Ennusteet toimivat päätöksenteon tukivälineinä, joiden avulla johtajat voivat suunnitella tulevaisuutta suorittamalla "mitä-jos" -analyysit selvittääkseen, miten panosten muutokset vaikuttavat tuloksiin. Esimerkiksi ennusteet auttavat yritystä tunnistamaan asianmukaiset vastaukset kysynnän muutoksiin, hintakilpailuun, taloudellisiin nousuihin ja laskuihin. Jotta saat eniten hyötyä ennusteista, johtajien on ymmärrettävä tarkemmin eri tyyppisten ennustamismenetelmien yksityiskohtia, tunnistettava, mitä tietyn ennustamismenetelmän tyyppi voi ja ei voi tehdä, ja tietää, mikä ennustetyyppi sopii parhaiten tiettyyn tarpeeseen.
Naiviset ennustamismenetelmät
Naiiviset ennustamismenetelmät perustuvat tulevan jakson ennusteeseen aiempaan ajanjaksoon tallennetuille tiedoille. Naiivinen ennuste voi esimerkiksi olla yhtä suuri kuin edellisen kauden aktuaalit tai tiettyjen aikaisempien kausien aktuaalien keskiarvo. Naivisten ennusteiden mukaan kausivaihtelujen tai suhdannevaihtelujen aikaisempiin jaksoihin ei tehdä korjauksia tulevan kauden ennusteen arvioimiseksi. Naiivisten ennustamismenetelmien käyttäjä ei ole yhteydessä syy-tekijöihin, tekijöihin, jotka johtavat aktuaalien muutokseen. Tästä syystä naiivista ennustamismenetelmää käytetään tyypillisesti ennusteen luomiseen tarkempien ennustamismenetelmien tulosten tarkistamiseksi.
Laadulliset ja määrälliset ennustamismenetelmät
Henkilökohtaiset mielipiteet ovat laadullisten ennusteiden perustana, mutta kvantitatiiviset menetelmät perustuvat aikaisempiin numeerisiin tietoihin tulevaisuuden ennustamiseksi. Delphi-menetelmä, tietoinen mielipide ja historiallinen elinkaaren analogia ovat laadullisia ennustamismenetelmiä. Yksinkertaiset eksponentiaaliset tasaukset, multiplatiiviset kausiluvut, yksinkertaiset ja painotetut liikkuvat keskiarvot puolestaan ovat kvantitatiivisia ennustamismenetelmiä.
Casual-ennustamismenetelmät
Regressioanalyysi ja autoregressiivinen liukuva keskiarvo eksogeenisillä tuloilla ovat syy-ennustamismenetelmiä, jotka ennustavat muuttujan käyttämällä taustalla olevia tekijöitä. Näissä menetelmissä oletetaan, että muuttujan tulevan arvon ennustamiseen voidaan käyttää matemaattista funktiota, jossa käytetään tunnettuja nykyisiä muuttujia. Esimerkiksi lipunmyynnin tekijän avulla voit ennustaa elokuviin liittyvien toimintolukujen vaihtelevan myynnin, tai voit käyttää yliopistoryhmän voittamien jalkapallopelien tekijöiden määrää ennustamaan joukkoon liittyvien tuotteiden vaihtelevan myynnin.
Arviointimenetelmät
Delphi-menetelmä, skenaarioiden rakentaminen, tilastolliset tutkimukset ja yhdistetyt ennusteet ovat arviointimenetelmiä, jotka perustuvat intuitioon ja subjektiivisiin arvioihin. Menetelmät tuottavat ennusteen, joka perustuu asiantuntijoiden johtajien ja paneelien lausuntoihin tai jotka ovat edustettuina kyselyssä.
Aikasarjan ennustamismenetelmät
Aikasarjatyyppiset ennustamismenetelmät, kuten eksponentiaalinen tasoitus, liikkuva keskiarvo ja trendianalyysi, käyttävät historiallisia tietoja tulevien tulosten arvioimiseksi. Aikasarja on tietyn ajanjakson aikana tallennettu tietoryhmä, kuten yrityksen liikevaihto vuosineljänneksittäin vuodesta 2000 tai Coca Colan vuotuinen tuotanto vuodesta 1975. Koska aiemmat mallit toistuvat usein tulevaisuudessa, voit käyttää aikaa -sarjan pitkän aikavälin ennuste 5, 10 tai 20 vuotta. Pitkän aikavälin ennusteita käytetään moniin tarkoituksiin, kuten yrityksen osto-, valmistus-, myynti- ja rahoitusosastojen suunnitteluun uusien laitosten, uusien tuotteiden tai uusien tuotantolinjojen suunnittelussa.
