Pienyritysten omistajat ja yrittäjät käyttävät kysynnän ennustamista auttaakseen selvittämään, mitä heidän mahdolliset ja nykyiset asiakkaat haluavat tulevaisuudessa. Nämä tiedot auttavat sinua suunnittelemaan ja kehittämään uusia tuotteita ja palveluja sekä laajentumaan uusille markkinoille. Yksinkertaisesti sanottuna kysynnän ennustaminen auttaa sinua saamaan ja ajamaan aallon aivan kuten se alkaa rakentaa ja harjata. Kysynnän ennustamisessa käytetään useita erilaisia menetelmiä, mukaan lukien ostajan aikomukset ja muut kvantitatiivisen tutkimuksen muodot. Kysynnän ennustaminen arvioi myös, kuinka paljon asiakas haluaa ostaa tietyn tuotteen, jolloin voit luoda luotettavia myyntiennusteita yrityksellesi.
Ennustemarkkinat
Yksi kysyntäennusteiden tyyppi käyttää reaalimaailman hintatietoja virtuaalimarkkinoiden luomiseksi. Sitten asiantuntijat analysoivat tietoja ja vertaavat niitä muihin keskeisiin taloudellisiin tekijöihin, kuten työllisyyteen, inflaatioon ja tuottavuuteen.
Osa virtuaalimarkkinoiden luomisesta ja arvioinnista on ennakoitavissa oleva kehitys talouteen ja markkinoihin. Esimerkiksi asiantuntijat voivat käyttää nykyisiä ja historiallisia tietoja trendien kartoittamiseksi. Tämä antaa analyytikolle kristallipallon, sellaisen, joka voi ennustaa tulevaisuuden suuntauksia, kuten työllisyyspolitiikkaa, julkisia rahoitussuunnitelmia ja ennustettua talouskasvua.
ekstrapolointi
Ekstrapoloinnissa käytetään matemaattisia periaatteita ennustamaan tulevaa käyttäytymistä nykyisten ja historiallisten tietojen perusteella. Se on kuluttajakäyttäytymistä koskeva tietopohjainen näkökulma, jossa käytetään kvantitatiivista tutkimusta tietojen saamiseksi siitä, miten asiakkaasi ovat käyttäytyneet aikaisemmin tuotteitasi ja brändiä kohtaan.
Oletetaan, että yrityksesi myy käsityöläisiä juustoja, ja viimeisten 15 kuukauden aikana olet kokenut tasaisen kasvun vuohenjuustojen myynnissä. Voit perustellusti ekstrapoloida kyseisestä 15 kuukauden näytteestä, että trendi jatkuu ja myynti kasvaa edelleen 16 kuukaudessa.
Ekstrapoloinnin haittana on se, että se rajoittuu tällä hetkellä saatavilla oleviin tietoihin, kun todellisuudessa tulevaisuudessa odottamattomat tapahtumat vaikuttavat markkinoihin koko ajan. Silti se on hyödyllinen ja yksinkertainen tapa kysynnän ennustamiseen, jota useimmat pienet yritykset voivat käyttää.
Yhdistelmäanalyysi
Asiakkaat eivät voi aina ostaa täydellistä tuotetta. Heidän täytyy joutua tekemään kompromissi jossain. He joko maksavat enemmän kuin suunnittelivat tiettyä ominaisuutta tai korkeampaa laatua, tai he luopuvat tietystä ominaisuudesta halvemmalla hinnalla. Tuotteiden ominaisuuksien kompromissit tapahtuvat koko ajan ja monissa eri skenaarioissa. Yhdenmukainen analyysi alkaa siitä yksinkertaisesta olettamuksesta: asiakas ei voi ostaa tuotetta, joka täyttää kaikki heidän mieltymyksensä. Sen sijaan asiakkaat etsivät ja ostavat tuotteita, joilla on eniten haluamiaan ominaisuuksia ja ominaisuuksia. Yhdenmukainen analyysi on siis tapa selvittää, mitä nämä suosituimmat ominaisuudet ovat ja mitä asiakas on valmis vaihtamaan.
Esimerkiksi autonvalmistaja voi löytää asiakkaita alhaisempiin hintoihin ja parempaan polttoainetalouteen suurempien sisätilojen ja enemmän värien valinnan suhteen. Yhdistelmäanalyysi käyttää asiakkaan panosta tarkasti, mitkä ominaisuusyhdistelmät asiakkaat todella arvostavat ja suosivat ottamalla heidät tärkeimpiin ominaisuuksiin etusijajärjestyksessä _._ Sitten analyytikko käyttää tilastollisia malleja arvioidakseen näitä vastauksia. Lopputuote on kirjallinen raportti yhteistutkimuksesta, joka auttaa yritystäsi parantamaan ja parantamaan myynti-, markkinointi- ja tuotantosuunnitelmia vastaamaan paremmin asiakkaiden tarpeita ja mieltymyksiä.
Ostajan aikomustutkimus
Pienyritys voi myös tutkia potentiaalisia asiakkaita aikomuksistaan tulevan kysynnän ennustamiseksi. Aikomustutkimukset kysyvät vastaajilta, mitä he aikovat ostaa ja milloin he aikovat ostaa tulevaisuudessa.
Olet todennäköisesti nähnyt nämä tutkimukset verkossa. Esimerkiksi mediapisteen sivustossa saatetaan pyytää sinua täyttämään lyhyt kysely, jotta pääset sisältöön. Kysely voi sitten esittää kaksi tai kolme kysymystä, jotka koskevat tiettyä tuotetta seuraavan kuuden kuukauden aikana, esimerkiksi uusi auto tai poreallas.
Kyselyn vastaukset antavat analyytikolle tietyn todennäköisyyden, että kysymyksiin vastaava henkilö toimii tietyllä tavalla. Jos esimerkiksi kysytään, kuinka todennäköisesti ostat uuden auton seuraavien kuuden kuukauden aikana, ja antaa joukon vastauksia nollasta (ei lainkaan todennäköisesti) 10: een (varmuus), kahdeksan vastaus saattaa kääntyä 80 prosentin todennäköisyys. Kokonaistodennäköisyys saattaa sitten ehdottaa polkua uudelle tuotteelle, jota yrityksesi harkitsee.
Delphi-menetelmä
Toinen kyselyyn perustuva kysyntäennusteiden menetelmä on Delphi-menetelmä tai Delphi-tekniikka. Asiakkaiden kartoittamisen sijaan tässä menetelmässä asiantuntijat arvioivat yrityksiä.
Toinen merkittävä ero ostajan aikomustutkimukseen on, että Delphi-tutkimukset tehdään anonyymisti sarjaan, jossa analyytikko on tiivistetty edellisellä kierroksella ilmaistuista lausunnoista, ja sitten käyttää tätä analyysia seuraavien kysymysten luomiseen.
Kyselyyn osallistuneet asiantuntijat pääsevät tutustumaan tilastolliseen yhteenvetoon ja uusiin kysymyksiin. Kukin kierros pyytää asiantuntijaa pitämään kiinni aiemmasta vastauksestaan tai antaa hänelle mahdollisuuden muuttaa arviointiaan sen perusteella, miten muut asiantuntijat vastasivat.
Delphi-menetelmän tavoitteena on näin ollen auttaa alan asiantuntijaryhmiä yksimielisyyteen. Kun asiantuntijaryhmä saavuttaa tämän yhteisymmärryksen tietyistä liiketoimintasi markkinoiden kehityksistä, voit käyttää tätä konsensusta, joka auttaa ohjaamaan tulevia tuotekehitys-, myynti- ja markkinointikampanjoita.
