Přesné předpovídání využívá kvantitativní a kvalitativní historická data za nastavená období k předpovídání krátkodobých příjmů, předpovídání spotřebitelské poptávky a zlepšení rozpočtování. Přečtěte si o různých metodách prognózování.
Co je předpovídání?
Obchodní prognózy analyzují současná a minulá data a předpovídají poptávku zákazníků a budoucí prodeje. Firmy mohou používat tabulkové procesory datových sad a průzkum trhu ke zvýšení přesnosti předpovědí. Různé metody prognózy určují budoucí hodnoty nových produktů společnosti, zvyšují míru růstu a zlepšují rozhodování . Prognózy prodeje jsou zásadní pro měření finančního zdraví společnosti a pomáhají určovat rozpočty společnosti.
Co jsou předpovědní metody?
Prognostické metody jsou nástroje, které předpovídají datové body. Různé metody se spoléhají na jedinečné metriky pro osvětlení údajů o budoucích prodejích. Kvantitativní analýza a kvalitativní data jsou faktory prognostických metod pro odhad budoucích událostí. Podniky často představují prognózy jako vzorce, takže jak se data mění, mohou obchodní vedoucí zapojovat nová data do softwaru nebo tabulkového procesoru a zobrazovat předpovědi v reálném čase.
Podniky mohou využívat kvalitativní předpovědní metody, když jsou data vzácná nebo neexistují. Tento typ předpovědí se může opírat o názory odborníků nebo kvalifikované odhady založené na širokých spotřebitelských trendech. Kvantitativní prognostické metody využívají minulá data, je-li velikost vzorku dostatečně velká, a existuje důvod se domnívat, že budoucí trendy se nebudou příliš lišit od předchozích.
4 Prognostické metody
Existuje mnoho různých typů předpovědních metod; viz čtyři níže:
1. Umělá inteligence : Metody umělé inteligence využívají strojové učení, dolování dat a rozpoznávání vzorů k předpovídání budoucích prodejů na základě měnících se datových bodů.
2. Průměrný přístup : Průměrný přístup říká, že budoucí tržby se rovnají průměru všech předchozích. Toto je rychlý vzorec, který vydělí všechny prodeje časovou jednotkou, aby se vypočítaly průměrné predikce prodeje.
3. Metody úsudku : Tento kvalitativní přístup kombinuje intuitivní úsudek a odhady pravděpodobnosti. Podniky používají tuto metodu, když je obtížné najít historická data nebo se neprokážou jako efektivní kvůli měnícím se trendům.
4. Časové řady : Tento přístup k analýze používá historická data jako měřítko pro předpovídání budoucích výsledků podle minulých trendů. Existuje několik datových metod časových řad, včetně exponenciálního vyhlazování, klouzavých průměrů a lineární regrese.
I u prognostických metod jsou stále možné chyby, zvláště když se průměrné ceny posunou nebo když analytici dat špatně zavedou optimalizaci. Čím více však podniky zdokonalují a praktikují metody prognózování, tím přesnější budou předpovědi budoucího prodeje.
Prognostické metody vs. prognostické modely
Prognostické metody a modely mohou znít jako synonyma, ale jemné rozdíly tyto dvě techniky odlišují. Prognostické metody jsou dohodnuté vzorce pro předpovídání konkrétních výsledků. Tyto metody se mohou značně lišit, protože některé budou mít za cíl předpovídat výnosy za určité období a jiné mohou analyzovat zásoby během problémů s dodavatelským řetězcem .
Proces prognózování se může skládat i z modelů, které jsou subjektivnější než metody. Společnosti mohou vytvářet modely prognózování prodeje, které strategicky slouží jejich potřebám. Jiná společnost může mít podobný model, ale s jedinečnými závislými proměnnými s kauzálními prvky a vzorovými, grafickými nebo tabulkovými reprezentacemi.
Jak vybrat správnou metodu předpovědi
Výběr vhodné metody prognózování závisí na datech, která chcete vidět, a na konkrétních potřebách a cílech vaší společnosti. Pokud jsou k dispozici data, je nejlepší použít kvantitativní metody – tímto způsobem si neděláte odhady a můžete měřit historické informace s novými daty, když dojde k budoucím prodejům.
Společnosti mohou také vytvářet své vlastní prognostické modely, které vypovídají o jejich individuálních potřebách a proměnných. Čím konkrétnější mohou být a čím více faktorů a proměnných mohou zvážit, tím přesnější budou pravděpodobně.