Khi các doanh nghiệp mới và hiện tại có một tài liệu tham khảo trực quan cung cấp cái nhìn tổng quan về các kết quả và xu hướng dự kiến, chúng có xu hướng hoạt động tốt hơn. Khi lập kế hoạch cho tương lai, các doanh nghiệp thành công thường kết hợp các mô hình dự báo.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách các loại mô hình dự báo phổ biến nhất được sử dụng trong kinh doanh và có cái nhìn tổng quan về cách tạo các mô hình cơ bản như mô hình chuỗi thời gian.
Mô hình Dự báo là gì?
Mô hình dự báo là một trong nhiều công cụ được các doanh nghiệp sử dụng để dự đoán doanh số, cung và cầu, hành vi tiêu dùng và các kết quả khác. Những mô hình này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực bán hàng và tiếp thị. Các doanh nghiệp sử dụng một nhiều phương pháp dự báo cung cấp các mức độ thông tin khác nhau. Sự hấp dẫn của việc sử dụng các mô hình dự báo, từ đơn giản đến phức tạp, bắt nguồn từ việc có một tham chiếu trực quan về các kết quả mong đợi.
Các loại mô hình dự báo
Trong khi có nhiều phương pháp để dự báo kết quả kinh doanh và tài chính, có bốn loại mô hình hoặc phương pháp chính mà các doanh nghiệp sử dụng để dự đoán các hành động trong tương lai. Với các ví dụ sau về các mô hình dự báo phổ biến, bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách các công ty sử dụng các phương pháp này để cải thiện phương thức kinh doanh của họ và trải nghiệm khách hàng:
- Mô hình dự báo chuỗi thời gian
- Mô hình kinh tế lượng
- Mô hình dự báo phán đoán
- Phương pháp Delphi
# 1. Mô hình dự báo chuỗi thời gians
Đây là một trong những loại mô hình dự báo dựa vào dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo chính xác. Khi bạn hiểu cách các biến tương tác theo thời gian (giờ, tuần, tháng hoặc năm), bạn sẽ có thể hình dung các mẫu dữ liệu hiệu quả hơn.
Mặc dù có nhiều phương pháp khác nhau để xây dựng mô hình dự báo chuỗi thời gian, bạn có thể ước tính kết quả bằng cách sử dụng kiến thức thu được từ dữ liệu phân tích gần đây bằng cách thực hiện theo các giai đoạn rộng sau trong bảng tính:
- Chuẩn bị sẵn dữ liệu dựa trên thời gian của bạn (chuỗi thời gian và chuỗi giá trị).
- Trong cột đầu tiên, hãy nhập dữ liệu đã biên dịch liên quan đến thời gian hoặc khoảng thời gian.
- Trong cột tiếp theo, hãy nhập các giá trị còn lại mà bạn muốn dự báo.
- Chọn dữ liệu có liên quan.
- Bấm vào tab Dữ liệu, sau đó là Nhóm Dự báo và cuối cùng là Bảng Dự báo.
- Truy cập trang tính, sau đó chọn giữa biểu đồ đường và biểu đồ thanh.
- Xác định ngày kết thúc của bạn trong hộp Kết thúc Dự báo và nhấp vào Tạo.
Sau khi bạn đã tạo các mô hình dự báo chuỗi thời gian của mình, bạn sẽ cần phải giải thích chúng để đưa ra dự đoán tốt nhất cho tương lai của doanh nghiệp mình.
# 2. Mô hình kinh tế lượng
Các nhà kinh tế thường sử dụng mô hình dự báo kinh tế lượng để dự báo những thay đổi trong cung và cầu, cũng như thay đổi giá cả. Trong suốt quá trình tạo, các mô hình này kết hợp dữ liệu và kiến thức phức tạp. Loại này của mô hình thống kê, như tên của nó, rất hữu ích để dự báo những phát triển kinh tế trong tương lai.
Cấu trúc cơ bản của loại mô hình dự báo này như sau:
- Xác định các biến độc lập và phụ thuộc của bạn. Bạn muốn kiểm tra mối quan hệ kinh tế nào? Ví dụ, bạn có thể hỏi, "Liệu X có ảnh hưởng đến Y không?"
- Tạo giả thuyết để kiểm tra mối quan hệ này. Xem xét các biến khác có thể ảnh hưởng đến “Y” và gắn nhãn chúng là “Z”, còn được gọi là biến kiểm soát.
- Thu thập tập dữ liệu bao gồm “Y”, “Z” và “X.”
- Lập đồ thị dữ liệu này để xem liệu có bất kỳ điểm bất thường hoặc ngoại lệ nào không.
- Xác định xem mối quan hệ giữa “Y” và “X” là tuyến tính, bậc hai hay một kiểu quan hệ khác.
- Tính các phép biến hình bằng một phương pháp toán học mà bạn đã quen thuộc.
- Giải thích tác động của “Y” đối với “X.” “X” có nghĩa gì trong mối quan hệ với giả thuyết của bạn?
Để phân tích thêm các phát hiện của bạn, hãy thêm các biến “W” vào hồi quy này.
# 3. Mô hình dự báo phán đoán
Để đưa ra dự đoán, các mô hình dự báo phán đoán khác nhau sử dụng dữ liệu chủ quan và trực quan. Ví dụ, có những lúc không có sẵn dữ liệu để tham khảo. Khi tung ra một sản phẩm mới hoặc đối phó với các điều kiện thị trường biến động, các mô hình dự báo phán đoán rất hữu ích.
Một số đặc điểm của mô hình phán đoán như sau:
- Tiếp cận vấn đề từ quan điểm chủ quan, cố chấp.
- Các biến cụ thể được giả định.
- Nó có giới hạn.
- Với việc bao gồm thông tin bổ sung, độ chính xác được cải thiện.
Dạng mô hình dự báo này cực kỳ hữu ích trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển. Các nhóm tập trung và hội đồng chuyên gia có thể cung cấp thông tin chi tiết mà không mô hình tính toán nào có được. Ví dụ, các công ty có thể phân tích tốt hơn hướng đi của họ trong khi phát triển các tính năng sản phẩm cụ thể bằng cách khảo sát một nhóm cá nhân về những gì họ tìm kiếm ở một sản phẩm.
#4. Mô hình Delphi
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để dự báo xu hướng dựa trên thông tin do một hội đồng chuyên gia cung cấp. Thủ tục này dựa trên phương pháp Delphi, phương pháp này có liên quan đến Oracle of Delphi. Người ta cho rằng câu trả lời do một nhóm đưa ra hữu ích và không thiên vị hơn câu trả lời do một cá nhân đưa ra. Tổng số vòng tham gia có thể thay đổi tùy theo mục tiêu của nhà nghiên cứu tại tổ chức hoặc nhóm.
Các chuyên gia này trả lời một loạt câu hỏi theo từng vòng để cuối cùng dẫn đến “câu trả lời chính xác” mà một công ty đang tìm kiếm. Độ chính xác của thông tin được cải thiện theo từng vòng khi các chuyên gia sửa đổi các giả định trước đó của họ dựa trên thông tin mới được cung cấp bởi các thành viên khác trong hội đồng. Phương pháp kết thúc khi đáp ứng một số liệu xác định trước.
Sau đây là các bước bạn có thể thực hiện để tạo các mô hình dự báo phán đoán của riêng mình:
# 1. Chọn một người điều hành.
Cân nhắc tính trung lập của cá nhân và kinh nghiệm nghiên cứu của người đó trước khi chọn người điều hành để điều hành cuộc thảo luận. Ví dụ, vị trí này có thể được chọn bởi người đứng đầu bộ phận nghiên cứu và phát triển.
# 2. Chọn các chuyên gia của bạn
Khi một công ty tiến hành nghiên cứu về một sản phẩm chưa có mặt trên thị trường, công ty đó sẽ dựa vào một nhóm các chuyên gia ẩn danh để cung cấp phản hồi. Các chuyên gia có thể là bất kỳ ai có kiến thức sâu rộng về một chủ đề cụ thể. Ví dụ, trong trường hợp thiết kế một sản phẩm bơi lội mới, một công ty có thể liên hệ với những người hướng dẫn hoặc chuyên gia an toàn trong lĩnh vực này. Họ thậm chí có thể tiếp cận các vận động viên chuyên nghiệp hoặc khách hàng lâu năm sử dụng các mặt hàng tương tự.
# 3. Chỉ định vấn đề
Các công ty đang tìm cách khắc phục sự cố trước tiên phải tiết lộ các chi tiết cụ thể xung quanh tình huống đó, cũng như bất kỳ chi tiết thiết yếu nào sẽ giúp họ đưa ra kết luận sáng suốt. Điều này đảm bảo rằng mọi người biết những gì được mong đợi ở họ. Các doanh nghiệp có thể muốn phát triển một monofin mới với các tính năng mà đối thủ cạnh tranh của họ chưa từng thử.
#4. Vòng câu hỏi đầu tiên
Bộ câu hỏi đầu tiên này giới thiệu chủ đề và bắt đầu cuộc thảo luận. Các chuyên gia sẽ đọc thông tin, cung cấp phản hồi ẩn danh và gửi lại cho điều hành viên.
# 5. Vòng câu hỏi thứ hai
Sau khi xem xét các câu trả lời của hội đồng, chỉnh sửa nội dung, lọc ra dữ liệu không liên quan và quét nội dung theo các chủ đề chung, điều hành viên cung cấp thông tin mới cho hội đồng. Các thành viên của hội đồng có thể nghiên cứu ẩn danh các phản hồi trước đó và gửi lại phản hồi cho tuyên bố của người khác dựa trên kiến thức mới. Họ phản ứng lại với điều hành viên.
# 6. Vòng câu hỏi thứ ba
Trước khi gửi các bản khảo sát đến hội đồng, điều hành viên sẽ kiểm tra các câu trả lời mới và lọc qua tài liệu được cung cấp có lẽ là lần cuối cùng. Tuy nhiên, quy trình có thể được lặp lại cho đến khi đạt được sự đồng thuận rộng rãi, có thể mất ba hoặc bốn lần lặp lại.
# 7. Thực hiện một số hành động
Khi các nhà nghiên cứu đã thu thập đủ thông tin, họ có thể tiến hành bất kỳ kế hoạch nào để đưa các phát hiện của họ vào hoạt động. Đây có thể là thời điểm bắt đầu phát triển sản phẩm mới hoặc bắt đầu sản xuất một mặt hàng mà họ không chắc chắn.
Phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI)
Các công ty trong lĩnh vực công nghệ sử dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo một lĩnh vực tăng trưởng cụ thể. Vì vậy, bằng cách sử dụng các thuật toán toán học, các mô hình dự báo này tạo ra các kết quả chính xác đáng kể. Công nghệ làm nền tảng cho trí tuệ nhân tạo dự đoán một loạt các kết quả của người dùng và hỗ trợ trong việc tạo ra các đề xuất “bạn cũng có thể thích” hiển thị trên các trang web cụ thể.
Dưới đây là một số ví dụ về các phương pháp dự báo trí tuệ nhân tạo phổ biến:
# 1. Đề xuất sản phẩm và nội dung
Các tổ chức trực tuyến lớn sử dụng AI để dự đoán hành vi của khách hàng trên trang web của họ, bao gồm cả khả năng mua hàng trong tương lai. Ngoài ra, người dùng trang web có được các sản phẩm được đề xuất thông qua một quy trình được gọi là “lọc cộng tác”, bao gồm việc phân nhóm và diễn giải dữ liệu người tiêu dùng cùng với thông tin hồ sơ và nhân khẩu học. Vì vậy, nhiều dữ liệu hơn dẫn đến kết quả tốt hơn.
Giả sử bạn đang duyệt một trang web mua hàng trực tuyến phổ biến và bắt gặp một trò chơi trên bàn có tên “Fender Bender”. Nếu bạn đi xuống cuối trang web, bạn sẽ thấy rằng các trò chơi liên quan đã được đề xuất dựa trên những cá nhân thích Fender Bender.
# 2. Độ chính xác của công cụ tìm kiếm
Các phương pháp trí tuệ nhân tạo nâng cao độ chính xác của kết quả bạn thấy trên trang tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SERP). Google sử dụng thuật toán máy học để cung cấp kết quả xuất sắc cho người tìm kiếm và các công ty khác trong lĩnh vực thương mại điện tử cũng đang sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo tương tự để cải thiện công cụ tìm kiếm của họ.
Giả sử bạn đang sử dụng một công cụ tìm kiếm nổi bật để tra cứu “ủng cho phụ nữ. ” Khi bạn nhấp vào biểu tượng tìm kiếm, bạn sẽ được đưa đến một trang kết quả bao gồm giày cao cổ dành cho nữ. Nhiều người trong số họ cung cấp bốt mùa đông, bốt sang trọng, ủng đi mưa và các ý tưởng khác, vì vậy bạn sẽ tinh chỉnh tìm kiếm của mình hơn nữa bằng cách nhập “bốt mùa đông cho nữ”, sau đó nhấp lại vào nút tìm kiếm để xem danh sách kết quả được sắp xếp nhiều hơn.
#4. Phân tích dự đoán
Các công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách phân tích các tập dữ liệu và dự đoán các xu hướng trong tương lai. Sử dụng thông tin được cung cấp bởi công nghệ AI, các nhà quản lý trung tâm cuộc gọi có thể đưa ra các đánh giá về lượng nhân sự cần thiết cho nhân viên trong một ngày hoặc tuần cụ thể.
Ví dụ: người quản lý trung tâm cuộc gọi kiểm tra phần mềm máy tính của mình để xem tổ chức có thể nhận được bao nhiêu cuộc gọi vào ngày hôm đó. Vì vậy, anh quyết định thuê bốn công nhân và để các thành viên còn lại được nghỉ trong ngày.
Kết luận
Các mô hình dự báo cho phép doanh nghiệp thực hiện các bước cần thiết để đạt được một mục tiêu cụ thể bằng cách cung cấp kiến thức quan trọng về các sự kiện trong tương lai, bao gồm cả tỷ lệ và quy mô của chúng. Dự báo có thể là định tính hoặc định lượng, tùy thuộc vào thông tin thu thập được và bản chất của nó, thường là chủ quan hoặc khách quan, và do đó phụ thuộc vào các phép tính toán học hoặc không có phép tính toán học nào cả.
Vì vậy, theo doanh nghiệp, ban lãnh đạo quyết định các mô hình dự báo tốt nhất để áp dụng. Nó phụ thuộc vào các yếu tố bên trong và bên ngoài, cũng như các yếu tố bên ngoài có thể kiểm soát được hay không. Các quy định của chính phủ, chiến lược cạnh tranh, thiên tai và các tình huống khó kiểm soát khác đều có thể là ví dụ về các yếu tố không kiểm soát được.
Câu hỏi thường gặp về Mô hình Dự báo
Hai loại mô hình dự báo định lượng là gì?
Hai loại mô hình định lượng bao gồm mô hình chuỗi thời gian và mô hình nhân quả.
Loại phương pháp tiếp cận dự báo định tính hay định lượng nào tốt hơn?
Mặc dù các kỹ thuật định lượng đã được chứng minh là chính xác hơn các kỹ thuật định tính, chúng không thể được sử dụng trong mọi trường hợp, đặc biệt là khi không có sẵn dữ liệu lịch sử chất lượng tốt và đáng tin cậy.
Bạn giải thích thế nào về độ chính xác của dự báo?
Độ chính xác của dự báo là sự khác biệt giữa nhu cầu thực tế và nhu cầu dự kiến. Nếu bạn có thể đánh giá mức độ sai sót trong các dự báo nhu cầu trước đây của mình, bạn có thể tính nó vào các dự báo trong tương lai và thực hiện những thay đổi cần thiết đối với kế hoạch của mình.
Bài viết liên quan
