Cómo usar modelos de pronóstico para dirigir de manera inteligente su negocio

Introducción

Los modelos de pronóstico son herramientas y técnicas utilizadas para predecir resultados futuros. Se basan en datos analíticos que incluyen tendencias pasadas, indicadores económicos y otra información relevante. Los modelos de pronóstico pueden proporcionar a los líderes empresariales información valiosa sobre el futuro de su negocio, lo que les permite tomar decisiones más informadas y tomar acciones oportunas y efectivas. En esta publicación de blog, discutiremos cómo usar modelos de pronóstico para dirigir de manera inteligente su negocio.

Definición de modelos de pronóstico

Los modelos de pronóstico ayudan a los líderes empresariales a anticipar escenarios futuros y tomar decisiones que expliquen varios factores externos que pueden tener un impacto en su negocio. Estos modelos se basan en datos analíticos que incluyen variables como tendencias pasadas, indicadores económicos y otra información relevante. Al examinar estos datos, el modelo puede proporcionar información sobre posibles resultados futuros y puede usarse para tomar decisiones con respecto a la estrategia, las operaciones y otros aspectos del negocio.

Por qué los modelos de pronóstico son importantes

Los modelos de pronóstico son importantes porque proporcionan a los líderes empresariales una forma de anticipar y planificar futuros resultados. Al usar estos modelos, los líderes pueden tomar medidas que mejoren sus posibilidades de éxito y minimizarán el impacto de los riesgos potenciales. Además, los modelos de pronóstico pueden ayudar a los líderes empresariales a comprender mejor a sus competidores, clientes y otras partes interesadas para tomar decisiones más informadas que tengan un impacto positivo en el negocio.

Identificación de técnicas utilizadas en modelos de pronóstico

Los modelos de pronóstico son utilizados con frecuencia por las empresas para predecir con precisión el rendimiento futuro y ayudar a lograr objetivos valiosos. Conocer el tipo correcto de modelo de pronóstico para usar y comprender los diferentes métodos utilizados para pronosticar los resultados puede ayudar a dirigir su negocio en la dirección correcta.

Técnicas cualitativas

Las técnicas cualitativas incluyen aquellas que dependen del juicio y la opinión de los usuarios del modelo. Esto incluye la opinión individual, las encuestas de lo que piensan los clientes y la opinión de los expertos. Este tipo de pronóstico es menos preciso que los modelos cuantitativos, pero aún tiene su lugar en el modelo de pronóstico de una organización al proporcionar información valiosa sobre el comportamiento del consumidor.

Técnicas cuantitativas

Las técnicas cuantitativas utilizan análisis de datos, como métodos estadísticos y algoritmos, para evaluar la probabilidad de eventos futuros. Este tipo de pronóstico se basa en el análisis de datos y tendencias pasadas. Es más preciso que los métodos cualitativos, ya que se basa en un análisis exhaustivo de datos pasados.

Identificar una combinación de técnicas

Muchas empresas encuentran los mejores resultados cuando se usa una combinación de métodos cualitativos y cuantitativos. Esto le brinda la visión más completa de los posibles resultados, lo que le brinda el mejor poder predictivo para lograr los resultados deseados. Además, combinar las dos técnicas también puede proporcionar una visión valiosa sobre cómo los clientes participan e interactúan con su negocio.

El uso de la combinación correcta de técnicas para dirigir su negocio es esencial para lograr la excelencia. Con el enfoque y los recursos correctos, puede obtener una comprensión precisa del curso futuro de su negocio e identificar decisiones estratégicas que conducirán al éxito.

Tipos de modelos de pronóstico

Cuando se trata de modelos de pronóstico, hay tres tipos principales comúnmente utilizados en los negocios: modelos de juicio, modelos de series de tiempo y modelos econométricos.

Modelos de juicio

Los modelos críticos, también conocidos como modelos cualitativos, implican tomar una suposición educada y usar suposiciones para estimar una predicción. Utiliza datos, pero también opiniones de expertos e intuición de tomadores de decisiones experimentados. Algunos modelos de juicio comunes incluyen el método Delphi y el modelo Salesforce. Los modelos de juicio generalmente se usan para predicciones a corto plazo, ya que las suposiciones y opiniones de expertos pueden estar fuera de fecha para predecir las tendencias a largo plazo.

Modelos de series de tiempo

Los modelos de series de tiempo se utilizan para examinar los datos que cambian con cada momento que pasa. Estos modelos incluyen cosas como tendencias estacionales, tendencias lineales y tendencias exponenciales. Algunos modelos de series de tiempo bien conocidos incluyen promedio móvil y promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA). Estos modelos son ideales para predecir los precios de las acciones, así como las tendencias de producción o mercado de la vivienda de fábrica.

Modelos econométricos

Los modelos econométricos combinan el análisis de datos y la teoría económica para hacer predicciones. Estos modelos se construyen mediante el uso de pruebas estadísticas para identificar la correlación entre una serie de variables. Estos modelos se utilizan para pronosticar tendencias a largo plazo y efectos macroeconómicos. Algunos modelos econométricos bien conocidos incluyen el modelo de regresión lineal y el modelo de vector auto-regresivo.

Obtener datos de calidad

Los modelos de pronóstico proporcionan a las empresas las herramientas necesarias para tomar decisiones mejores y más informadas, ya sea que involucren la producción de productos, la gestión de inventario o las asignaciones de recursos. Sin embargo, para aprovechar estos modelos al máximo potencial, primero se deben obtener datos precisos y actualizados. La siguiente sección describe los pasos que las empresas pueden tomar para obtener datos de calidad antes de aplicar a los modelos de pronóstico.

Fuente de datos significativos

El primer paso para obtener datos de calidad para los modelos de pronóstico es identificar la fuente de datos significativos. Estos datos deben ser obtenidos de fuentes internas y externas. Las fuentes internas pueden incluir ventas históricas o registros de clientes. Las fuentes externas podrían incluir tendencias de la industria y investigación de mercado.

Es importante recordar que los datos deben ser de fuentes confiables para garantizar la precisión cuando se aplica a los modelos de pronóstico. Una vez que se identifica la fuente de datos significativos, se puede optimizar al formato deseado.

Optimización del formato de datos

Antes de que los datos se puedan aplicar a los modelos de pronóstico, debe optimizarse al formato deseado. Esto se puede hacer utilizando software como Excel o herramientas de análisis de datos como Tableau. Al optimizar el formato de datos, las empresas pueden garantizar que los datos se presenten de una manera que sea más ventajosa para el modelo de proscasting.

Es importante tener en cuenta que diferentes modelos de pronóstico pueden requerir diferentes formatos de datos. Las empresas deben asegurarse de identificar qué formato es más apropiado para el tipo específico de modelo de pronóstico que se está utilizando. Una vez que los datos se han optimizado al formato deseado, se puede integrar en el modelo de pronóstico para su uso.

Proyecciones calculadoras

Para pronosticar con precisión el desempeño futuro de una empresa, deberá comenzar recopilando datos históricos confiables. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como informes financieros, cifras de ventas, encuestas de mercado, comentarios de los clientes y búsquedas en línea. La recopilación de estos datos lo ayudará a detectar tendencias en el pasado que pueden ser útiles para predecir el futuro.

Recopilar datos históricos

Una vez que haya recopilado todos los datos históricos necesarios, puede comenzar a analizarlos para identificar cualquier estacionalidad o tendencias en los datos. La estacionalidad se define como la tendencia de ciertos eventos o fenómenos a ocurrir con mayor frecuencia durante ciertos períodos del año, como el aumento de las ventas en la temporada de vacaciones. Identificar la estacionalidad puede ayudarlo a realizar proyecciones más precisas para el rendimiento futuro, ya que puede tener en cuenta cualquier pico o canales regulares en la actividad.

Identificación de estacionalidad

Las tendencias, por otro lado, pueden definirse como cualquier dirección sostenida o consistente en una serie de datos. Identificar las tendencias en sus datos puede proporcionar información valiosa sobre el posible rendimiento futuro. Al analizar sus datos históricos, puede identificar cualquier tendencia significativa que pueda afectar su negocio y usar esta información para realizar proyecciones precisas.

Determinar las tendencias

Después de haber identificado cualquier estacionalidad y tendencia en los datos, puede comenzar a calcular sus proyecciones. Deberá tener en cuenta cualquier pico y canales de actividad que ocurra debido a la estacionalidad, así como a cualquier tendencia sostenida en los datos. Hay una variedad de herramientas disponibles para ayudarlo a calcular las proyecciones, y deberá elegir la que mejor se adapte a sus necesidades. Una vez que haya elegido una herramienta, puede usarla para calcular sus proyecciones y dirigir de manera inteligente su negocio.

6. Aplicando el modelo de pronóstico al negocio

Habiendo desarrollado un modelo de pronóstico para visualizar el rendimiento actual y futuro, ahora es el momento de considerar cómo usar este modelo para dirigir las decisiones comerciales. Al optimizar los pronósticos y tener en cuenta los eventos externos, las empresas pueden beneficiarse enormemente de pronósticos estructurados de esta manera.

A. Use el modelo de pronóstico para informar las decisiones operativas

El uso principal del modelo de pronóstico es informar las decisiones operativas. Las empresas pueden usar el modelo para visualizar el impacto de ciertas decisiones, como campañas promocionales y ofertas de productos, en el rendimiento futuro. Al comprender el impacto esperado de las decisiones en el desempeño previsto, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y prepararse mejor para los cambios anticipados.

B. Ajuste los pronósticos basados ​​en eventos externos

Los eventos externos como los desastres naturales, las fluctuaciones económicas y los cambios en las políticas pueden tener un impacto significativo en el desempeño de una empresa. Las empresas deben ajustar sus pronósticos en función de eventos externos para tener en cuenta cualquier cambio potencial en el rendimiento.

Además, las empresas deben ajustar sus pronósticos en función de los datos recopilados del campo. Hacerlo permitirá que el pronóstico refleje mejor el rendimiento real y extienda la precisión de las predicciones.

Conclusión

Los modelos de pronóstico permiten a las empresas identificar de manera rápida y precisa los posibles problemas u oportunidades antes de que se conviertan en un problema. Al estrategiar y abordar estos problemas por adelantado, las empresas pueden alcanzar sus resultados deseados de manera más eficiente que nunca. Los modelos de pronóstico emplean algoritmos complejos y principios de ciencia de datos para dirigir de manera inteligente a las empresas para alcanzar sus objetivos deseados.

Hemos discutido los beneficios de usar modelos de pronóstico y describimos los pasos necesarios para usarlos de manera inteligente, que incluye 1) recopilar los datos necesarios, 2) Aplicar técnicas de pronóstico apropiadas, 3) formular pronósticos precisos y 4) monitorear los resultados. Al implementar los pasos describidos anteriormente, las empresas pueden usar modelos de pronóstico de manera más efectiva para impulsar las decisiones informadas.

Beneficios del uso de modelos de pronóstico

• Permite a las empresas predecir con precisión las necesidades y tendencias futuras.
• Proporciona información para la planificación estratégica.
• Facilita la toma de decisiones.
• Ahorra tiempo y dinero.

Esquema de los pasos para usar modelos de pronóstico de manera inteligente:

• Recopilando los datos necesarios.
• Aplicación de técnicas de pronóstico apropiadas.
• Formulación de pronósticos precisos.
• Monitoreo de resultados.