Der Begriff Frühindikator wurde erstmals in den Wirtschaftswissenschaften verwendet. Ziel war es, messbare Indikatoren zu ermitteln, die, wenn sie überwacht werden, die Höhen und Tiefen der Wirtschaft in der Zukunft vorhersagen könnten. Wenn die Zahl der Hypothekenausfälle zu steigen beginnt, ist das ein Warnsignal (ein Frühindikator), dass auch die Wirtschaft auf negative Veränderungen zusteuern könnte.
Weitere Frühindikatoren für die Wirtschaft sind die Produktionstätigkeit, die Aktien- und Immobilienmärkte, das Verbrauchervertrauen und die Anzahl neuer Unternehmen, die auf den Markt kommen. Frühindikatoren sind äußerst hilfreich, wenn es darum geht, Marktveränderungen schnell zu erkennen.
Ein häufiges Problem für Unternehmen, die in ihren Prognosen keine Frühindikatoren verwenden, besteht darin, dass sie die Veränderungen übersehen, wenn sie eintreten, und daher Gefahr laufen, große Diskrepanzen zwischen Prognose und Ergebnis zu erzielen. Dies ist der Zeitpunkt, an dem es kostspielig wird, weil sie weder über die Kapazitäten noch über die Zeit verfügen, um die erforderlichen Änderungen, beispielsweise innerhalb der Produktion oder des Vertriebs, vorzunehmen, durch die die Diskrepanz möglicherweise behoben werden könnte. Außerdem sind sie in der Regel nur für Unternehmen verfügbar, sodass es etwas schwieriger sein kann, sie zu erstellen, zu messen und zu vergleichen.
„Ein häufiges Problem für Unternehmen, die tun Sie nicht Frühindikatoren in ihren Prognosen verwenden, bedeutet, dass sie die Verschiebungen übersehen, wenn sie eintreten, und daher es besteht die Gefahr, dass große Diskrepanzen zwischen Prognose und Ergebnis auftreten.“
Unternehmen von heute erweitern ihre Kapazitäten auf allen Ebenen: Produktion, Arbeitsumfeld, Rekrutierung, Marketing und so weiter. Alles, um zu wachsen und der Konkurrenz zu entkommen oder mit ihr Schritt zu halten. Schnelle Wachstumsschübe und schnelle Entscheidungen sind jedoch in der Regel mit gewissen Problemen verbunden. Zum Beispiel die Überschreitung der Grenzen sowohl der Belegschaft als auch der Produktion, was viele Unternehmen dazu veranlasst, ihre Finanzen zu überschreiten und unnötige Risiken einzugehen. Als Mittel zur Risikominderung ist die Trendanalyse seit langem eine bevorzugte Strategie für Unternehmen, um kostspielige Pannen zu vermeiden und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Bei der Trendanalyse werden die aktuellen Werte bestimmter Kennzahlen untersucht, um zukünftige Kennzahlen vorherzusagen. Dies können Aktienkurse, Verkaufszahlen, Produktion und Preistrends sein. Indem Sie Muster in den Daten finden, können Sie feststellen, ob sich ein aktueller Markttrend, z. B. Gewinne in einem bestimmten Marktsektor, voraussichtlich fortsetzen wird oder nicht.
Um die Effektivität der Trendanalyse zu beurteilen, müssen jedoch alle Komponenten berücksichtigt werden — saisonale, zyklische und langfristige Trends. Wenn sie falsch und ohne ein hohes Maß an Genauigkeit durchgeführt wird, kann dies schwerwiegende Folgen für das Unternehmen haben. Daher wird es immer wichtiger, zu verstehen, wie sich externe Faktoren auf den Markt auswirken, indem man weiß, welche Daten zu verwenden sind und wie sie für Prognosen verwendet werden können, um den Erfolg und das Potenzial von Unternehmen auszuschöpfen.
Eine Marktprognose, die von einem externen Anbieter gekauft wurde, berücksichtigt in der Regel nur öffentliche Daten. Mit Indicio erhalten Benutzer Zugriff auf Daten von Datenanbietern in ausgewählten Sektoren weltweit. Indem Sie die neuesten statistischen Erkenntnisse auf die Modelle anwenden, können Sie leicht Frühindikatoren finden, die sich auf den Markt und dessen Auswirkungen auf Ihr Unternehmen auswirken.
Oft erstellen Market Intelligence-Strategen Prognosen, indem sie ihre Daten in Indicio verwenden, um ihren Marktanteil zu prognostizieren. Viele sind sich der Daten-Goldmine, auf der sie derzeit sitzen, nicht bewusst. Interne Daten wie Bestellvolumen, Werbeaktionen und Lagerbestände können die Genauigkeit von Umsatz- und Marktprognosen um 40 bis 60 Prozent verbessern und eine allgemeine Marktprognose eines Marktforschungsunternehmens, das nur öffentliche Daten berücksichtigt, ungültig machen.
Darüber hinaus ist es jetzt durch Hinzufügen externer Daten wie dem Einkaufsmanagerindex, der finanziellen Volatilität und des chinesischen Frachtvolumens möglich, die wirtschaftliche Entwicklung zu erfassen und so Marktveränderungen im Voraus zu erkennen, anstatt sich auf historische Daten zu verlassen.
Die Prognosemethodik von Indicio basiert auf maschinellem Lernen und beinhaltet die Ausführung fortschrittlicher statistischer Modelle und die gleichzeitige Einbeziehung großer Datenmengen, ohne dem Faktor Mensch nachzugeben.
Es ist wichtig, dass die Modelle so konzipiert sind, dass sie so unvoreingenommen wie möglich sind, da es nicht eine einzige Person ist, die den letzten Anruf tätigt. Vielmehr wählt die Plattform die am besten geeigneten Algorithmen für maschinelles Lernen aus und optimiert dann automatisch die Datenvorverarbeitung, das Feature-Engineering und die Tuning-Parameter für jeden Algorithmus, um hochgenaue Modelle zu erstellen und zu bewerten.
Anschließend wird der am besten gewichtete Modellsatz empfohlen, der für das Daten- und Prognoseziel einer Organisation eingesetzt werden kann. Somit Anstatt statistische Modelle zu erstellen, deren Entwicklung ein Statistiker Monate in Anspruch nehmen würde, können Sie mit Indicio fast sofort Hunderte von Modellen erstellen und innerhalb weniger Stunden das leistungsstärkste Modell bereitstellen.
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