Wie Sie die Sales Forecast Accuracy steigern mit Dynamics 365 Sales

Die Bedeutung des Sales Forecast

Eine präzise Vertriebsprognose ist weit mehr als eine Zahl im Quartalsbericht – sie ist das Rückgrat strategischer Planung, Budgetierung und Ressourcensteuerung. Unternehmen mit hoher Forecast Accuracy treffen fundiertere Entscheidungen, vermeiden unnötige Lagerbestände und optimieren ihre Vertriebsprozesse. Gerade im Enterprise-Umfeld, insbesondere im DACH-Raum, kann eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit erhebliche Auswirkungen auf Umsatzwachstum und Margen haben. Dynamics 365 Sales bietet hier ein umfassendes Werkzeugset, das klassische Forecasts mit KI-Funktionalitäten, Automatisierung und Visualisierung verknüpft.

Grundlagen und Kennzahlen im Sales

Was bedeutet Forecast Accuracy?

Forecast Accuracy beschreibt die Genauigkeit, mit der eine Organisation zukünftige Verkaufszahlen prognostiziert – typischerweise in Form einer prozentualen Abweichung zwischen vorhergesagtem und tatsächlichem Ergebnis. Eine häufig genutzte Formel lautet: (1 – |Forecast – Ist| / Ist) × 100 %. In der Praxis bedeutet das: Je näher die Prognose am realen Ergebnis liegt, desto verlässlicher ist der Forecast. In Unternehmen mit komplexen Vertriebsstrukturen kann schon eine Abweichung von 5–10 % entscheidende finanzielle Folgen haben, z. B. durch überdimensionierte Ressourcen oder verpasste Wachstumschancen. Ziel sollte daher immer eine möglichst niedrige Fehlerquote sein – Top-Performer erreichen hier Werte unter 3 %.

Ursachen für ungenaue Forecasts

Die Ursachen für ungenaue Vertriebsprognosen sind vielfältig – und häufig vermeidbar. Eine der Hauptursachen ist die schlechte Datenqualität im CRM: Dubletten, veraltete Opportunities oder fehlende Pflichtfelder verzerren das Bild erheblich. Auch menschliche Faktoren spielen eine Rolle: Verkäufer geben aus Optimismus (oder Pessimismus) unrealistische Prognosen ab, Manager hinterfragen diese zu wenig, Forecast-Kategorien werden inkonsistent genutzt. Zudem fehlt oft die Rückkopplung: Prognosefehler werden selten systematisch analysiert – eine verpasste Lernchance. Schließlich trägt auch fehlende Integration von ERP- und Finanzdaten zur Ungenauigkeit bei, etwa wenn historische Umsatzmuster oder Saisonalitäten nicht berücksichtigt werden.

Die Basis: Datenqualität und Pipeline-Hygiene

Datenqualität & Systemintegrität

Eine verlässliche Sales Forecast Accuracy beginnt mit der Datenqualität im CRM. Dynamics 365 Sales stellt hier eine leistungsfähige Plattform bereit, setzt jedoch klare Disziplin auf Nutzerseite voraus. Pflichtfelder wie Abschlusswahrscheinlichkeit, voraussichtliches Abschlussdatum oder Deal-Größe müssen konsequent gepflegt werden, um verlässliche Vorhersagen zu ermöglichen. Zusätzlich sollten Dubletten regelmäßig überprüft und bereinigt werden, da sie nicht nur das Reporting verzerren, sondern auch die KI-Modelle der Plattform in die Irre führen. Auch die Verkaufsphasen müssen klar definiert und konsistent genutzt werden – andernfalls ist ein belastbarer Forecast kaum möglich.

Ein weiterer zentraler Baustein ist die Integration von ERP- und Finanzsystemen, um vergangenheitsbasierte Umsatzmuster, Zahlungsströme oder saisonale Schwankungen einfließen zu lassen. Dynamics 365 kann hier direkt mit Lösungen wie Dynamics 365 Finance oder externen ERP-Systemen gekoppelt werden. Erst durch diese Verknüpfung entsteht ein vollständiges Bild der Geschäftsrealität, das als valide Basis für KI-gestützte Prognosen dienen kann. Der Zugriff auf historische Verkaufsdaten (mindestens 12 bis 18 Monate) ist essenziell, um belastbare Vorhersagemodelle zu trainieren.

Pipeline-Hygiene

Neben der reinen Datenqualität spielt die Pflege der Vertriebs-Pipeline eine entscheidende Rolle. Opportunities, die über längere Zeit keine Aktivitäten aufweisen – sogenannte "Stale Deals" – müssen systematisch identifiziert und bereinigt werden. Eine bewährte Regel lautet: Wenn eine Opportunity seit über 30 Tagen nicht aktualisiert wurde, sollte sie automatisch markiert oder im Review geprüft werden. Hier können Power Automate-Workflows oder benutzerdefinierte Ansichten in Dynamics 365 wertvolle Dienste leisten.

Zudem sind Platzhalter-Abschlussdaten ein weitverbreitetes Problem: Viele Verkäufer tragen zum Beispiel pauschal den letzten Tag eines Monats oder Quartals ein, wenn sie sich unsicher sind. Solche Daten sind jedoch toxisch für jede Forecast-Genauigkeit. Dynamics 365 erlaubt es, solche Muster zu identifizieren und gezielt zu adressieren – etwa durch Validierungsregeln oder durch Visualisierungen in Power BI. Eine strukturierte Pipeline-Hygiene schafft die Grundlage für alles, was danach kommt – vom Forecast bis zur KI-basierten Vertriebssteuerung.

Dynamics 365 als Forecast Engine

Forecast-Funktionalitäten in Dynamics 365 Sales

Dynamics 365 Sales bietet standardmäßig ein leistungsstarkes Forecast-Modul, das individuell an die Vertriebsstruktur angepasst werden kann. Die Forecasts basieren auf den vorhandenen Opportunities und berücksichtigen Verkaufsphasen, Forecast-Kategorien und Deal-Wahrscheinlichkeiten. Mit der Premium-Funktion "Predictive Forecasting" kommen KI-gestützte Prognosen ins Spiel: Das System analysiert historische Muster, aktuelle Pipeline-Daten und das Verhalten einzelner Vertriebsmitarbeiter, um realistischere Vorhersagen zu treffen. Die Vorhersagen werden direkt in der Forecast-Ansicht angezeigt – inklusive erklärender Hinweise, welche Faktoren zur Prognose beigetragen haben.

Historische Daten und Predictive Forecasting

Eine der größten Stärken von Dynamics 365 liegt in der Integration historischer CRM- und ERP-Daten. Diese Daten bilden das Fundament für zuverlässige Forecasts – insbesondere wenn sie strukturiert und konsistent vorliegen. Predictive Forecasting nutzt diese Vergangenheitsdaten, um daraus Prognosemodelle zu trainieren: Wie lang waren vergangene Vertriebszyklen? Welche Kundensegmente zeigen regelmäßig Kaufbereitschaft? Welche Monate sind traditionell schwächer? Voraussetzung für gute Ergebnisse sind mindestens 12 bis 18 Monate valide Verlaufsdaten. Je sauberer die Datenbasis, desto besser funktioniert das Modell.

Visualisierung und Monitoring im Sales Forecast mit Dynamics

Power BI Dashboards

Neben der Berechnung von Forecasts ist deren Visualisierung ein zentraler Erfolgsfaktor. Power BI lässt sich nahtlos an Dynamics 365 anbinden und ermöglicht intuitive Dashboards für Soll-Ist-Vergleiche, Pipeline-Abweichungen und Forecast-Trends. Besonders hilfreich sind dynamische Ampel-Dashboards, die Abweichungen über definierte Schwellenwerte hinweg markieren – etwa bei einer Abweichung von mehr als 10 %. Diese visualisierte Transparenz hilft Vertriebsleitern dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Auch historische Snapshots – etwa wöchentliche Forecast-Stände – lassen sich analysieren, um Lernkurven zu erkennen oder die Entwicklung einzelner Vertriebsteams nachzuvollziehen.

KPIs als Frühwarnsystem

Ergänzend zur Visualisierung sollten wichtige KPIs gezielt genutzt werden, um mögliche Forecast-Risiken frühzeitig zu identifizieren. Zwei besonders relevante Kennzahlen sind die Sales Velocity – also die durchschnittliche Zeit von der Lead-Generierung bis zum Abschluss – und die Win Rate, also der Anteil gewonnener Opportunities. Beide Kennzahlen lassen sich direkt in Power BI oder Dynamics 365 darstellen und geben Aufschluss über die Qualität der Pipeline. Zusätzlich empfiehlt sich der Einsatz einer Weighted Pipeline, bei der der Deal-Wert mit der jeweils zugewiesenen Abschlusswahrscheinlichkeit multipliziert wird. So entsteht eine realistischere Einschätzung des tatsächlich zu erwartenden Umsatzes – eine unverzichtbare Grundlage für jede präzise Forecast-Planung.

Automatisierte Validierung und Frühwarnsysteme

Power Automate-Workflows

Gerade im Enterprise-Vertrieb mit komplexen Strukturen sind automatisierte Prüfungen unverzichtbar. Dynamics 365 bietet mit Power Automate eine leistungsfähige Plattform, um Workflows für die Forecast-Validierung zu erstellen. Beispielsweise können automatisierte Plausibilitätsprüfungen eingerichtet werden: Wenn der Forecast-Wert einer Opportunity deutlich von der aktuellen Pipeline abweicht – etwa um mehr als 15 % – wird automatisch eine Benachrichtigung an die zuständige Führungskraft ausgelöst. Auch Alerts bei Score-Änderungen, etwa wenn ein Deal aufgrund neuer Informationen 20 Bewertungspunkte verliert, lassen sich umsetzen. Dadurch entsteht ein engmaschiges Kontrollsystem, das Auffälligkeiten erkennt, bevor sie geschäftskritisch werden.

Assistenz-Karten & KI-Builder

Zusätzlich zu klassischen Workflows lässt sich in Dynamics 365 auch künstliche Intelligenz für die Validierung einsetzen – insbesondere über den AI Builder. Hier können Modelle trainiert werden, die Auffälligkeiten in der Forecast-Erstellung erkennen und klassifizieren. So lassen sich etwa Hinweise wie „Forecast zu optimistisch“ automatisiert einblenden, wenn historische Vergleichswerte oder Verkaufsphasen nicht zur erwarteten Abschlusswahrscheinlichkeit passen. In Kombination mit den dynamischen Assistenz-Karten im CRM erhält der Vertriebsmitarbeiter kontextbezogene Empfehlungen: etwa zu nächsten sinnvollen Aktivitäten oder zu besonders risikobehafteten Deals. Diese intelligenten Hinweise sorgen für eine datenbasierte Steuerung und erhöhen die Forecast Accuracy nachhaltig.

Organisation und Governance: Sales Forecast-Strukturen und Roll-Ups

In großen Vertriebsorganisationen braucht es eine klare Forecast-Hierarchie. Dynamics 365 ermöglicht den Aufbau mehrstufiger Forecasts: vom Vertriebsmitarbeiter über den Teamleiter bis zur regionalen oder globalen Vertriebsleitung. Dabei werden Daten automatisch aggregiert, können aber auf jeder Ebene angepasst oder kommentiert werden. Forecast-Kategorien wie „Pipeline“, „Best Case“, „Commit“ oder „Closed“ schaffen zusätzliche Differenzierung. Auch mehrere Forecast-Strukturen parallel sind möglich – etwa ein Forecast nach Regionen und ein separater nach Produktlinien. Wichtig ist, Doppelzählungen zu vermeiden und klare Verantwortlichkeiten zu definieren.

Coaching und Change Management

Wichtige KPIs: Win Rate, Sales Velocity und Weighted Forecasts

Zwei zentrale Steuerungsgrößen im Forecasting sind die Win Rate und die Sales Velocity. Erstere beschreibt den Anteil gewonnener Deals im Verhältnis zur Gesamtanzahl abgeschlossener Opportunities, letztere die durchschnittliche Dauer von der Opportunity-Erstellung bis zum Abschluss. Beide Metriken helfen, die Qualität der Pipeline zu bewerten – und damit die Realisierbarkeit von Forecasts. Dynamics 365 ermöglicht es, auf Basis dieser Werte sogenannte Weighted Forecasts zu erstellen: Dabei wird der erwartete Umsatz eines Deals mit der realistischen Gewinnwahrscheinlichkeit multipliziert. Das Ergebnis ist eine nüchternere, datenbasierte Prognose.

Kultur und Transparenz im Unternehmen

Technologie allein reicht nicht – der Mensch bleibt zentral im Forecasting. Viele Vertriebsmitarbeiter schätzen ihre Deals systematisch zu optimistisch oder zu konservativ ein. Hier setzt gezieltes Coaching an: Führungskräfte sollten die individuelle Forecast Accuracy jedes Mitarbeiters regelmäßig analysieren und im Rahmen von 1:1-Gesprächen reflektieren. Tools wie der Relationship Assistant in Dynamics 365 oder externe Analyseplattformen bieten wertvolle Hinweise auf Risk-Deals, fehlende Kundenaktivität oder unrealistische Abschlussdaten. Durch kontinuierliches Coaching, Feedback und ggf. Gamification-Ansätze kann das Forecast-Verhalten langfristig verbessert werden.

Best Practices: Forecast-Kultur und Organisation

Eine hohe Forecast Accuracy entsteht nicht nur durch Tools, sondern durch Kultur. Vertriebsorganisationen sollten Forecasting nicht als Pflichtübung, sondern als strategisches Steuerungsinstrument begreifen. Transparenz, Offenheit für Fehler und kontinuierliche Verbesserung sind zentrale Erfolgsfaktoren. Es empfiehlt sich, Forecast Accuracy als festen Bestandteil von Zielvereinbarungen und Mitarbeitergesprächen zu etablieren. Auch regelmäßige Reviews und Feedback-Loops – z. B. zwischen Sales und Marketing oder Sales und Finance – fördern die Lernkultur und damit langfristig die Qualität der Prognosen.

Ihr Partner in Dynamics 365 Sales

Als erfahrene Dynamics 365 Beratung unterstützt die Aliru GmbH Unternehmen im DACH-Raum dabei, ihre Vertriebsprognosen auf ein neues Niveau zu heben. Wir implementieren nicht nur die passenden Forecast-Funktionalitäten, sondern begleiten auch die organisatorische Veränderung – von der Datenbereinigung über die Automatisierung bis hin zum kulturellen Wandel. Dabei denken wir Forecasting nicht als rein technische Disziplin, sondern als strategisches Instrument für Wachstum und Verlässlichkeit im Enterprise-Vertrieb. Unsere Kunden profitieren von tiefem Dynamics-Know-how mit unserer eigenen Schulungsplattform, praxiserprobten Frameworks und einem konsequent umsetzungsorientierten und von Geschwindigkeit geprägten Beratungsansatz.

Zu höherer Sales Forecast Accuracy mit Dynamics 365 Sales

Dynamics 365 Sales bietet alles, was moderne Vertriebsorganisationen für präzise Forecasts brauchen – von KI-gestützter Vorhersage über flexible Forecast-Strukturen bis hin zu Visualisierung, Automatisierung und Coaching-Unterstützung. Doch der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht allein in der Technologie. Erst durch saubere Daten, klare Prozesse und eine reife Vertriebsorganisation entfaltet sich das volle Potenzial. Wer kontinuierlich an seiner Forecast Accuracy arbeitet, reduziert Risiken, verbessert die Entscheidungsfindung und schafft die Grundlage für nachhaltiges Wachstum.