Yeni ve mevcut işletmeler, beklenen sonuçlara ve eğilimlere genel bir bakış sağlayan görsel bir referansa sahip olduklarında, daha iyi işlev görme eğilimindedirler. Başarılı işletmeler geleceği planlarken sıklıkla tahmin modellerini kullanırlar.
Bu makalede, iş dünyasında en yaygın tahmin modellerinin nasıl kullanıldığına bakacağız ve zaman serisi modeli gibi temel modellerin nasıl oluşturulacağına dair genel bir bakış elde edeceğiz.
Tahmin Modelleri Nelerdir?
Tahmin modelleri, işletmeler tarafından satışları, arz ve talebi, tüketici davranışını ve diğer sonuçları tahmin etmek için kullanılan birçok araçtan biridir. Bu modeller özellikle satış ve pazarlama alanlarında kullanışlıdır. İşletmeler bir çeşitli tahmin yöntemleri değişen derecelerde bilgi sağlar. Basitten karmaşığa kadar tahmin modellerini kullanmanın çekiciliği, beklenen sonuçların görsel bir referansına sahip olmaktan kaynaklanır.
Tahmin Modellerinin Türleri
İş ve finansal sonuçları tahmin etmek için çok sayıda yöntem olsa da, işletmelerin gelecekteki eylemleri tahmin etmek için kullandıkları dört ana model veya yöntem türü vardır. Aşağıdaki yaygın tahmin modelleri örnekleriyle, şirketlerin bu yöntemleri iş uygulamalarını geliştirmek ve geliştirmek için nasıl kullandıklarını daha iyi anlayacaksınız. müşteri deneyimi:
- Zaman serisi Tahmin Modelleri
- ekonometrik model
- Yargısal tahmin modeli
- Delphi yöntemi
# 1. Zaman serisi Tahmin Modelis
Bu, doğru tahmin sağlamak için geçmiş verilere dayanan tahmin modellerinden biridir. Değişkenlerin zaman içinde (saatler, haftalar, aylar veya yıllar) nasıl etkileştiğini anladığınızda, veri modellerini daha etkili bir şekilde görselleştirebileceksiniz.
Zaman serisi tahmin modelleri oluşturmak için çeşitli yöntemler olsa da, bir elektronik tabloda şu geniş aşamaları izleyerek son analitik verilerden edinilen bilgileri kullanarak sonuçları tahmin edebilirsiniz:
- Zamana dayalı verilerinizi kullanıma hazır hale getirin (zaman serileri ve değerler serileri).
- İlk sütuna, zaman veya süreyi içeren derlenmiş verileri girin.
- Sonraki sütuna, tahmin etmek istediğiniz kalan değerleri girin.
- İlgili verileri seçin.
- Veri sekmesine, ardından Tahmin Grubuna ve son olarak Tahmin Sayfasına tıklayın.
- Sayfaya erişin, ardından çizgi grafik ve çubuk grafik arasında seçim yapın.
- Tahmin Bitiş kutusunda bitiş tarihinizi belirleyin ve Oluştur'a tıklayın.
Zaman serisi tahmin modellerinizi oluşturduktan sonra, işinizin geleceği için en iyi tahminlerinizi yapmak için bunları yorumlamanız gerekecektir.
#2. Ekonometrik Model
Ekonomistler, tahminde bulunmak için sıklıkla bir ekonometrik tahmin modeli kullanırlar. arz ve talepteki değişiklikler, fiyat değişiklikleri gibi. Oluşturma süreci boyunca, bu modeller karmaşık verileri ve bilgileri içerir. Bu çeşit istatistiksel model, adından da anlaşılacağı gibi, gelecekteki ekonomik gelişmeleri tahmin etmek için yararlıdır.
Bu tür tahmin modelinin temel yapısı aşağıdaki gibidir:
- Bağımsız ve bağımlı değişkenlerinizi belirleyin. Hangi ekonomik ilişkiyi test etmek istiyorsunuz? Örneğin, "X'in Y üzerinde bir etkisi var mı?" diye sorabilirsiniz.
- Bu ilişkiyi test etmek için bir hipotez oluşturun. “Y”yi etkileyebilecek diğer değişkenleri göz önünde bulundurun ve bunları kontrol değişkenleri olarak da bilinen “Z” olarak etiketleyin.
- “Y”, “Z” ve “X” içeren veri setini toplayın.
- Herhangi bir anormallik veya aykırı değer olup olmadığını görmek için bu verileri çizin.
- "Y" ve "X" arasındaki ilişkinin doğrusal mı, ikinci dereceden mi yoksa başka bir ilişki türü mü olduğunu belirleyin.
- Aşina olduğunuz bir matematiksel yöntemi kullanarak dönüşümleri hesaplayın.
- “Y”nin “X” üzerindeki etkisini yorumlayın. Hipotezinizle ilgili olarak “X” ne anlama geliyor?
Bulgularınızı daha fazla analiz etmek için bu regresyona “W” değişkenlerini ekleyin.
#3. Yargılayıcı Tahmin Modeli
Tahminlerde bulunmak için çeşitli yargısal tahmin modelleri, öznel ve sezgisel verileri kullanır. Örneğin, referans için hiçbir verinin bulunmadığı zamanlar vardır. Yeni bir ürünü piyasaya sürerken veya değişken piyasa koşullarıyla uğraşırken, yargılayıcı tahmin modelleri işe yarar.
Yargısal modellerin bazı özellikleri şunlardır:
- Soruna öznel, kanaate dayalı bir bakış açısıyla yaklaşır.
- Spesifik değişkenler varsayılır.
- Sınırları var.
- Ek bilgilerin dahil edilmesiyle doğruluk artar.
Bu tahmin modeli biçimi, araştırma ve geliştirme alanında son derece yararlıdır. Odak grupları ve uzman panelleri, hiçbir hesaplama modelinin sağlayamayacağı bilgiler sağlayabilir. Örneğin şirketler, bir üründe aradıkları şeyler hakkında bir grup bireyi araştırarak belirli ürün özellikleri geliştirirken yönlerini daha iyi analiz edebilir.
#4. Delphi Modeli
Bu yöntem, bir uzman paneli tarafından sağlanan bilgilere dayanarak eğilimleri tahmin etmek için yaygın olarak kullanılır. Bu prosedür, Delphi'nin Oracle'ı ile ilgili olan Delphi yöntemine dayanmaktadır. Bir grup tarafından üretilen cevapların, tek bir kişinin sunduğu cevaplardan daha faydalı ve tarafsız olduğu varsayılmaktadır. Katılan toplam tur sayısı, araştırmacıların kuruluş veya gruptaki hedeflerine göre değişebilir.
Bu uzmanlar, bir şirketin aradığı "doğru cevaba" götüren turlar halinde bir dizi soruyu yanıtlar. Uzmanlar, panelin diğer üyeleri tarafından sağlanan yeni bilgiler ışığında önceki varsayımlarını revize ettikçe, bilgilerin doğruluğu her turda artar. Yöntem, önceden belirlenmiş bir metrik karşılandığında sona erer.
Kendi yargılayıcı tahmin modellerinizi oluştururken atabileceğiniz adımlar şunlardır:
#1. Bir kolaylaştırıcı seçin.
Tartışmayı yönetmek için bir kolaylaştırıcı seçmeden önce bireyin tarafsızlığını ve kişinin araştırma deneyimini göz önünde bulundurun. Bu pozisyon, örneğin araştırma ve geliştirme başkanı tarafından seçilebilir.
#2. Uzmanlarınızı seçin
Bir şirket henüz piyasada olmayan bir ürün üzerinde araştırma yaptığında, geri bildirim sağlamak için anonim uzmanlardan oluşan bir panele güvenir. Uzmanlar, belirli bir konu hakkında kapsamlı bilgiye sahip herkes olabilir. Örneğin, yeni bir yüzme ürünü tasarlamak durumunda, bir şirket bu alandaki eğitmenler veya güvenlik uzmanları ile iletişime geçebilir. Benzer ürünleri kullanan profesyonel sporculara veya uzun vadeli müşterilere bile yaklaşabilirler.
#3. Sorunu belirtin
Bir sorunu çözmek isteyen şirketler, önce durumla ilgili ayrıntıları ve ayrıca bilinçli bir sonuca varmalarına yardımcı olacak tüm önemli ayrıntıları açıklamalıdır. Bu, herkesin kendilerinden ne beklendiğini bilmesini sağlar. İşletmeler, rakiplerinin hiçbirinin denemediği özelliklere sahip yeni bir monofin geliştirmek isteyebilir.
#4. İlk tur sorular
Bu ilk soru grubu konuyu tanıtır ve tartışmayı başlatır. Uzmanlar bilgileri okuyacak, isimsiz geri bildirim sağlayacak ve kolaylaştırıcıya geri gönderecektir.
#5. İkinci tur sorular
Panelin yanıtlarını gözden geçirdikten, içeriği düzenledikten, gereksiz verileri süzdükten ve içeriği ortak temalar için taradıktan sonra, kolaylaştırıcı panele yeni bilgiler sağlar. Panelin üyeleri, önceki yanıtları isimsiz olarak inceleyebilir ve yeni bilgilere dayanarak bir başkasının ifadesine bir yanıtı yeniden gönderebilir. Kolaylaştırıcıya verdikleri yanıtlara içerlerler.
#6. Üçüncü tur sorular
Anketleri panele göndermeden önce, kolaylaştırıcı yeni yanıtları kontrol edecek ve belki de son kez sunulan materyali filtreleyecektir. Bununla birlikte, prosedür, üç veya dört yineleme alabilen yaygın bir fikir birliğine varılana kadar tekrar edilebilir.
#7. biraz harekete geç
Araştırmacılar yeterli bilgiyi topladıktan sonra, bulgularını eyleme geçirmek için herhangi bir plan yapabilirler. Bu, taze ürün geliştirmenin başlangıcı veya emin olmadıkları bir ürün üzerinde üretimin başlangıcı olabilir.
Yapay Zeka Yöntemleri (AI)
Teknoloji alanındaki şirketler, belirli bir büyüme alanını tahmin etmek için yapay zeka (AI) yöntemlerini kullanır. Bu nedenle, matematiksel algoritmalar kullanan bu tahmin modelleri, dikkate değer ölçüde kesin sonuçlar üretir. Yapay zekayı destekleyen teknoloji, çok çeşitli kullanıcı sonuçlarını öngörür ve belirli web sitelerinde görüntülenen "siz de hoşlanabilirsiniz" önerilerinin oluşturulmasına yardımcı olur.
Aşağıda, yaygın olarak kullanılan yapay zeka tahmin yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:
#1. Ürün ve içerik önerileri
Büyük çevrimiçi kuruluşlar, gelecekteki bir satın alma olasılığı da dahil olmak üzere sitelerindeki müşteri davranışını tahmin etmek için yapay zekayı kullanır. Buna ek olarak, site kullanıcıları, profil bilgileri ve demografik bilgilerle birlikte tüketici verilerinin kümelenmesini ve yorumlanmasını içeren "işbirlikçi filtreleme" olarak bilinen bir süreç aracılığıyla önerilen ürünleri elde eder. Bu nedenle, daha fazla veri daha iyi sonuçlara yol açar.
Popüler bir çevrimiçi satın alma sitesine göz attığınızı ve “Fender Bender” adlı bir masa oyunuyla karşılaştığınızı varsayalım. Web sayfasının en altına inerseniz, Fender Bender'ı seven kişilerden yola çıkarak ilgili oyunların önerildiğini göreceksiniz.
#2. Arama motoru doğruluğu
Yapay zeka yöntemleri, arama motoru optimizasyonu sayfasında (SERP) gördüğünüz sonuçların doğruluğunu sağlar. Google, arama yapanlara mükemmel sonuçlar sunmak için bir makine öğrenimi algoritması kullanır ve e-ticaret sektöründeki diğer şirketler de arama motorlarını geliştirmek için benzer yapay zeka tekniklerini kullanır.
Aramak için göze çarpan bir arama motoru kullandığınızı varsayalım.kadınlar için botlar” Arama simgesine tıkladığınızda, kadın botlarını içeren bir sonuç sayfasına yönlendirilirsiniz. Birçoğu kışlık botlar, şık botlar, yağmur botları ve başka fikirler sunar; bu nedenle, "kadınlar için kışlık botlar" yazarak aramanızı daha da hassaslaştırabilir ve daha küratörlü bir sonuç listesi görmek için arama düğmesini tekrar tıklayabilirsiniz.
#4. Tahmine dayalı analitik
Şirketler, veri kümelerini analiz ederek ve gelecekteki eğilimleri tahmin ederek müşteri hizmetlerini iyileştirmek için yapay zeka kullanır. Çağrı merkezi yöneticileri, AI teknolojisinin sunduğu bilgileri kullanarak, belirli bir gün veya hafta personel için ihtiyaç duyulan personel miktarına ilişkin kararlar verebilir.
Örneğin, bir çağrı merkezi yöneticisi, kuruluşun o gün kaç çağrı alabileceğini görmek için bilgisayar yazılımını kontrol eder. Bu nedenle, dört işçiyi işe almaya ve ekibin geri kalanının izin almasına izin vermeye karar verir.
Sonuç
Tahmin modelleri, bir işletmenin, meydana gelmeleri ve büyüklükleri de dahil olmak üzere gelecekteki olaylar hakkında önemli bilgiler sağlayarak belirli bir hedefe ulaşmak için gerekli adımları atmasını sağlar. Tahmin, toplanan bilgilere ve genellikle öznel veya nesnel olan doğasına bağlı olarak nitel veya nicel olabilir ve bu nedenle matematiksel hesaplamalara bağlıdır veya hiç matematiksel hesaplama yoktur.
Dolayısıyla, işletmeye göre yönetim, uygulanacak en iyi tahmin modellerine karar verir. İç ve dış unsurlara ve ayrıca dış faktörlerin kontrol edilebilir olup olmamasına bağlıdır. Devlet düzenlemeleri, rekabet stratejileri, doğal afetler ve diğer kontrol edilemeyen durumlar, kontrol edilemeyen faktörlerin örnekleri olabilir.
Tahmin Modelleri SSS
Nicel tahmin modellerinin iki kategorisi nelerdir?
Nicel modellerin iki kategorisi, zaman serisi modelleri ve nedensel modelleri içerir.
Hangi tür tahmin yaklaşımı niteliksel veya niceliksel olarak daha iyidir?
Nicel tekniklerin nitel tekniklerden daha doğru olduğu gösterilmiş olsa da, özellikle kaliteli ve güvenilir tarihsel verilerin bulunmadığı durumlarda, her durumda kullanılamazlar.
Tahmin doğruluğunu nasıl açıklarsınız?
Tahmin doğruluğu, gerçek ve öngörülen talep arasındaki farktır. Önceki talep projeksiyonlarınızda hata düzeyini değerlendirebilirseniz, bunu gelecekteki taleplerde de hesaba katabilir ve planlamanızda gerekli değişiklikleri yapabilirsiniz.
İlgili Makaleler
