4 Arten von Prognosemodellen mit Beispielen • BUOM
23. Juli 2021
Neue und bestehende Unternehmen schneiden in der Regel besser ab, wenn sie über eine visuelle Referenz verfügen, die Einblick in erwartete Ergebnisse und Trends bietet. Erfolgreiche Unternehmen nutzen bei der Zukunftsplanung häufig Prognosemodelle.
In diesem Artikel besprechen wir die Verwendung der gängigsten Modelltypen und erhalten einen Überblick über die Erstellung grundlegender Modelle.
Was ist ein Prognosemodell?
Prognosemodelle sind eines von vielen Tools, mit denen Unternehmen Ergebnisse in Bezug auf Umsatz, Angebot und Nachfrage, Verbraucherverhalten und mehr vorhersagen. Besonders vorteilhaft sind diese Modelle im Vertrieb und Marketing. Es gibt verschiedene Prognosemethoden, die von Unternehmen verwendet werden und unterschiedliche Informationsniveaus liefern. Von einfach bis komplex: Der Reiz der Verwendung von Prognosemodellen besteht darin, dass ein visueller Bezug zu den erwarteten Ergebnissen besteht.
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Vier gängige Arten von Prognosemodellen
Obwohl es viele Möglichkeiten gibt, die Geschäftsleistung vorherzusagen, gibt es vier Haupttypen von Modellen oder Methoden, die Unternehmen verwenden, um zukünftige Maßnahmen vorherzusagen. Sie werden besser verstehen, wie Unternehmen diese Techniken nutzen, um ihre Geschäftspraktiken und das Kundenerlebnis zu verbessern, indem Sie die folgenden Beispiele gängiger Prognosemodelle studieren:
Zeitreihenmodell
Ökonometrisches Modell
Subjektives Prognosemodell
Delphi-Methode
Zeitreihenmodell
Diese Art von Modell nutzt historische Daten als Schlüssel für zuverlässige Prognosen. Sie können Datenmuster besser visualisieren, wenn Sie wissen, wie Variablen über Stunden, Wochen, Monate oder Jahre hinweg interagieren.
Obwohl es mehrere Methoden zum Vervollständigen eines Zeitreihenmodells gibt, können Sie diese allgemeinen Schritte in einer Tabelle befolgen, um die Ergebnisse anhand der Informationen aus den neuesten Analysen auszuwerten:
Bereiten Sie Ihre Zeitdaten für die Nutzung vor (Zeitreihen und Wertereihen).
Geben Sie in der ersten Spalte die zusammengestellten Daten inklusive Uhrzeit oder Dauer ein.
Fügen Sie die verbleibenden Werte, die Sie prognostizieren möchten, in die nächste Spalte ein.
Wählen Sie relevante Daten aus
Gehen Sie zur Registerkarte „Daten“, wählen Sie „Prognosegruppe“ und dann „Prognoseblatt“ aus.
Greifen Sie auf das Blatt zu und wählen Sie dann die Linien- oder Histogrammoption aus, die Sie verwenden möchten.
Geben Sie im Feld „Ende der Prognose“ das Enddatum ein und klicken Sie auf „Erstellen“.
Sobald Sie Ihr Prognosemodell eingerichtet haben, beginnen Sie mit der Interpretation, um Ihre beste Schätzung für die Zukunft zu formulieren.
Ökonometrisches Modell
Wirtschaftswissenschaftler verwenden häufig ein ökonometrisches Modell, um Veränderungen in Angebot und Nachfrage sowie in den Preisen vorherzusagen. Diese Modelle beziehen während des gesamten Erstellungsprozesses komplexe Daten und Kenntnisse ein. Wie der Name schon sagt, erweist sich diese Art von statistischem Modell als nützlich, um zukünftige Veränderungen in der Wirtschaft vorherzusagen.
Hier ist die Grundstruktur dieses Modelltyps:
Entscheiden Sie, was Ihre unabhängigen und abhängigen Variablen sind. Welche wirtschaftliche Beziehung möchten Sie testen? Sie könnten beispielsweise fragen: „Beeinflusst X Y?“
Formulieren Sie eine Hypothese, um diesen Zusammenhang zu testen. Berücksichtigen Sie andere Faktoren, die „Y“ beeinflussen können, und kennzeichnen Sie sie mit „Z“, auch Kontrollvariablen genannt.
Erfassen Sie einen Datensatz mit „Y“, „Z“ und „X“.
Stellen Sie diese Daten grafisch dar, um Anomalien oder Ausreißer zu finden.
Bestimmen Sie, ob die Beziehung zwischen „Y“ und „X“ linear, quadratisch oder von einem anderen Typ ist.
Berechnen Sie die Umrechnungen mit einer mathematischen Methode, die Sie verstehen.
Interpretieren Sie den Effekt, den Y auf X hat. Was bedeutet „X“ in Ihrer Hypothese?
Fügen Sie dieser Regression „W“-Variablen hinzu, um die Ergebnisse weiter zu analysieren.
Subjektives Prognosemodell
Verschiedene Prognosemodelle vom Bewertungstyp nutzen subjektive und intuitive Informationen, um Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise gibt es Zeiten, in denen keine Daten als Referenz verfügbar sind. Auch die Einführung eines neuen Produkts oder unvorhersehbare Marktbedingungen schaffen Situationen, in denen subjektive Prognosemodelle nützlich sind.
Hier sind einige Merkmale von Bewertungsmodellen:
Verwendet einen subjektiven, eigensinnigen Ansatz
Setzt bestimmte Variablen voraus
Kommt mit Einschränkungen
Die Genauigkeit verbessert sich durch das Hinzufügen neuer Informationen
Diese Art von Prognosemodell ist insbesondere in Forschung und Entwicklung nützlich. Fokusgruppen und Expertengremien können Informationen liefern, die kein Computermodell liefern kann. Indem Unternehmen beispielsweise eine Gruppe von Menschen fragen, wonach sie bei einem Produkt suchen, können sie ihre Richtung bei der Entwicklung spezifischer Produktfunktionen besser einschätzen.
Delphi-Methode
Diese Methode wird typischerweise verwendet, um Trends auf der Grundlage der von einer Expertengruppe bereitgestellten Informationen vorherzusagen. Diese Schrittfolge basiert auf der Delphi-Methode, die sich auf das Delphi-Orakel bezieht. Es wird erwartet, dass die Antworten der Gruppe hilfreicher und unvoreingenommener sind als die einer Einzelperson. Die Gesamtzahl der beteiligten Runden kann je nach Ziel des Unternehmens oder Forschungsteams variieren.
Diese Experten beantworten in kontinuierlichen Runden eine Reihe von Fragen, die letztendlich zur „richtigen Antwort“ führen, nach der das Unternehmen sucht. Die Qualität der Informationen verbessert sich mit jeder Runde, da Experten ihre bisherigen Annahmen revidieren, nachdem sie zusätzliche Informationen von anderen Gruppenmitgliedern erhalten haben. Die Methode wird beendet, wenn die angegebene Metrik abgeschlossen ist.
Hier ist eine Liste von Schritten, die Sie unternehmen können, um Ihr eigenes subjektives Prognosemodell zu erstellen:
1. Wählen Sie einen Moderator
Berücksichtigen Sie vor der Auswahl eines Moderators, der die Diskussion leitet, dessen Neutralität und Forschungserfahrung. Beispielsweise könnte der Leiter der Forschung und Entwicklung diese Rolle wählen.
2. Wählen Sie Ihre Experten
Wenn Unternehmen ein Produkt recherchieren, das noch nicht auf dem Markt ist, verlassen sie sich auf ein Gremium anonymer Experten, das ihre Meinung zu diesem Thema abgibt. Experten können alle sein, die über umfangreiche Erfahrung in einem bestimmten Thema verfügen. Bei der Entwicklung eines neuen Schwimmprodukts könnte sich ein Unternehmen beispielsweise an Ausbilder oder Sicherheitsexperten in diesem Bereich wenden. Möglicherweise wenden sie sich sogar an Profisportler oder Stammkunden, die ähnliche Produkte verwenden.
3. Definieren Sie das Problem
Unternehmen, die ein Problem lösen möchten, müssen zunächst Einzelheiten zum Problem sowie wichtige Details bereitstellen, die ihnen helfen können, eine fundierte Entscheidung zu treffen. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder versteht, was gefragt wird. Unternehmen möchten möglicherweise eine neue Monoflosse mit Funktionen entwickeln, die noch keiner ihrer Konkurrenten ausprobiert hat.
4. Fragen der ersten Runde
Diese erste Fragerunde führt in das Thema ein und leitet das Gespräch ein. Experten lesen die Informationen, geben anonymes Feedback und senden ihre Informationen an den Moderator zurück.
5. Fragen der zweiten Runde
Nachdem der Moderator die Antworten des Gremiums überprüft, den Inhalt bearbeitet, irrelevante Daten herausgefiltert und den Inhalt nach gemeinsamen Themen durchsucht hat, präsentiert der Moderator der Gruppe dann die neuen Informationen. Gruppenmitglieder können frühere Antworten anonym überprüfen und basierend auf neuen Informationen erneut eine Antwort auf die Bewerbung einer anderen Person senden. Sie senden ihre Antworten erneut an den Moderator zurück.
6. Fragen der dritten Runde
Dies ist möglicherweise das letzte Mal, dass der Moderator die neuen Antworten überprüft und die übermittelten Informationen erneut sortiert, bevor er die Umfragen an das Gremium übermittelt. Der Prozess kann jedoch fortgesetzt werden, bis ein allgemeiner Konsens erreicht ist, der in drei oder vier Iterationen abgeschlossen werden kann.
7. Handeln Sie
Sobald die Forscher über genügend Informationen verfügen, können sie mit der Umsetzung ihrer Erkenntnisse beginnen. Dies könnte der Beginn der Entwicklung eines neuen Produkts oder der Produktionsstart eines Produkts sein, bei dem sie sich nicht sicher waren.
Methoden der künstlichen Intelligenz
Technologieunternehmen nutzen Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), um einen bestimmten Wachstumsbereich vorherzusagen. Diese Prognosemethode liefert mithilfe mathematischer Algorithmen äußerst genaue Ergebnisse. Die Wissenschaft hinter der künstlichen Intelligenz sagt zahlreiche Benutzerergebnisse voraus und hilft dabei, Vorschläge zu generieren, die Ihnen auch gefallen könnten und die auf bestimmten Websites erscheinen.
Hier einige Beispiele für beliebte Prognosemethoden mit künstlicher Intelligenz:
Produkt- und Inhaltsempfehlungen
Große Online-Unternehmen nutzen KI, um das Kundenverhalten auf ihren Websites vorherzusagen, einschließlich der Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Kaufs. Darüber hinaus erhalten Website-Benutzer Produktempfehlungen durch sogenanntes „kollaboratives Filtern“. Die Bereitstellung relevanter Ergebnisse für Kunden erfolgt durch Clustering und Interpretation von Verbraucherdaten in Kombination mit Profilinformationen und demografischen Daten. Je mehr Daten vorhanden sind, desto höher ist die Qualität der Ergebnisse.
Beispiel: Sie sehen sich in einem beliebten Online-Shop ein Brettspiel namens „Fender Bender“ an. Sie scrollen nach unten auf einer Webseite, die ähnliche Spiele für diejenigen anbietet, die Fender Bender lieben.
Suchmaschinengenauigkeit
Techniken der künstlichen Intelligenz stellen die Genauigkeit der Ergebnisse sicher, die Sie auf Ihrer Suchmaschinenoptimierungsseite (SERP) sehen. Google verwendet einen auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus, um Suchmaschinen qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern, und mittlerweile nutzen auch andere Unternehmen im E-Commerce-Bereich ähnliche Techniken der künstlichen Intelligenz, um ihre Suchmaschinen zu verbessern.
Beispiel: Sie suchen mit einer beliebten Suchmaschine nach „Stiefel für Damen“. Sie klicken auf das Suchsymbol und sehen eine Ergebnisseite mit Stiefeln für Damen. Viele von ihnen bieten Winterstiefel, Anzugstiefel, Regenstiefel und andere Angebote an. Sie schränken Ihre Suche also noch weiter ein, geben „Winterstiefel für Damen“ ein und klicken dann erneut auf die Suchschaltfläche, um eine übersichtlichere Ergebnisliste anzuzeigen .
Prädiktive Analytik
Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie Datensätze auswerten und zukünftige Trends vorhersagen. Call-Center-Manager können mithilfe der durch künstliche Intelligenz bereitgestellten Informationen Entscheidungen über die Anzahl der Mitarbeiter treffen, die an einem bestimmten Tag oder in einer bestimmten Woche arbeiten müssen.
Beispiel: Ein Call-Center-Manager überprüft seine Computersoftware, um eine Prognose darüber zu erhalten, wie viele Anrufe das Unternehmen an diesem Tag voraussichtlich erhalten wird. Er beschließt, vier Leute einzustellen und den Rest den Tag frei nehmen zu lassen.
Jobs ähnlich wie Predictive Modeling
Wenn Sie daran interessiert sind, in Ihrer Rolle Vorhersagemodelle zu verwenden, könnten Sie eine der folgenden verwandten Positionen in Betracht ziehen:
6. Prognostiker