Finanzplanung mit Weitblick für mittelständische Unternehmen

Wir entwickeln seit 2018 Prognosemodelle, die tatsächlich funktionieren. Keine standardisierten Templates – stattdessen individuelle Analysen, die auf Ihrer Geschäftsrealität basieren. Die meisten unserer Teilnehmer entwickeln nach etwa 8 Monaten eigene Forecasting-Strukturen für ihre Branchen.

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Finanzanalyse und Prognoseerstellung im professionellen Umfeld

Aufbau praktischer Prognosekompetenzen

Unser Curriculum entwickelt sich mit den Teilnehmern. Die Module bauen aufeinander auf, aber jeder arbeitet an echten Zahlen aus dem eigenen Unternehmenskontext.

Datengrundlagen verstehen

Bevor irgendeine Prognose Sinn ergibt, müssen die Basisdaten stimmen. Wir arbeiten mit realen Geschäftszahlen und identifizieren, welche Kennzahlen tatsächlich aussagekräftig sind.

Datenbereinigung und Validierung
Relevante KPIs identifizieren
Historische Muster erkennen

Erste Prognosemodelle

Ab der vierten Woche entwickeln Teilnehmer einfache Vorhersagemodelle. Die Genauigkeit ist zunächst zweitrangig – wichtiger ist das Verständnis der Mechanismen.

Lineare Trendanalysen
Saisonale Anpassungen
Fehlerquellen bewerten

Szenarioplanung

Realistische Finanzplanung bedeutet, verschiedene Zukunftsszenarien durchzuspielen. Wir nutzen Methoden, die sich in der Praxis bei KMUs bewährt haben.

Best/Worst/Likely Case Szenarien
Sensitivitätsanalysen
Risikobewertung integrieren

Cashflow-Prognosen

Liquidität ist überlebenswichtig. Dieser Abschnitt konzentriert sich auf kurzfristige Vorhersagen, die echte Handlungsspielräume schaffen.

Working Capital Management
Zahlungsströme modellieren
Frühwarnsysteme entwickeln

Fortgeschrittene Methoden

Für Teilnehmer mit solidem Grundverständnis: Hier werden statistische Verfahren eingeführt, die Prognosen präziser machen können.

Regressionstechniken
Zeitreihenanalysen
Modellvalidierung

Praxisprojekt

Im finalen Abschnitt entwickeln Teilnehmer ein vollständiges Forecasting-System für ihr Unternehmen. Mit Dokumentation und Präsentation.

Individuelle Projektumsetzung
Dashboard-Entwicklung
Stakeholder-Kommunikation

Detaillierte Finanzanalyse und Forecasting-Methoden

Fachwissen aus der Praxis, nicht aus Lehrbüchern

Warum die meisten Prognosen scheitern

Nach unserer Erfahrung liegt das Problem selten an mangelnden Daten oder fehlenden Tools. Vielmehr werden oft unrealistische Annahmen getroffen oder historische Muster blind in die Zukunft projiziert. Ein Unternehmen im Handel hatte beispielsweise jahrelang mit einem Modell gearbeitet, das saisonale Schwankungen komplett ignorierte – logischerweise waren die Abweichungen massiv.

Der Schlüssel liegt darin, die Grenzen jedes Modells zu kennen. Wir arbeiten häufig mit vereinfachten Ansätzen, die dafür robust und nachvollziehbar sind.

Tipp: Eine Prognose, die das Team nicht versteht, wird auch nicht genutzt. Transparenz schlägt Komplexität.

Datenqualität vor Modellkomplexität

Wir haben schon Teams erlebt, die mit ausgefeilten statistischen Methoden arbeiteten – aber die Eingangsdaten waren fehlerhaft. Das Ergebnis war entsprechend nutzlos. Bevor man sich mit Machine Learning oder ähnlichen Techniken beschäftigt, sollten die Grundlagen stimmen: Sind die Daten vollständig? Gibt es systematische Fehler? Werden relevante Einflussfaktoren erfasst?

In unseren Kursen verbringen Teilnehmer oft die ersten vier Wochen damit, ihre Datenbasis zu verstehen und aufzubereiten. Das klingt unspektakulär, zahlt sich aber definitiv aus.

Flexible Planungsansätze für volatile Märkte

Starre Jahresbudgets funktionieren 2025 kaum noch. Die Unternehmen, mit denen wir arbeiten, setzen zunehmend auf rollende Forecasts – also kontinuierliche Aktualisierungen statt einmaliger Jahresplanung. Das erfordert andere Prozesse und auch eine andere Denkweise im Controlling.

Besonders in Branchen mit hoher Volatilität – etwa im Energiesektor oder bei Rohstoffhandel – haben sich Szenariomodelle bewährt, die verschiedene Marktentwicklungen parallel abbilden. So lassen sich Entscheidungen schneller anpassen, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern.

Wie wir arbeiten – und was Teilnehmer erwarten können

Unser Ansatz kombiniert strukturierte Wissensvermittlung mit individueller Projektarbeit. Die Kurse starten im Herbst 2025 und laufen über neun Monate.

Persönliche Standortbestimmung

Jeder Teilnehmer bringt unterschiedliche Vorkenntnisse und Anforderungen mit. Im ersten Schritt analysieren wir gemeinsam, welche Forecasting-Methoden für den jeweiligen Kontext relevant sind. Ein Produktionsunternehmen hat andere Planungsherausforderungen als ein Dienstleister – das berücksichtigen wir von Anfang an.

Aufbau mit realen Geschäftsdaten

Theorie vermitteln wir nur dort, wo es wirklich nötig ist. Der größte Teil der Kurszeit wird mit echten Zahlen gearbeitet. Teilnehmer bringen ihre eigenen Datensätze mit und entwickeln darauf aufbauend Prognosemodelle. So entstehen keine abstrakten Übungen, sondern direkt anwendbare Ergebnisse.

Regelmäßiges Feedback und Anpassungen

Alle zwei Wochen gibt es Review-Sessions, in denen die bisherigen Modelle kritisch hinterfragt werden. Was funktioniert? Wo sind die größten Abweichungen? Diese iterative Verbesserung ist wesentlich effektiver als ein einmaliger Kurs am Ende.

Dokumentation und Wissenstransfer

Gegen Ende des Kurses steht die Dokumentation im Fokus. Teilnehmer erstellen Leitfäden für ihre Teams, damit die entwickelten Methoden auch nach Kursende weitergeführt werden können. Wir unterstützen dabei, das Wissen so aufzubereiten, dass es im Unternehmen anwendbar bleibt.

Erfahrungen von Kursteilnehmern

Leonhard Steiner

Controlling-Leiter, Maschinenbau

Was mir besonders geholfen hat: Der Fokus lag auf anwendbaren Methoden, nicht auf theoretischen Konstrukten. Nach vier Monaten hatten wir bereits ein funktionierendes Cashflow-Modell implementiert, das unsere Liquiditätsplanung deutlich verbessert hat. Die Investition hat sich gelohnt.

Marit Vogel

Finanzplanung, Einzelhandel

Ich war anfangs skeptisch, ob ich mit meinem eher begrenzten Statistikwissen mithalten kann. Die Kursinhalte waren aber so aufgebaut, dass jeder auf seinem Niveau arbeiten konnte. Besonders wertvoll fand ich die Diskussionen mit anderen Teilnehmern – da lernt man oft mehr als aus Lehrmaterial.

Praxisnahe Finanzplanung für unterschiedliche Branchen

Unsere Teilnehmer kommen aus verschiedensten Bereichen – vom produzierenden Gewerbe über Handel bis zu Dienstleistungsunternehmen. Jeder Sektor hat eigene Planungsanforderungen, die wir gezielt adressieren.

Finanzplanung und Forecasting in verschiedenen Unternehmensbereichen

Von Grundlagen bis zu branchenspezifischen Ansätzen

Die Kursstruktur erlaubt es, sowohl fundamentale Forecasting-Prinzipien zu vermitteln als auch spezifische Herausforderungen einzelner Branchen zu behandeln. Teilnehmer profitieren von der Vielfalt der Perspektiven.

Praktische Anwendung von Forecasting-Methoden

Detaillierte Finanzanalyse und Datenauswertung