پیش بینی های کمی چیست؟

راه اندازی یک کسب و کار یا کار در فروش نیاز به درک روشنی از اینکه چگونه گذشته کسب و کار شما می تواند آینده آن را تحت تاثیر قرار دهد، دارد. پیش‌بینی کمی یکی از راه‌هایی است که می‌توانید با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده، کسب‌وکارتان را به‌طور مؤثر ارزیابی کنید تا درباره فرصت‌های بالقوه آینده استنتاج کنید. چه در حال حرکت در کسب و کار خود باشید و چه سعی در پیش بینی آینده یک محصول خاص داشته باشید، درک پیش بینی کمی می تواند به شما کمک کند پیش بینی های فروش آینده را تجسم کنید و تصمیمات تجاری بهتری بگیرید.

در این مقاله از ایوسی، پیش‌بینی‌های کمی را تعریف می‌کنیم، در مورد اینکه چرا پیش‌بینی‌های کمی مهم هستند بحث می‌کنیم و نمونه‌هایی از روش‌هایی را که می‌توانید برای پیش‌بینی کمی استفاده کنید، ارائه می‌کنیم.

مطالب مرتبط: ۴ نوع مدل پیش بینی با مثال

پیش بینی کمی چیست؟

پیش‌بینی کمی یک فرآیند عینی و مبتنی بر داده است که کسب‌وکارها و فروشندگان می‌توانند از آن برای پیش‌بینی‌های دقیق برای هدایت تصمیمات تجاری آتی استفاده کنند. با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده فروش از گذشته، پیش‌بینی کمی به افراد و کسب‌وکارها این توانایی را می‌دهد تا درک بهتری از نحوه عملکرد و کارهایی که می‌توانند برای بهبود انجام دهند، داشته باشند.

یک کسب‌وکار ممکن است از روش‌های پیش‌بینی کمی برای ردیابی الگوهایی که در طول زمان ظاهر می‌شوند استفاده کند. با ردیابی گذشته خود و توجه به الگوهایی که با استفاده از پیش بینی کمی شکل می گیرد، یک فروشنده ممکن است متوجه شود که سود در زمستان کاهش می یابد و به عنوان مثال در بهار افزایش می یابد. این می تواند به آنها کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد تنظیم مجدد استراتژی خود برای نتایج ثابت تر بگیرند.

این همچنین به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا تعیین کنند که آیا باید ریسک‌های خاصی را بپذیرند و چگونه این ریسک‌ها ممکن است کسب‌وکارشان را بهبود بخشد. پیش‌بینی کمی به صاحبان کسب‌وکار نگاه عمیق‌تری به کسب‌وکارشان می‌دهد تا به آن‌ها کمک کند تصمیم بگیرند که آیا تصمیم‌هایی که می‌خواهند بگیرند قابل اجرا هستند و ارزش تلاش را دارند یا خیر.

مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟ (به علاوه چرا مهم است)

پیش بینی کمی با پیش بینی کیفی چه تفاوتی دارد؟

پیش بینی کمی و کیفی هر دو روشی هستند که می توانید برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کار از آنها استفاده کنید. تفاوت بین این دو بستگی به نوع اطلاعاتی دارد که استفاده می‌کنید و چگونه می‌توانید از آن برای پیش‌بینی درآمد آینده استفاده کنید. در اینجا تفاوت های کلیدی بین پیش بینی کمی و کیفی وجود دارد:

• پیش‌بینی کمی: این روش پیش‌بینی از داده‌های عینی و تجربی استفاده می‌کند که از قبل وجود دارد تا به پیش‌بینی‌های آموزش‌دیده‌ای برسد که می‌تواند به هدایت تصمیم‌های تجاری کمک کند. این بدان معناست که برای رسیدن به هر نتیجه از اطلاعات مشخصی استفاده خواهید کرد.

• پیش بینی کیفی: این روش پیش بینی از دانش و قضاوت متخصص به جای تحلیل آماری یا مبتنی بر داده برای پیش بینی استفاده می کند. برخی از نمونه‌های روش‌های پیش‌بینی کیفی شامل نظرات اجرایی و نظرسنجی مصرف‌کنندگان است. پیش بینی کیفی نیز بیشتر به نتیجه گیری بر اساس سایر عوامل خارج از داده ها مربوط می شود. این روش زمانی بسیار مفید است که صاحبان کسب و کار یا فروشندگان فرض می کنند که داده های آینده با هیچ روند قبلی مطابقت ندارند.

چرا پیش بینی کمی مهم است؟

بررسی داده ها و ایجاد استنباط با استفاده از پیش بینی کمی مهم است زیرا ارائه می دهد:

• عینیت: اعداد خنثی و عاری از هرگونه قضاوت ذهنی هستند. بررسی داده های تجربی استانداردی از عینیت را فراهم می کند که برای تصمیم گیری های مهم تجاری مفید است. این امر محاسبه پیش بینی های واقع بینانه را آسان تر می کند و اطمینان می دهد که اطلاعات قابل اعتماد هستند.

• قابلیت اطمینان: با ثبت و استفاده تحلیلگران از داده های دقیق در پیش بینی کمی، استنباط های انجام شده قابل اعتماد تر می شوند. پیش‌بینی کمی از اطلاعات موجود برای ارائه پیش‌بینی‌های قابل اعتماد و دقیق بر اساس تاریخچه تثبیت‌شده استفاده می‌کند. این امر به صاحبان مشاغل یا فروشندگان آسان تر می شود تا مناطق رشد را مشخص کنند.

• شفافیت: از آنجایی که داده ها دقیقاً عملکرد یک کسب و کار را منعکس می کنند، سطحی از شفافیت را ارائه می دهند که می تواند برای پیش بینی های کمی بسیار مفید باشد. سوابق جمع آوری شده تمام اطلاعات را به طور دقیق و آشکار ارائه می کنند که سطح وضوح بیشتری را برای تصمیم گیری های تجاری آینده فراهم می کند.

• پیش بینی پذیری: وقتی کسب و کارها تاریخچه خود را رصد می کنند و داده های خود را برای پیش بینی های کمی ثبت می کنند، شناسایی و پیش بینی روندها آسان تر می شود. با استفاده از این اطلاعات، کسب و کارها می توانند انتظارات واقع بینانه داشته باشند و اهداف خود را برای اندازه گیری رشد تنظیم کنند.

مطالب مرتبط: روش‌های پیش‌بینی: چیستی و نحوه انتخاب آنها

نمونه هایی از روش های پیش بینی کمی

روش های مختلفی وجود دارد که شرکت ها برای پیش بینی کمی استفاده می کنند. هر تکنیک پیش‌بینی از داده‌های جمع‌آوری‌شده به روشی منحصربه‌فرد برای پیش‌بینی‌های دقیق و متناسب با نیازهای یک کسب‌وکار استفاده می‌کند. از آنجایی که هر کسب‌وکاری نیازها و اهداف خاص خود را دارد، مدیران و پیش‌بینی‌کنندگان با یکدیگر همکاری می‌کنند تا در مورد نتایج مورد انتظار و اطلاعات مهم‌تر قبل از تصمیم‌گیری در مورد روش پیش‌بینی به توافق برسند.

برخی از عواملی که بر روش پیش‌بینی انتخاب شده تأثیر می‌گذارند عبارتند از:

• در دسترس بودن داده های تاریخی

• ارتباط داده ها

• تجزیه و تحلیل هزینه / سود روش پیش بینی انتخاب شده

• محدودیت های زمانی

مرتبط: راهنمای ایجاد پیش بینی کسب و کار (با مثال)

در اینجا چند نمونه از روش های پیش بینی کمی آورده شده است:

روش ساده لوحانه

روش ساده‌لوحانه پیش‌بینی‌های آینده را با پیش‌بینی نتایج مشابه با داده‌های جمع‌آوری‌شده از گذشته، پایه‌گذاری می‌کند. این روش روندهای فصلی یا هر الگوی دیگری را که ممکن است در داده های جمع آوری شده به وجود بیاید، در نظر نمی گیرد. این ساده ترین روش پیش بینی است و اغلب برای آزمایش دقت روش های دیگر استفاده می شود.

به عنوان مثال، اگر یک کسب و کار در یک سال ۵۰۰ میلیون تومان درآمد داشته باشد، انتظار دارند که در سال بعد دقیقاً ۵۰۰ میلیون تومان درآمد داشته باشد. محاسبات استفاده شده توسط روش ساده و بی تکلف، روندهای چرخه ای را در نظر نمی گیرند، بلکه بر اساس اطلاعات موجود، ساده ترین برآورد را انجام می دهند.

روش خط مستقیم

روش خط مستقیم فروش آتی را محاسبه می کند و در عین حال رشد بالقوه آینده را نیز در نظر می گیرد. این یکی از ساده‌ترین روش‌ها برای پیش‌بینی کمی است، زیرا فقط به یک تخمین معقول از رشد مورد انتظار نیاز دارد که اغلب از رشد درآمد گذشته به عنوان مثال استفاده می‌کند.

برای محاسبه پیش‌بینی خط مستقیم، درآمد فروش دوره قبل را در نظر بگیرید و آن را در دوره مجاور اعمال کنید. بسته به رشد تجربه شده در گذشته، یک کسب و کار می تواند با استفاده از معادله زیر پیش بینی معقولی برای آینده داشته باشد:

درآمد فروش دوره قبل x ( 1 + نرخ رشد تخمینی) = درآمد دوره بعدی

از اعشار برای نشان دادن نرخ رشد استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر یک کسب و کار در یک دوره معین ۵۰۰ میلیون تومان درآمد داشته باشد، معادل ۳٪ نسبت به دوره قبل، معادله دوره زیر به این صورت خواهد بود:

۵۰۰,۰۰۰,۰۰۰ تومان * ۱.۰۳ = ۵۱۵,۰۰۰,۰۰۰ تومان

در اینجا، ۳٪ در معادله بالا ۰.۰۳ می شود. با استفاده از روش خط مستقیم، این کسب‌وکار می‌تواند به طور منطقی انتظار داشته باشد که بر اساس فروش و رشد قبلی خود، ۵۱۵ میلیون تومان برای دوره بعد کسب کند.

شاخص فصلی

روش شاخص فصلی برای پیش‌بینی کمی، داده‌های موجود را تجزیه و تحلیل می‌کند، در حالی که محاسبات را برای هر الگوی فصلی که ظاهر می‌شود، در نظر می‌گیرد. با جدا کردن داده ها بر اساس سال و فصل شروع کنید. رایج‌ترین فصل‌هایی که با داده‌ها مشخص می‌شوند، چهارم هستند:

• Q1: دی، بهمن و اسفند

• Q2: فروردین، اردیبهشت و خرداد

• Q3: تیر، مرداد و شهریور

• Q4: مهر، آبان و آذر

برای انجام یک پیش‌بینی شاخص فصلی، با محاسبه داده‌ها برای هر فصل در یک دوره زمانی خاص شروع کنید. سپس، هر مجموعه از ربع های تراز را با هم جمع کنید و هر عدد را بر تعداد کل سال هایی که در حال تجزیه و تحلیل هستید، تقسیم کنید. این به شما شاخص فصلی را برای هر سه ماهه می دهد. به عنوان مثال، برای به دست آوردن شاخص فصل برای سه ماهه اول، اعداد Q1 را با هم جمع کرده و بر تعداد سال ها تقسیم می کنید.

فرض کنید یک شرکت در طول دو سال به شرح زیر عمل کرده است:

• سال ۱: Q1 (63)، Q2 (75)، Q3 (132)، Q4 (45)

• سال ۲: Q1 (57)، Q2 (80)، Q3 (110)، Q4 (60)

شاخص فصلی برای هر سه ماهه خواهد بود:

• Q1: ۶۰

• Q2: ۷۷.۵

• Q3: ۱۲۱

• Q4: ۵۲.۵

سپس از این شاخص ها برای محاسبه و پیش بینی پیش بینی ها در حالی که فصلی بودن در نظر گرفته می شود، استفاده می شود.

روش نرخ اجرای درآمد

می‌توانید از روش نرخ اجرای درآمد برای تخمین درآمدی که یک کسب‌وکار در بازه زمانی طولانی‌تری انتظار دارد استفاده کنید. این روش اغلب برای پروژه فروش سالیانه برای نشان دادن عملکرد سالانه با استفاده از پیش بینی های دوره های کوچکتر در طول سال استفاده می شود. این دوره‌های کوچک‌تر می‌توانند گروه‌هایی از ماه‌ها، فصل‌های مالی یا سایر بلوک‌های زمانی باشند که پیش‌بینی‌کننده تصمیم می‌گیرد. روش نرخ اجرا با این فرض عمل می کند که نرخ فروش فعلی ادامه خواهد داشت و از این الگو به عنوان مبنایی برای پیش بینی درآمد در یک دوره طولانی استفاده می کند.

برای مثال، با استفاده از روش نرخ اجرای درآمد، کسب‌وکاری که در سه‌ماهه اول ۷۰ میلیون تومان درآمد داشته است، انتظار دارد برای هر سه‌ماهه بعدی این مبلغ را به دست آورد. از آنجا که چهار فصل در سال وجود دارد، درآمد مورد انتظار سال ۲۸۰ میلیون تومان خواهد بود. این به این دلیل است که انتظارات سود ثابت می ماند و سپس برای پیش بینی درآمد در طول یک سال استفاده می شود.

روش میانگین متحرک

روش میانگین متحرک روندهای بلندمدت را با محاسبه میانگین زیرمجموعه ای که نشان دهنده مدت زمان طولانی است، پیش بینی می کند. محاسبه میانگین متحرک با استفاده از هر زیر مجموعه ای از داده ها، معمولاً در گروه های سه ساله، چهار ساله یا پنج ساله امکان پذیر است.

به عنوان مثال، کسب و کاری را در نظر بگیرید که در یک دوره شش ساله سودهای زیر را به دست آورده است:

• سال اول: ۴ میلیارد تومان

• سال دوم: ۶ میلیارد تومان

• سال سوم: ۳.۵ میلیارد تومان

• سال چهارم: ۷ میلیارد تومان

• سال پنجم: ۴ میلیارد تومان

• سال ششم: ۵ میلیارد تومان

با محاسبه میانگین ها برای هر زیر مجموعه دو سال، می توانید میانگین های متحرک زیر را پیدا کنید:

• سال ۱ و ۲: ۵ میلیارد تومان

• سال ۳ و ۴: ۵.۲۵ میلیارد تومان

• سال ۵ و ۶: ۴.۵ میلیارد تومان

میانگین‌های متحرک نقاط طرحی را ایجاد می‌کنند که پیش‌بینی‌کنندگان می‌توانند از آن برای مدل‌سازی رشد درآمد و استنتاج درباره درآمدی که در آینده انتظار دارند استفاده کنند.