Å oppnå suksess i det komplekse og konkurransepregede moderne forretningsmiljøet krever en fremtidsrettet strategi. Ved å bygge på historiske resultater, markedsundersøkelser og aktuelle trender kan datadrevne økonomiske prognosemodeller hjelpe selskaper med å oppnå et konkurransefortrinn.
Det finnes mange ulike prognosemodeller å velge mellom, og enda flere programvareløsninger som kan hjelpe med å ta dem i bruk. I denne veiledningen skal jeg gå gjennom noen nyttige prognosemodeller – og forklare hvordan du kan bruke dem til å oppnå et fortrinn i bransjen din.
Hva er en prognosemodell?
Prognosemodeller er verktøy som brukes til å forutsi fremtidige resultater basert på historiske og aktuelle data. I næringslivet og finansverdenen viser begrepet prognoser nesten alltid til økonomiske prognoser.
En prognosemodell bruker en statistisk metode, eller formler og antakelser, til å forutsi fremtidige resultater, inkludert inntekter, kundeetterspørsel og frafallsrater.
Mer spesifikt brukes disse modellene til å fastslå hvordan endringer i bestemte variabler og parametere sannsynligvis vil påvirke resultatene (i motsetning til budsjetter, som hjelper deg med å fordele kontantstrømmen). En restaurantkjede kan for eksempel bruke en modell til å fastslå hvordan endringer i en restaurants åpningstider eller sesongmønstre vil påvirke salgsinntektene.
Det finnes alle slags prognosemodeller der ute (som omtales nærmere nedenfor), men de har alle samme mål: å bruke historiske data, antakelser og aktuelle trender til å forutsi fremtidige resultater.
Disse verktøyene kan brukes på et uendelig antall mulige scenarier og er avgjørende for økonomi-, markedsførings- og lederteam. I resten av denne veiledningen utelater jeg det øvrige og fokuserer spesifikt på økonomiske prognosemodeller.
Prognosemetoder
Det er svært viktig å velge riktig type modelleringsteknikk (og den spesifikke prognosemodellen). Før du kan velge, trenger du imidlertid grunnleggende informasjon om disse modellene og hvordan de fungerer.
Det finnes to overordnede kategorier av prognosemodeller: kvantitative og kvalitative.
Kvalitative prognosemetoder
Kvalitativ prognostisering er basert på ekspertuttalelser og vurderinger. De er:
- Subjektive av natur
- Ikke basert på tidligere data eller trender
- Brukes til å analysere ikke-numeriske data
Kvalitative metoder brukes når analysens fokus ikke kan måles eller telles. Hvis et selskap for eksempel ønsker å forstå motivasjonene og oppfatningene som styrer forbrukeratferd og påvirker kjøpsbeslutningene deres, kan ingen kvantitative data avdekke dette. Kvalitativ prognostisering bygger på enkeltpersoners meninger, forskning og undersøkelser.
Kvantitative prognosemetoder
Kvantitativ prognostisering bruker numeriske mønstre i historiske data til å forutsi fremtidige resultater. Kvantitative modeller:
- Er mer objektive av natur
- Bygger på historiske data (f.eks. salgsinntekter, antall ansatte osv.)
- Analyserer numeriske data
Innenfor den kvantitative kategorien finnes det ytterligere to underkategorier:
Tidsserier
Tidsseriemodeller fokuserer på mønstre og variasjonene deres, og bygger på historiske data.
Et selskap som for eksempel forbereder seg på å starte virksomhet i et nytt land, kan bruke data fra sin forrige lansering (inkludert salgsdata, trender i arbeidsstyrken osv.) til å utarbeide et budsjett for den nye lanseringen.
Assosiative/kausale
Assosiative modeller, også kjent som kausale modeller, er mer avanserte og fokuserer på flere informasjonslinjer med svært bearbeidet og spesifikk informasjon. De bruker tidligere data og er gode til å ta tilsynelatende urelaterte data og knytte dem tilbake til prognosens formål.
De kan også brukes til å opprette assosiative sammenhenger mellom en virksomhets økonomiske nøkkeltall og eksterne variabler. En produsent av husholdningsapparater kan for eksempel lage en modell som forutsier salget av husholdningsapparater basert på antallet nye byggetillatelser i et bestemt område.
Nedenfor går jeg gjennom det grunnleggende ved noen av de vanligste prognosemodellene virksomheter bruker i dag.
Have an account? Log In
Vanlige kvantitative prognosemodeller
Kvantitative prognosemodeller baserer seg på historiske data for å lage forutsigelser om fremtiden.
En detaljist kan for eksempel se på salgsdata fra fjerde kvartal de siste tre årene for å forutsi salgsvolumet i høytiden i den travleste handleperioden.
Hvis du ikke har interne data (for eksempel hvis du er en helt ny detaljist), kan du likevel potensielt bruke kvantitativ prognostisering – du trenger bare tilgang til sammenlignbare data fra bransjen din.
Innenfor kvantitativ prognostisering finnes det flere populære modeller du kan bruke – jeg forklarer dem nedenfor.
Tidsserier
Tidsseriemodeller brukes når det finnes data fra flere år. De er mest nyttige når sammenhengene mellom datapunkter (for eksempel gjennomsnittlig prisnivå og salgsvolum) er relativt stabile, og trender er enkle å identifisere.
En virksomhet kan for eksempel velge å bruke tidsseriemodeller for å fremskrive veksten i en eksisterende produktlinje.
La oss si at den aktuelle produktlinjen ble lansert for fire år siden og har hatt jevn vekst siden. Virksomheten kan ta disse dataene og deretter bruke en tidsseriemodell til å forutsi hvor salgsvolumet kan ligge neste år (eller flere år frem i tid).
Rett linje
Rettlinjemodellering er en enkel teknikk som gir estimater for fremtidige inntekter eller andre økonomiske nøkkeltall ved å ta hensyn til tidligere tall og anta at disse trendene vil fortsette.
Hvis en virksomhet for eksempel har hatt en årlig salgsvekst på 3.6 % de siste fire årene og forventer at dagens trender vil fortsette, kan den bruke en rettlinjemodell til å forutsi hvor store salgsinntekter virksomheten sannsynligvis vil generere i fremtiden.
Som navnet antyder, forutsetter rettlinjemodellen en konsekvent og forutsigbar endring. Den er enkel, men kan likevel være et godt utgangspunkt for å utarbeide prognoser for en rekke økonomiske nøkkeltall og scenarier.
Hva er forskjellen mellom tidsserieprognostisering og rettlinjeprognostisering?
Tidsseriemodeller brukes vanligvis til å forstå trendsykluser, sykliske svingninger og sesongvariasjoner, mens rettlinjeprognostisering vanligvis brukes til å forutsi stabil vekst (eller nedgang).
Se for deg tidsserieprognoser som en selvstendig sirkel eller spiral; tenk på rett linje som nettopp det – en rett linje!
Glidende gjennomsnitt
Modellen med glidende gjennomsnitt ligner noe på rettlinjemodellen som er beskrevet ovenfor, men den fungerer med mindre datasett og fokuserer på kortsiktige til mellomlange tidsperioder.
Virksomheter kan for eksempel bruke prognosemodeller med glidende gjennomsnitt til å forutsi etterspørselen i høytiden. Virksomheten kan deretter se på salgsinntektene basert på glidende gjennomsnitt fra fjerde kvartal i henholdsvis 2019, 2020, 2021 og 2022.
De kan bruke en enkel formel for å beregne det glidende gjennomsnittet:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
der
A = Gjennomsnitt for en bestemt periode
og
N = Totalt antall perioder
Virksomheten kan deretter bruke dette glidende gjennomsnittet til å lage en prognose for forventede salgstall i høytiden i år.
Denne formelen krever et godt datasett å arbeide med; i eksempelet jeg brukte ovenfor, bruker de data fra fire år. Men avgjørende er det at den ignorerer salgsdata som ikke gjelder fjerde kvartal, noe som i stor grad er irrelevant når man spesifikt lager prognoser for salget i høytiden.
Eksponentiell utjevning
Modeller for eksponentiell utjevning ligner på modeller med glidende gjennomsnitt, men de bruker en vektingsmetode som gir nyere data større vekt.
Se for eksempel på det samme eksempelet ovenfor. Virksomheten har historiske salgsdata for høytiden fra fire år – men den har hatt jevn vekst i denne perioden.
Data fra eldre år er derfor mindre relevante enn de ferske dataene fra de foregående to årene.
Modeller for eksponentiell utjevning legger større vekt på nyere data. Dette er nyttig fordi det hjelper virksomheter med å tilpasse prognosene slik at de gjenspeiler nyere datatrender.
Selv om det kan være fristende å bruke eldre data hvis de viser et lysere bilde (verdsettinger fra 2021 sammenlignet med verdsettinger fra 2022, for eksempel), er det avgjørende at du bruker de mest relevante dataene for å få en god idé om hva som kommer.
Trendfremskriving
Trendfremskriving tilpasser en trendlinje til en matematisk ligning og bruker deretter ligningen til å fremskrive denne trendlinjen inn i fremtiden.
En trendfremskrivingsmodell ser på tidligere data – som salgstall fra helger, hverdager eller bestemte sesonger, for eksempel – for å lage prognoser for fremtidig etterspørsel på disse tidspunktene.
Den kan brukes på en lignende måte som rettlinjemodellering, avhengig av datasettene du arbeider med. Det finnes flere underkategorier innen trendfremskriving, blant annet logaritmer, polynomer og metoden basert på helningskarakteristikken.
Assosiative modeller
Assosiative modeller, også kalt kausale modeller, knytter et bestemt forretningsmål (som inntekter) til en separat, uavhengig variabel (som befolkningsvekst i en by).
Kausale modeller er nyttige for å knytte forventninger til fremtidig drift i virksomheten sammen med bestemte variabler, både internt og eksternt.
En eier av en matvogn kan for eksempel bruke en modell til å forutsi etterspørselen på en sommermesse basert på det forventede været i helgen. Alternativt kan et eiendomsutviklingsselskap bruke kausal modellering til å forutsi fremtidig etterspørsel etter nybygde boliger i et lokalsamfunn, basert på forventet befolkningsvekst i området.
Når det er sagt, kan assosiative modeller også brukes til å forutsi en bestemt variabel basert på forbindelsen til andre relaterte variabler. Et selskap kan for eksempel bruke kausal modellering til å beregne den forventede fortjenestemarginen som vil følge av økte reklameutgifter.
Per definisjon er assosiative modeller mer komplekse enn tidsseriemodeller.
Assosiative modeller kan brukes til å hente inn eksterne data og forsøke å etablere en sammenheng mellom et relativt standardisert forretningsmål (f.eks. inntekter) og et mål som mange selskaper kanskje ikke engang vurderer (f.eks. en bys typiske årlige husholdningsinntekt).
Selv om de er mer komplekse, kan kausale modeller være svært nyttige for å utarbeide mer nøyaktige prognoser – og holde seg foran konkurrentene.
Enkel lineær regresjon
Enkel lineær regresjon hjelper selskaper med å undersøke hvordan en avhengig variabel (som salgsinntekter) korrelerer med en uavhengig variabel (som penger brukt på reklame).
Eller, ved å bruke eksempelet med eksterne data, kan enkel lineær regresjon også brukes til å fastslå hvordan en avhengig variabel (som salgsinntekter per lokasjon) korrelerer med en uavhengig variabel (som husholdningsinntekt i et bestemt fylke).
Enkel lineær regresjon kan visualiseres ved å tegne en linjegraf med ett mål på Y-aksen og et annet på X-aksen. Men som navnet antyder, må du holde det enkelt; disse modellene kan bare brukes til å sammenligne to variabler.
Multippel lineær regresjon
Som du kanskje har gjettet, bygger multippel lineær regresjon videre på enkel lineær regresjon ved å legge flere forretningsvariabler til ligningen.
Det finnes fortsatt én avhengig variabel (f.eks. salgsinntekter), men det kan være flere uavhengige variabler, som kan komme fra interne eller eksterne datakilder, eller begge deler.
Multippel lineær regresjon er kompleks og krever vanligvis programvare for statistisk analyse for å gjennomføres. Dataene som brukes (antall dataelementer, hvor lang tidsperiode som analyseres og beslutninger som tas i fasen for datarensing) er også viktige for nøyaktigheten til den resulterende regresjonsformelen.
Bruk av prognoser basert på lineær regresjon krever at du ser kritisk på resultatene for å vurdere variabler som ikke fanges opp av dataene som brukes i regresjonen, og om disse manglende variablene vil føre til at modellen over- eller undervurderer effekten av en uavhengig variabel.
Author's Tip
Det er verdt å merke seg at både enkle og multiple lineære regresjonsmodeller antar at fortiden kan bidra til å forutsi fremtiden. Selv om dette kan være nyttig for selskaper som ønsker å forutsi fremtidige inntekter (forutsatt kontinuerlig vekst), vil det ikke være en god måte å forutsi hvor effektive fremtidige ansettelser blir, basert på tidligere ansattes prestasjoner.
Vanlige kvalitative prognosemodeller
Kvalitative prognosemodeller benytter subjektive, kvalitative data. De brukes ofte i situasjoner der kvantitative data ikke er tilgjengelige.
For eksempel kan en kvalitativ modell være avhengig av innspill fra en ekspert eller resultatene fra en undersøkelse blant potensielle kunder.
Kvalitativ prognostisering er mer subjektiv av natur, men den er fortsatt ganske nyttig – særlig i situasjoner der det ikke finnes solide data å hente fra. PS: Jeg synes fortsatt det er merkelig at «data» er flertall.
Uansett.
Alle kvalitative prognosemodeller krever en eller annen form for datainnsamling (ekspertintervjuer, paneler, undersøkelser osv.), men de skiller seg fra hverandre når det gjelder hvordan dataene samles inn og deretter brukes til å utarbeide prognoser. Disse er vanligvis mindre nyttige for økonomisk prognostisering, siden du egentlig kaster spaghetti på veggen med dem alle; noen er bare mer nøyaktige enn andre.
Delphi-metoden
Har du noen gang hørt om orakelet i Delfi? Hele jobben hennes var å komme med spådommer om fremtiden – ikke så veldig ulikt en økonomidirektør ... ikke sant?
Ja, du har lov til å begynne å omtale deg selv som orakelet for virksomheten din. Nei, du kan ikke si at jeg ga deg tillatelse.
Delphi-metoden bygger på ekspertuttalelser, vanligvis ved hjelp av en liten gruppe fageksperter. Et privat utdanningsselskap kan for eksempel rådføre seg med en gruppe professorer for å samle inn data om studentenes vaner.
I Delphi-metoden blir eksperter intervjuet for å samle inn data. Det er avgjørende at hver ekspert intervjues uavhengig, og at dataene deretter samles og sammenstilles. Dette bidrar til å forhindre gruppeskjevhet og gir full ytringsfrihet.
Delphi-metoden bruker «runder» med datainnsamling. Den første runden er individuell, mens de senere rundene er kollektive. Hver eksperts svar deles med den større gruppen, slik at de kan diskuteres. Ekspertene står fritt til å endre meningene eller anslagene sine i senere runder.
Fordi Delphi-metoden vanligvis bruker små grupper av eksperter, er det viktig å velge de riktige personene å intervjue, siden dataene bare er så gode som ekspertenes kunnskap.
Markedsundersøkelser
Jeg vedder på at du aldri har hørt om dette før – hei, jeg ser at du himler med øynene!
Markedsundersøkelser er en svært vanlig prognosemetode som brukes av virksomheter for å innhente meningene til potensielle kunder. En matprodusent som lanserer en ny iskremserie med lavt kaloriinnhold, kan for eksempel spørre kundene om målene deres for vektnedgang og kostholdsvalg gjennom en nettbasert undersøkelse.
Markedsundersøkelser handler vanligvis om tall, så jo flere svar du kan hente inn fra offentligheten, desto bedre.
Markedsundersøkelser kan gjennomføres via telefon, e-post, tekstmeldinger, personlige intervjuer og mer. De gjennomføres ofte med hjelp fra markedsundersøkelsesselskaper, som håndterer intervjuene og datainnsamlingen.
Konsensus i panel
Panelkonsensus benytter en fokusgruppesituasjon som bygger på meninger fra eksperter og ansatte. Den gjennomføres ofte ved hjelp av et panel med ansatte fra alle nivåer i virksomheten, i stedet for bare ledere.
Det unike er at denne metoden kombinerer – og tillegger like stor vekt til – meningene til både ekte eksperter og «halv-eksperter». Et team som forsøker å anslå sesongetterspørselen etter en bestemt drikke med en bestemt smak, kan for eksempel inkludere ansatte fra salg, markedsføring eller til og med butikkgulvet.
Som navnet antyder, må panelet komme frem til et konsensusanslag. Gruppen kan dele meninger og diskutere, men må til syvende og sist nå enighet.
Visjonær prognose
Visjonær prognostisering baserer seg på innsikten og meningene til én enkelt person – jeg syntes det var interessant at dette ikke ble kalt Delphi-metoden, med tanke på at hun bare er én person ... men når det er sagt, hadde hun hjelp fra gudene (og ingen spurte meg).
Den aktuelle visjonæren kan være deg, et annet medlem av ledergruppen din, en ekstern konsulent eller en bransjeekspert.
Siden denne prognosemodellen baserer seg på én enkelt visjonær, er den utsatt for bekreftelsesskjevhet og brukes best i kombinasjon med andre metoder.
Sammensatt salgsstyrkeprognose
Prognostisering basert på den samlede salgsstyrken fokuserer på å samle inn kvalitative data fra salgspersonalet. Den bygger vanligvis på meningene til flere teammedlemmer, helst personer som arbeider med den typen salg som er knyttet til det aktuelle produktet.
Hvis en kjøretøyprodusent for eksempel vurderte en ny modell, kunne de gjennomføre en undersøkelse blant salgspersonalet for å samle inn informasjon om kundenes meninger, behov, vanlige spørsmål, budsjetter og lignende.
Tanken her er at salgsrepresentanter har praktisk erfaring med å samhandle med kunder (og vet hva som faktisk driver salget), og derfor har mer verdifull innsikt i kundenes atferd og ønsker i den virkelige verden.
Modellering basert på den samlede salgsstyrken kan også være nyttig for å identifisere regionale og lokale trender.
Selv om listen ovenfor ikke er uttømmende, dekker den mange av de mest brukte prognosemodellene. Når det er sagt, er noen klart mer populære enn andre.
Hva er de vanligste prognosemodellene?
Alt i alt har tidsseriemodellering (nemlig rettlinje- og glidende gjennomsnittsmodeller) en tendens til å bli brukt oftest.
Dette skyldes delvis at tidsseriemodeller muliggjør mer objektiv prognostisering basert på historiske data. De er ikke avhengige av ekspertuttalelser eller tilbakemeldinger fra kunder, som kan være ustabile og utsatt for skjevheter. I stedet bruker de harde data til å konstruere pålitelige modeller for fremtidige resultatmålinger.
Disse modellene er også populære fordi de er relativt enkle å bruke og ofte ikke krever spesialisert programvare. Noe programvare du kanskje allerede bruker, for eksempel ditt system for virksomhetsressursplanlegging, har sannsynligvis disse funksjonene for statistisk modellering innebygd. Rettlinjemodellering kan til og med utføres for hånd i Excel med relativt liten innsats.
Assosiativ (kausal) modellering brukes også ofte, men den er litt mer komplisert og krever ofte programvare eller et visst opplæringsnivå. Den er særlig nyttig når man forsøker å kartlegge sammenhenger mellom svært ulike variabler, enten bare én uavhengig variabel (enkel lineær regresjon) eller flere (multippel lineær regresjon).
Når det gjelder kvalitative prognosemodeller, er markedsundersøkelser vanligvis det mest utbredte. Mange selskaper gjennomfører spørreundersøkelser og innhenter tilbakemeldinger fra kunder, og bruker disse dataene til å informere strategiske beslutninger fremover. Andre velger å inngå avtaler med eksterne markedsundersøkelsesbyråer for å gjennomføre mer omfattende spørreundersøkelser blant kunder.
More Articles
Hvorfor er prognostisering viktig?
Som jeg antydet helt i begynnelsen av denne artikkelen, er prognostisering nøkkelen til å hindre at du:
- Mister investorer, og deretter
- Blir sagt opp
Bare tuller. På en måte.
Prognostisering er viktig fordi det gjør det mulig for virksomheter å planlegge for fremtiden. Hele ideen bak prognostisering er å innhente informasjon fra ulike kilder og deretter bruke denne informasjonen til å ta bedre beslutninger.
For eksempel kan en virksomhet som leverer spesialvarer til detaljforhandlere, bruke en prognosemodell til å forutsi etterspørselen i den travle julehandelen. Modelleringsarbeidet kan gi bedre grunnlag for etterspørselsestimatene, slik at virksomheten kan øke og bygge opp lagernivåene for å møte sesongbasert etterspørsel.
Eller en virksomhet kan velge å bruke en prognosemodell til å analysere den økonomiske effekten av ulike prisnivåer eller salgsstrategier som vurderes for en kommende produktlansering. Den kan kombinere dette arbeidet med prognoser for sesongbasert etterspørsel for å finne ikke bare den beste salgsstrategien, men også det ideelle tidspunktet for å lansere sesongbaserte salgskampanjer og tilbud.
Uansett hvilken måling som undersøkes, er ideen bak prognostisering å få et innblikk i fremtidige trender eller økonomiske målinger, slik at man kan forberede seg på det som kommer.
Slik bruker du prognosemodeller
Hver prognosemodell tas i bruk på en annen måte. Den generelle strategien er imidlertid som følger:
- Vær tydelig på formålet. Er målet å avgjøre når du må hente inn din neste finansieringsrunde? Fokuser da på å prognostisere kontantstrømmen og gjør konservative antakelser.
- Velg riktig modell. Jeg har omtalt spesifikke bruksområder for de økonomiske prognosemodellene som er nevnt ovenfor. Til syvende og sist vil mange virksomheter velge å bruke flere modeller – men det er nyttig å begrense utvalget til én eller to i begynnelsen.
- Samle inn data. Kvantitative modeller bruker historiske data (vanligvis selskapets økonomiske data), mens kvalitative modeller bruker subjektive data som er samlet inn fra kunder eller eksperter i bransjen.
- Bygg modellen. Denne prosessen varierer betydelig avhengig av den spesifikke modellen som tas i bruk. Mange modeller kan settes opp i Excel eller tilsvarende utbredte verktøy. Andre kan kreve spesialisert statistikk- eller prognoseprogramvare.
- Fastslå konfidensnivået. Konfidensintervaller brukes til å uttrykke graden av usikkerhet som er knyttet til en prognose. De mest brukte konfidensintervallene er 90 %, 95 % og 99 %. Jo høyere konfidensnivået er, desto mer pålitelig er prognosen. Som du kanskje forventer, har objektive data en tendens til å gi et høyere konfidensnivå.
- Ta modellen i bruk. Ta deretter modellen i bruk ved å følge den anbefalte fremgangsmåten for den aktuelle modellen, og benytt de mest relevante dataene du kan samle inn.
- Analyser resultatene. Ta resultatene du finner, og sammenlign dem med andre estimater eller prognoser du kanskje allerede har. Det kan også være lurt å kjøre andre modeller med de samme dataene for å avdekke forskjeller.
Noen prognosemodeller krever opplæring på ekspertnivå innen statistikk eller økonomisk prognostisering, mens andre er mye enklere å bruke. Til syvende og sist avhenger kompleksiteten og utfordringene ved prognostisering av den valgte modellen og mengden og kvaliteten på dataene du arbeider med.
Hvilken programvare brukes til prognostisering?
Mange ulike typer programvare kan brukes til prognostisering, fra grunnleggende regneark til maskinlæring og KI-drevne verktøy.
Selv om mange økonomiske modeller kan kjøres i Microsoft Excel eller Google Sheets, krever mange ERP-programvare, EPM-programvare eller annen spesialisert programvare.
Før du går til innkjøp av ny programvare, bør du undersøke funksjonene i verktøyene du allerede har. Noe programvare for lagerstyring leveres med funksjoner for etterspørselsprognoser og andre verktøy som hjelper deg med å planlegge lagernivåer. Og lønnstjenesten din kan tilby funksjoner for prognostisering av bemanningen.
For kvalitativ prognostisering finnes det ikke så mange programvarealternativer som er verdt å vurdere, ettersom de fleste virksomheter benytter seg av eksterne analysebyråer og konsulenter som spesialiserer seg på å gjennomføre og publisere markedsundersøkelser.
Til syvende og sist finnes det, fordi «prognostisering» er et så bredt begrep, mange ulike programvareløsninger som kan benyttes, men prognoseprogramvare gir konkrete fordeler for virksomheten din.
Prognosemodeller kan gi virksomheten din et fortrinn
Å vite når, hvor og hvordan du skal benytte økonomisk prognostisering kan gi virksomheter et fortrinn.
Med riktige prognosemodeller og nøyaktige datagrunnlag kan virksomheter utarbeide mer presise budsjetter, finjustere målene og konkurransestrategiene sine og være bedre forberedt på fremtiden.
Ønsker du å utvikle ferdighetene dine som CFO eller i en tilsvarende økonomisk stilling? The CFO Club er et fellesskap for likesinnede økonomiledere innen SaaS og teknologi som ønsker å utmerke seg på sine respektive fagområder. Abonner på nyhetsbrevet til The CFO Club for bransjeinnsikt og mer innhold som dette.
