatzprognose einfacher zu gestalten. Anhand eines CRM-Tools haben Vertriebsmitarbeiter die Möglichkeit, Absatzprognosen anhand vorliegender Werte einzuordnen.
Update 2026: Moderne CRM-Plattformen wie Microsoft Dynamics 365 (Copilot) und Salesforce (Einstein) erzeugen automatisierte Absatzprognosen inzwischen direkt aus dem CRM-Datenbestand, ohne separate Analyse-Tools.
Die im nachfolgenden Text beschriebenen Tools und Anwendungen unterscheiden sich teils grundlegend. Deshalb ist es wichtig, dass das Unternehmen je nach Anwendungsfall zwischen den einzelnen Methoden differenziert. Zudem ist es je nach Unternehmen individuell, welches Verfahren am geeignetsten ist. Verfügt ein Unternehmen über einen riesigen Datenbestand, so eignet sich eine Methode, bei der hauptsächlich historische Daten verwendet werden, am besten.
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Gerne helfen wir Ihnen bei der Erstellung einer Absatzprognose durch Demand Forecasting.
Bei der Wahl des geeigneten Modells sollte daher genauer geschaut werden, welches Geschäftsmodell, Vertriebsteam oder welcher Datenbestand innerhalb des Unternehmens vorliegt.
Sicherstellung der Datenqualität (2026)
Ein Schritt, der 2023 in diesem Artikel noch gefehlt hat, aber mittlerweile entscheidend ist, dass Gartner davor warnt, dass Organisationen bis 2026 60 Prozent ihrer KI-Projekte abbrechen werden, wenn keine KI-bereiten Daten vorliegen. Forrester (2025) identifiziert Datenqualität als den größten Hemmfaktor für generative KI im B2B-Bereich. Bevor ein Unternehmen CRM- oder ML-gestützte Prognosen aufsetzt, sollte die Datenqualität im CRM-System deshalb aktiv geprüft und bereinigt werden. Schlechte Stammdaten sind der häufigste Grund, warum Forecasting-Projekte scheitern.
Stetiger Informationsaustausch
Unabhängig davon, für welche Methode sich das Unternehmen entscheidet, ist es wichtig, dass die gewonnenen Erkenntnisse im ständigen Informationsaustausch mit dem gesamten Unternehmen sind. Anhand der Absatzprognosen lassen sich sämtliche unternehmensinterne Prozesse optimieren, sodass das Feedback weiterer Teams wichtig ist.
Welche Verfahren und Methoden gibt es zur Erstellung einer Absatzprognose?
Bei der Erstellung einer Absatzprognose gibt es unterschiedliche Verfahren und Methoden um dieses Vorhaben umzusetzen. Da jede Methode seine Vor- und Nachteile besitzt, kann es durchaus Sinn ergeben, unterschiedliche Verfahren miteinander zu kombinieren. Folgende Methoden dienen als gängige Verfahren zur Erstellung einer Absatzprognose:
Erhebung der Käuferabsichten
Die Erhebung der Käuferabsichten eignet sich besonders gut, um zukünftige Prognosen des Kaufverhaltens erstellen zu können. Dazu müssen jedoch diese Absichten einer bestimmten Käufergruppe genaustens eruiert werden. Wichtig ist dabei, dass sich das Unternehmen bei der Erhebung sowie Befragung einer Kundengruppe auf eine relevante Zielgruppe festlegt. Anhand dieser Stichprobe lassen sich im Anschluss Erhebungen vornehmen, um relevante Informationen zu generieren.
Analyse der Geschäftsphasen
Bei der Erstellung einer Absatzprognose eignet es sich zudem, die einzelnen Geschäftsphasen eines Unternehmens zu identifizieren. Dadurch kann das Unternehmen beurteilen, in welchen der unterschiedlichen Geschäftsphasen die höchsten Kaufabschlüsse erzielt wurden. Im Anschluss lassen sich somit die Wahrscheinlichkeiten eines Kaufabschlusses mit den Werten eines bestehenden Kunden vergleichen, sodass sich die Einnahmen und Zeitpunkte eines Kaufs prognostizieren lassen.
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Nutzung branchenspezifischer Absatzprognosen
Die Erhebung branchenspezifischer Absatzprognosen kann ebenfalls bei der Erstellung einer eigenen Absatzprognose dienen. Dabei lassen sich nützliche Daten aus Behörden oder Gewerbeverbänden nutzen, um an kostengünstige und relevante Daten zu kommen. Zudem können die gewonnen branchenspezifischen Absatzprognosen mit historischen Daten des eigenen Unternehmens kombiniert werden, um ein umfassenderes Bild des jetzigen Zustands eins Unternehmens zu erhalten. Anschließend kann das Unternehmen auf Basis des Status quo eine Prognose des zukünftigen Absatzes erstellen.
Verwendung historischer Daten
Die Nutzung historischer Daten dient als schnelles und einfaches Konzept, um eine Absatzprognose anhand vergangener Daten zu erstellen. Anhand historischer Daten lassen sich Schwankungen sowie Auffälligkeiten in Bezug auf Umsatz und Absatz erkennen. Diese Erkenntnisse lassen sich für zukünftige Entscheidungen nutzen.
Dennoch ergibt sich bei der Verwendung historischer Daten ein wesentlicher Nachteil. Dies liegt vor allem daran, dass die Nutzung eigener historischer Daten vorwiegend keine Veränderungen des Marktes sowie weiterer Mitbewerber berücksichtigt. Dadurch können gewonnene Erkenntnisse ein verfälschtes Abbild der Realität darstellen. Deshalb macht es Sinn, die Nutzung historischer Daten in Kombination mit anderen Methoden zu nutzen.
Update 2026: Auch das isolierte Training rein auf unternehmensinternen historischen Daten vernachlässigt externe Signale wie Promotions, Wettbewerbsaktivität oder Makrotrends – diese sollten heute standardmäßig ergänzt werden.
Absatzprognosen mithilfe von Machine Learning
Bereits in vielen Branchen und Anwendungsgebieten spielt Machine Learning eine große Rolle. Dennoch sind Themen wie Machine Learning und Predictive Analytics für viele Unternehmen Neuland und werden daher derzeit noch gemieden. Dennoch kann Machine Learning einen starken Einfluss auf die Erstellung einer Absatzprognose haben.
Im Gegensatz dazu, dass traditionelle Prognosesysteme ihre Vorhersagen auf Basis statischer Beziehungen stützen, nimmt ein Machine Learning Algorithmus historische Daten und erkennt daraus selbstständig Muster. In der Praxis lassen sich dadurch verschiedene Parameter analysieren, wie beispielsweise zukünftige Marketingaktionen, Preisschwankungen oder Absätze. Insofern ist das Unternehmen nicht gezwungen bei Entscheidungen auf das eigenen Bauchgefühl zu hören, sondern kann seine Strategien anhand von tatsächlichen Fakten ableiten. Dadurch ergeben sich vor allem folgende Vorteile:
Präzisere Prognosen
Durch die Anwendung von maschinellem Lernen lässt sich die Genauigkeit einer Prognose erheblich steigern. Studien zufolge lässt sich dabei die Genauigkeit einer Prognose durch den Einsatz von maschinellem Lernen im Vergleich zu traditionellen Prognosesystemen im Schnitt um 74 Prozent verbessern. Zudem lassen sich Prognosefehler laut Studien um ca. 30-50 Prozent mindern.
Zeitersparnis
Aufgrund des automatisierten Vorgehens einer auf Machine Learning basierenden Prognose lässt sich der Arbeitsaufwand deutlich senken. Dennoch wird durch den Einsatz von Machine Learning eine höhere Genauigkeit trotz geringerem Zeitaufwand geboten. Die ersparte Zeit kann vom Unternehmen anderweitig eingesetzt werden.
Höhere Effizienz
Die Erarbeitung genauer Prognosen des Absatzes bringt für die gesamte Unternehmung weitreichende Vorteile mit sich. Laut einer Studie von McKinsey lässt sich eine Nicht-Verfügbarkeit eines Produktes um ca. 65 Prozent mindern, wenn man Prognosen auf Basis von Machine Learning erstellt. Dadurch lassen sich Lagerkapazitäten effizienter nutzen, was langfristig zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
Genauere Analyse aller Einflussfaktoren
Nicht nur die reine Erstellung von Absatzprognosen vereinfacht sich dank Machine Learning. Viel mehr liefern Ansätze auf Basis von maschinellem Lernen weitreichende Erkenntnisse aller Einflussfaktoren. Diese wertvollen Informationen und präzisen Analysen aller Einflussfaktoren lassen sich vom Unternehmen für jegliche Entscheidungen nutzen.
In unseren KI-Lösungen zu Forecasting und Absatzprognose nutzen wir Machine Learning beziehungsweise Deep Learning, um Ihren Absatz präzise vorherzusagen.
Aktuelle Entwicklungen: Absatzprognosen 2025/2026
Seit der letzten Aktualisierung dieses Artikels (2023) hat sich die Technologie- und Marktlandschaft für Absatzprognosen deutlich weiterentwickelt. Die folgenden Entwicklungen sind für Unternehmen im Mittelstand 2025/2026 besonders relevant:
Neue KI-Fähigkeiten: Foundation Models und Agentic AI
Seit 2024/2025 gibt es spezialisierte KI-Grundlagenmodelle für Zeitreihen, die Prognosen ohne eigenes Modelltraining ermöglichen. Aufwändiges Training auf Basis historischer Daten wird damit optional. Parallel dazu gehen KI-Agenten in den produktiven Einsatz, bei dem mehrere Planungsschritte selbstständig ausgeführt werden. Laut IDC (2026) setzen bereits 40 Prozent der Unternehmen Agentic AI in Vertrieb, Marketing und Customer-Success-Prozessen ein. Gartner erwartet, dass bis 2027 die Hälfte aller Geschäftsentscheidungen durch KI-Agenten unterstützt oder automatisiert werden. Prognose-Software entwickelt sich damit vom Berichtssystem zum autonomen Planungsassistenten.
Forecasting auf Databricks und Microsoft Fabric
Beide Plattformen, auf die Datasolut spezialisiert ist, bieten inzwischen eigene Prognose-Funktionen direkt in der Plattform. Databricks stellt mit AutoML (Prophet, ARIMA, DeepAR) und dem offenen Solution Accelerator „Build Demand Forecasts at Scale“ ein fertiges Vorgehen für Prognosen auf Artikelebene direkt im Lakehouse bereit. Microsoft Fabric ergänzt mit „Plan (Preview)“ eigene Prognose-Funktionen in den sogenannten Planning Sheets. Für Unternehmen mit bestehender Databricks- oder Azure-Infrastruktur ist das jeweils ein direkter Einstiegspunkt, ohne separate Speziallösung.
Realistische Einschätzung: Warum viele KI-Forecasting-Projekte scheitern
Über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte werden laut Gartner bis Ende 2027 wieder eingestellt. Grund dafür sind steigende Kosten oder ein unklarer Geschäftswert. Auch beim ROI braucht es Geduld. Laut Deloitte (2025) benötigen die meisten Unternehmen 12 bis 24 Monate, um eine positive Kapitalrente aus KI-Projekten zu ziehen. Für Unternehmen, die gerade über ein Forecasting-Projekt entscheiden, ist dieser realistische Blick wertvoller als ein Erfolgsversprechen.
Praxisbeispiel: Absatzprognose in der Textilbranche
Wie sich diese Entwicklungen konkret auswirken, zeigt ein Projekt aus unserer eigenen Praxis.
Für einen führenden Textilservice-Anbieter haben wir eine KI-basierte Absatzprognose auf Databricks entwickelt, die die Nachfrage für mehr als 10.000 Produkte zwei Monate im Voraus vorhersagt. Auf dieser Grundlage konnte der Kunde seine Lagerplanung deutlich präziser steuern, da es weniger Überbestände und weniger Fehlmengen gab.
Ein Beleg dafür, dass die hier beschriebenen Methoden im deutschen Mittelstand längst produktiv im Einsatz sind.
Fazit
Wie Sie erkennen können, stellt die Erstellung von Absatzprognosen einen wichtigen Antreiber jedes erfolgreichen Unternehmens dar. Dank aussagekräftiger Absatzprognosen erhält das Unternehmen die Möglichkeit, zukünftige Trends sowie Chancen frühzeitig zu erkennen.
Nur so ist sicherzustellen, dass ein Unternehmen sich in die richtige Richtung bewegt und die richtigen Entscheidungen trifft.
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FAQ: Häufig gestellte Fragen zur Absatzprognose
Eine Nachfrageprognose schätzt, wie viel ein Markt insgesamt nachfragen würde, unabhängig davon, ob ein Unternehmen diese Nachfrage vollständig bedienen kann. Die Absatzprognose geht noch einen Schritt weiter und berücksichtigt zusätzlich die eigenen Kapazitäten, Preise und Wettbewerbssituation. So sagt sie voraus, wie viel ein Unternehmen tatsächlich verkaufen wird und nicht nur, was der Markt theoretisch aufnehmen könnte. In der Praxis ist die Absatzprognose damit meist die konkretere, unternehmensbezogene Ableitung aus einer breiteren Nachfrageprognose.
Laut McKinsey senken KI-gestützte Verfahren den Prognosefehler gegenüber klassischen statistischen Methoden um 20 bis 50 Prozent. Wie groß der Vorsprung im Einzelfall ausfällt, hängt stark von der Datenqualität und -menge ab. Für den Einstieg empfiehlt sich häufig ein kombinierter Ansatz. Dieser besteht aus einfachen statistischen Modellen für stabile, gut vorhersehbare Produkte und Machine Learning gezielt dort, wo Nachfrage schwer vorherzusagen ist, beispielsweise bei Aktionen oder Produktneueinführungen.
Foundation Models wie Chronos-2 senken die Einstiegshürde eher, als sie zu erhöhen. Da sie ohne eigenes Modelltraining auskommen (Zero-Shot-Prognosen), entfällt der größte Aufwandstreiber klassischer ML-Projekte. Voraussetzung bleibt aber eine saubere Datengrundlage und eine Plattform, auf der sich die Modelle produktiv einbinden lassen, wie Databricks oder Microsoft Fabric. Für Microsoft-Fabric-Projekte lässt sich zudem oft eine Microsoft-Förderung von bis zu 50 Prozent der Investitionskosten realisieren, was den Einstieg zusätzlich erleichtert.
Das lässt sich pauschal nicht beantworten. Die Kosten hängen stark davon ab, ob bereits eine Datenplattform wie Databricks oder Microsoft Fabric vorhanden ist oder ob diese erst aufgebaut werden muss. Laut Deloitte erzielen nur wenige Unternehmen innerhalb von 12 Monaten eine positive Kapitalrendite aus KI-Projekten, realistisch sind meist 12 bis 24 Monate. Ein unverbindliches Erstgespräch hilft, die Ausgangslage und einen realistischen Kosten- und Zeitrahmen für das eigene Unternehmen einzuschätzen.
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