Innehåll
- Kvantitativa metoder - Introduktion
- Kvantitativa metoder - Förklarande faktorer
- Kvalitativa metoder - Översikt
- Prognosproblem - Mall
Prognos är ett företagsverktyg som används av företag som samlar försäljningsdata. I denna process använder företagen säljinformationen från det förflutna och tillämpar en mängd olika metoder för att förutse hur mycket man kan förvänta sig i framtida försäljning. Prognoser tar också hänsyn till andra faktorer, såsom marknadsföringstaktiken som har använts för att driva trafik till en försäljningsplats. Det finns två huvudformer av prognostekniker - kvantitativa och kvalitativa.
Kvantitativa metoder - Introduktion
Kvantitativa metoder är separerade i två grundläggande kategorier - tidsseriemetoder och förklarande metoder. Tidsseriemetoder gör förutsägelser baserade endast på de historiska mönster som är kopplade till data, och förklarande metoder lägger till andra faktorer. Det finns inget "rätt eller fel" sätt att förutse, men många företagare föredrar den förklarande metoden, eftersom det tar hänsyn till mer än bara försäljningsnummer.
Kvantitativa metoder - Förklarande faktorer
Förklarande metoder kan ta hänsyn till olika faktorer, så att en affärsman kan göra en tillförlitlig prognos. T ex kommer frekvensen på en rolig park på en sommardag att fluktuera beroende på vädret. En solig dag tillåter dig att använda historisk information från en tidigare solig dag för att exakt prognosera. Å andra sidan kan en regnig dag jämföras med historiska data från en annan regnig dag.
Kvalitativa metoder - Översikt
Kvalitativa metoder har större fokus på framtiden och använder inte historiska data för att göra förutsägelser. Till exempel tar kvalitativa metoder hänsyn till faktorer som en pågående marknadsföring. En entreprenör kommer att förutsäga mer försäljning om han till exempel distribuerar rabattkuponger än om han inte gjorde reklam. Detta kallas också förklarande metoden, men det klassificeras under den kvalitativa kategorin.
Prognosproblem - Mall
Entreprenörer klagar ofta när något går fel med deras "prognos". Till exempel förutspådde du 500 försäljningar per dag, men du fick bara 200 försäljningar. Prognosen är inte perfekt, men övergripande bör den vara korrekt. Kanske den 4 juli 2010 sålde du 500 enheter av en produkt, men 2011 sålde du bara 200. Vad gick fel? Kanske berodde det på att den 4 juli 2010 fallit på en helg, medan det föll under 2011 på en onsdag.