Пять способов повысить точность прогнозов

3. Будьте количественны – с «информацией» или без нее
Если у вас на руках есть много накопленной за прошлые периоды информации, количественные методики прогноза, скорее всего, дадут наиболее точный прогноз. Но даже если у вас есть лишь оценки взятые «из воздуха», вы, тем не менее, также можете применить количественный подход, построив симуляции на базе сценариев «что если».

Независимо от того, какой подход вы используете, помните, что, как и любой инструмент, математика может быть опасной в руках дилетанта. Чтобы проверить собственные выкладки, можно привлечь кого-то с сильными статистическими навыками для анализа вашей информации (или ее отсутствия).

Даже если вы не станете использовать составленный прогноз в работе, это упражнение, по крайней мере, даст вам возможность оценить собственные инстинкты. Вероятно также, что количественное исследование высветит вопросы, касающиеся предположений и информационных аномалий, которые выявят ранее незамеченные риски, связанные с прогнозом.

4. Найдите все причинно-следственные связи
Прямая статистическая экстраполяция подходит для простых ситуаций с коротким временным горизонтом. Но большее количество переменных может повлиять на долгосрочный прогноз. Эти факторы необходимо выявить и, насколько возможно, оценить их влияние.

Иногда они очевидны. Например, при прогнозировании роста продаж солнечных очков, нужно учесть прогноз погоды. В других случая причинно-следственные связи обнаружить сложнее. Поэтому очень трудно ожидать, что больше всего солнечных очков в Америке продается в дождливом Сиэтле. Оказывается, что солнечная погода там так редка, что люди в перерывах между ясными днями просто теряют свои очки и постоянно покупают новые.

Для начала стоит составить «экспертную группу» из людей вашей организации, проработавших там несколько лет. Включите в нее поставщиков и партнеров по каналам распространения и попросите их назвать и ранжировать факторы, влияющие на продажи. Постарайтесь привязать их ответы к факторам, по которым есть накопленная информация (погода, продажи сопутствующих товаров, состояние здоровья населения и пр.). Где необходимо, поищите заменители, которые могут быть подставлены вместо реального фактора – как рост населения может быть заменителем спроса на услуги парикмахерских.

Когда вы выявили причины либо их заменители, снова обратитесь к статистическим методам, таким как регрессивные модели, чтобы проанализировать, в какой мере они являются действительными причинными. Также постарайтесь устранить все дублирующие и избыточные причинные факторы.

Многие эксперты соглашаются, что лучший способ обеспечить наиболее полный прогноз – это сравнение результатов нескольких методик.

5. Чем проще, тем лучше
Как и во многих других случаях, простота в прогнозировании – не порок. Эйнштейн однажды сказал: «нужно все делать настолько просто, насколько возможно, но не проще этого». В прогнозировании точный и достоверный процесс должен быть достаточно сложным, чтобы выявить все значимые причинно-следственные связи, но достаточно простым, чтобы его поняли те, кто на его основе принимают решения. Нет смысла в прогнозе, если те, кому для кого он предназначен, не могут ему доверять или не способны его понять, или объяснить стоящую за ним логику.

1 2 3

Все права на представленные материалы, принадлежат их авторам.
По всем вопросам с нами можно связаться через форму обратной связи