Когда у новых и существующих предприятий есть визуальный справочник, который дает представление об ожидаемых результатах и тенденциях, они, как правило, работают лучше. Планируя будущее, успешные компании часто используют модели прогнозирования.
В этой статье мы рассмотрим, как наиболее распространенные типы моделей прогнозирования используются в бизнесе, и получим обзор того, как создавать базовые модели, такие как модель временных рядов.
Что такое модели прогнозирования?
Модели прогнозирования являются одним из многих инструментов, используемых предприятиями для прогнозирования продаж, спроса и предложения, поведения потребителей и других результатов. Эти модели особенно полезны в области продаж и маркетинга. Предприятия используют разнообразие методов прогнозирования которые предоставляют разную степень информации. Привлекательность использования моделей прогнозирования, от простых до сложных, связана с визуальным представлением ожидаемых результатов.
Типы моделей прогнозирования
Хотя существует множество методов прогнозирования деловых и финансовых результатов, существует четыре основных типа моделей или методов, которые предприятия используют для прогнозирования будущих действий. С помощью следующих примеров распространенных моделей прогнозирования вы лучше поймете, как компании используют эти методы для улучшения своей деловой практики и клиентский опыт:
- Модели прогнозирования временных рядов
- Эконометрическая модель
- Модель субъективного прогнозирования
- Метод Дельфи
# 1. Модель прогнозирования временных рядовs
Это один из типов моделей прогнозирования, который опирается на исторические данные для обеспечения точного прогнозирования. Когда вы поймете, как переменные взаимодействуют во времени (часы, недели, месяцы или годы), вы сможете более эффективно визуализировать шаблоны данных.
Хотя существуют различные методы построения моделей прогнозирования временных рядов, вы можете оценить результаты, используя знания, полученные из последних аналитических данных, выполнив следующие общие этапы в электронной таблице:
- Подготовьте свои временные данные (временные ряды и ряды значений).
- В первый столбец введите скомпилированные данные, включая время или продолжительность.
- В следующем столбце введите оставшиеся значения, которые вы хотите спрогнозировать.
- Выберите соответствующие данные.
- Перейдите на вкладку «Данные», затем «Группа прогнозов» и, наконец, «Лист прогнозов».
- Откройте лист, затем выберите между линейным графиком и гистограммой.
- Определите дату окончания в поле «Конец прогноза» и нажмите «Создать».
После того, как вы создали свои модели прогнозирования временных рядов, вам нужно будет их интерпретировать, чтобы сделать наилучшие прогнозы для будущего вашего бизнеса.
№ 2. Эконометрическая модель
Экономисты часто используют эконометрическую модель прогнозирования. изменения спроса и предложения, а также изменения цен. На протяжении всего процесса создания эти модели включают сложные данные и знания. Этот тип статистическая модель, как следует из названия, полезен для прогнозирования будущего экономического развития.
Базовая структура модели прогнозирования этого типа выглядит следующим образом:
- Определите ваши независимые и зависимые переменные. Какие экономические отношения вы хотите подвергнуть испытанию? Например, вы можете спросить: «Влияет ли X на Y?»
- Создайте гипотезу, чтобы проверить это отношение. Рассмотрите другие переменные, которые могут повлиять на «Y», и обозначьте их «Z», также известные как контрольные переменные.
- Соберите набор данных, который включает «Y», «Z» и «X».
- Постройте эти данные, чтобы увидеть, есть ли какие-либо аномалии или выбросы.
- Определите, является ли отношение между «Y» и «X» линейным, квадратичным или другим типом отношения.
- Вычислите преобразования, используя математический метод, с которым вы знакомы.
- Интерпретируйте влияние «Y» на «X». Что означает «Х» по отношению к вашей гипотезе?
Для дальнейшего анализа результатов добавьте к этой регрессии переменные «W».
№3. Модель оценочного прогнозирования
Чтобы делать прогнозы, различные модели оценочного прогнозирования используют субъективные и интуитивные данные. Например, бывают случаи, когда нет данных для справки. Когда вы запускаете новый продукт или имеете дело с неустойчивыми рыночными условиями, вам пригодятся модели субъективного прогнозирования.
Некоторые характеристики оценочных моделей заключаются в следующем:
- Подходит к проблеме с субъективной точки зрения.
- Предполагается наличие конкретных переменных.
- У него есть пределы.
- С включением дополнительной информации точность улучшается.
Эта форма модели прогнозирования чрезвычайно полезна в сфере исследований и разработок. Фокус-группы и экспертные группы могут дать представление, которое не может дать вычислительная модель. Компании, например, могли бы лучше анализировать свое направление при разработке конкретных функций продукта, опрашивая группу людей о том, что они ищут в продукте.
№ 4. Модель Дельфи
Этот метод широко используется для прогнозирования тенденций на основе информации, предоставленной группой экспертов. Эта процедура основана на методе Дельфи, который связан с оракулом Дельфи. Предполагается, что ответы, полученные группой, более полезны и непредвзяты, чем ответы, предложенные одним человеком. Общее количество задействованных раундов может варьироваться в зависимости от целей исследователей в организации или группе.
Эти эксперты отвечают на ряд вопросов по раундам, что в конечном итоге приводит к «правильному ответу», который ищет компания. Точность информации улучшается с каждым раундом, поскольку эксперты пересматривают свои предыдущие предположения в свете новой информации, предоставленной другими членами группы. Метод завершается, когда достигается заданная метрика.
Ниже приведены шаги, которые вы можете предпринять при создании собственных моделей субъективного прогнозирования:
№1. Выберите фасилитатора.
Примите во внимание нейтральность человека и его исследовательский опыт, прежде чем выбрать ведущего для управления обсуждением. Эта должность может быть выбрана, например, руководителем отдела исследований и разработок.
№ 2. Выберите своих специалистов
Когда компания проводит исследование продукта, которого еще нет на рынке, она полагается на группу анонимных экспертов для предоставления отзывов. Экспертами могут быть все, кто обладает обширными знаниями по конкретному предмету. Например, в случае разработки нового продукта для плавания корпорация может связаться с инструкторами или экспертами по безопасности в этой области. Они могут даже обратиться к профессиональным спортсменам или постоянным клиентам, которые используют подобные предметы.
№3. Укажите проблему
Компании, стремящиеся решить проблему, должны сначала раскрыть особенности ситуации, а также любые важные детали, которые помогут им сделать обоснованный вывод. Это гарантирует, что все знают, что от них ожидается. Предприятия могут захотеть разработать новый моноласт с функциями, которые не пробовал ни один из их конкурентов.
№ 4. Первый раунд вопросов
Первый набор вопросов знакомит с темой и дает начало обсуждению. Эксперты прочитают информацию, предоставят анонимный отзыв и вернут его фасилитатору.
№ 5. Второй раунд вопросов
После просмотра ответов группы, редактирования контента, фильтрации посторонних данных и сканирования контента на наличие общих тем координатор предоставляет группе новую информацию. Члены группы могут анонимно изучить предыдущие ответы и повторно отправить ответ на чужое заявление на основе новых знаний. Они возмущаются своими ответами фасилитатору.
№ 6. Третий раунд вопросов
Прежде чем отправлять опросы на панель, фасилитатор проверит новые ответы и отфильтрует предложенный материал, возможно, в последний раз. Однако процедуру можно повторять до тех пор, пока не будет достигнут широкий консенсус, что может занять три или четыре итерации.
№ 7. Примите меры
Как только исследователи соберут достаточно информации, они могут приступить к любым планам по воплощению своих открытий в жизнь. Это может быть начало разработки нового продукта или начало производства товара, в отношении которого они не уверены.
Методы искусственного интеллекта (ИИ)
Компании в сфере технологий используют методы искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования конкретной области роста. Итак, используя математические алгоритмы, эти модели прогнозирования дают удивительно точные результаты. Технология, лежащая в основе искусственного интеллекта, предвидит широкий спектр пользовательских результатов и помогает генерировать предложения «вам также может понравиться», которые отображаются на определенных веб-сайтах.
Вот несколько примеров распространенных методов прогнозирования искусственного интеллекта:
№1. Рекомендации по продуктам и контенту
Крупные онлайн-организации используют ИИ для прогнозирования поведения клиентов на своих сайтах, включая возможность будущей покупки. Кроме того, пользователи сайта получают рекомендуемые продукты с помощью процесса, известного как «совместная фильтрация», который включает в себя кластеризацию и интерпретацию данных о потребителях в сочетании с информацией профиля и демографическими данными. Таким образом, чем больше данных, тем лучше результаты.
Предположим, вы просматриваете популярный сайт онлайн-покупок и натыкаетесь на настольную игру под названием «Fender Bender». Если вы перейдете к нижней части веб-страницы, вы увидите, что похожие игры были предложены на основе людей, которым нравится Fender Bender.
№ 2. Точность поисковой системы
Методы искусственного интеллекта обеспечивают точность результатов, которые вы видите на странице поисковой оптимизации (SERP). Google использует алгоритм машинного обучения, чтобы предлагать отличные результаты поисковикам, и другие компании в секторе электронной коммерции также используют аналогичные методы искусственного интеллекта для улучшения своих поисковых систем.
Предположим, вы используете известную поисковую систему для поиска «сапоги женские». Когда вы нажимаете значок поиска, вы попадаете на страницу результатов, включающую женские сапоги. Многие из них предлагают зимние ботинки, нарядные ботинки, резиновые сапоги и другие идеи, поэтому вы можете уточнить свой поиск, введя «зимние сапоги для женщин», а затем снова нажав кнопку поиска, чтобы увидеть более тщательно подобранный список результатов.
№ 4. Предиктивная аналитика
Компании используют искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов, анализируя наборы данных и прогнозируя будущие тенденции. Используя информацию, предоставляемую технологией искусственного интеллекта, менеджеры колл-центров могут судить о количестве персонала, необходимого для работы в определенный день или неделю.
Например, менеджер колл-центра проверяет программное обеспечение своего компьютера, чтобы узнать, сколько звонков организация может получить в этот день. Итак, он решает нанять четырех рабочих и позволить остальной команде взять выходной.
Заключение
Модели прогнозирования позволяют бизнесу предпринимать необходимые шаги для достижения конкретной цели, предоставляя важные сведения о будущих событиях, включая их частоту и размер. Прогнозирование может быть качественным или количественным, в зависимости от собранной информации и ее характера, который обычно бывает субъективным или объективным и, таким образом, зависит от математических расчетов или вообще не зависит от математических расчетов.
Таким образом, в зависимости от бизнеса, руководство решает, какие модели прогнозирования следует применять. Это зависит от внутренних и внешних элементов, а также от того, поддаются ли внешние факторы контролю. Правительственные постановления, конкурентные стратегии, стихийные бедствия и другие неконтролируемые обстоятельства могут быть примерами неконтролируемых факторов.
Часто задаваемые вопросы о моделях прогнозирования
Каковы две категории моделей количественного прогнозирования?
Две категории количественных моделей включают модели временных рядов и причинно-следственные модели.
Какой подход к прогнозированию, качественный или количественный, лучше?
Хотя было показано, что количественные методы более точны, чем качественные, их нельзя использовать во всех случаях, особенно там, где недоступны качественные и надежные исторические данные.
Как вы объясните точность прогноза?
Точность прогноза — это разница между фактическим и прогнозируемым спросом. Если вы можете оценить уровень ошибки в ваших предыдущих прогнозах спроса, вы можете учесть его в будущих прогнозах и внести необходимые изменения в свое планирование.
Статьи по теме
