۴ نوع مدل پیش بینی با مثال

شرکت‌های جدید و موجود زمانی بهتر عمل می‌کنند که مرجع بصری داشته باشند که نمای کلی از نتایج و روندهای مورد انتظار را ارائه می‌دهد. شرکت های موفق معمولاً هنگام برنامه ریزی برای آینده از مدل های پیش بینی استفاده می کنند.

در این مقاله از ایوسی، نحوه استفاده از رایج‌ترین انواع مدل‌ها را مورد بحث قرار می‌دهیم و مروری بر نحوه ایجاد مدل‌های اولیه خواهیم داشت.

مدل پیش بینی چیست؟

مدل‌های پیش‌بینی یکی از ابزارهای بسیاری هستند که کسب‌وکارها برای پیش‌بینی نتایج مربوط به فروش، عرضه و تقاضا، رفتار مصرف‌کننده و موارد دیگر از آن استفاده می‌کنند. این مدل ها به ویژه در زمینه فروش و بازاریابی سودمند هستند. چندین روش پیش بینی وجود دارد که کسب و کارها از آنها استفاده می کنند که درجات مختلفی از اطلاعات را ارائه می دهند. از ساده تا پیچیده، جذابیت استفاده از مدل‌های پیش‌بینی از داشتن یک مرجع بصری از نتایج مورد انتظار ناشی می‌شود.

مطالب مرتبط: ترکیب تبلیغاتی بازاریابی: تعریف و نحوه استفاده از آن

چهار نوع رایج از مدل های پیش بینی

در حالی که راه‌های متعددی برای پیش‌بینی نتایج کسب‌وکار وجود دارد، چهار نوع مدل یا روش اصلی وجود دارد که شرکت‌ها برای پیش‌بینی اقدامات در آینده از آنها استفاده می‌کنند. با مثال‌های زیر از مدل‌های پیش‌بینی رایج، درک بهتری از نحوه استفاده شرکت‌ها از این روش‌ها برای بهبود شیوه‌های تجاری خود و بهبود تجربه مشتری خواهید داشت:

• مدل سری زمانی

• مدل اقتصادسنجی

• مدل پیش بینی قضاوتی

• روش دلفی

مدل سری زمانی

این نوع مدل از داده های تاریخی به عنوان کلید پیش بینی قابل اعتماد استفاده می کند. زمانی می‌توانید الگوهای داده‌ها را بهتر تجسم کنید که بدانید چگونه متغیرها بر حسب ساعت، هفته، ماه یا سال تعامل دارند.

در حالی که چندین روش برای تکمیل یک مدل سری زمانی وجود دارد، می توانید این مراحل کلی را در یک صفحه گسترده (مثل نرم افزار مایکروسافت اکسل) برای تخمین نتایج با استفاده از اطلاعات جمع آوری شده از داده های تحلیلی اخیر دنبال کنید:

1. داده های مبتنی بر زمان خود را برای استفاده در دسترس داشته باشید (سری های زمانی و سری های مقادیر).

2. داده های کامپایل شده شامل زمان یا مدت زمان را در ستون اول وارد کنید.

3. مقادیر باقی مانده ای را که می خواهید پیش بینی کنید در ستون بعدی وارد کنید.

4. داده های مربوطه را انتخاب کنید

5. روی تب Data کلیک کنید، سپس Forecast Group و سپس Forecast Sheet را انتخاب کنید.

6. به برگه دسترسی پیدا کنید، سپس گزینه خط یا نمودار میله ای را که می خواهید استفاده کنید انتخاب کنید.

7. در کادر Forecast End، تاریخ پایان خود را مشخص کرده و Create را بزنید.

هنگامی که مدل پیش بینی خود را تنظیم کردید، سپس به تفسیر آن می روید تا بهترین تخمین خود را از آینده فرموله کنید.

مدل اقتصادسنجی

افراد شاغل در حوزه اقتصاد اغلب از یک مدل اقتصادسنجی برای پیش بینی تغییرات عرضه و تقاضا و همچنین قیمت ها استفاده می کنند. این مدل‌ها داده‌ها و دانش پیچیده را در طول فرآیند ایجاد ترکیب می‌کنند. همانطور که از نام استنباط می شود، این نوع مدل آماری هنگام پیش بینی تحولات آینده در اقتصاد ارزشمند است.

در اینجا ساختار اصلی پشت این نوع مدل آمده است:

1. تصمیم بگیرید که متغیرهای مستقل و وابسته شما چه هستند. کدام رابطه اقتصادی را می خواهید آزمایش کنید؟ به عنوان مثال، ممکن است بپرسید “آیا X روی Y تاثیر دارد؟”

2. برای آزمون این رابطه، فرضیه ای را تدوین کنید. عوامل دیگری را که ممکن است بر روی “Y” اثر بگذارند در نظر بگیرید و آنها را “Z”، که به عنوان متغیرهای کنترل نیز شناخته می شوند، علامت بزنید.

3. مجموعه داده ای را که شامل “Y”، “Z” و “X” است، جمع آوری کنید.

4. این داده ها را ترسیم کنید تا هر گونه ناهنجاری یا موارد پرت را پیدا کنید.

5. تعیین کنید که آیا رابطه بین “Y” و “X” خطی، درجه دوم یا چیز دیگری است.

6. تبدیل ها را با استفاده از یک روش ریاضی که درک می کنید محاسبه کنید.

7. تأثیر «Y» روی «X» را تفسیر کنید. اهمیت “X” در مورد فرضیه شما چیست؟

8. برای تجزیه و تحلیل بیشتر یافته های خود، متغیرهای “W” را به این رگرسیون اضافه کنید.

مدل پیش بینی قضاوتی

مدل‌های مختلف پیش‌بینی از نوع قضاوتی از اطلاعات ذهنی و شهودی برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، مواقعی وجود دارد که هیچ داده ای برای مرجع وجود ندارد. راه اندازی یک محصول جدید یا مواجهه با شرایط غیرقابل پیش بینی بازار نیز موقعیت هایی را ایجاد می کند که در آن مدل های پیش بینی قضاوتی سودمند هستند.

در اینجا برخی از ویژگی های مدل های قضاوتی آورده شده است:

• رویکردی ذهنی و نظری اتخاذ می کند

• متغیرهای خاصی را فرض می کند

• با محدودیت هایی همراه است

• دقت با افزودن اطلاعات جدید بهبود می یابد

این نوع مدل پیش بینی به ویژه در زمینه تحقیق و توسعه مفید است. گروه های کانونی و پانل های متخصص می توانند بینشی را ارائه دهند که هیچ مدل کامپیوتری نمی تواند داشته باشد. به عنوان مثال، هنگام بررسی گروهی از افراد در مورد آنچه که در یک محصول به دنبال آن هستند، شرکت ها می توانند جهت خود را در هنگام توسعه ویژگی های خاص محصول ارزیابی کنند.

مطالب مرتبط: سبک های یادگیری برای توسعه شغلی

روش دلفی

این روش معمولاً برای پیش‌بینی روندها بر اساس اطلاعات ارائه شده توسط گروهی از کارشناسان استفاده می‌شود. این سری از مراحل بر اساس روش دلفی است که در مورد اوراکل دلفی است. فرض بر این است که پاسخ های یک گروه مفیدتر و بی طرفانه تر از پاسخ های ارائه شده توسط یک فرد است. تعداد کل دورهای درگیر ممکن است بسته به هدف شرکت یا محققین گروه متفاوت باشد.

این کارشناسان به یک سری سوالات در دورهای پیوسته پاسخ می دهند که در نهایت منجر به “پاسخ صحیح” شرکت مورد نظر می شود. کیفیت اطلاعات با هر دور بهبود می‌یابد زیرا کارشناسان مفروضات قبلی خود را پس از بینش بیشتر از سایر اعضای پانل اصلاح می‌کنند. این روش با تکمیل یک متریک از پیش تعیین شده به پایان می رسد.

در اینجا لیستی از مراحلی است که می توانید برای ایجاد مدل پیش بینی قضاوتی خود بردارید:

۱. یک تسهیل کننده انتخاب کنید

قبل از انتخاب تسهیل کننده ای که بحث را مدیریت خواهد کرد، بی طرفی فرد و تجربیات فرد در انجام تحقیق را در نظر بگیرید. به عنوان مثال، رئیس تحقیق و توسعه ممکن است این نقش را انتخاب کند.

۲. کارشناسان خود را انتخاب کنید

وقتی کسب‌وکارها درباره محصولی تحقیق می‌کنند که هنوز در بازار وجود ندارد، به گروهی متشکل از کارشناسان ناشناس متکی هستند که می‌توانند درباره این موضوع بررسی کنند. متخصص می تواند هر کسی با تجربه قابل توجه در یک موضوع خاص باشد. به عنوان مثال، در نمونه توسعه یک محصول جدید شنا، یک شرکت ممکن است با مربیان یا کارشناسان ایمنی در این زمینه تماس بگیرد. آنها حتی ممکن است به ورزشکاران حرفه ای یا مشتریان وفاداری که از محصولات مشابه استفاده می کنند نزدیک شوند.

۳. مشکل را تعریف کنید

شرکت هایی که به دنبال حل یک مشکل هستند، ابتدا باید جزئیات مربوط به مشکل و همچنین جزئیات مهمی را ارائه دهند که می تواند به آنها در تصمیم گیری آگاهانه کمک کند. این تضمین می کند که همه می فهمند چه چیزی از آنها خواسته می شود. کسب و کارها ممکن است بخواهند یک مونوفین جدید با ویژگی هایی ایجاد کنند که هیچ یک از رقبای آنها قبلاً آن را امتحان نکرده اند.

۴. سوالات دور اول

این دور اول سوالات موضوع را معرفی می کند و گفتگو را آغاز می کند. کارشناسان اطلاعات را می خوانند، بازخورد ناشناس ارائه می دهند و اطلاعات خود را به تسهیل کننده ارسال می کنند.

۵. سوال دور دوم

پس از اینکه مجری پاسخ های ارائه شده توسط پانل را بررسی کرد، محتوا را ویرایش کرد، داده های نامربوط را فیلتر کرد و از طریق محتوا اسکن کرد تا موضوعات مشترک را بیابد، تسهیل کننده سپس اطلاعات جدیدی را به پانل ارسال می کند. اعضای پنل این فرصت را دارند که پاسخ های قبلی را به صورت ناشناس بررسی کنند و بر اساس اطلاعات جدید، می توانند پاسخی به اظهارات دیگری ارسال کنند. آنها دوباره پاسخ های خود را برای تسهیل کننده ارسال می کنند.

۶. سوال دور سوم

احتمالاً برای آخرین بار، مجری پاسخ‌های جدید را بررسی می‌کند و مجدداً اطلاعات ارائه‌شده را قبل از ارسال نظرسنجی‌ها به پانل مرتب می‌کند. با این حال، این روند ممکن است تا رسیدن به یک اجماع عمومی ادامه یابد، که می تواند در سه یا چهار تکرار به پایان برسد.

۷. اقدام کنید

هنگامی که محققان اطلاعات کافی را دریافت کردند، می توانند هر برنامه ای را برای اجرای یافته های خود ادامه دهند. این ممکن است شروع توسعه محصول جدید یا شروع تولید کالایی باشد که در مورد آن مطمئن نبودند.

روش های هوش مصنوعی

شرکت‌های فعال در حوزه فناوری از روش‌های هوش مصنوعی (AI) برای پیش‌بینی منطقه خاصی از رشد استفاده می‌کنند. این روش پیش بینی نتایج بسیار دقیقی را با استفاده از الگوریتم های ریاضی ارائه می دهد. علم پشت هوش مصنوعی نتایج متعددی از کاربران را پیش‌بینی می‌کند و به ایجاد آن پیشنهادات «شما هم می‌پسندید» کمک می‌کند که در سایت‌های خاصی ظاهر می‌شوند.

در اینجا چند نمونه از روش های رایج پیش بینی با استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:

توصیه هایی برای محصولات و محتوا

شرکت‌های بزرگ آنلاین از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار مشتری در سایت‌های خود از جمله احتمال خرید در آینده استفاده می‌کنند. همچنین کاربران سایت از طریق عملی به نام «فیلترسازی مشارکتی» محصولات پیشنهادی را دریافت می کنند. ارائه نتایج مرتبط به خریداران از طریق خوشه بندی و تفسیر داده های مصرف کنندگان در ارتباط با اطلاعات نمایه و جمعیت شناسی صورت می گیرد. داده های بیشتر نتایج با کیفیت بالاتری تولید می کند.

مثال: شما به یک بازی رومیزی به نام “Fender Bender” در یک سایت خرید آنلاین معروف نگاه می کنید. به پایین صفحه وب بروید که بر اساس کسانی که Fender Bender را دوست دارند، بازی های مشابهی پیشنهاد شده است.

دقت موتور جستجو

روش‌های هوش مصنوعی دقت نتایجی را که می‌بینید در صفحه بهینه‌سازی موتور جستجو (SERP) ظاهر می‌شوند، هدایت می‌کنند. گوگل از الگوریتمی مبتنی بر یادگیری ماشینی برای ارائه نتایج باکیفیت به جستجوگران استفاده می‌کند و اکنون، سایر شرکت‌ها در بخش تجارت الکترونیک از تکنیک‌های مشابه هوش مصنوعی برای بهبود موتورهای جستجوی خود نیز استفاده می‌کنند.

مثال: شما با استفاده از یک موتور جستجوی محبوب، “چکمه های زنانه” را جستجو می کنید. روی نماد جستجو کلیک می کنید و صفحه ای از نتایج را می بینید که چکمه های زنانه را نشان می دهد. بسیاری از آن‌ها چکمه‌های زمستانی، چکمه‌های مجلسی، چکمه‌های بارانی و سایر پیشنهادات را ارائه می‌دهند، بنابراین تصمیم می‌گیرید که جستجوی خود را حتی بیشتر محدود کنید و «چکمه‌های زمستانی برای زنان» را تایپ کنید، سپس دوباره روی دکمه جستجو کلیک کنید تا لیستی از نتایج را انتخاب کنید.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

شرکت ها از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه خدمات مشتری با مشاهده اطلاعات برای مجموعه داده ها و پیش بینی روندهای آینده استفاده می کنند. مدیران مرکز تماس می توانند با استفاده از اطلاعات ارائه شده از طریق فناوری هوش مصنوعی در مورد تعداد کارمندان مورد نیاز برای کارکنان در یک روز یا هفته خاص تصمیم گیری کنند.

مثال: مدیر یک مرکز تماس، نرم افزار رایانه خود را بررسی می کند تا پیش بینی کند که شرکت ممکن است در آن روز چند تماس داشته باشد. او تصمیم می‌گیرد که چهار نفر را در کارمندان خود داشته باشد و بقیه را به تعطیلات برسانند.

مشاغل مشابه مدل سازی پیش بینی

اگر علاقه مند به استفاده از مدل های پیش بینی در نقش خود هستید، ممکن است یکی از این موقعیت های مرتبط را در نظر بگیرید:

۱ . برنامه ریز تقاضا

۲ . دانشمند داده

۳ . تحلیلگر داده

۴ . برنامه ریز مالی

۵ . تحلیلگر پیش بینی

۶ . دانشمند پیش بینی

۷ . تحلیلگر برنامه ریزی مالی

۸ . تحلیلگر کسب و کار

۹ . مدیر پیش بینی

۱۰ . تحلیلگر مدل‌سازی ریسک