Está decidindo entre uma ferramenta de planejamento e previsão?
O que é certo para você?

Ele pode fornecer uma visão consolidada dos dados internos (como números históricos de demanda e vendas) e dados externos (tendências do mercado, fatores macroeconômicos)?

Por que isso é importante para você se você trabalha com inteligência de mercado?
Flutuações econômicas, mudanças políticas, avanços tecnológicos e outros fatores externos podem impactar significativamente as previsões, e você quer ver como isso afetará seu mercado.

Em certos setores, as mudanças regulatórias podem impactar significativamente a dinâmica do mercado. Você quer ser capaz de preveni-lo e protegê-lo. Ser capaz de conduzir um análise de cenários permite que você compreenda e se prepare para possíveis resultados.‍

Alcançar uma precisão de previsão de 100% é uma quimera, mas trabalhar com o menor intervalo de confiança possível é a segunda melhor opção. A ferramenta fornece isso de forma consistente?

Sem dúvida, pode ser difícil determinar isso sem o uso da ferramenta. Ao realizar uma prova de conceito, ele pode fornecer a você um escopo mais claro de como funciona exatamente em seus dados.

Com fácil acesso ao desempenho de suas previsões anteriores, você pode ver rapidamente o desempenho histórico de sua previsão. Tem sido consistente? Se não, você consegue identificar facilmente onde ela se desviou?

A ferramenta emprega correlação para identificar seus fatores de mercado relevantes? A falácia da correlação é bem conhecida e isso basicamente impede que você identifique novos drivers que poderiam ser mais eficazes na previsão de suas vendas.

Usando apenas modelos univariados para prever?
Todos, se não a maioria, dos modelos de previsão incorporados às ferramentas de planejamento (até mesmo as mais novas soluções de planejamento baseadas em IA) são baseados exclusivamente ou restritos ao uso de modelos univariados simples.

Embora esses métodos univariados sejam valiosos, eles não levam em conta fatores externos que possam influenciar a variável que está sendo prevista.

Por que isso é importante para você se você trabalha com inteligência de mercado?
Em ambientes de negócios modernos, confiar apenas em métodos univariados pode não ser suficiente para uma previsão abrangente, especialmente quando fatores externos desempenham um papel significativo. Muitas vezes, é benéfico combinar esses métodos com abordagens multivariadas ou usá-los em contextos específicos onde são mais apropriados.

Uma ferramenta robusta com a capacidade de lidar com uma variedade de modelos estatísticos e de aprendizado de máquina aumenta muito as chances de obter previsões precisas. (ou, no mínimo, um intervalo de confiança minimizado).

Em mercados de ritmo acelerado, o software deve ser capaz de ingerir dados em tempo real e atualizar suas previsões adequadamente.

De acordo com um estudo, 64% das metas anuais de previsão estão desatualizadas após quatro a seis meses, e pesquisas mostram que apenas cerca de 1% das empresas fazem previsões com 90% de precisão ao fazer previsões com um mês de antecedência. O benefício é claro, mas o software está equipado para garantir que suas previsões possam incluí-las de forma fácil e eficiente.

Ser capaz de transmitir agora e incluir dados de alta frequência em sua previsão mensal pode oferecer uma vantagem. (Alguns exemplos são os principais indicadores econômicos, como PMI, confiança do consumidor e CPI.) Isso significa que você pode esperar previsões mais precisas.