در تجارت، پیشبینی سودآوری آینده میتواند هنگام برنامهریزی برای هزینهها یا پروژهها ارزشمند باشد. پیشبینی میتواند به شرکتها کمک کند تا روندهای فروش آینده را ارزیابی و تجزیه و تحلیل کنند و اطلاعاتی را برای تصمیمگیری آگاهانه در اختیار آنها قرار دهند. دانستن انواع مختلف روش های پیش بینی می تواند به شما در انتخاب روش مناسب برای پیش بینی های قابل اعتماد و دقیق برای یک سازمان کمک کند.
در این مقاله از ایوسی، روشهای پیشبینی را توضیح میدهیم، انواع متداول روشهای پیشبینی را بررسی میکنیم و توضیح میدهیم که چگونه میتوانید تعیین کنید از کدام روش برای نیازهای خود استفاده کنید.
روش های پیش بینی چیست؟
روشهای پیشبینی تکنیکهایی هستند که برای جمعآوری و دستکاری دادهها برای برنامهریزی پیشبینیهای قابل اعتماد و دقیق استفاده میشوند. پیشبینیهای تجاری ابزارهای آموزندهای هستند که پیشبینیهایی در مورد نتایج آینده، مانند درآمد فروش، ارائه میکنند. پیشبینیها میتوانند به شرکتها کمک کنند تا تأثیر بلندمدت تغییرات را تعیین کنند، پاسخهایی به آن تغییرات ایجاد کنند، نوسانات اقتصادی را پیشبینی کنند و قیمتهای رقابتی را هدایت کنند.
برای انجام پیشبینیهای مؤثر، مدیران، تحلیلگران و پیشبینیکنندگان میتوانند روش صحیحی را برای برآوردن نیازهای منحصربهفرد خود تعیین کنند. این روش ها بر انواع مختلف داده ها به عنوان مبنایی برای پیش بینی ها متکی هستند. تفاوت اصلی بین روشهای مختلف، میزان و دقت دادههای مورد نیاز برای پیشبینی است که میتواند بر قابلیت اطمینان پیشبینیها تأثیر بگذارد.
انواع روش های پیش بینی
چندین روش وجود دارد که می توانید برای پیش بینی استفاده کنید، مانند:
روش های پیش بینی ساده لوحانه
بسیاری از تحلیلگران و پیش بینی گران از روش پیش بینی ساده لوحانه برای بررسی صحت نتایج روش دیگر استفاده می کنند. این روش همه پیشبینیهای آینده را بر اساس دادههای جمعآوریشده و ثبتشده در گذشته، بدون انجام هیچ گونه تعدیلی برای محاسبه روندهای چرخهای یا تغییرات فصلی استوار میکند. اگر از این روش استفاده میکنید، میتوانید عواملی را که بر دادههای واقعی آینده تأثیر میگذارند، که به عنوان عوامل علی نیز شناخته میشوند، نادیده بگیرید.
روش های پیش بینی کیفی
هنگامی که اطلاعات محدودی در مورد یک محصول یا پروژه خاص دارید، می توانید از روش های پیش بینی کیفی استفاده کنید. گاهی اوقات به عنوان یک روش پیش بینی قضاوتی از آن یاد می شود، این تکنیک بر برآوردهای ذهنی و شهود متکی است. برای محاسبه پیشبینیها با استفاده از این روش، میتوانید از نظرات آگاهانه کارشناسان و مدیران، اطلاعات جمعآوریشده از نظرسنجی و دادههای تاریخی مرتبط استفاده کنید.
استفاده از این روش برای پیشبینی محصولات جدید یا حوزههای جدید فناوری مفید است، زیرا ممکن است دادههای کمی داشته باشید یا اصلاً در نظر بگیرید. همچنین زمانی که توسعه یک محصول به چندین اختراع اولیه نیاز دارد، میتوانید از روشهای پیشبینی کیفی استفاده کنید، که میتواند برآورد هزینههای تحقیق و توسعه را چالشبرانگیز کند یا زمانی که عدم اطمینان در مورد پذیرش بازار وجود دارد.
روش های پیش بینی علّی
هنگامی که داده های تحلیل شده زیادی دارید که روابط بین عاملی که پیش بینی می کنید و سایر عوامل مرتبط را بررسی می کند، می توانید از مدل های علی برای تهیه پیش بینی ها استفاده کنید. این عوامل ممکن است شامل عوامل اجتماعی-اقتصادی، نیروهای اقتصادی و کسب و کارهای رقابتی باشد. یکی از پیچیدهترین تکنیکهای پیشبینی، روش علی، روابط علی را به دادههای ریاضی تبدیل میکند. این روش معمولاً شامل ملاحظات دیگری مانند تجزیه و تحلیل سری های زمانی، بررسی بازار و موجودی ها می شود.
روش های پیش بینی سری های زمانی
یک روش پیشبینی سریهای زمانی از دادههای گذشته برای برآورد نتایج آتی استفاده میکند. شما می توانید از این تکنیک پس از جمع آوری و ثبت داده ها در یک دوره زمانی خاص مانند فروش یک شرکت در سه ماهه سوم مالی در پنج سال گذشته استفاده کنید. الگوها و روندهای تجاری اغلب تکرار می شوند، بنابراین می توانید از این داده های تاریخی برای اطلاع رسانی و برنامه ریزی برای تصمیمات آینده استفاده کنید.
این روش پیشبینی که به عنوان پیشبینی آماری نیز شناخته میشود، با استفاده از دادههای خام، عوامل مختلفی مانند تغییرات فصلی را محاسبه میکند. تجزیه و تحلیل این داده ها برای تعیین نرخ ها و روندهای واقعی مفید است، که می تواند به شما کمک کند پیش بینی های واضح تری داشته باشید. تجزیه و تحلیل سری های زمانی می تواند به تهیه پیش بینی های مربوط به موارد زیر کمک کند:
- روندها و الگوها در داده ها
- نرخ رشد آن روندها
- تغییرات فصلی در داده ها
- الگوهای چرخه ای در داده ها که هر چند سال یکبار تکرار می شوند
مطالب مرتبط: ۴ نوع مدل پیش بینی با مثال
نحوه انتخاب روش پیش بینی
برای اینکه پیشبینی مؤثر باشد، نیاز به همکاری و ارتباط بین پیشبینیکننده و رهبران شرکت، مانند مدیران یا مدیران اجرایی دارد. در اینجا مراحلی وجود دارد که می توانید برای همکاری با یکدیگر برای انتخاب یک روش پیش بینی موثر انجام دهید:
۱. هدف از پیش بینی را تعیین کنید
با ملاقات با تیمی از رهبران شرکت برای تعیین هدف و اهداف پیش بینی شروع کنید. شما می توانید از این اطلاعات برای انتخاب روش پیش بینی مناسب بر اساس دقت مطلوب اطلاعات استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر شما صرفاً در تلاش برای تعیین اینکه آیا وارد یک بازار تجاری شوید یا خیر، ممکن است برآوردهای کلی کافی باشد. اگر رهبران شرکت بخواهند برای سال مالی آینده بودجه بندی کنند، ممکن است روشی را انتخاب کنید که پیش بینی های دقیق تری ارائه دهد.
هنگامی که هدف پیش بینی را مشخص کردید، می توانید به رهبران شرکت در مورد تکنیک هایی که می توانید برای تولید یک پیش بینی قابل اعتماد استفاده کنید، راهنمایی کنید. علاوه بر این، بسته به اهداف آنها، میتوانید سیستمی را برای ردیابی دقت پیشبینی در طول زمان نصب کنید.
۲. متغیرهای پیش بینی را در نظر بگیرید
برای انتخاب یک روش پیش بینی مناسب، می توانید متغیرهای دخیل در پیش بینی یک حوزه خاص از کسب و کار را در نظر بگیرید. برای مثال، ممکن است عناصر مختلفی را برای تهیه پیشبینیهای مربوط به یک سیستم تولید، یک سیستم فروش یا حتی یک سیستم توزیع بررسی کنید. شناسایی و بررسی متغیرها با ایجاد فلوچارت با کمک رهبری شرکت. این نمودار جریان می تواند به شما در تعیین جنبه ها و عناصر مختلف درگیر در یک سیستم خاص کمک کند.
ایجاد یک فلوچارت همچنین می تواند مفید باشد زیرا دسترسی شرکت به داده ها را مشخص می کند، که می تواند روش پیش بینی مورد استفاده شما را تحت تاثیر قرار دهد. در مناطقی از سیستم که شرکت کنترل کامل دارد، معمولاً داده های زیادی وجود دارد که می توانید برای تهیه پیش بینی از آنها استفاده کنید. رهبری شرکت همچنین ممکن است درک عمیقی از روابط علی مختلف داشته باشد، که می تواند به شما در تصمیم گیری در مورد استفاده از روش های پیش بینی که به این اطلاعات نیاز دارد کمک کند.
۳. در مورد تغییرات داده ها بحث کنید
هنگامی که هدف و متغیرهای پیش بینی را شناسایی کردید، تعیین کنید که آیا تغییرات در سیستم باعث کاهش قابلیت اطمینان الگوها در داده های گذشته شده است یا خیر. سوالاتی بپرسید تا به شما در درک این تغییرات و چگونگی تاثیر آنها بر پیش بینی شما کمک کند. به عنوان مثال، اگر شرکت اخیراً محصول جدیدی را در بازار معرفی کرده باشد، ممکن است پیشبینیهای آینده را کمتر دقیق کند.
با رهبران شرکت، تغییرات را به تفصیل مورد بحث قرار دهید تا به شما در تعیین مؤثرترین روش پیشبینی وضعیت کمک کند. اگرچه تغییرات می تواند تأثیر زیادی داشته باشد، تغییرات اخیر اغلب تأثیرات کمتری بر الگوهای کوتاه مدت دارد. در عوض، ممکن است تأثیر کامل آنها را در مدت زمان طولانی مشاهده کنید. با هم، طوفان فکری کنید که چگونه این تغییرات ممکن است بر روندهای بلندمدت داده ها تأثیر بگذارد تا به شما در انتخاب روش پیش بینی کمک کند.
نکاتی برای استفاده از روش های پیش بینی
در اینجا چند نکته وجود دارد که به شما کمک می کند از روش های مختلف پیش بینی به طور موثر استفاده کنید:
داده های مرتبط را جمع آوری کنید.
مهم است که داده های مرتبط را جمع آوری کنید تا بتوانید یک تکنیک پیش بینی را بر اساس میزان و دقت این اطلاعات انتخاب کنید. نمونه هایی از داده های مرتبط شامل ارقام فروش و تجزیه و تحلیل رقبا است.
پیش بینی های خود را ارزیابی کنید
شما می توانید به طور مداوم پیش بینی های خود را با مقایسه داده های واقعی با نتیجه پیش بینی شده ارزیابی کنید. ارزیابی اثربخشی پیش بینی های شما می تواند به شما در انتخاب روش های پیش بینی مناسب در آینده کمک کند.
از ابزارهای پیش بینی استفاده کنید.
ابزارهای پیشبینی مختلفی مانند نرمافزار هوش تجاری و سیستمهای مدیریت ارتباط با مشتری برای کمک به جمعآوری و ارزیابی دادهها وجود دارد. استفاده از این ابزارها را در نظر بگیرید تا به شما در انتخاب روش های پیش بینی مناسب برای نیازهای خود کمک کنند.
مرتبط: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟ (به علاوه چرا مهم است)