Aplinkos prognozavimas: metodai, metodai ir kiti duomenys

Aplinkos prognozavimas: metodai, metodai ir kita informacija!

Šiandienos verslo pasaulyje spartūs pokyčiai yra pernelyg dažni. Būtų labai svarbu, kad vadybininkai sugalvotų naujus išlikimo būdus besikeičiančioje verslo aplinkoje. Jie turėtų sukurti įmonės gebėjimą susidoroti su pokyčiais ir prisitaikyti prie pokyčių.

Jie turėtų sužinoti naujų būdų, kaip sukurti pelningumo ir augimo galimybes. Naujosios taisyklės ir reglamentai taip pat kelia didesnį spaudimą verslui.

Norėdami pasirengti tokiems nuolatiniams įvykiams, vadovai turės pasiruošti, kad iš tiesų suprastų nuotolinę ir tiesioginę verslo aplinką bei mechanizmų pokyčius, turinčius įtakos jų pramonei ar įmonei. Pakeitimai paveikė ne tik mažesnes įmones, bet ir įvairių pramonės šakų gigantus. Tai sukuria supratimą apie aplinkos prognozes.

1. Aplinkos prognozavimo metodai:

Kiekvienas gali suprasti, kad ekonominiai, technologiniai, politiniai ir socialiniai pokyčiai yra organizacinio gyvenimo dalis. Atsižvelgiant į tai, akivaizdūs klausimai, kaip šiuos pokyčius galima prognozuoti?

Mažiausiai sakant, prognozavimas yra sunkiausias procesas. Kai kurios prognozavimo taisyklės yra šios:

a) Labai sunku prognozuoti, ypač ateitį.

(b) Kai prognozuojate, kad žinote, kad būsite neteisingas - jūs tiesiog nežinote, kada ir kokia kryptimi.

(d) Nepriklausomai nuo klaidų galimybės, kad organizacijos būtų sėkmingos, organizacijos turi prognozuoti savo būsimą aplinką.

Prognozavimo metodai ir sudėtingumo lygiai labai skiriasi. Naudojami metodai gali skirtis nuo išsilavinusių spėjimų iki kompiuterinių projekcijų, naudojant sudėtingas statistines analizes. Keletas veiksnių lemia tinkamiausius prognozavimo metodus, įskaitant norimos prognozės pobūdį, turimas žinias ir turimus finansinius išteklius.

Visi prognozavimo metodai gali būti klasifikuojami kaip kokybiniai arba kiekybiniai. Kokybiniai metodai visų pirma grindžiami nuomonėmis ir sprendimais. Kiekybiniai metodai visų pirma grindžiami duomenų analize ir statistinių metodų naudojimu. Verslui yra prieinami keli kokybiniai ir kiekybiniai metodai.

2. Kokybiniai prognozavimo metodai:

a. „Sales Force Composite“:

Pardavimų kompoziciniu metodu pardavimų prognozė nustatoma derinant patyrusių pardavimų pardavimų prognozes. Kadangi pardavėjai nuolat bendrauja su klientais, jie dažnai gali tiksliai prognozuoti pardavimus.

Šio metodo privalumai yra palyginti mažos sąnaudos ir paprastumas. Pagrindinis trūkumas yra tas, kad pardavimų personalas ne visada yra nešališkas, ypač jei jų pardavimo kvotos yra pagrįstos pardavimo prognozėmis.

b. Kliento vertinimas:

Šis metodas yra panašus į pardavimų grupės sudėtinį variantą, išskyrus tai, kad klientai gauna vertinimus apie tai, ko klientai tikisi pirkti. Tada atskiros klientų sąmatos yra sujungtos siekiant gauti bendrą prognozę.

Šis metodas geriausiai tinka, kai nedidelis klientų skaičius sudaro didelę viso pardavimo dalį. Trūkumai yra tai, kad klientas gali būti nepakankamai suinteresuotas atlikti gerą darbą ir kad metodas neturi jokių nuostatų, kaip įtraukti naujus klientus.

c. Vykdomoji nuomonė:

Taikant šį metodą, keli vadovai susitinka ir parengia prognozes, pagrįstas jų bendromis nuomonėmis. Šio metodo privalumai yra paprastumas ir mažos kainos. Pagrindinis trūkumas yra tas, kad prognozė nebūtinai grindžiama faktais.

d. „Delphi“ technika:

„Delphi“ metodas yra metodas, leidžiantis sukurti konsensusą dėl ekspertų nuomonės. Taikant šį metodą, konkretus klausimas nagrinėjamas ekspertų grupėje. Grupės nariai neatitinka grupės ir netgi nežino vienas kito tapatybės. Grupės nariai paprašo (dažniausiai siunčiant klausimyną) pateikti savo nuomonę apie tam tikrus būsimus įvykius ar prognozes.

Surinkus pirmąjį nuomonių ratą, koordinatorius apibendrina nuomones ir siunčia šią informaciją komisijos nariams. Remiantis šia informacija, kolegijos nariai peržiūri savo ankstesnius atsakymus ir pateikia antrą prognozę.

Ta pati procedūra tęsiama tol, kol bus pasiektas bendras sutarimas arba kol atsakymai nepasikeis. Delphi technika yra santykinai nebrangi ir vidutiniškai sudėtinga.

e. Išankstiniai tyrimai:

Šiuo metodu kliento ketinimams prognozuoti naudojami siunčiami klausimynai, pokalbiai telefonu arba asmeniniai pokalbiai. Išankstinė apklausa yra mėginių ėmimo forma, nes apklaustieji turi atstovauti kai kuriems didesniems gyventojams.

Galimi šio metodo trūkumai yra tai, kad nurodyti ketinimai nebūtinai atliekami ir kad tiriamas mėginys neatstovauja gyventojams. Šis metodas paprastai yra susijęs su vidutinėmis sąnaudomis, o ne sudėtingumu.

3. Kiekybiniai prognozavimo metodai:

a. Laiko serijos analizė:

Šis metodas prognozuoja būsimą paklausą pagal tai, kas įvyko praeityje. Pagrindinė laiko eilučių analizės idėja yra suderinti tendencijos liniją su ankstesniais duomenimis ir tada ekstrapoliuoti šią tendencijos liniją į ateitį.

Šios tendencijos linijos nustatymui ir sezoninių ar ciklinių svyravimų nustatymui naudojamos sudėtingos matematinės procedūros. Paprastai kompiuterių programa naudojama atlikti laiko eilutės analizės reikalaujamus skaičiavimus.

Vienas iš šio metodo privalumų yra tas, kad jis grindžiamas kažkuo kitokiu, nei nuomonė. Šis metodas geriausiai tinka, kai yra daug reikšmingų istorinių duomenų ir kai aplinkos jėgos yra palyginti stabilios. Trūkumas yra tas, kad ateitis gali būti ne tokia, kaip praeitis.

b. Regresijos modeliavimas:

Regresijos modeliavimas yra matematinė prognozavimo technika, pagal kurią gaunama lygtis su vienu ar daugiau įvesties kintamųjų, kad būtų galima prognozuoti kitą kintamąjį. Numatomas kintamasis vadinamas priklausomu kintamuoju. Įvesties kintamieji, naudojami prognozuojant priklausomą kintamąjį, vadinami nepriklausomais kintamaisiais.

Bendroji regresijos modeliavimo idėja nėra tai, kaip nepriklausomų kintamųjų pokyčiai įtakoja priklausomą kintamąjį. Kai buvo nustatytas matematinis santykis tarp nepriklausomų kintamųjų ir priklausomo kintamojo, būsimos priklausomo kintamojo vertės gali būti prognozuojamos remiantis žinomomis arba prognozuojamomis nepriklausomų kintamųjų reikšmėmis.

Matematiniai skaičiavimai, reikalingi lygčiai nustatyti, yra labai sudėtingi ir beveik visada reikalaujama naudoti kompiuterį. Regresijos modeliavimas yra gana sudėtingas ir brangus.

c. Ekonometrinis modeliavimas:

Ekonometrinis modeliavimas yra vienas iš sudėtingiausių prognozavimo metodų. Apskritai, ekonometriniai modeliai bando matematiškai modeliuoti visą ekonomiką. Dauguma ekonometrinių modelių yra pagrįsti daugeliu regresijos lygčių, kuriomis siekiama apibūdinti skirtingų ekonomikos sektorių santykius.

Labai mažai organizacijų gali kurti savo ekonometrinius modelius. Organizacijos, kurios naudoja ekonometrinius modelius, paprastai samdo konsultacinių grupių ar įmonės paslaugas, kurios yra ekonometrinio modeliavimo specialistas. Šis metodas yra labai brangus ir sudėtingas, todėl jį daugiausia naudoja tik labai didelės organizacijos.

4. Aplinkos nuskaitymas:

Dabar aptariame organizacijų naudojamų metodų metodus stebėti jų aplinką ir rinkti duomenis, kad gautume informaciją apie galimybes ir grėsmes, turinčias įtakos jų verslui. Procesas, kuriuo organizacijos stebi savo aplinką, siekdamos nustatyti galimybes ir grėsmes, turinčias įtakos jų verslui, yra žinoma kaip aplinkos nuskaitymas.