Kiezen tussen een plannings- en prognosetool?
Welke is geschikt voor jou?

Kan het een geconsolideerd beeld geven van zowel interne gegevens (zoals historische vraag- en verkoopcijfers) als externe gegevens (markttrends, macro-economische factoren)?

Waarom is dit belangrijk voor jou als je in Market Intelligence werkt?
Economische schommelingen, politieke veranderingen, technologische vooruitgang en andere externe factoren kunnen een aanzienlijke invloed hebben op de voorspellingen, en u wilt kunnen zien hoe dit uw markt zal beïnvloeden.

In bepaalde sectoren kunnen wijzigingen in de regelgeving een aanzienlijke invloed hebben op de marktdynamiek. Je wilt het zowel kunnen voorkomen als je ervoor kunt indekken. In staat zijn om een scenario-analyse wapent u om mogelijke resultaten te begrijpen en u erop voor te bereiden.‍

Een voorspellingsnauwkeurigheid van 100% bereiken is een utopie, maar werken met een zo klein mogelijk betrouwbaarheidsinterval is het op één na beste alternatief. Doet de tool dit op consistente wijze?

Dit kan ongetwijfeld een uitdaging zijn om vast te stellen zonder de tool te gebruiken. Door een proof of concept uit te voeren, kan het u een duidelijker beeld geven van hoe het precies presteert op uw gegevens.

Met eenvoudige toegang tot de prestaties van uw voorspellingen uit het verleden kunt u snel zien hoe uw voorspelling in het verleden heeft gepresteerd. Is het consistent geweest? Zo nee, kunt u gemakkelijk zien waar het is afgeweken?

Maakt de tool gebruik van correlatie om uw relevante marktfactoren te identificeren? De misvatting over correlatie is bekend en het berooft u in feite van het identificeren van nieuwe drijfveren die uw verkopen effectiever kunnen voorspellen.

Alleen univariate modellen gebruiken om te voorspellen?
Alle, zo niet de meeste, prognosemodellen die zijn ingebouwd in planningstools (zelfs de nieuwste op AI gebaseerde planningsoplossingen) zijn uitsluitend gebaseerd op of beperkt tot het gebruik van eenvoudige univariate modellen.

Hoewel deze univariate methoden waardevol zijn, houden ze geen rekening met externe factoren die van invloed kunnen zijn op de variabele die wordt voorspeld.

Waarom is dit belangrijk voor jou als je in Market Intelligence werkt?
In moderne bedrijfsomgevingen is het misschien niet voldoende om uitsluitend op univariate methoden te vertrouwen voor uitgebreide prognoses, vooral wanneer externe factoren een belangrijke rol spelen. Het is vaak nuttig om deze methoden te combineren met multivariate benaderingen of om ze te gebruiken in specifieke contexten waar ze het meest geschikt zijn.

Een robuuste tool die verschillende statistische en machine learning-modellen aankan, vergroot de kans op nauwkeurige voorspellingen aanzienlijk. (of op zijn minst een minimaal betrouwbaarheidsinterval).

In snel veranderende markten moet de software in staat zijn om realtime gegevens op te nemen en uw voorspellingen dienovereenkomstig bij te werken.

Volgens een studie is 64% van de jaarlijkse prognosedoelstellingen na vier tot zes maanden achterhaald, en uit onderzoek blijkt dat slechts ongeveer 1% van de bedrijven voorspellingen doet met een nauwkeurigheid van 90% wanneer ze een maand vooruit voorspellen. Het voordeel is duidelijk, maar is de software uitgerust om ervoor te zorgen dat uw voorspellingen daar eenvoudig en efficiënt rekening mee kunnen houden.

De mogelijkheid om gegevens met een hogere frequentie te nowcasten en mee te nemen in uw maandelijkse prognose kan u mogelijk een voordeel opleveren. (Enkele voorbeelden zijn belangrijke economische indicatoren zoals PMI, consumentenvertrouwen en CPI.) Dit betekent dat u nauwkeurigere voorspellingen kunt verwachten.