Taloudellisen ennustamisen mallit: täydellinen opas
Menestyminen monimutkaisessa ja kilpailullisessa nykyaikaisessa liiketoimintaympäristössä edellyttää tulevaisuuteen suuntautuvaa strategiaa. Historialliseen suorituskykyyn, markkinatutkimukseen ja nykyisiin trendeihin perustuvat tietopohjaiset talousennustemallit voivat auttaa yrityksiä saavuttamaan kilpailuetua.
Valittavana on monia erilaisia ennustemalleja ja vielä enemmän ohjelmistoratkaisuja, jotka auttavat niiden käyttöönotossa. Tässä oppaassa käyn läpi joitakin hyödyllisiä ennustemalleja ja selitän, miten voit niiden avulla saavuttaa etulyöntiaseman toimialallasi.
Mikä on ennustemalli?
Ennustemallit ovat työkaluja, joita käytetään tulevan suorituskyvyn ennustamiseen historiallisen ja nykyisen datan perusteella. Liiketoiminnan ja talouden maailmassa termillä ennustaminen viitataan lähes aina talousennustamiseen.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Ennustemalli käyttää tilastollista menetelmää tai kaavoja ja oletuksia tulevan suorituskyvyn ennustamiseen, mukaan lukien liikevaihto, asiakaskysyntä ja asiakaspoistuma-asteet.
Tarkemmin sanottuna näitä malleja käytetään määrittämään, miten tiettyjen muuttujien ja parametrien muutokset todennäköisesti vaikuttavat suorituskykyyn (toisin kuin budjetit, jotka auttavat kohdentamaan kassavirtaa). Esimerkiksi ravintolaketju voi käyttää mallia määrittääkseen, miten toimipaikan aukioloaikojen tai kausivaihteluiden muutokset vaikuttavat myyntituloihin.
Erilaisia ennustemalleja on kaikenlaisia (niitä käsitellään yksityiskohtaisesti jäljempänä), mutta niillä kaikilla on sama tavoite: käyttää historiallista dataa, oletuksia ja nykyisiä trendejä tulevan suorituskyvyn ennustamiseen.
Näitä työkaluja voidaan soveltaa loputtomaan määrään mahdollisia skenaarioita, ja ne ovat keskeisiä talous-, markkinointi- ja johtoryhmille. Tämän oppaan loppuosassa jätän muut aiheet sivuun ja keskityn nimenomaisesti talousennustemalleihin.
Ennustemenetelmät
Oikean mallinnustekniikan (ja tietyn ennustemallin) valitseminen on erittäin tärkeää. Ennen valinnan tekemistä tarvitset kuitenkin perustietoa näistä malleista ja niiden toiminnasta.
Ennustemallit voidaan jakaa kahteen laajaan luokkaan: määrällisiin ja laadullisiin.
Laadulliset ennustemenetelmät
Laadullinen ennustaminen perustuu asiantuntijoiden mielipiteisiin ja arvioihin. Ne ovat:
- Luonteeltaan subjektiivisia
- Eivät perustu aiempiin tietoihin tai trendeihin
- Käytetään ei-numeerisen datan analysointiin
Laadullisia menetelmiä käytetään, kun analyysin kohdetta ei voida mitata tai laskea. Jos yritys esimerkiksi haluaa ymmärtää motiiveja ja uskomuksia, jotka ohjaavat kuluttajien käyttäytymistä ja vaikuttavat heidän ostopäätöksiinsä, mikään määrällinen data ei voi paljastaa näitä asioita. Laadullinen ennustaminen perustuu yksilöiden mielipiteisiin, tutkimukseen ja selvityksiin.
Määrälliset ennustemenetelmät
Määrällinen ennustaminen käyttää historiallisen datan numeerisia malleja tulevan suorituskyvyn ennustamiseen. Määrälliset mallit:
- Ovat luonteeltaan objektiivisempia
- Perustuvat historialliseen dataan (esimerkiksi myyntituloihin, henkilöstömäärään ja niin edelleen)
- Analysoivat numeerista dataa
Määrällinen luokka jakautuu edelleen kahteen alaluokkaan:
Aikasarja
Aikasarjamallit keskittyvät malleihin ja niiden vaihteluihin sekä perustuvat historialliseen dataan.
Esimerkiksi yritys, joka valmistautuu aloittamaan toimintansa uudessa maassa, voisi käyttää aiemmasta lanseerauksestaan saatua dataa (mukaan lukien myyntidata, työvoiman kehityssuunnat ja niin edelleen) uuden lanseerauksen budjetin laatimiseen.
Assosiatiivinen/kausaalinen
Assosiatiiviset mallit, jotka tunnetaan myös kausaalisina malleina, ovat kehittyneempiä ja keskittyvät useisiin erittäin tarkennettuihin ja yksityiskohtaisiin tietokokonaisuuksiin. Ne hyödyntävät aiempaa dataa ja ovat tehokkaita yhdistämään näennäisesti toisistaan poikkeavaa dataa ennusteen käyttötarkoitukseen.
Niitä voidaan käyttää myös assosiatiivisten suhteiden luomiseen yrityksen taloudellisten mittareiden ja ulkoisten muuttujien välille. Esimerkiksi kodinkonevalmistaja voisi rakentaa mallin, joka ennustaa kodinkoneiden myyntiä tietyllä alueella myönnettyjen uusien rakennuslupien määrän perusteella.
Seuraavaksi käyn läpi joidenkin yleisimpien yritysten nykyään käyttämien ennustemallien perusteet.
Yleiset kvantitatiiviset ennustemallit
Kvantitatiiviset ennustemallit hyödyntävät aiempia tietoja tehdessään ennusteita tulevaisuudesta.
Esimerkiksi vähittäismyyjä voisi tarkastella kolmen edellisen vuoden Q4:n myyntitietoja ennustaakseen myyntimäärää vilkkaimman ostoskauden aikana.
Jos sinulla ei ole sisäisiä tietoja (esimerkiksi jos olet vasta perustettu vähittäismyyjä), voit silti mahdollisesti hyödyntää kvantitatiivista ennustamista – tarvitset vain käyttöösi vertailukelpoisia tietoja toimialaltasi.
Kvantitatiivisen ennustamisen alalla on useita suosittuja malleja, joita voidaan käyttää – selitän ne alla.
Aikasarja
Aikasarjamalleja käytetään, kun saatavilla on useiden vuosien ajalta tietoja. Ne ovat erityisen hyödyllisiä silloin, kun tietopisteiden väliset suhteet (esimerkiksi keskimääräinen hintataso ja myyntimäärä) ovat suhteellisen vakaita ja trendit helposti tunnistettavissa.
Yritys voi esimerkiksi päättää käyttää aikasarjamalleja olemassa olevan tuotesarjan kasvun ennustamiseen.
Oletetaan, että kyseinen tuotesarja julkaistiin neljä vuotta sitten ja on kasvanut tasaisesti siitä lähtien. Yritys voisi hyödyntää näitä tietoja ja soveltaa aikasarjamallia ennustaakseen, millainen myyntimäärä voisi olla ensi vuonna (tai useamman vuoden kuluttua).
Suora trendi
Suoran trendin mallintaminen on yksinkertainen tekniikka, joka tuottaa arvioita tulevista tuotoista tai muista taloudellisista mittareista tarkastelemalla aiempia lukuja ja olettamalla, että nämä trendit jatkuvat.
Jos yrityksen myynti on esimerkiksi kasvanut 3,6 % vuodessa viimeisten neljän vuoden ajan ja se odottaa nykyisten trendien jatkuvan, se voi käyttää suoran trendin mallia ennustaakseen, kuinka paljon myyntituloja yritys todennäköisesti tuottaa tulevaisuudessa.
Kuten nimi antaa ymmärtää, suoran trendin malli olettaa muutoksen olevan johdonmukaista ja ennustettavaa. Se on yksinkertainen, mutta voi silti olla hyvä lähtökohta taloudellisten mittareiden ja skenaarioiden vaihteluvälin ennustamiseen.
Mitä eroa on aikasarjaennustamisella ja suoran trendin ennustamisella?
Aikasarjamalleja käytetään tyypillisesti trendisyklien, syklisen vaihtelun ja kausivaihtelun ymmärtämiseen, kun taas suoran trendin ennustamista käytetään yleensä vakaan kasvun (tai laskun) ennustamiseen.
Ajattele aikasarjaennusteita itsenäisenä ympyränä tai spiraalina; suora trendi taas on nimensä mukaisesti suora viiva!
Liukuva keskiarvo
Liukuvan keskiarvon malli muistuttaa jossain määrin edellä kuvattua suoran trendin mallia, mutta se toimii pienempien tietoaineistojen kanssa ja keskittyy lyhyen ja keskipitkän aikavälin ajanjaksoihin.
Yritykset voivat käyttää liukuvan keskiarvon ennustemalleja esimerkiksi juhlapyhien kysynnän ennustamiseen. Yritys voisi tällöin tarkastella vuoden 2019, 2020, 2021 ja 2022 Q4:n liukuvan keskiarvon mukaisia myyntitulolukuja.
Ne voisivat soveltaa yksinkertaista kaavaa liukuvan keskiarvon laskemiseen:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
jossa
A = tietyn ajanjakson keskiarvo
ja
N = ajanjaksojen kokonaismäärä
Yritys voisi sitten käyttää tätä liukuvaa keskiarvoa ennustaakseen kuluvan vuoden odotettuja juhlapyhien myyntilukuja.
Tämän kaavan käyttö edellyttää hyvää tietoaineistoa; edellä käyttämässäni esimerkissä hyödynnetään neljän vuoden tietoja. Ratkaisevaa kuitenkin on, että se jättää Q4:n ulkopuoliset myyntitiedot huomiotta, koska niillä ei ole juurikaan merkitystä erityisesti juhlapyhien myyntiä ennustettaessa.
Eksponentiaalinen tasoitus
Eksponentiaalisen tasoituksen mallit muistuttavat liukuvan keskiarvon malleja, mutta niissä sovelletaan painotusmenetelmää, jolla viimeaikaisille tiedoille annetaan suurempi painoarvo.
Tarkastellaan esimerkiksi samaa edellä mainittua esimerkkiä. Yrityksellä on neljän vuoden historialliset tiedot juhlapyhien myynnistä, mutta sen myynti on kasvanut tasaisesti kyseisen ajanjakson aikana.
Siksi vanhempien vuosien tiedot ovat vähemmän merkityksellisiä kuin kahden edellisen vuoden tuoreet tiedot.
Eksponentiaalisen tasoituksen mallit antavat suuremman painoarvon tuoreemmille tiedoille. Tämä on hyödyllistä, koska sen ansiosta yritykset voivat mukauttaa ennusteitaan vastaamaan viimeaikaisempia tietotrendejä.
Vaikka saattaa olla houkuttelevaa käyttää vanhempia tietoja, jos ne antavat optimistisemman kuvan (vuoden 2021 arvostukset verrattuna vuoden 2022 arvostuksiin, esimerkiksi), on ehdottoman tärkeää käyttää tarkoituksenmukaisimpia tietoja, jotta saat hyvän käsityksen tulevasta.
Trendien ennustaminen
Trendiennusteessa trendiviiva sovitetaan matemaattiseen yhtälöön, jonka avulla trendiviiva projisoidaan tulevaisuuteen.
Trendiennustemalli tarkastelee aiempia tietoja – kuten esimerkiksi viikonloppujen, arkipäivien tai tiettyjen vuodenaikojen myyntilukuja – tehdäkseen ennusteita tulevasta kysynnästä kyseisinä ajankohtina.
Sitä voidaan soveltaa samalla tavalla kuin suoraviivaista mallintamista riippuen käsiteltävistä tietojoukoista. Trendiennusteisiin kuuluu useita alaluokkia, kuten logaritmit, polynomit ja kulmakertoimeen perustuva menetelmä.
Assosiatiiviset mallit
Assosiatiiviset mallit, joita kutsutaan myös syy-seurausmalleiksi, yhdistävät tietyn liiketoimintamittarin (kuten liikevaihdon) erilliseen riippumattomaan muuttujaan (kuten kaupungin väestönkasvuun).
Syy-seurausmallit ovat hyödyllisiä yhdistettäessä tulevaisuuden liiketoimintaodotuksia erillisiin muuttujiin, jotka ovat peräisin sekä yrityksen sisältä että sen ulkopuolelta.
Esimerkiksi ruokarekan omistaja saattaa käyttää mallia ennustaakseen kesäfestivaalin kysyntää viikonlopulle ennustetun sään perusteella. Vaihtoehtoisesti kiinteistökehitysyritys voi käyttää syy-seurausmallinnusta ennustaakseen uudisrakennettujen asuntojen tulevaa kysyntää yhteisössä alueen ennustetun väestönkasvun perusteella.
Assosiatiivisia malleja voidaan kuitenkin käyttää myös tietyn muuttujan ennustamiseen sen perusteella, miten se liittyy muihin asiaankuuluviin muuttujiin. Yritys voisi esimerkiksi käyttää syy-seurausmallinnusta ennustaakseen arvioidun voittomarginaalin, joka seuraisi mainoskulujen kasvusta.
Määritelmän mukaan assosiatiiviset mallit ovat monimutkaisempia kuin aikasarjamallit.
Assosiatiivisten mallien avulla voidaan tuoda mukaan ulkoisia tietoja ja pyrkiä määrittämään suhde suhteellisen tavanomaisen liiketoimintamittarin (esimerkiksi liikevaihdon) ja sellaisen mittarin välille, jota monet yritykset eivät ehkä edes harkitse (esimerkiksi kaupungin tyypillisten kotitalouksien vuositulojen).
Vaikka syy-seurausmallit ovat monimutkaisempia, ne voivat olla erittäin hyödyllisiä tarkempien ennusteiden laatimisessa ja kilpailijoiden edellä pysymisessä.
Yksinkertainen lineaarinen regressio
Yksinkertainen lineaarinen regressio auttaa yrityksiä tarkastelemaan, miten riippuva muuttuja (kuten myyntituotot) korreloi riippumattoman muuttujan (kuten mainontaan käytetyn rahamäärän) kanssa.
Ulkoisia tietoja koskevaa esimerkkiä käyttäen yksinkertaisen lineaarisen regression avulla voidaan myös määrittää, miten riippuva muuttuja (kuten sijaintikohtaiset myyntituotot) korreloi riippumattoman muuttujan (kuten tietyn piirikunnan kotitalouksien tulojen) kanssa.
Yksinkertainen lineaarinen regressio voidaan esittää piirtämällä viivakaavio, jossa yksi mittari on Y-akselilla ja toinen X-akselilla. Kuten nimi kuitenkin antaa ymmärtää, malli on pidettävä yksinkertaisena; nämä mallit mahdollistavat vertailut vain kahden muuttujan välillä.
Moninkertainen lineaarinen regressio
Kuten ehkä arvasit, moninkertainen lineaarinen regressio perustuu yksinkertaiseen lineaariseen regressioon lisäämällä yhtälöön useita liiketoimintamuuttujia.
Riippuvia muuttujia on edelleen yksi (esimerkiksi myyntituotot), mutta riippumattomia muuttujia voi olla useita, ja ne voivat olla peräisin sisäisistä, ulkoisista tai molemmantyyppisistä tietolähteistä.
Moninkertainen lineaarinen regressio on monimutkaista, ja sen suorittaminen edellyttää yleensä tilastollisen analyysin ohjelmistoa. Myös käytetyillä tiedoilla (tietoelementtien määrä, analysoidun ajanjakson pituus ja tietojen puhdistusvaiheessa tehdyt päätökset) on merkitystä tuloksena olevan regressiokaavan tarkkuuteen.
Lineaariseen regressioon perustuva ennustaminen edellyttää tulosten kriittistä tarkastelua, jotta voidaan huomioida regressiossa käytettyjen tietojen ulkopuolelle jäävät muuttujat ja arvioida, aiheuttavatko nämä puuttuvat muuttujat sen, että malli yli- tai aliarvioi riippumattoman muuttujan vaikutuksen.
Yleiset laadulliset ennustemallit
Laadullisissa ennustemalleissa hyödynnetään subjektiivisia, laadullisia tietoja. Niitä käytetään usein tilanteissa, joissa määrällisiä tietoja ei ole saatavilla.
Esimerkiksi kvalitatiivinen malli voi perustua asiantuntijan antamiin tietoihin tai potentiaalisille asiakkaille tehdyn kyselyn tuloksiin.
Kvalitatiivinen ennustaminen on luonteeltaan subjektiivisempaa, mutta se on silti varsin hyödyllistä – erityisesti tilanteissa, joissa käytettävissä ei ole luotettavaa dataa. PS: Minusta on edelleen outoa, että ”data” on monikko.
Joka tapauksessa.
Kaikki kvalitatiiviset ennustemallit edellyttävät jonkinlaista tiedonkeruuta (asiantuntijahaastatteluja, paneeleja, kyselyitä jne.), mutta ne eroavat toisistaan siinä, miten tiedot kerätään ja miten niitä sitten käytetään ennusteiden laatimiseen. Ne ovat yleensä vähemmän hyödyllisiä talousennustamisessa, sillä kaikissa niissä heitetään pohjimmiltaan spagettia seinään ja katsotaan, mikä tarttuu; jotkin menetelmät ovat vain tarkempia kuin toiset.
Delphi-menetelmä
Oletko koskaan kuullut Delfoin oraakkelista? Hänen koko työnsä oli tehdä ennustuksia tulevaisuudesta – ei kovin erilaista kuin talousjohtajan työ... vai mitä?
Kyllä, voit alkaa kutsua itseäsi yrityksesi oraakkeliksi. Ei, et voi sanoa, että annoin siihen luvan.
Delphi-menetelmä perustuu asiantuntijoiden mielipiteisiin, ja siinä käytetään yleensä pientä joukkoa kyseisen aiheen asiantuntijoita. Esimerkiksi yksityinen koulutusalan yritys voi konsultoida professoreista koostuvaa ryhmää kerätäkseen tietoa opiskelijoiden tottumuksista.
Delphi-menetelmässä asiantuntijoita haastatellaan tietojen keräämiseksi. Olennaista on, että jokaista asiantuntijaa haastatellaan itsenäisesti ja tiedot yhdistetään vasta jälkikäteen. Tämä auttaa ehkäisemään ryhmävinoumaa ja antaa kaikille täyden vapauden ilmaista mielipiteensä.
Delphi-menetelmässä tiedonkeruu tapahtuu ”kierroksina”. Ensimmäinen kierros on yksilöllinen, mutta myöhemmät kierrokset ovat yhteisiä. Jokaisen asiantuntijan vastaukset jaetaan laajemmalle ryhmälle, jolloin niistä voidaan keskustella. Asiantuntijat voivat vapaasti muuttaa mielipiteitään tai arvioitaan myöhemmillä kierroksilla.
Koska Delphi-menetelmässä käytetään yleensä pieniä asiantuntijaryhmiä, on tärkeää valita haastateltaviksi oikeat henkilöt, sillä tiedot ovat vain yhtä laadukkaita kuin asiantuntijoiden tietämys.
Markkinatutkimus
Veikkaan, ettet ole koskaan kuullut tästä ennen – hei, näen, kuinka pyörittelet silmiäsi!
Markkinatutkimus on erittäin yleinen ennustemenetelmä, jota yritykset käyttävät kerätäkseen potentiaalisten asiakkaiden mielipiteitä. Esimerkiksi uusi vähäkalorinen jäätelöbrändiä lanseeraava elintarvikevalmistaja voisi kysyä asiakkailta heidän painonpudotustavoitteistaan ja ruokavaliovalinnoistaan verkkokyselyn avulla.
Markkinatutkimuksessa on yleensä kyse määrästä, joten mitä enemmän vastauksia yleisöltä saadaan, sitä parempi.
Markkinatutkimusta voidaan tehdä puhelimitse, sähköpostitse, tekstiviesteillä, henkilökohtaisissa haastatteluissa ja monilla muilla tavoilla. Se tehdään usein markkinatutkimusyritysten avulla. Ne vastaavat haastatteluista ja tietojen keräämisestä.
Paneelin konsensus
Paneelin konsensus hyödyntää kohderyhmäasetelmaa, joka perustuu asiantuntijoiden ja työntekijöiden mielipiteisiin. Se toteutetaan usein käyttämällä yrityksen kaikilta tasoilta koottua työntekijäpaneelia pelkkien johtajien sijaan.
Poikkeuksellista tässä menetelmässä on se, että se yhdistää sekä varsinaisten asiantuntijoiden että ”puoliasiantuntijoiden” mielipiteet ja antaa niille saman painoarvon. Esimerkiksi tietynmakuisen juoman kausittaisen kysynnän ennustamiseen pyrkivään tiimiin voi kuulua henkilöstöä myynnistä, markkinoinnista tai jopa myymälätiloista.
Kuten nimi kertoo, paneelin on saavutettava yhteinen arvio. Ryhmä voi jakaa mielipiteitä ja keskustella, mutta sen on lopulta päästävä yksimielisyyteen.
Visionäärinen ennuste
Visionäärinen ennustaminen perustuu yhden henkilön näkemyksiin ja mielipiteisiin – minusta on kiinnostavaa, ettei tätä kutsuttu Delphi-menetelmäksi, kun kyseessä on kuitenkin vain yksi henkilö... mutta toisaalta hänellä oli jumalten apu (eikä kukaan kysynyt minulta).
Kyseinen visionääri voit olla sinä, joku toinen johtoryhmäsi jäsen, ulkopuolinen konsultti tai alan asiantuntija.
Koska tämä ennustemalli perustuu yhteen visionääriin, se on altis vahvistusharhalle, ja sitä on parasta käyttää yhdessä muiden menetelmien kanssa.
Myyntihenkilöstön yhdistelmäennuste
Myyntihenkilöstön yhdistelmäennusteessa keskitytään kvalitatiivisten tietojen keräämiseen myyntihenkilöstöltä. Se perustuu yleensä useiden tiimin jäsenten mielipiteisiin, mieluiten sellaisten, jotka työskentelevät kyseiseen tuotteeseen liittyvän myynnin parissa.
Jos esimerkiksi ajoneuvovalmistaja harkitsisi uuden mallin lanseeraamista, se voisi tehdä myyntihenkilöstönsä keskuudessa kyselyn saadakseen tietoa asiakkaiden mielipiteistä, tarpeista, yleisistä kysymyksistä, budjeteista ja niin edelleen.
Ajatuksena on, että myyntiedustajilla on käytännön kokemusta asiakkaiden kanssa toimimisesta (ja he tietävät, mikä todella edistää myyntiä), joten heillä on arvokkaampia näkemyksiä asiakkaiden todellisesta käyttäytymisestä ja toiveista.
Myyntihenkilöstön yhdistelmämallinnuksesta voi olla hyötyä myös alueellisten ja paikallisten trendien tunnistamisessa.
Vaikka yllä oleva luettelo ei ole kattava, se sisältää monia yleisimmin käytettyjä ennustemalleja. Tästä huolimatta jotkin niistä ovat selvästi suositumpia kuin toiset.
Mitkä ovat yleisimmät ennustemallit?
Yleisesti ottaen aikasarjamallinnusta (nimittäin suoraviivaisia ja liukuvan keskiarvon malleja) käytetään useimmiten.
Tämä johtuu osittain siitä, että aikasarjamallit mahdollistavat objektiivisemman ennustamisen historiallisen datan perusteella. Ne eivät perustu asiantuntijoiden mielipiteisiin tai asiakaspalautteeseen, jotka voivat olla ailahtelevia ja alttiita vääristymille. Sen sijaan ne käyttävät konkreettista dataa luotettavien tulevia taloudellisia tunnuslukuja koskevien mallien rakentamiseen.
Nämä mallit ovat suosittuja myös siksi, että niitä on suhteellisen helppo käyttää eivätkä ne usein edellytä erityisiä ohjelmistoja. Joissakin ohjelmistoissa, joita saatat jo käyttää, kuten toiminnanohjausjärjestelmässäsi, on todennäköisesti sisäänrakennettuja tilastollisen mallintamisen ominaisuuksia. Suoraviivainen mallintaminen voidaan tehdä suhteellisen helposti jopa käsin Excelissä.
Myös assosiatiivista (kausaalista) mallinnusta käytetään yleisesti, mutta se on hieman monimutkaisempaa ja edellyttää usein ohjelmistoja tai jonkinasteista koulutusta. Se on erityisen hyödyllistä, kun pyritään seuraamaan hyvin erilaisten muuttujien välisiä suhteita, olipa kyse sitten yhdestä riippumattomasta muuttujasta (yksinkertainen lineaarinen regressio) tai useista muuttujista (moninkertainen lineaarinen regressio).
Laadullisista ennustemalleista markkinatutkimus on yleensä yleisin. Monet yritykset toteuttavat kyselyitä ja keräävät palautetta asiakkailta ja käyttävät näitä tietoja strategisten päätösten ohjaamiseen jatkossa. Jotkin yritykset päättävät palkata ulkopuolisia markkinatutkimusyrityksiä toteuttamaan kattavampia asiakastutkimuksia.
Miksi ennustaminen on tärkeää?
Kuten viittasin heti tämän artikkelin alussa, ennustaminen on avain siihen, ettet joudu:
- Menettämään sijoittajia ja sitten
- Saamaan potkuja
Vitsi vain. Tavallaan.
Ennustaminen on tärkeää, koska sen avulla yritykset voivat suunnitella tulevaisuutta. Ennustamisen perusajatuksena on kerätä tietoja eri lähteistä ja käyttää niitä parempien päätösten tekemiseen.
Esimerkiksi vähittäiskauppiaille erikoistuotteita toimittava yritys voisi käyttää ennustemallia ennustaakseen kysyntää vilkkaalle joulusesongin ostoskaudelle. Mallinnuksen avulla voitaisiin tarkentaa kysyntäarvioita, mikä mahdollistaisi toiminnan tehostamisen ja varastotasojen kasvattamisen kausittaisen kysynnän täyttämiseksi.
Yritys voisi myös päättää käyttää ennustemallia analysoidakseen tulevaa tuotelanseerausta varten harkittavien eri hintatasojen tai myyntistrategioiden taloudellisia vaikutuksia. Se voisi yhdistää nämä toimet kausittaisen kysynnän ennusteisiin löytääkseen paitsi parhaan myyntistrategian myös ihanteellisen ajankohdan kausittaisten alennusmyyntien ja kampanjoiden käynnistämiseen.
Viime kädessä ennustamisen ideana on tarkasteltavasta tunnusluvusta riippumatta saada katsaus tuleviin trendeihin tai taloudellisiin tunnuslukuihin, jotta tulevaan voidaan valmistautua.
Ennustemallien käyttäminen
Kukin ennustemalli otetaan käyttöön eri tavalla. Yleinen strategia on kuitenkin seuraava:
- Määritä tarkoituksesi selkeästi. Onko tavoitteena määrittää, milloin sinun on hankittava seuraava rahoituskierros? Keskity silloin kassavirran ennustamiseen ja tee konservatiivisia oletuksia.
- Valitse sopiva käytettävä malli. Käsittelin edellä lueteltujen taloudellisten ennustemallien erityisiä käyttötapauksia. Viime kädessä monet yritykset valitsevat useiden mallien käytön, mutta aluksi on hyödyllistä rajata vaihtoehdot yhteen tai kahteen malliin.
- Kerää dataa. Määrällisissä malleissa käytetään historiallista dataa (yleensä yrityksen taloustietoja), kun taas laadullisissa malleissa käytetään asiakkailta tai alan asiantuntijoilta kerättyä subjektiivista dataa.
- Rakenna malli. Tämä prosessi vaihtelee merkittävästi käyttöön otettavasta mallista riippuen. Monet mallit voidaan määrittää Excelissä tai vastaavissa yleisesti käytetyissä työkaluissa. Toiset saattavat edellyttää erityisiä tilasto- tai ennusteohjelmistoja.
- Määritä luottamustasosi. Luottamusväleillä ilmaistaan ennusteeseen liittyvän epävarmuuden taso. Yleisimmin käytetyt luottamusvälit ovat 90 %, 95 % ja 99 %. Mitä korkeampi luottamustaso on, sitä luotettavampi ennuste on. Kuten voi olettaa, mitä objektiivisempaa data on, sitä korkeampi luottamustaso yleensä on.
- Ota malli käyttöön. Ota seuraavaksi malli käyttöön kyseiselle mallille suositellun menettelytavan mukaisesti ja hyödynnä kaikkein olennaisinta kokoamaasi dataa.
- Analysoi tulokset. Ota löytämäsi tulokset ja vertaa niitä muihin arvioihin tai ennusteisiin, joita sinulla saattaa jo olla. Voit myös halutessasi suorittaa muita malleja käyttäen samoja tietoja erojen havaitsemiseksi.
Jotkin ennustemallit edellyttävät tilastotieteen tai talousennustamisen asiantuntijatason koulutusta, kun taas toiset ovat paljon yksinkertaisempia käyttää. Viime kädessä ennustamisen monimutkaisuus ja haasteet riippuvat valitusta mallista sekä käsittelemäsi datan määrästä & laadusta.
Mitä ohjelmistoja ennustamiseen käytetään?
Ennustamiseen voidaan käyttää monenlaisia ohjelmistoja peruslaskentataulukoista aina koneoppimis- ja tekoälypohjaisiin työkaluihin.
Vaikka monia talousmalleja voidaan käyttää Microsoft Excelissä tai Google Sheetsissä, monet niistä edellyttävät ERP-ohjelmistoa, EPM-ohjelmistoa tai muuta erikoistunutta ohjelmistoa.
Ennen kuin hankit uuden ohjelmiston, muista tarkistaa nykyisten työkalujesi ominaisuudet. Joihinkin varastonhallintaohjelmistoihin sisältyy kysynnän ennustamisen ominaisuuksia ja muita työkaluja varastotasojen suunnitteluun. Myös palkkapalvelusi saattaa tarjota työvoiman ennustamiseen liittyviä ominaisuuksia.
Laadulliseen ennustamiseen ei ole kovin monia harkitsemisen arvoisia ohjelmistovaihtoehtoja, sillä useimmat yritykset luottavat ulkopuolisiin tutkimusyrityksiin ja konsultteihin, jotka ovat erikoistuneet markkinatutkimusten tekemiseen ja julkaisemiseen.
Viime kädessä, koska ”ennustaminen” on niin laaja käsite, käytettävissä on monia erilaisia ohjelmistoratkaisuja, mutta ennustusohjelmisto tarjoaa yrityksellesi erityisiä hyötyjä.
Ennustemallit voivat antaa yrityksellesi etulyöntiaseman
Kun tiedät, milloin, missä ja miten talousennustamista hyödynnetään, voit antaa yrityksellesi etulyöntiaseman.
Asianmukaisten ennustemallien ja tarkkojen lähtötietojen avulla yritykset voivat laatia tarkempia budjetteja, hienosäätää tavoitteitaan ja kilpailustrategioitaan sekä valmistautua paremmin tulevaisuuteen.
Haluatko kehittää taitojasi talousjohtajana tai muussa talousalan tehtävässä? The CFO Club on samanhenkisten SaaS- ja teknologiayritysten talousjohtajien yhteisö, jonka jäsenet haluavat menestyä omilla aloillaan. Tilaa The CFO Clubin uutiskirje saadaksesi toimialan näkemyksiä ja lisää tämän kaltaista sisältöä.
