Modelli di previsione finanziaria: una guida completa

Trovare il successo nel complesso e competitivo ambiente aziendale moderno richiede una strategia lungimirante. Basandosi sulle prestazioni storiche, sulle ricerche di mercato e sulle tendenze attuali, i modelli di previsione finanziaria basati sui dati possono aiutare le aziende a ottenere un vantaggio competitivo.

Esistono molti modelli di previsione diversi tra cui scegliere e ancora più soluzioni software che aiutano a implementarli. In questa guida analizzerò alcuni modelli di previsione utili e spiegherò come utilizzarli per ottenere un vantaggio nel proprio settore.

Che cos'è un modello di previsione?

I modelli di previsione sono strumenti utilizzati per predire le prestazioni future sulla base di dati storici e attuali. Nel mondo aziendale e finanziario, il termine previsione si riferisce quasi sempre alla previsione finanziaria.

Un modello di previsione utilizza una metodologia statistica, oppure formule e ipotesi, per predire le prestazioni future, tra cui i ricavi, la domanda dei clienti e i tassi di abbandono.

Più nello specifico, questi modelli vengono utilizzati per determinare in che modo le variazioni di determinate variabili e parametri potrebbero influire sulle prestazioni (a differenza dei budget, che aiutano ad allocare il flusso di cassa). Ad esempio, una catena di ristoranti potrebbe utilizzare un modello per determinare in che modo le variazioni degli orari di apertura di un punto vendita o dei modelli stagionali influiranno sui ricavi delle vendite.

Esistono molti tipi di modelli di previsione (discussi approfonditamente più avanti), ma hanno tutti lo stesso obiettivo: utilizzare i dati storici, le ipotesi e le tendenze attuali per prevedere le prestazioni future .

Questi strumenti possono essere applicati a un'infinita gamma di scenari potenziali e sono fondamentali per i team finanziari, di marketing e dirigenziali. Per il resto di questa guida, tralascerò gli altri ambiti e mi concentrerò esclusivamente sui modelli di previsione finanziaria.

Metodi di previsione

Scegliere il tipo giusto di tecnica di modellazione (e il modello di previsione specifico) è molto importante. Prima di poter scegliere, però, è necessario disporre di alcune informazioni di base su questi modelli e sul loro funzionamento.

Esistono due grandi categorie di modelli di previsione: quantitativi e qualitativi.

Metodi di previsione qualitativa

La previsione qualitativa si basa sulle opinioni e sul giudizio degli esperti. È:

• Di natura soggettiva
• Non basata su dati o tendenze passate
• Utilizzata per analizzare dati non numerici

I metodi qualitativi vengono utilizzati quando l'oggetto dell'analisi non può essere misurato o contato. Ad esempio, se un'azienda vuole comprendere le motivazioni e le convinzioni che determinano il comportamento dei consumatori e influenzano le loro decisioni di acquisto, nessun dato quantitativo può rivelare questi aspetti. La previsione qualitativa si basa su opinioni individuali, ricerche e studi.

Metodi di previsione quantitativa

La previsione quantitativa utilizza gli schemi numerici presenti nei dati storici per prevedere le prestazioni future. I modelli quantitativi:

• Sono di natura più oggettiva
• Si basano sui dati storici (ad esempio ricavi delle vendite, numero di dipendenti, ecc.)
• Analizzano dati numerici

All'interno della categoria quantitativa esistono altre due sottocategorie:

Serie temporali

I modelli di serie temporali si concentrano sugli schemi e sulle loro variazioni, basandosi sui dati storici.

Ad esempio, un'azienda che si prepara ad avviare le attività in un nuovo Paese potrebbe utilizzare i dati del lancio precedente (compresi i dati sulle vendite, le tendenze relative alla forza lavoro, ecc.) per preparare un budget per il nuovo lancio.

Associativi/causali

I modelli associativi, noti anche come modelli causali, sono più avanzati e si concentrano su molteplici linee di informazioni altamente perfezionate e specifiche. Utilizzano i dati passati e sono particolarmente efficaci nel prendere dati apparentemente disparati e collegarli allo scopo previsto della previsione.

Possono inoltre essere utilizzati per creare relazioni associative tra le metriche finanziarie di un'azienda e le variabili esterne. Ad esempio, un produttore di elettrodomestici potrebbe elaborare un modello che prevede le vendite di elettrodomestici in base al numero di nuovi permessi edilizi in una determinata area.

Di seguito illustrerò le nozioni di base di alcuni dei modelli di previsione più comuni utilizzati oggi dalle aziende.

Modelli comuni di previsione quantitativa

I modelli di previsione quantitativa si basano sui dati passati per fare previsioni sul futuro.

Ad esempio, un rivenditore potrebbe analizzare i dati sulle vendite del quarto trimestre degli ultimi tre anni per prevedere il volume delle vendite durante il periodo di punta degli acquisti natalizi.

Se non disponi di dati interni, ad esempio se gestisci un'attività di vendita al dettaglio appena avviata, potresti comunque utilizzare la previsione quantitativa: dovresti semplicemente avere accesso a dati comparabili del tuo settore.

Nel campo della previsione quantitativa, esistono diversi modelli diffusi che è possibile utilizzare: li illustrerò di seguito.

Serie temporali

I modelli di serie temporali vengono utilizzati quando sono disponibili dati relativi a diversi anni. Sono particolarmente utili quando le relazioni tra i punti dati, come il prezzo medio e il volume delle vendite, sono relativamente stabili e le tendenze sono facilmente identificabili.

Ad esempio, un'azienda potrebbe scegliere di utilizzare modelli di serie temporali per proiettare la crescita di una linea di prodotti esistente.

Supponiamo che la linea di prodotti in questione sia stata lanciata quattro anni fa e abbia registrato una crescita costante da allora. L'azienda potrebbe utilizzare questi dati e applicare un modello di serie temporale per prevedere quale potrebbe essere il volume delle vendite il prossimo anno o tra diversi anni.

Modello lineare

La modellizzazione lineare è una tecnica semplice che fornisce stime dei ricavi futuri o di altre metriche finanziarie considerando i dati passati e ipotizzando che tali tendenze continueranno.

Ad esempio, se un'azienda ha registrato una crescita annua delle vendite del 3.6% negli ultimi quattro anni e prevede che le tendenze attuali continueranno, può utilizzare un modello lineare per prevedere l'ammontare dei ricavi delle vendite che probabilmente genererà in futuro.

Come suggerisce il nome, il modello lineare presuppone un cambiamento costante e prevedibile. È semplice, ma può comunque rappresentare un buon punto di partenza per prevedere una serie di metriche e scenari finanziari.

Qual è la differenza tra la previsione delle serie temporali e la previsione lineare?

I modelli di serie temporali vengono generalmente impiegati per comprendere i cicli delle tendenze, le fluttuazioni cicliche e la stagionalità, mentre la previsione lineare viene generalmente utilizzata per prevedere una crescita o un calo stabile.

Immagina le previsioni delle serie temporali come un cerchio o una spirale autosufficiente; pensa al modello lineare come a una, beh, linea retta!

Media mobile

Il modello della media mobile è in qualche modo simile al modello lineare descritto sopra, ma funziona con set di dati più piccoli e si concentra su intervalli temporali di breve o medio termine.

Le aziende possono utilizzare modelli di previsione basati sulla media mobile per prevedere, ad esempio, la domanda durante le festività. L'azienda potrebbe quindi considerare i ricavi delle vendite calcolati con la media mobile del quarto trimestre del 2019, 2020, 2021 e 2022, rispettivamente.

Potrebbero applicare una semplice formula per calcolare la media mobile:

(A1 + A2 + A3 + A4) / N

dove

A = Media relativa a un periodo specifico

e

N = Numero totale di periodi

L'azienda potrebbe quindi utilizzare questa media mobile per elaborare una previsione delle vendite natalizie attese per quest'anno.

Per funzionare, questa formula necessita di un buon set di dati; nell'esempio utilizzato sopra, vengono impiegati quattro anni di dati. Ma, cosa fondamentale, ignora i dati sulle vendite non relative al quarto trimestre, che sono in gran parte irrilevanti quando si prevedono nello specifico le vendite natalizie.

Livellamento esponenziale

I modelli di livellamento esponenziale sono simili ai modelli della media mobile, ma applicano una metodologia di ponderazione per attribuire un peso maggiore ai dati più recenti.

Considera, ad esempio, lo stesso caso illustrato sopra. L'azienda dispone di quattro anni di dati storici sulle vendite natalizie, ma durante questo periodo ha registrato una crescita costante.

Di conseguenza, i dati degli anni più lontani sono meno rilevanti dei dati recenti degli ultimi due anni.

I modelli di livellamento esponenziale attribuiscono un peso maggiore ai dati più recenti. Questo è utile perché consente alle aziende di adeguare le proprie previsioni in modo da riflettere le tendenze dei dati più recenti.

Sebbene possa essere allettante utilizzare dati più vecchi se mostrano un quadro più roseo (valutazioni del 2021 rispetto a quelle del 2022, qualcuno?), è fondamentale utilizzare i dati più appropriati per farsi una buona idea di ciò che ci aspetta.

Proiezione delle tendenze

La proiezione delle tendenze adatta una linea di tendenza a un'equazione matematica e poi utilizza l'equazione per proiettare quella linea di tendenza nel futuro.

Un modello di proiezione delle tendenze analizza i dati passati—come, ad esempio, i dati sulle vendite dei fine settimana, dei giorni feriali o di stagioni specifiche—per fare previsioni sulla domanda futura in quei periodi.

Può essere applicato in modo simile alla modellazione lineare, a seconda degli insiemi di dati con cui si lavora. Le proiezioni delle tendenze comprendono diverse sottocategorie, tra cui logaritmi, polinomi e il metodo delle caratteristiche della pendenza.

Modelli associativi

I modelli associativi, chiamati anche modelli causali, collegano una determinata metrica aziendale (come i ricavi) a una variabile indipendente distinta (come la crescita della popolazione in una città).

I modelli causali sono utili per collegare le aspettative sulle future attività aziendali a variabili distinte, sia interne sia esterne all'azienda.

Ad esempio, il proprietario di un furgone gastronomico potrebbe utilizzare un modello per prevedere la domanda a una fiera estiva sulla base delle previsioni meteorologiche per il fine settimana. In alternativa, una società di sviluppo immobiliare potrebbe utilizzare la modellazione causale per prevedere la domanda futura di abitazioni di nuova costruzione in una comunità, sulla base della crescita demografica prevista nell'area.

Detto questo, i modelli associativi possono anche essere utilizzati per prevedere una determinata variabile sulla base del suo legame con altre variabili correlate. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare la modellazione causale per prevedere il margine di profitto stimato derivante dall'aumento della spesa pubblicitaria.

Per definizione, i modelli associativi sono più complessi dei modelli di serie temporali.

I modelli associativi possono essere utilizzati per integrare dati esterni e cercare di stabilire una relazione tra una metrica aziendale relativamente standard (ad esempio, i ricavi) e una metrica che molte aziende potrebbero non prendere nemmeno in considerazione (ad esempio, il reddito familiare annuo tipico di una città).

Sebbene siano più complessi, i modelli causali possono essere estremamente utili per elaborare previsioni più accurate e mantenere un vantaggio sulla concorrenza.

Regressione lineare semplice

La regressione lineare semplice aiuta le aziende ad analizzare la correlazione tra una variabile dipendente (come i ricavi delle vendite) e una variabile indipendente (come il denaro speso in pubblicità).

Oppure, utilizzando l'esempio dei dati esterni, la regressione lineare semplice potrebbe essere usata anche per determinare la correlazione tra una variabile dipendente (come i ricavi delle vendite per sede) e una variabile indipendente (come il reddito familiare in una determinata contea).

La regressione lineare semplice può essere rappresentata graficamente tracciando un grafico a linee con una metrica sull'asse Y e un'altra sull'asse X. Ma, come suggerisce il nome, è necessario mantenerla semplice: questi modelli possono supportare solo i confronti tra due variabili.

Regressione lineare multipla

Come si può intuire, la regressione lineare multipla si basa sulla regressione lineare semplice aggiungendo all'equazione più variabili aziendali.

Esiste ancora una singola variabile dipendente (ad esempio, i ricavi delle vendite), ma possono esserci più variabili indipendenti provenienti da fonti di dati interne, esterne o da entrambe.

La regressione lineare multipla è complessa e in genere richiede un software di analisi statistica per essere completata. Inoltre, i dati utilizzati (numero di elementi di dati, periodo di tempo analizzato, decisioni prese nella fase di pulizia dei dati) sono importanti per l'accuratezza della formula di regressione risultante.

L'utilizzo delle previsioni basate sulla regressione lineare richiede un'analisi critica dei risultati, per considerare le variabili non rilevate dai dati utilizzati nella regressione e valutare se queste variabili mancanti faranno sì che il modello sovrastimi o sottostimi l'impatto di una variabile indipendente.

Author's Tip

Vale la pena notare che entrambi i modelli di regressione lineare semplice e multipla presumono che il passato possa aiutare a prevedere il futuro. Sebbene ciò possa essere utile, ad esempio, per le aziende che desiderano prevedere i ricavi futuri (ipotizzando una crescita continua), non sarebbe un buon metodo per prevedere l’efficacia delle future assunzioni sulla base delle prestazioni dei dipendenti assunti in passato.

Modelli comuni di previsione qualitativa

I modelli di previsione qualitativa utilizzano dati soggettivi e qualitativi. Vengono spesso utilizzati in situazioni in cui non sono disponibili dati quantitativi.

Ad esempio, un modello qualitativo potrebbe basarsi sul contributo di un esperto o sui risultati di un sondaggio tra potenziali clienti.

Le previsioni qualitative sono per natura più soggettive, ma sono comunque molto utili, in particolare nelle situazioni in cui non sono disponibili dati solidi da cui attingere. PS: continuo a trovare strano che "data" sia il plurale.

Comunque.

Tutti i modelli di previsione qualitativa richiedono una qualche forma di raccolta dati (interviste con esperti, panel, sondaggi, ecc.), ma differiscono per il modo in cui tali dati vengono raccolti e poi utilizzati per elaborare le previsioni. In genere sono meno utili per le previsioni finanziarie, poiché con tutti questi metodi si finisce essenzialmente per tirare gli spaghetti contro il muro; alcuni sono semplicemente più accurati di altri.

Metodo Delphi

Hai mai sentito parlare dell'Oracolo di Delfi? Il suo intero lavoro consisteva nel fare previsioni sul futuro: non molto diverso da quello di un direttore finanziario... giusto?

Sì, puoi iniziare a definirti l'Oracolo della tua azienda. No, non puoi dire che ti ho dato il permesso.

Il metodo Delphi si basa sulle opinioni degli esperti, in genere utilizzando un piccolo gruppo di esperti del settore. Ad esempio, un'azienda privata nel settore dell'istruzione potrebbe consultare un gruppo di professori per raccogliere dati sulle abitudini degli studenti.

Nel metodo Delphi, gli esperti vengono intervistati per raccogliere dati. È fondamentale che ogni esperto venga intervistato individualmente e che i dati vengano aggregati in un secondo momento. Questo aiuta a prevenire i pregiudizi del gruppo e consente la massima libertà di espressione.

Il metodo Delphi utilizza “round” di raccolta dati. Il primo round è individuale, mentre quelli successivi sono collettivi. Le risposte di ogni esperto vengono condivise con il gruppo più ampio, dando avvio alla discussione. Gli esperti sono liberi di modificare le proprie opinioni o stime nei round successivi.

Poiché il metodo Delphi utilizza generalmente piccoli gruppi di esperti, è importante selezionare le persone giuste da intervistare, poiché la qualità dei dati dipende esclusivamente dalle conoscenze degli esperti.

Ricerca di mercato

Scommetto che non hai mai sentito parlare di questa prima d'ora: ehi, ti vedo roteare gli occhi!

La ricerca di mercato è un metodo di previsione molto comune, utilizzato dalle aziende per raccogliere le opinioni dei potenziali clienti. Ad esempio, un produttore alimentare che lancia una nuova marca di gelato a basso contenuto calorico potrebbe chiedere ai clienti informazioni sui loro obiettivi di perdita di peso e sulle loro scelte alimentari tramite un sondaggio online.

La ricerca di mercato è solitamente una questione di numeri, quindi più risposte riesci a ottenere dal pubblico, meglio è.

La ricerca di mercato può essere condotta per telefono, via e-mail, SMS, attraverso interviste di persona e in molti altri modi. Spesso viene svolta con l'aiuto di società di ricerca di mercato, che si occupano delle interviste e della raccolta dati.

Consenso del panel

Il consenso del panel utilizza un contesto di gruppo di discussione che si basa sulle opinioni di esperti e dipendenti. Spesso viene condotto utilizzando un panel di dipendenti di tutti i livelli dell'azienda, anziché soltanto dei dirigenti.

In modo unico, questa metodologia combina e attribuisce lo stesso peso alle opinioni di veri esperti e di “semi-esperti”. Ad esempio, un team che cerca di prevedere la domanda stagionale di una bevanda dal gusto particolare potrebbe includere personale delle vendite, del marketing o persino del punto vendita.

Come suggerisce il nome, il panel deve arrivare a una stima condivisa. Il gruppo può esprimere opinioni e discutere, ma alla fine deve raggiungere un consenso.

Previsione visionaria

Le previsioni visionarie si basano sulle intuizioni e sulle opinioni di una singola persona: ho trovato interessante che questa non sia stata chiamata metodo Delphi, considerando che si tratta di una sola persona... ma d'altra parte aveva l'aiuto degli dèi (e nessuno ha chiesto il mio parere).

La persona visionaria in questione potresti essere tu, un altro membro del tuo team dirigenziale, un consulente esterno o un esperto del settore.

Poiché questo modello di previsione si basa su una singola persona visionaria, è soggetto a distorsioni di conferma ed è preferibile utilizzarlo insieme ad altri metodi.

Combinazione delle previsioni della forza vendita

La previsione combinata della forza vendita si concentra sulla raccolta di dati qualitativi dal personale commerciale. In genere si basa sulle opinioni di più membri del team, idealmente quelli coinvolti nel tipo di vendita relativo al prodotto in questione.

Ad esempio, se un produttore di veicoli stesse valutando un nuovo modello, potrebbe condurre un sondaggio tra il personale commerciale per raccogliere informazioni sulle opinioni dei clienti, sulle loro esigenze, sulle domande più frequenti, sui budget e così via.

L'idea è che i rappresentanti commerciali abbiano un'esperienza diretta nelle interazioni con i clienti (e sappiano cosa determina davvero le vendite) e dispongano quindi di informazioni più preziose sul comportamento e sui desideri dei clienti nel mondo reale.

La modellazione combinata della forza vendita può essere utile anche per individuare tendenze regionali e locali.

Sebbene l'elenco precedente non sia esaustivo, comprende molti dei modelli di previsione più comunemente utilizzati. Detto questo, alcuni sono certamente più diffusi di altri.

Quali sono i modelli di previsione più comuni?

Nel complesso, la modellazione delle serie temporali (ovvero i modelli a linea retta e a media mobile) tende a essere utilizzata più frequentemente.

Ciò è dovuto in parte al fatto che i modelli delle serie temporali consentono di effettuare previsioni più obiettive basate sui dati storici. Non si basano sull'opinione degli esperti o sul feedback dei clienti, che possono essere mutevoli e soggetti a distorsioni. Utilizzano invece dati concreti per costruire modelli affidabili delle metriche delle prestazioni future.

Questi modelli sono anche popolari perché sono relativamente semplici da utilizzare e spesso non richiedono software specializzati. Alcuni software che potresti già utilizzare, come il tuo sistema di pianificazione delle risorse aziendali, probabilmente dispone già di queste funzionalità di modellazione statistica. La modellazione a linea retta può persino essere eseguita manualmente in Excel con relativa facilità.

Anche la modellazione associativa (causale) viene utilizzata comunemente, ma è un po' più complessa e spesso richiede software o un certo livello di formazione. È particolarmente utile quando si cerca di monitorare le relazioni tra variabili molto diverse, sia che si tratti di una sola variabile indipendente (regressione lineare semplice) sia di più variabili (regressione lineare multipla).

Per quanto riguarda i modelli di previsione qualitativa, le ricerche di mercato tendono a essere le più comuni. Molte aziende conducono sondaggi e raccolgono feedback dai clienti, utilizzando questi dati per orientare le decisioni strategiche future. Altre scelgono di incaricare società esterne di ricerca di mercato di condurre sondaggi più completi sui clienti.

Perché la previsione è importante?

Come ho accennato proprio all'inizio di questo articolo, la previsione è fondamentale per impedirti di:

1. Perdere gli investitori, e poi
2. Essere licenziato

Scherzo. Più o meno.

La previsione è importante perché consente alle aziende di pianificare il futuro. L'idea alla base della previsione consiste nel raccogliere informazioni da diverse fonti e poi utilizzare tali informazioni per prendere decisioni migliori.

Ad esempio, un'azienda che fornisce prodotti speciali ai rivenditori potrebbe utilizzare un modello previsionale per prevedere la domanda durante l'intensa stagione degli acquisti natalizi. Le attività di modellazione potrebbero fornire stime della domanda più accurate, consentendo all'azienda di aumentare e accumulare le scorte per soddisfare la domanda stagionale.

In alternativa, un'azienda potrebbe scegliere di utilizzare un modello previsionale per analizzare l'impatto finanziario dei diversi prezzi o delle strategie di vendita presi in considerazione per il lancio di un prodotto imminente. Potrebbe combinare questi sforzi con previsioni della domanda stagionale per individuare non solo la migliore strategia di vendita, ma anche il momento ideale per lanciare vendite e promozioni stagionali.

In definitiva, qualunque sia la metrica esaminata, l'idea alla base della previsione è ottenere uno sguardo sulle tendenze future o sulle metriche finanziarie per prepararsi a ciò che ci attende.

Come utilizzare i modelli previsionali

Ogni modello previsionale viene applicato in modo diverso. Tuttavia, la strategia generale è la seguente:

• Definisci chiaramente il tuo obiettivo. L'obiettivo è determinare quando devi raccogliere il prossimo round di finanziamento? Concentrati allora sulla previsione del flusso di cassa e formula ipotesi prudenti.
• Seleziona il modello appropriato da utilizzare. Ho illustrato casi d'uso specifici per i modelli di previsione finanziaria elencati sopra. In definitiva, molte aziende sceglieranno di utilizzare più modelli, ma è utile restringere la scelta a uno o due per iniziare.
• Raccogli i dati. I modelli quantitativi utilizzano dati storici (di solito i dati finanziari dell'azienda), mentre i modelli qualitativi utilizzano dati soggettivi raccolti dai clienti o da esperti del settore.
• Costruisci il modello. Questo processo varia significativamente a seconda del modello specifico utilizzato. Molti modelli possono essere configurati in Excel o in strumenti altrettanto diffusi. Altri potrebbero richiedere software statistici o software previsionali specializzati.
• Determina il tuo livello di fiducia. Gli intervalli di confidenza vengono utilizzati per esprimere il livello di incertezza associato a una previsione. Gli intervalli di confidenza utilizzati più comunemente sono 90%, 95% e 99%. Più elevato è il livello di confidenza, più affidabile è la previsione. Come è prevedibile, quanto più obiettivi sono i dati, tanto più elevato tende a essere il livello di confidenza.
• Applica il modello. Successivamente, applica il modello utilizzando il protocollo consigliato per quel particolare modello e attingendo ai dati più pertinenti che riesci a raccogliere.
• Analizza i risultati. Prendi i risultati ottenuti e confrontali con altre stime o previsioni di cui potresti già disporre. Potresti anche voler eseguire altri modelli utilizzando gli stessi dati per rilevare eventuali differenze.

Alcuni modelli di previsione richiedono una formazione di livello esperto in statistica o nelle previsioni finanziarie, mentre altri sono molto più semplici da utilizzare. In definitiva, le complessità e le difficoltà delle previsioni dipendono dal modello scelto e dalla quantità e dalla qualità dei dati con cui si lavora.

Quale software viene utilizzato per le previsioni?

Per le previsioni è possibile utilizzare molti tipi diversi di software, dai semplici fogli di calcolo agli strumenti di apprendimento automatico e basati sull'IA.

Sebbene molti modelli finanziari possano essere eseguiti in Microsoft Excel o Google Sheets, molti richiedono software ERP, software EPM o altri software specializzati.

Prima di acquistare un nuovo software, assicurati di verificare l'insieme di funzionalità degli strumenti che già utilizzi. Alcuni software per la gestione dell'inventario includono funzionalità di previsione della domanda e altri strumenti per aiutare a pianificare i livelli di inventario. Inoltre, il tuo servizio di gestione delle buste paga potrebbe offrire funzionalità di previsione del fabbisogno di personale.

Per le previsioni qualitative non ci sono molte opzioni software che valga la pena prendere in considerazione, poiché la maggior parte delle aziende si affida a società di ricerca e consulenti di terze parti specializzati nella conduzione e nella pubblicazione di ricerche di mercato.

In definitiva, poiché “previsione” è un termine così ampio, esistono molte soluzioni software diverse che possono essere utilizzate, ma il software per le previsioni offre vantaggi specifici per la tua azienda.

I modelli di previsione possono dare un vantaggio alla tua azienda

Sapere quando, dove e come utilizzare le previsioni finanziarie può dare un vantaggio alle aziende.

Con modelli di previsione adeguati e dati di input accurati, le aziende possono preparare budget più precisi, perfezionare i propri obiettivi e le strategie competitive ed essere meglio preparate per il futuro.

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