Wenn neue und bestehende Unternehmen über eine visuelle Referenz verfügen, die einen Überblick über erwartete Ergebnisse und Trends bietet, funktionieren sie tendenziell besser. Bei der Zukunftsplanung beziehen erfolgreiche Unternehmen häufig Prognosemodelle ein.
In diesem Artikel sehen wir uns an, wie die gängigsten Arten von Prognosemodellen in der Wirtschaft verwendet werden, und erhalten einen Überblick darüber, wie grundlegende Modelle wie das Zeitreihenmodell erstellt werden.
Was sind Prognosemodelle?
Prognosemodelle sind eines von vielen Werkzeugen, die von Unternehmen verwendet werden, um Verkäufe, Angebot und Nachfrage, Verbraucherverhalten und andere Ergebnisse vorherzusagen. Diese Modelle sind besonders nützlich in den Bereichen Vertrieb und Marketing. Unternehmen verwenden a Vielzahl von Prognosemethoden die unterschiedliche Informationen liefern. Der Reiz der Verwendung von Prognosemodellen, von einfach bis komplex, ergibt sich aus der visuellen Referenz der erwarteten Ergebnisse.
Arten von Prognosemodellen
Während es zahlreiche Methoden zur Vorhersage von Geschäfts- und Finanzergebnissen gibt, gibt es vier Haupttypen von Modellen oder Methoden, die Unternehmen verwenden, um zukünftige Aktionen vorherzusagen. Anhand der folgenden Beispiele gängiger Prognosemodelle erhalten Sie ein besseres Verständnis dafür, wie Unternehmen diese Methoden einsetzen, um ihre Geschäftspraktiken zu verbessern und das Kundenerlebnis:
- Zeitreihen-Prognosemodelle
- Ökonometrisches Modell
- Werturteilendes Prognosemodell
- Die Delphi-Methode
# 1. Zeitreihen-Prognosemodells
Dies ist eine der Arten von Prognosemodellen, die sich auf historische Daten stützen, um genaue Prognosen zu liefern. Wenn Sie verstehen, wie Variablen im Laufe der Zeit (Stunden, Wochen, Monate oder Jahre) interagieren, können Sie Datenmuster effektiver visualisieren.
Während es verschiedene Methoden zum Erstellen von Zeitreihen-Prognosemodellen gibt, können Sie Ergebnisse schätzen, indem Sie die Erkenntnisse aus aktuellen Analysedaten nutzen, indem Sie diesen groben Schritten in einer Tabelle folgen:
- Halten Sie Ihre zeitbasierten Daten bereit (Zeitreihen und Wertereihen).
- Geben Sie in der ersten Spalte die zusammengestellten Daten zum Zeitpunkt oder zur Dauer ein.
- Geben Sie in der nächsten Spalte die verbleibenden Werte ein, die Sie prognostizieren möchten.
- Wählen Sie relevante Daten aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Daten, dann auf die Prognosegruppe und schließlich auf das Prognoseblatt.
- Greifen Sie auf das Blatt zu und wählen Sie dann zwischen einem Liniendiagramm und einem Balkendiagramm.
- Bestimmen Sie Ihr Enddatum im Feld Prognoseende und klicken Sie auf Erstellen.
Nachdem Sie Ihre Zeitreihen-Prognosemodelle erstellt haben, müssen Sie sie interpretieren, um die besten Vorhersagen für die Zukunft Ihres Unternehmens zu treffen.
#2. Ökonometrisches Modell
Ökonomen verwenden häufig ein ökonometrisches Prognosemodell, um Prognosen zu erstellen Änderungen in Angebot und Nachfrage, sowie Preisänderungen. Während des gesamten Erstellungsprozesses fließen in diese Modelle komplexe Daten und Erkenntnisse ein. Diese Art von statistisches Modell, wie der Name schon sagt, ist nützlich, um zukünftige wirtschaftliche Entwicklungen zu prognostizieren.
Die Grundstruktur eines solchen Prognosemodells ist wie folgt:
- Bestimmen Sie Ihre unabhängigen und abhängigen Variablen. Welche Wirtschaftsbeziehung wollen Sie auf den Prüfstand stellen? Sie könnten zum Beispiel fragen: „Wirkt X auf Y?“
- Erstellen Sie eine Hypothese, um diese Beziehung auf die Probe zu stellen. Betrachten Sie andere Variablen, die „Y“ beeinflussen könnten, und bezeichnen Sie sie mit „Z“, auch als Kontrollvariablen bekannt.
- Sammeln Sie den Datensatz, der „Y“, „Z“ und „X“ enthält.
- Zeichnen Sie diese Daten, um zu sehen, ob es Anomalien oder Ausreißer gibt.
- Bestimmen Sie, ob die Beziehung zwischen „Y“ und „X“ linear, quadratisch oder eine andere Art von Beziehung ist.
- Berechnen Sie die Transformationen mit einer Ihnen vertrauten mathematischen Methode.
- Interpretieren Sie den Einfluss von „Y“ auf „X“. Was bedeutet „X“ in Bezug auf Ihre Hypothese?
Um Ihre Ergebnisse weiter zu analysieren, fügen Sie dieser Regression die „W“-Variablen hinzu.
#3. Ermessensprognosemodell
Um Vorhersagen zu treffen, verwenden verschiedene Beurteilungsprognosemodelle subjektive und intuitive Daten. Beispielsweise gibt es Zeiten, in denen keine Daten als Referenz verfügbar sind. Wenn Sie ein neues Produkt auf den Markt bringen oder mit volatilen Marktbedingungen umgehen, sind urteilende Prognosemodelle praktisch.
Einige Merkmale von Urteilsmodellen sind wie folgt:
- Geht das Problem von einem subjektiven, eigensinnigen Standpunkt aus an.
- Es werden bestimmte Variablen angenommen.
- Es hat Grenzen.
- Durch die Einbeziehung zusätzlicher Informationen verbessert sich die Genauigkeit.
Diese Form des Prognosemodells ist im Bereich Forschung und Entwicklung äußerst nützlich. Fokusgruppen und Expertengremien können Erkenntnisse liefern, die kein Computermodell bieten kann. Unternehmen könnten zum Beispiel ihre Richtung besser analysieren, während sie spezifische Produktmerkmale entwickeln, indem sie eine Gruppe von Personen darüber befragen, wonach sie in einem Produkt suchen.
#4. Das Delphi-Modell
Diese Methode wird häufig verwendet, um Trends auf der Grundlage von Informationen zu prognostizieren, die von einem Expertengremium bereitgestellt werden. Dieses Verfahren basiert auf der Delphi-Methode, die sich mit dem Orakel von Delphi befasst. Es wird angenommen, dass Antworten, die von einer Gruppe produziert werden, nützlicher und unvoreingenommener sind als Antworten, die von einer einzelnen Person angeboten werden. Die Gesamtzahl der beteiligten Runden kann je nach den Zielen der Forscher in der Organisation oder Gruppe variieren.
Diese Experten beantworten in Runden eine Reihe von Fragen, die schließlich zu der „richtigen Antwort“ führen, nach der ein Unternehmen sucht. Die Genauigkeit der Informationen verbessert sich mit jeder Runde, da die Experten ihre früheren Annahmen angesichts neuer Informationen, die von anderen Mitgliedern des Gremiums bereitgestellt wurden, revidieren. Das Verfahren endet, wenn eine vorbestimmte Metrik erfüllt ist.
Die folgenden Schritte können Sie unternehmen, um Ihre eigenen Urteilsprognosemodelle zu erstellen:
#1. Wählen Sie einen Moderator.
Berücksichtigen Sie die Neutralität der Person und die Forschungserfahrung der Person, bevor Sie einen Moderator auswählen, der die Diskussion leitet. Diese Position könnte beispielsweise vom Leiter Forschung und Entwicklung gewählt werden.
#2. Wählen Sie Ihre Spezialisten aus
Wenn ein Unternehmen Forschung zu einem Produkt durchführt, das noch nicht auf dem Markt ist, verlässt es sich auf ein Gremium anonymer Experten, um Feedback zu geben. Experten können alle sein, die über umfangreiche Kenntnisse zu einem bestimmten Thema verfügen. Im Fall der Entwicklung eines neuen Schwimmprodukts kann ein Unternehmen beispielsweise Ausbilder oder Sicherheitsexperten auf diesem Gebiet kontaktieren. Sie könnten sich sogar an Profisportler oder langjährige Kunden wenden, die ähnliche Artikel verwenden.
#3. Geben Sie das Problem an
Unternehmen, die ein Problem beheben möchten, müssen zunächst die Einzelheiten der Situation sowie alle wesentlichen Details offenlegen, die ihnen helfen, eine fundierte Schlussfolgerung zu ziehen. So ist sichergestellt, dass jeder weiß, was von ihm erwartet wird. Unternehmen möchten möglicherweise eine neuartige Monoflosse mit Merkmalen entwickeln, die keiner ihrer Konkurrenten versucht hat.
#4. Die erste Fragerunde
Diese erste Reihe von Fragen führt in das Thema ein und leitet die Diskussion ein. Die Experten lesen die Informationen, geben anonymes Feedback und senden es an den Moderator zurück.
#5. Zweite Fragerunde
Nach Überprüfung der Antworten des Gremiums, Bearbeitung des Inhalts, Herausfiltern irrelevanter Daten und Durchsuchen des Inhalts nach allgemeinen Themen stellt der Moderator dem Gremium neue Informationen zur Verfügung. Mitglieder des Gremiums können frühere Antworten anonym studieren und eine Antwort auf die Aussage eines anderen basierend auf dem neuen Wissen erneut einreichen. Sie ärgern ihre Antworten an den Moderator.
#6. Dritte Fragerunde
Vor dem Versenden der Umfragen an das Panel überprüft der Moderator die neuen Antworten und filtert das angebotene Material ein letztes Mal. Das Verfahren kann jedoch wiederholt werden, bis ein breiter Konsens erreicht ist, was drei oder vier Iterationen erfordern könnte.
#7. Handeln Sie etwas
Sobald die Forscher genügend Informationen gesammelt haben, können sie mit allen Plänen fortfahren, um ihre Ergebnisse in die Tat umzusetzen. Dies kann der Beginn der Entwicklung neuer Produkte oder der Beginn der Herstellung eines Artikels sein, bei dem sie sich nicht sicher sind.
Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI)
Unternehmen im Technologiebereich nutzen Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), um einen bestimmten Wachstumsbereich zu prognostizieren. Unter Verwendung mathematischer Algorithmen liefern diese Prognosemodelle also bemerkenswert präzise Ergebnisse. Die Technologie, die der künstlichen Intelligenz zugrunde liegt, antizipiert ein breites Spektrum an Benutzerergebnissen und hilft bei der Generierung von Vorschlägen, die Ihnen gefallen könnten, die auf bestimmten Websites angezeigt werden.
Hier sind einige Beispiele für gängige Prognosemethoden der künstlichen Intelligenz:
#1. Produkt- und Inhaltsempfehlungen
Große Online-Organisationen nutzen KI, um das Kundenverhalten auf ihren Websites vorherzusagen, einschließlich der Möglichkeit eines zukünftigen Kaufs. Darüber hinaus erhalten Website-Benutzer empfohlene Produkte durch einen Prozess, der als „kollaboratives Filtern“ bekannt ist und das Clustern und Interpretieren von Verbraucherdaten in Verbindung mit Profilinformationen und demografischen Daten umfasst. Mehr Daten führen also zu besseren Ergebnissen.
Angenommen, Sie surfen auf einer beliebten Online-Einkaufsseite und stoßen auf ein Brettspiel namens „Fender Bender“. Wenn Sie zum Ende der Webseite gehen, werden Sie sehen, dass verwandte Spiele vorgeschlagen wurden, basierend auf Personen, die Fender Bender mögen.
#2. Suchmaschinengenauigkeit
Methoden der künstlichen Intelligenz steuern die Genauigkeit der Ergebnisse, die Sie auf der Seite zur Suchmaschinenoptimierung (SERP) sehen. Google verwendet einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um den Suchenden hervorragende Ergebnisse zu bieten, und andere Unternehmen im E-Commerce-Sektor verwenden ebenfalls ähnliche Techniken der künstlichen Intelligenz, um ihre Suchmaschinen zu verbessern.
Angenommen, Sie verwenden eine bekannte Suchmaschine, um nach „Stiefel für Damen.“ Wenn Sie auf das Suchsymbol klicken, werden Sie zu einer Seite mit Ergebnissen weitergeleitet, die Damenstiefel enthalten. Viele von ihnen bieten Winterstiefel, elegante Stiefel, Regenstiefel und andere Ideen, sodass Sie Ihre Suche noch weiter verfeinern können, indem Sie „Winterstiefel für Damen“ eingeben und dann erneut auf die Suchschaltfläche klicken, um eine besser kuratierte Ergebnisliste anzuzeigen.
#4. Vorausschauende Analytik
Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um den Kundenservice zu verbessern, indem sie Datensätze analysieren und zukünftige Trends antizipieren. Anhand der von der KI-Technologie bereitgestellten Informationen können Callcenter-Manager beurteilen, wie viel Personal für einen bestimmten Tag oder eine bestimmte Woche benötigt wird.
Beispielsweise überprüft ein Call-Center-Manager seine Computersoftware, um zu sehen, wie viele Anrufe die Organisation an diesem Tag erhalten kann. Also beschließt er, vier Arbeiter einzustellen und dem Rest der Crew den Tag frei zu nehmen.
Zusammenfassung
Prognosemodelle ermöglichen es einem Unternehmen, die notwendigen Schritte zu unternehmen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, indem sie entscheidendes Wissen über zukünftige Ereignisse, einschließlich ihrer Häufigkeit und Größe, liefern. Prognosen können qualitativ oder quantitativ sein, abhängig von den gesammelten Informationen und ihrer Natur, die normalerweise subjektiv oder objektiv ist und daher auf mathematischen Berechnungen oder überhaupt keinen mathematischen Berechnungen beruht.
Daher entscheidet das Management nach Ansicht des Unternehmens über die besten anzuwendenden Prognosemodelle. Sie ist abhängig von internen und externen Elementen sowie davon, ob die externen Faktoren kontrollierbar sind oder nicht. Staatliche Vorschriften, Wettbewerbsstrategien, Naturkatastrophen und andere unkontrollierbare Umstände können Beispiele für unkontrollierbare Faktoren sein.
Häufig gestellte Fragen zu Prognosemodellen
Welche zwei Kategorien von quantitativen Prognosemodellen gibt es?
Die zwei Kategorien quantitativer Modelle umfassen Zeitreihenmodelle und Kausalmodelle.
Welche Art von Prognoseansatz, qualitativ oder quantitativ, ist besser?
Obwohl sich quantitative Techniken als genauer als qualitative Techniken erwiesen haben, können sie nicht in allen Fällen eingesetzt werden, insbesondere wenn keine qualitativ hochwertigen und zuverlässigen historischen Daten verfügbar sind.
Wie erklären Sie sich die Prognosegenauigkeit?
Die Prognosegenauigkeit ist die Differenz zwischen dem tatsächlichen und dem prognostizierten Bedarf. Wenn Sie die Fehlerquote in Ihren früheren Bedarfsprognosen einschätzen können, können Sie sie in zukünftige Prognosen einbeziehen und die erforderlichen Änderungen an Ihrer Planung vornehmen.
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