Lorsque les entreprises nouvelles et existantes ont une référence visuelle qui donne un aperçu des résultats et des tendances attendus, elles ont tendance à mieux fonctionner. Lors de la planification de l'avenir, les entreprises prospères intègrent fréquemment des modèles de prévision.
Dans cet article, nous examinerons comment les types de modèles de prévision les plus courants sont utilisés dans les entreprises et obtiendrons un aperçu de la façon de créer des modèles de base comme le modèle de série chronologique.
Que sont les modèles de prévision ?
Les modèles de prévision sont l'un des nombreux outils utilisés par les entreprises pour prévoir les ventes, l'offre et la demande, le comportement des consommateurs et d'autres résultats. Ces modèles sont particulièrement utiles dans les domaines de la vente et du marketing. Les entreprises utilisent un variété de méthodes de prévision qui fournissent des informations à des degrés divers. L'intérêt d'utiliser des modèles de prévision, du plus simple au plus complexe, découle du fait d'avoir une référence visuelle des résultats attendus.
Types de modèles de prévision
Bien qu'il existe de nombreuses méthodes pour prévoir les résultats commerciaux et financiers, il existe quatre principaux types de modèles ou de méthodes que les entreprises utilisent pour prévoir les actions futures. Avec les exemples suivants de modèles de prévision courants, vous comprendrez mieux comment les entreprises utilisent ces méthodes pour améliorer leurs pratiques commerciales et l'expérience client:
- Modèles de prévision de séries chronologiques
- Modèle économétrique
- Modèle de prévision critique
- La méthode Delphi
# 1. Modèle de prévision des séries chronologiquess
Il s'agit de l'un des types de modèles de prévision qui s'appuie sur des données historiques pour fournir des prévisions précises. Lorsque vous comprenez comment les variables interagissent au fil du temps (heures, semaines, mois ou années), vous serez en mesure de visualiser les modèles de données plus efficacement.
Bien qu'il existe différentes méthodes pour créer des modèles de prévision de séries chronologiques, vous pouvez estimer les résultats en utilisant les connaissances acquises à partir de données analytiques récentes en suivant ces grandes étapes dans une feuille de calcul :
- Préparez vos données temporelles (séries chronologiques et séries de valeurs).
- Dans la première colonne, entrez les données compilées impliquant le temps ou la durée.
- Dans la colonne suivante, entrez les valeurs restantes que vous souhaitez prévoir.
- Choisissez les données pertinentes.
- Cliquez sur l'onglet Données, puis sur le groupe de prévisions et enfin sur la feuille de prévision.
- Accédez à la feuille, puis choisissez entre un graphique linéaire et un graphique à barres.
- Déterminez votre date de fin dans la zone Fin de la prévision et cliquez sur Créer.
Après avoir créé vos modèles de prévision de séries chronologiques, vous devrez les interpréter afin de faire vos meilleures prédictions pour l'avenir de votre entreprise.
#2. Modèle économétrique
Les économistes utilisent fréquemment un modèle de prévision économétrique pour prévoir évolution de l'offre et de la demande, ainsi que les changements de prix. Tout au long du processus de création, ces modèles intègrent des données et des connaissances complexes. Ce type de modèle statistique, comme son nom l'indique, est utile pour prévoir les évolutions économiques futures.
La structure de base de ce type de modèle de prévision est la suivante :
- Déterminez vos variables indépendantes et dépendantes. Quelle relation économique voulez-vous mettre à l'épreuve ? Par exemple, vous pourriez demander : « X a-t-il un effet sur Y ?
- Créez une hypothèse pour mettre cette relation à l'épreuve. Considérez d'autres variables qui pourraient affecter « Y » et étiquetez-les « Z », également appelées variables de contrôle.
- Collectez l'ensemble de données qui comprend « Y », « Z » et « X ».
- Tracez ces données pour voir s'il y a des anomalies ou des valeurs aberrantes.
- Déterminez si la relation entre « Y » et « X » est linéaire, quadratique ou un autre type de relation.
- Calculez les transformations à l'aide d'une méthode mathématique qui vous est familière.
- Interprétez l'impact de "Y" sur "X". Que signifie « X » par rapport à votre hypothèse ?
Pour analyser plus en détail vos résultats, ajoutez les variables « W » à cette régression.
#3. Modèle de prévision critique
Pour faire des prédictions, divers modèles de prévision fondés sur le jugement utilisent des données subjectives et intuitives. Par exemple, il y a des moments où aucune donnée n'est disponible pour référence. Lors du lancement d'un nouveau produit ou face à des conditions de marché volatiles, les modèles de prévision de jugement sont utiles.
Certaines caractéristiques des modèles de jugement sont les suivantes :
- Aborde le problème d'un point de vue subjectif et opiniâtre.
- Des variables spécifiques sont supposées.
- Il a des limites.
- Avec l'inclusion d'informations supplémentaires, la précision s'améliore.
Cette forme de modèle de prévision est extrêmement utile dans le domaine de la recherche et du développement. Les groupes de discussion et les panels d'experts peuvent fournir des informations qu'aucun modèle informatique ne peut fournir. Les entreprises, par exemple, pourraient mieux analyser leur orientation tout en développant des fonctionnalités de produit spécifiques en interrogeant un groupe d'individus sur ce qu'ils recherchent dans un produit.
#4. Le modèle Delphi
Cette méthode est largement utilisée pour prévoir les tendances sur la base des informations fournies par un groupe d'experts. Cette procédure est basée sur la méthode Delphi, qui concerne l'Oracle de Delphi. On suppose que les réponses produites par un groupe sont plus utiles et impartiales que les réponses proposées par un seul individu. Le nombre total de cycles engagés peut varier en fonction des objectifs des chercheurs au sein de l'organisation ou du groupe.
Ces experts répondent à une série de questions en séries qui mènent finalement à la « bonne réponse » que l'entreprise recherche. L'exactitude des informations s'améliore à chaque tour, car les experts révisent leurs hypothèses précédentes à la lumière des nouvelles informations fournies par les autres membres du panel. Le procédé se termine lorsqu'une métrique prédéterminée est atteinte.
Voici les étapes que vous pouvez suivre pour créer vos propres modèles de prévision discrétionnaires :
#1. Choisissez un animateur.
Tenez compte de la neutralité de l'individu et de son expérience de recherche avant de choisir un animateur pour gérer la discussion. Ce poste pourrait être choisi par le responsable de la recherche et du développement, par exemple.
#2. Sélectionnez vos spécialistes
Lorsqu'une entreprise effectue des recherches sur un produit qui n'est pas encore sur le marché, elle s'appuie sur un panel d'experts anonymes pour fournir des commentaires. Les experts peuvent être toute personne ayant une connaissance approfondie d'un sujet particulier. Dans le cas de la conception d'un nouveau produit de natation, par exemple, une société peut contacter des instructeurs ou des experts en sécurité dans le domaine. Ils peuvent même approcher des athlètes professionnels ou des clients de longue date qui utilisent des articles similaires.
#3. Précisez le problème
Les entreprises qui cherchent à résoudre un problème doivent d'abord divulguer les détails de la situation, ainsi que tous les détails essentiels qui les aideront à tirer une conclusion éclairée. Cela garantit que chacun sait ce qu'on attend d'eux. Les entreprises peuvent souhaiter développer une nouvelle monopalme avec des fonctionnalités qu'aucun de leurs concurrents n'a essayées.
#4. La première série de questions
Cette première série de questions introduit le sujet et lance la discussion. Les experts liront les informations, fourniront des commentaires anonymes et les renverront au facilitateur.
#5. Deuxième série de questions
Après avoir examiné les réponses du panel, modifié le contenu, filtré les données superflues et analysé le contenu pour les thèmes communs, l'animateur fournit de nouvelles informations au panel. Les membres du panel peuvent étudier les réponses précédentes de manière anonyme et soumettre à nouveau une réponse à la déclaration d'un autre sur la base des nouvelles connaissances. Ils n'apprécient pas leurs réponses à l'animateur.
#6. Troisième série de questions
Avant d'envoyer les sondages au panel, l'animateur vérifiera les nouvelles réponses et filtrera le matériel proposé pour la dernière fois peut-être. Cependant, la procédure peut être répétée jusqu'à ce qu'un large consensus soit atteint, ce qui peut prendre trois ou quatre itérations.
#7. Prenez des mesures
Une fois que les chercheurs ont recueilli suffisamment d'informations, ils peuvent poursuivre leurs plans pour mettre leurs découvertes en action. Cela pourrait être le début du développement d'un nouveau produit ou le début de la fabrication d'un article dont ils ne sont pas sûrs.
Méthodes d'intelligence artificielle (IA)
Les entreprises du domaine de la technologie utilisent des méthodes d'intelligence artificielle (IA) pour prévoir un domaine de croissance spécifique. Ainsi, en utilisant des algorithmes mathématiques, ces modèles de prévision produisent des résultats remarquablement précis. La technologie qui sous-tend l'intelligence artificielle anticipe un large éventail de résultats pour les utilisateurs et aide à la génération de suggestions "vous pouvez également apprécier" qui s'affichent sur des sites Web spécifiques.
Voici quelques exemples de méthodes courantes de prévision de l'intelligence artificielle :
#1. Recommandations de produits et de contenus
Les grandes organisations en ligne utilisent l'IA pour prédire le comportement des clients sur leurs sites, y compris la possibilité d'un futur achat. De plus, les utilisateurs du site obtiennent les produits recommandés grâce à un processus appelé «filtrage collaboratif», qui consiste à regrouper et à interpréter les données des consommateurs en conjonction avec les informations de profil et les données démographiques. Ainsi, plus de données conduisent à de meilleurs résultats.
Supposons que vous naviguez sur un site d'achat en ligne populaire et que vous tombiez sur un jeu de société appelé "Fender Bender". Si vous descendez au bas de la page Web, vous verrez que des jeux connexes ont été suggérés en fonction de personnes qui aiment Fender Bender.
#2. Précision des moteurs de recherche
Les méthodes d'intelligence artificielle déterminent la précision des résultats que vous voyez sur la page d'optimisation des moteurs de recherche (SERP). Google utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour offrir d'excellents résultats aux chercheurs, et d'autres entreprises du secteur du commerce électronique utilisent également des techniques d'intelligence artificielle similaires pour améliorer également leurs moteurs de recherche.
Supposons que vous utilisez un moteur de recherche de premier plan pour rechercher "bottes pour femmes.” Lorsque vous cliquez sur l'icône de recherche, vous êtes dirigé vers une page de résultats incluant des bottes pour femmes. Beaucoup d'entre eux proposent des bottes d'hiver, des bottes habillées, des bottes de pluie et d'autres idées, de sorte que vous affinez encore plus votre recherche en tapant "bottes d'hiver pour femmes", puis en cliquant à nouveau sur le bouton de recherche pour voir une liste de résultats plus organisée.
#4. Analyses prédictives
Les entreprises utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer le service client en analysant des ensembles de données et en anticipant les tendances futures. En utilisant les informations fournies par la technologie de l'IA, les responsables des centres d'appels peuvent juger de la quantité de personnel nécessaire pour un jour ou une semaine spécifique.
Par exemple, un responsable de centre d'appel vérifie son logiciel informatique pour voir combien d'appels l'organisation peut recevoir ce jour-là. Alors, il décide d'embaucher quatre ouvriers et de laisser le reste de l'équipage prendre une journée de congé.
Conclusion
Les modèles de prévision permettent à une entreprise de prendre les mesures nécessaires pour atteindre un objectif spécifique en fournissant des connaissances cruciales sur les événements futurs, y compris leur incidence et leur ampleur. Les prévisions peuvent être qualitatives ou quantitatives, selon les informations recueillies et leur nature, qui est généralement subjective ou objective, et dépend donc de calculs mathématiques ou pas de calculs mathématiques du tout.
Ainsi, selon l'entreprise, la direction décide des meilleurs modèles de prévision à appliquer. Elle dépend d'éléments internes et externes, ainsi que du fait que les facteurs externes sont contrôlables ou non. Les réglementations gouvernementales, les stratégies concurrentielles, les catastrophes naturelles et d'autres circonstances incontrôlables peuvent tous être des exemples de facteurs incontrôlables.
FAQ sur les modèles de prévision
Quelles sont les deux catégories de modèles de prévision quantitatifs ?
Les deux catégories de modèles quantitatifs comprennent les modèles de séries chronologiques et les modèles causals.
Quel type d'approche prévisionnelle qualitative ou quantitative est la meilleure ?
Bien que les techniques quantitatives se soient avérées plus précises que les techniques qualitatives, elles ne peuvent pas être employées dans tous les cas, en particulier lorsque des données historiques fiables et de bonne qualité ne sont pas disponibles.
Comment expliquez-vous la précision des prévisions ?
La précision des prévisions est la différence entre la demande réelle et projetée. Si vous pouvez évaluer le niveau d'erreur dans vos projections de demande précédentes, vous pouvez en tenir compte dans les projections futures et apporter les modifications nécessaires à votre planification.
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