Für die Vorschlagswerte kann der Einsatz von Trends und Statistiken auf Grundlage bereits vorliegender Daten angewendet werden. Diese vorhandenen Daten können beispielsweise Ist- oder Budget-Daten sein.
Die Vorschlagswerte für die künftigen Perioden werden mittels verschiedener mathematischer Ansätze berechnet. Diese Ansätze bauen meist auf einer Fortschreibung der Ist-Entwicklung auf. Durch den Einsatz von Zahlenreihen aus der Vergangenheit können Verfeinerungen vorgenommen werden, die z.B. eine bestimmte Saison abbilden. Ist das Umfeld des Unternehmens allerdings von starken Veränderungen betroffen, ist der Einsatz von Trends und Statistiken weniger geeignet. Eine Steigerung der Flexibilität kann dann durch die Verbindung der Trends und Statistiken mit assimilierbaren Planprämissen erzielt werden.
Effektbasierter Forecast
Eine weitere Methode ist der effektbasierte Forecast. Dabei liegt der Fokus auf Effekten und Maßnahmen sowie auf Werttreibern.
Effekte und Maßnahmen sollen große Veränderungen vorhersagen, die als Delta zur erwarteten Entwicklung stehen. Diese können beispielsweise der Markteintritt von Wettbewerbern bzw. der Wegfall von Patenten sein (wenig beeinflussbare Effekte) oder auch die Kürzung des Werbeetats (beeinflussbare Maßnahmen). Im Vorfeld festgelegte Regeln helfen bei der Berechnung wie z.B. der Trendfortschreibung. Der Controller gibt bei dieser Methode nur Effekte oder Maßnahmen an, deren Abweichungen vom Ausgangs-Forecast fundiert sind (s. Abb. 1 in der Bilderserie).
Der werttreiberbasierte Forecast wird hingegen genutzt, um eine Prognose mittels weniger Kennzahlen zu schaffen. Auch hier wird auf einem Basisvorschlag aufgesetzt. Dieser Ansatz ist besonders für Unternehmen geeignet, die eine werttreiberbasierte Planung durchführen, da die gleichen Instrumente genutzt werden können und somit Synergien entstehen, beispielsweise um kritische Entwicklungen darzulegen (s. Abb. 2 in der Bilderserie).
Auch die Methode des werttreiberbasierten Forecasts kann um Effekte und Maßnahmen erweitert werden.
