پیش بینی کمی در مقابل پیش بینی کیفی

هدف اکثر کسب و کارها پیش بینی رویدادهای آینده است تا بتوانند اهدافی را تعیین کرده و برنامه ریزی کنند. پیش بینی کمی و کیفی دو روش اصلی هستند که سازمان ها برای توسعه پیش بینی ها از آنها استفاده می کنند. درک اینکه چگونه این دو نوع پیش‌بینی متفاوت هستند می‌تواند به شما کمک کند تصمیم بگیرید که چه زمانی از هر یک برای توسعه پیش‌بینی‌های قابل اعتماد استفاده کنید.

در این مقاله از ایوسی، پیش‌بینی کمی و پیش‌بینی کیفی را تعریف می‌کنیم و مزایا و معایب هر روش را به اشتراک می‌گذاریم.

پیش بینی کمی چیست؟

پیش بینی کمی عمل پیش بینی های تجاری با استفاده از اعداد دقیق است. برای مثال، یک مدیر پارک موضوعی ممکن است با بررسی داده‌های آن آخر هفته در پنج سال گذشته، فروش بلیط را در تعطیلات آخر هفته پیش‌بینی کند. هنگام ارزیابی اطلاعات برای پیش‌بینی کمی، می‌توانید داده‌های اخیر را برای تصویری دقیق‌تر از روندهای آتی وزن کنید. در اینجا برخی از انواع رایج پیش بینی کمی آورده شده است:

• روش ساده لوحانه: کسب و کارها داده های تاریخی را بررسی می کنند و فرض می کنند رفتار آینده منعکس کننده رفتار گذشته است.

• روش مستقیم: کسب‌وکارها رشد اخیر را ارزیابی می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند که چگونه رشد ممکن است بر داده‌ها تأثیر بگذارد.

• شاخص فصلی: کسب و کارها داده های تاریخی را برای یافتن الگوهای فصلی تجزیه و تحلیل می کنند.

• روش میانگین متحرک: کسب و کارها میانگین ها را در یک دوره زمانی بزرگ تعیین می کنند.

بیشتر بخوانید: پیش بینی های کمی چیست؟

مزایا و معایب پیش بینی کمی

در زیر برخی از مزایا و معایب پیش بینی کمی آورده شده است.

مزایای پیش بینی کمی

در اینجا لیستی از مزایای پیش بینی کمی آمده است:

پیش بینی های جامعی را ارائه می دهد

پیش‌بینی کمی تمام اطلاعات مرتبط، حتی نقاط داده‌ای که ممکن است گیج‌کننده یا نامطلوب به نظر برسند را در بر می‌گیرد. برخلاف پیش‌بینی کیفی، پیش‌بینی کمی عینی است و تاریخ را بدون توضیح جهش‌های غیرمنتظره یا افت معیارها ارج می‌نهد. این می تواند به شما در درک و آماده شدن برای هر دو حالت بهترین و بدترین حالت در آینده کمک کند.

از تکنولوژی استفاده می کند

ابزارهای فناوری مانند صفحات گسترده و نرم افزار می توانند به سازماندهی و تفسیر داده های شما در طول پیش بینی کمی کمک کنند. این ابزارها می‌توانند انجام پیش‌بینی کمی را ساده و سریع کنند و ممکن است به شما برای نتیجه‌گیری پیشرفته‌تر قدرت دهند. به عنوان مثال، می‌توانید نرم‌افزاری را به سیستم نقطه‌فروشی خود متصل کنید تا پیش‌بینی‌ها را خودکار کند و نیازهای کارکنان و موجودی را برآورد کند.

الگوها را شناسایی می کند

پیش بینی کمی از آمار برای تشخیص الگوهای فروش، تقاضا، رفتار مصرف کننده و هزینه ها استفاده می کند. این الگوها ممکن است استراتژی کسب و کار شما را مشخص کند، به شما در تنظیم استانداردهای عملکرد کمک کند و شما را برای تجزیه و تحلیل و کاهش ریسک تجهیز کند. به عنوان مثال، گزارش های کمی ممکن است افزایش تصادفات محل کار را در طول ماه های زمستان نشان دهد. برای محافظت از تیم خود، ممکن است ساعات کاری را طوری تنظیم کنید که آنها فقط در طول روز کار کنند و تجهیزات آسیب دیده از آب و هوا را تعمیر کنند.

ممکن است ذینفعان خارجی را تحت تاثیر قرار دهد

اعداد مشخص ممکن است به عنوان پشتیبان قوی تری عمل کنند زمانی که شما در تلاش برای جذب سهامداران خارجی مانند سرمایه گذاران، مشتریان یا مطبوعات هستید. این داده ها می توانند به عنوان مدرک غیرقابل انکار موفقیت محصول شما باشند. از آنجایی که این افراد خارج از سازمان هستند و ممکن است ارتباط شخصی با روایت شما نداشته باشند، ارقام عددی عینی ممکن است راحت تر از خلق و خوی، ادراکات و عقاید آنها را تحت تأثیر قرار دهند.

دقت را تضمین می کند

پیش‌بینی کمی بر واقعیت‌ها متکی است، بنابراین خطر کمتری برای اطلاعات نادرست یا متورم را نشان می‌دهد. برای مثال، اگر در حال ارزیابی عملکرد کارکنان برای تعیین اهداف بهره وری در سال آینده هستید، ممکن است نظرسنجی های شخصی را با گزارش های تحویل تکمیل کنید. نظرسنجی های شخصی ممکن است نشان دهد که یک کارمند در مورد بهره وری خود چه احساسی دارد، اما داده های کمی از گزارش های تحویل ممکن است با داده های عددی که می تواند ادعاهای آنها را تأیید یا در تضاد است، با سوگیری شخصی مقابله کند.

معایب پیش بینی کمی

در اینجا برخی از معایب پیش بینی کمی آورده شده است:

ممکن است فاقد جزئیات باشد

پیش بینی کمی مدل های ساده ای از سناریوهای بالقوه ارائه می دهد، اما این پیش بینی ها معمولاً محدودیت هایی دارند. آنها فقط داده هایی را در نظر می گیرند که در زمان گزارش در دسترس هستند، بنابراین ممکن است از حجم نمونه کوچکی کار کنند. برای ارائه پیش‌بینی‌های کمی جامع‌تر، سعی کنید تا جایی که می‌توانید تاریخچه را بگنجانید و برای افزایش دقت، داده‌های مرتبط بیشتری را وزن کنید.

ممکن است تفسیر آن دشوار باشد

از آنجا که این پیش‌بینی‌ها فقط نتایج عددی را منعکس می‌کنند، ممکن است برون‌یابی معنا از آنها چالش‌برانگیز باشد. پیش‌بینی‌های کمی توضیح می‌دهند که چه اتفاقی افتاده است، اما زمینه یا شهود را در نظر نمی‌گیرند. برای درک کامل داده های تاریخی، ممکن است جفت کردن پیش بینی کمی با پیش بینی کیفی مفید باشد. بینش هر فرآیند ممکن است به یکدیگر اطلاع دهد و به عنوان راهنمای جامع تری برای تصمیم گیری شما عمل کند.

می تواند پرهزینه باشد

پیش‌بینی کمی می‌تواند فرآیند پرهزینه‌ای باشد. بسیاری از کسب و کارها کارکنان زیادی را برای جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده های عددی استخدام می کنند. اگر می خواهید یک تحلیل عمیق با پشتوانه تحقیقات انجام دهید، ممکن است هزینه های سربار بالایی داشته باشید. می‌توانید با ساده‌سازی پیش‌بینی‌ها و استفاده از نرم‌افزار برای خودکارسازی فرآیندهایتان، هزینه‌های خود را کاهش دهید.

مرتبط: مزایا و معایب پیش بینی فروش (با تعاریف و انواع)

پیش بینی کیفی چیست؟

پیش‌بینی کیفی عمل پیش‌بینی فعالیت تجاری و رفتار مصرف‌کننده با استفاده از احساسات، ایده‌ها و قضاوت‌ها به جای اعداد است. این نظرات ممکن است از سوی کارشناسان صنعت، مدیران اجرایی، کارکنان یا مصرف کنندگان باشد. برخی از روش های رایج پیش بینی کیفی عبارتند از:

• روش دلفی: کارشناسان پیش بینی های خود را در یک میزگرد به اشتراک می گذارند.

• نظرات اجرایی: مدیریت بالاتر از شهود برای تصمیم گیری استفاده می کند.

• نظرسنجی داخلی: کارمندانی که با مشتری روبرو هستند، بینش هایی را در مورد مشتریان به اشتراک می گذارند.

• تحقیقات بازار: مشتریان ترجیحات خود را گزارش می کنند و به سوالات پاسخ می دهند

بیشتر بخوانید: پیش بینی کیفی چیست؟ تعریف و روش هایی که می توانید استفاده کنید

مزایا و معایب پیش بینی کیفی

در اینجا برخی از مزایا و معایب پیش بینی کیفی آورده شده است:

مزایای پیش بینی کیفی

در اینجا لیستی از مزایای پیش بینی کیفی آمده است:

رفتار مصرف کننده را پیش بینی می کند

از آنجایی که افکار و احساسات اغلب رفتار مصرف کننده را تحریک می کنند، پیش بینی کیفی ممکن است درک بهتری از الگوهای فروش به شما ارائه دهد. پیش‌بینی کیفی اغلب بر شواهد حکایتی از تاریخ برای پیش‌بینی رویدادهای آینده متکی است. به عنوان مثال، اگر معمولاً بین نرخ های کم بیکاری و افزایش هزینه های مصرف کننده در فصل تعطیلات همبستگی وجود دارد، خرده فروشان ممکن است از این داده ها برای پیش بینی فروش تعطیلات آتی خود استفاده کنند.

مطالب مرتبط: ۶ روش پیش بینی فروش برای کمک به پیش بینی فروش آینده

امکان تفسیر را فراهم می کند

پیش‌بینی کیفی محققان را تشویق می‌کند تا قضاوت خود را در مورد داده‌های موجود به کار گیرند. این ممکن است به شما کمک کند به نتایج واضح تری برسید و بینش ها را مستقیماً در کار خود اعمال کنید. شما ممکن است پیش بینی های خود را با استفاده از اطلاعات مربوط به صنعت و رقبای خود، زمینه سازی کنید. انعطاف‌پذیری که این روش به شما می‌دهد ممکن است منجر به ایده‌های نوآورانه‌تر شود، زیرا به داده‌های عددی محدود نمی‌شوید.

داده های ناقص را تکمیل می کند

اگر داده های در دسترس یا ناموجود دارید، می توانید از پیش بینی کیفی برای اطلاع از تصمیمات خود استفاده کنید. اگر روی فناوری جدید کار می کنید یا وارد یک بازار دست نخورده شده اید، این ممکن است مفید باشد. برای مثال، ممکن است از گروه‌های متمرکز یا نظرسنجی‌ها برای مطالعه نحوه واکنش مصرف‌کنندگان به محصولات یا ایده‌های جدید استفاده کنید. پیش‌بینی کیفی می‌تواند به شما کمک کند ایده‌های خود را زودتر به ذینفعان ارائه دهید تا به دنبال بودجه، پشتیبانی و اثبات اجتماعی باشید.

درک جامعی ارائه می دهد

داده‌های کیفی می‌توانند مفاهیمی را که اعداد آن را درک نمی‌کنند، به اشتراک بگذارند. تحلیل کمی ممکن است تغییری را در فروش در سال گذشته نشان دهد، اما پیش‌بینی کیفی ممکن است دلیل آن را نشان دهد. این زمینه ممکن است تصمیمات تجاری شما را بهتر اطلاع دهد و درک شما از رفتار بازار را تقویت کند. به عنوان مثال، یک شرکت تولیدی ممکن است از پیش‌بینی کیفی استفاده کند تا نشان دهد مصرف‌کنندگان خواهان سرگرمی‌های خوش‌بینانه هستند که آنها را در خلق و خوی خوب قرار می‌دهد. این می تواند داده های کمی را تکمیل کند که نشان دهنده کاهش بینندگان در برنامه های درام و ترسناک است.

قابل دسترسی باشد

پیش‌بینی کیفی به دلیل تعریف انعطاف‌پذیر آن می‌تواند در دسترس و ارزان باشد. به عنوان مثال، یک جلسه طوفان فکری با مدیران اجرایی و سهامداران می تواند منجر به یک پیش بینی کیفی شود. همچنین می‌توانید از کارمندانی که با مشتری روبرو هستند نظرسنجی کنید تا پیش‌بینی‌هایی ایجاد کنید، زیرا این حرفه‌ای‌ها مستقیماً با مشتریان تعامل دارند و ممکن است بینشی در مورد نیازهای آنها داشته باشند. در مقایسه با پیش بینی کمی، پیش بینی کیفی می تواند یک راه حل اقتصادی باشد.

معایب پیش بینی کیفی

در اینجا برخی از اشکالات پیش بینی کیفی آورده شده است:

می تواند سوگیری شخصی را دعوت کند

حذف علایق و احساسات موجود از ارزیابی داده های کیفی ممکن است چالش برانگیز باشد. بسیاری از متخصصان ادراک انتخابی را تجربه می کنند، یک رفتار روانی که در آن فرد اطلاعاتی را که انتظارات فعلی او را پیچیده می کند، نادیده می گیرد. برای مثال، اگر یک پیش‌بینی کیفی که سطوح بهره‌وری سال آینده را در یک کارخانه تولیدی پیش‌بینی می‌کند، تغییرات اخیر در دسترس بودن یک کارمند را نادیده بگیرد، ممکن است این پیش‌بینی بیش از حد بلندپروازانه باشد. در نتیجه، مدیر ممکن است اهداف غیر واقعی را تعیین کند. برای به حداقل رساندن سوگیری، دیدگاه های زیادی را درگیر کنید و پیش بینی کیفی خود را با گزارش های کمی تکمیل کنید که می تواند انتظارات شما را تأیید کند.

بیشتر بخوانید: نحوه محاسبه تعصب پیش بینی و چرایی اهمیت آن

خطر خطا را افزایش می دهد

از آنجایی که پیش‌بینی کیفی می‌تواند ذهنی باشد، خطای انسانی ممکن است. این داده ها اغلب به نظرات کارشناسان صنعت متکی است و این متخصصان ممکن است در حال مطالعه ایده های جدید یا توسعه نظریه های خود در زمان واقعی باشند. به همین دلیل، ممکن است پیش‌بینی‌های کیفی گاهی اوقات نادرست باشند. برای کاهش این خطر، کارشناسان را با دقت انتخاب کنید و هدف خود را انجام تحقیقات تکمیلی خود برای بررسی صحت هر گونه فرضی کنید.

می تواند در برابر شرایط غیر منتظره آسیب پذیر باشد

رویدادهای پیش بینی نشده می تواند داده های کیفی را بی فایده کند. متغیرهایی مانند آب و هوا، وضعیت اقتصادی و فعالیت های دولتی همیشه در نوسان هستند و تغییرات ناگهانی در این شرایط ممکن است بر دقت پیش بینی کیفی تأثیر بگذارد. برای اطمینان از اینکه پیش‌بینی‌های شما شرایط فعلی را در نظر می‌گیرند، برای جمع‌آوری نظرات به‌روز و ایجاد راه‌حل‌های سریع مانند نظرسنجی دیجیتال در پاسخ به تغییرات، با کارشناسان در تماس باشید.