Was ist SaaS-Umsatzprognose?

Die SaaS-Umsatzprognose sagt zukünftige Umsatzerlöse für ein Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen voraus. Sie analysiert Daten, Branchentrends und wichtige Kennzahlen, um zukünftige Einnahmen zu bewerten. 

Analysierte Schlüsselkennzahlen:

• • Monatlich wiederkehrender Umsatz (MRR)
  • Abwanderungsrate
  • Durchschnittlicher Verkaufszyklus

Die SaaS-Umsatzprognose bezieht sich auf die Finanzplanung für SaaS- und Softwareunternehmen. 

• Eine genaue Prognose hilft:
  • Preisstrategien entwickeln.
  • Nachhaltige Skalierung erreichen.
  • Proaktiv für potenzielle Liquiditätsprobleme vorsorgen.
  • Unterstützung bei der optimalen Ressourcenallokation.
  • Eine stabile finanzielle Entwicklung kann das Vertrauen der Stakeholder beeinflussen.
• Risiken einer schlechten Prognose:
  • Fehlsteuerung des Wachstums.
  • Kritische Risiken nicht erkennen.
  • Verpasste Expansionsmöglichkeiten (z.B. Upselling, neue Produktstufen).

Die SaaS-Verkaufsprognose befasst sich mit der Schätzung des Deal-Volumens. Die SaaS-Umsatzprognose berücksichtigt den gesamten Umsatz. Hier ist ein direkter Vergleich der beiden Konzepte:

Die SaaS-Umsatzprognose kann auf verschiedene Weisen durch spezifische Modelle erfolgen. Jedes hat seine eigenen Spezifikationen, auf deren Grundlage Sie die Option auswählen können, die zu Ihrem Geschäftskontext passt. 

• Bestehende SaaS-Prognosemodelle:
  • Historische Prognose
  • Prognose nach Pipeline-Phasen
  • Kohortenbasierte Prognose
  • KI-gesteuerte Modelle
• Auswahlkriterien (Wie Sie wählen):
  • Unternehmensgröße
  • Komplexität des Verkaufsprozesses
  • Datenqualität
  • Geschäftsmodell

Hier sind die Schritte der SaaS-Vertriebsprognose:

1. 
   Historische Daten analysieren: Berücksichtigen Sie vergangene Ergebnisse, überprüfen Sie Metriken wie CAC (Kundenakquisitionskosten), Churn Rate, Verkaufszahlen und Lifetime Value (LTV). 
2. Ein SaaS-Vertriebsprognosemodell wählen: Wählen Sie je nach Ihren Geschäftsanforderungen ein Modell, das mit Ihren Zielen übereinstimmt. 
3. Ihre Prognosen gruppieren: Segmentieren Sie Umsatzprognosen nach Umsatzart für ein detaillierteres Verständnis. Gängige Segmente sind:

• Neugeschäft
• Verlängerungen
• Upselling

4. Muster berücksichtigen: Berücksichtigen Sie Trends wie Saisonalität. 
5. Bewerten und anpassen: Überwachen und überprüfen Sie die Prognosen regelmäßig. Vergleichen Sie reale Ergebnisse mit Prognosen und passen Sie den Prozess zur Genauigkeit an. 

Der angemessene Prognosehorizont variiert je nach Unternehmensphase und Marktstabilität.

• Faktoren, die den Horizont beeinflussen:

• • Verkaufszyklus des Unternehmens
  • Wachstumsphase
  • Gesamte Marktdynamik

Die Unternehmensphase ist ein primärer Treiber für den Prognosehorizont:

Die Vertriebspipeline bietet einen strukturierten Überblick über potenzielle Umsätze, was für eine genaue Prognose entscheidend ist.

• Die Pipeline zeigt:

• • • Aktuelle Deals
    • Die Phase jedes Deals
    • Die Abschlusswahrscheinlichkeit

• Pipelinesichtbarkeit ermöglicht Ihnen:

• • • Potenzielle Umsatzlücken identifizieren.
    • Vertriebsstrategien optimieren.
    • Datenbasierte Entscheidungen treffen.

• Die Rolle der Technologie:

Big-Data- und Machine-Learning-Entwicklungen, die häufig in CRM-Tools wie Salesforce, können das Pipeline-Management und die Zuverlässigkeit von Prognosen beeinflussen.

CAC und ARPU sind entscheidende Kennzahlen, die die Genauigkeit und Realitätsnähe Ihrer SaaS-Vertriebsprognosen erheblich beeinflussen.

• ARPU (Durchschnittlicher Umsatz pro Nutzer): Diese Kennzahl wirkt sich direkt auf die Umsatzerwartungen aus. Ein höherer ARPU führt in der Regel zu erhöhten Umsatzprognosen.
• CAC (Kundenakquisitionskosten): Diese Metrik beeinflusst das Endergebnis und die Rentabilität. Ein niedrigerer CAC trägt zu einer höheren Rentabilität in Ihren Prognosen bei.

Interne Änderungen beeinflussen die Umsatzprognosen erheblich, indem sie die Annahmen ändern, auf denen die Prognose basierte.

• Häufige interne Änderungen, die Prognosen beeinflussen:

• • • Neueinstellungen (insbesondere im Vertrieb)
    • Produkteinführungen
    • Preisanpassungen
    • Neue Marketingmaßnahmen

• Warum die Aktualisierung von Prognosen entscheidend ist:

• • • Diese Faktoren können die prognostizierten Verkäufe entweder erhöhen oder verringern.
    • Genaue, aktualisierte Prognosen sind unerlässlich für eine effektive Finanzplanung und Ressourcenzuweisung.

• Beispiele für Auswirkungen:

• • • Lead-Generierung könnten von einer neuen Marketingkampagne beeinflusst werden..
    • Eine Preiserhöhung könnte das Verkaufsvolumen verringern, aber den Umsatz pro Kunde steigern.

• So integrieren Sie Änderungen:

Verwenden Sie historische Daten und vergangene Markttrends (z.B. Saisonalität, Auswirkungen vergangener Werbeaktionen), um die potenziellen Auswirkungen zu modellieren und die Prognosegenauigkeit zu verfeinern.