KI-gestütztes Sales Forecasting: So bauen Sie präzise Umsatzprognosen auf

Vertriebsvorhersagen ohne KI? Geht, aber schlechter als notwendig. Das wissen auch die CIOs erfolgreicher Unternehmen: Laut „State of Sales 2026“-Report von Salesforce ist Forecasting einer der fünf Top-Anwendungsfälle von KI Agents. Insgesamt geben 91 Prozent der Befragten an, dass sie KI im Vertrieb für Akquise, Forecasting, Lead Scoring und Mails nutzen.

Versuchen Sie sich immer noch an klassischem Excel-Forecasting, verpassen Sie aus unserer Sicht den Anschluss: Die Vorgehensweise ist fehleranfällig, unterstützt Datensilos und verhindert die Entdeckung von Mustern für präzise Prognosen. Wie Sie stattdessen Board-Ready Revenue Predictions in Echtzeit erhalten, erfahren Sie hier.

Was ist KI-gestütztes Sales Forecasting?

Mit KI-gestütztem Forecasting erstellen Sie im Sales Prognosen darüber, welche Deals aus Ihrer Pipeline wahrscheinlich abgeschlossen werden, welche Kundinnen und Kunden Interesse an weiteren Deals zeigen könnten und wer kurz vor dem Absprung steht. Passende Tools helfen bei der Ermittlung des angemessenen Budgets für den Vertrieb und geben Ausblick auf die Quartalszahlen.

Auf herkömmlichem Weg findet Ihr Team nicht alle Muster in den vorhandenen Daten – nicht einmal dann, wenn ein umfangreiches CRM-Reporting vorliegt. KI-Tools nutzen immer auch externe Daten für ihre Berechnungen, die etwa Neuerungen bei Ihren Kundinnen und Kunden oder plötzliche Veränderungen der Nachfrage betreffen. Mit den passenden Agents steigern Sie die Analysefähigkeiten Ihres Vertriebsteams erheblich, KI verändert so den Vertrieb grundlegend.

Die 4 wichtigsten Forecasting-Methoden im Vergleich

Im Laufe der Zeit haben Sales-Teams verschiedene Forecasting-Methoden entwickelt. Die wichtigsten haben wir für Sie zusammengefasst:

1. Opportunity-Stage Forecasting: Je nachdem, an welchem Punkt der Sales-Pipeline sich der Kontakt befindet, ordnen Sie ihm eine unterschiedlich hohe prozentuale Wahrscheinlichkeit für den Abschluss zu. Ein Beispiel: Auf der Verhandlungsebene ist die Wahrscheinlichkeit etwa deutlich höher als bei der Kontaktaufnahme.
2. Historisches Trend-Forecasting: Sie analysieren bisherige Sales-Daten und Entwicklungen und erkennen darin Muster und langfristige Trends, etwa die Jahreszeiten betreffend. Daraus leiten Sie Ihre Prognosen für die Zukunft ab.
3. KI-basiertes Deal-Scoring: Sie beziehen interne und externe Daten ein und nutzen KI im Vertrieb für ein möglichst präzises Deal-Scoring.
4. Multi-Variable Predictive Models: Zusätzlich zum Deal Scoring ermitteln Sie hier mithilfe der KI und zahlreicher Quellen die Umsatzprognosen für das nächste Quartal und finden heraus, welche Kundinnen und Kunden abspringen möchten oder Interesse an einem weiteren Deal haben könnten.

Wie funktioniert KI-Forecasting im Vertrieb?

Das Demand Forecasting Tool im Vertrieb nutzt zahlreiche Datenquellen, die es für die Analyse heranzieht:

• CRM-Daten
• historische Sales-Daten
• Neuigkeiten aus dem Kundenunternehmen (Entwicklung, Personelles)
• aktuelle Nachfrage
• aktuelle Marktlage
• wirtschaftspolitische Situation / Konflikte
• historische und aktuelle Trend-Entwicklungen
• Pipeline-Signale

Speziell bei der Mustererkennung sind die Tools unserer Erfahrung nach deutlich schneller als Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. So entdecken Sie drohenden Kundenverlust und Möglichkeiten fürs Upselling dank KI-Forecasting früher und können Kündigungen abwenden sowie Chancen ergreifen.

5 Tools für KI-gestütztes Sales Forecasting im Vergleich: Was bietet der Markt?

Zu den wichtigsten Tools für KI-gestütztes Forecasting gehören unserer Ansicht nach neben dem HubSpot Sales Hub Forecasting auch der Anaplan Forecaster, Gong Forecast und Salesforce CRM Analytics.

HubSpot Sales Hub Forecast

Wir empfehlen Ihnen HubSpot Sales Hub Forecasting, um Vertriebsprognosen zu erstellen. Das Tool ist direkt mit Ihrem CRM für möglichst präzise Vorhersagen verknüpft und erleichtert Ihnen dadurch komplizierte Entscheidungen.

Zu den wichtigsten Merkmalen von HubSpot als KI-gestütztes Forecasting-Tool zählen:

• Konfigurierbare Prognosemodelle und -kategorien
• Prognoseerstellung erfolgt mit Input aus allen Pipelines
• Berechtigungsvergabe nach Bedarf möglich
• minimiert Zeitverschwendung und schafft Raum für eingehende Kundenbetreuung
• übersichtliche und einfach bedienbare Nutzeroberfläche

Der Agent Hub erweitert die Analyse: Wenn Sie die KI-Prognose aktivieren, bezieht das Tool alle erreichbaren internen und externen Daten in die Berechnungen ein. Sie bekommen so durch Predictive Sales Analytics eine umfassende Prognose, die auch Chancen und Risiken zeigt. Diese Informationen können Sie beliebig nach Gruppen oder einzelnen Pipelines filtern, und das Tool verbessert sich mit jeder Aktion.

Preise: Die Kosten für den HubSpot Sales Hub Professional inklusive Prognosen und Agent Hub liegen bei 90 Euro monatlich pro Lizenz.

Anaplan Forecaster

Quelle: https://www.anaplan.com/de/platform/anaplan-forecaster/

Der Anaplan Forecaster gehört zur Cloud-Plattform des Tools, das vor allem für unternehmensweites Performance-Management entworfen wurde. Unserer Erfahrung nach ist Anaplan speziell in der Finanzmodellierung großer Unternehmen beliebt und analysiert problemlos auch umfangreiche Datenmengen.

Zu den wichtigsten Merkmalen von Anaplan als KI-gestütztes Forecasting-Tool zählen:

• übersichtliche Hintergründe zu allen Informationen
• präzise Prognosen für weitreichende Entscheidungen
• verschlankte Abläufe durch genaue Hinweise auf Chancen und Risiken
• anwenderfreundlich und intuitiv nutzbar

Preise: Die Kosten für den Anaplan Forecaster (und die Plattform) werden nach individuellen Enterprise-Lizenzmodellen ermittelt.

Gong Forecast

Quelle: Screenshot https://www.gong.io/de/platform/revenue-forecasting-software

Gong Forecast richtet sich speziell an große Unternehmen, die für die Analyse ihrer umfangreichen Datenströme ein großes Budget zur Verfügung haben.

Zu den wichtigsten Merkmalen von Gong als KI-gestütztes Forecasting-Tool zählen:

• KI zieht zusätzlich zu allen eigenen Daten mehr als 300 externe Quellen heran
• erleichterte Entscheidungsfindung dank exzellenter Prognosen
• Mustererkennung und Hinweis auf Chancen und Risiken
• Zeitersparnis im Sales durch neue, datenbasierte Prioritätensetzung

Preise: Zu den Kosten für das Forecasting-Tool äußert sich Gong nur auf Anfrage.

Salesforce CRM Analytics

Quelle: Screenshot https://www.salesforce.com/de/analytics/crm/

Salesforce CRM Analytics erweitert das Salesforce-Universum um weitere nützliche Forecasting-Funktionen und fügt sich gut in die anderen Softwarelösungen des Herstellers ein. Für die hochwertigen Prognosen zieht die KI eine breite Datenbasis heran.

Zu den wichtigsten Merkmalen von Salesforce als KI-gestütztes Forecasting-Tool zählen:

• Sie können die App auf alle Branchen und Abteilungen zuschneiden
• mit neuen Meldungen angereicherte Daten erlauben aktuelle Prognosen
• sehr guter Überblick mit vereinheitlichten Daten
• Zeitersparnis durch Automatisierung

Preise: Die Kosten für das Tableau Next mit agentischen Analysen liegen bei 40 Euro monatlich pro Nutzerin oder Nutzer.

KI-gestütztes Sales Forecasting in 5 Schritten implementieren

Mit der Installation der Software ist es leider nicht getan: Sie müssen in Ihrem Unternehmen ausreichend Vorarbeit leisten, um die Vorteile des AI Sales Forecasting ausschöpfen zu können. Auch die Nutzung ist kein Selbstläufer. Das sind die fünf Schritte, die unserer Erfahrung nach zur Implementierung nötig sind:

1. Schaffen Sie eine solide Datenbasis

Nutzen Sie die Entscheidung für KI im B2B-Vertrieb, um Ordnung in Ihre Daten zu bringen: Lassen Sie Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter Ihre CRM-Daten und die historischen Vertriebsdaten durchgehen, um veraltete Informationen zu aktualisieren und Dubletten zu löschen. Vereinheitlichen Sie die Form, in der Daten gespeichert werden.

2. Wählen Sie die passenden Forecasting-Tools aus

Das Angebot an KI-gestützter Sales-Forecasting-Software ist groß, nehmen Sie sich am besten etwas Zeit, um die jeweiligen Vorzüge und Nachteile der Lösungen zu recherchieren. Je nachdem, wie groß Ihr Unternehmen ist und ob es gerade wächst, können verschiedene Tools mit KI im Vertrieb hilfreich sein.

Stellen Sie sich für die Entscheidung verschiedene Fragen:

• An welchen Punkten brauchen Sie Unterstützung, um Betriebsziele zu erreichen?
• Brauchen Sie bei hohem finanziellen Risiko und Datenmengen stabile Entscheidungshilfen?
• Möchten Sie die unnötige Arbeit und den Stresslevel Ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter durch sorgfältige Vorsortierung senken?
• Werden Sie zu oft von Kündigungen Ihrer Kundinnen und Kunden überrascht und möchten aktiv dagegen vorgehen?
• Gehen Sie davon aus, dass Sie Ihr Potenzial fürs Cross- und Upselling unter Ihren Kundinnen und Kunden noch längst nicht ausgeschöpft haben?

Die Tools setzen verschiedene Schwerpunkte. Ein Tipp aus persönlicher Erfahrung: So viel wie nötig, so wenig wie möglich. Das heißt, dass Sie sich für ein Forecasting-Tool entscheiden sollten, das alles bietet, was Sie brauchen, aber nicht mehr. Bei diesen Softwarelösungen ist „mehr“ kein Nice-to-Have, sondern vor allem Kostenfaktor und Aufwand für Ihr Team.

3. Organisieren Sie ein Team-Onboarding

Das beste Tool hilft Ihnen nicht, wenn Ihr Sales-Team es nicht nutzt. Kommunizieren Sie also transparent, dass Sie die Software anschaffen möchten und vereinbaren Sie Schulungen für alle Teammitglieder. Gehen Sie nicht davon aus, dass es mit einer einmaligen Veranstaltung getan ist:

• Wählen Sie Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartner aus, zu denen Ihre Kolleginnen und Kollegen mit Fragen kommen können. Räumen Sie ihnen Arbeitszeit dafür ein – niemand erklärt geduldig, wenn dadurch Überstunden drohen.
• Verdeutlichen Sie Ihren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die Vorteile, die sie von der vernünftigen Nutzung des Tools haben. Unsere Benefit-Tipps für das Change Management: keine sinnlosen Telefonate mit desinteressierten Personen, gute Vorbereitung durch einheitliche, angereicherte Daten, mehr Erfolgserlebnisse.

Bereits die Überarbeitung der Daten im Vorfeld gehört zur Vorbereitung auf die Nutzung des Forecasting-Tools. Erklären Sie den Teams, wie wichtig die regelmäßige und einheitliche Datenpflege für die erfolgreiche Nutzung der Software ist.

4. Halten Sie die aktuellen KPIs fest

Um zukünftig feststellen zu können, ob das Sales-Forecasting-Tool Ihrem Unternehmen Vorteile bringt, müssen Sie vor der Implementierung den aktuellen Stand der KPIs festhalten:

5. Überwachen Sie die Iteration

Die Vorbereitung ist schon die halbe Miete, dennoch wird Ihre implementierte KI im Vertrieb nicht sofort perfekt laufen. Sobald also erste tatsächliche Daten hereinkommen (ein Lead hat die Pipeline durchlaufen oder neue Umsatzzahlen sind da), unterzieht das Forecasting-Tool seine Prognosen einer Prüfung: Wie genau waren die Vorhersagen? Automatisch nimmt es kleine Anpassungen vor, um beim nächsten Mal noch genauere Ergebnisse zu erzielen.

Das ist sehr praktisch, entbindet Sie aber nicht von Ihrer Pflicht: Die Sales-Forecasting-Software kann nur in dem Rahmen arbeiten, den Sie ihr vorgeben. Wir empfehlen Ihnen gerade zu Beginn engmaschig zu prüfen, ob Ihre Rahmenbedingungen korrekt sind oder Sie sie anpassen müssen.

Fazit: Gut vorbereitet von AI Sales Forecasting profitieren

Es gibt viele gute Gründe, die Nutzung einer KI-gestützten Sales-Forecasting-Software sorgfältig vorzubereiten. Neben den hier genannten Aufgaben gibt es eine weitere, die Ihre neue Softwarelösung selbst betrifft: Alle hier genannten Tools sind nicht von Anfang an DSGVO-konform.

Sie selbst müssen die notwendigen Einstellungen vornehmen, Berechtigungen erteilen und Beschränkungen einrichten, um KI im B2B-Vertrieb DSGVO-konform nutzen zu können. Das ist wichtig, denn neben dem Vertrauen Ihrer Kundinnen und Kunden könnten Sie auch beträchtliche Summen verlieren: Bei Datenschutzverletzungen drohen hohe Bußgelder.

Haben Sie die korrekten Datenschutzeinstellungen vorgenommen und Ihr Tool implementiert, können Sie quasi in Echtzeit zusehen, wie es die Sales-Abläufe optimiert. Bei Lösungen wie der HubSpot Forecasting Software gelingt die Umstellung den Vertriebsteams wegen der benutzerfreundlichen Oberfläche besonders leicht.

FAQ: Meistgestellte Fragen zu Sales Forecasting mit KI