Tendenču prognozēšana ir sarežģīts, bet noderīgs veids, kā aplūkot iepriekšējos pārdošanas apjomus vai tirgus izaugsmi, no šiem datiem noteikt iespējamās tendences un izmantot informāciju, lai ekstrapolētu to, kas varētu notikt nākotnē. Mārketinga eksperti parasti izmanto tendenču prognozēšanu, lai palīdzētu noteikt potenciālo pārdošanas apjomu pieaugumu nākotnē. Daudzās uzņēmējdarbības jomās var izmantot prognozēšanu, un koncepcijas izpēte saistībā ar pārdošanu var palīdzēt izprast šo stratēģiju.
Padoms
Tendenču prognozēšana ir priekšstats, lai veidotu priekšstatu par to, kāda varētu būt biznesa nākotne, balstoties uz pagātnē notikušo.
Laika rindas un tendences
Tendenču prognozēšana ir kvantitatīva prognozēšana, tas nozīmē, ka tās prognozēšana balstās uz taustāmiem, konkrētiem skaitļiem no pagātnes. Tajā tiek izmantoti laika rindu dati, kas ir dati, ja skaitliskā vērtība ir zināma dažādos laika punktos. Parasti šie skaitliskie dati tiek uzzīmēti grafikā, horizontālo x asi izmantojot laika, piemēram, gada, diagrammai, un y datus, lai uzzīmētu informāciju, kuru mēģināt paredzēt, piemēram, pārdošanas apjomus vai cilvēku skaits. Ir vairāki dažādu veidu modeļi, kas mēdz parādīties laika rindu diagrammā.
Pastāvīgi modeļi datos
Piemēram, aplūkojot pārdošanas numurus, tiek novērota nemainīga tendence, kad laika gaitā nav vērojams neto pārdošanas pieaugums vai samazinājums. Pārdošana noteiktos datumos var palielināties vai samazināties, bet kopējais vidējais rādītājs paliek nemainīgs. Tomēr, pat ja vidējie rezultāti gada laikā ir vienādi, sezonas izmaiņas joprojām var notikt. Piemēram, pārdošanas līmenis var būt nemainīgi lielāks vasarā un zemāks ziemā, lai gan vidējais rādītājs ir nemainīgs visu gadu.
Lineārie modeļi datos
Lineārs modelis ir stabils skaitļu samazinājums vai pieaugums laika gaitā. Grafikā tas parādās kā taisna līnija, kas ir leņķiski pa diagonāli uz augšu vai uz leju. Ja kāds apskatīja, piemēram, videomagnetofonu pārdošanu, iespējams, ka diagonālā līnija ir vērsta uz leju, norādot, ka videomagnetofonu pārdošana laika gaitā nepārtraukti samazinās.
Izpratne par eksponenciāliem modeļiem
Eksponenciāls modelis ir vienkāršāks, nekā tas varētu izklausīties. Tā vietā, lai laika gaitā pieaugtu lēni, vienmērīgi, eksponenciāls modelis norāda, ka dati laika gaitā pieaug arvien straujāk. Taisnas līnijas vietā, kas norāda pa diagonāli uz augšu, šāda veida grafiki parāda izliektu līniju, kur pēdējais punkts vēlākos gados ir augstāks nekā pirmais gads, ja likme palielinās. Eksponenciāla pārdošanas tendence varētu norādīt, ka pirmajos gados pārdošana bija ļoti lēna, taču produkts katru gadu ir kļuvis arvien populārāks, jo arvien vairāk cilvēku interesējas par tā iegādi.
Sarežģītāki modeļi
Tendenču prognozēšana var tikt galā arī ar modeļiem, kas ir daudz sarežģītāki nekā nemainīgi, lineāri un eksponenciāli grafiki. Piemēram, pazemināta tendence var parādīt, ka vairākus gadus kopumā pieauga pārdošanas apjomi un pēc tam pēkšņi apstājās. Polinoma tendence var parādīt pakāpenisku pieaugumu, pēc tam pārdošanas stagnāciju laika gaitā, kam seko pārdošanas apjomu samazināšanās.
Prognozēšana, izmantojot modeļus
Aplūkojot vairāku gadu datus un atrodot modeļus, varat izmantot šo informāciju, lai prognozētu nākotnes modeļus. Tendence nozīmē, ka viena un tā pati notikumu virkne notiek atkal un atkal. Piemēram, ja katru gadu ir vērojama pastāvīgas pārdošanas tendence ar pārdošanas apjomu samazināšanos ziemā, ko kompensē pieaugums vasarā, cilvēks var izmantot šo modeli, lai prognozētu, ka ziemā pārdošanas apjomi joprojām būs zemi. Veikalā veikala vadītājs ziemā var piedāvāt papildu produktus, lai palīdzētu ierobežoties no paredzamā pārdošanas apjoma krituma.
Tomēr prognozēšana netiek veikta ātri, vienkārši aplūkojot diagrammu. Sinoptiķi var tulkot grafika modeļus formulā, lai precīzi paredzētu, kas notiks nākotnē. Viņi bieži izmanto izklājlapu programmatūru, kas aprīkota ar iebūvētiem tendenču prognozēšanas rīkiem.
Tendenču prognozēšana piesardzīgi
Tendenču prognozēšana ir zinātniska, bet arī neskaidra. Jo ilgāk nākotnē tiek piemērota prognoze, jo rezultāti kļūst nenoteiktāki. Var notikt negaidīti notikumi, kas izjauks stabilu modeli, piemēram, akciju tirgus lejupslīde mainās patērētāju uzvedībā un dramatiskas izmaiņas lietotāju piekļuvē noteiktām tehnoloģijām. Jo sarežģītāks šķiet modelis, jo nenoteiktāka ir tendenču prognoze.