Коли нові та існуючі підприємства мають візуальну довідку, яка надає огляд очікуваних результатів і тенденцій, вони, як правило, функціонують краще. Плануючи майбутнє, успішні компанії часто використовують моделі прогнозування.
У цій статті ми розглянемо, як найбільш поширені типи моделей прогнозування використовуються в бізнесі, і отримаємо уявлення про те, як створити базові моделі, як-от модель часового ряду.
Що таке моделі прогнозування?
Моделі прогнозування є одним із багатьох інструментів, які використовуються підприємствами для прогнозування продажів, попиту та пропозиції, поведінки споживачів та інших результатів. Ці моделі особливо корисні в сферах продажів і маркетингу. Підприємства використовують a різноманітність методів прогнозування які надають різну кількість інформації. Привабливість використання моделей прогнозування, від простих до складних, пов’язана з наявністю візуального посилання на очікувані результати.
Типи моделей прогнозування
Хоча існує безліч методів прогнозування ділових і фінансових результатів, існує чотири основних типи моделей або методів, які підприємства використовують для прогнозування майбутніх дій. Завдяки наведеним нижче прикладам поширених моделей прогнозування ви краще зрозумієте, як компанії використовують ці методи для покращення своєї ділової практики та досвід клієнтів:
- Моделі прогнозування часових рядів
- Економетрична модель
- Осудна модель прогнозування
- Метод Delphi
# 1. Модель прогнозування часових рядівs
Це один із типів моделей прогнозування, який спирається на історичні дані для забезпечення точного прогнозування. Коли ви зрозумієте, як змінні взаємодіють з часом (годинами, тижнями, місяцями чи роками), ви зможете ефективніше візуалізувати шаблони даних.
Хоча існують різні методи побудови моделей прогнозування часових рядів, ви можете оцінити результати, використовуючи знання, отримані з останніх аналітичних даних, дотримуючись цих широких етапів у електронній таблиці:
- Підготуйте ваші дані на основі часу (часові ряди та ряди значень).
- У першому стовпці введіть зібрані дані, що включають час або тривалість.
- У наступному стовпці введіть решту значень, які ви хочете спрогнозувати.
- Виберіть відповідні дані.
- Натисніть вкладку Дані, потім Групу прогнозів і, нарешті, Лист прогнозу.
- Перейдіть до аркуша, а потім виберіть між лінійним і стовпчастим графіком.
- Визначте дату завершення в полі «Завершення прогнозу» та натисніть «Створити».
Після того як ви створите свої моделі прогнозування часових рядів, вам потрібно буде їх інтерпретувати, щоб зробити найкращі прогнози щодо майбутнього вашого бізнесу.
№2. Економетрична модель
Економісти часто використовують для прогнозування економетричну модель прогнозування зміни попиту та пропозиції, а також зміни цін. Протягом усього процесу створення ці моделі включають складні дані та знання. Цей тип статистична модель, як випливає з назви, корисний для прогнозування майбутнього економічного розвитку.
Основна структура даного типу моделі прогнозування така:
- Визначте незалежні та залежні змінні. Які економічні відносини ви хочете перевірити? Наприклад, ви можете запитати: «Чи впливає X на Y?»
- Створіть гіпотезу, щоб перевірити це співвідношення. Розглянемо інші змінні, які можуть впливати на «Y», і позначити їх «Z», також відомі як керуючі змінні.
- Зберіть набір даних, який містить «Y», «Z» і «X».
- Побудуйте ці дані, щоб побачити, чи є якісь аномалії чи відхилення.
- Визначте, чи є відношення між «Y» і «X» лінійним, квадратичним чи іншим типом зв’язку.
- Обчисліть перетворення за допомогою знайомого вам математичного методу.
- Інтерпретуйте вплив «Y» на «X». Що означає «X» стосовно вашої гіпотези?
Щоб додатково проаналізувати свої результати, додайте змінні «W» до цієї регресії.
№3. Модель прогнозного прогнозування
Для того, щоб робити прогнози, різні моделі прогнозування використовують суб’єктивні та інтуїтивні дані. Наприклад, бувають випадки, коли дані для довідки недоступні. Під час запуску нового продукту або роботи з нестабільною кон’юнктурою на ринку корисними стають моделі прогнозування з осудом.
Нижче наведено деякі характеристики суджливих моделей:
- Підходить до проблеми з суб'єктивної, упевненої позиції.
- Припускаються конкретні змінні.
- Воно має межі.
- З включенням додаткової інформації точність підвищується.
Ця форма моделі прогнозування надзвичайно корисна у сфері досліджень і розробок. Фокус-групи та експертні групи можуть надати уявлення, яке не може отримати жодна обчислювальна модель. Наприклад, компанії могли б краще проаналізувати свій напрямок під час розробки конкретних характеристик продукту, опитуючи групу людей про те, що вони шукають у продукті.
№ 4. Модель Delphi
Цей метод широко використовується для прогнозування тенденцій на основі інформації, наданої експертною групою. Ця процедура заснована на методі Delphi, який стосується Oracle of Delphi. Передбачається, що відповіді, отримані групою, є більш корисними та неупередженими, ніж відповіді, запропоновані окремою людиною. Загальна кількість задіяних раундів може змінюватися залежно від цілей дослідників в організації чи групі.
Ці експерти відповідають на низку запитань у раундах, які в кінцевому підсумку призводять до «правильної відповіді», яку шукає компанія. Точність інформації покращується з кожним раундом, оскільки експерти переглядають свої попередні припущення у світлі нової інформації, наданої іншими членами комісії. Метод завершується, коли досягається заздалегідь визначений показник.
Нижче наведено кроки, які ви можете зробити для створення власних моделей прогнозування з оцінками:
№1. Виберіть фасилітатора.
Подумайте про нейтральність особи та її дослідницького досвіду, перш ніж вибрати фасилітатора для керування дискусією. Таку посаду міг би обрати, наприклад, керівник відділу досліджень і розробок.
№2. Виберіть своїх спеціалістів
Коли компанія проводить дослідження продукту, якого ще немає на ринку, вона покладається на групу анонімних експертів для надання зворотного зв’язку. Експертом може бути будь-хто, хто має глибокі знання з певної теми. У разі розробки нового продукту для плавання, наприклад, корпорація може зв’язатися з інструкторами або експертами з безпеки в цій галузі. Вони можуть навіть звернутися до професійних спортсменів або довгострокових клієнтів, які використовують подібні предмети.
№3. Уточніть проблему
Компанії, які прагнуть вирішити проблему, повинні спочатку розкрити особливості ситуації, а також усі важливі деталі, які допоможуть їм зробити обґрунтований висновок. Це гарантує, що кожен знає, чого від них очікують. Підприємства можуть захотіти розробити новий моноласт із функціями, яких не пробував жоден з їхніх конкурентів.
№ 4. Перший тур запитань
Цей перший набір питань відкриває тему та розпочинає дискусію. Експерти прочитають інформацію, нададуть анонімний зворотній зв’язок та повернуть її фасилітатору.
№ 5. Другий тур запитань
Після перегляду відповідей панелі, редагування вмісту, фільтрації сторонніх даних і сканування вмісту на предмет поширених тем, ведучий надає нову інформацію панелі. Члени групи можуть анонімно вивчити попередні відповіді та повторно надіслати відповідь на заяву іншого на основі нових знань. Вони обурюються своїми відповідями фасилітатору.
№6. Третій тур запитань
Перш ніж надсилати опитування на панель, ведучий перевірить нові відповіді та профільтрує запропонований матеріал, можливо, в останній раз. Однак процедуру можна повторювати, поки не буде досягнуто загального консенсусу, що може зайняти три або чотири ітерації.
№ 7. Вживайте певних заходів
Після того, як дослідники зберуть достатньо інформації, вони можуть приступити до будь-яких планів, щоб втілити свої висновки в життя. Це може бути початок розробки свіжого продукту або початок виробництва товару, щодо якого вони не впевнені.
Методи штучного інтелекту (ШІ)
Компанії у сфері технологій використовують методи штучного інтелекту (ШІ) для прогнозування певної сфери зростання. Таким чином, використовуючи математичні алгоритми, ці моделі прогнозування дають надзвичайно точні результати. Технологія, що лежить в основі штучного інтелекту, передбачає широкий спектр результатів для користувачів і допомагає генерувати пропозиції «вам також можуть сподобатися», які відображаються на певних веб-сайтах.
Ось кілька прикладів поширених методів прогнозування штучного інтелекту:
№1. Рекомендації щодо продуктів і вмісту
Великі онлайн-організації використовують AI для прогнозування поведінки клієнтів на своїх сайтах, включаючи можливість майбутньої покупки. Крім того, користувачі сайту отримують рекомендовані продукти за допомогою процесу, відомого як «спільна фільтрація», який включає групування та інтерпретацію даних споживачів у поєднанні з інформацією профілю та демографічними показниками. Отже, більше даних призводить до кращих результатів.
Припустимо, ви переглядаєте популярний сайт онлайн-покупок і натрапили на настільну гру під назвою «Fender Bender». Якщо ви опуститеся донизу веб-сторінки, ви побачите, що пов’язані ігри були запропоновані на основі людей, яким подобається Fender Bender.
№2. Точність пошукової системи
Методи штучного інтелекту забезпечують точність результатів, які ви бачите на сторінці пошукової оптимізації (SERP). Google використовує алгоритм машинного навчання, щоб запропонувати шукачам чудові результати, а інші компанії в секторі електронної комерції також використовують подібні методи штучного інтелекту для покращення своїх пошукових систем.
Припустимо, що ви використовуєте популярну пошукову систему для пошуку «черевики жіночі». Коли ви натискаєте піктограму пошуку, ви потрапляєте на сторінку результатів, яка містить жіночі чоботи. Багато з них пропонують зимові чоботи, нарядні чоботи, дощовики та інші ідеї, тож ви ще більше уточните свій пошук, ввівши «зимові черевики для жінок», а потім знову натиснувши кнопку пошуку, щоб побачити більш підібраний список результатів.
№ 4. Прогнозна аналітика
Компанії використовують штучний інтелект для покращення обслуговування клієнтів, аналізуючи набори даних і передбачаючи майбутні тенденції. Використовуючи інформацію, яку пропонує технологія штучного інтелекту, менеджери колл-центрів можуть приймати рішення щодо кількості персоналу, необхідного для персоналу в певний день або тиждень.
Наприклад, менеджер колл-центру перевіряє програмне забезпечення свого комп’ютера, щоб побачити, скільки дзвінків організація може отримати в цей день. Тому він вирішує найняти чотирьох робітників, а решті екіпажу дозволити взяти вихідний.
Висновок
Моделі прогнозування дозволяють підприємству робити необхідні кроки для досягнення конкретної мети, надаючи вирішальні знання про майбутні події, включаючи їх частоту та розмір. Прогнозування може бути якісним або кількісним, залежно від зібраної інформації та її природи, яка зазвичай є суб’єктивною чи об’єктивною, і, таким чином, залежить від математичних розрахунків або взагалі відсутня математичні розрахунки.
Таким чином, на думку бізнесу, керівництво приймає рішення про найкращі моделі прогнозування для застосування. Це залежить від внутрішніх і зовнішніх елементів, а також від того, чи можна керувати зовнішніми факторами. Прикладами неконтрольованих факторів можуть бути державні норми, конкурентні стратегії, стихійні лиха та інші неконтрольовані обставини.
Поширені запитання щодо моделей прогнозування
Які дві категорії моделей кількісного прогнозування?
Дві категорії кількісних моделей включають моделі часових рядів і причинно-наслідкові моделі.
Який підхід до прогнозування, якісний чи кількісний, кращий?
Хоча кількісні методи виявилися більш точними, ніж якісні, вони не можуть бути використані в усіх випадках, особливо якщо якісні та надійні історичні дані недоступні.
Як ви поясните точність прогнозу?
Точність прогнозу – це різниця між фактичним і прогнозованим попитом. Якщо ви можете оцінити рівень помилки у ваших попередніх прогнозах попиту, ви можете врахувати його в майбутніх і внести необхідні зміни у своє планування.
Статті по темі
