Previsione dei dati - 4 modelli comuni per le aziende
Introduzione alla previsione dei dati
Non si tratta della quantita di dati raccolti da un'azienda. Si tratta di come usano i dati per aggiungere valore alle loro operazioni.
Con la previsione dei dati, le aziende possono stimare le vendite future e la domanda dei clienti per ottimizzare l'allocazione delle risorse e l'efficienza operativa. Di conseguenza, i proprietari possono risparmiare inutili costi di inventario, manodopera e costi generali.
4 Tipi comuni di previsione dei dati
Esistono diversi metodi che le aziende possono utilizzare per eseguire la previsione dei dati. A seconda della tecnica, le aziende possono migliorare attivamente il loro servizio clienti, business intelligence e processi interni. Pertanto, i proprietari dovrebbero esaminare i quattro modelli di previsione dei dati piu comuni per determinare quale meglio soddisfa le proprie esigenze.
Il modello di previsione delle serie Times
Il modello delle serie temporali utilizza dati storici per definire modelli significativi, garantendo previsioni affidabili. Cio consente alle aziende di identificare le dipendenze e come le relazioni si evolvono nel tempo. Con gli ausili visivi, come i grafici lineari, i proprietari possono effettivamente vedere come le tendenze influiscono sulla loro azienda.
Il modello delle serie temporali prevede sette fasi che utilizzano dati analitici per stimare i risultati futuri. I responsabili possono eseguire questi passaggi in un foglio di calcolo digitale o in un sistema di gestione automatizzato.
1. Assemblare i dati basati sul tempo (serie tempo e valori)
2. Immettere le informazioni basate sul tempo in una colonna di un foglio di calcolo
3. Inserire i dati rimanenti nella colonna seguente
4. Evidenziare i dati pertinenti
5. Fare clic sull'opzione di previsione
6. Popolare un grafico a linee o a barre (a seconda del tipo di dati)
7. Seleziona la data di fine
Il modello econometrico
Il modello econometrico si rivolge alle imprese che operano nel campo dell'economia e richiede previsioni di domanda e offerta. Questa tecnica utilizza dati piu complessi per creare modelli statistici e sviluppare previsioni. Il modello econometrico stesso e piuttosto basilare, costituito da otto fasi.
1. Differenziare le variabili dipendenti e indipendenti
2. Formulare un'ipotesi
3. Raccogliere set di dati in tre categorie, X, Y e Z
4. Tracciare i punti dati su un grafico per individuare le anomalie
5. Definire la relazione tra le variabili
6. Formulare algoritmi basati sulle trasformazioni
7. Definire le variabili di impatto hanno l'una sull'altra
8. Aggiungere un altro gruppo per le variabili che richiedono ulteriori analisi
Il modello di previsione del giudizio
La previsione del giudizio comprende vari modelli, ognuno dei quali utilizza dati soggettivi e intuitivi. Questo e utile quando non ci sono informazioni su cui basare le previsioni, come i lanci di nuovi prodotti. Le startup e le aziende che devono affrontare condizioni di mercato incerte dovrebbero prendere in considerazione l'utilizzo di modelli di previsione giudicanti. Tuttavia, i proprietari dovrebbero considerare le principali caratteristiche dei modelli giudicanti.
- Adotta un approccio opinionato
- Assumere variabili diverse
- Ha gravi limitazioni
- La precisione migliora con i nuovi dati
Le organizzazioni utilizzano principalmente questo modello per progetti di ricerca e sviluppo che non hanno informazioni preliminari. Per raccogliere dati, le aziende possono tenere focus group, generare feedback da parte di esperti e lanciare sondaggi per migliorare le loro informazioni.
Il modello Delphi
Il modello Delphi basa le sue previsioni sulle informazioni fornite da un gruppo di esperti. Questa tecnica presuppone che le informazioni offerte da un gruppo di esperti siano piu influenti di un individuo. In altre parole, il modello Delphi si basa sulla potenza dei numeri. Per generare piu dati, alcune organizzazioni effettuano persino piu cicli di questo modello.
I manager in genere chiedono agli esperti una serie di domande e identificano la risposta piu comune. Trasferiscono quindi questa risposta nel loro modello predittivo per generare ulteriori approfondimenti. Le organizzazioni possono ripetere questo processo per rivedere e migliorare le proprie stime. Tuttavia, la parte piu critica di questa strategia e scegliere il giusto gruppo di esperti. I manager devono garantire che ogni individuo sia imparziale e abbia l'esperienza appropriata.
Metodi di previsione dei dati dell'intelligenza artificiale
Molte soluzioni di previsione dei dati utilizzano la tecnologia di apprendimento automatico e intelligenza artificiale (AI) per migliorare l'accuratezza delle previsioni. L'IA sviluppa algoritmi sofisticati per prevedere i risultati futuri e imparare dai dati in tempo reale. Aziende e clienti incontrano la tecnologia IA quando vedono consigli sui prodotti, risultati dei motori di ricerca e previsioni di vendita.
Suggerimenti sui prodotti e sui contenuti
Molte aziende online, come Amazon, utilizzano l'intelligenza artificiale per monitorare i modelli di acquisto dei clienti e prevedere il loro comportamento. In base ai precedenti acquisti del consumatore, l'IA puo stimare quando acquistera il prossimo e il tipo di prodotto. Questo e il modo in cui i rivenditori online possono generare una scheda di raccomandazione dei prodotti e promuovere gli acquisti impulsi.
Le aziende possono anche portare avanti questa tecnologia sviluppando profili dei clienti e analizzando i dati demografici. Cio consente ai team di marketing di migliorare le loro promozioni e campagne di destinazione. I rivenditori che dispongono di programmi fedelta possono utilizzare queste informazioni per automatizzare le e-mail di marketing.
Precisione motore di ricerca
L'IA e il modo in cui Google, Bing e altri motori di ricerca sono in grado di popolare i risultati pertinenti per le ricerche degli utenti. Piu utenti cercano sui siti, meglio sono in grado di finetune la loro pagina di ottimizzazione. Ora, i rivenditori utilizzano la stessa tecnica per migliorare le ricerche di prodotti online.
Analisi predittiva
L'analisi predittiva utilizza inoltre l'intelligenza artificiale per stimare l'offerta e la domanda futura in modo che le aziende possano ottimizzare la gestione dell'inventario. In caso contrario, le aziende rimangono ignari delle tendenze dei mercati emergenti e delle preferenze dei clienti. Cio potrebbe comportare un superamento e sottostoccaggio dei prodotti, riducendo significativamente la redditivita.
Con l'analisi predittiva, le organizzazioni possono ridurre o aumentare gli ordini di acquisto per massimizzare le vendite e i margini di profitto. Questo da ai rivenditori e ai ristoranti un notevole vantaggio competitivo rispetto ad altri che non hanno questa capacita. I proprietari possono anche utilizzare questa tecnologia per prevedere le esigenze di personale per prevenire o sovraccaricare un evento.
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