ბიზნესის პროგნოზირება: საფუძვლების გაცნობიერება

რა არის ბიზნესის პროგნოზირება?

არაჩვეულებრივია კომპანიის მენეჯმენტის საუბრის მოსმენა პროგნოზები: "ჩვენი გაყიდვები არ აკმაყოფილებდა პროგნოზირებულ ციფრებს", ან "ჩვენ ვგრძნობთ დარწმუნებულობას ჩვენს პროგნოზირებულში ეკონომიკური ზრდა და ველოდებით, რომ გადააჭარბებს ჩვენს მიზნებს. "საბოლოო ჯამში, ყველა ფინანსური პროგნოზი ინფორმირებული ვარაუდია, მიუხედავად იმისა ასახავს თუ არა ისინი ბიზნესის სპეციფიკას, როგორიცაა გაყიდვების ზრდა, თუ პროგნოზები ეკონომიკისთვის მთლიანი

ამ სტატიაში ჩვენ გადავხედავთ ზოგიერთ მეთოდს და პროცესს ფინანსური პროგნოზების მიღმა, ასევე რისკებს მომავლის პროგნოზირების მცდელობაში.

ბიზნესის პროგნოზირების გაგება

კომპანიები იყენებენ პროგნოზირებას, რათა დაეხმარონ მათ ბიზნეს სტრატეგიების შემუშავებაში. ფინანსური და საოპერაციო გადაწყვეტილებები მიიღება ეკონომიკური მდგომარეობისა და იმის მიხედვით, თუ როგორ გამოიყურება მომავალი, თუმცა გაურკვეველი. წარსული მონაცემები გროვდება და გაანალიზებულია ისე, რომ ნიმუშების პოვნა შესაძლებელია. დღეს, დიდმა მონაცემებმა და ხელოვნურმა ინტელექტმა შეცვალა ბიზნესის პროგნოზირების მეთოდები.

არსებობს რამდენიმე განსხვავებული მეთოდი, რომლითაც ხდება ბიზნესის პროგნოზი. ყველა მეთოდი მიეკუთვნება ერთ – ერთ ორ მთავარ მიდგომას: ხარისხობრივი და რაოდენობრივი.

თვისებრივი მოდელები

თვისებრივი მოდელები, როგორც წესი, წარმატებული იყო მოკლევადიანი პროგნოზებით, სადაც პროგნოზის სფერო შეზღუდული იყო. თვისებრივი პროგნოზები შეიძლება ჩაითვალოს როგორც ექსპერტებზე ორიენტირებული, რადგან ისინი დამოკიდებულია ბაზრის მავენები ან ბაზარი მთლიანად ინფორმირებული კონსენსუსით აწონ -დაწონვის მიზნით.

თვისებრივი მოდელები შეიძლება სასარგებლო იყოს კომპანიების, პროდუქტებისა და მომსახურების მოკლევადიანი წარმატების პროგნოზირებისთვის, მაგრამ მათ აქვთ შეზღუდვები გაზომვადი მონაცემების შესახებ აზრის დამოკიდებულების გამო. თვისებრივი მოდელები მოიცავს:

• Ბაზრის კვლევა: გამოკითხვა დიდი რაოდენობის ადამიანებზე კონკრეტულ პროდუქტზე ან მომსახურებაზე იმის დასადგენად, თუ რამდენი ადამიანი შეიძენს ან გამოიყენებს მას დაწყებისთანავე.
• დელფის მეთოდი: სთხოვეთ დარგის ექსპერტებს ზოგადი მოსაზრებები და შემდეგ შეადგინონ ისინი პროგნოზში.

რაოდენობრივი მოდელები

რაოდენობრივი მოდელები ამცირებენ ექსპერტის ფაქტორს და ცდილობენ ამოიღონ ადამიანის ელემენტი ანალიზიდან. ეს მიდგომები ეხება მხოლოდ მონაცემებს და ერიდება რიცხვების ფუძემდებელ ადამიანთა სისუსტეს. ეს მიდგომები ასევე ცდილობენ პროგნოზირებას სად ცვლადები, როგორიცაა გაყიდვები, მთლიანი შიდა პროდუქტი, საცხოვრებლის ფასები და ასე შემდეგ, იქნება გრძელვადიან პერსპექტივაში, იზომება თვეებით ან წლებით. რაოდენობრივი მოდელები მოიცავს:

• ის მაჩვენებელი მიდგომა: ინდიკატორული მიდგომა დამოკიდებულია გარკვეულ ინდიკატორებს შორის ურთიერთობაზე, მაგალითად, მშპ -სა და უმუშევრობის დონე დარჩა შედარებით უცვლელი დროთა განმავლობაში. ურთიერთობების და შემდეგ წამყვანი ინდიკატორების გათვალისწინებით, შეგიძლიათ შეაფასოთ მისი შესრულება ჩამორჩენილი ინდიკატორები გამოყენებით წამყვანი მაჩვენებელი მონაცემები.
• ეკონომეტრიული მოდელირება: ეს არის ინდიკატორის მიდგომის უფრო მათემატიკურად მკაცრი ვერსია. იმის ნაცვლად, რომ ვივარაუდოთ, რომ ურთიერთობები უცვლელი რჩება, ეკონომეტრიული მოდელირება ამოწმებს მონაცემთა ნაკრებების შინაგან თანმიმდევრულობას დროთა განმავლობაში და მონაცემთა ნაკრებებს შორის ურთიერთობის მნიშვნელობას ან სიძლიერეს. ეკონომეტრიული მოდელირება გამოიყენება ინდიკატორების შესაქმნელად უფრო მიზანმიმართული მიდგომისთვის. თუმცა, ეკონომეტრიული მოდელები უფრო ხშირად გამოიყენება აკადემიურ სფეროებში ეკონომიკური პოლიტიკის შესაფასებლად.
• დროის სერიები მეთოდები: დროის სერიები იყენებენ წარსულ მონაცემებს მომავალი მოვლენების პროგნოზირებისთვის. განსხვავება დროის სერიის მეთოდოლოგიებს შორის არის წვრილმანებში, მაგალითად, უახლესი მონაცემების მეტ წონას ფასდაკლება გარკვეული გამორჩეული წერტილები. თვალყური ადევნეთ რა მოხდა წარსულში, პროგნოზი იმედოვნებს, რომ საშუალოზე უკეთესი ხედვა ექნება მომავალზე. ეს არის ბიზნესის პროგნოზირების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, რადგან ის იაფია და არ არის უკეთესი ან უარესი, ვიდრე სხვა მეთოდები.

პროგნოზირების ელემენტები

ბიზნესის პროგნოზირებასთან დაკავშირებით პრაქტიკულ დონეზე არსებითი განსხვავებაა. თუმცა, კონცეპტუალურ დონეზე, ყველა პროგნოზი მიჰყვება ერთსა და იმავე პროცესს.

1. არჩეულია პრობლემა ან მონაცემთა წერტილი. ეს შეიძლება იყოს მსგავსი რამ "ყიდულობენ თუ არა ადამიანები მაღალი დონის ყავის მადუღარებს?" ან "როგორი იქნება ჩვენი გაყიდვები მომავალი წლის მარტში?"
2. არჩეულია თეორიული ცვლადები და იდეალური მონაცემთა ნაკრები. ეს არის ის, სადაც პროგნოზი განსაზღვრავს შესაბამის ცვლადებს, რომლებიც გასათვალისწინებელია და გადაწყვეტს, როგორ შეაგროვოს მონაცემები.
3. დაშვების დრო. პროგნოზის შესაქმნელად საჭირო დროისა და მონაცემების შესამცირებლად, პროგნოზი აკეთებს რამდენიმე აშკარა ვარაუდს პროცესის გასამარტივებლად.
4. მოდელი არჩეულია. პროგნოზი ირჩევს მოდელს, რომელიც შეესაბამება მონაცემთა ნაკრებებს, შერჩეულ ცვლადებს და ვარაუდებს.
5. ანალიზი. მოდელის გამოყენებით ხდება მონაცემების ანალიზი და პროგნოზის გაკეთება ანალიზის საფუძველზე.
6. გადამოწმება. პროგნოზი შედარებულია იმასთან, რაც რეალურად ხდება პრობლემების იდენტიფიცირებისთვის, ზოგიერთი ცვლადის შესწორების მიზნით, ან ზუსტი პროგნოზის იშვიათ შემთხვევაში, ზურგსუკან.

მას შემდეგ, რაც ანალიზი დადასტურდება, ის უნდა იყოს კონდენსირებული შესაბამის ფორმატში, რათა შედეგები ადვილად დააზუსტოს დაინტერესებულ მხარეებს ან გადაწყვეტილების მიმღებებს. მონაცემთა ვიზუალიზაცია და პრეზენტაციის უნარი აქ სასარგებლოა.

პროგნოზირებასთან დაკავშირებული პრობლემები

ბიზნესის პროგნოზირება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია ბიზნესისთვის, რადგან ის მათ საშუალებას აძლევს დაგეგმონ წარმოება, დაფინანსება და სხვა სტრატეგიები. ამასთან, პროგნოზებზე დაყრდნობით სამი პრობლემაა:

1. მონაცემები ყოველთვის ძველი იქნება. ისტორიული მონაცემები არის ის, რაც ჩვენ უნდა გავაგრძელოთ და არ არსებობს გარანტია იმისა, რომ წარსულში არსებული პირობები მომავალშიც გაგრძელდება.
2. შეუძლებელია განისაზღვროს უნიკალური ან მოულოდნელი მოვლენები, ან გარეგანი ეფექტები. ვარაუდები საშიშია, მაგალითად, ვარაუდი, რომ ბანკები სათანადოდ ახორციელებდნენ მსესხებლების შემოწმებას ქვეწარმავალი დნობა. შავი გედი მოვლენები უფრო გავრცელებული გახდა, რადგან პროგნოზებზე ჩვენი დამოკიდებულება გაიზარდა.
3. პროგნოზებს არ შეუძლიათ საკუთარი გავლენის ინტეგრირება. პროგნოზებით, ზუსტი თუ არაზუსტი, ბიზნესის ქმედებებზე გავლენას ახდენს ის ფაქტორი, რომელიც არ შეიძლება შეიცავდეს ცვლადის სახით. ეს არის კონცეპტუალური კვანძი. უარეს შემთხვევაში, მენეჯმენტი ხდება მონა ისტორიული მონაცემებისა და ტენდენციების, ვიდრე იმაზე ფიქრი, თუ რას აკეთებს ბიზნესი ახლა.

სპეციალური მოსაზრებები

პროგნოზირება შეიძლება საშიში იყოს. პროგნოზები ხდება იმ კომპანიებისა და მთავრობების ყურადღების ცენტრში, რომლებიც გონებრივად ზღუდავენ თავიანთ ქმედებებს და ახორციელებენ მოკლე და გრძელვადიან მომავალს წინასწარ განსაზღვრულად. უფრო მეტიც, პროგნოზები ადვილად იშლება შემთხვევითი ელემენტების გამო, რომლებიც არ შეიძლება ჩაითვალოს მოდელში, ან შეიძლება თავიდანვე მცდარი იყოს.

უარყოფითი მხარეების გარდა, ბიზნესის პროგნოზირება აქ რჩება. სათანადოდ გამოყენებული, პროგნოზირება საშუალებას აძლევს ბიზნესს წინასწარ დაგეგმოს თავისი საჭიროებები, რაც ზრდის ბაზარზე კონკურენტუნარიანობის შენარჩუნების შანსს. ეს არის ბიზნესის პროგნოზირების ერთ -ერთი ფუნქცია, რომელიც ყველა ინვესტორს შეუძლია დააფასოს.