Quando le aziende nuove ed esistenti hanno un riferimento visivo che fornisce una panoramica dei risultati e delle tendenze attese, tendono a funzionare meglio. Quando si pianifica per il futuro, le aziende di successo spesso incorporano modelli di previsione.
In questo articolo, esamineremo come vengono utilizzati i tipi più comuni di modelli di previsione nel business e otterremo una panoramica su come creare modelli di base come il modello delle serie temporali.
Cosa sono i modelli di previsione?
I modelli di previsione sono uno dei tanti strumenti utilizzati dalle aziende per prevedere vendite, domanda e offerta, comportamento dei consumatori e altri risultati. Questi modelli sono particolarmente utili nei settori delle vendite e del marketing. Le aziende utilizzano a varietà di metodi di previsione che forniscono diversi gradi di informazione. L'attrattiva dell'utilizzo di modelli previsionali, dal semplice al complesso, deriva dall'avere un riferimento visivo dei risultati attesi.
Tipi di modelli di previsione
Sebbene esistano numerosi metodi per prevedere i risultati economici e finanziari, esistono quattro tipi principali di modelli o metodi che le aziende utilizzano per prevedere le azioni future. Con i seguenti esempi di modelli di previsione comuni, avrai una migliore comprensione di come le aziende utilizzano questi metodi per migliorare le loro pratiche commerciali e l'esperienza del cliente:
- Modelli di previsione delle serie storiche
- Modello econometrico
- Modello di previsione del giudizio
- Il metodo Delfi
#1. Modello di previsione delle serie storiches
Questo è uno dei tipi di modelli di previsione che si basano su dati storici per fornire previsioni accurate. Quando capirai come le variabili interagiscono nel tempo (ore, settimane, mesi o anni), sarai in grado di visualizzare i modelli di dati in modo più efficace.
Sebbene esistano vari metodi per costruire modelli di previsione delle serie temporali, puoi stimare i risultati utilizzando le conoscenze acquisite dai dati analitici recenti seguendo queste fasi generali in un foglio di calcolo:
- Tieni pronti i tuoi dati basati sul tempo (serie temporali e serie di valori).
- Nella prima colonna, inserisci i dati compilati che coinvolgono il tempo o la durata.
- Nella colonna successiva, inserisci i valori rimanenti che desideri prevedere.
- Scegli i dati rilevanti.
- Fare clic sulla scheda Dati, quindi sul gruppo di previsioni e infine sul foglio di previsione.
- Accedi al foglio, quindi scegli tra un grafico a linee e un grafico a barre.
- Determina la data di fine nella casella Previsione di fine e fai clic su Crea.
Dopo aver creato i modelli di previsione delle serie temporali, dovrai interpretarli per fare le migliori previsioni per il futuro della tua attività.
#2. Modello econometrico
Gli economisti usano spesso un modello di previsione econometrica per fare previsioni variazioni della domanda e dell'offerta, così come le variazioni di prezzo. Durante tutto il processo di creazione, questi modelli incorporano dati e conoscenze complessi. Questo tipo di modello statistico, come suggerisce il nome, è utile per prevedere gli sviluppi economici futuri.
La struttura di base di questo tipo di modello previsionale è la seguente:
- Determina le tue variabili indipendenti e dipendenti. Quale rapporto economico vuoi mettere alla prova? Ad esempio, potresti chiedere "X ha effetto su Y?"
- Creare un'ipotesi per mettere alla prova questa relazione. Considera altre variabili che potrebbero influenzare "Y" ed etichettale come "Z", note anche come variabili di controllo.
- Raccogli il set di dati che include "Y", "Z" e "X".
- Traccia questi dati per vedere se ci sono anomalie o valori anomali.
- Determina se la relazione tra "Y" e "X" è lineare, quadratica o di altro tipo.
- Calcola le trasformazioni usando un metodo matematico che conosci.
- Interpreta l'impatto di "Y" su "X". Cosa significa "X" in relazione alla tua ipotesi?
Per analizzare ulteriormente i tuoi risultati, aggiungi le variabili "W" a questa regressione.
#3. Modello di previsione del giudizio
Per fare previsioni, vari modelli di previsione di giudizio utilizzano dati soggettivi e intuitivi. Ad esempio, ci sono momenti in cui non sono disponibili dati di riferimento. Quando si lancia un nuovo prodotto o si ha a che fare con condizioni di mercato volatili, i modelli di previsione di giudizio sono utili.
Alcune caratteristiche dei modelli di giudizio sono le seguenti:
- Affronta il problema da un punto di vista soggettivo e supponente.
- Si assumono variabili specifiche.
- Ha dei limiti.
- Con l'inclusione di informazioni aggiuntive, la precisione migliora.
Questa forma di modello previsionale è estremamente utile nel campo della ricerca e sviluppo. I focus group e i panel di esperti possono fornire informazioni che nessun modello computazionale è in grado di offrire. Le aziende, ad esempio, potrebbero analizzare meglio la loro direzione mentre sviluppano caratteristiche specifiche del prodotto esaminando un gruppo di individui su ciò che cercano in un prodotto.
#4. Il modello Delfi
Questo metodo è ampiamente utilizzato per prevedere le tendenze sulla base delle informazioni fornite da un gruppo di esperti. Questa procedura si basa sul metodo Delphi, che riguarda l'Oracolo di Delphi. Si presume che le risposte prodotte da un gruppo siano più utili e imparziali delle risposte offerte da un singolo individuo. Il numero complessivo di round coinvolti può variare in base agli obiettivi dei ricercatori presso l'organizzazione o il gruppo.
Questi esperti rispondono a una serie di domande in turni che alla fine portano alla "risposta corretta" che un'azienda sta cercando. L'accuratezza delle informazioni migliora ad ogni round, poiché gli esperti rivedono le loro precedenti ipotesi alla luce delle nuove informazioni fornite da altri membri del panel. Il metodo si conclude quando viene soddisfatta una metrica predeterminata.
Di seguito sono riportati i passaggi che puoi seguire per creare i tuoi modelli di previsione di giudizio:
# 1. Scegli un facilitatore.
Considerare la neutralità dell'individuo e l'esperienza di ricerca della persona prima di selezionare un facilitatore per gestire la discussione. Questa posizione potrebbe essere scelta dal capo della ricerca e sviluppo, ad esempio.
#2. Seleziona i tuoi specialisti
Quando un'azienda conduce una ricerca su un prodotto che non è ancora sul mercato, si affida a un panel di esperti anonimi per fornire un feedback. Gli esperti possono essere chiunque abbia una vasta conoscenza di un argomento particolare. Nel caso di progettazione di un nuovo prodotto per il nuoto, ad esempio, un'azienda può contattare istruttori o esperti di sicurezza del settore. Potrebbero anche avvicinarsi ad atleti professionisti o clienti a lungo termine che utilizzano oggetti simili.
#3. Specificare il problema
Le aziende che cercano di risolvere un problema devono prima divulgare le specifiche della situazione, nonché tutti i dettagli essenziali che le aiuteranno a trarre una conclusione informata. Ciò garantisce che tutti sappiano cosa ci si aspetta da loro. Le aziende potrebbero voler sviluppare una nuova monopinna con caratteristiche che nessuno dei loro concorrenti ha mai provato.
#4. Il primo giro di domande
Questa prima serie di domande introduce l'argomento e dà il via alla discussione. Gli esperti leggeranno le informazioni, forniranno un feedback anonimo e lo restituiranno al facilitatore.
#5. Secondo giro di domande
Dopo aver esaminato le risposte del panel, modificato il contenuto, filtrato i dati estranei e scansionato il contenuto per temi comuni, il facilitatore fornisce nuove informazioni al panel. I membri del pannello possono studiare le risposte precedenti in modo anonimo e inviare nuovamente una risposta alla dichiarazione di un altro sulla base delle nuove conoscenze. Si sono risentiti per le loro risposte al facilitatore.
#6. Terzo giro di domande
Prima di inviare i sondaggi al panel, il facilitatore verificherà le nuove risposte e filtrerà il materiale offerto per la volta forse definitiva. Tuttavia, la procedura può essere ripetuta fino al raggiungimento di un consenso diffuso, che potrebbe richiedere tre o quattro iterazioni.
#7. Fai un po' di azione
Una volta che i ricercatori hanno raccolto informazioni sufficienti, possono procedere con qualsiasi piano per mettere in atto le loro scoperte. Questo potrebbe essere l'inizio dello sviluppo di prodotti freschi o l'inizio della produzione di un articolo di cui non sono sicuri.
Metodi di Intelligenza Artificiale (AI)
Le aziende nel campo della tecnologia utilizzano metodi di intelligenza artificiale (AI) per prevedere una specifica area di crescita. Quindi, utilizzando algoritmi matematici, questi modelli di previsione producono risultati straordinariamente precisi. La tecnologia alla base dell'intelligenza artificiale anticipa un'ampia gamma di risultati per gli utenti e aiuta nella generazione di suggerimenti "potresti anche divertirti" che vengono visualizzati su siti Web specifici.
Ecco alcuni esempi di comuni metodi di previsione dell'intelligenza artificiale:
# 1. Consigli su prodotti e contenuti
Le grandi organizzazioni online utilizzano l'IA per prevedere il comportamento dei clienti sui loro siti, inclusa la possibilità di un acquisto futuro. Inoltre, gli utenti del sito ottengono i prodotti consigliati attraverso un processo noto come "filtro collaborativo", che prevede il raggruppamento e l'interpretazione dei dati dei consumatori insieme alle informazioni sul profilo e ai dati demografici. Quindi, più dati portano a risultati migliori.
Supponiamo che tu stia navigando in un popolare sito di acquisto online e ti imbatti in un gioco da tavolo chiamato "Fender Bender". Se vai in fondo alla pagina web, vedrai che i giochi correlati sono stati suggeriti in base a persone a cui piace Fender Bender.
#2. Precisione dei motori di ricerca
I metodi di intelligenza artificiale guidano l'accuratezza dei risultati che vedi nella pagina di ottimizzazione dei motori di ricerca (SERP). Google utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per offrire risultati eccellenti ai ricercatori e anche altre aziende del settore dell'e-commerce stanno utilizzando tecniche di intelligenza artificiale simili per migliorare i propri motori di ricerca.
Supponi di utilizzare un importante motore di ricerca per cercare "stivali per le donne.” Quando fai clic sull'icona di ricerca, vieni indirizzato a una pagina di risultati che include stivali da donna. Molti di loro forniscono stivali invernali, stivali eleganti, stivali da pioggia e altre idee, quindi affina ulteriormente la tua ricerca digitando "stivali invernali da donna", quindi facendo nuovamente clic sul pulsante di ricerca per visualizzare un elenco di risultati più curato.
#4. Analisi predittiva
Le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare il servizio clienti analizzando i set di dati e anticipando le tendenze future. Utilizzando le informazioni offerte dalla tecnologia AI, i gestori dei call center possono esprimere giudizi sulla quantità di personale necessaria per il personale in un determinato giorno o settimana.
Ad esempio, un manager di un call center controlla il software del suo computer per vedere quante chiamate l'organizzazione può ricevere quel giorno. Quindi, decide di assumere quattro lavoratori e lasciare che il resto dell'equipaggio si prenda il giorno libero.
Conclusione
I modelli di previsione consentono a un'azienda di adottare le misure necessarie per raggiungere un obiettivo specifico fornendo conoscenze cruciali sugli eventi futuri, inclusa la loro incidenza e dimensione. La previsione può essere qualitativa o quantitativa, a seconda delle informazioni raccolte e della sua natura, che di solito è soggettiva o oggettiva, e dipende quindi da calcoli matematici o da nessun calcolo matematico.
Quindi, in base al business, il management decide i migliori modelli di previsione da applicare. Dipende da elementi interni ed esterni, nonché dal fatto che i fattori esterni siano controllabili o meno. Regolamenti governativi, strategie competitive, disastri naturali e altre circostanze incontrollabili possono essere tutti esempi di fattori incontrollabili.
Domande frequenti sui modelli di previsione
Quali sono le due categorie di modelli di previsione quantitativa?
Le due categorie di modelli quantitativi includono modelli di serie temporali e modelli causali.
Quale tipo di approccio previsionale qualitativo o quantitativo è migliore?
Sebbene le tecniche quantitative si siano dimostrate più accurate delle tecniche qualitative, non possono essere impiegate in tutti i casi, specialmente quando non sono disponibili dati storici affidabili e di buona qualità.
Come spieghi l'accuratezza delle previsioni?
L'accuratezza delle previsioni è la differenza tra la domanda effettiva e quella prevista. Se riesci a valutare il livello di errore nelle tue precedenti proiezioni della domanda, puoi inserirlo in quelle future e apportare le modifiche necessarie alla tua pianificazione.
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