Å lykkes i det komplekse og konkurransepregede moderne forretningsmiljøet krever en fremtidsrettet strategi. Ved å ta utgangspunkt i 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 forretnings- og finansverdenen refererer begrepet prognoser nesten alltid til økonomiske prognoser.
En prognosemodell bruker en statistisk metode eller formler og antakelser for å forutsi fremtidige resultater, inkludert inntekter, kundeetterspørsel og kundefrafallsrater.
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 åpningstidene til en butikk eller sesongmønstre vil påvirke salgsinntektene.
Det finnes alle slags prognosemodeller der ute (som omtales grundig 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 scenarioer og er avgjørende for økonomi-, markedsførings- og lederteam. I resten av denne veiledningen utelater jeg det øvrige og fokuserer utelukkende 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 brede kategorier av prognosemodeller: kvantitative og kvalitative.
Kvalitative prognosemetoder
Kvalitativ prognostisering er basert på ekspertuttalelser og vurderinger. Den er:
- Subjektiv av natur
- Ikke basert på tidligere data eller trender
- Brukes til å analysere ikke-numeriske data
Kvalitative metoder brukes når fokuset for analysen ikke kan måles eller telles. Hvis et selskap for eksempel ønsker å forstå motivasjonene og overbevisningene som driver forbrukeratferd og påvirker kjøpsbeslutningene deres, kan ingen kvantitative data avdekke dette. Kvalitativ prognostisering bygger på individuelle meninger, undersøkelser og studier.
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 forbereder seg på å starte virksomhet i et nytt land, kan for eksempel bruke data fra sin forrige lansering (inkludert salgsdata, utvikling 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 datasett med svært detaljert og spesifikk informasjon. De benytter tidligere data og er gode til å ta tilsynelatende urelaterte data og knytte dem til prognosens tiltenkte formål.
De kan også brukes til å skape sammenhenger mellom en virksomhets økonomiske nøkkeltall og eksterne variabler. En produsent av husholdningsapparater kan for eksempel utvikle 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 tidligere data for å lage prognoser om fremtiden.
En forhandler kan for eksempel se på salgsdata fra fjerde kvartal de siste tre årene for å forutsi salgsvolumet i høysesongen for julehandelen.
Hvis du ikke har interne data (for eksempel hvis du driver en helt ny forhandler), kan du likevel potensielt benytte kvantitative prognoser – du trenger bare tilgang til sammenlignbare data fra bransjen din.
Innenfor kvantitative prognoser finnes det flere populære modeller som kan brukes – jeg forklarer dem nedenfor.
Tidsserier
Tidsseriemodeller brukes når det finnes data fra flere år. De er mest nyttige når forholdet mellom datapunkter (for eksempel gjennomsnittlig prisnivå og salgsvolum) er relativt stabilt, og trender er enkle å identifisere.
Et selskap 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 da. Selskapet kan ta utgangspunkt i disse dataene og deretter bruke en tidsseriemodell til å forutsi hvor salgsvolumet kan ligge neste år (eller flere år frem i tid).
Rettlinjet
Rettlinjet modellering er en enkel teknikk som gir estimater for fremtidige inntekter eller andre økonomiske nøkkeltall ved å ta utgangspunkt i tidligere tall og anta at disse trendene vil fortsette.
Hvis et selskap for eksempel har hatt en årlig salgsvekst på 3.6 % de siste fire årene og forventer at dagens trender vil fortsette, kan det bruke en rettlinjet modell til å forutsi hvor store salgsinntekter selskapet sannsynligvis vil generere i fremtiden.
Som navnet antyder, antar den rettlinjede modellen en jevn 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 tidsserieprognoser og rettlinjede prognoser?
Tidsseriemodeller brukes vanligvis til å forstå trendsykluser, sykliske svingninger og sesongvariasjoner, mens rettlinjede prognoser vanligvis brukes til å forutsi stabil vekst (eller nedgang).
Se for deg tidsserieprognoser som en lukket sirkel eller spiral; tenk på rettlinjede prognoser som, vel, en rett linje!
Glidende gjennomsnitt
Modellen med glidende gjennomsnitt ligner noe på den rettlinjede modellen som er beskrevet ovenfor, men den fungerer med mindre datasett og fokuserer på korte til mellomlange tidsperioder.
Virksomheter kan for eksempel bruke prognosemodeller med glidende gjennomsnitt til å forutsi etterspørselen i julehandelen. Selskapet 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
Selskapet kan deretter bruke dette glidende gjennomsnittet til å lage en prognose for forventede salgstall i julehandelen i år.
Denne formelen trenger et godt datasett å basere seg på; i eksempelet jeg brukte ovenfor, benytter de data fra fire år. Men det er viktig at den ser bort fra salgsdata utenom fjerde kvartal, som i stor grad er irrelevante når man spesifikt lager prognoser for julesalget.
Eksponentiell utjevning
Modeller for eksponentiell utjevning ligner på modeller med glidende gjennomsnitt, men de bruker en vektingsmetode som gir nyere data større vekt.
La oss for eksempel ta utgangspunkt i det samme eksempelet ovenfor. Selskapet har fire år med historiske salgstall for julehandelen – men salget har hatt jevn vekst i denne perioden.
Data fra eldre år er derfor mindre relevante enn de ferske dataene fra de to foregående årene.
Modeller for eksponentiell utjevning gir nyere data større vekt. 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 mer positivt bilde (verdivurderinger fra 2021 kontra verdivurderinger fra 2022, for eksempel?), er det avgjørende at du bruker de mest relevante dataene for å få et godt bilde av hva som kommer.
Trendprojeksjon
Trendprojeksjon tilpasser en trendlinje til en matematisk ligning og bruker deretter ligningen til å projisere denne trendlinjen inn i fremtiden.
En trendprojeksjonsmodell ser på tidligere data – for eksempel salgstall fra helger, hverdager eller bestemte sesonger – for å lage prognoser for fremtidig etterspørsel på disse tidspunktene.
Den kan brukes på en lignende måte som lineær modellering, avhengig av datasettene du arbeider med. Det finnes flere underkategorier innen trendprojeksjoner, blant annet logaritmer, polynomer og metoden for helningskarakteristikk.
Assosiative modeller
Assosiative modeller, også kalt kausale modeller, knytter et bestemt forretningsmål (for eksempel inntekter) til en separat, uavhengig variabel (for eksempel befolkningsvekst i en by).
Kausale modeller er nyttige for å knytte forventninger til fremtidig drift av virksomheten sammen med bestemte variabler, både internt og eksternt.
En eier av en matbil kan for eksempel bruke en modell til å forutsi etterspørselen på en sommermesse basert på værmeldingen for 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 anslå den forventede fortjenestemarginen som følge av økte utgifter til annonsering.
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. den typiske årlige husholdningsinntekten i en by).
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 (for eksempel salgsinntekter) korrelerer med en uavhengig variabel (for eksempel penger brukt på annonsering).
Eller, ved å bruke eksempelet med eksterne data, kan enkel lineær regresjon også brukes til å fastslå hvordan en avhengig variabel (for eksempel salgsinntekter per lokasjon) korrelerer med en uavhengig variabel (for eksempel husholdningsinntekten i et bestemt fylke).
Enkel lineær regresjon kan visualiseres ved å tegne et linjediagram 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 støtte sammenligninger mellom to variabler.
Multippel lineær regresjon
Som du kanskje har gjettet, bygger multippel lineær regresjon videre på enkel lineær regresjon ved å legge til flere forretningsvariabler i ligningen.
Det finnes fortsatt én avhengig variabel (f.eks. salgsinntekter), men det kan være flere uavhengige variabler som kan stamme fra interne eller eksterne datakilder, eller begge deler.
Multippel lineær regresjon er kompleks og krever vanligvis programvare for statistisk analyse for å fullføres. 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 med lineær regresjon krever at du vurderer resultatene kritisk for å ta hensyn til variabler som ikke fanges opp av dataene som brukes i regresjonen, og hvorvidt disse manglende variablene vil føre til at modellen over- eller undervurderer virkningen 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), ville det ikke være en god måte å forutsi hvor effektive fremtidige ansettelser blir basert på tidligere ansattes prestasjoner.
Vanlige kvalitative prognosemodeller
Kvalitative prognosemodeller bruker 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 inn. PS: Jeg synes fortsatt det er rart at «data» er flertall.
Uansett.
Alle kvalitative prognosemodeller vil kreve en form for datainnsamling (ekspertintervjuer, paneler, undersøkelser osv.), men de skiller seg fra hverandre når det gjelder hvordan disse dataene samles inn og deretter brukes til å utarbeide prognoser. Disse er vanligvis mindre nyttige for økonomiske prognoser, ettersom du egentlig kaster spagetti mot veggen med dem alle; noen er bare mer nøyaktige enn andre.
Delphi-metoden
Har du noen gang hørt om oraklet 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 i virksomheten din. Nei, du kan ikke si at jeg ga deg tillatelse.
Delphi-metoden bygger på ekspertuttalelser, vanligvis ved å bruke en liten gruppe fageksperter. For eksempel kan et privat utdanningsselskap 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 av de andre, og at dataene deretter aggregeres. 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 felles. Hver eksperts svar deles med den større gruppen, slik at de kan diskuteres. Ekspertene står fritt til å endre meningene eller estimatene sine i senere runder.
Fordi Delphi-metoden vanligvis bruker små grupper av eksperter, er det viktig å velge de riktige personene å intervjue, ettersom dataene bare er så gode som ekspertenes kunnskap.
Markedsundersøkelser
Jeg vedder på at du aldri har hørt om denne 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. For eksempel kan en matprodusent som lanserer en ny merkevare for iskrem med lavt kaloriinnhold, spørre kundene om målene deres for vektnedgang og kostholdsvalg gjennom en nettbasert undersøkelse.
Markedsundersøkelser handler vanligvis om mengder, 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 utføres ofte med hjelp fra markedsundersøkelsesbyråer, som håndterer intervjuene og datainnsamlingen.
Panelkonsensus
Panelkonsensus benytter en fokusgruppe som bygger på meningene til eksperter og ansatte. Den gjennomføres ofte med et panel av ansatte fra alle nivåer i virksomheten, i stedet for kun ledere.
Det som er unikt, er at denne metoden kombinerer – og tillegger like stor vekt til – meningene til både ekte eksperter og «halv-eksperter». For eksempel kan et team som forsøker å beregne sesongmessig etterspørsel etter en drikke med en bestemt smak, inkludere ansatte fra salg, markedsføring eller til og med butikkgulvet.
Som navnet antyder, må panelet komme frem til et konsensusestimat. Gruppen kan dele meninger og diskutere, men må til syvende og sist nå en 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 på den annen side 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 er avhengig av én enkelt visjonær, er den utsatt for bekreftelsesskjevhet og bør helst brukes sammen med andre metoder.
Sammensatt prognose fra salgsstyrken
Sammensatte prognoser fra salgsstyrken fokuserer på å samle inn kvalitative data fra salgspersonalet. De 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 osv.
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.
Sammensatt modellering basert på 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 av dem utvilsomt mer populære enn andre.
Hva er de vanligste prognosemodellene?
Generelt har tidsseriemodellering (nemlig modeller med rett linje og glidende gjennomsnitt) en tendens til å bli brukt oftest.
Dette skyldes delvis at tidsseriemodeller gjør det mulig å lage mer objektive prognoser basert på historiske data. De baserer seg ikke på 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 systemet for virksomhetsressursplanlegging ditt, har sannsynligvis disse funksjonene for statistisk modellering innebygd. Modellering med rett linje kan til og med gjøres 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 forholdet mellom svært forskjellige variabler, enten det bare er 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 engasjere eksterne markedsundersøkelsesbyråer for å gjennomføre mer omfattende kundeundersøkelser.
More Articles
Hvorfor er prognoser viktige?
Som jeg antydet helt i begynnelsen av denne artikkelen, er prognostisering nøkkelen til å forhindre at du:
- Mister investorer, og deretter
- Blir sagt opp
Bare tull. Litt.
Prognostisering er viktig fordi det gjør det mulig for selskaper 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.
Et selskap som for eksempel leverer spesialvarer til detaljhandelen, kan bruke en prognosemodell til å forutsi etterspørselen i den travle julehandelen. Modellarbeidet kan gi bedre grunnlag for etterspørselsestimatene, noe som kan gjøre det mulig å øke og bygge opp lagerbeholdningen for å møte sesongbasert etterspørsel.
Eller et selskap kan velge å bruke en prognosemodell til å analysere den økonomiske effekten av ulike prisnivåer eller salgsstrategier som vurderes for en kommende produktlansering. De 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 salg og kampanjer.
Uansett hvilken måleenhet som undersøkes, er ideen bak prognostisering å få et innblikk i fremtidige trender eller økonomiske nøkkeltall, slik at man kan forberede seg på det som kommer.
Slik bruker du prognosemodeller
Hver prognosemodell tas i bruk på en egen måte. Den generelle strategien er imidlertid som følger:
- Vær tydelig på formålet. Er målet å finne ut når du trenger å hente inn neste finansieringsrunde? Da bør du fokusere på å prognostisere kontantstrømmen og legge til grunn konservative antakelser.
- Velg riktig modell. Jeg har omtalt spesifikke bruksområder for de økonomiske prognosemodellene som er listet opp ovenfor. Til syvende og sist vil mange selskaper velge å bruke flere modeller – men det er nyttig å begrense utvalget til én eller to til å begynne med.
- 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 hvilken spesifikk modell som tas i bruk. Mange modeller kan settes opp i Excel eller tilsvarende allment tilgjengelige verktøy. Andre kan kreve spesialisert statistikk- eller prognoseprogramvare.
- Fastslå konfidensnivået. Konfidensintervaller brukes til å uttrykke graden av usikkerhet knyttet til en prognose. De vanligste konfidensintervallene er 90 %, 95 % og 99 %. Jo høyere konfidensnivået er, desto mer pålitelig er prognosen. Som du kan forvente, har mer objektive data en tendens til å gi et høyere konfidensnivå.
- Ta modellen i bruk. Ta deretter modellen i bruk i henhold til 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 hvilken modell som velges, samt mengden & kvaliteten på dataene du arbeider med.
Hvilken programvare brukes til prognostisering?
Det finnes mange ulike typer programvare som 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. Noen programvarer for lagerstyring har funksjoner for etterspørselsprognoser og andre verktøy som kan hjelpe med å planlegge lagernivåer. Og lønnstjenesten din kan tilby funksjoner for prognostisering av bemanningsbehov.
Når det gjelder kvalitativ prognostisering, finnes det ikke så mange programvarealternativer som er verdt å vurdere, ettersom de fleste virksomheter baserer seg på tredjeparts analysebyråer og konsulenter som spesialiserer seg på å gjennomføre og publisere markedsundersøkelser.
Til syvende og sist finnes det mange ulike programvareløsninger som kan brukes, fordi «prognostisering» er et så bredt begrep, men prognoseprogramvare gir spesifikke fordeler for virksomheten din.
Prognosemodeller kan gi virksomheten din et konkurransefortrinn
Å vite når, hvor og hvordan du skal bruke økonomisk prognostisering kan gi virksomheter et konkurransefortrinn.
Med gode prognosemodeller og nøyaktige datagrunnlag kan virksomheter utarbeide mer presise budsjetter, finjustere målene og konkurransestrategiene sine og være bedre forberedt på fremtiden.
Ønsker du å skjerpe ferdighetene dine som CFO eller i en tilsvarende økonomisk stilling? The CFO Club er et fellesskap av likesinnede økonomiledere innen SaaS og teknologi som ønsker å utmerke seg på sine respektive områder. Abonner på nyhetsbrevet fra The CFO Club for bransjeinnsikt og mer innhold som dette.
