Prognosesoftware 2026: Wie Mid-Market-Unternehmen ihre Liquidität steuern

Immer mehr Mid-Market-Unternehmen und mittelständische Unternehmensgruppen stehen vor der Frage, wie sie ihre Liquiditätsplanung professionalisieren und von manuellen Excel-Forecasts auf spezialisierte Prognosesoftware umsteigen können. In diesem Artikel erhalten Sie einen strukturierten Überblick: Was eine Prognosesoftware leistet, welche Auswahlkriterien für Mid-Market-Firmen entscheidend sind und welche sieben Lösungen 2026 besonders relevant sind – mit einem klaren Fokus auf Cashflow und Liquidität.

Was ist eine Prognosesoftware? Definition und Nutzen für Finanzteams im Mid-Market

Eine Prognosesoftware ist ein digitales Tool, mit dem Finanz- und Treasury-Teams zukünftige Zahlungsströme und freie Mittel vorausschauend steuern können. Sie erstellt auf Basis historischer und aktueller Daten Cashflow-Forecasts, zeigt erwartete Ein- und Auszahlungen über verschiedene Zeithorizonte und ermöglicht Szenario-Analysen („Was‑wäre‑wenn“) für einen bestimmten Zeitraum.

Für Mid-Market-Unternehmen liegt der konkrete Mehrwert darin, dass Entscheidungen zu Zahlungen, Finanzierungen und Investitionen nicht mehr auf statischen Excel-Tabellen, sondern auf einer konsolidierten, laufend aktualisierten Datengrundlage getroffen werden. Statt nur auf Kontosalden zu schauen, sehen Finanzverantwortliche frühzeitig, wann und wo Liquiditätsengpässe oder -überschüsse entstehen – und können entsprechend gegensteuern.

Typische Herausforderungen ohne spezialisierte Prognosesoftware

Ohne ein dediziertes Tool ist eine verlässliche Liquiditätsprognose oft mit hohem Aufwand und Risiko verbunden:

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• Dateninseln statt Gesamtbild: Finanzdaten liegen verteilt in Bankportalen, ERP- und Buchhaltungssystemen, Excel-Dateien oder sogar in E‑Mail-Threads mit Fachbereichen. Einen konsistenten Cashflow-Forecast daraus manuell zusammenzustellen ist aufwendig und fehleranfällig.

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• Excel‑Abhängigkeit & hoher manueller Aufwand: Viele Unternehmen pflegen ihre Prognosen noch in Excel – mit Copy & Paste, komplexen Formeln und mehreren Versionen derselben Datei. Das kostet Zeit, bindet Kapazitäten im Finanzteam und erhöht die Fehlerquote spürbar.

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• Keine Echtzeit- und Zukunftssicherheit: Ohne automatische Bank‑ und OP‑Anbindung basieren Forecasts schnell auf veralteten Zahlen. Besonders in wachstumsstarken oder volatilen Umfeldern kann sich die Liquiditätssituation innerhalb weniger Tage ändern – Excel-Modelle bilden das oft nicht rechtzeitig ab.

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• Begrenzte Szenariofähigkeit: „Was‑wäre‑wenn“-Analysen, etwa zu Zahlungsverzögerungen, Nachfrageeinbrüchen oder geplanten Investitionen, lassen sich in Excel nur mit erheblichem Modellierungsaufwand abbilden. Entsprechend werden Szenarien selten konsequent gepflegt.

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• Fehlender Frühwarnmechanismus: Potenzielle Liquiditätsengpässe in den nächsten 2–13 Wochen bleiben leicht unentdeckt. Entscheidungen über Zahlungen, die Nutzung von Kreditlinien oder kurzfristige Investments werden dann eher ad hoc getroffen statt datenbasiert geplant.

Eine Prognosesoftware adressiert genau diese Punkte, indem sie Datenquellen verbindet, Prozesse automatisiert und einen klaren, vorausschauenden Blick auf Cash und Liquidität ermöglicht.

Fehlt eine solche Transparenz, kann das im Extremfall existenzbedrohend werden – wie die aktuelle Insolvenzstatistik zeigt: Laut Statistischem Bundesamt ist die Zahl der beantragten Regelinsolvenzen in Deutschland im Dezember 2025 um 15,2 % gegenüber dem Vorjahresmonat gestiegen; bereits im Oktober 2025 lagen die Unternehmensinsolvenzen 4,8 % und die Verbraucherinsolvenzen 7,6 % über dem Vorjahresmonat.

Auswahlkriterien: Was macht eine gute Prognosesoftware für Mid-Market-Unternehmen aus?

Viele dieser Herausforderungen lassen sich nur mit einer dedizierten Lösung nachhaltig adressieren. Eine Prognosesoftware für Mid-Market-Unternehmen und mittelständische Unternehmensgruppen sollte deshalb mehr leisten, als nur Excel-Tabellen zu ersetzen. Entscheidend sind insbesondere:

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• Leistungsfähige Liquiditätsprognose: Cashflow-Forecasts über verschiedene Horizonte (z. B. tägliche Vorschau, 13‑Wochen-Forecast, Monats- und Jahresplanung) auf Basis aktueller Bank‑, ERP‑ und Buchhaltungsdaten.

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• Starke Integration & Automatisierung: Direkte Anbindung an Bankkonten und Einbindung mehrerer Datenquellen (ERP, Buchhaltung, CRM). Automatische Kategorisierung, Abgleiche und Aktualisierung der Daten reduzieren manuellen Aufwand und Fehler.

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• Szenarien & Entscheidungsunterstützung: „Was‑wäre‑wenn“-Analysen auf Knopfdruck, um etwa Zahlungsverzögerungen, Investitionen, Umsatzschwankungen oder Lieferengpässe durchzuspielen und deren Auswirkungen auf die Liquidität zu verstehen.

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• Echtzeit-Transparenz für mehrere Konten und Gesellschaften: Konsolidierte Dashboards über verschiedene Einheiten, Konten und Währungen hinweg, ergänzt um klare Reports für Management, Banken und andere Stakeholder.

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• Einfache Bedienung für schlanke Finanzteams im Mid-Market: Intuitive Oberflächen und klar strukturierte Workflows, die es ermöglichen, Cash- und Liquiditätsplanung operativ zu steuern, ohne den Overhead komplexer Enterprise‑Planning‑Lösungen.

Erfüllt eine Lösung diese Kriterien, schafft sie die Grundlage für eine moderne, belastbare Liquiditätssteuerung im Mid-Market.

Welche Vorteile bietet eine Prognosesoftware im Mid-Market?

Für Finanzverantwortliche im Mid-Market geht es nicht um „schönere Reports“, sondern um konkrete Vorteile im täglichen Liquiditätsmanagement. Eine geeignete Prognosesoftware bringt insbesondere:

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• Mehr Transparenz und Planungssicherheit: Konsolidierte Sicht auf alle Konten und Gesellschaften, ein umfassender Überblick über aktuelle und künftige Zahlungsströme sowie klare Prognosen über 2–13 Wochen und darüber hinaus – statt fragmentierter Excel-Tabellen.

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• Weniger manueller Aufwand, weniger Fehler: Automatisierte Bank- und ERP-Anbindung, automatische Kategorisierung und Abgleiche reduzieren Copy & Paste, Versionschaos und Formelfehler.

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• Bessere Steuerung von Zahlungen und Finanzierung: „Was‑wäre‑wenn“-Szenarien machen sichtbar, wie sich Zahlungsverhalten, Investitionen oder veränderte künftige Umsätze auf die Liquidität auswirken und wann Rechnungen gezahlt oder verschoben werden sollten.

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• Frühwarnsystem für Engpässe und Chancen: Potenzielle Liquiditätsengpässe oder überschüssige Mittel werden frühzeitig erkennbar – Finanzteams können proaktiv reagieren und fundierte Entscheidungen im Working-Capital- und Finanzierungsmanagement treffen.

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• Stärkeres Standing gegenüber Banken und Gesellschaftern: Verlässliche Forecasts und Szenarien erleichtern Gespräche mit Banken, Investoren und Gesellschaftern und verbessern die Argumentationsbasis bei Finanzierungs- und Investitionsentscheidungen.

Insgesamt verschafft eine spezialisierte Prognosesoftware Mid-Market-Unternehmen handfeste Vorteile in Transparenz, Effizienz und Steuerungsfähigkeit ihrer Liquidität.

Prognosesoftware im Vergleich: Die 7 besten Tools 2026

Im Zusammenhang mit „Prognosesoftware“ ist häufig auch von Cashflow-Forecast, Cashflow-Prognose, Szenario-Analysen und Liquiditätsprognosen die Rede. Diese Begriffe meinen im Kern dasselbe: eine zahlenbasierte Analyse der aktuellen und zukünftigen Liquidität. Prognosesoftware bzw. Prognosetools unterstützen Finanzteams genau bei dieser Aufgabe.

In der folgenden Tabelle finden Sie sieben Prognosesoftwares im Schnellvergleich; anschließend stellen wir jeden Anbieter im Detail vor.
Wichtig: Die Auflistung ist kein Ranking im klassischen Sinne, sondern ein Marktüberblick über Lösungen, die sich durch Funktionsumfang und Leistungsfähigkeit im Bereich Liquiditäts- und Cashflow-Forecast besonders hervorgetan haben.

Welche Prognosesoftware für Ihr Unternehmen letztlich die beste Wahl ist, hängt immer von Ihrem Geschäftsmodell, Ihrer Struktur und Ihren individuellen Anforderungen ab.

Die 7 Prognosesoftware-Lösungen im Detail

Agicap: Prognosesoftware für Cashflow und Liquiditätsplanung im Mid-Market

Agicap ist eine spezialisierte Prognosesoftware für Cashflow- und Liquiditätsplanung, entwickelt für Mid-Market-Unternehmen und mittelständische Gruppen mit mehreren Konten, Banken und Gesellschaften. Im Mittelpunkt steht eine flussorientierte Steuerung der Liquidität – über alle Ein- und Auszahlungen hinweg – statt einer reinen Betrachtung von Kontosalden.

Fluss- statt nur Saldenlogik

Viele Lösungen zeigen vor allem Kontostände. Für das operative Liquiditätsmanagement im Mid-Market genügt das jedoch nicht: Finanzverantwortliche müssen Zahlungen priorisieren, Konten ausgleichen, Kreditlinien ziehen oder tilgen und überschüssige Liquidität gezielt einsetzen. Agicap setzt daher auf zwei zentrale, flussbasierte Sichten:

Cashflow‑Tabelle (direkte Methode)

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• Stellt alle Ein- und Auszahlungen nach Kategorien dar und zeigt, wo bereits Prognosen hinterlegt sind und wo noch Lücken bestehen.

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• Eignet sich ideal, um einen Cashflow‑Forecast nach direkter Methode aufzubauen und mittelfristige Finanzierungsbedarfe sichtbar zu machen.

Cashflow‑Übersicht für kurzfristige Entscheidungen

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• Aggregiert die wichtigsten Gruppen (Kunden‑ und Lieferantenzahlungen, Personal, Steuern/Abgaben, Debt, Cash Transfers) über alle Konten und Einheiten hinweg und gruppiert sie nach Steuerungslogik.

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• Unterstützt dabei, schnell zu priorisieren: Welche Rechnungen werden wann bezahlt oder verschoben, wann lohnt sich das Ziehen oder Tilgen einer Linie und wo sind interne Transfers nötig?

Basisfunktionen von Agicap als Prognosesoftware

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• Echtzeit‑Cash‑Transparenz über alle Banken und Gesellschaften (Cash Positioning).

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• Automatische Kategorisierung von Zahlungsströmen und regelmäßige Abstimmung.

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• Standardisierter 13‑Wochen-Forecast sowie weitere Planungszeiträume.

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• Prognosegenauigkeit dank Künstliche Intelligenz (KI) & Regelwerk: manuelle Planung oder KI‑gestützte, regelbasierte Forecasts.

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• Szenarien („Was‑wäre‑wenn“) zur Simulation von Zahlungsverzögerungen, Umsatzschwankungen oder Investitionen.

Agicap ist damit besonders für Finanzteams geeignet, die im Mid-Market-Umfeld ihre Cashflow-Prognosen und operative Liquiditätssteuerung professionalisieren wollen, ohne in ein schwergewichtiges TMS einzusteigen.

Tidely

Tidely ist eine spezialisierte Liquiditätsmanagement-Software mit Fokus auf Prognosen und Szenarien. Das Tool bietet eine Echtzeit-Übersicht über die Liquidität, ermöglicht die Planung künftiger Zahlungsströme und die Simulation von Entscheidungen – etwa Investitionen – auf die zukünftige Liquidität. Darüber hinaus stellt Tidely übersichtliche Liquiditätsberichte zur Verfügung, die insbesondere für kurzfristige Steuerungsentscheidungen hilfreich sind.

Finban

Finban, ebenfalls mit Sitz in Berlin, bietet eine Prognosesoftware für Liquiditätsplanung und ‑management mit integrierten Forecasts und Szenarien. Neben der Abbildung von Cashflow-Prognosen können mehrere Bankkonten und weitere Finanztools angebunden werden, um eine konsolidierte Sicht zu erhalten. Szenarien lassen sich mit wenigen Klicks erstellen und vergleichen, sodass Prognosen bei veränderten Rahmenbedingungen schnell angepasst werden können.

Finway

Finway versteht sich als Finanzbetriebssystem, das komplexe Finanzprozesse im Mittelstand vereinfacht und automatisiert. Im Zentrum stehen eine ganzheitliche Übersicht über Ausgaben und Budgets sowie die Automatisierung von Rechnungsverarbeitung, Zahlungen und Freigabeprozessen. Forecasting- und Planungsfunktionen unterstützen Finanzverantwortliche dabei, Liquidität und Budgets vorausschauend zu steuern, während die schnelle Implementierung und einfache Bedienung den Einstieg erleichtern.

Nomentia

Nomentia ist eine modulare, cloud-basierte Cash- und Treasury-Management-Lösung mit starker Präsenz im DACH-Raum. Sie richtet sich vor allem an mittelgroße und große, international aufgestellte Unternehmensgruppen. Nomentia unterstützt die zentrale Verwaltung von Bankkonten, Cashflows und Forecasts, die Integration mehrerer Gesellschaften in Cash-Pools sowie erweiterte Szenario-Analysen – inklusive Treasury- und FX-Risiken.

TIS CashOptix

Mit CashOptix erweitert TIS (Treasury Intelligence Solutions) seine Cloud-Plattform um Funktionen zur Liquiditätsprognose und Cashflow-Analyse. Die Lösung zielt insbesondere auf global operierende Unternehmen, die auf konsolidierte, konzernweite Cash-Transparenz angewiesen sind. CashOptix erstellt automatisierte Forecasts auf Basis historischer und aktueller Zahlungsströme und ist tief in ERP-Systeme wie SAP oder Oracle integrierbar, um Treasury-Prozesse in Echtzeit zu überwachen und effizienter zu steuern.

Coupa

Coupa ist eine international verbreitete Plattform für Business Spend Management, die im deutschsprachigen Raum zunehmend im Finanz- und Treasury-Umfeld eingesetzt wird. Neben integriertem Spend-, Working-Capital- und Liquiditätsmanagement bietet Coupa Forecasting-Tools zur Steuerung von Cash-Positionen. Automatisierte Workflows und Compliance-Kontrollen unterstützen Unternehmen dabei, Ausgaben und Liquidität in einem globalen Rahmen zu planen und zu überwachen.

Excel vs. Prognosesoftware: Wann lohnt sich der Umstieg?

Excel bleibt in vielen Finanzabteilungen ein wichtiges Werkzeug, stößt aber bei wachsender Komplexität schnell an Grenzen: Manuelle Pflege, fehlende Echtzeitdaten, eingeschränkte Szenariofähigkeit und keine nahtlose Integration in Banken, ERP- und Buchhaltungssysteme.

Spätestens wenn mehrere Konten, Gesellschaften oder Währungen im Spiel sind – oder wenn Liquiditätsentscheidungen regelmäßig unter Zeitdruck getroffen werden müssen – lohnt sich der Umstieg auf eine spezialisierte Prognosesoftware. Bestehende Excel‑Modelle lassen sich dabei weiter nutzen, etwa indem sie in Tools wie Agicap integriert und mit automatischen Bank- und ERP-Daten angereichert werden.

Wie Agicap sich von anderer Prognosesoftware abhebt

Mid-Market-Fokus statt Einheitslösung

Agicap richtet sich gezielt an Mid-Market-Unternehmen und mittelständische Gruppen mit mehreren Gesellschaften, Banken und Währungen. Die Plattform ist auf operative Liquiditätssteuerung und Cashflow-Forecasts ausgelegt – mit schneller Implementierung und hoher Benutzerfreundlichkeit für schlanke Finanzteams, ohne schwergewichtige IT‑Projekte.

Live-Daten und flussbasierte Planung

Anders als viele Prognosetools, die primär Salden oder statische Exporte auswerten, arbeitet Agicap mit nahezu Echtzeit-Daten aus Banken und ERP. Die Kombination aus Cashflow‑Tabelle (direkte Methode) und Cashflow‑Übersicht ermöglicht eine durchgängig flussbasierte Liquiditätsplanung – von der tagesaktuellen Steuerung bis zum 13‑Wochen‑Forecast.

Teil einer integrierten Treasury-Plattform

Agicap ist keine isolierte Prognose-App, sondern Bestandteil einer Treasury-Management-Plattform: Kurzfristiges Liquiditätsmanagement, längerfristige Liquiditätsplanung sowie Banken- und ERP‑Konnektivität greifen ineinander. Für Finance-Teams bedeutet das: Cashflow-Prognosen entstehen nicht im luftleeren Raum, sondern sind eng mit Zahlungen, offenen Posten und Finanzierungen verknüpft.

Praxisbeispiel: Hennecke Group

Die Hennecke Group (160 Mio. € Umsatz, 700 Mitarbeitende) steuerte ihr Cash Management früher über wöchentliche Excel-Reports – mit hohem manuellen Aufwand, verstreuten Datenquellen und begrenzter Transparenz.

Mit Agicap wurden Bank- und ERP-Daten aus vier Systemen sowie allen Gesellschaften automatisiert zentralisiert. Liquiditätsrelevante Informationen stehen nun täglich und nahezu in Echtzeit zur Verfügung, inklusive Forecasts und Szenarien über alle Einheiten hinweg.

Ergebnisse auf einen Blick:

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• > 1.200 Stunden pro Jahr weniger Aufwand in der Liquiditätsplanung

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• Echtzeit-Transparenz über Konten, Gesellschaften und Bewegungen

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• Bessere Steuerung durch integrierte Szenarien und frühzeitige Risikoerkennung

Group CFO Yves Souguenet:
„Agicap hat unserem Cash Management ein neues Maß an Effizienz und Zuverlässigkeit gebracht. Wir haben jährlich über 1.200 Stunden eingespart und verfügen nun über Echtzeitinformationen auf Knopfdruck.“

Trends: Wie sich Prognosesoftware mit KI und Automatisierung weiterentwickelt

Künstliche Intelligenz in der Liquiditätsprognose

Moderne Prognosesoftware nutzt verstärkt Predictive Analytics und Machine Learning, um Forecasts präziser und stabiler zu machen. Typische Anwendungsfälle:

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• Prognose des Kundenzahlungsverhaltens (tatsächliche Zahlungseingänge statt Fälligkeitsdaten)

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• Erkennung von Saisonalität und Ausreißern in Zahlungsströmen

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• Automatische Szenario‑Vorschläge (Best/Base/Worst Case) und sinnvolle Sicherheitspuffer

So entstehen weniger manuell modellierte, stärker datengetriebene Liquiditätsprognosen.

Echtzeit-Integration und API-basierte Architektur

Offene Schnittstellen (APIs) ermöglichen es, Daten aus Banken, ERP, Buchhaltung, CRM oder E‑Commerce‑Systemen nahezu in Echtzeit zu konsolidieren. Für die Liquiditätsplanung bedeutet das:

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• Multi-Quellen-Prognosen auf aktueller Datengrundlage.

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• Dynamische Forecasts, die sich automatisch aktualisieren.

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• Weniger manuelle Pflege, mehr Fokus auf Interpretation und Entscheidung.

Fazit: Welche Prognosesoftware ist für Ihr Unternehmen die richtige?

Die passende Prognosesoftware für Ihr Unternehmen hängt von mehreren Faktoren ab: Anzahl von Konten und Gesellschaften, Internationalität, Datenquellen, Forecast-Horizonten und der Größe Ihres Finanzteams. Entscheidend ist, dass die Lösung:

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• Ihre Daten aus verschiedenen Quellen (Banken, ERP und Buchhaltung) zentralisiert.

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• Liquiditätsprognosen automatisiert und Szenarien einfach abbildbar macht.

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• Für Mid-Market-Strukturen handhabbar bleibt – ohne Enterprise‑Overhead, aber mit ausreichender Tiefe für gruppenweite Steuerung.

Agicap positioniert sich hier als Referenzlösung für Mid-Market-Unternehmen und gruppenweit organisierte Mittelständler, die eine professionelle, skalierbare Liquiditätsplanung benötigen – jenseits von Lösungen für Kleinst- und Kleinbetriebe.

Nächste Schritte: Prognosesoftware testen und eigene Anforderungen schärfen

Für die Auswahl einer passenden Lösung kann folgende Checkliste helfen:

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• Wie viele Banken, Konten und Gesellschaften sollen abgebildet werden?

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• Welche Systeme (ERP, Buchhaltung, CRM) müssen angebunden werden?

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• Welche Forecast-Horizonte sind für Sie kritisch (z. B. 13‑Wochen, 12 Monate)?

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• Wie wichtig sind Szenarien und „Was‑wäre‑wenn“-Analysen in Ihrem Alltag?

Wenn Sie diese Fragen geklärt haben, lohnt sich ein Blick in die Praxis:

Buchen Sie eine Demo mit Agicap oder starten Sie eine Testphase, um zu sehen, wie eine moderne Prognosesoftware Ihren Cashflow-Forecast, Ihre Liquiditätsplanung und Ihr tägliches Entscheidungsmanagement konkret unterstützen kann.

FAQ: Häufig gestellte Fragen zur Prognosoftware

Gibt es einen Unterschied zwischen Prognosesoftware und Forecasting Software?

In der Praxis werden die Begriffe Prognosesoftware und Forecasting Software weitgehend synonym verwendet. Im deutschsprachigen Mid-Market beschreibt Prognosesoftware meist Lösungen für Cashflow-, Liquiditäts- oder Finanzprognosen, während im englischen Sprachraum eher von Forecasting Software gesprochen wird. Entscheidend ist weniger der Name als der Funktionsumfang: Für Mid-Market-Unternehmen ist wichtig, dass die Software Banken-, ERP- und Buchhaltungsdaten integriert und belastbare Liquiditäts- und Cashflow-Forecasts liefert.

Wie mache ich einen Forecast?

In Mid-Market-Unternehmen beginnt ein Forecast mit der Definition des Ziels (z. B. Umsatz, Nachfrage, Cashflow) und der Auswahl weniger, verlässlicher Datenquellen (ERP, CRM, Buchhaltung). Danach werden Ausreißer und Saisonalität bereinigt und eine einfache Methode (gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung plus Sales-Input) genutzt. Meist erfolgt die Umsetzung zunächst in Excel, später in spezialisierter Prognosesoftware mit ERP-/CRM-Anbindung. Wichtig ist ein regelmäßiger, rollierender Prozess mit Abweichungsanalyse.

Welche Prognosemethoden gibt es?

Es gibt einfache quantitative Methoden (gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, Trendfortschreibung), Zeitreihenmethoden mit Saison- und Trendkomponente, kausale Methoden (z. B. Umsatz abhängig von Preis oder Marketing) sowie qualitative Experteneinschätzungen. Für Mid-Market-Unternehmen sind vor allem leicht verständliche, in Tools integrierte Methoden relevant. Advanced Analytics und Machine Learning kommen meist erst später über spezialisierte Software hinzu.

Welche Prognosemodelle gibt es?

Zu den wichtigsten Prognosemodellen zählen Basismodelle (naiver Forecast, Vorjahresvergleich), Glättungs- und Zeitreihenmodelle (gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, ARIMA/SARIMA) sowie Regressions- und Szenario-Modelle („Best/Base/Worst Case“). Im Mid-Market werden diese Modelle oft als fertige Bausteine in ERP-, BI- oder Prognosesoftware genutzt. Machine-Learning-Modelle spielen vor allem dann eine Rolle, wenn komplexe Muster und genügend Daten vorliegen.

Welche Prognosesoftware wird verwendet?

Im Mid-Market wird Prognosesoftware typischerweise in einer Kombination aus Excel, ERP- und BI-Funktionen sowie spezialisierter Cloud- oder On-Premise-Lösungen verwendet. Excel dominiert in frühen Reifestufen, während ERP- und BI-Tools einfache Forecasts direkt aus bestehenden Daten liefern. Reifere Mid-Market-Unternehmen setzen zusätzlich spezialisierte Prognosesoftware für Demand Planning, Bestands- oder Finanz-Forecasts ein, oft als SaaS mit integrierten ML-Funktionen.