Sie entscheiden sich zwischen einem Planungs- und einem Prognosetool?
Welches ist das Richtige für dich?

Kann es einen konsolidierten Überblick sowohl über interne Daten (wie historische Nachfrage- und Verkaufszahlen) als auch über externe Daten (Markttrends, makroökonomische Faktoren) bieten?

Warum ist Ihnen das wichtig, wenn Sie im Bereich Market Intelligence arbeiten?
Wirtschaftliche Schwankungen, politische Veränderungen, technologische Fortschritte und andere externe Faktoren können Prognosen erheblich beeinflussen, und Sie möchten wissen, wie sich dies auf Ihren Markt auswirken wird.

In bestimmten Branchen können regulatorische Änderungen die Marktdynamik erheblich beeinflussen. Sie möchten in der Lage sein, dem vorzubeugen und sich davor abzusichern. In der Lage sein, eine durchzuführen Szenarioanalyse gibt Ihnen die Möglichkeit, mögliche Ergebnisse zu verstehen und sich darauf vorzubereiten.‍

Das Erreichen einer 100-prozentigen Prognosegenauigkeit ist ein Hirngespinst, aber die Arbeit mit einem möglichst kleinen Konfidenzintervall ist die nächstbeste Lösung. Liefert das Tool das konsistent?

Ohne Verwendung des Tools kann es zweifellos schwierig sein, dies festzustellen. Durch die Durchführung eines Machbarkeitsnachweises können Sie sich einen klareren Überblick darüber verschaffen, wie es sich bei genau Ihren Daten verhält.

Mit einfachem Zugriff auf die Performance Ihrer früheren Prognosen können Sie schnell sehen, wie sich Ihre Prognose in der Vergangenheit entwickelt hat. War sie konsistent? Wenn nicht, können Sie leicht feststellen, wo es abgewichen ist?

Nutzt das Tool Korrelation, um Ihre relevanten Markttreiber zu identifizieren? Der Irrtum bei der Korrelation ist bekannt und es nimmt Ihnen im Wesentlichen die Identifizierung neuer Treiber, die Ihre Verkäufe effektiver vorhersagen könnten.

Verwenden Sie nur univariate Modelle für Prognosen?
Alle, wenn nicht die meisten, in Planungstools integrierten Prognosemodelle (auch die neuesten KI-basierten Planungslösungen) basieren ausschließlich auf einfachen univariaten Modellen oder sind darauf beschränkt.

Diese univariaten Methoden sind zwar wertvoll, berücksichtigen jedoch nicht externe Faktoren, die die prognostizierte Variable beeinflussen könnten.

Warum ist Ihnen das wichtig, wenn Sie im Bereich Market Intelligence arbeiten?
In modernen Geschäftsumgebungen reicht es für umfassende Prognosen möglicherweise nicht aus, sich ausschließlich auf univariate Methoden zu verlassen, insbesondere wenn externe Faktoren eine wichtige Rolle spielen. Oft ist es von Vorteil, diese Methoden mit multivariaten Ansätzen zu kombinieren oder sie in bestimmten Kontexten einzusetzen, in denen sie am besten geeignet sind.

Ein robustes Tool, das in der Lage ist, eine Vielzahl von statistischen und maschinellen Lernmodellen zu verarbeiten, erhöht die Wahrscheinlichkeit, genaue Prognosen abzuleiten, erheblich. (oder zumindest ein minimiertes Konfidenzintervall).

In schnelllebigen Märkten sollte die Software in der Lage sein, Echtzeitdaten zu erfassen und Ihre Prognosen entsprechend zu aktualisieren.

Laut einer Studie sind 64% der jährlichen Prognoseziele nach vier bis sechs Monaten veraltet, und Untersuchungen zeigen, dass nur etwa 1% der Unternehmen Prognosen mit einer Genauigkeit von 90% treffen, wenn sie einen Monat im Voraus prognostizieren. Der Vorteil liegt auf der Hand, aber ist die Software so ausgestattet, dass Ihre Prognosen diese einfach und effizient berücksichtigen können?

Die Möglichkeit, Daten mit höherer Frequenz in Ihre monatliche Prognose einzubeziehen und sie in Ihre monatliche Prognose einzubeziehen, könnte Ihnen möglicherweise einen Vorteil verschaffen. (Einige Beispiele sind wichtige Wirtschaftsindikatoren wie Einkaufsmanagerindex, Verbrauchervertrauen und Verbraucherpreisindex.) Das bedeutet, dass Sie genauere Prognosen erwarten könnten.