Zusammenfassung
Besser als Gilliland kann ich es nicht formulieren:
„Unsere Forecasts sind niemals so akkurat wie wir sie gerne hätten oder wie sie sein müssten. Das Ergebnis ist ein großer Drang danach, Geld nach dem Problem zu werfen in der Hoffnung, dass das Problem flüchtet. Es gibt viele Consultants und Softwareanbieter, die das Geld auffangen und dafür versprechen, die Forecast-Qualität zu verbessern, aber diese Versprechen bleiben unerfüllt. Viele Organisationen, vielleicht auch Ihre, haben tausende oder gar Millionen von Dollars für das Prognoseproblem ausgegeben, nur, um wieder bei dem gleichen lausigen Forecast zu enden.“
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Notes
- 1.
Eigene Übersetzung von Gilliland, 2010, S. 24. Zu diesem Schluss kommen im Wesentlichen auch die zahlreichen anderen empirischen Studien, Tests und gesammelten Praxisbeispiele, die für dieses Buch ausgewertet wurden und es deckt sich auch mit meinen eigenen Erfahrungen.
- 2.
Ehrmann & Kühnapfel, 2012. Zu gleicher Feststellung kam bereits Rothe, 1978.
- 3.
Vgl. hierzu auch die Darstellungen von Ord & Fildes, 2013, S. 3–4.
- 4.
Die Schwierigkeit ist nicht nur, Informationen aller Art zu sammeln, sondern vor allem auch, zu erkennen, welche Informationen erforderlich wären, um eine bessere Prognose zu erstellen. Dieses Wissen um das Wissen, das wir nicht wissen, wird in Abschn. 4.2 beschrieben.
- 5.
Bei weitergehendem Interesse an der Betrachtung der Phänomene Risiko, Unsicherheit und Ungewissheit empfehle ich den Klassiker Knight, 1921, und die Diskussion der aktuellen Implikationen seines Buches in Emmett, 2020.
- 6.
In Anlehnung an Ord & Fildes, 2013, S. 15 und Lewandowski, 1980, S. 24 ff.
- 7.
Legendär ist der Ausspruch von den „unknown unknown“, den Donald Rumsfeld in einer Pressekonferenz 2002 machte. Die sich anschließende Diskussion über den Sinn dieser Worte war bemerkenswert. Der Sachverhalt, den Rumsfeld beschrieb, war klar: Die US-Amerikaner wussten – grob vereinfacht – bezüglich der Frage, ob der Irak über Massenvernichtungswaffen verfügt, nicht, was sie nicht wussten. Allerdings überforderte er sprachlich seine Zuhörer.
- 8.
Ein Beispiel für ein Modell für Langfristprognosen unter Berücksichtigung makroökonomischer Indikatoren findet sich bei Sageart, et al., 2018.
- 9.
Vgl. ausführlicher z. B. Wallace & Stahl, 2002, S. 8.
- 10.
Kühnapfel, 2022, S. 425.
- 11.
So z. B. Homburg, et al., 2008.
- 12.
Vgl. hierzu, auch hinsichtlich der Einschränkungen bei unreflektierter Anwendung von Vertriebs-Forecasts für die Unternehmensplanung, den Beitrag von Wright, 1988. Sehr anschaulicht ist der Nutzen einer guten Prognose für die Logistik beschrieben in Ireland, 2005.
- 13.
Makridakis, et al., 1980, S. 12–13 und Kühnapfel, 2013b.
- 14.
Vgl. Armstrong & Brodie, 1999.
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Kühnapfel, J.B. (2023). Was über Vertriebsprognosen als Instrument der Vertriebssteuerung bekannt sein sollte. In: Vertriebsprognosen. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42876-1_2
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Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
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Online ISBN: 978-3-658-42876-1
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