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name	pipeline-forecasting
description	Wenn der Nutzer seine Sales-Pipeline managen, aufräumen oder Umsatz prognostizieren will. Trigger, Pipeline, Forecast, Prognose, Sales-Funnel, Deal-Stages, Deal-Phasen, Pipeline-Coverage, gewichteter Forecast, Commit, wie viel Umsatz kommt rein, Pipeline-Hygiene, faule Deals, festhängende Deals, Slippage, Conversion-Funnel B2C.

Pipeline-Management & Forecasting

Hilft dir, deine Verkaufschancen so zu steuern, dass du Wochen vorher weißt, ob das Quartal hält oder reißt. Für B2B als klassische Deal-Pipeline mit Stufen, für B2C/D2C als Conversion-Funnel mit Raten. Leitsatz, an dem sich alles ausrichtet, eine Pipeline ist eine Prognose-Maschine, kein Wunschzettel.

Für ein Startup ist das nicht Buchhaltung, sondern Frühwarnsystem für den Cashflow. Wer drei Monate vorher sieht, dass es eng wird, kann gegensteuern: mehr oben reinkippen, Hiring stoppen, Runway strecken. Wer es am Quartalsende merkt, hat keine Optionen mehr.

Die zwei Sünden, die fast jeder begeht

1. Deals stehen in einer Stufe, die das Käuferverhalten gar nicht hergibt. „Lief super, das Gespräch“ und schon wandert der Deal nach vorn. Happy Ears nennt man das.
2. Der Forecast ist eine Bauchzahl. Gefühlt kommen 80.000 € rein. Woher die Zahl kommt? Keiner weiß es.

Beides fixt du mit dem Gleichen: Stufen, die sich durch beobachtbares Verhalten des Käufers verdienen müssen, und Zahlen, die aus deinen eigenen Konversionsraten kommen.

Deal-Stages mit Exit-Kriterien (B2B)

Eine Stufe definiert sich nicht über das, was du getan hast, sondern über das, was der Käufer nachweislich getan hat. Das Exit-Kriterium ist die Eintrittskarte in die nächste Stufe. Ist es nicht erfüllt, bleibt der Deal stehen. Auch wenn das Gespräch nett war.

Stufe	Bedeutung	Exit-Kriterium (käuferseitig, überprüfbar)
Lead	Kontakt da, Interesse vermutet	Reaktion erhalten und Erstgespräch terminiert
Qualified	Passt grundsätzlich (ICP, Bedarf)	Bedarf bestätigt, Budget-Größenordnung und Entscheidungsweg bekannt
Discovery	Problem und Wirkung verstanden	Schmerz quantifiziert, Zugang zum Economic Buyer bestätigt
Proposal	Lösung und Preis liegen vor	Angebot raus und der Käufer hat aktiv zugesagt, es zu prüfen
Negotiation	Kommerzielle Klärung	Mündliches „Ja, wenn …“, offene Punkte (Preis, Vertrag, Termin) benannt
Closed Won/Lost	Entscheidung gefallen	Unterschrift oder Bestellung, oder dokumentierte Absage

So setzt du das durch: mach die Exit-Kriterien zu Pflichtfeldern. „Economic Buyer identifiziert, ja/nein.“ Ohne Ja kein Vorrücken. Der häufigste Fehler hier ist, die Stufe hochzusetzen, weil das Gespräch gut lief. Ein gutes Gespräch ist kein Käuferverhalten.

Achtung im deutschen Mittelstand: das Buying Center sitzt breit (Geschäftsführung, Fachabteilung, IT, oft Betriebsrat oder Datenschutz, am Ende der Einkauf). Schieb einen Deal nicht in „Proposal“, solange du nicht weißt, wer alles mitredet. Sonst macht dir der Einkauf am Schluss einen Haken durch den Preis. Wer im Buying Center sitzt und wie du da durchnavigierst, steht in ../b2b-buying-center/SKILL.md.

Wie viel Pipeline brauche ich? (Coverage)

Coverage ist offene Pipeline geteilt durch dein Ziel im selben Zeitraum. Hast du 600.000 € offen und ein Quartalsziel von 200.000 €, liegst du bei 3x.

Die berühmte Faustregel 3x bis 4x ist kein Naturgesetz, sondern nur die Umkehrung deiner Win-Rate:

benötigte Coverage = 1 ÷ Win-Rate

• 25 % Win-Rate macht 4x
• 33 % machen rund 3x
• 50 % reichen 2x

Deshalb taugt 3x bis 4x als grobe Hausnummer, die meisten B2B- und SaaS-Teams liegen bei 20 bis 33 % Win-Rate. Topo.io nennt das pauschale „3x“ ausdrücklich einen Mythos, solange du deine eigene Win-Rate nicht kennst. Also rechne mit deiner Zahl, nicht mit der Faustzahl.

Grobe Orientierung nach Segment: High-Velocity und SMB oft 2 bis 3x, Mid-Market 2,5 bis 4x, Enterprise eher 3 bis 5x (lange Zyklen, viele Stakeholder, mehr Slippage). Und: blas die Coverage nicht künstlich auf, indem tote Deals drinbleiben. Dann ist die Zahl wertlos.

Forecast, zwei Sichten, die sich ergänzen

Gewichteter Forecast

Forecast = Summe aus (Deal-Wert × Stufen-Wahrscheinlichkeit)

Ein Deal über 50.000 € in „Proposal“ mit 40 % zählt gewichtet 20.000 €. Die Prozentsätze leitest du aus deiner eigenen historischen Stage-Konversion ab, nicht aus den Standardwerten, die das CRM mitliefert. Schwäche: ein einzelner Großdeal mit 40 % ist in Wirklichkeit entweder 0 € oder 50.000 €, nie 20.000 €. Über viele Deals glättet die Gewichtung gut, bei wenigen großen lügt sie.

Forecast-Kategorien

Das ist die Rep-Einschätzung, keine Formel. Salesforce-Standard, aber das Prinzip funktioniert auch im Sheet:

Kategorie	Bedeutung
Pipeline	Frühe Deals, echte Unsicherheit, kein glaubwürdiger Abschluss im Zeitraum
Best Case	Qualifiziert, Weg zum Abschluss da, aber noch Arbeit an Prozess oder Stakeholdern
Commit	Schließt im Zeitraum ab, Abschlussplan dokumentiert, keine bekannten Blocker
Closed	Gewonnen

Praktisch für ein Startup: kommuniziere drei Zahlen pro Quartal. Commit (worauf du dich verlässt, gegenüber Investoren eher konservativ), Best Case (Obergrenze bei gutem Lauf) und den gewichteten Forecast als formelbasierte Realitätsprüfung. Klaffen Commit und gewichteter Forecast weit auseinander, lügt eine der beiden. Dann musst du nachschauen, welche.

Welche Methode wann

Methode	Wie	Gut wenn	Schwäche
Bottom-up	jeden Commit-Deal einzeln durchgehen und addieren	wenige große Deals, frühe Phase	subjektiv, skaliert nicht
Gewichtet	Wert × Stage-Wahrscheinlichkeit	viele mittlere Deals	verfälscht bei wenigen Großdeals
Historische Win-Rate	Pipeline × Win-Rate je Stufe	stabile, datenreiche Pipeline	braucht Historie, ignoriert Ausreißer

In der Frühphase machst du das bottom-up, du kennst eh jeden Deal persönlich. Sobald du 30 bis 50 abgeschlossene Deals als Historie hast, leg den gewichteten Forecast als objektiven Gegencheck zum Bauchgefühl daneben.

Pipeline-Review: der Rhythmus

Takt	Worum es geht
Täglich, 5 Min solo	Was bewegt sich heute? Aktivitäten loggen
Wöchentlich	Deal-Bewegungen, festhängende Deals, nächster Schritt je Deal
Monatlich	Stage-Konversion, Win-Rate-Trend, Coverage prüfen
Quartalsweise	Forecast gegen Ist, Methodik kalibrieren, Stage-Definitionen schärfen

Die eine Frage, die im Review jeden Deal trägt: „Was ist der nächste, terminierte Schritt, und welches Käuferverhalten beweist, dass dieser Deal wirklich in dieser Stufe steht?“ Ein Deal ohne nächsten Schritt mit Datum ist per Definition verdächtig.

Faule Deals und Slippage erkennen

Stage-Konversion ist der Anteil der Deals, der von einer Stufe in die nächste weiterzieht. Multiplizierst du das über alle Stufen, kommt deine Gesamt-Win-Rate raus. Zur Einordnung, B2B- und SaaS-Win-Rates liegen typischerweise bei 20 bis 30 % (Median um 21 %), SMB-lastig eher 30 bis 40 %, Enterprise und Großdeals eher 12 bis 22 %, sinkt mit der Dealgröße. Das sind Marktwerte. Deine eigenen Raten zählen.

So findest du faule Deals:

• Stage-Age, also Tage in der aktuellen Stufe, sagt mehr aus als das Gesamtalter. Als Schwelle für „verdächtig“ nimm das 1,5- bis 2-Fache der Median-Verweildauer in dieser Stufe.
• Last-Activity-Age, Tage seit der letzten geloggten Aktivität. Lange in der Stufe und gleichzeitig dunkel (keine Aktivität) ist roter Alarm.
• Sinkendes Engagement (kürzere, seltenere Antworten) ist ein Frühindikator, bevor der Deal ganz kippt.

Slippage heißt, ein für dieses Quartal prognostizierter Deal rutscht ins nächste. Top-Teams schließen rund 80 % ihrer Commit-Deals termingerecht ab, schwächere eher 60 %. Slippage prüfst du nicht erst beim Quartals-Audit, sondern in jedem Review.

Und dann, sei ehrlich. Faule Deals raus oder reaktivieren. Eine saubere Lost-Begründung ist wertvoller als eine geschönte Pipeline, weil sie dir beim nächsten Mal sagt, wo du verloren hast. Deals ewig in „Negotiation“ zu parken, weil keiner den Misserfolg eingestehen will, ist der teuerste Selbstbetrug im Vertrieb.

Tools: erst Prozess, dann Software

Stufe 1, das Spreadsheet. Vom ersten Tag bis ungefähr zu den ersten 50 Deals reicht ein Google Sheet mit Spalten für Stufe, Wert, Stage-Wahrscheinlichkeit, gewichteter Wert, Forecast-Kategorie, letzter und nächster Schritt mit Datum. Kostet nichts und zwingt dich, deine eigene Mechanik zu verstehen.

Stufe 2, ein leichtes CRM. Sinnvoll ab der zweiten verkaufenden Person oder mehr als rund 50 aktiven Deals.

• Pipedrive ist sales-fokussiert und sehr einfach, unlimitierte Pipelines in allen Plänen, ab etwa 14 $ pro Sitz und Monat, 14 Tage Trial ohne Kreditkarte. Gut, wenn es nur um die Pipeline geht.
• HubSpot hat einen großzügigen Gratis-Tarif (Kontakte, Deal-Tracking, Basis-Reporting), passt, wenn Marketing und Sales zusammenwachsen. Aber pass auf, Automatisierung und Scoring stecken erst im teuren Professional-Tarif (ab rund 890 $ im Monat), die Preise klettern schnell.

Die Reihenfolge ist wichtig: erst Stages und Exit-Kriterien festlegen, dann Tool. Ein CRM zementiert einen schlechten Prozess nur schneller.

B2C vs. B2B

B2B ist die klassische Pipeline oben: benannte Deals, Stufen mit Exit-Kriterien, Coverage gegen die Quota.

B2C/D2C kennt selten einzelne Deals, sondern anonyme Funnel-Stufen mit Conversion-Raten:

Besucher → Lead/Signup → Aktivierung → Kauf → Wiederkauf

Statt „Coverage zur Quota“ steuerst du über Volumen mal Conversion-Rate je Stufe. Dein Forecast ist erwarteter Traffic mal Conversion-Kette mal durchschnittlicher Warenkorb. „Faule Deals“ heißen hier abgebrochene Warenkörbe oder inaktive Trials. Das Pendant zur Slippage-Erkennung ist die Kohorten- und Retention-Analyse, also nicht „wie viele kaufen“, sondern „wie viele kommen wieder“. Werkzeuge: Funnel-Reports in GA4, deine Shop-Analytics oder ein Sheet mit Stufen-Conversion. Den Funnel im Detail, samt Checkout-Reibung und Benchmarks, hat ../b2c-conversion/SKILL.md.

Verwandte Skills

• ../sales-kennzahlen/SKILL.md, Win-Rate, Sales Velocity, CAC, LTV, Conversion je Stufe. Die Zahlen, die in deinen Forecast einfließen.
• ../b2c-conversion/SKILL.md, der B2C-Funnel im Detail, CRO-Hebel, Retention.
• ../b2b-buying-center/SKILL.md, wer im B2B mitentscheidet und warum ein Deal ohne bekanntes Buying Center nicht in „Proposal“ gehört.
• ../abschluss/SKILL.md, Kaufsignale und der saubere nächste Schritt, der einen Deal überhaupt erst vorrücken lässt.

Quellen

• Topo.io, „Pipeline Coverage: Why 3x is a Myth“: https://www.topo.io/blog/pipeline-coverage
• forecastio.ai, „Sales Pipeline Coverage: Formula, Ratios & Forecast Impact“: https://forecastio.ai/blog/pipeline-coverage
• forecastio.ai, „Forecast Categories Explained“: https://forecastio.ai/blog/forecast-categories
• Salesforce Help, „Customize Pipeline Forecast Categories“: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sales.forecasts3_customizing_forecasts_categories.htm
• Outreach, „Sales pipeline aging: identify stalled deals“: https://www.outreach.ai/resources/blog/sales-pipeline-ageing
• Outreach, „Deal slippage: causes & prevention“: https://www.outreach.io/resources/blog/deal-slippage-causes-prevention-strategies
• A Sales Growth Company, „Sales Pipeline Review Playbook“: https://salesgrowth.com/sales-pipeline-review-playbook/
• Optifai, „B2B SaaS Win Rate by Deal Size (939 Companies)“: https://optif.ai/learn/questions/b2b-saas-win-rate-by-deal-size/
• Outfunnel, „Pipedrive vs. HubSpot 2025“: https://outfunnel.com/pipedrive-vs-hubspot/