Forecasts sind Fiktion bis zur letzten Woche des Quartals
"Wir gingen von 40% Forecast-Genauigkeit auf 85% nach Implementierung von KI-gestütztem Forecasting. Der Unterschied war zu sehen, welche Deals tatsächlich vorankamen versus welche Vertriebler nur hofften, dass sie abschließen würden."
Wie JoySuite Ihr Forecasting transformiert
Ihre Vertriebler commiten zu Zahlen, die sie erfunden haben. Ihre Manager legen "Haarschnitte" basierend auf Bauchgefühl drauf. Sie sagen dem Vorstand eine Sache und liefern eine andere. Jedes Forecast-Review ist eine Übung in kreativem Storytelling – wessen Deal kommt "definitiv" dieses Quartal und wessen ist wieder gerutscht. Bis Sie die echte Zahl kennen, ist es zu spät, etwas zu tun.
Forecasts auf Daten bauen, nicht auf Hoffnung
Verbinden Sie Ihr CRM
Verbinden Sie JoySuite mit Ihrem CRM. Vince, der Datenanalyse-Assistent, zieht Ihre Pipeline, Opportunity-Historie und Win/Loss-Daten, um Ihre Vertriebsmuster zu verstehen. Erfahren Sie mehr über Visuelle Intelligenz →
Pipeline-Gesundheit analysieren
Vince untersucht jeden Deal in Ihrer Pipeline: Phasenfortschritt, Aktivitätsniveaus, Stillstandstage, Engagement-Muster. Er vergleicht aktuelle Deals mit Ihren historischen Gewinnmustern, um Wahrscheinlichkeit vorherzusagen.
Generieren Sie den Forecast
Vince erstellt einen gewichteten Forecast basierend auf Deal-Wahrscheinlichkeit, nicht nur Vertriebler-Optimismus. Er zeigt Best-Case-, Likely-Case- und Worst-Case-Szenarien mit klarer Begründung für jedes.
Risiken und Maßnahmen identifizieren
Vince markiert Deals mit Warnsignalen: stagnierender Fortschritt, fehlende nächste Schritte, Single-Thread-Beziehungen. Erhalten Sie konkrete Maßnahmen, um gefährdete Deals zu retten, bevor sie rutschen.
Hauptfunktionen
⚡ KI-gestützte Analyse
Vince analysiert Pipeline-Daten, Deal-Geschwindigkeit und historische Muster, um wahrscheinlichkeitsgewichtete Forecasts automatisch zu generieren.
🎯 Gefährdete-Deal-Erkennung
Identifizieren Sie Deals mit Warnsignalen, bevor sie rutschen, mit konkreten Maßnahmen zur Rettung gefährdeter Opportunities.
📊 Szenario-Modellierung
Sehen Sie Best-Case-, Likely-Case- und Worst-Case-Szenarien mit klarer Begründung und Wahrscheinlichkeitsprozenten.
🔄 CRM-Integration
Verbinden Sie sich direkt mit Ihrem CRM, um Pipeline-, Opportunity-Historie und Win/Loss-Daten für genaue Analyse zu ziehen.
Was Vince analysiert
Vince kombiniert quantitative Pipeline-Daten mit qualitativen Signalen für genaue Forecasts.
Pipeline-Daten
Phase, Betrag, Abschlussdatum
Historische Gewinnraten
Muster nach Phase, Größe, Segment
Deal-Geschwindigkeit
Zeit in Phase, Fortschrittsgeschwindigkeit
Aktivitätsniveaus
E-Mails, Anrufe, Meetings
Stakeholder-Mapping
Multi-Threading-Tiefe
Nächste Schritte
Qualität der zugesagten Aktionen
Passen Sie dieses Rezept an Ihre Bedürfnisse an
Wöchentliches Forecast-Review
Generieren Sie wöchentliche Snapshots, die Pipeline-Bewegung, Commit-Änderungen und entstehende Risiken zeigen.
Vertriebler-Level-Forecast
Schlüsseln Sie Forecast-Genauigkeit nach Vertriebler auf, um zu identifizieren, wer sandbagged und wer übercommittet.
Vorstands-Forecast-Paket
Führungskräfte-fertige Forecast-Zusammenfassung mit Konfidenzintervallen und wichtigen Annahmen.
Mehrquartals-Ausblick
Blicken Sie über das aktuelle Quartal hinaus, um Pipeline-Abdeckung und Kapazitätsbedarf zu projizieren.
Das erhalten Sie
Hier ist eine beispielhafte Forecast-Analyse von Vince:
Q4 Forecast-Zusammenfassung
Szenario-Analyse
Gefährdete Deals
- Acme Corp (380.000€) — Keine Aktivität seit 18 Tagen, Champion nicht erreichbar
- TechFlow (220.000€) — Seit 3 Wochen in Rechtsabteilung, kein nächster Schritt geplant
- DataCo (175.000€) — Single-Thread zum IC, kein Exec-Engagement
Vinces Erkenntnis: 775.000€ im Commit sind hochriskant. Um Quota zu erreichen, konzentrieren Sie sich auf die Rettung von Acme (Executive-Alignment-Call planen) und beschleunigen Sie 2 Late-Stage-Deals, die derzeit im Best Case sind.
Für wen ist dies gedacht
Vertriebsleiter
VPs und Direktoren, die genaue Zahlen für den Vorstand nennen müssen und sich keine Last-Minute-Überraschungen leisten können.
Revenue Operations
RevOps-Fachleute, die für Forecast-Genauigkeit, Pipeline-Gesundheit und Vertriebs-Analytics verantwortlich sind.
Vertriebsmanager
Front-Line-Manager, die Vertriebler zur Verantwortung ziehen und gefährdete Deals identifizieren müssen, bevor sie rutschen.
CFOs und Finance
Finance-Führungskräfte, die zuverlässige Umsatzprojektionen für Planung, Budgetierung und Investorenkommunikation brauchen.
Häufig gestellte Fragen
Wie verbessert KI die Vertriebs-Forecast-Genauigkeit?
KI analysiert historische Gewinnmuster, Deal-Geschwindigkeit, Aktivitätsniveaus und Engagement-Signale, um wahrscheinlichkeitsgewichtete Forecasts zu generieren. Anders als Bauchgefühl-Vorhersagen identifiziert KI-gestütztes Forecasting, welche Deals tatsächlich vorankommen versus welche Vertriebler nur hoffen, dass sie abschließen werden.
Welche Daten verwendet KI, um Deal-Ergebnisse vorherzusagen?
JoySuites KI analysiert Pipeline-Phase, Zeit in Phase, Aktivitätsniveaus (E-Mails, Anrufe, Meetings), Stakeholder-Engagement, historische Gewinnraten nach Segment und Größe sowie Qualität der nächsten Schritte. Sie vergleicht aktuelle Deals mit Mustern aus gewonnenen und verlorenen Opportunities.
Wie identifiziere ich gefährdete Deals in meiner Pipeline?
Die KI markiert Deals mit Warnsignalen: stagnierender Phasenfortschritt, fehlende nächste Schritte, Single-Thread-Beziehungen, rückläufige Aktivität und Muster, die historischen Verlusten entsprechen. Sie erhalten konkrete Maßnahmen, um gefährdete Deals zu retten, bevor sie rutschen.
Was ist der Unterschied zwischen Best-Case-, Likely-Case- und Worst-Case-Forecasts?
Best Case geht von günstigen Ergebnissen für unsichere Deals aus, Likely Case spiegelt wahrscheinlichkeitsgewichtete Erwartungen wider, und Worst Case berücksichtigt potenzielle Verschiebungen. JoySuite zeigt alle drei Szenarien mit Wahrscheinlichkeiten und Begründung, damit die Führung entsprechend planen kann.
Kann KI Vertriebsleitern helfen, Sandbagging zu identifizieren?
Ja, durch Vergleich der Forecast-Genauigkeit auf Vertriebler-Ebene über Zeit, Deal-Fortschrittsmuster und historische Tendenzen identifiziert KI, welche Vertriebler konstant unter-commiten (Sandbagging) oder über-commiten. Dies ermöglicht genauere Rollup-Forecasts und Coaching-Gespräche.