Wanneer nieuwe en bestaande bedrijven een visuele referentie hebben die een overzicht geeft van verwachte resultaten en trends, functioneren ze doorgaans beter. Bij het plannen voor de toekomst gebruiken succesvolle bedrijven vaak prognosemodellen.
In dit artikel zullen we bekijken hoe de meest voorkomende soorten prognosemodellen worden gebruikt in het bedrijfsleven en een overzicht krijgen van hoe u basismodellen zoals het tijdreeksmodel kunt maken.
Wat zijn prognosemodellen?
Prognosemodellen zijn een van de vele tools die door bedrijven worden gebruikt om verkoop, vraag en aanbod, consumentengedrag en andere resultaten te voorspellen. Deze modellen zijn vooral nuttig op het gebied van verkoop en marketing. Bedrijven gebruiken een verscheidenheid aan prognosemethoden die verschillende gradaties van informatie geven. De aantrekkingskracht van het gebruik van prognosemodellen, van eenvoudig tot complex, komt voort uit het hebben van een visuele referentie van verwachte resultaten.
Typen prognosemodellen
Hoewel er talloze methoden zijn om zakelijke en financiële resultaten te voorspellen, zijn er vier hoofdtypen modellen of methoden die bedrijven gebruiken om toekomstige acties te voorspellen. Met de volgende voorbeelden van veelvoorkomende prognosemodellen krijgt u een beter begrip van hoe bedrijven deze methoden gebruiken om hun bedrijfspraktijken en de klantbeleving:
- Tijdreeksen Prognosemodellen
- Econometrisch model
- Oordeelsvoorspellingsmodel
- De Delphi-methode
#1. Tijdreeksvoorspellingsmodels
Dit is een van de soorten prognosemodellen die voor nauwkeurige prognoses op historische gegevens vertrouwen. Wanneer u begrijpt hoe variabelen in de loop van de tijd op elkaar inwerken (uren, weken, maanden of jaren), kunt u gegevenspatronen effectiever visualiseren.
Hoewel er verschillende methoden zijn voor het bouwen van voorspellingsmodellen voor tijdreeksen, kunt u de resultaten schatten met behulp van kennis die is opgedaan met recente analytische gegevens door deze brede fasen in een spreadsheet te volgen:
- Houd uw op tijd gebaseerde gegevens gereed voor gebruik (tijdreeksen en waardenreeksen).
- Voer in de eerste kolom de gecompileerde gegevens in met betrekking tot tijd of duur.
- Voer in de volgende kolom de resterende waarden in die u wilt voorspellen.
- Kies relevante gegevens.
- Klik op het tabblad Gegevens, vervolgens op de Prognosegroep en ten slotte op het Prognoseblad.
- Open het blad en kies vervolgens tussen een lijngrafiek en een staafgrafiek.
- Bepaal uw einddatum in het vak Prognose Einde en klik op Maken.
Nadat u uw voorspellingsmodellen voor tijdreeksen heeft gemaakt, moet u deze interpreteren om uw beste voorspellingen voor de toekomst van uw bedrijf te doen.
#2. Econometrisch model
Economen gebruiken vaak een econometrisch voorspellingsmodel om te voorspellen veranderingen in vraag en aanbod, evenals prijswijzigingen. Gedurende het hele creatieproces nemen deze modellen complexe gegevens en kennis op. Dit soort statistisch model, zoals de naam al aangeeft, is nuttig voor het voorspellen van toekomstige economische ontwikkelingen.
De basisstructuur van dit type prognosemodel is als volgt:
- Bepaal uw onafhankelijke en afhankelijke variabelen. Welke economische relatie wilt u op de proef stellen? U kunt bijvoorbeeld vragen: "Heeft X een effect op Y?"
- Maak een hypothese om deze relatie op de proef te stellen. Overweeg andere variabelen die van invloed kunnen zijn op "Y" en noem ze "Z", ook wel de controlevariabelen genoemd.
- Verzamel de dataset die "Y", "Z" en "X" bevat.
- Plot deze gegevens om te zien of er afwijkingen of uitschieters zijn.
- Bepaal of de relatie tussen "Y" en "X" lineair, kwadratisch of een ander type relatie is.
- Bereken de transformaties met behulp van een wiskundige methode die u kent.
- Interpreteer de impact van "Y" op "X". Wat betekent "X" in relatie tot uw hypothese?
Om uw bevindingen verder te analyseren, voegt u de "W" -variabelen toe aan deze regressie.
#3. Oordeelsvoorspellingsmodel
Om voorspellingen te doen, gebruiken verschillende veroordelende voorspellingsmodellen subjectieve en intuïtieve gegevens. Er zijn bijvoorbeeld momenten waarop er geen gegevens beschikbaar zijn ter referentie. Bij het lanceren van een nieuw product of bij het omgaan met volatiele marktomstandigheden komen veroordelende voorspellingsmodellen goed van pas.
Enkele kenmerken van beoordelingsmodellen zijn als volgt:
- Benadert het probleem vanuit een subjectief, eigenzinnig standpunt.
- Er wordt uitgegaan van specifieke variabelen.
- Het heeft grenzen.
- Met het opnemen van aanvullende informatie verbetert de nauwkeurigheid.
Deze vorm van voorspellingsmodel is uiterst nuttig op het gebied van onderzoek en ontwikkeling. Focusgroepen en expertpanels kunnen inzicht verschaffen dat geen enkel computermodel kan. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld hun richting beter analyseren terwijl ze specifieke productkenmerken ontwikkelen door een groep individuen te onderzoeken wat ze zoeken in een product.
#4. Het Delphi-model
Deze methode wordt veel gebruikt om trends te voorspellen op basis van informatie van een panel van deskundigen. Deze procedure is gebaseerd op de Delphi-methode, die zich bezighoudt met het Orakel van Delphi. Aangenomen wordt dat antwoorden van een groep nuttiger en objectiever zijn dan antwoorden van een enkel individu. Het totale aantal betrokken rondes kan variëren op basis van de doelstellingen van de onderzoekers bij de organisatie of groep.
Deze experts beantwoorden in rondes een reeks vragen die uiteindelijk leiden tot het “juiste antwoord” waar een bedrijf naar op zoek is. De nauwkeurigheid van de informatie verbetert met elke ronde naarmate de experts hun eerdere veronderstellingen herzien in het licht van nieuwe informatie die door andere leden van het panel is verstrekt. De methode eindigt wanneer aan een vooraf bepaalde metriek is voldaan.
Hieronder volgen de stappen die u kunt nemen om uw eigen veroordelende prognosemodellen te maken:
#1. Kies een begeleider.
Overweeg de neutraliteit van het individu en de onderzoekservaring van de persoon voordat u een begeleider kiest om de discussie te leiden. Deze functie kan bijvoorbeeld worden gekozen door het hoofd onderzoek en ontwikkeling.
#2. Selecteer uw specialisten
Wanneer een bedrijf onderzoek doet naar een product dat nog niet op de markt is, vertrouwt het op een panel van anonieme experts om feedback te geven. Experts kunnen iedereen zijn met uitgebreide kennis van een bepaald onderwerp. In het geval van het ontwerpen van een nieuw zwemproduct kan een bedrijf bijvoorbeeld contact opnemen met instructeurs of veiligheidsexperts in het veld. Ze kunnen zelfs professionele atleten of langdurige klanten benaderen die soortgelijke items gebruiken.
#3. Specificeer het probleem
Bedrijven die een probleem willen oplossen, moeten eerst de details van de situatie bekendmaken, evenals alle essentiële details die hen kunnen helpen een weloverwogen conclusie te trekken. Zo weet iedereen wat er van hem verwacht wordt. Bedrijven willen misschien een nieuwe monovin ontwikkelen met functies die geen van hun concurrenten heeft geprobeerd.
#4. De eerste ronde vragen
Deze eerste reeks vragen introduceert het onderwerp en start de discussie. De experts lezen de informatie, geven anonieme feedback en geven deze terug aan de begeleider.
#5. Tweede ronde vragen
Na het bekijken van de reacties van het panel, het bewerken van inhoud, het uitfilteren van externe gegevens en het scannen van de inhoud op veelvoorkomende thema's, verstrekt de begeleider nieuwe informatie aan het panel. Leden van het panel kunnen eerdere reacties anoniem bestuderen en op basis van de nieuwe kennis opnieuw een reactie op de verklaring van een ander indienen. Ze hebben een hekel aan hun antwoorden aan de begeleider.
#6. Derde ronde vragen
Alvorens de enquêtes naar het panel te sturen, controleert de begeleider de nieuwe reacties en filtert hij voor de misschien laatste keer het aangeboden materiaal door. De procedure kan echter worden herhaald totdat een brede consensus is bereikt, wat drie of vier iteraties kan vergen.
#7. Onderneem actie
Zodra de onderzoekers voldoende informatie hebben verzameld, kunnen ze doorgaan met eventuele plannen om hun bevindingen in daden om te zetten. Dit kan het begin zijn van de ontwikkeling van verse producten of het begin van de productie van een artikel waarover ze niet zeker zijn.
Methoden van kunstmatige intelligentie (AI)
Bedrijven op het gebied van technologie gebruiken methoden voor kunstmatige intelligentie (AI) om een specifiek groeigebied te voorspellen. Dus, met behulp van wiskundige algoritmen, produceren deze voorspellingsmodellen opmerkelijk nauwkeurige resultaten. De technologie die aan kunstmatige intelligentie ten grondslag ligt, anticipeert op een breed scala aan gebruikersresultaten en helpt bij het genereren van 'u kunt ook genieten'-suggesties die op specifieke websites worden weergegeven.
Hier zijn enkele voorbeelden van veelgebruikte voorspellingsmethoden voor kunstmatige intelligentie:
#1. Aanbevelingen voor producten en inhoud
Grote online organisaties gebruiken AI om het gedrag van klanten op hun sites te voorspellen, inclusief de mogelijkheid van een toekomstige aankoop. Bovendien verkrijgen sitegebruikers aanbevolen producten via een proces dat bekend staat als 'collaborative filtering', waarbij consumentengegevens worden geclusterd en geïnterpreteerd in combinatie met profielinformatie en demografische gegevens. Dus meer data leidt tot betere resultaten.
Stel dat u op een populaire online koopsite surft en een bordspel tegenkomt met de naam 'Fender Bender'. Als je naar de onderkant van de webpagina gaat, zul je zien dat gerelateerde spellen zijn voorgesteld op basis van personen die van Fender Bender houden.
#2. Nauwkeurigheid van de zoekmachine
Methoden voor kunstmatige intelligentie zorgen voor de nauwkeurigheid van de resultaten die u ziet op de pagina voor zoekmachineoptimalisatie (SERP). Google gebruikt een machine learning-algoritme om zoekers uitstekende resultaten te bieden, en andere bedrijven in de e-commercesector gebruiken ook vergelijkbare kunstmatige-intelligentietechnieken om hun zoekmachines te verbeteren.
Stel dat u een prominente zoekmachine gebruikt om op te zoeken "laarzen voor dames.” Wanneer u op het zoekpictogram klikt, wordt u naar een pagina met resultaten geleid die dameslaarzen bevatten. Velen van hen bieden winterlaarzen, geklede laarzen, regenlaarzen en andere ideeën, dus u kunt uw zoekopdracht nog meer verfijnen door 'winterlaarzen voor dames' in te typen en vervolgens nogmaals op de zoekknop te klikken om een meer samengestelde lijst met resultaten te zien.
#4. Voorspellende analyse
Bedrijven gebruiken kunstmatige intelligentie om de klantenservice te verbeteren door datasets te analyseren en te anticiperen op toekomstige trends. Met behulp van de informatie die AI-technologie biedt, kunnen callcentermanagers een oordeel vellen over de hoeveelheid personeel die nodig is om een bepaalde dag of week te bemannen.
Een callcentermanager kijkt bijvoorbeeld in zijn computersoftware hoeveel telefoontjes de organisatie die dag mag ontvangen. Dus besluit hij vier arbeiders in dienst te nemen en de rest van de bemanning een dag vrij te laten nemen.
Conclusie
Prognosemodellen stellen een bedrijf in staat de nodige stappen te nemen om een specifiek doel te bereiken door cruciale kennis te verschaffen over toekomstige gebeurtenissen, inclusief hun incidentie en omvang. Prognoses kunnen kwalitatief of kwantitatief zijn, afhankelijk van de verzamelde informatie en de aard ervan, die meestal subjectief of objectief is en dus afhankelijk is van wiskundige berekeningen of helemaal geen wiskundige berekeningen.
Dus, volgens het bedrijf, beslist het management welke voorspellingsmodellen het beste kunnen worden toegepast. Het is afhankelijk van interne en externe elementen en van het al dan niet beheersbaar zijn van de externe factoren. Overheidsvoorschriften, concurrentiestrategieën, natuurrampen en andere onbeheersbare omstandigheden kunnen allemaal voorbeelden zijn van onbeheersbare factoren.
Veelgestelde vragen over prognosemodellen
Wat zijn de twee categorieën van kwantitatieve voorspellingsmodellen?
De twee categorieën kwantitatieve modellen omvatten tijdreeksmodellen en causale modellen.
Welk type prognosebenadering is kwalitatief of kwantitatief beter?
Hoewel is aangetoond dat kwantitatieve technieken nauwkeuriger zijn dan kwalitatieve technieken, kunnen ze niet in alle gevallen worden gebruikt, vooral wanneer geen goede kwaliteit en betrouwbare historische gegevens beschikbaar zijn.
Hoe verklaar je de nauwkeurigheid van de prognose?
De nauwkeurigheid van de prognose is het verschil tussen de werkelijke en de geprojecteerde vraag. Als u het foutenniveau in uw eerdere vraagprognoses kunt inschatten, kunt u dit meenemen in toekomstige prognoses en de nodige wijzigingen aanbrengen in uw planning.
Gerelateerde artikelen
