Warum Ihre Sales-Forecasts nie stimmen – und was Sie dagegen tun können

Einleitung: Das Board-Meeting, in dem der Forecast wieder danebenliegt

Das Szenario ist vertraut. Im Board- oder Management-Meeting wird der aktuelle Sales-Forecast präsentiert. Die Zahlen wirken sauber aufbereitet, die Pipeline ist gut gefüllt, die Erwartungen sind hoch. Und trotzdem stellt sich wenige Wochen später heraus: Der Forecast lag deutlich daneben. Umsätze wurden überschätzt, Abschlüsse verschoben, Planungen müssen kurzfristig korrigiert werden.

Dieses Muster ist kein Einzelfall. Studien zeigen, dass rund 80 % der Unternehmen ihre Sales-Forecasts regelmäßig verfehlen. Mal zu optimistisch, mal zu vorsichtig – aber selten innerhalb eines akzeptablen Korridors. Für CEOs, CFOs und Vertriebsleiter ist das mehr als ärgerlich. Es gefährdet Budgetplanung, Investitionsentscheidungen und Vertrauen in die Zahlen.

Die gute Nachricht: Forecast-Probleme sind kein Naturgesetz. Sie sind lösbar. Allerdings nicht durch mehr Druck auf den Vertrieb, sondern durch ein besseres Verständnis der wahren Ursachen – und durch saubere Sales Operations. Genau darum geht es in diesem Artikel.

Die Anatomie eines schlechten Forecasts

Ein guter Sales-Forecast sollte kein Orakel sein. In professionell aufgestellten Organisationen gilt eine Abweichung von ±5 bis 10 % als realistisch und akzeptabel. In der Praxis sieht die Realität jedoch oft anders aus. Abweichungen von ±30 % oder mehr sind keine Seltenheit.

Diese Ungenauigkeit bleibt nicht folgenlos. Ein unzuverlässiger Forecast löst einen Dominoeffekt aus. Produktions- und Ressourcenplanung geraten ins Wanken, Marketingbudgets werden falsch allokiert, Personalentscheidungen basieren auf Annahmen statt auf belastbaren Zahlen. Besonders kritisch wird es auf CFO- und Board-Ebene, wo Forecasts als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.

Das eigentliche Problem liegt selten im einzelnen Forecast-Meeting. Es liegt in den Strukturen dahinter. Schlechte Forecasts sind fast immer ein Symptom für tieferliegende operative Schwächen im Vertriebssystem. Wer diese nicht adressiert, wird auch mit neuen Tools oder zusätzlichen Reports keine nachhaltige Verbesserung erreichen.

Ursache 1: Pipeline-Stages sind nicht eindeutig definiert

Eine der häufigsten Ursachen für ungenaue Forecasts ist eine unsauber definierte Sales-Pipeline. Begriffe wie „Qualified“, „Proposal“ oder „Commit“ klingen eindeutig, sind es in der Praxis aber nicht. Jeder Vertriebler interpretiert sie anders.

Das Ergebnis: Deals werden zu früh als sicher eingestuft, Wahrscheinlichkeiten basieren auf subjektivem Empfinden statt auf messbaren Kriterien. Ein Deal, der für den einen bereits als „Commit“ gilt, wäre für einen anderen noch in einer sehr frühen Phase.

Die Lösung liegt in klaren, messbaren Kriterien pro Pipeline-Stufe. Jede Stage benötigt eindeutige Eintritts- und Austrittsbedingungen sowie eine realistische, historisch validierte Abschlusswahrscheinlichkeit. Erst wenn alle Beteiligten dieselbe Definition verwenden, wird die Pipeline zur verlässlichen Grundlage für Forecasts.

Eine saubere Stage-Definition schafft Transparenz, Vergleichbarkeit und Disziplin. Sie ist kein Kontrollinstrument, sondern eine Voraussetzung für belastbare Prognosen.

Ursache 2: Daten werden nicht gepflegt

Selbst die beste Pipeline-Logik verliert ihren Wert, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht stimmen. In vielen Unternehmen werden Close-Dates regelmäßig verschoben, Deal-Werte nicht aktualisiert oder wichtige Felder gar nicht gepflegt.

Das hat selten mit fehlendem Willen zu tun. Viel häufiger fehlt eine klare Struktur, wann und wie Daten gepflegt werden müssen. Ohne feste Routinen veralten Informationen zwangsläufig – und der Forecast basiert auf falschen Annahmen.

Ein wirksamer Hebel ist die regelmäßige Pipeline-Hygiene. Wöchentliche Reviews, klare Verantwortlichkeiten und einfache Regeln sorgen dafür, dass Daten aktuell bleiben. Entscheidend ist dabei nicht die Menge der gepflegten Felder, sondern deren Relevanz für Forecasts und Entscheidungen.

Der wahre Grund für schlechte Daten liegt fast nie im CRM-System selbst. Er liegt in fehlenden Prozessen und fehlender Verbindlichkeit. Gute Sales Operations schaffen hier Klarheit und entlasten den Vertrieb statt ihn zu belasten.

Ursache 3: Zu viel Bauchgefühl

„Ich glaube, der Deal kommt.“ Dieser Satz ist einer der größten Forecast-Killer. Erfahrung und Intuition sind im Vertrieb wichtig, aber sie sind kein Forecast-Modell.

In vielen Organisationen fließt Bauchgefühl stärker in Prognosen ein als harte Daten. Historische Abschlussraten, Deal-Zyklen oder typische Verzögerungsmuster werden ignoriert oder nicht systematisch ausgewertet. Dadurch entstehen Forecasts, die eher Wunschdenken als Realität abbilden.

Die Lösung liegt in der Kombination aus Scoring-Modellen und historischen Daten. Faktoren wie Deal-Größe, Kaufphase, Entscheidungsstruktur oder vergangenes Kundenverhalten lassen sich objektiv bewerten. In Verbindung mit echten Abschlussdaten entsteht ein Forecast, der reproduzierbar und überprüfbar ist.

Bauchgefühl darf unterstützen, aber nicht dominieren. Verlässliche Forecasts basieren auf Daten, nicht auf Hoffnung.

Ursache 4: Keine Konsequenz im Forecast-Prozess

Ein weiterer häufiger Fehler: Forecasts werden erstellt, präsentiert – und danach nicht mehr hinterfragt. Abweichungen bleiben folgenlos, Annahmen werden nicht überprüft, Lernprozesse finden nicht statt.

Ohne Konsequenz verliert der Forecast seine Bedeutung. Wenn es egal ist, ob ein Deal korrekt eingeschätzt wurde oder nicht, entsteht keine Verbesserung. Genau hier setzen strukturierte Deal-Reviews und Win/Loss-Analysen an.

Regelmäßige Reviews sorgen dafür, dass Annahmen überprüft und korrigiert werden. Sie schaffen Transparenz darüber, warum Deals gewonnen oder verloren wurden und welche Forecast-Annahmen sich als falsch erwiesen haben. Erst durch diese Rückkopplung wird der Forecast-Prozess lernfähig.

Der Weg zu verlässlichen Forecasts

Verlässliche Forecasts entstehen nicht durch ein einzelnes Tool oder einen neuen Report. Sie sind das Ergebnis eines sauberen Systems. Vier Schritte sind dabei entscheidend:

Erstens: klar definierte Pipeline-Stages mit messbaren Kriterien und realistischen Wahrscheinlichkeiten.
Zweitens: saubere, regelmäßig gepflegte Daten als Grundlage jeder Prognose.
Drittens: konsequente Reviews, die Annahmen validieren und Lernprozesse ermöglichen.
Viertens: kontinuierliche Optimierung auf Basis realer Ergebnisse und historischer Daten.

In all diesen Bereichen spielen Sales Operations eine zentrale Rolle. Sie schaffen die Strukturen, Prozesse und Standards, die Vertrieb erst planbar machen. Ohne Sales Operations bleibt Forecasting reaktiv. Mit ihnen wird es zu einem strategischen Steuerungsinstrument.

Fazit

Ungenaue Sales-Forecasts sind kein individuelles Versagen von Vertrieblern. Sie sind das Ergebnis fehlender Struktur, unklarer Prozesse und mangelnder operativer Unterstützung.

Wer Forecast-Probleme lösen will, muss tiefer ansetzen. Klare Pipeline-Definitionen, saubere Daten, weniger Bauchgefühl und echte Konsequenz im Forecast-Prozess machen den Unterschied. Unternehmen, die diesen Weg gehen, gewinnen nicht nur bessere Forecasts, sondern auch mehr Vertrauen in ihre Zahlen – intern wie extern.

Nächster Schritt: Vertiefen Sie das Thema und erfahren Sie, wie Sie Forecasts systematisch verbessern können.