Prognozowanie sprzedaży - 100 użytecznych wskazówek
- Dariusz Świerk,
- 01.01.2004
Dobór metod prognostycznych i wdrożenie
1. Wybór metod
- wypisz istotne kryteria wyboru
- zapytaj wiarygodnych i niezależnych ekspertów o dobór i ocenę metod
- używaj raczej metod ilościowych niż jakościowych (uwaga - ta zasada przeczy intuicji wielu ludzi)
- używaj metod prostych, chyba że doświadczenie wskazuje na konieczność zastosowania metod bardziej złożonych (to redukuje błędy, koszty, wspomaga zrozumienie i poprawia dokładność)
- dostosuj metodę do sytuacji:
- kryteriów
- dostępności i typów danych
- wiedzy
- spodziewanej wielkości zmian
- potrzebnej dokładności,
- oceń akceptację i zrozumiałość metody dla użytkowników
- oceń wartość alternatywnych metod prognozowania.
- stosuj jak najprostsze metody (dla wielu jest to sprzeczne z intuicją), ta wskazówka stosuje się do sytuacji, kiedy w prognozie bierze udział wielu ludzi chcących zrozumieć stosowane metody, także gdy istnieje duża niepewność lub mało danych
- bądź konserwatywny w sytuacjach wysokiej niepewności lub niestabilności
- weź poprawki na spodziewane wydarzenia w przyszłości
- zapewnij spójność prognoz w wypadku prognoz wartości powiązanych (np. wielkość produkcji samochodów jest cztery razy mniejsza niż prognoza wykorzystania opon).
Ogólna zasada przy korzystaniu z metod jakościowych brzmi: "zadawaj właściwe pytania, właściwym ludziom, we właściwym czasie"
- przetestuj wstępnie pytania, które chcesz użyć na małej próbce respondentów, aby upewnić się, że ludzie rozumieją je właściwie oraz że odpowiedzi odnoszą się do celów badania
- sformułuj pytania w alternatywny sposób, ponieważ forma może mieć silny wpływ na odpowiedzi
- proś o odpowiedzi wielokrotne - np. o tę samą wielkość w liczbach jednostkowych oraz np. w procentach
- dostarczaj ekspertom dane źródłowe, używaj wykresów oraz tabel
- poproś ekspertów o uzasadnienie prognoz na piśmie
- dobieraj zróżnicowanych ekspertów (różniących się wiedzą, doświadczeniem, podejściem do problemu), jest to zasada dobrze znana, ale bardzo często naruszana
- zapewnij reprezentatywność próbki, gdy badasz intencje lub oczekiwania konsumentów, jest to szczególnie ważne, jeśli rynek zawiera zróżnicowane segmenty
- zapewnij wystarczającą liczebność próbki (licząc się z kosztami).
- dostosuj metodę do wybranego horyzontu czasowego, prognozy krótkoterminowe powinny bazować na najświeższych danych, długoterminowe na długofalowych trendach
- bardzo ostrożnie używaj objaśnień danych historycznych - jest to słaby sposób na wybór zmiennych lub określenie relacji, niebezpieczeństwa pomyłek znacznie przeważają nad korzyściami z metody. Zamiast objaśniania użyj wiedzy i dokładnej teorii dla wyjaśnienia modelu
- kładź nacisk na najważniejsze dane i informacje, np. dla prognoz krótkoterminowych największe znaczenie mają (zazwyczaj) ostatnie dane, dla prognoz różnych zjawisk może być potrzebna wiedza i doświadczenie, aby określić, które z danych mają najistotniejsze znaczenie
- dokonuj częstego dostosowywania modelu do rzeczywistości - korzystaj z nowych danych,
Tego typu modele stosujemy, aby zbadać wpływ np. zmiany cen, kampanii marketingowej, zmiany prawa na wielkość sprzedaży. Nowe reguły rynku pojawią się nam w prognozie jako określone, stałe zmiany obrazu.
Zobacz również:
- GenAI jednym z priorytetów inwestycyjnych w firmach
- Szef Intela określa zagrożenie ze strony Arm jako "nieistotne"
- International Data Group powołuje Genevieve Juillard na stanowisko CEO
Modeli tych używamy w następujących warunkach:
- istnieje silna zależność przyczynowo-skutkowa
- jej oszacowanie jest możliwe
- zmienna przyczynowa zmienia się silnie w badanym okresie
- mamy możliwość jej prognozy lub kontroli.
- polegaj na teorii albo wiedzy branżowej, aby wskazać powiązania przyczynowo-skutkowe, naukowcy i część praktyków stosuje tu często niepotrzebnie narzędzia typu data mining
- użyj teorii lub wiedzy branżowej, aby określić limit wielkości relacji
- przygotuj prognozy co najmniej dla dwóch odmiennych środowisk
- prognozuj wpływ wydarzeń nieoczekiwanych, szczególnie gdy spodziewasz się silnych zmian wskutek wprowadzenia np. nowych procedur, praw.
Oba typy metod mogą być łączone na wiele sposobów:
- użyj wcześniej ustalonych reguł, aby połączyć jedne wyniki z drugimi, w praktyce analitycy często naruszają tę regułę
- zadecyduj, bazując na własnej wiedzy lub opinii ekspertów, które metody dobierzesz i jaką wagę przypiszesz wynikom poszczególnych metod
- ogranicz subiektywne poprawki rezultatów prognoz.
Łączenie prognoz pozwala użyć większej ilości informacji niż można wykorzystać w pojedynczej prognozie, redukuje ryzyko związane z faktem, że część danych może być niepewna lub tendencyjna, redukuje błędy.
- łącz prognozy otrzymane różniącymi się metodami
- używaj kilku prognoz (lub analityków) - najlepiej co najmniej pięciu (powyżej pięciu koszty przeważają nad korzyściami)
- używaj formalnych procedur łączenia prognoz (przygotuj reguły przed prognozowaniem i nie zmieniaj ich)
- równa waga przypisywana każdemu z wyników jest najlepszym wyjściem w wielu wypadkach
- odrzucaj prognozy najniższą i najwyższą; uśrednij pozostałe
- jeśli nie masz pewności, która z metod jest najlepsza - użyj uśrednienia wyników
- w przypadkach dużej niepewności bardzo wskazane jest użycie metod łączonych ze sobą.
Metody ilościowe z tendencjami przyczynowymi stosujemy, aby zbadać wpływ np. zmiany cen, kampanii marketingowej czy zmiany prawa na wielkość sprzedaży.