Como usar os modelos de previsão para direcionar de forma inteligente sua empresa

Introdução

Modelos de previsão são ferramentas e técnicas usadas para prever resultados futuros. Eles são baseados em dados analíticos que incluem tendências anteriores, indicadores econômicos e outras informações relevantes. Os modelos de previsão podem fornecer aos líderes empresariais insights valiosos sobre o futuro de seus negócios, permitindo que eles tomem decisões mais informadas e tomem ações oportunas e eficazes. Nesta postagem do blog, discutiremos como usar os modelos de previsão para direcionar inteligentemente seus negócios.

Definição de modelos de previsão

Os modelos de previsão ajudam os líderes de negócios a antecipar cenários futuros e tomar decisões que explicam vários fatores externos que podem ter um impacto em seus negócios. Esses modelos são baseados em dados analíticos que incluem variáveis ​​como tendências passadas, indicadores econômicos e outras informações relevantes. Ao examinar esses dados, o modelo pode fornecer informações sobre possíveis resultados futuros e pode ser usado para tomar decisões sobre estratégia, operações e outros aspectos do negócio.

Por que os modelos de previsão são importantes

Os modelos de previsão são importantes porque fornecem aos líderes empresariais uma maneira de antecipar e planejar resultados futuros. Ao usar esses modelos, os líderes podem tomar ações que melhorarão suas chances de sucesso e minimizar o impacto de riscos potenciais. Além disso, os modelos de previsão podem ajudar os líderes de negócios a entender melhor seus concorrentes, clientes e outras partes interessadas, a fim de tomar decisões mais informadas que têm um impacto positivo nos negócios.

Identificando técnicas usadas em modelos de previsão

Os modelos de previsão são frequentemente usados ​​pelas empresas para prever com precisão o desempenho futuro e ajudar a alcançar objetivos valiosos. Conhecer o tipo certo de modelo de previsão para usar e entender os diferentes métodos usados ​​para prever resultados pode ajudar a orientar seus negócios na direção certa.

Técnicas qualitativas

Técnicas qualitativas incluem aquelas que dependem de julgamento e opinião dos usuários do modelo. Isso inclui opinião individual, pesquisas do que os clientes pensam e a opinião dos especialistas. Esse tipo de previsão é menos preciso que os modelos quantitativos, mas ainda tem seu lugar no modelo de previsão de uma organização, fornecendo informações valiosas sobre o comportamento do consumidor.

Técnicas quantitativas

Técnicas quantitativas usam a análise de dados, como métodos estatísticos e algoritmos, para avaliar a probabilidade de eventos futuros. Esse tipo de previsão é baseado na análise de dados e tendências anteriores. É mais preciso que os métodos qualitativos, pois se baseia em uma análise abrangente de dados anteriores.

Identificando uma combinação de técnicas

Muitas empresas encontram os melhores resultados quando uma combinação de métodos qualitativos e quantitativos é usada em conjunto. Isso oferece a visão mais abrangente dos resultados possíveis, oferecendo o melhor poder preditivo para alcançar os resultados desejados. Além disso, a combinação das duas técnicas também pode fornecer informações valiosas sobre como os clientes se envolvem e interagem com o seu negócio.

Usar a combinação certa de técnicas para orientar seu negócio é essencial para alcançar a excelência. Com a abordagem e os recursos certos, você pode obter uma compreensão precisa do curso futuro de seus negócios e identificar decisões estratégicas que levarão ao sucesso.

Tipos de modelos de previsão

Quando se trata de prever modelos, existem três tipos principais comumente usados ​​nos negócios: modelos de julgamento, modelos de séries temporais e modelos econométricos.

Modelos de julgamento

Modelos de julgamento, também conhecidos como modelos qualitativos, envolvem um palpite e o uso de suposições para estimar uma previsão. Ele usa dados, mas também opiniões de especialistas e intuição de tomadores de decisão experientes. Alguns modelos de julgamento comum incluem o método Delphi e o modelo Salesforce. Modelos de julgamento são geralmente usados ​​para previsões de curto prazo, pois suposições e opiniões de especialistas podem ser desatualizadas para prever tendências de longo prazo.

Modelos de séries temporais

Os modelos de séries temporais são usados ​​para examinar dados que mudam a cada momento de passagem. Esses modelos incluem coisas como tendências sazonais, tendências lineares e tendências exponenciais. Alguns modelos de séries temporais bem conhecidas incluem média móvel e média móvel integrada autorregressiva (ARIMA). Esses modelos são ideais para prever os preços das ações, bem como tendências de produção de fábrica ou mercado imobiliário.

Modelos Econométricos

Os modelos econométricos combinam análise de dados e teoria econômica para fazer previsões. Esses modelos são construídos usando testes estatísticos para identificar a correlação entre várias variáveis. Esses modelos são usados ​​para prever tendências de longo prazo e efeitos macroeconômicos. Alguns modelos econométricos bem conhecidos incluem o modelo de regressão linear e o modelo automático vetorial regressivo.

Obtendo dados de qualidade

Os modelos de previsão fornecem às empresas as ferramentas necessárias para tomar decisões melhores e mais informadas, estejam elas envolvem a produção de produtos, o gerenciamento de inventário ou as alocações de recursos. No entanto, para alavancar esses modelos para o seu potencial máximo, os dados precisos e atualizados devem primeiro ser obtidos. A seção a seguir descreve as etapas que as empresas podem tomar para obter dados de qualidade antes de se inscrever nos modelos de previsão.

Fonte de dados significativos

A primeira etapa para obter dados de qualidade para modelos de previsão é identificar a fonte de dados significativos. Esses dados devem ser obtidos de fontes internas e externas. Fontes internas podem incluir vendas históricas ou registros de clientes. Fontes externas podem incluir tendências do setor e pesquisa de mercado.

É importante lembrar que os dados devem ser de fontes confiáveis, a fim de garantir a precisão quando aplicadas à previsão de modelos. Uma vez identificados a fonte de dados significativos, eles podem ser otimizados para o formato desejado.

Otimizando o formato de dados

Antes que os dados possam ser aplicados aos modelos de previsão, eles precisam ser otimizados para o formato desejado. Isso pode ser feito usando software como Excel ou ferramentas de análise de dados como o Tableau. Ao otimizar o formato de dados, as empresas podem garantir que os dados sejam apresentados de uma maneira que seja mais vantajosa para o modelo de concha.

É importante observar que diferentes modelos de previsão podem exigir diferentes formatos de dados. As empresas devem identificar qual formato é mais apropriado para o tipo específico de modelo de previsão que está sendo usado. Depois que os dados foram otimizados para o formato desejado, eles podem ser integrados ao modelo de previsão para uso.

Cálculo de projeções

Para prever com precisão o desempenho futuro de uma empresa, você precisará começar coletando dados históricos confiáveis. Esses dados podem vir de uma variedade de fontes, como relatórios financeiros, números de vendas, pesquisas de mercado, feedback do cliente e pesquisas on -line. A coleta desses dados o ajudará a detectar tendências no passado que podem ser úteis para prever o futuro.

Coleta de dados históricos

Depois de coletar todos os dados históricos necessários, você pode começar a analisá -los para identificar qualquer sazonalidade ou tendências nos dados. A sazonalidade é definida como a tendência de certos eventos ou fenômenos ocorrer com mais frequência durante certos períodos do ano, como o aumento das vendas nas férias. Identificar a sazonalidade pode ajudá -lo a fazer projeções mais precisas para o desempenho futuro, pois você pode levar em consideração quaisquer picos ou calhas regulares na atividade.

Identificando a sazonalidade

As tendências, por outro lado, podem ser definidas como qualquer direção sustentada ou consistente em uma série de dados. A identificação de tendências em seus dados pode fornecer informações valiosas sobre o potencial desempenho futuro. Ao analisar seus dados históricos, você pode identificar tendências significativas que possam afetar seus negócios e usar essas informações para fazer projeções precisas.

Determinando tendências

Depois de identificar qualquer sazonalidade e tendências nos dados, você pode começar a calcular suas projeções. Você precisará levar em consideração quaisquer picos e vales de atividade que ocorram devido à sazonalidade, bem como a quaisquer tendências sustentadas nos dados. Há uma variedade de ferramentas disponíveis para ajudá -lo a calcular as projeções, e você precisará escolher o que melhor atende às suas necessidades. Depois de escolher uma ferramenta, você pode usá -la para calcular suas projeções e direcionar inteligentemente seu negócio.

6. Aplicando o modelo de previsão aos negócios

Tendo desenvolvido um modelo de previsão para visualizar desempenho atual e futuro, agora é hora de considerar como usar esse modelo para direcionar decisões de negócios. Ao otimizar as previsões e levar em consideração eventos externos, as empresas podem se beneficiar muito das previsões estruturadas dessa maneira.

A. Use o modelo de previsão para informar as decisões operacionais

O uso primário do modelo de previsão é informar as decisões operacionais. As empresas podem usar o modelo para visualizar o impacto de certas decisões, como campanhas promocionais e ofertas de produtos, no desempenho futuro. Ao entender o impacto esperado das decisões no desempenho previsto, as empresas podem tomar decisões mais informadas e se preparar melhor para as alterações antecipadas.

B. Ajuste as previsões com base em eventos externos

Eventos externos, como desastres naturais, flutuações econômicas e mudanças políticas, podem ter um impacto significativo no desempenho de um negócio. As empresas devem ajustar suas previsões com base em eventos externos para explicar possíveis mudanças no desempenho.

Além disso, as empresas devem ajustar suas previsões com base nos dados coletados no campo. Isso permitirá que a previsão reflita melhor o desempenho real e estenderá a precisão das previsões.

Conclusão

Os modelos de previsão permitem que as empresas identifiquem com rapidez e precisão possíveis problemas ou oportunidades antes que se tornem um problema. Ao criar estratégias e abordar essas questões com antecedência, as empresas podem atingir os resultados desejados com mais eficiência do que nunca. Os modelos de previsão empregam algoritmos complexos e princípios de ciência de dados para direcionar as empresas de maneira inteligente a atingirem os objetivos desejados.

Discutimos os benefícios do uso de modelos de previsão e descrevemos as etapas necessárias para usá -los de maneira inteligente, que inclui 1) reunir os dados necessários, 2) aplicando técnicas de previsão apropriadas, 3) formulando previsões precisas e 4) resultados de monitoramento. Ao implementar as etapas descritas acima, as empresas podem usar modelos de previsão de maneira mais eficaz para impulsionar decisões informadas.

Benefícios do uso de modelos de previsão

• Permite que as empresas prevejam com precisão necessidades e tendências futuras.
• Fornece informações para o planejamento estratégico.
• Facilita a tomada de decisão.
• Economiza tempo e dinheiro.

Esboço das etapas para usar os modelos de previsão de forma inteligente:

• Reunir os dados necessários.
• Aplicando técnicas de previsão apropriadas.
• Formulando previsões precisas.
• Resultados de monitoramento.