Kas yra tendencijų prognozavimas?

Tendencijų prognozavimas yra sudėtingas, bet naudingas būdas pažvelgti į praeities pardavimus ar rinkos augimą, iš tų duomenų nustatyti galimas tendencijas ir naudoti informaciją ekstrapoliuoti tai, kas gali atsitikti ateityje. Rinkodaros ekspertai paprastai naudoja tendencijų prognozavimą, kad padėtų nustatyti galimą ateities pardavimų augimą. Daugelis verslo sričių gali naudoti prognozavimą, o nagrinėdami koncepciją, susijusią su pardavimais, galite lengviau suprasti šią strategiją.

Patarimas

Tendencijų prognozavimas yra tai, kaip formuojamas vaizdas apie tai, kokia gali būti verslo ateitis, atsižvelgiant į tai, kas vyko praeityje.

Laiko eilutės ir tendencijos

Tendencijų prognozavimas yra kiekybinis prognozavimas, tai reiškia, kad jo prognozavimas pagrįstas apčiuopiamais, konkrečiais skaičiais iš praeities. Naudojami laiko eilučių duomenys, tai yra duomenys, kai skaitmeninė vertė yra žinoma įvairiais laiko momentais. Paprastai šie skaitiniai duomenys braižomi diagramoje, horizontalioji ašis naudojama laiko, pvz., Metų, braižymui, o y duomenys naudojami informacijai, kurią bandote numatyti, pvz., Pardavimo sumoms ar žmonių skaičius. Yra keletas skirtingų tipų modelių, kurie paprastai rodomi laiko eilučių grafike.

Nuolatiniai duomenų šablonai

Pavyzdžiui, žiūrint į pardavimų skaičių pastebima pastovi tendencija, kai laikui bėgant nėra grynojo pardavimo padidėjimo ar sumažėjimo. Konkrečiomis datomis pardavimai gali padidėti arba sumažėti, tačiau bendras vidurkis lieka nepakitęs. Tačiau net jei vidutiniai rezultatai yra vienodi per metus, vis tiek gali būti sezoninių pokyčių. Pavyzdžiui, pardavimų lygis gali būti nuolat didesnis vasarą ir žemesnis žiemą, nors visų metų vidurkis yra vienodas.

Duomenų tiesiniai modeliai

Linijinis modelis yra nuolatinis skaičių mažėjimas arba didėjimas bėgant laikui. Grafike tai rodoma tiesia linija, įstrižai įstrižai į viršų arba žemyn. Pavyzdžiui, kas nors pažiūrėjo į vaizdo grotuvų pardavimą, jie gali pamatyti įstrižą liniją, nukreiptą žemyn, o tai rodo, kad vaizdo grotuvų pardavimas laikui bėgant nuolat mažėja.

Suprasti eksponentinius modelius

Eksponentinis modelis yra paprastesnis, nei gali skambėti. Užuot lėtai, pastoviai didėjus laikui bėgant, eksponentinis modelis rodo, kad duomenys laikui bėgant auga vis sparčiau. Vietoj tiesios linijos, nukreiptos įstrižai į viršų, šio tipo grafikai rodo kreivą liniją, kur paskutinis vėlesnių metų taškas yra didesnis nei pirmieji metai, jei rodiklis didėja. Eksponentinė pardavimo tendencija gali rodyti, kad pardavimai pirmaisiais metais buvo labai lėti, tačiau produktas kasmet vis labiau populiarėjo, nes vis daugiau žmonių susidomėjo jo įsigijimu.

Sudėtingesni raštai

Tendencijų prognozavimas taip pat gali būti susijęs su modeliais, kurie yra daug sudėtingesni nei pastovūs, tiesiniai ir eksponentiniai grafikai. Pavyzdžiui, silpna tendencija gali rodyti, kad pardavimai keletą metų išaugo ir staiga sustojo. Daugialypė tendencija gali palaipsniui didėti, po to pardavimų sąstingis laikui bėgant sumažės.

Prognozavimas naudojant modelius

Peržiūrėdami kelerių metų duomenis ir radę modelius, galite naudoti šią informaciją numatydami būsimus modelius. Tendencija reiškia, kad ta pati įvykių serija vyksta vis iš naujo. Pavyzdžiui, jei pastebima nuolatinių pardavimų tendencija kasmet mažėjant pardavimams žiemą, o tai kompensuoja padidėjimas vasarą, žmogus gali naudoti šį modelį numatydamas, kad žiemą pardavimai ir toliau bus maži. Pradėjęs veikti, parduotuvės vadovas žiemą gali pasiūlyti papildomų produktų, kurie padės apsisaugoti nuo numatomo pardavimo sumažėjimo.

Tačiau prognozuoti negalima greitai, žiūrint tik į grafiką. Sinoptikai gali paversti grafiko schemas į formulę, kad tiksliai numatytų, kas įvyks ateityje. Jie dažnai naudoja skaičiuoklės programinę įrangą, kuri tiekiama su įmontuotais tendencijų prognozavimo įrankiais.

Tendencijų prognozavimas atsargiai

Tendencijų prognozavimas yra mokslinis, tačiau taip pat neaiškus. Kuo ilgesnė prognozė taikoma ateityje, tuo rezultatai tampa neaiškesni. Gali nutikti netikėti įvykiai, kurie sužlugdys pastovų modelį, pvz., Akcijų rinkos nuosmukis keičia besikeičiančią vartotojų elgseną ir dramatiškus vartotojų galimybės naudotis tam tikromis technologijomis pokyčius. Kuo modelis yra sudėtingesnis, tuo tendencijų prognozė yra neaiškesnė.