Какво е прогнозиране на тенденциите?

Прогнозирането на тенденциите е сложен, но полезен начин да се разгледат минали продажби или пазарен растеж, да се определят възможните тенденции от тези данни и да се използва информацията за екстраполиране на това, което може да се случи в бъдеще. Маркетинговите експерти обикновено използват прогноза за тенденция, за да помогнат за определяне на потенциалния растеж на продажбите. Много области на бизнеса могат да използват прогнозиране, а проучването на концепцията, що се отнася до продажбите, може да ви помогне да разберете този инструмент.

Времеви редове и тенденции

Прогнозирането на тенденциите е количествено прогнозиране, което означава, че неговото прогнозиране се основава на конкретни, конкретни числа от миналото. Той използва данни от времеви редове, които представляват данни, чиято цифрова стойност е известна в различни точки във времето. Обикновено тези цифрови данни се нанасят на графика, като хоризонталната ос x се използва за начертаване на времето, като годината, а y-данните се използват за начертаване на информацията, която се опитвате да предскажете, като например суми за продажби или брой хора. Има няколко различни типа шаблони, които са склонни да се появяват на графиката на времевите серии.

Постоянен модел

Когато разглеждаме броя на продажбите, например, се наблюдава постоянна тенденция, когато няма нетно увеличение или намаление на продажбите във времето. Продажбите могат да се увеличат или намалят на определени дати, но общата средна стойност остава същата. Въпреки това, дори и средните резултати да са едни и същи в рамките на една година, все още може да има сезонни промени. Например, нивата на продажбите могат да бъдат постоянно по-високи през лятото и по-ниски през зимата, въпреки че средната стойност е еднаква през цялата година.

Линейни модели

Линейният модел е постоянен спад или увеличаване на броя във времето. На графиката това се появява като права линия под ъгъл нагоре или надолу. Например, ако някой погледне продажбите на видеорекордери, те могат да видят диагонална линия под ъгъл надолу, което показва, че продажбите на видеорекордери постепенно намаляват с течение на времето.

Експоненциални модели

Експоненциалният модел е по-прост, отколкото може да звучи. Вместо бавно, постоянно увеличаване във времето, експоненциалният модел показва, че данните нарастват с нарастваща скорост във времето. Вместо права линия, посочена диагонално нагоре, тази графика показва крива линия, където последната точка в по-късните години е по-висока от първата година, ако скоростта се увеличава. Експоненциална тенденция за продажбите може да покаже, че продажбите са били много бавни в началото на годините, но продуктът е все по-популярен с всяка година, тъй като все повече хора се интересуват от покупката.

По-сложни модели

Прогнозирането на тенденциите също може да се занимава с модели, които са много по-сложни от постоянни, линейни или експоненциални графики. Например, затихната тенденция може да покаже, че е имало общо увеличение на продажбите в продължение на няколко години и след това продажбите внезапно спряха. Полиномна тенденция може да покаже постепенно нарастване, след това стагнация в продажбите във времето и след това спад в продажбите.

Прогнозиране с помощта на шаблони

Разглеждайки данните в продължение на няколко години и откривайки модели, можете да използвате тази информация, за да екстраполирате бъдещи модели. Тенденцията означава, че същата серия от събития се случва отново и отново. Например, ако има тенденция на постоянни продажби всяка година с намаление на продажбите през зимата, което се компенсира от увеличението през лятото, човек може да екстраполира това, за да предвиди, че продажбите ще продължат да бъдат ниски през зимата. Мениджърът на магазина може да използва тази информация, за да предложи допълнителни продукти през зимата, за да подпомогне хеджирането срещу спад в продажбите през това време на годината. Прогнозирането обаче не се извършва бързо, като се погледне графика. Прогнозите могат да преведат моделите на графиката във формула, за да предскажат по-добре какво ще се случи в бъдеще. Те могат също така да използват софтуер за електронни таблици, който обикновено идва с вградени инструменти за прогнозиране на тенденции.

Предупреждения

Прогнозите за тенденциите са научни, но също така и несигурни. Колкото по-дълго в бъдеще се прилага прогноза, толкова по-несигурни са резултатите. Могат да се случат неочаквани събития, които ще нарушат постоянен модел. Колкото по-сложен е моделът, толкова по-несигурна е прогнозата за тренда.