Quando os negócios novos e existentes têm uma referência visual que fornece uma visão geral dos resultados e tendências esperados, eles tendem a funcionar melhor. Ao planejar o futuro, as empresas de sucesso frequentemente incorporam modelos de previsão.
Neste artigo, veremos como os tipos mais comuns de modelos de previsão são usados nos negócios e obteremos uma visão geral de como criar modelos básicos, como o modelo de série temporal.
O que são modelos de previsão?
Os modelos de previsão são uma das muitas ferramentas usadas pelas empresas para prever vendas, oferta e demanda, comportamento do consumidor e outros resultados. Esses modelos são particularmente úteis nas áreas de vendas e marketing. As empresas usam um variedade de métodos de previsão que fornecem vários graus de informação. O apelo de usar modelos de previsão, do simples ao complexo, decorre de ter uma referência visual dos resultados esperados.
Tipos de modelos de previsão
Embora existam vários métodos para prever resultados de negócios e financeiros, existem quatro tipos principais de modelos ou métodos que as empresas usam para prever ações futuras. Com os exemplos a seguir de modelos comuns de previsão, você entenderá melhor como as empresas usam esses métodos para melhorar suas práticas de negócios e a experiência do cliente:
- Modelos de previsão de séries temporais
- Modelo econométrico
- Modelo de previsão de julgamento
- O método Delphi
# 1. Modelo de previsão de série temporals
Este é um dos tipos de modelos de previsão que se baseiam em dados históricos para fornecer previsões precisas. Quando você entender como as variáveis interagem ao longo do tempo (horas, semanas, meses ou anos), poderá visualizar os padrões de dados com mais eficiência.
Embora existam vários métodos para construir modelos de previsão de séries temporais, você pode estimar os resultados utilizando o conhecimento adquirido com dados analíticos recentes seguindo estas etapas amplas em uma planilha:
- Tenha seus dados baseados em tempo prontos para uso (séries temporais e séries de valores).
- Na primeira coluna, insira os dados compilados envolvendo tempo ou duração.
- Na próxima coluna, insira os valores restantes que você deseja prever.
- Escolha dados relevantes.
- Clique na guia Dados, depois no Grupo de previsão e, finalmente, na Planilha de previsão.
- Acesse a planilha e escolha entre um gráfico de linhas e um gráfico de barras.
- Determine sua data de término na caixa Previsão de término e clique em Criar.
Depois de criar seus modelos de previsão de séries temporais, você precisará interpretá-los para fazer suas melhores previsões para o futuro de seus negócios.
#2. Modelo Econométrico
Os economistas costumam usar um modelo de previsão econométrica para prever mudanças na oferta e demanda, bem como alterações de preços. Ao longo do processo de criação, esses modelos incorporam dados e conhecimentos complexos. Esse tipo de modelo estatístico, como o nome indica, é útil para prever desenvolvimentos econômicos futuros.
A estrutura básica deste tipo de modelo de previsão é a seguinte:
- Determine suas variáveis independentes e dependentes. Qual relação econômica você quer colocar à prova? Por exemplo, você pode perguntar: “X tem um efeito em Y?”
- Crie uma hipótese para testar essa relação. Considere outras variáveis que podem afetar “Y” e rotule-as como “Z”, também conhecidas como variáveis de controle.
- Colete o conjunto de dados que inclui “Y”, “Z” e “X”.
- Plote esses dados para ver se há anomalias ou discrepâncias.
- Determine se a relação entre "Y" e "X" é linear, quadrática ou outro tipo de relação.
- Calcule as transformações usando um método matemático com o qual você esteja familiarizado.
- Interprete o impacto de “Y” em “X”. O que significa “X” em relação à sua hipótese?
Para analisar melhor suas descobertas, adicione as variáveis “W” a essa regressão.
#3. Modelo de previsão de julgamento
Para fazer previsões, vários modelos de previsão de julgamento usam dados subjetivos e intuitivos. Por exemplo, há momentos em que nenhum dado está disponível para referência. Ao lançar um novo produto ou lidar com condições de mercado voláteis, os modelos de previsão de julgamento são úteis.
Algumas características dos modelos de julgamento são as seguintes:
- Aborda o problema de um ponto de vista subjetivo e opinativo.
- Variáveis específicas são assumidas.
- Tem limites.
- Com a inclusão de informações adicionais, a precisão melhora.
Esta forma de modelo de previsão é extremamente útil no campo da pesquisa e desenvolvimento. Grupos de foco e painéis de especialistas podem fornecer insights que nenhum modelo computacional pode. As empresas, por exemplo, podem analisar melhor sua direção enquanto desenvolvem recursos específicos do produto pesquisando um grupo de indivíduos sobre o que procuram em um produto.
#4. O modelo Delphi
Esse método é amplamente utilizado para prever tendências com base em informações fornecidas por um painel de especialistas. Este procedimento é baseado no método Delphi, que trata do Oracle of Delphi. Assume-se que as respostas produzidas por um grupo são mais úteis e imparciais do que as respostas oferecidas por um único indivíduo. O número total de rodadas engajadas pode variar de acordo com os objetivos dos pesquisadores na organização ou grupo.
Esses especialistas respondem a uma série de perguntas em rodadas que eventualmente levam à “resposta correta” que uma empresa está procurando. A precisão das informações melhora a cada rodada à medida que os especialistas revisam suas suposições anteriores à luz das novas informações fornecidas por outros membros do painel. O método conclui quando uma métrica predeterminada é atendida.
A seguir estão as etapas que você pode seguir para criar seus próprios modelos de previsão de julgamento:
#1. Escolha um facilitador.
Considere a neutralidade do indivíduo e a experiência de pesquisa da pessoa antes de selecionar um facilitador para administrar a discussão. Essa posição pode ser escolhida pelo chefe de pesquisa e desenvolvimento, por exemplo.
#2. Selecione seus especialistas
Quando uma empresa realiza pesquisas sobre um produto que ainda não está no mercado, ela conta com um painel de especialistas anônimos para fornecer feedback. Especialistas podem ser qualquer pessoa com amplo conhecimento de um determinado assunto. No caso de projetar um novo produto de natação, por exemplo, uma corporação pode entrar em contato com instrutores ou especialistas em segurança na área. Eles podem até abordar atletas profissionais ou clientes de longo prazo que utilizam itens semelhantes.
#3. Especifique o problema
As empresas que procuram resolver um problema devem primeiro divulgar as especificidades da situação, bem como quaisquer detalhes essenciais que os ajudarão a chegar a uma conclusão informada. Isso garante que todos saibam o que se espera deles. As empresas podem desejar desenvolver um novo monofin com recursos que nenhum de seus concorrentes tentou.
#4. A primeira rodada de perguntas
Este primeiro conjunto de perguntas introduz o tópico e inicia a discussão. Os especialistas lerão as informações, fornecerão feedback anônimo e o devolverão ao facilitador.
#5. Segunda rodada de perguntas
Depois de revisar as respostas do painel, editar o conteúdo, filtrar dados irrelevantes e examinar o conteúdo em busca de temas comuns, o facilitador fornece novas informações ao painel. Os membros do painel podem estudar respostas anteriores anonimamente e reenviar uma resposta à declaração de outra pessoa com base no novo conhecimento. Eles se ressentem de suas respostas ao facilitador.
#6. Terceira rodada de perguntas
Antes de enviar as pesquisas para o painel, o facilitador verificará as novas respostas e filtrará o material oferecido pela última vez. No entanto, o procedimento pode ser repetido até que um consenso generalizado seja alcançado, o que pode levar três ou quatro iterações.
#7. Tome alguma ação
Uma vez que os pesquisadores reuniram informações suficientes, eles podem prosseguir com qualquer plano para colocar suas descobertas em ação. Este pode ser o início do desenvolvimento de novos produtos ou o início da fabricação de um item sobre o qual eles não têm certeza.
Métodos de Inteligência Artificial (IA)
As empresas no domínio da tecnologia utilizam métodos de inteligência artificial (IA) para prever uma área específica de crescimento. Assim, usando algoritmos matemáticos, esses modelos de previsão produzem resultados notavelmente precisos. A tecnologia que sustenta a inteligência artificial antecipa uma ampla gama de resultados do usuário e ajuda na geração de sugestões “você também pode gostar” que são exibidas em sites específicos.
Aqui estão alguns exemplos de métodos comuns de previsão de inteligência artificial:
#1. Recomendações de produtos e conteúdos
Grandes organizações online utilizam IA para prever o comportamento do cliente em seus sites, incluindo a possibilidade de uma compra futura. Além disso, os usuários do site obtêm produtos recomendados por meio de um processo conhecido como “filtragem colaborativa”, que envolve agrupamento e interpretação de dados do consumidor em conjunto com informações de perfil e dados demográficos. Assim, mais dados levam a melhores resultados.
Suponha que você esteja navegando em um site popular de compras online e encontre um jogo de tabuleiro chamado “Fender Bender”. Se você descer até o final da página da web, verá que jogos relacionados foram sugeridos com base em pessoas que gostam de Fender Bender.
#2. Precisão do mecanismo de pesquisa
Os métodos de inteligência artificial impulsionam a precisão dos resultados que você vê na página de otimização do mecanismo de pesquisa (SERP). O Google usa um algoritmo de aprendizado de máquina para oferecer excelentes resultados aos pesquisadores, e outras empresas do setor de comércio eletrônico também estão usando técnicas semelhantes de inteligência artificial para melhorar seus mecanismos de pesquisa.
Suponha que você esteja usando um mecanismo de pesquisa proeminente para procurar “botas para mulheres.” Ao clicar no ícone de pesquisa, você é direcionado para uma página de resultados que inclui botas femininas. Muitos deles oferecem botas de inverno, botas elegantes, botas de chuva e outras ideias, para que você refina ainda mais sua pesquisa digitando “botas de inverno para mulheres” e clicando no botão de pesquisa novamente para ver uma lista mais organizada de resultados.
#4. Análise preditiva
As empresas empregam inteligência artificial para melhorar o atendimento ao cliente, analisando conjuntos de dados e antecipando tendências futuras. Usando as informações oferecidas pela tecnologia de IA, os gerentes de call center podem fazer julgamentos sobre a quantidade de pessoal necessária para trabalhar em um dia ou semana específico.
Por exemplo, um gerente de call center verifica seu software de computador para ver quantas chamadas a organização pode receber naquele dia. Então, ele decide contratar quatro trabalhadores e deixar o resto da equipe tirar o dia de folga.
Conclusão
Os modelos de previsão permitem que uma empresa tome as medidas necessárias para atingir um objetivo específico, fornecendo conhecimento crucial sobre eventos futuros, incluindo sua incidência e tamanho. A previsão pode ser qualitativa ou quantitativa, dependendo das informações coletadas e de sua natureza, que geralmente é subjetiva ou objetiva, e, portanto, depende de cálculos matemáticos ou de nenhum cálculo matemático.
Assim, de acordo com o negócio, a administração decide sobre os melhores modelos de previsão a serem aplicados. É dependente de elementos internos e externos, bem como se os fatores externos são ou não controláveis. Regulamentações governamentais, estratégias competitivas, desastres naturais e outras circunstâncias incontroláveis podem ser exemplos de fatores incontroláveis.
Perguntas frequentes sobre modelos de previsão
Quais são as duas categorias de modelos de previsão quantitativa?
As duas categorias de modelos quantitativos incluem modelos de séries temporais e modelos causais.
Que tipo de abordagem de previsão qualitativa ou quantitativa é melhor?
Embora as técnicas quantitativas tenham se mostrado mais precisas do que as técnicas qualitativas, elas não podem ser empregadas em todos os casos, especialmente quando não há dados históricos confiáveis e de boa qualidade.
Como você explica a precisão da previsão?
A precisão da previsão é a diferença entre a demanda real e a projetada. Se você puder avaliar o nível de erro em suas projeções de demanda anteriores, poderá incluí-lo em futuras e fazer as alterações necessárias em seu planejamento.
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