Osiągnięcie sukcesu w złożonym i konkurencyjnym współczesnym środowisku biznesowym wymaga strategii zorientowanej na przyszłość. Modele prognozowania finansowego opartego na danych, wykorzystujące historyczne wyniki, badania rynku i bieżące trendy, mogą pomóc firmom uzyskać przewagę konkurencyjną.
Do wyboru jest wiele różnych modeli prognozowania, a jeszcze więcej rozwiązań programowych, które pomagają je wdrażać. W tym przewodniku omówię kilka przydatnych modeli prognozowania i wyjaśnię, jak można je wykorzystać, aby zyskać przewagę w swojej branży.
Czym jest model prognozowania?
Modele prognozowania to narzędzia służące do przewidywania przyszłych wyników na podstawie danych historycznych i bieżących. W świecie biznesu i finansów termin prognozowanie niemal zawsze odnosi się do prognozowania finansowego.
Model prognozowania wykorzystuje metodologię statystyczną albo wzory i założenia do przewidywania przyszłych wyników, w tym przychodów, popytu klientów i wskaźników rezygnacji.
Mówiąc dokładniej, modele te służą do określania, w jaki sposób zmiany określonych zmiennych i parametrów prawdopodobnie wpłyną na wyniki (w przeciwieństwie do budżetów, które pomagają alokować przepływy pieniężne). Na przykład sieć restauracji może wykorzystać model do określenia, jak zmiany godzin funkcjonowania lokalu lub wzorców sezonowych wpłyną na przychody ze sprzedaży.
Istnieją różnego rodzaju modele prognozowania (omówione szczegółowo poniżej), ale wszystkie mają ten sam cel: wykorzystać dane historyczne, założenia i bieżące trendy do przewidywania przyszłych wyników.
Narzędzia te można stosować w nieskończonej liczbie potencjalnych scenariuszy i mają one kluczowe znaczenie dla zespołów finansowych, marketingowych i kadry kierowniczej. W dalszej części tego przewodnika pomijam pozostałe zastosowania i skupiam się wyłącznie na modelach prognozowania finansowego.
Metody prognozowania
Wybór właściwego rodzaju techniki modelowania (i konkretnego modelu prognozowania) jest bardzo ważny. Zanim jednak dokonasz wyboru, potrzebujesz podstawowych informacji o tych modelach i o ich działaniu.
Istnieją dwie szerokie kategorie modeli prognozowania: ilościowe i jakościowe.
Jakościowe metody prognozowania
Prognozowanie jakościowe opiera się na opiniach i osądach ekspertów. Charakteryzuje się ono tym, że jest:
- z natury subiektywne
- nieoparte na danych ani trendach z przeszłości
- wykorzystywane do analizy danych nienumerycznych
Metody jakościowe stosuje się, gdy przedmiotu analizy nie można zmierzyć ani policzyć. Na przykład jeśli firma chce zrozumieć motywacje i przekonania, które kształtują zachowania konsumentów i wpływają na ich decyzje zakupowe, żadne dane ilościowe nie pozwolą ujawnić tych informacji. Prognozowanie jakościowe opiera się na indywidualnych opiniach, badaniach i analizach.
Ilościowe metody prognozowania
Prognozowanie ilościowe wykorzystuje wzorce liczbowe w danych historycznych do prognozowania przyszłych wyników. Modele ilościowe:
- są bardziej obiektywne z natury
- opierają się na danych historycznych (np. przychodach ze sprzedaży, liczbie pracowników itp.)
- analizują dane liczbowe
W kategorii ilościowej wyróżnia się jeszcze dwie podkategorie:
Szeregi czasowe
Modele szeregów czasowych koncentrują się na wzorcach i ich zmienności, opierając się na danych historycznych.
Na przykład firma przygotowująca się do rozpoczęcia działalności w nowym kraju mogłaby wykorzystać dane z wcześniejszego uruchomienia działalności (w tym dane dotyczące sprzedaży, trendy dotyczące zatrudnienia itp.) do przygotowania budżetu na nowy start.
Modele asocjacyjne/przyczynowe
Modele asocjacyjne, nazywane również modelami przyczynowymi, są bardziej zaawansowane i koncentrują się na wielu zestawach szczegółowych i precyzyjnie opracowanych informacji. Wykorzystują dane z przeszłości i doskonale radzą sobie z łączeniem pozornie niezwiązanych ze sobą danych z zamierzonym celem prognozy.
Można ich również używać do tworzenia powiązań między wskaźnikami finansowymi firmy a zmiennymi zewnętrznymi. Na przykład producent sprzętu AGD może stworzyć model przewidujący sprzedaż urządzeń na podstawie liczby nowych pozwoleń na budowę mieszkań na danym obszarze.
Poniżej omówię podstawy niektórych z najpopularniejszych modeli prognozowania używanych obecnie przez firmy.
Have an account? Log In
Popularne ilościowe modele prognozowania
Ilościowe modele prognozowania wykorzystują dane historyczne do przewidywania przyszłości.
Na przykład sprzedawca detaliczny może przeanalizować dane dotyczące sprzedaży w IV kwartale z ostatnich trzech lat, aby przewidzieć wielkość sprzedaży w okresie świątecznym, czyli w szczycie sezonu zakupowego.
Jeśli nie masz danych wewnętrznych (na przykład jesteś nowym sprzedawcą detalicznym), nadal możesz potencjalnie korzystać z prognozowania ilościowego — musisz tylko mieć dostęp do porównywalnych danych z własnej branży.
W ramach prognozowania ilościowego można korzystać z kilku popularnych modeli — wyjaśnię je poniżej.
Szeregi czasowe
Modele szeregów czasowych stosuje się, gdy dostępne są dane obejmujące kilka lat. Są najbardziej przydatne, gdy zależności między punktami danych (na przykład średnią ceną a wielkością sprzedaży) są względnie stabilne, a trendy można łatwo zidentyfikować.
Na przykład firma może zdecydować się na wykorzystanie modeli szeregów czasowych do prognozowania wzrostu istniejącej linii produktów.
Załóżmy, że dana linia produktów została wprowadzona na rynek cztery lata temu i od tego czasu stale się rozwija. Firma może wykorzystać te dane, a następnie zastosować model szeregu czasowego, aby przewidzieć, jaka może być wielkość sprzedaży w przyszłym roku (lub za kilka lat).
Linia prosta
Modelowanie liniowe to prosta technika, która pozwala szacować przyszłe przychody lub inne wskaźniki finansowe poprzez analizę danych z przeszłości i założenie, że obserwowane trendy będą się utrzymywać.
Na przykład jeśli firma odnotowywała roczny wzrost sprzedaży na poziomie 3.6% w ciągu ostatnich czterech lat i oczekuje utrzymania obecnych trendów, może wykorzystać model liniowy do przewidzenia wysokości przychodów ze sprzedaży, jakie prawdopodobnie wygeneruje w przyszłości.
Jak sugeruje nazwa, model liniowy zakłada stałą i przewidywalną zmianę. Jest prosty, ale nadal może stanowić dobry punkt wyjścia do prognozowania różnych wskaźników finansowych i scenariuszy.
Jaka jest różnica między prognozowaniem za pomocą szeregów czasowych a prognozowaniem liniowym?
Modele szeregów czasowych są zwykle wykorzystywane do zrozumienia cykli trendów, wahań cyklicznych i sezonowości, podczas gdy prognozowanie liniowe zazwyczaj służy do przewidywania stabilnego wzrostu (lub spadku).
Wyobraź sobie prognozy szeregów czasowych jako zamknięty okrąg lub spiralę; z kolei model liniowy to, cóż, linia prosta!
Średnia ruchoma
Model średniej ruchomej jest nieco podobny do opisanego powyżej modelu liniowego, ale działa na mniejszych zbiorach danych i koncentruje się na krótkich i średnich okresach.
Firmy mogą na przykład korzystać z modeli prognozowania opartych na średniej ruchomej do przewidywania popytu w okresie świątecznym. Następnie firma może uwzględnić wartości przychodów ze sprzedaży obliczone za pomocą średniej ruchomej dla IV kwartału 2019, 2020, 2021 i 2022 roku.
Można zastosować prosty wzór, aby obliczyć średnią ruchomą:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
gdzie
A = Średnia dla określonego okresu
oraz
N = Łączna liczba okresów
Firma może następnie wykorzystać tę średnią ruchomą do stworzenia prognozy oczekiwanej sprzedaży w okresie świątecznym w bieżącym roku.
Ten wzór wymaga odpowiedniego zbioru danych; w powyższym przykładzie wykorzystano dane z czterech lat. Co jednak najważniejsze, pomija dane dotyczące sprzedaży poza IV kwartałem, które są w dużej mierze nieistotne przy prognozowaniu sprzedaży konkretnie w okresie świątecznym.
Wygładzanie wykładnicze
Modele wygładzania wykładniczego są podobne do modeli średniej ruchomej, ale stosują metodę ważenia, aby nadać większą wagę nowszym danym.
Rozważmy na przykład ten sam przykład co powyżej. Firma dysponuje danymi historycznymi dotyczącymi sprzedaży w okresie świątecznym z czterech lat, ale w tym czasie odnotowywała stały wzrost.
W związku z tym dane z wcześniejszych lat są mniej istotne niż świeże dane z dwóch poprzednich lat.
Modele wygładzania wykładniczego nadają większą wagę nowszym danym. Jest to pomocne, ponieważ pozwala firmom dostosowywać prognozy tak, aby odzwierciedlały nowsze trendy w danych.
Choć kuszące może być wykorzystanie starszych danych, jeśli przedstawiają bardziej optymistyczny obraz (wyceny z 2021 r. w porównaniu z wycenami z 2022 r. — ktokolwiek?), konieczne jest użycie najbardziej odpowiednich danych, aby dobrze ocenić to, co nadejdzie.
Projekcja trendu
Projekcja trendu polega na dopasowaniu linii trendu do równania matematycznego, a następnie wykorzystaniu tego równania do ekstrapolacji trendu w przyszłość.
Model projekcji trendu analizuje dane historyczne — na przykład wyniki sprzedaży z weekendów, dni roboczych lub określonych pór roku — aby przewidywać przyszły popyt w tych okresach.
Można go stosować w sposób podobny do modelowania za pomocą linii prostej, w zależności od zestawów danych, z którymi pracujesz. Projekcje trendu obejmują kilka podkategorii, w tym logarytmy, wielomiany oraz metodę charakterystyki nachylenia.
Modele asocjacyjne
Modele asocjacyjne, nazywane również modelami przyczynowymi, łączą określony miernik biznesowy (np. przychody) z odrębną zmienną niezależną (np. wzrostem liczby ludności w mieście).
Modele przyczynowe pomagają powiązać oczekiwania dotyczące przyszłego funkcjonowania firmy z konkretnymi zmiennymi, zarówno wewnątrz firmy, jak i poza nią.
Na przykład właściciel food trucka może wykorzystać model do przewidywania popytu podczas letniego festynu na podstawie prognozowanej pogody na dany weekend. Z kolei firma zajmująca się deweloperką może użyć modelowania przyczynowego do przewidywania przyszłego popytu na nowo wybudowane domy w danej społeczności, opierając się na prognozowanym wzroście liczby ludności w tym regionie.
Modele asocjacyjne można również wykorzystywać do przewidywania określonej zmiennej na podstawie jej związku z innymi powiązanymi zmiennymi. Na przykład firma mogłaby użyć modelowania przyczynowego do prognozowania szacowanej marży zysku wynikającej ze zwiększenia wydatków na reklamę.
Z definicji modele asocjacyjne są bardziej złożone niż modele szeregów czasowych.
Modele asocjacyjne można wykorzystywać do wprowadzania danych zewnętrznych i próby ustalenia związku między stosunkowo standardowym miernikiem biznesowym (np. przychodami) a miernikiem, którego wiele firm może nawet nie brać pod uwagę (np. typowym rocznym dochodem gospodarstwa domowego w danym mieście).
Choć są bardziej złożone, modele przyczynowe mogą być niezwykle przydatne przy tworzeniu dokładniejszych prognoz i utrzymywaniu przewagi nad konkurencją.
Prosta regresja liniowa
Prosta regresja liniowa pomaga firmom analizować, jak zmienna zależna (np. przychody ze sprzedaży) koreluje ze zmienną niezależną (np. kwotą wydaną na reklamę).
Wracając do przykładu z danymi zewnętrznymi, prostą regresję liniową można również wykorzystać do określenia, jak zmienna zależna (np. przychody ze sprzedaży na lokalizację) koreluje ze zmienną niezależną (np. dochodem gospodarstwa domowego w danym hrabstwie).
Prostą regresję liniową można zobrazować, nanosząc na wykresie liniowym jeden miernik na osi Y, a drugi na osi X. Jednak, jak sugeruje nazwa, należy zachować prostotę — modele te mogą obsługiwać porównania tylko między dwiema zmiennymi.
Wieloraka regresja liniowa
Jak można się domyślić, wieloraka regresja liniowa rozwija prostą regresję liniową poprzez dodanie do równania wielu zmiennych biznesowych.
Nadal występuje jedna zmienna zależna (np. przychody ze sprzedaży), ale może istnieć wiele zmiennych niezależnych pochodzących z wewnętrznych, zewnętrznych lub obu rodzajów źródeł danych.
Wieloraka regresja liniowa jest złożona i jej przeprowadzenie zazwyczaj wymaga oprogramowania do analizy statystycznej. Istotne dla dokładności uzyskanego wzoru regresji są również wykorzystane dane (liczba elementów danych, długość analizowanego okresu, decyzje podjęte na etapie oczyszczania danych).
Prognozowanie za pomocą regresji liniowej wymaga krytycznego spojrzenia na wyniki, aby uwzględnić zmienne nieuwzględnione w danych wykorzystanych w regresji oraz ocenić, czy te brakujące zmienne spowodują, że model przeszacuje lub niedoszacuje wpływ zmiennej niezależnej.
Author's Tip
Warto zauważyć, że zarówno modele prostej, jak i wielorakiej regresji liniowej zakładają, że przeszłość może pomóc w przewidywaniu przyszłości. Choć może to być pomocne na przykład dla firm, które chcą prognozować przyszłe przychody (zakładając stały wzrost), nie byłby to dobry sposób na przewidywanie skuteczności przyszłych pracowników na podstawie wyników osiąganych przez osoby zatrudnione wcześniej.
Popularne jakościowe modele prognozowania
Jakościowe modele prognozowania wykorzystują subiektywne dane jakościowe. Często stosuje się je w sytuacjach, gdy dane ilościowe nie są dostępne.
Na przykład model jakościowy może opierać się na danych wejściowych od eksperta lub wynikach ankiety przeprowadzonej wśród potencjalnych klientów.
Prognozowanie jakościowe ma bardziej subiektywny charakter, ale nadal jest całkiem przydatne — szczególnie w sytuacjach, w których nie ma solidnych danych, na których można się oprzeć. PS: Nadal wydaje mi się dziwne, że „dane” występują w liczbie mnogiej.
W każdym razie.
Wszystkie jakościowe modele prognozowania wymagają pewnego rodzaju gromadzenia danych (wywiadów z ekspertami, paneli, ankiet itp.), ale różnią się sposobem zbierania tych danych, a następnie wykorzystywania ich do tworzenia prognoz. Zazwyczaj są mniej pomocne w prognozowaniu finansowym, ponieważ w ich przypadku zasadniczo próbujesz wszystkiego po trochu; niektóre są po prostu dokładniejsze od innych.
Metoda delficka
Słyszałeś kiedyś o wyroczni delfickiej? Jej całym zadaniem było przewidywanie przyszłości — całkiem podobnie jak w przypadku dyrektora finansowego... prawda?
Tak, możesz zacząć nazywać siebie Wyrocznią swojej firmy. Nie, nie możesz powiedzieć, że dałem ci na to pozwolenie.
Metoda delficka opiera się na opiniach ekspertów, zazwyczaj niewielkiej grupy specjalistów w danej dziedzinie. Na przykład prywatna firma edukacyjna może skonsultować się z grupą profesorów, aby zebrać dane na temat nawyków uczniów.
W metodzie delfickiej przeprowadza się wywiady z ekspertami w celu zebrania danych. Co istotne, każdy ekspert jest przepytywany niezależnie, a następnie dane są agregowane. Pomaga to zapobiegać stronniczości grupowej i zapewnia pełną swobodę wypowiedzi.
Metoda delficka wykorzystuje „rundy” gromadzenia danych. Pierwsza runda ma charakter indywidualny, ale kolejne są wspólne. Odpowiedzi każdego eksperta są udostępniane szerszej grupie, co otwiera możliwość dyskusji. W kolejnych rundach eksperci mogą swobodnie zmieniać swoje opinie lub szacunki.
Ponieważ metoda delficka zwykle wykorzystuje niewielkie grupy ekspertów, ważne jest wybranie odpowiednich osób do przeprowadzenia wywiadów, ponieważ jakość danych zależy wyłącznie od wiedzy ekspertów.
Badanie rynku
Założę się, że nigdy wcześniej o tym nie słyszałeś — hej, widzę, jak przewracasz oczami!
Badanie rynku to bardzo powszechna metoda prognozowania, wykorzystywana przez firmy do poznawania opinii potencjalnych klientów. Na przykład producent żywności wprowadzający nową markę niskokalorycznych lodów może zapytać klientów o ich cele związane z odchudzaniem i wybory żywieniowe za pomocą ankiety internetowej.
Badanie rynku jest zazwyczaj grą liczb, więc im więcej odpowiedzi uda się uzyskać od społeczeństwa, tym lepiej.
Badanie rynku można przeprowadzić telefonicznie, za pośrednictwem poczty elektronicznej, wiadomości tekstowych, podczas osobistych wywiadów i na wiele innych sposobów. Często odbywa się ono przy pomocy firm zajmujących się badaniami rynku, które przeprowadzają wywiady i gromadzą dane.
Konsensus panelu
Konsensus panelu wykorzystuje formułę grupy fokusowej, opierając się na opiniach ekspertów i pracowników. Często przeprowadza się go z udziałem panelu pracowników ze wszystkich szczebli firmy, a nie tylko kadry kierowniczej.
Wyjątkowość tej metodologii polega na tym, że łączy ona opinie prawdziwych ekspertów i „półekspertów”, nadając im jednakową wagę. Na przykład zespół próbujący prognozować sezonowy popyt na napój o określonym smaku może obejmować pracowników sprzedaży, marketingu, a nawet osoby pracujące na sali sprzedaży.
Jak sugeruje nazwa, panel musi dojść do konsensusu w sprawie szacunkowej wartości. Grupa może wymieniać się opiniami i prowadzić debaty, ale ostatecznie musi osiągnąć konsensus.
Prognozowanie wizjonerskie
Prognozowanie wizjonerskie opiera się na spostrzeżeniach i opiniach jednej osoby — zainteresowało mnie, że tego nie nazwano metodą delficką, skoro chodzi tylko o jedną osobę... ale z drugiej strony miała pomoc bogów (a nikt mnie nie pytał).
Wspomnianym wizjonerem możesz być ty, inny członek kadry kierowniczej, zewnętrzny konsultant lub ekspert branżowy.
Ponieważ ten model prognozowania opiera się na jednym wizjonerze, jest podatny na błąd potwierdzenia i najlepiej stosować go w połączeniu z innymi metodami.
Łączna prognoza zespołu sprzedaży
Prognozowanie na podstawie łącznych szacunków zespołu sprzedaży koncentruje się na gromadzeniu danych jakościowych od pracowników sprzedaży. Zazwyczaj opiera się na opiniach wielu członków zespołu, najlepiej tych, którzy zajmują się sprzedażą produktów danego rodzaju.
Na przykład gdyby producent pojazdów rozważał wprowadzenie nowego modelu, mógłby przeprowadzić ankietę wśród pracowników sprzedaży, aby zebrać informacje na temat opinii klientów, ich potrzeb, często zadawanych pytań, budżetów itp.
Chodzi o to, że przedstawiciele handlowi mają praktyczne doświadczenie w kontaktach z klientami (a także wiedzą, co naprawdę napędza sprzedaż), dzięki czemu mają cenniejsze spostrzeżenia na temat rzeczywistych zachowań i potrzeb klientów.
Modelowanie na podstawie łącznych szacunków zespołu sprzedaży może być również przydatne w identyfikowaniu trendów regionalnych i lokalnych.
Chociaż powyższa lista nie jest wyczerpująca, obejmuje wiele najczęściej stosowanych modeli prognozowania. Mimo to niektóre z nich są zdecydowanie popularniejsze od innych.
Jakie są najczęściej stosowane modele prognozowania?
Ogólnie rzecz biorąc, modelowanie szeregów czasowych (a mianowicie modele liniowe i modele średniej ruchomej) jest stosowane najczęściej.
Wynika to częściowo z faktu, że modele szeregów czasowych umożliwiają bardziej obiektywne prognozowanie na podstawie danych historycznych. Nie opierają się na opiniach ekspertów ani informacjach zwrotnych od klientów, które mogą być zmienne i podatne na uprzedzenia. Zamiast tego wykorzystują twarde dane do tworzenia wiarygodnych modeli przyszłych wskaźników wydajności.
Modele te są również popularne, ponieważ są stosunkowo proste w użyciu i często nie wymagają specjalistycznego oprogramowania. Niektóre programy, z których możesz już korzystać, takie jak system planowania zasobów przedsiębiorstwa, prawdopodobnie mają wbudowane te funkcje modelowania statystycznego. Modelowanie liniowe można nawet stosunkowo łatwo wykonać ręcznie w programie Excel.
Modelowanie asocjacyjne (przyczynowe) jest również często stosowane, ale jest nieco bardziej skomplikowane i często wymaga oprogramowania lub pewnego poziomu przeszkolenia. Jest szczególnie przydatne przy próbach śledzenia zależności między bardzo odmiennymi zmiennymi, niezależnie od tego, czy chodzi tylko o jedną zmienną niezależną (prosta regresja liniowa), czy o wiele zmiennych (wielokrotna regresja liniowa).
Jeśli chodzi o jakościowe modele prognozowania, najczęściej stosowane są badania rynku. Wiele firm przeprowadza ankiety i zbiera opinie klientów, a następnie wykorzystuje te dane do podejmowania strategicznych decyzji na przyszłość. Inne decydują się na zlecenie zewnętrznym firmom zajmującym się badaniami rynku przeprowadzenia bardziej kompleksowych badań ankietowych klientów.
More Articles
Dlaczego prognozowanie jest ważne?
Jak wspomniałem na samym początku tego artykułu, prognozowanie jest kluczem do tego, aby uniknąć:
- utraty inwestorów, a następnie
- zwolnienia z pracy
Żartuję. Tak jakby.
Prognozowanie jest ważne, ponieważ pozwala firmom planować przyszłość. Cała idea prognozowania polega na gromadzeniu informacji z różnych źródeł, a następnie wykorzystywaniu ich do podejmowania lepszych decyzji.
Na przykład firma dostarczająca sprzedawcom detalicznym towary specjalistyczne może wykorzystać model prognozowania do przewidywania popytu w intensywnym przedświątecznym sezonie zakupowym. Jej działania związane z modelowaniem mogłyby pomóc w dokładniejszym oszacowaniu popytu, co pozwoliłoby zwiększyć i uzupełnić poziom zapasów, aby zaspokoić sezonowy popyt.
Firma może też zdecydować się na wykorzystanie modelu prognozowania do przeanalizowania wpływu finansowego różnych poziomów cen lub strategii sprzedaży rozważanych w związku z nadchodzącą premierą produktu. Mogłaby połączyć te działania z prognozami sezonowego popytu, aby znaleźć nie tylko najlepszą strategię sprzedaży, lecz także idealny moment na uruchomienie sezonowej sprzedaży i promocji.
Ostatecznie, niezależnie od analizowanego wskaźnika, idea prognozowania polega na uzyskaniu wglądu w przyszłe trendy lub wskaźniki finansowe, aby przygotować się na to, co nadejdzie.
Jak korzystać z modeli prognozowania
Każdy model prognozowania wdraża się w inny sposób. Ogólna strategia wygląda jednak następująco:
- Jasno określ swój cel. Czy celem jest ustalenie, kiedy należy pozyskać finansowanie w kolejnej rundzie? W takim razie skoncentruj się na prognozowaniu przepływów pieniężnych i przyjmij konserwatywne założenia.
- Wybierz właściwy model. Omówiłem konkretne przypadki zastosowania wymienionych powyżej modeli prognozowania finansowego. Ostatecznie wiele firm zdecyduje się korzystać z kilku modeli, ale na początek warto ograniczyć wybór do jednego lub dwóch.
- Zbierz dane. Modele ilościowe wykorzystują dane historyczne (zwykle dane finansowe firmy), natomiast modele jakościowe korzystają z subiektywnych danych zebranych od klientów lub ekspertów z danej branży.
- Zbuduj model. Proces ten znacznie się różni w zależności od wdrażanego modelu. Wiele modeli można skonfigurować w programie Excel lub podobnych, powszechnie dostępnych narzędziach. Inne mogą wymagać specjalistycznego oprogramowania statystycznego lub oprogramowania do prognozowania.
- Określ poziom pewności. Przedziały ufności służą do wyrażania poziomu niepewności związanego z prognozą. Najczęściej stosowane przedziały ufności wynoszą 90%, 95% i 99%. Im wyższy poziom pewności, tym bardziej wiarygodna jest prognoza. Jak można się spodziewać, im bardziej obiektywne są dane, tym wyższy jest zazwyczaj poziom pewności.
- Wdróż model. Następnie wdróż model zgodnie z zalecanym dla niego protokołem i wykorzystaj najbardziej odpowiednie dane, jakie możesz zgromadzić.
- Przeanalizuj wyniki. Weź uzyskane wyniki i porównaj je z innymi szacunkami lub prognozami, które możesz już mieć. Możesz również uruchomić inne modele z wykorzystaniem tych samych danych, aby wykryć różnice.
Niektóre modele prognozowania wymagają specjalistycznego szkolenia na poziomie eksperckim w zakresie statystyki lub prognozowania finansowego, podczas gdy inne są znacznie prostsze w obsłudze. Ostatecznie złożoność i wyzwania związane z prognozowaniem zależą od wybranego modelu oraz ilości i jakości danych, z którymi pracujesz.
Jakie oprogramowanie jest używane do prognozowania?
Do prognozowania można wykorzystywać wiele różnych rodzajów oprogramowania — od podstawowych arkuszy kalkulacyjnych po narzędzia wykorzystujące uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.
Chociaż wiele modeli finansowych można uruchamiać w programach Microsoft Excel lub Google Sheets, wiele z nich wymaga oprogramowania ERP, oprogramowania EPM lub innego specjalistycznego oprogramowania.
Zanim kupisz nowe oprogramowanie, sprawdź zakres funkcji swoich obecnych narzędzi. Niektóre oprogramowanie do zarządzania zapasami obejmuje funkcje prognozowania popytu i inne narzędzia pomagające planować poziomy zapasów. Twoja usługa kadrowo-płacowa może również oferować funkcje prognozowania zapotrzebowania na pracowników.
W przypadku prognozowania jakościowego nie ma zbyt wielu wartych uwagi opcji oprogramowania, ponieważ większość firm korzysta z usług zewnętrznych firm badawczych i konsultantów specjalizujących się w przeprowadzaniu i publikowaniu badań rynku.
Ostatecznie, ponieważ „prognozowanie” jest tak szerokim pojęciem, można wykorzystywać wiele różnych rozwiązań programowych, jednak oprogramowanie do prognozowania oferuje konkretne korzyści dla Twojej firmy.
Modele prognozowania mogą zapewnić Twojej firmie przewagę
Wiedza o tym, kiedy, gdzie i jak wykorzystywać prognozowanie finansowe może zapewnić firmom przewagę.
Dzięki odpowiednim modelom prognozowania i dokładnym danym wejściowym firmy mogą przygotowywać dokładniejsze budżety, precyzyjnie dostosowywać swoje cele i strategie konkurencyjne oraz lepiej przygotowywać się na przyszłość.
Chcesz doskonalić swoje umiejętności jako dyrektor finansowy lub na podobnym stanowisku finansowym? The CFO Club to społeczność liderów finansowych z sektorów SaaS i technologii, którzy mają podobne poglądy i chcą osiągać doskonałe wyniki w swoich dziedzinach. Zapisz się do newslettera The CFO Club po informacje branżowe i więcej treści tego rodzaju.
