Mitä ovat ennustamismenetelmät?
Ennustaminen on epävarmojen tulevaisuuden tapahtumien arviointia ja tuottaa erilaisia tuloksia erilaisilla oletuksilla. Suosituimpia ennustamismenetelmiä ovat laadullinen ennustaminen (Delphi-menetelmä, markkinatutkimus, johtajan mielipide, myyntivoimakomposiitti) ja kvantitatiivinen ennuste (aikasarjat ja assosiaatiomallit). Kaikki menetelmät eivät välttämättä palvele ennustamista, päättäjien tulisi ymmärtää, mikä tyyppi sopii parhaiten liiketoimintaan.
6 suosituinta menetelmää ennustamiseen
Ennustemenetelmät voidaan luokitella laajasti:
- Laadulliset menetelmät - Nämä menetelmät perustuvat tunteisiin, intuitioihin, tuomioihin, henkilökohtaisiin kokemuksiin ja mielipiteisiin. Tämä tarkoittaa, että kvalitatiivisissa ennustusmenetelmissä ei ole matematiikkaa. Delphi-menetelmä, markkinatutkimus, johtajan lausunto, SalesForce Composite ovat osa tämäntyyppistä ennustamista.
- Kvantitatiiviset menetelmät - Nämä menetelmät riippuvat kokonaan matemaattisista tai kvantitatiivisista malleista. Tämän menetelmän tulos perustuu täysin matemaattisiin laskelmiin. Aikasarjat ja assosiaatiomallit ovat osa tämän tyyppistä ennustamista.
# 1 - Delphi-menetelmä
Asiantuntijaryhmän yhteisymmärrykseen pääsemiseksi vaaditaan Delphi-menetelmä. Tämä menetelmä edellyttää asiantuntijoiden välistä keskustelua tietystä ongelmasta tai tilanteesta. Väite tai aivoriihi tehdään sen loppuun saattamiseksi, jonka kaikki keskusteluun osallistuvat suostuvat.
# 2 - Markkinatutkimus
Markkinatutkimuksessa haastatteluja ja asiakaskyselyjä tehdään asiakkaan pyynnön ymmärtämiseksi ja trendin hyväksi etukäteen toimittamiseksi oikea tuote tai palvelu asiakkaan muuttuvien tarpeiden mukaan.
# 3 - Johtajan lausunto
Kuten nimestä voi päätellä, johtajat tai johtajat ovat mukana tällaisessa ennustamisessa. Tämä menetelmä on hyvin samanlainen kuin Delphi-menetelmä; Ainoa ero tässä on kuitenkin se, että avainhenkilöt saattavat olla tai eivät olla kyseisen asian asiantuntijoita, vaikka heillä on kokemusta ongelman tai tilanteen ymmärtämisestä ja ennustemenetelmän laatimisesta, joka antaisi parhaan mahdollisen tuloksen.
# 4 - Myyntivoimakomposiitti
Myyjän tiedot ja intuitio määrittävät asiakkaan tarpeet ja arvioivat myynnin tietylle myyjälle osoitetulla alueella tai alueella. Nämä tiedot ovat välttämättömiä asiakkaan tarpeiden ennustamisessa, joita voidaan käyttää liiketoiminnassa tarvittavien muutosten tekemiseksi asiakkaan tarpeiden tyydyttämiseksi ja myyntimäärien tunnistamiseksi etukäteen.
# 5 - Aikasarjan mallit
Aikasarjamallit tarkastelevat historiatietoja ja tunnistavat menneiden tietojen kaavoja päästäkseen tulevaisuuden pisteeseen näiden historiallisten arvojen perusteella. Koska historiallisilla tiedoilla on malli, käy selväksi, että myös tulevaisuudessa olevilla tiedoilla tulisi olla malli, ja tällä menetelmällä tarkastellaan mallin halkeilua tulevaisuudessa siten, että todellisista laskelmista ja lopputuloksista poiketaan hyvin vähän. todellisessa maailmassa. Alla on esimerkki aikasarjamallista
Esimerkki - Suoraviivainen menetelmä
Yksi yksinkertaisimmista menetelmistä ennusteessa on suoraviivainen menetelmä; Tämä käyttää historiallisia tietoja ja suuntauksia tulojen ennustamiseen.
ABC Oy: n odotetaan saavuttavan 6 prosentin vuotuisen kasvun seuraavien kolmen vuoden aikana. Suoraviivaisessa menetelmässä ensimmäinen vaihe on löytää laskelmissamme käytetyn myynnin kasvuvauhti. Vuonna 2019 kasvuvauhti on 6% historiallisten tietojen mukaan.
Esimerkki - Liukuvien keskiarvojen menetelmä
Liukuvat keskiarvot ovat keskiarvoja, jotka liikkuvat perustietojen mukana, jolloin saadaan tarkkoja tietoja, jotka liittyvät nykyiseen skenaarioon. Alla olevassa esimerkissä esitetään ABC Oy: n vuoden 2019 tuotot. Alla lasketaan kahden kuukauden, neljännesvuosittain ja puolivuosittain liikkuvat keskiarvot. Excel näyttää kaavat, joita käytetään liukuvien keskiarvojen saavuttamiseen.
# 6 - Assosiaatiomallit
Assosiatiiviset mallit tarkastelevat muuttujaa, jonka ennustetaan liittyvän järjestelmän muihin muuttujiin, mikä tarkoittaa, että jokainen muuttuja liittyy järjestelmän toiseen muuttujaan. Ennusteennusteet tehdään näiden yhdistysten perusteella.
Johtopäätös
Ennustaminen antaa yritykselle mahdollisuuden toteuttaa tarvittavat toimenpiteet tietyn tavoitteen saavuttamiseksi tarjoamalla tärkeitä tietoja tulevista tapahtumista sekä niiden esiintymisestä ja laajuudesta. Ennuste voi olla joko laadullinen tai määrällinen, riippuen kerätystä tiedosta ja sen luonteesta, yleensä subjektiivinen tai objektiivinen, ja sen seurauksena se perustuu matemaattisiin laskelmiin tai ei lainkaan matemaattisia laskelmia. Johto päättää parhaan ennustemenetelmän, jota liiketoiminnan mukaan käytetään. Se perustuu sisäisiin ja ulkoisiin tekijöihin ja siihen, ovatko ulkoiset tekijät hallittavia vai hallitsemattomia. Hallitsematon tekijä voi olla valtion politiikka, kilpailijoiden strategiat, luonnononnettomuudet ja niin edelleen. Kvantitatiivinen ennuste käyttää matemaattisia malleja ennustetulosten saavuttamiseksi,ja se tukeutuu myös historiallisiin tietoihin. Laadullinen ennustaminen käyttää tunteita, intuitiota, aikaisempia kokemuksia ja arvoja. Se on välttämätön menettely liiketoiminnassa, joka parantaa liiketoimintaa ja varmistaa, että toiminnot voidaan suorittaa sujuvasti jatkuvasti muuttuvassa liiketoimintaympäristössä.
