Predpovedanie trendov je komplikovaný, ale užitočný spôsob, ako sa pozerať na minulé tržby alebo rast trhu, určiť možné trendy z týchto údajov a pomocou týchto informácií extrapolovať, čo by sa mohlo stať v budúcnosti. Marketingoví experti zvyčajne používajú predpovedanie trendov na určenie potenciálneho budúceho rastu predaja. Mnoho oblastí podnikania môže využívať prognózy a preskúmanie koncepcie týkajúcej sa predaja vám môže pomôcť porozumieť tejto stratégii.
Tip
Predpovedanie trendov je akt formovania obrazu o tom, ako by mohla vyzerať budúcnosť podniku, na základe toho, čo sa stalo v minulosti.
Časové rady a trendy
Predpovedanie trendov je kvantitatívne predpovedanie, čo znamená, že jeho predpovedanie je založené na hmatateľných, konkrétnych číslach z minulosti. Používa údaje časových radov, čo sú údaje, pri ktorých je číselná hodnota známa v rôznych časových bodoch. Tieto číselné údaje sa zvyčajne vykresľujú do grafu, pričom vodorovná os x sa používa na vykreslenie času, napríklad roku, a údaje y sa používajú na vykreslenie informácií, ktoré sa pokúšate predpovedať, napríklad výšky predaja alebo počet ľudí. Existuje niekoľko rôznych typov vzorov, ktoré sa zvyčajne objavujú v grafe časových radov.
Konštantné vzory v dátach
Napríklad pri pohľade na čísla predaja je zrejmý neustály trend, keď nedôjde k čistému zvýšeniu alebo zníženiu predaja v priebehu času. Predaj sa môže v konkrétny dátum zvýšiť alebo znížiť, ale celkový priemer zostáva rovnaký. Aj keď sú však priemerné výsledky do jedného roka rovnaké, stále môžu nastať sezónne zmeny. Napríklad úroveň predaja môže byť trvale vyššia v lete a nižšia v zime, aj keď priemer je rovnaký za celý rok.
Lineárne vzory v dátach
Lineárny vzor je neustály pokles alebo nárast počtu v priebehu času. V grafe sa to javí ako priamka šikmo nahor alebo nadol. Ak by sa niekto pozrel napríklad na predaj videorekordérov, mohol by vidieť diagonálnu čiaru sklonenú nadol, čo naznačuje, že predaj videorekordérov v priebehu času neustále klesá.
Pochopenie exponenciálnych vzorov
Exponenciálny vzor je jednoduchší, ako by mohol znieť. Namiesto pomalého, stabilného nárastu v priebehu času exponenciálny vzorec naznačuje, že údaje rastú v priebehu času rastúcou rýchlosťou. Namiesto priamky smerujúcej diagonálne nahor ukazuje tento typ grafu zakrivenú čiaru, kde je posledný bod v neskorších rokoch vyšší ako prvý rok, ak sa rýchlosť zvyšuje. Exponenciálny trend predaja by mohol naznačovať, že predaj bol v prvých rokoch veľmi pomalý, ale produkt sa každým rokom stáva čoraz populárnejším, pretože sa o jeho kúpu zaujíma čoraz viac ľudí.
Komplikovanejšie vzory
Predpovedanie trendov si poradí aj so vzormi, ktoré sú oveľa komplikovanejšie ako konštantné, lineárne a exponenciálne grafy. Napríklad tlmený trend môže ukazovať, že došlo k celkovému zvýšeniu predaja za niekoľko rokov a potom k náhlemu zastaveniu. Polynomický trend by mohol vykazovať postupný nárast, potom stagnáciu tržieb v priebehu času, po ktorej bude nasledovať pokles tržieb.
Prognózovanie pomocou vzorov
Pri pohľade na údaje za niekoľko rokov a hľadaní vzorov môžete tieto informácie použiť na predpovedanie budúcich vzorcov. Trend znamená, že sa neustále opakuje rovnaká séria udalostí. Napríklad, ak každý rok existuje trend neustáleho predaja s poklesom predaja v zime, ktorý je kompenzovaný nárastom v lete, môže človek pomocou tohto modelu predpovedať, že v zime bude predaj naďalej nízky. Vedúci obchodu by mohol v zime ponúkať ďalšie produkty, ktoré mu pomôžu zaistiť sa proti očakávanému poklesu predaja.
Predpovedanie sa však nerobí rýchlo, iba pri pohľade na graf. Prognostici môžu preložiť vzorce grafu do vzorca, aby presne predpovedali, čo sa stane v budúcnosti. Často používajú tabuľkový softvér, ktorý je dodávaný so zabudovanými nástrojmi na predpovedanie trendov.
Predpovedanie trendov s opatrnosťou
Predpovedanie trendov je vedecké, ale tiež neisté. Čím viac sa prognóza použije do budúcnosti, tým viac budú výsledky neisté. Môžu sa stať neočakávané udalosti, ktoré narušia ustálený vzorec, ako napríklad poklesy akciových trhov, ktoré menia správanie spotrebiteľov a dramatické zmeny v prístupe používateľov k určitým technológiám. Čím komplikovanejší je vzorec, tým je prognóza trendu neistá.