Decydujesz się między narzędziem planowania a prognozowania?
Który jest odpowiedni dla ciebie?

Czy może zapewnić skonsolidowany obraz zarówno danych wewnętrznych (jak historyczne dane dotyczące popytu i sprzedaży), jak i danych zewnętrznych (trendy rynkowe, czynniki makroekonomiczne)?

Dlaczego jest to dla Ciebie ważne, jeśli pracujesz w Market Intelligence?
Wahania gospodarcze, zmiany polityczne, postęp technologiczny i inne czynniki zewnętrzne mogą znacząco wpłynąć na prognozy i chcesz mieć możliwość zobaczenia, jak wpłynie to na Twój rynek.

W niektórych branżach zmiany regulacyjne mogą znacząco wpłynąć na dynamikę rynku. Chcesz być w stanie zarówno temu zapobiec, jak i zabezpieczyć się przed nim. Umiejętność prowadzenia analiza scenariuszy uzbroi Cię, aby zrozumieć i przygotować się na potencjalne wyniki.‍

Osiągnięcie 100% dokładności prognozy to marzenie, ale praca z możliwie najmniejszym przedziałem ufności jest kolejną najlepszą rzeczą. Czy narzędzie zapewnia to konsekwentnie?

Ustalenie tego może być niewątpliwie trudne bez użycia narzędzia. Przeprowadzając dowód koncepcji, może zapewnić ci jaśniejszy zakres działania dokładnie na Twoich danych.

Dzięki łatwemu dostępowi do wydajności poprzednich prognoz możesz szybko sprawdzić, jak Twoja prognoza była w przeszłości. Czy to było konsekwentne? Jeśli nie, czy możesz łatwo zidentyfikować, gdzie się odchylił?

Czy narzędzie wykorzystuje korelację do identyfikacji odpowiednich czynników rynkowych? Błąd z korelacją jest dobrze znany i zasadniczo pozbawia Cię zidentyfikowania nowych kierowców, które mogą być bardziej skuteczne w przewidywaniu sprzedaży.

Korzystanie tylko z modeli jednozmiennych do prognozowania?
Wszystkie, jeśli nie większość, modele prognozowania wbudowane w narzędzia planowania (nawet najnowsze rozwiązania planowania oparte na sztucznej inteligencji) są oparte wyłącznie na prostych modelach jednozmiennych lub ograniczone do korzystania z nich.

Chociaż te metody jednowymienne są cenne, nie uwzględniają czynników zewnętrznych, które mogą wpływać na prognozowaną zmienną.

Dlaczego jest to dla Ciebie ważne, jeśli pracujesz w Market Intelligence?
W nowoczesnych środowiskach biznesowych poleganie wyłącznie na metodach jednowymiarowych może nie wystarczyć do kompleksowego prognozowania, zwłaszcza gdy istotną rolę odgrywają czynniki zewnętrzne. Często korzystne jest łączenie tych metod z podejściami wielowymiarowymi lub stosowanie ich w określonych kontekstach, w których są najbardziej odpowiednie.

Solidne narzędzie zdolne do obsługi różnych modeli statystycznych i uczenia maszynowego znacznie zwiększa szanse na uzyskanie dokładnych prognoz. (lub przynajmniej zminimalizowany przedział ufności).

Na szybko rozwijających się rynkach oprogramowanie powinno być w stanie przyjmować dane w czasie rzeczywistym i odpowiednio aktualizować prognozy.

Według badań 64% rocznych prognoz jest nieaktualnych po czterech do sześciu miesiącach, a badania pokazują, że tylko około 1% firm prognozuje z 90% dokładnością, gdy prognozuje miesiąc do przodu. Korzyści są oczywiste, ale oprogramowanie jest wyposażone w zapewnienie, że Twoje prognozy mogą je łatwo i skutecznie uwzględnić.

Możliwość nadawania i uwzględniania danych o wyższej częstotliwości do miesięcznej prognozy może potencjalnie dać ci przewagę. (Niektóre przykłady to kluczowe wskaźniki ekonomiczne, takie jak PMI, zaufanie konsumentów i CPI). Oznacza to, że można spodziewać się bardziej precyzyjnych prognoz.