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Wieso die Umsatzanalyse & Kostenanalyse durch Zeitreihenanalyse revolutioniert wird

Ein gutes Verständnis der eigenen Kosten sowie Umsatz sind für jedes Unternehmen essenziell. Wenn man die Kostenanalyse für belastbare Prognosen nutzen möchte, dann braucht man spezielle Analyseverfahren. Diese Verfahren werden wir daher in diesem Artikel vorstellen: Wir zeigen dabei, wie der Einsatz der Zeitreihenanalyse eine Prognose für die Zukunft erschafft und für das Unternehmen kritische Erkenntnisse bringt.

Gerne beraten wir sie, wie mit predictive Analytics und Zeitreihenanalyse wertvolle Prognosen für Ihr Unternehmen erstellt werden können. Wir freuen uns auf Ihre Herausforderung.

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Kostenanalyse: Was hat die Zeitreihenanalyse damit zu tun?

Obwohl der Begriff Zeitreihe unbekannt klingen mag, stellt diese eigentlich einen der häufigsten Datentypen im täglichen Leben dar. Typische Beispiel für Zeitreihe sind:

  • Aktienkurse und ihre Entwicklung in der Zeit von 01.01.2020 bis heute
  • Besucherzahl im Zoo vor und nach dem Corona-Ausbruch
  • Milchpreise in der Periode von 1990 bis heute

Auch Unternehmen haben fast täglich mit Zeitreihen zu tun. Am häufigsten stellt sich dabei die Frage, was sich wichtige Indikatoren in der Zukunft verhalten werden:

  • Wie viele Nutzer werden innerhalb eines Jahres die App installieren?
  • Wie viele Kunden meiner Kunden werden diesen Monat online shoppen?
  • Werden für das nächste Quartal die Preise für Rohmaterialien Preise steigen?

Alle diese Fragen sind für die Kosten- und Umsatzanalyse des Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Die Anwendung statistischer Methoden erlaubt es, diese Analysen durchzuführen. Die Zeitreihenanalyse ermöglicht es also, vergangene Trends zu verstehen, um die Zukunft besser vorhersagen und planen zu können.

Natürlich kann ein Unternehmen im Rahmen einer Umsatzanalyse erkennen, wie viel Verkäufe es pro Tag, pro Monat oder pro Jahr erzielt hat. Aber wie sollte man vorgehen, wenn man den Umsatz für die nächsten Monate oder das nächste Jahr prognostizieren möchte? Dann ist die einzige Variable, die bekannt ist, der zeitliche Verlauf der Verkäufe. Die Zeitreihenanalyse ermöglicht Unternehmen diese Frage zu beantworten.

Die Prognose einer Zeitreihenanalyse ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen datenbasiert zu treffen und dadurch einen wesentlichen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. Gerne unterstützen unsere Experten Sie mit Statistik Beratung für Ihre unternehmerischen Projekte im Business Analytics Bereich!

Was ist die Zeitreihe?

Eine Zeitreihe ist eine Folge oder Sammlung von Beobachtungen, die zu einer bestimmten Zeit gemacht werden, üblicherweise in regelmäßigen Abständen (z.B. stündlich, täglich, wöchentlich, vierteljährlich, jährlich usw.).

Wo liegt nun das Potenzial der Zeitreihenanalyse, und auch der Kosten- oder Umsatzanalyse? Die Zeitreihen verwendet man üblicherweise, um zukünftige Ereignisse basierend auf zuvor beobachteten Ereignissen oder Werten vorherzusagen:

  • Was wird aller Wahrscheinlichkeit nach morgen an der Börse passieren?
  • Umsatzanalyse: Wie viel Waren werden in der nächsten Woche verkauft?
  • Kostenanalyse: Wird der Preis der Waren im Dezember steigen?
  • Wie viele Uber-Fahrten finden morgen in Zürich statt?

Obwohl man die Zukunft natürlich nie zu 100 % voraussehen kann, erlaubt einem die Zeitreihenanalyse die Möglichkeit, einen Blick auf die wahrscheinlichste Prognose zu werfen.

Die Zeitreihenanalyse kann Prognosen anhand unterschiedlicher Kriterien erstellen:

  • Welche Qualität soll die Prognose haben (wie groß darf die Wahrscheinlichkeit für Fehler sein)?
  • Für welchen Zeitraum wird die Prognose erstellt?
  • Wie komplex und realitätsnah soll die Prognose sein?

Zeitreihen: Unterschied zu anderen Datentypen

Wie wir bereits oben erwähnt haben, gibt es bei der Analyse der Zeitreihen eine einzige bekannte Variable – den zeitlichen Verlauf. Somit geht es nicht um eine zufällige, sondern eine geordnete Stichprobe – z.B. kann man aus der Buchhaltung die nötigen Daten für die Kosten- und Umsatzanalyse bekommen. Diese Rohdaten können dabei in der Regel in folgende Komponenten zerlegt werden:

  • Trend: Wie bewegt sich die Zeitreihe über eine längere Zeit? Welche Tendenzen sind erkennbar? Geht es über Monate/Jahre um einen Aufwärtstrend oder eher Abwärtstrend? Der wichtigste Punkt ist, dass ein Trend normalerweise für eine Weile auftritt und deutlich erkennbar ist.
  • Saisonalität: Dies ist ein sich wiederholendes Muster über einen festgelegten Zeitraum (z. B. jährlich im Herbst oder im Sommer), das außerhalb des Zeitraums nicht auftritt. Zu Weihnachten werden beispielsweise mehr Süßigkeiten und Bonbons verkauft, und dies geschieht jedes Jahr. Dies ist ein Beispiel für Saisonalität, die man bei der Umsatzanalyse berücksichtigen sollte.
  • Unregelmäßigkeit: Das ist die Dritte und am wenigsten greifbare Komponente der Zeitreihe, die auch als Rauschen bezeichnet wird. Diese Komponente kann man nicht durch beobachtete Faktoren erklären. Ein extremes Beispiel wäre der Ausbruch von Corona. Während der Ausbruchszeit gab es eine große Nachfrage nach Desinfektionsmitteln, in einem Umfang, die niemand hätte vorhersagen können. Daher war es unmöglich zu sagen, wie viele Verkäufe getätigt werden konnten oder wann es das nächste Mal zu einem weiteren Ausbruch kommen würde. Dies resultierte letztendlich in leeren Supermarktregalen.
Kostenanalyse durh Zeitreihenanalyse mit einer Zerlegung in Bestandteile. Trend; Saisonalität; Unregelmäßigkeit.
Zeitreihenanalyse mit einer Zerlegung der Zeitreihe in einzelne Bestandteile von oben nach unten: Zeitreihe (Rohdaten); Trend; Saisonalität; Unregelmäßigkeit.

Praktische Beispiele der Umsatzanalyse durch eine Zeitreihenanalyse aus der Novustat Praxis

In diesem Abschnitt stellen wir zwei Kundenprojekte zum Thema Kosten- und Umsatzanalyse aus der Novustat Beratungspraxis dar.

Kostenanalyse für ein produzierendes Unternehmen

Ein Kunde, der seine Produkte über den Onlinehandel verkauft möchte eine Kostenanalyse für sein Rohmaterial durchführen.

Der Kunde importierte sein Rohmaterial aus Südamerika. Die Kosten für das Rohmaterial unterliegt saisonalen sowie anderen unvorhersehbare Schwankungen. Diese Schwankungen übertragen sich natürlich auf den Preis und erschwert die Planung für den Kunden.

Die Zeitreihenanalyse erfolgte in folgenden Schritten:

  • Visualisierung der historischen Preise und eine erste Inspektion der Daten
  • Zerlegung der Zeitreihe in die verschiedenen Komponenten
  • Statistische Auswertung, um eine Prognose der Preisentwicklung zu erstellen

Die folgende Grafik zeigt die historischen Preisdaten (blau). Diese dienten als Input für die Analyse. Die Grafik zeigt außerdem die prognostizierten Preise der finalen Prognose der Zeitreihenanalyse (rot).

Kostenalayse mit historischen Daten und Zeitreihenanalyse Prognose
Kostenanalyse mit historischen Preisdaten (blau) und prognostizierten Preisen der finalen Prognose der Zeitreihenanalyse (rot).

Aus der Grafik oben ist ersichtlich, dass für die Zukunft mit einer kurzfristigen Senkung der Preise zu rechnen ist. Danach wird voraussichtlich ein aufsteigender Trend übernehmen.

Durch diese Kostenanalyse konnte der Kunde das Rohmaterial in der Tiefphase erwerben. Somit konnten das Unternehmen die Kosten niedrig halten. Weil die Prognose frühzeitig steigende Preise für die Zukunft vorhergesagt hat, konnte der Kunde auf alternative Rohmaterialien umsteigen und diese in die Produktion einbeziehen.

Novustat hat den Kunden nicht nur mit einer Kostenanalyse versorgt. Die Experten von Novustat haben zusätzlich einen automatisierten Algorithmus implementiert, welcher die Prognose auch in Zukunft zu einem beliebigen Zeitpunkt erstellen kann. Somit konnten wir unserem Kunden eine vorausschauende Planung dauerhaft ermöglichen.

Umsatzanalyse im Onlinehandel

Ein Onlinehandel beauftrage Novustat, besonders „aktive“ Regionen zu entdecken, um dort Kapazitäten für zukünftige Lieferung aufbauen zu können.

Für die Umsatzanalyse standen dabei die historischen Daten zur Verfügung: Wie viele Bestellungen pro Tag in jedem geografischen Segment vorgenommen? Basierend auf diesen Daten, sollte für jede Region eine Prognose für die zukünftige Entwicklung erstellt werden. Das Projekt stellt damit eine Kombination aus Segmentierung und Prognose durch Zeitreihenanalyse dar.

Basierend auf unserer Umsatzanalyse konnte der Kunde planen, in welchen Regionen er neue Kapazitäten aufbauen sollte, damit er seine Bestellungen weiterhin zuverlässig an seine Kunden ausliefern kann.

Das folgende Diagramm stellt die Ergebnisse der Zeitreihenanalyse dar und zeigt, mit welchen Wachstum man für die verschiedene geografische Segmente in der näheren Zukunft erwarten sollte. Diese Auswertung konnte das Unternehmen nutzen, um zu ermitteln, wo die Kapazitäten  zuerst erhöht werden sollten.

Umsatzanalyse mit Prognosen der Zeitreihenanalyse für geografische Segmente
Ergebnisse Umsatzanalyse mit Prognosen der Zeitreihenanalyse für die einzelnen Regionen

Fazit: Umsatzanalyse durch Zeitreihenanalyse

In diesem Artikel haben wir  verschiedene Methoden und Ansätze zur Zeitreihenanalyse und Prognose von Umsatz und Kosten vorgestellt. Diese Methoden stellt einen der spannendsten Bereiche von Data Science dar.

Natürlich ist selbst mit modernsten Analyseverfahren kein sicherer Blick in die Zukunft möglich. Weiterhin behalten auch traditionelle Verfahren ihre Berechtigung. Methoden, die in den 60er-Jahren des letzten Jahrhunderts (und vorher) entwickelt wurden, sind neben neuesten Maschine Learning Methoden immer noch beliebt und finden ihre Anwendung. Es ist häufig erforderlich, für jede Zeitreihe eine etwas andere Vorgehensweise auszuwählen. Häufig muss man das Verfahren individuell anpassen, damit man am Ende verwertbare Ergebnisse bekommt, die für die Unternehmungsplanung hilfreich sind.

Die Novustat Statistik Experten unterstützen Sie gerne mit ihren Know-How, um Ihre Fragestellung genau zu analysieren und die Entwicklung Ihres Unternehmens zu unterstützen.