Quantitative Prognose vs. qualitative Prognose • BUOM

25. März 2022

Die meisten Unternehmen streben danach, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, um Ziele festzulegen und Pläne zu entwickeln. Quantitative und qualitative Prognosen sind die beiden wichtigsten Methoden, mit denen Unternehmen Prognosen erstellen. Wenn Sie verstehen, wie sich diese beiden Prognosetypen unterscheiden, können Sie besser entscheiden, wann Sie die einzelnen Prognosetypen für die Entwicklung zuverlässiger Prognosen verwenden sollten. In diesem Artikel definieren wir quantitative Prognosen und qualitative Prognosen und erläutern die Vor- und Nachteile jeder Methode.

Was ist quantitative Prognose?

Unter quantitativer Prognose versteht man den Prozess der Erstellung von Geschäftsprognosen anhand konkreter Zahlen. Beispielsweise kann ein Freizeitparkmanager den Ticketverkauf für ein Feiertagswochenende vorhersagen, indem er die Daten für dieses Wochenende in den letzten fünf Jahren untersucht. Bei der Auswertung von Informationen für quantitative Prognosen können Sie aktuelle Daten sorgfältiger abwägen, um zukünftige Trends genauer zu beschreiben. Hier sind einige gängige Arten quantitativer Prognosen:

• Naive Methode: Unternehmen betrachten historische Daten und gehen davon aus, dass zukünftiges Verhalten das vergangene Verhalten widerspiegeln wird.

• Lineare Methode: Unternehmen bewerten das jüngste Wachstum und prognostizieren, wie sich das Wachstum weiterhin auf die Daten auswirken könnte.

• Saisonaler Index: Unternehmen analysieren historische Daten, um nach saisonalen Mustern zu suchen.

• Methode des gleitenden Durchschnitts: Unternehmen ermitteln Durchschnittswerte über einen längeren Zeitraum.

Vor- und Nachteile quantitativer Prognosen

Nachfolgend sind einige Vor- und Nachteile der quantitativen Prognose aufgeführt.

Die Vorteile quantitativer Prognosen

Hier ist eine Liste der Vorteile quantitativer Prognosen:

Bietet umfassende Prognosen

Quantitative Prognosen berücksichtigen alle relevanten Informationen, auch Datenpunkte, die verwirrend oder ungünstig erscheinen könnten. Im Gegensatz zu qualitativen Prognosen sind quantitative Prognosen objektiv und berücksichtigen die Historie, ohne unerwartete Leistungsspitzen oder -einbrüche zu erklären. Dies kann Ihnen helfen, sowohl optimistische als auch Worst-Case-Szenarien in der Zukunft zu verstehen und sich darauf vorzubereiten.

Verwendet Technologie

Technologietools wie Tabellenkalkulationen und Software können Ihnen bei der Organisation und Interpretation Ihrer Daten bei quantitativen Prognosen helfen. Diese Tools machen quantitative Prognosen einfacher und schneller und ermöglichen es Ihnen, komplexere Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie können die Software beispielsweise mit Ihrem Point-of-Sale-System verbinden, wo sie Prognosen automatisieren und den Personal- und Lagerbedarf abschätzen kann.

Definiert Vorlagen

Quantitative Prognosen nutzen Statistiken, um Muster bei Umsatz, Nachfrage, Verbraucherverhalten und Ausgaben zu identifizieren. Diese Vorlagen können Ihre Geschäftsstrategie beeinflussen, Ihnen bei der Festlegung von Leistungsstandards helfen und Ihnen ermöglichen, Risiken zu analysieren und zu mindern. Quantitative Berichte können beispielsweise einen Anstieg von Arbeitsunfällen in den Wintermonaten aufdecken. Um Ihr Team zu schützen, können Sie Ihre Arbeitszeiten so anpassen, dass sie nur bei Tageslicht arbeiten und durch die Elemente beschädigte Ausrüstung reparieren.

Kann externe Stakeholder beeindrucken

Spezifische Zahlen können eine stärkere Unterstützung sein, wenn Sie versuchen, externe Stakeholder wie Investoren, Kunden oder die Presse zu gewinnen. Diese Daten können als unverzichtbarer Beweis für den Erfolg Ihres Produkts dienen. Da sich diese Personen außerhalb der Organisation befinden und möglicherweise keinen persönlichen Bezug zu Ihrer Erzählung haben, können objektive numerische Daten sie leichter beeinflussen als Stimmungen, Wahrnehmungen und Meinungen.

Gewährleistet Genauigkeit

Quantitative Prognosen basieren auf Fakten und bergen daher ein geringeres Risiko von Fehlinformationen oder Überberichterstattung. Wenn Sie beispielsweise die Leistung Ihrer Mitarbeiter bewerten, um Leistungsziele für das nächste Jahr festzulegen, können Sie persönliche Umfragen durch Leistungsberichte ergänzen. Persönliche Umfragen können Aufschluss darüber geben, wie ein Mitarbeiter über seine Leistung denkt, aber quantitative Daten aus Leistungsberichten können persönlichen Vorurteilen durch numerische Daten entgegenwirken, die seine Behauptungen stützen oder widerlegen können.

Nachteile der quantitativen Prognose

Hier sind einige Nachteile der quantitativen Prognose:

Möglicherweise fehlen Details

Quantitative Prognosen bieten einfache Modelle potenzieller Szenarien, diese Prognosen weisen jedoch normalerweise Einschränkungen auf. Sie berücksichtigen nur die Daten, die zum Zeitpunkt der Berichtserstellung verfügbar sind, sodass sie mit einer kleinen Stichprobe arbeiten können. Um umfassendere quantitative Prognosen bereitzustellen, versuchen Sie, so viele historische Daten wie möglich einzubeziehen und relevantere Daten zu gewichten, um die Genauigkeit zu verbessern.

Kann schwierig zu interpretieren sein

Da diese Prognosen nur numerische Ergebnisse widerspiegeln, kann es schwierig sein, ihre Bedeutung zu extrapolieren. Quantitative Prognosen erklären, was passiert ist, berücksichtigen jedoch weder den Kontext noch die Intuition. Um historische Daten vollständig zu verstehen, kann es hilfreich sein, quantitative Prognosen mit qualitativen Prognosen zu kombinieren. Die Erkenntnisse aus den einzelnen Prozessen können sich gegenseitig beeinflussen und als ganzheitlicherer Leitfaden für die Entscheidungsfindung dienen.

Kann teuer sein

Quantitative Prognosen können ein kostspieliger Prozess sein. Viele Unternehmen beschäftigen große Mitarbeiter, um numerische Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Wenn Sie eine tiefgreifende Analyse benötigen, die durch Recherchen unterstützt wird, können Ihnen hohe Gemeinkosten entstehen. Sie können Ihre Kosten senken, indem Sie Prognosen vereinfachen und Software zur Automatisierung von Prozessen einsetzen.

Was ist qualitative Prognose?

Unter qualitativer Prognose versteht man die Vorhersage von Geschäftsaktivitäten und Verbraucherverhalten anhand von Emotionen, Ideen und Urteilen anstelle von Zahlen. Diese Meinungen können von Branchenexperten, Managern, Mitarbeitern oder Verbrauchern stammen. Zu den beliebten qualitativen Prognosemethoden gehören:

• Delphi-Methode: Experten teilen ihre Vorhersagen in einer Podiumsdiskussion.

• Executive Views: Die Geschäftsleitung nutzt ihre Intuition, um Entscheidungen zu treffen.

• Interne Umfrage: Mitarbeiter mit Kundenkontakt äußern ihre Gedanken über Kunden.

• Marktforschung: Kunden teilen ihre Vorlieben mit und beantworten Fragen

Vor- und Nachteile qualitativer Prognosen

Hier sind einige Vor- und Nachteile qualitativer Prognosen:

Vorteile hochwertiger Prognosen

Hier ist eine Liste der Vorteile einer guten Prognose:

Prognostiziert das Verbraucherverhalten

Da das Verbraucherverhalten häufig von Gedanken und Gefühlen bestimmt wird, können gute Prognosen dabei helfen, Verkaufsmuster besser zu verstehen. Qualitative Prognosen stützen sich häufig auf anekdotische Beweise aus der Geschichte, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Wenn beispielsweise typischerweise ein Zusammenhang zwischen niedrigen Arbeitslosenquoten und erhöhten Verbraucherausgaben während der Weihnachtszeit besteht, können Einzelhändler diese Daten nutzen, um bevorstehende Weihnachtsverkäufe vorherzusagen.

Ermöglicht Interpretation

Qualitative Prognosen ermutigen Forscher, ihr eigenes Urteil über die ihnen vorliegenden Daten zu fällen. Dies kann Ihnen helfen, klarere Schlussfolgerungen zu ziehen und das Gelernte direkter auf Ihre Arbeit anzuwenden. Sie können Ihre Prognosen mithilfe von Informationen über Ihre Branche und Ihre Wettbewerber kontextualisieren. Die Flexibilität, die diese Methode bietet, kann zu innovativeren Ideen führen, da Sie nicht an Zahlen gebunden sind.

Vervollständigt unvollständige Daten

Wenn Ihnen keine oder keine Daten zur Verfügung stehen, können Sie qualitative Prognosen als Grundlage für Ihre Entscheidungen nutzen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie an einer neuen Technologie arbeiten oder einen unerschlossenen Markt erschließen. Mithilfe von Fokusgruppen oder Umfragen können Sie beispielsweise untersuchen, wie Verbraucher auf neue Produkte oder Ideen reagieren. Gute Voraussicht kann Ihnen dabei helfen, Ihre Ideen frühzeitig den Stakeholdern vorzustellen, um Finanzierung, Unterstützung und soziale Beweise zu erhalten.

Bietet umfassende Einblicke

Qualitative Daten können Konzepte vermitteln, die Zahlen nicht erfassen. Quantitative Analysen können zeigen, wie sich der Umsatz im letzten Jahr verändert hat, aber qualitative Prognosen können zeigen, warum. Dieser Kontext kann Ihre Geschäftsentscheidungen besser beeinflussen und Ihr Verständnis des Marktverhaltens stärken. Beispielsweise könnte eine Produktionsfirma mithilfe qualitativer Prognosen herausfinden, dass Verbraucher fröhliche Unterhaltung wünschen, die ihre Stimmung hebt. Dies könnte zu quantitativen Daten beitragen, die einen Rückgang der Zuschauerzahlen von Dramen und Horrorfilmen belegen.

Möglicherweise verfügbar

Qualitative Prognosen können aufgrund der Flexibilität ihrer Definition zugänglich und kostengünstig sein. Beispielsweise kann eine Brainstorming-Sitzung mit Führungskräften und Stakeholdern zu einer Qualitätsprognose führen. Sie können auch Ihre Mitarbeiter mit Kundenkontakt befragen, um Prognosen zu erstellen, da diese Personen am direktesten mit Kunden interagieren und möglicherweise Einblick in deren Bedürfnisse haben. Im Vergleich zur quantitativen Prognose kann die qualitative Prognose eine kostengünstige Lösung sein.

Nachteile qualitativer Prognosen

Hier sind einige der Nachteile einer guten Prognose:

Kann zu persönlicher Voreingenommenheit führen

Es kann schwierig sein, vorhandene Interessen und Emotionen aus der Bewertung qualitativer Daten auszuschließen. Viele Berufstätige leiden unter selektiver Wahrnehmung, einem psychologischen Verhalten, bei dem eine Person Informationen vernachlässigt, die ihre aktuellen Erwartungen verkomplizieren. Wenn beispielsweise eine qualitative Prognose, die das Produktivitätsniveau einer Produktionsanlage im nächsten Jahr vorhersagt, eine kürzliche Änderung der Verfügbarkeit eines Mitarbeiters außer Acht lässt, ist die Prognose möglicherweise zu ehrgeizig. Infolgedessen setzt sich der Manager möglicherweise unrealistische Ziele. Um Verzerrungen zu minimieren, beziehen Sie mehrere Perspektiven ein und ergänzen Sie qualitative Prognosen durch quantitative Berichte, die Ihre Erwartungen bestätigen können.

Erhöht das Fehlerrisiko

Da qualitative Prognosen subjektiv sein können, ist menschliches Versagen möglich. Diese Daten basieren häufig auf den Meinungen von Branchenexperten, und diese Experten können in Echtzeit neue Ideen untersuchen oder ihre Theorien entwickeln. Aus diesem Grund können qualitative Prognosen manchmal ungenau sein. Um dieses Risiko zu verringern, wählen Sie Ihre Experten sorgfältig aus und versuchen Sie, Ihre eigenen zusätzlichen Nachforschungen anzustellen, um die Richtigkeit etwaiger Annahmen zu überprüfen.

Kann anfällig für unerwartete Umstände sein

Unvorhergesehene Ereignisse können qualitative Daten unbrauchbar machen. Variablen wie Wetter, wirtschaftliche Bedingungen und staatliche Aktivitäten ändern sich ständig, und plötzliche Änderungen dieser Umstände können die Genauigkeit hochwertiger Prognosen beeinträchtigen. Um sicherzustellen, dass Ihre Prognosen die aktuellen Umstände berücksichtigen, wenden Sie sich an Experten, um aktuelle Meinungen einzuholen und schnelle Lösungen, wie z. B. digitale Umfragen, als Reaktion auf Änderungen zu entwickeln.