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nach Wunsch auch mit VideocallWie viel Umsatz bringt das nächste Quartal? Und wie entwickelt sich dein DB1, wenn du im Herbst eine große Kampagne fährst? Solche Fragen brauchen eine Prognose. Eine gute Prognose ist aber viel Arbeit: Daten zusammensuchen, Ausreißer erkennen, Annahmen treffen und alles sauber rechnen.
Der minubo Co-Analyst kann dir dabei helfen, und zwar mit einem Playbook. Ein Playbook ist ein fertiger Analyse-Ablauf für eine typische Fragestellung. Für das Forecasting enthält es ausgefeilte Analyse-Anweisungen im Hintergrund. Du musst sie nicht selbst schreiben. Der Co-Analyst fragt bei Bedarf nach, damit dein Business-Wissen einfließt. Das Ergebnis steuerst du danach im Chat.
In diesem Artikel zeigen wir dir das Forecasting-Playbook für Umsatz und DB1: was du am Ende bekommst, wie der Ablauf funktioniert und wie du den Forecast im Dialog verfeinerst.
So sieht dein Forecast aus
Um zu verstehen, was das Playbook für dich tut bzw. welchen Output du erwarten kannst, ist das folgende Video ein guter Einstiegspunkt. Außerdem lohnt sich ein Blick auf den exemplarischen HTML-Report, den wir auf Demodaten für dich zur Ansicht generiert haben.
1.1 - Video zum Playbook
1.2 - Beispiel-Output zum Playbook
Der initiale Output des Playbooks kommt als HTML-Report in immer gleicher, deshalb so schön reproduzierbarer Form – befüllt mit den individuellen Insights zu deiner Kampagne.
Verschaffe dir mit unserem exemplarisch generierten Demo-Report einen Überblick über das, was du erwarten kannst.
⚠️ Der Screenshot zeigt nur Teile des Reports – für die vollständige Ansicht klicke bitte hier.
Der Report enthält zum Beispiel:
- Die Prognose für Umsatz und DB1
- Die Entwicklung pro Monat und Verkaufskanal
- Eine Bewertung, wie gut sich jeder Kanal prognostizieren lässt
- Methodik-Details und Tabellen, die du bei Bedarf aufklappst Der HTML-Report ist interaktiv.
Hinweise:
Der HTML-Report wurde hier als Bild gerendert – leider leidet darunter die Layout-Qualität ein wenig.
Der echte HTML-Report ist interaktiv – die Sektion zum Methodik-Detail, die Detail-Tabellen zu Umsatz und DB1 pro Monat und Kanal sowie die Einordnung der Prognosegüte pro Kanal mitsamt Hintergrundinformationen zum Zustandekommen der Werte werden erst nach einem Klick auf "Details einblenden" sichtbar.
Wichtig zur Modellwahl: Forecasts brauchen ein leistungsstarkes KI-Modell. Schwächere Modelle eignen sich nicht. Ein Lauf dauert je nach Modell und Umfang etwa 3 bis 7 Minuten.
Den initialen Output generieren
So erhältst du deinen Forcast in Rekordzeit.
Schritt 1: Dein Briefing
Im ersten Schritt beschreibst du, was du forecasten möchtest. Du kannst das in einem Satz oder in Stichpunkten tun. Wichtige Punkte sind:
- Kennzahl: Umsatz, DB1 oder beides
- Kanäle: zum Beispiel nur Online-Kanäle
- Zeitraum: zum Beispiel die nächsten 12 Monate oder das nächste volle Kalenderjahr
- Annahmen: zum Beispiel eine große Black-Week-Kampagne mit erwartetem Umsatz-Uplift oder ein Lieferantenwechsel, der die Marge verbessern soll
Das Ganze formulierst du als einfachen Satz, als Stichpunkte oder in welcher Form auch immer du möchtest. Zum Beispiel so:
„Bitte erstelle einen Forecast für Umsatz und DB1. Annahmen: Die Q4-Kampagne auf dem Marktplatz steigert den Umsatz um 15 %. Durch einen Lieferantenwechsel erhöht sich die DB1-Quote im Webshop ab sofort um 2 Prozentpunkte.“
Das Gute ist: Wenn dem LLM Informationen zur Analyse fehlen (wenn du z.B. vergessen hast, Annahmen zu formulieren), ist es durch das Playbook angeleitet, aktiv nachzufragen. Du kannst also einfach drauflosfragen und wirst Schritt für Schritt durch den Prozess geführt.
Schritt 2: Ausreißer und Trendbrüche prüfen
Bevor der Forecast entsteht, bildet der Co-Analyst Zeitreihen aus deinen Ist-Daten der 
letzten 36 Monate. Danach zeigt er dir, ob er Ausreißer oder Trendbrüche gefunden hat. Gemeinsam mit dir legt er fest, wie damit umzugehen ist. Das ist wichtig, denn ungewöhnliche Monate können eine Prognose verzerren.
Beispiel 1: Einzelne Ausreißer-Monate. Im Kanal Wholesale fallen zwei Monate mit auffällig hohen Umsätzen auf. Der Co-Analyst fragt nach: Waren das Einmaleffekte, zum Beispiel ein besonderer Großkundenauftrag? Oder kehrt das Muster wieder, etwa weil der Kunde jedes Jahr bestellt? Je nach Antwort glättet er die Werte oder lässt sie in die Prognose einfließen.
Beispiel 2: Überproportionales Wachstum. Marktplatz A ist in den letzten vier Monaten stärker gewachsen als der Rest. Der Co-Analyst fragt nach: Steckt dahinter eine einmalige Ursache, etwa hohe Marketingausgaben, die du nicht fortsetzt? Oder hast du eine strategische Entscheidung getroffen, die das Wachstum dauerhaft trägt? Entsprechend rechnet er den Effekt heraus oder nicht.
Der Screenshot zeigt einen exemplarischen Dialog passend zu Beispiel 1.
Nach ein paar Minuten bekommst du deinen Forecast als HTML-Datei im Chat.
Schritt 3: Prognosegüte bewerten
Damit du weißt, wie du mit deinem Forecast weiterarbeiten kannst, gibt dir das LLM ganz unten im Report eine Bewertung der Prognosegüte auf Kanal-Ebene aus – so kannst du einschätzen, wie gut die Daten eines Kanals forecastbar sind. Denn grundsätzlich gilt: Je stärker die Schwankungen, denen ein Kanal unterliegt, desto schwieriger ist die Prognose in die Zukunft. Mit dem Wissen um die Größe solcher Unsicherheiten kannst du eine fundierte Entscheidung treffen, wie du weiter vorgehen möchtest. Zum Beispiel folgendermaßen:
- Online-Kanäle (Webshop und Marktplätze): Die Prognosegüte ist hoch. Du arbeitest mit den Forecast-Zahlen weiter.
- Store und Wholesale: Die Prognose ist nur eingeschränkt belastbar, weil beide Kanäle in der Vergangenheit stark geschwankt haben. Hier triffst du eigene Entscheidungen:
- Wholesale: Du setzt im Gespräch mit dem Co-Analyst das Niveau flach auf Vorjahreshöhe und ergänzt eine feste Wachstumsrate. Den Kontakt zu deinen B2B-Kunden kennst du besser als jede Zeitreihe.
- Store: Du teilst dem Co-Analyst mehr Wissen zur Historie des Kanals mit. Gemeinsam arbeitet ihr heraus, wie sich der Verlauf glätten lässt. Die Prognosegüte steigt dadurch nicht automatisch, aber dein Business-Wissen macht den Forecast sinnvoller.
Nach diesen Nachbesserungen hast du eine starke zweite Iteration deines Forecasts.
Schritt 4: Den Forecast weiter ausbauen
Der Report ist nicht das Ende. Du kannst im Chat weitere Wünsche äußern, Anpassungen anfragen oder einzelne Bereiche vertiefen.
Chart ergänzen: Lass dir den Verlauf wichtiger Produktkategorien pro Kanal zeigen.
Hypothese prüfen: Eine wichtige Kategorie wird per Kampagne gepusht. Welchen Effekt hat das?
Szenarien vergleichen: Du willst Marketingbudget verteilen und fragst dich, welche Saisonkampagne mehr bringt? Der Co-Analyst vergleicht die Szenarien und zeigt, wie sie den Forecast verändern.
Fazit: Forecasts in deinem Arbeitsalltag
Ob du das nächste Jahr planst oder die nächsten drei Monate hochrechnest: Mit dem Forecasting-Playbook entsteht dein Forecast schnell und auf deine Annahmen zugeschnitten. Du kannst alle Szenarien berücksichtigen oder zur Diskussion stellen.
Probier es gleich aus. Und wenn du Kolleg:innen kennst, für die das hilfreich ist, teile den Tipp mit ihnen.
Häufige Fragen zum Forecasting-Playbook
Was macht das Forecasting-Playbook? Es erstellt im Chat einen Forecast. Dabei fragt es nach deinen Annahmen und prüft Ausreißer und Trendbrüche.
Welche Ausgabe bekomme ich? Einen HTML-Report mit Prognose, Entwicklung pro Monat und Kanal sowie einer Bewertung der Prognosegüte.
Wie lange dauert ein Forecast? Ein Lauf dauert etwa 3 bis 7 Minuten. Das hängt vom Modell und vom Umfang ab.
Kann ich den Forecast nachträglich anpassen? Ja. Du kannst im Chat Annahmen ändern, Kanäle nachbessern, Szenarien vergleichen oder weitere Analysen anfordern.
