Co je obchodní prognóza?

Obchodní prognóza je proces používaný k odhadu nebo predikci budoucích vzorců. Vedení, manažeři a analytici využívají předpovídané výsledky k tomu, aby pomáhali při přijímání lepších informací o obchodních rozhodnutích. Obchodní prognózy se například používají k odhadu čtvrtletních prodejů, úrovní zásob, re-objednávek v dodavatelském řetězci, návštěvnosti webových stránek a vystavení rizikům. Zatímco obchodní prognózy se obvykle dosahují pomocí statistických technik, těžba dat se také ukázala být užitečným nástrojem pro podniky s mnoha historickými údaji.

Nástroje používané pro obchodní předpovědi závisí na potřebách podniku a množství souvisejících dat. Mezi tyto nástroje patří tabulky, plánování podnikových zdrojů, pokročilé systémy správy dodavatelského řetězce a další síťové nebo webové technologie. Používané nástroje by obecně měly umožňovat snadné sdílení dat mezi odděleními nebo obchodními jednotkami, vkládání dat z více zdrojů, sortiment analytické techniky a grafické prohlížení výsledků.

Pro různé typy dat a analýzy jsou k dispozici tři metody podnikového prognózování. Model časových řad je nejběžnější, kde se data promítají dopředu. Statistické výpočty pro tento model zahrnují klouzavý průměr, exponenciální vyhlazování a Box-Jenkinsovy metody. Modely časových řad jsou jednoduché v tom, že po stanovení vzorce bude výsledkem vkládání historických dat očekávané výsledky. To je užitečné pouze tehdy, když historické údaje vykazují silný vzor, ​​nezohledněné pro anomálie.

Vysvětlující modely jsou další metodou podnikového předpovídání. Tyto modely nepotřebují tolik historických dat jako analýza časových řad, aby získaly užitečné obchodní prognózy. Obvykle se používají lineární regrese, neparametrické aditiva a zpožděné regrese. Například lineární regrese lze použít k určení toho, kolik provozu na webu přinese požadovaný příjem z reklamy.

Těžba dat je třetí metodou podnikového předpovídání a získává na popularitě, protože podniky shromažďují a ukládají více svých dat v digitálním formátu. Tato metoda se spoléhá na prosévání historických dat pro vzory. Tato data jsou obvykle získávána a kombinována z různých oddělení, e-mailů a přehledů. Algoritmy mohou být založeny na těžbě dat pro automatické vytváření předpovědí, jako je například systém Amazon.com, který nabízí zákazníkům doporučené knihy.

Chyby v obchodní prognóze jsou běžné kvůli problémům se softwarem, matematickým chybám, zbytečnému vyladění a zkreslením. Snížení nebo odstranění chyb lze provést přepočítáním, porovnáním výsledků při použití jiného vzorce nebo metody, minimalizací vylepšení a odstraněním příležitostí pro zkreslení. Odhady by měly být jasně identifikovány s vysvětlením, jak byl odhad vytvořen. Počáteční předpovědi se mohou ukázat jako nepřesné ve srovnání se skutečnými výsledky, a proto může být zapotřebí neustálého vyladění, aby se dosáhlo silnějších budoucích předpovědí.