Количественное прогнозирование против качественного прогнозирования

25 марта 2022 г.

Большинство предприятий стремятся предсказывать будущие события, чтобы ставить цели и разрабатывать планы. Количественное и качественное прогнозирование — это два основных метода, которые организации используют для разработки прогнозов. Понимание того, как различаются эти два типа прогнозирования, может помочь вам решить, когда использовать каждый из них для разработки надежных прогнозов. В этой статье мы определяем количественное прогнозирование и качественное прогнозирование и делимся плюсами и минусами каждого метода.

Что такое количественное прогнозирование?

Количественное прогнозирование — это процесс составления бизнес-прогнозов с использованием точных чисел. Например, менеджер тематического парка может предсказать продажи билетов в праздничные выходные, изучив данные за эти выходные за последние пять лет. При оценке информации для количественного прогнозирования вы можете более тщательно взвешивать последние данные для более точного описания будущих тенденций. Вот некоторые распространенные типы количественного прогнозирования:

• Наивный метод: компании просматривают исторические данные и предполагают, что будущее поведение будет отражать прошлое поведение.

• Прямолинейный метод: компании оценивают недавний рост и прогнозируют, как рост может продолжать влиять на данные.

• Сезонный индекс: компании анализируют исторические данные, чтобы найти сезонные закономерности.

• Метод скользящего среднего: предприятия определяют средние значения за большой период времени.

Плюсы и минусы количественного прогнозирования

Ниже приведены некоторые преимущества и недостатки количественного прогнозирования.

Плюсы количественного прогнозирования

Вот список плюсов количественного прогнозирования:

Предлагает комплексные прогнозы

Количественное прогнозирование учитывает всю соответствующую информацию, даже точки данных, которые могут показаться запутанными или неблагоприятными. В отличие от качественного прогнозирования, количественное прогнозирование объективно и учитывает историю, не объясняя неожиданные всплески или падения показателей. Это может помочь вам понять и подготовиться как к оптимистичным, так и к наихудшим сценариям в будущем.

Использует технологии

Технологические инструменты, такие как электронные таблицы и программное обеспечение, могут помочь организовать и интерпретировать ваши данные для вас во время количественного прогнозирования. Эти инструменты упрощают и ускоряют выполнение количественного прогнозирования, а также позволяют делать более сложные выводы. Например, вы можете подключить программное обеспечение к своей системе торговых точек, с помощью которой оно может автоматизировать прогнозы и оценивать потребность в персонале и запасах.

Определяет шаблоны

Количественное прогнозирование использует статистику для выявления закономерностей в продажах, спросе, поведении потребителей и расходах. Эти шаблоны могут стать основой для вашей бизнес-стратегии, помочь вам установить стандарты производительности и дать вам возможность анализировать и снижать риски. Например, количественные отчеты могут выявить рост несчастных случаев на рабочем месте в зимние месяцы. Чтобы защитить свою команду, вы можете скорректировать часы работы, чтобы они работали только в дневное время и ремонтировали оборудование, поврежденное непогодой.

Может произвести впечатление на внешних заинтересованных лиц

Конкретные цифры могут служить более сильной поддержкой, когда вы пытаетесь привлечь внешние заинтересованные стороны, такие как инвесторы, клиенты или пресса. Эти данные могут служить неотъемлемым доказательством успеха вашего продукта. Поскольку эти люди находятся вне организации и могут не иметь личного отношения к вашему повествованию, объективные числовые данные могут повлиять на них с большей готовностью, чем настроение, восприятие и мнения.

Обеспечивает точность

Количественное прогнозирование опирается на факты, поэтому оно представляет меньший риск ложной или завышенной информации. Например, если вы оцениваете производительность сотрудников, чтобы определить цели производительности на следующий год, вы можете дополнить личные опросы отчетами о выполнении. Личные опросы могут показать, как сотрудник относится к своей производительности, но количественные данные из отчетов о выполнении могут противодействовать личной предвзятости с помощью числовых данных, которые могут подтвердить или опровергнуть их заявления.

Минусы количественного прогнозирования

Вот некоторые недостатки количественного прогнозирования:

Может не хватать деталей

Количественное прогнозирование предлагает простые модели потенциальных сценариев, но эти прогнозы обычно имеют ограничения. Они учитывают только те данные, которые доступны на момент составления отчета, поэтому могут работать с небольшой выборкой. Чтобы представить более полные количественные прогнозы, постарайтесь включить как можно больше исторических данных и взвесьте более релевантные данные для повышения точности.

Может быть трудно интерпретировать

Поскольку эти прогнозы отражают только числовые результаты, может быть сложно экстраполировать их значение. Количественные прогнозы объясняют, что произошло, но не учитывают контекст или интуицию. Чтобы полностью понять исторические данные, может быть полезно сочетать количественные прогнозы с качественными прогнозами. Выводы из каждого процесса могут информировать друг друга и служить более целостным руководством для принятия решений.

Может быть дорогостоящим

Количественное прогнозирование может быть дорогостоящим процессом. Многие предприятия нанимают большой штат сотрудников для сбора, систематизации и анализа числовых данных. Если вам нужен углубленный анализ, подкрепленный исследованиями, вы можете понести высокие накладные расходы. Вы можете сократить свои расходы, упростив прогнозы и используя программное обеспечение для автоматизации процессов.

Что такое качественное прогнозирование?

Качественное прогнозирование — это акт прогнозирования деловой активности и поведения потребителей с использованием эмоций, идей и суждений вместо цифр. Эти мнения могут исходить от отраслевых экспертов, руководителей, сотрудников или потребителей. Некоторые популярные методы качественного прогнозирования включают в себя:

• Метод Дельфи: эксперты делятся своими прогнозами на панельной дискуссии.

• Мнения руководителей: Высшее руководство использует интуицию для принятия решений.

• Внутренний опрос: сотрудники, работающие с клиентами, делятся своими мыслями о клиентах.

• Исследование рынка: клиенты сообщают о своих предпочтениях и отвечают на вопросы

Плюсы и минусы качественного прогнозирования

Вот некоторые плюсы и минусы качественного прогнозирования:

Плюсы качественного прогнозирования

Вот список преимуществ качественного прогнозирования:

Прогнозирует поведение потребителей

Поскольку мысли и чувства часто мотивируют поведение потребителей, качественное прогнозирование может помочь вам лучше понять модели продаж. Качественное прогнозирование часто опирается на неподтвержденные данные из истории, чтобы предсказать будущие события. Например, если обычно существует корреляция между низким уровнем безработицы и повышенными потребительскими расходами в праздничный сезон, розничные продавцы могут использовать эти данные для прогнозирования предстоящих праздничных продаж.

Позволяет интерпретировать

Качественное прогнозирование побуждает исследователей применять собственные суждения к имеющимся у них данным. Это может помочь вам прийти к более четким выводам и более непосредственно применить полученные знания в своей работе. Вы можете контекстуализировать свои прогнозы, используя информацию о вашей отрасли и конкурентах. Гибкость, которую дает этот метод, может привести к более инновационным идеям, поскольку вы не привязаны к числовым данным.

Дополняет неполные данные

Если у вас нет доступных или несуществующих данных, вы можете использовать качественное прогнозирование для обоснования своих решений. Это может быть полезно, если вы работаете над новой технологией или выходите на неосвоенный рынок. Например, вы можете использовать фокус-группы или опросы, чтобы изучить, как потребители реагируют на новые продукты или идеи. Качественное прогнозирование может помочь вам заранее представить свои идеи заинтересованным сторонам, чтобы получить финансирование, поддержку и социальное доказательство.

Предлагает всестороннее понимание

Качественные данные могут сообщать концепции, которые не отражают числа. Количественный анализ может показать изменение продаж в прошлом году, но качественное прогнозирование может показать, почему. Этот контекст может лучше информировать о ваших бизнес-решениях и укреплять ваше понимание поведения рынка. Например, производственная компания может использовать качественное прогнозирование, чтобы выявить, что потребители хотят оптимистичных развлечений, которые поднимают им настроение. Это может дополнить количественные данные, свидетельствующие о снижении числа зрителей драм и фильмов ужасов.

Может быть доступен

Качественное прогнозирование может быть доступным и недорогим благодаря гибкости его определения. Например, сеанс мозгового штурма с руководителями и заинтересованными сторонами может привести к качественному прогнозу. Вы также можете опросить своих сотрудников, работающих с клиентами, для разработки прогнозов, поскольку эти специалисты наиболее непосредственно взаимодействуют с клиентами и могут иметь представление об их потребностях. По сравнению с количественным прогнозированием качественное прогнозирование может быть экономичным решением.

Минусы качественного прогнозирования

Вот некоторые из недостатков качественного прогнозирования:

Может вызвать личную предвзятость

Может быть сложно удалить существующие интересы и эмоции из вашей оценки качественных данных. Многие профессионалы испытывают избирательное восприятие, психологическое поведение, при котором человек пренебрегает информацией, которая усложняет его текущие ожидания. Например, если качественный прогноз, предсказывающий уровень производительности на заводе-изготовителе в следующем году, игнорирует недавнее изменение доступности одного сотрудника, прогноз может быть чрезмерно амбициозным. В результате руководитель может ставить нереалистичные цели. Чтобы свести к минимуму предвзятость, привлекайте множество точек зрения и дополняйте качественные прогнозы количественными отчетами, которые могут подтвердить ваши ожидания.

Повышает риск ошибки

Поскольку качественное прогнозирование может быть субъективным, возможна человеческая ошибка. Эти данные часто основаны на мнениях отраслевых экспертов, и эти специалисты могут изучать новые идеи или разрабатывать свои теории в режиме реального времени. Из-за этого качественные прогнозы иногда могут быть неточными. Чтобы снизить этот риск, тщательно выбирайте экспертов и постарайтесь провести собственное дополнительное исследование, чтобы проверить точность любых предположений.

Может быть уязвимым к неожиданным обстоятельствам

Непредвиденные события могут сделать качественные данные бесполезными. Такие переменные, как погода, экономическое положение и деятельность правительства, постоянно меняются, и внезапные изменения этих обстоятельств могут повлиять на точность качественного прогнозирования. Чтобы ваши прогнозы учитывали текущие обстоятельства, поддерживайте связь с экспертами, чтобы получать обновленные мнения и разрабатывать быстрые решения, такие как цифровые опросы, в ответ на изменения.