新規および既存のビジネスが、期待される結果と傾向の概要を提供する視覚的な参照を持っている場合、それらはよりよく機能する傾向があります。 将来の計画を立てるとき、成功するビジネスには予測モデルが組み込まれることがよくあります。
この記事では、最も一般的なタイプの予測モデルがビジネスでどのように使用されているかを確認し、時系列モデルなどの基本モデルを作成する方法の概要を説明します。
予測モデルとは何ですか？
予測モデルは、売上、需要と供給、消費者行動、およびその他の結果を予測するために企業が使用する多くのツールのXNUMXつです。 これらのモデルは、販売およびマーケティングの分野で特に役立ちます。 企業は さまざまな予測方法 さまざまな程度の情報を提供します。 単純なものから複雑なものまで、予測モデルを使用することの魅力は、期待される結果を視覚的に参照できることにあります。
予測モデルの種類
ビジネスと財務の結果を予測する方法は多数ありますが、企業が将来の行動を予測するために使用するモデルまたは方法には、XNUMXつの主要なタイプがあります。 以下の一般的な予測モデルの例を使用すると、企業がこれらの方法を使用してビジネス慣行を改善し、 カスタマーエクスペリエンス:
- 時系列予測モデル
- 計量経済モデル
- 判断予測モデル
- デルファイ法
#1。 時系列予測モデルs
これは、正確な予測を提供するために履歴データに依存するタイプの予測モデルのXNUMXつです。 変数が時間の経過（時間、週、月、または年）でどのように相互作用するかを理解すると、データパターンをより効果的に視覚化できるようになります。
時系列予測モデルを構築するにはさまざまな方法がありますが、スプレッドシートでこれらの広範な段階をたどることにより、最近の分析データから得られた知識を利用して結果を推定できます。
- 時間ベースのデータを準備します（時系列と値の系列）。
- 最初の列に、時間または期間を含むコンパイル済みデータを入力します。
- 次の列に、予測する残りの値を入力します。
- 関連するデータを選択してください。
- [データ]タブ、[予測グループ]、最後に[予測シート]の順にクリックします。
- シートにアクセスし、折れ線グラフと棒グラフのどちらかを選択します。
- [予測終了]ボックスで終了日を決定し、[作成]をクリックします。
時系列予測モデルを作成したら、ビジネスの将来について最良の予測を行うために、それらを解釈する必要があります。
＃2。 計量経済モデル
エコノミストは、計量経済学的予測モデルを頻繁に使用して予測します 需要と供給の変化、および価格変更。 作成プロセス全体を通じて、これらのモデルには複雑なデータと知識が組み込まれています。 このタイプの 統計モデル、その名前が示すように、将来の経済発展を予測するのに役立ちます。
このタイプの予測モデルの基本構造は次のとおりです。
- 独立変数と従属変数を決定します。 どの経済関係を試してみたいですか？ たとえば、「XはYに影響を与えますか？」と問い合わせることができます。
- この関係をテストするための仮説を作成します。 「Y」に影響を与える可能性のある他の変数を検討し、それらに「Z」というラベルを付けます。これは、制御変数とも呼ばれます。
- 「Y」、「Z」、「X」を含むデータセットを収集します。
- このデータをプロットして、異常または外れ値があるかどうかを確認します。
- 「Y」と「X」の関係が線形、XNUMX次、または別のタイプの関係であるかどうかを判別します。
- 使い慣れた数学的方法を使用して変換を計算します。
- 「Y」が「X」に与える影響を解釈します。 あなたの仮説に関連して「X」はどういう意味ですか？
調査結果をさらに分析するには、この回帰に「W」変数を追加します。
＃3。 判断予測モデル
予測を行うために、さまざまな判断的予測モデルは主観的で直感的なデータを使用します。 たとえば、参照できるデータがない場合があります。 新製品の発売や不安定な市況への対応には、判断力のある予測モデルが役立ちます。
判断モデルのいくつかの特徴は次のとおりです。
- 主観的で意見のある観点から問題にアプローチします。
- 特定の変数が想定されています。
- 限界があります。
- 追加情報を含めることで、精度が向上します。
この形式の予測モデルは、研究開発の分野で非常に役立ちます。 フォーカスグループと専門家パネルは、計算モデルでは不可能な洞察を提供できます。 たとえば、企業は、製品に何を求めているかについて個人のグループを調査することにより、特定の製品機能を開発しながら、方向性をより適切に分析することができます。
＃4。 デルファイモデル
この方法は、専門家パネルから提供された情報に基づいて傾向を予測するために広く使用されています。 この手順は、デルファイのオラクルに関係するデルファイ法に基づいています。 グループによって作成された回答は、単一の個人によって提供された回答よりも有用で偏りがないと想定されています。 関与するラウンドの総数は、組織またはグループでの研究者の目標に基づいて異なる場合があります。
これらの専門家は、ラウンドで一連の質問に回答し、最終的に企業が探している「正解」につながります。 専門家がパネルの他のメンバーから提供された新しい情報に照らして以前の仮定を修正するにつれて、情報の正確性はラウンドごとに向上します。 このメソッドは、所定のメトリックが満たされたときに終了します。
以下は、独自の判断的予測モデルを作成するために実行できる手順です。
＃1。 ファシリテーターを選択します。
ディスカッションを管理するファシリテーターを選択する前に、個人の中立性と個人の研究経験を考慮してください。 このポジションは、たとえば、研究開発の責任者が選ぶことができます。
＃2。 スペシャリストを選択してください
企業がまだ市場に出ていない製品の調査を行う場合、フィードバックを提供するために匿名の専門家のパネルに依存します。 専門家は、特定の主題に関する幅広い知識を持っている人なら誰でもかまいません。 たとえば、新しい水泳製品を設計する場合、企業はその分野のインストラクターや安全の専門家に連絡することがあります。 彼らは、同様のアイテムを利用するプロのアスリートや長期のクライアントにさえアプローチするかもしれません。
＃3。 問題を指定してください
問題を解決しようとしている企業は、最初に状況に関する詳細と、情報に基づいた結論を出すのに役立つ重要な詳細を開示する必要があります。 これにより、誰もが自分に何が期待されているかを確実に知ることができます。 企業は、競合他社が試みたことのない機能を備えた新しいモノフィンを開発したいと思うかもしれません。
＃4。 質問の最初のラウンド
この最初の一連の質問では、トピックを紹介し、ディスカッションを開始します。 専門家は情報を読み、匿名のフィードバックを提供し、ファシリテーターに返します。
＃5。 質問の第XNUMXラウンド
パネルの回答を確認し、コンテンツを編集し、無関係なデータを除外し、コンテンツをスキャンして共通のテーマを探した後、ファシリテーターはパネルに新しい情報を提供します。 パネルのメンバーは、以前の回答を匿名で調査し、新しい知識に基づいて別の人の発言に対する回答を再提出することができます。 彼らはファシリテーターへの返答に憤慨している。
＃6。 質問の第XNUMXラウンド
調査をパネルに送信する前に、ファシリテーターは新しい回答を確認し、おそらく最後に提供された資料をフィルタリングします。 ただし、この手順は、広範なコンセンサスに達するまで繰り返すことができます。これには、XNUMX〜XNUMX回の反復が必要になる場合があります。
＃7。 何らかの行動を取る
研究者が十分な情報を収集したら、調査結果を実行に移すための計画を進めることができます。 これは、新鮮な製品の開発の開始、または彼らが確信していないアイテムの製造の開始である可能性があります。
人工知能（AI）の方法
テクノロジー分野の企業は、人工知能（AI）手法を利用して、特定の成長分野を予測しています。 したがって、数学的アルゴリズムを使用して、これらの予測モデルは非常に正確な結果を生成します。 人工知能を支えるテクノロジーは、幅広いユーザーの成果を予測し、特定のWebサイトに表示される「楽しむこともできる」提案の生成を支援します。
一般的な人工知能の予測方法の例を次に示します。
＃1。 製品とコンテンツの推奨事項
大規模なオンライン組織は、AIを利用して、将来の購入の可能性など、サイトでのクライアントの行動を予測します。 さらに、サイトユーザーは、プロファイル情報や人口統計と組み合わせて消費者データをクラスタリングおよび解釈する「協調フィルタリング」と呼ばれるプロセスを通じて、推奨製品を入手します。 したがって、データが多いほど、より良い結果が得られます。
人気のあるオンライン購入サイトを閲覧していて、「フェンダーベンダー」と呼ばれるボードゲームに出くわしたとします。 Webページの一番下に行くと、フェンダーベンダーが好きな個人に基づいて関連するゲームが提案されていることがわかります。
＃2。 検索エンジンの精度
人工知能の手法は、検索エンジン最適化ページ（SERP）に表示される結果の精度を高めます。 Googleは機械学習アルゴリズムを使用して検索者に優れた結果を提供し、eコマースセクターの他の企業も同様の人工知能技術を使用して検索エンジンを改善しています。
著名な検索エンジンを使用して検索していると仮定します。女性用ブーツ。」 検索アイコンをクリックすると、レディースブーツを含む結果のページが表示されます。 それらの多くは、ウィンターブーツ、ドレッシーブーツ、レインブーツなどのアイデアを提供しているため、「女性用ウィンターブーツ」と入力し、検索ボタンをもう一度クリックすると、検索結果がさらに絞り込まれます。
＃4。 予測分析
企業は人工知能を使用して、データセットを分析し、将来の傾向を予測することで顧客サービスを向上させています。 コールセンターのマネージャーは、AIテクノロジーが提供する情報を使用して、特定の日または週にスタッフを配置するために必要な人員の数を判断できます。
たとえば、コールセンターのマネージャーは、自分のコンピューターソフトウェアをチェックして、組織がその日に受ける可能性のある電話の数を確認します。 そこで、彼はXNUMX人の労働者を雇い、残りの乗組員に休みをとらせることにしました。
まとめ
予測モデルを使用すると、企業は、発生率やサイズなど、将来のイベントに関する重要な知識を提供することにより、特定の目的を達成するために必要な手順を実行できます。 予測は、収集された情報とその性質に応じて定性的または定量的になります。これは通常、主観的または客観的であり、したがって、数学計算に依存するか、数学計算にまったく依存しません。
したがって、ビジネスに応じて、経営陣は適用するのに最適な予測モデルを決定します。 これは、内部要素と外部要素、および外部要因が制御可能かどうかに依存します。 政府の規制、競争戦略、自然災害、およびその他の制御不能な状況はすべて、制御不能な要因の例である可能性があります。
予測モデルに関するFAQ
定量的予測モデルのXNUMXつのカテゴリは何ですか？
定量的モデルのXNUMXつのカテゴリには、時系列モデルと因果モデルが含まれます。
定性的または定量的のどちらのタイプの予測アプローチが優れていますか？
定量的手法は定性的手法よりも正確であることが示されていますが、すべての場合に使用できるわけではありません。特に、高品質で信頼性の高い履歴データが利用できない場合はそうです。
予測精度をどのように説明しますか？
予測精度は、実際の需要と予測される需要の差です。 以前の需要予測のエラーのレベルを評価できる場合は、それを将来の予測に織り込み、計画に必要な変更を加えることができます。
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