Forecast Accuracy

Forecast Accuracy misst, wie nah eine Prognose am tatsächlich eingetretenen Wert liegt.

Operations-Metriken sollten Durchsatz, Qualität, Kapazität und wirtschaftliche Wirkung gemeinsam betrachten.

Formel: 1 − |Forecast − Actual| ÷ Actual.

Zähler, Nenner, Zeitraum und Segment sollten konsistent definiert sein. Bei Plattformmetriken ist zusätzlich zu dokumentieren, aus welchem System die Werte stammen.

Beispiel: Ein Forecast von 950 bei einem Ist-Wert von 1.000 entspricht nach der verwendeten Formel einer Forecast Accuracy von 95 %.

Ein höherer Wert kann grundsätzlich positiv sein, sollte aber auf Qualität, Profitabilität und nachhaltige Wirkung geprüft werden. Operations-Metriken sollten Durchsatz, Qualität, Kapazität und wirtschaftliche Wirkung gemeinsam betrachten.

Es gibt keinen universell guten Wert. Sinnvoll sind vor allem der Vergleich mit dem eigenen Ziel, der Entwicklung über die Zeit und passenden Segmenten oder Benchmarks. Branchenwerte sollten nur genutzt werden, wenn Definition, Zeitraum und Datengrundlage vergleichbar sind.

• Definition oder Bezugsgröße zwischen Zeiträumen zu verändern.
• Die Kennzahl ohne Segmentierung oder angrenzende Business-KPIs zu beurteilen.
• Korrelation mit kausaler Wirkung zu verwechseln.

Forecast Accuracy bildet nur einen Teil der Performance ab. Datenqualität, Definitionen, Attributionslogik und Segmentierung können den Wert deutlich beeinflussen. Für Entscheidungen sollte die Kennzahl mit ergänzenden Metriken kombiniert werden.