Прогнозирование в бизнесе это

Бизнес-прогноз предоставляет компаниям подробную информацию, которую они могут использовать для прогнозирования своего будущего роста. Финансовые и бизнес-аналитики оценивают текущие доходы, расходы, тенденции рынка и спрос на продукцию и используют эти данные для принятия важных операционных решений, таких как инвестирование или поиск внешнего финансирования. Изучение этого процесса может помочь вам в эффективном прогнозировании.

В этой статье мы обсуждаем бизнес-прогнозы, распространенные методы прогнозирования, которые используют компании, и как создать прогноз, который поможет вам спланировать будущее развитие бизнеса.

Бизнес-прогнозы помогают организациям планировать финансовый и операционный успех.
Предприятия используют количественные и качественные методы при прогнозировании.
Бизнес-прогнозирование включает в себя оценку текущей производительности, постановку целей и измерение прогресса.

Что такое бизнес-прогнозирование?

Бизнес-прогнозирование — это инструмент, который предприятия и организации используют для принятия решений о финансовом планировании, составлении бюджета и оценке будущего роста доходов. Это предполагает предсказание того, как они могут работать в будущем, чтобы оценить, сколько Бизнес использует прогнозирование как способ предсказать будущий результат роста продаж и прибыли, используя предыдущие данные, что помогает в принятии финансовых и операционных решений.

Бизнес прорыв. Стратегическое планирование и прогнозирование бизнеса — метафизика с Давидом Векуа.

Виды бизнес-прогнозов

Существует два основных типа методов прогнозирования — качественный и количественный:

Качественный

Качественное прогнозирование — это краткосрочное прогнозирование, которое опирается на наблюдения и мнения потребителей и экспертов. Это означает, что специалисты по финансам и данные, полученные непосредственно от клиентов, могут стать основой для создания прогноза. С помощью этого метода можно увидеть следующие основные типы подходов:

Исследование рынка включает в себя анализ опросов и исследований потребителей.
Дельфийское исследование предполагает анализ экспертных опросов и анкетирования.

Количественные показатели

Количественное прогнозирование — это долгосрочное прогнозирование, которое использует статистику и исторические закономерности. Вместо того чтобы слушать экспертов или клиентов, компании полагаются на данные для принятия решений по прогнозированию. В рамках этого типа можно найти следующие основные подходы:

Индикаторный подход изучает взаимосвязь между конкретными показателями, такими как уровень безработицы и здоровье экономики.
Эконометрический подход рассматривает прошлую взаимосвязь между конкретными показателями за определенный период времени и делает предположения, основанные на том, как эти переменные могут измениться.
Подход временных рядов — это популярный и недорогой подход, который изучает исторические данные для количественной оценки будущих прогнозов.

Почему бизнес-прогнозирование важно?

Бизнес-прогнозирование важно, потому что оно дает компаниям представление об их будущей прибыльности. Кроме того, прогнозирование может позволить предприятиям:

006. Прогнозирование бизнес показателей — Сергей Линев

Разработайте структурированные планы

Одним из наиболее важных аспектов бизнес-прогнозирования является то, как оно помогает предприятиям разрабатывать высокоструктурированные планы по росту доходов. При последовательном применении методов прогнозирования компании могут оценить будущие потребности своих рынков и создать устойчивые операции, удовлетворяющие эти потребности в будущем. Это означает, что предприятия могут прогнозировать будущие потоки доходов, что поможет им достичь будущих целей по выручке.

Создание точных бюджетов

Прогнозирование позволяет предприятиям анализировать текущие расходы и создавать реалистичные бюджеты, которые компания использует для управления исходящим денежным потоком. Имея точный прогноз, компании могут спрогнозировать будущие затраты на деятельность, такие как ресурсы, материалы и сотрудники, и составить бюджет для управления расходами и обязательствами. Для этого могут потребоваться исторические данные и помощь финансовых специалистов, которые могут оценить, могут ли измениться некоторые затраты.

Оценить тенденции рынка

Бизнес-прогноз эффективен для анализа того, что клиенты покупают больше всего, и оценки этих данных о продажах для составления прогнозов относительно будущих тенденций рынка. Это важный аспект прогнозирования, поскольку он может дать бизнесу представление о прогнозируемом рыночном спросе на его продукцию и услуги. Кроме того, финансовые аналитики могут использовать эти данные для постановки краткосрочных и долгосрочных целей по доходам.

Как составить бизнес-прогноз?

Какой бы метод ни использовал бизнес, существует несколько ключевых шагов для создания бизнес-прогноза. Вот некоторые шаги, которые вы можете предпринять:

1. Установите базовый уровень для сравнения

Компании проводят предварительный анализ своей текущей деятельности, финансового положения и экономического статуса. Сюда входит оценка положения в отрасли, популярных продуктов или услуг, а также финансовых и деловых операций. Следующий пример иллюстрирует, как предприятие выполняет этот этап процесса:

Davis Tech Providers — это компания по производству электроники, которая продает смешанный набор компьютеров, мобильных телефонов и других устройств. Они создают бизнес-прогноз для прогнозирования будущего роста доходов. Бизнес-аналитик оценивает следующую информацию:

Положение в отрасли:

Номер два (после крупного сетевого магазина канцелярских товаров) среди прибыльных компаний-поставщиков электроники в географической зоне
Дополнительный поставщик услуг для клиентов, совершающих покупки в магазине (включая безопасность системы, помощь в работе с сетью, устранение неполадок и потребности в поддержке)
Наиболее успешными продуктами являются смартфоны, смарт-телевизоры и планшеты, продажи ноутбуков идут чуть позади

Текущее экономическое положение:

Текущий и прогнозируемый рост новых и восстановленных моделей в связи с технологическим прогрессом
Текущие цены отражают рыночную розничную стоимость

Текущий рост доходов 3.5% при представлении новых продуктов в магазине
Прибыль остается неизменной в течение последних трех лет
Текущие периодические расходы: $410 000 ежемесячно
Операционные расходы: 320 000 долларов (зарплата сотрудников), 52 000 долларов (накладные расходы), 38 000 долларов (обязательства)
Текущий доход: $4,025,000 ежеквартально, стабильно в период с 2016 по 2019 год

2. Определите долгосрочные прогнозы

Используя данные, полученные в результате анализа текущего положения, предприятия устанавливают долгосрочные цели. В зависимости от отрасли, эти долгосрочные цели могут быть основаны на доходах или на расширении бизнеса. Как правило, бизнес-прогноз включает в себя оба аспекта. Вот пример некоторых долгосрочных прогнозов, которые вы можете увидеть:

Бизнес может еще больше отставать от конкурирующего магазина из-за отсутствия вариантов покупки через Интернет
Создание онлайн-платформы для покупок может помочь увеличить преимущество в отрасли, особенно при условии доставки товаров в магазин в тот же день или бесплатной доставки в магазин

Рост численности технологической рабочей силы может привести к увеличению на 2.Увеличение клиентской базы на 5 — 4 %
С учетом текущей тенденции спроса на интеллектуальные технологии, у Davis Tech Providers должен наблюдаться умеренный 2% рост наличия продукции

Прогнозируемый рост доходов продолжается на уровне 3.5% (и до 4%) при представлении новых товаров в магазине
Прогнозируемые периодические расходы и операционные затраты: $410 000 ежемесячно, дополнительных расходов не ожидается
Разбивка: 320 000 долларов (зарплата сотрудников), 52 000 долларов (накладные расходы), 38 000 долларов (обязательства) и никаких ожидаемых расходов
Долгосрочная цель по доходам: $4 400 000 ежеквартально, в период с 2020 по 2025 год

3. Анализ, измерение и сравнение прогнозов

В процессе прогнозирования бизнес сравнивает любые отклонения между своими прогнозами и фактическими результатами деятельности. Измерение роста и прогресса в достижении долгосрочных целей позволяет предприятиям вносить улучшения в процесс и уточнять и корректировать свои прогнозы, чтобы отразить текущий рост. Вот пример измерения успешности прогноза:

Анализ годового прогноза:

Равное положение с ведущей сетью офисных поставок на местном рынке, аналогичные доходы
Покупки через Интернет и в магазинах повысили влияние в отрасли технологических товаров
Текущая клиентская база увеличилась на 2% за последний год, что чуть меньше пятилетнего прогноза
Добавьте ежемесячные расходы на оплату труда, наняв трех новых сотрудников, и ожидайте, что окупаемость инвестиций составит не более 1 доллара.5 лет
Выручка увеличилась на 1.7%, ожидается увеличение на 2% к концу 2022 года
Цель на 2020-2021 гг: Очередное увеличение выручки на 0.5-1% и сокращение операционных расходов за счет развития группы удаленной поддержки

Источник: hr-portal.ru

Прогнозы в бизнесе

Прогнозирование означает предсказание будущего на основе данных и знаний, полученных в прошлом.

Согласно этому определению, каждое решение, которое мы принимаем, зависит от прогноза. Это верно и для управленческих решений. Проблема каждого предсказания заключается в том, что оно никогда не бывает достоверным.

Считать прогнозирование пророчеством, говорящим нам о будущем, — огромная ошибка. Итак, нам нужен прогноз, который бы представлял, как может выглядеть будущее, включая то, что скорее всего произойдет, а что менее вероятно, но все же возможно.

Математика научила нас, что описание любого неопределенного поведения должно иметь как минимум два разных параметра: основное или «ожидаемое значение», и другое, которое описывает «ожидаемое отклонение от среднего». Это приводит к определению «доверительного интервала», в котором находятся наиболее вероятные результаты. Любое разумное решение должно учитывать ряд возможных результатов.

Хотя существует несколько способов получения эффективных прогнозов, которые можно использовать для принятия более точных решений, реальная общая проблема заключается в неправильном использовании прогнозов.

При использовании прогнозов обычно делают две основные ошибки:

Использование однозначных прогнозов.
Использование неверного горизонта прогнозирования или уровня детализации. Общий момент заключается в том, что точный тип прогноза должен соответствовать решению, которое будет использовать прогноз в качестве критически важной информации. Аналогичная ошибка заключается в использовании неправильных параметров для компьютеризированных прогнозов или использовании нерелевантных / некачественных данных.

Медиапособие Виктора Вальчука «Личная дилемма»

Личная дилемма — это ситуация выбора конкретного человека. Можно сказать, это конфликт между двумя «Я». Я1 — это собственно Я, и если бы не Я2, я бы поступал так, как мне хочется. Я2 — это моя вторая натура, которая больше склонна прислушиваться к мнению окружающих (друзей, знакомых, сотрудников, начальства). Они ждут от меня другого решения и действий. Поэтому мне приходится выбирать.

Или есть возможность найти решение, которое устроит и меня, и их?

Медиапособие для тех, кто хочет развить свои управленческие навыки и вывести карьеру на новый уровень, но не хватает времени. Включает полный разбор инструмента ТОС «Грозовая туча» для верного решения личной дилеммы (в т.ч. 3 часа видеолекций курса «Директор по трансформации»).

Использование однозначных прогнозов

Подавляющее большинство прогнозов, используемых в бизнесе, отображают только одно число для каждой позиции / местоположения / периода. Нет указания на предполагаемую ошибку прогноза. Таким образом, если в прогнозе указано, что на следующей неделе будет продано 1000 единиц, нет никаких указаний на то, что вполне возможно будет продано 1500 единиц или только 600. Это искажает ценность информации, необходимой для принятия обоснованного решения, например, сколько купить для распродажи на следующей неделе.

Любой компьютеризированный прогноз, основанный даже на простейшей математической модели, включает оценку среднего возможного отклонения от среднего. Учитывая ожидаемое значение прогноза и преобразование его в разумный диапазон, например, плюс минус 1,5 или 2 оценочных стандартных отклонения, или использование средней абсолютной процентной ошибки (MAPE), дает около 80-90% вероятности того, что фактический результат будет в пределах этого диапазон.

Как диапазон может помочь принять решение?

Два ключевых значимых элемента информации – это границы диапазона. Каждый альтернативный выбор решения должен учитывать оба крайних значения диапазона для расчета / оценки потенциального ущерба. Когда фактический спрос равен нижней стороне диапазона, это приводит к одному результату, а когда фактический спрос равен верхней стороне, — к совершенно другому результату. Когда спрос находится где-то в пределах диапазона, результат также оказывается между крайними значениями. Учитывая оба крайних результата, выбор между практическими альтернативами становится реалистичным и приведет к лучшим решениям, чем однозначный прогноз, не предоставляющий ЛПР такой диапазон разумных результатов.

Простой пример: прогноз гласит, что на следующей неделе продажи Продукта X составят от 1000 до 1400 единиц. Решение касается уровня запасов в начале недели. Для простоты предположим, что нет возможности докупить Продукт X в течение недели или переместить его в другое место.

Есть три разумных альтернативы для этого решения: запасти 1000 единиц, 1400 единиц, или следование среднему прогнозу: 1200 единиц Продукта Х. Если у нас складе будет только 1000 единиц, и спрос составит всего 1000 – результат идеальный. Однако, если окажется, что спрос составит 1400 единиц, значит мы не удовлетворим спрос на 400 единиц. Реальный ущерб зависит от ситуации: что могут сделать недовольные покупатели? Будут ли они покупать аналогичные продукты, обидятся на компанию или станут терпеливо ждать следующей недели?

Если запасти на складе 1400 единиц, возникает вопрос: если в конце недели случится излишек непроданного товара – это проблема? Если продажи продолжатся на следующей неделе, а продукт не устареет и не испортится, то единственный ущерб – слишком ранние расходы на покупку 400 единиц. Конечно, могут быть и другие варианты.

Каков рациональный вариант хранения 1200 единиц? Это имеет смысл только тогда, когда дефицит или избыток товара наносит одинаковый ущерб. Если дефицит хуже, чем излишки, то разумное решение – хранить 1400 штук. Если избыток нанесет больший урон – давайте закупим всего 1000 штук.

Этот пример демонстрирует преимущество диапазона 1000-1400 перед одним числом 1200 в качестве прогноза, что заставляет лиц, принимающих решения, подумать, каким может быть спрос и к каким последствиям могут привести разные решения.

Способы прогнозирования

Есть два очень разных способа прогнозирования спроса. Один из них заключается в использовании алгоритма математического прогнозирования, основанного на прошлых результатах и выполняемого компьютером. Другой способ – использовать интуицию людей, хорошо знающих рынок.

Математический алгоритм может использоваться для создания требуемого диапазона, но необходимо определить параметры, определяющие диапазон, в основном вероятность того, что фактическое значение попадет в этот диапазон.

Другой тип, когда люди используют свою интуицию для прогнозирования спроса, также поддается прогнозированию диапазона, а не одного числа. Человеческая интуиция определенно не настроена на одно число. Но правила должны быть четко сформулированы; в противном случае прогнозируемые человеком диапазоны могут быть слишком широкими.

Идея разумного диапазона заключается в том, что возможные, но экстремальные результаты следует оставлять за пределами диапазона. Это означает, что организационная культура допускает иногда, не слишком часто, фактическое отклонение от прогнозируемого диапазона. Не существует практического способа оценить интуитивно понятный 90% доверительный интервал, поскольку точные вероятности, даже формула, описывающая поведение неопределенности, неизвестны. Тем не менее, можно хотя бы приближенно описать неопределенность, и это намного лучше, чем просто ее игнорировать.

Мы не ожидаем, что все фактические результаты попадут в этот диапазон; мы ожидаем, что 10-20% окажутся за пределами разумного диапазона.

Вариантов ключевого решения может быть больше. Когда и дефицит, и излишки наносят значительный ущерб, возможно, следует подумать, можно ли ускорить пополнение и добавить определенного количество единиц продукта в середине недели. Если это возможно, то имеет смысл держать 1000 штук в начале недели и быть готовым пополнить до 400 штук в течение недели. Однако предполагается, что наблюдение за фактическими продажами в начале недели даст лучший прогноз, что означает гораздо более узкий диапазон. Также предполагается, что затраты на ускоренное пополнение гораздо меньше, чем потери от дефицита или излишков.

Еще одно правило, которое необходимо полностью понять, — нужно избегать использования комбинированных диапазонов наименование товара / местоположение для прогнозирования спроса на семейство продуктов, определенного сегмента рынка или общего спроса. В то время как сумма средних является средним значением объединенных прогнозов, объединение диапазонов дает огромное преувеличение разумного диапазона. Математическое прогнозирование должно повторно прогнозировать среднее значение и абсолютное среднее отклонение на основе прошлых данных о комбинированном спросе. Человеческий прогноз снова должен полагаться на интуицию.

Помните о цели: поддержка лучших решений путем предоставления наилучшей частичной информации, релевантной решению. Рассмотрение слишком широкого диапазона, который включает экстремальные случаи, не способствует принятию правильных решений, если только подобный редкий случай не может нанести катастрофический ущерб. Слишком широкий диапазон способствует принятию слишком безопасных решений, но не такие решения нужны успешным компаниям.

Предупреждение. Другая распространенная ошибка, связанная с комбинированным прогнозированием, заключается в предположении, что спрос на каждый элемент / местоположение не зависит от спроса на другое наименование товара или местоположение. Обычно это не так! Есть частичные зависимости спроса между товарами / местоположениями, хотя и не 100-процентные.

Единственный практический совет: прогнозируйте только то, что вам нужно. Если вам нужен прогноз по одному товару – сделайте прогноз только по этому товару. Если вам нужен прогноз общих продаж – делайте его с нуля. Единственная информация, которую вы можете использовать: ваше суммарное среднее значение должно соответствовать сумме средних значений. Когда существует несоответствие между суммой средних и средним значением суммы, нужно подвергнуть сомнению основные допущения, лежащие в основе как отдельных, так и глобальных прогнозов.

Правильный прогноз для конкретного решения

Предположим, что последовательный рост продаж ставит вопрос о значительном увеличении мощностей, как оборудования, так и рабочей силы. Нужно ли учитывать ожидаемый рост продаж каждого продукта?

Дополнительное оборудование требуется для нескольких семейств продуктов, поэтому требования к мощности зависят в основном от роста общих продаж, даже если для некоторых продуктов требуется больше мощности, чем для других.

Итак, ключевым параметром является примерный новый уровень продаж и обратный расчет необходимого увеличения мощности. Это увеличение продаж также может потребовать увеличения количества сырья, которое необходимо согласовывать с поставщиками. Может возникнуть даже необходимость в увеличении кредитной линии.

Полагаться на накопление индивидуальных прогнозов проблематично. Это хорошо для вычисления среднего от общей суммы, но не для оценки ошибок. Если вы сравните разумно консервативный прогноз общей суммы с разумно оптимистичным прогнозом, это подчеркнет вероятный риск инвестиций и возможную прибыль.

Решение о том, сколько наименований продукта хранить в конкретном месте, должно основываться на отдельных диапазонах для каждого наименования / местоположения. Это другой тип прогноза, который сталкивается с еще более высоким уровнем неопределенности и, следовательно, должен основываться на более коротких горизонтах и быстром пополнении запасов и, таким образом, лучше учитывать колебания спроса. Основное предположение TOC и Lean заключается в том, что спрос на следующий короткий период аналогичен прошлому периоду, поэтому быстрое пополнение в соответствии с фактическим спросом обеспечивает быструю адаптацию к случайным колебаниям. При долгосрочном планировании необходимо учитывать тенденции, сезонность и другие потенциально значимые изменения. Для этого требуются прогнозы, которые смотрят дальше в будущее и могут фиксировать вероятность таких изменений и включать их в разумный диапазон.

Есть также решения, которые должны учитывать прогноз для определенного семейства продуктов, или решения, которые касаются определенного сегмента рынка, который является частью рынка, на котором компания продает.

Текущая практика компьютеризованного прогнозирования заключается в том, чтобы составлять подробные прогнозы по каждому элементу и накапливать их в зависимости от потребности. Проблема, как уже упоминалось, заключается в том, что, хотя накопление средних значений дает среднее значение от общей суммы, когда дело доходит до диапазонов, результирующий диапазон оказывается слишком широким.

Другая практика, обычно основанная на интуитивных прогнозах, состоит в том, чтобы спрогнозировать продажи семейства продукта / местоположения, а затем предположить определенное распределение внутри отдельных товаров. Такая практика добавляет значительный шум к средней потребности в отдельных товарах без учета вероятного разброса.

Учитывая мощность современных компьютеров, простое решение – это сделать несколько прогнозов на основе требований к принятию решений.

Когда дело доходит до прогнозов, основанных на интуиции человека, существует гибкость в сопоставлении прогноза с конкретным решением. Существенное изменение заключается в использовании разумного диапазона в качестве ключевой информации для принятия решения.

Качество данных

Особая проблема прогнозирования – знать, какие прошлые данные действительно релевантны принимаемому решению. Статистика, а также алгоритмы прогнозирования должны полагаться на данные временных периодов из не слишком близкого прошлого, чтобы определять тенденции, сезонность и другие факторы, влияющие на будущие продажи. Потенциальная проблема заключается в том, что модели потребления могли претерпеть серьезные изменения относительно продуктов, рынков или экономики, поэтому вполне возможно, что данные, полученные до изменения, больше не актуальны.

Пандемия кардинально изменила ситуацию во многих сферах бизнеса, таких как туризм, рестораны, пабы и кинотеатры. Другие предприятия также пострадали, хотя и не так сильно. Таким образом, следует проявлять особую осторожность при прогнозировании будущего спроса после коронавируса на основе текущего спроса.

Автор предполагает, что будущие модели потребления большинства продуктов и услуг будут отличаться после Covid-19 по сравнению с 2019 и 2020 годом. Это означает, что точность компьютеризированных прогнозов может на некоторое время снизиться, поскольку будет доступно не так много достоверных данных. Даже прогнозы, основанные на интуиции человека, следует использовать с особой осторожностью, поскольку интуиция, как и компьютерное прогнозирование, медленно адаптируется к изменениям и не может сразу предсказать их поведение. Правильно использовать рациональную причинно-следственную связь для изменения интуиции.

Выводы

Все организации пытаются предсказать будущий спрос, но все менеджеры должны признать существование неопределенности, а также ожидаемой неопределенности своих прогнозов и включить оценку неопределенности в свои решения.

Как только они это признают, прогнозы, дающие разумный диапазон результатов, станут лучшей вспомогательной информацией, ведущей к гораздо лучшим решениям. Сегодня, когда неопределенность значительно выше, чем до 2020 года, организации, которые быстрее научатся использовать такое прогнозирование с диапазонами, получат решающее конкурентное преимущество.

Книга в подарок

Опубликована наша книга «Прорыв. Единственный путь развития бизнеса». Это бизнес-роман о производственном предприятии, столкнувшимся с «потолком» в своем развитии. Для прорыва в развитии руководству и персоналу приходится преодолеть собственные, выстраданные на опыте, но устаревшие убеждения. Читателю предлагается пройти через этот прорыв вместе с героями.

Вы увидите трудности такой трансформации, осознаете природу сопротивления изменениям и реальный путь к таким изменениям.
Подпишитесь на наш Telegram-канал и получите книгу в подарок!

Источник: tocpeople.com

Прогнозирование в бизнесе: как цифры предсказывают будущее

В современном мире бизнес-сообщества данные и аналитика играют все большую роль в повседневной деятельности компаний. Прогнозирование, основанное на анализе данных, позволяет компаниям делать более обоснованные решения, управлять рисками и оптимизировать свою стратегию. В этой статье мы рассмотрим принципы прогнозирования в бизнесе, его важность и методы, которые помогают использовать данные для предсказания будущих результатов.

Что такое прогнозирование в бизнесе?

Прогнозирование в бизнесе — это процесс оценки будущих событий и трендов, основанный на анализе исторических данных, текущих показателей и индикаторов рынка. Прогнозы позволяют предприятиям адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, планировать свою деятельность и принимать стратегические решения.

Важность прогнозирования в бизнесе

Прогнозирование является важным инструментом в руках бизнесменов и руководителей, поскольку:

Помогает принимать информированные решения: Прогнозы дают компаниям возможность просчитать различные сценарии и оценить их воздействие на деятельность и прибыль.

Управление рисками: Прогнозирование позволяет определить потенциальные риски и угрозы, с которыми может столкнуться компания, и разработать стратегии для их снижения или устранения.

Оптимизация ресурсов: Анализ данных для прогнозирования будущего позволяет компаниям более эффективно распределять свои ресурсы и фокусироваться на ключевых направлениях развития.

Улучшение планирования: Прогнозирование помогает компаниям составлять более точные и реалистичные планы, адаптированные к будущим изменениям рынка.

Методы прогнозирования

Прогнозирование в бизнесе включает различные методы и подходы, которые могут быть использованы в зависимости от конкретной ситуации, доступных данных и целей компании. Вот некоторые из основных методов прогнозирования, используемых в бизнесе:

1.Количественные методы

Статистическое прогнозирование: Статистическое прогнозирование использует исторические данные и статистические модели для предсказания будущих результатов. Примеры статистического прогнозирования включают линейную регрессию, экспоненциальное сглаживание и авторегрессию.
Временные ряды: Метод временных рядов анализирует исторические данные, учитывая последовательность значений по времени, чтобы выявить сезонность, тренды и циклы. Этот подход используется для прогнозирования продаж, инвентаризации и планирования производства.
Машинное обучение: Методы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений и алгоритмы кластеризации, могут быть использованы для анализа больших объемов данных и создания сложных прогнозных моделей, которые могут учитывать множество переменных и взаимосвязей между ними.

2.Качественные методы

Экспертные оценки: Этот метод основан на мнении и опыте экспертов в данной области, которые предоставляют свои прогнозы и ожидания относительно будущих событий. Для получения наиболее точных прогнозов можно использовать метод Дельфи или провести групповую дискуссию с экспертами.
Анализ сценариев: Анализ сценариев заключается в разработке различных возможных будущих сценариев и оценке их вероятности и воздействия на бизнес. Этот метод помогает компаниям разрабатывать стратегии для справления с различными ситуациями, которые могут возникнуть.

3.Смешанные методы

Методы прогнозирования на основе комбинированных моделей используют подходы и техники как из количественных, так и из качественных методов, чтобы учитывать все доступные данные и взаимосвязи между ними. Это позволяет создать более точные и надежные прогнозы, которые могут учитывать множество факторов и возможных исходов.

Некоторые смешанные методы прогнозирования включают:

Методы ансамбля: Ансамблевые методы заключаются в использовании нескольких моделей прогнозирования и комбинировании их результатов для получения более точного и надежного прогноза. Примеры ансамблевых методов включают бэггинг, бустинг и стекинг.
Иерархическое прогнозирование: Иерархическое прогнозирование подразумевает создание прогнозов на разных уровнях иерархии, таких как региональные, национальные и глобальные, а затем агрегирование результатов для получения общего прогноза. Это позволяет учитывать различные факторы и взаимосвязи на разных уровнях анализа.
Методы структурного анализа: Структурный анализ позволяет учитывать взаимосвязи между различными переменными и факторами, такими как экономические индикаторы, рыночные условия и технологические тренды, для создания комплексных моделей прогнозирования.

4.Непрерывное прогнозирование

В условиях постоянно меняющегося бизнес-окружения компаниям требуется не только разово создавать прогнозы, но и постоянно обновлять и адаптировать их к новой информации и ситуациям на рынке. Непрерывное прогнозирование позволяет организациям собирать и анализировать данные в режиме реального времени, корректировать свои прогнозы и стратегии и быстрее реагировать на возникающие изменения.

Вывод

Прогнозирование играет ключевую роль в успехе современного бизнеса, позволяя компаниям делать обоснованные решения и адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям. Использование различных методов прогнозирования, включая количественные, качественные и смешанные подходы, позволяет создать более точные и надежные прогнозы, которые могут повысить эффективность управления компанией и способствовать её успеху и росту.

Для успешного применения прогнозирования в бизнесе рекомендуется:

Определить основные цели и области применения прогнозирования: Четко определите, какие аспекты бизнеса требуют прогнозирования, и учтите специфические потребности и особенности своей компании.

Выбрать подходящие методы прогнозирования: Оцените доступные данные, определите наиболее релевантные переменные и факторы, и выберите методы прогнозирования, которые лучше всего соответствуют вашим целям и условиям.

Обучение и развитие компетенций сотрудников: Успех прогнозирования во многом зависит от знаний и навыков сотрудников, занимающихся аналитикой данных. Вложение в обучение и развитие компетенций сотрудников позволит им использовать инструменты и методы прогнозирования более эффективно.

Оценка и мониторинг результатов: Систематическая оценка точности и качества прогнозов, а также их влияния на решения и результаты бизнеса, поможет улучшить процесс прогнозирования и определить области для дополнительного развития и усовершенствования.

Гибкость и адаптивность: Готовность к изменению и быстрое адаптирование к новым ситуациям и условиям являются ключевыми факторами успеха в прогнозировании. Регулярное пересмотр и обновление прогнозов в соответствии с изменяющейся информацией и тенденциями на рынке позволит вашей компании оставаться в курсе событий и адаптироваться к новым вызовам.

Источник: reshape.ru