Mikä on trendien ennuste?

Trendiennuste on monimutkainen, mutta hyödyllinen tapa tarkastella menneisyyden myyntiä tai markkinoiden kasvua, määrittää mahdolliset trendit näiden tietojen perusteella ja käyttää tietoja ekstrapoloimaan tulevaisuudessa tapahtuvia tapahtumia. Markkinointiasiantuntijat käyttävät yleensä trendiennusteita potentiaalisen tulevan myynnin kasvun määrittämiseen. Monilla liiketoiminta-alueilla voidaan käyttää ennustamista, ja myynnin käsitteen tutkiminen voi auttaa sinua ymmärtämään tätä strategiaa.

Kärki

Suuntausten ennustaminen on toimia, joilla muokataan kuvaa siitä, millainen tulevaisuus voi olla yritykselle, menneisyyden perusteella.

Aikasarjat ja trendit

Trendiennuste on kvantitatiivinen ennuste, eli sen ennustaminen perustuu konkreettisiin, konkreettisiin lukuihin menneisyydestä. Se käyttää aikasarjatietoja, jotka ovat tietoja, joiden lukuarvo tunnetaan eri ajankohtina. Yleensä tämä numeerinen data piirretään kaavioon, vaakasuoraa x-akselia käytetään ajan, kuten vuoden, piirtämiseen ja y-tietoja käytetään ennustettavien tietojen, kuten myyntimäärän tai henkilöiden määrä. Aikasarjakaaviossa on useita erityyppisiä malleja.

Jatkuvat mallit datassa

Esimerkiksi myyntilukuja tarkasteltaessa on havaittavissa jatkuva trendi, kun myynnin kasvua tai laskua ei tapahdu ajan myötä. Myynti voi kasvaa tai laskea tiettyinä päivinä, mutta kokonaiskeskiarvo pysyy samana. Vaikka keskimääräiset tulokset ovat samat vuoden sisällä, voi kuitenkin olla kausivaihteluja. Esimerkiksi myyntitasot voivat olla jatkuvasti korkeammat kesällä ja matalat talvella, vaikka keskiarvo on sama koko vuoden.

Lineaariset kuviot tiedoissa

Lineaarinen kuvio on lukujen tasainen lasku tai kasvu ajan myötä. Kaaviossa tämä näkyy suorana viistona vinosti ylös tai alas. Jos joku katsoi esimerkiksi videonauhureiden myyntiä, he saattavat nähdä diagonaalisen viivan, joka on kulmassa alaspäin, mikä osoittaa, että videonauhureiden myynti vähenee tasaisesti ajan myötä.

Eksponentiaalisten kuvioiden ymmärtäminen

Eksponentiaalinen kuvio on yksinkertaisempi kuin se saattaa kuulostaa. Eksponentiaalinen kuvio osoittaa, että data nousee hitaasti, tasaisesti ajan mittaan, mutta se nousee ajan myötä kasvavalla nopeudella. Vinosti ylöspäin osoittavan suoran sijaan tämän tyyppinen kaavio näyttää kaarevan viivan, jossa myöhempien vuosien viimeinen piste on korkeampi kuin ensimmäinen vuosi, jos nopeus kasvaa. Eksponentiaalinen myynnin kehitys saattaa osoittaa, että myynti oli hyvin hidasta alkuvuosina, mutta tuote on kasvanut yhä suositummaksi joka vuosi, kun yhä useammat ihmiset kiinnostuvat sen ostamisesta.

Monimutkaisemmat kuviot

Trendiennuste voi myös käsitellä kaavoja, jotka ovat paljon monimutkaisempia kuin vakiot, lineaariset ja eksponentiaaliset kaaviot. Esimerkiksi vaimennettu trendi voi osoittaa, että myynnin kasvu oli yleistä useita vuosia ja sitten äkillinen pysähtyminen. Polynomitrendi saattaa näyttää asteittaista kasvua, sitten myynnin pysähtymistä ajan myötä ja myynnin laskua.

Ennustaminen kuvioiden avulla

Tarkastelemalla useiden vuosien tietoja ja etsimällä malleja, voit käyttää näitä tietoja ennustamaan tulevia malleja. Suuntaus tarkoittaa, että sama tapahtumasarja tapahtuu yhä uudelleen. Esimerkiksi jos myynnin suuntaus on jatkuva vuosittain, jolloin myynnin lasku talvella kompensoi kesän kasvu, henkilö saattaa käyttää tätä mallia ennustamaan, että myynti pysyy edelleen vähäisenä talvella. Käynnistyksessä myymälän johtaja voi tarjota talvella muita tuotteita suojaamaan odotettua myynnin laskua vastaan.

Ennustamista ei kuitenkaan tehdä nopeasti katsomalla kaaviota. Ennustajat voivat kääntää kuvaajan mallit kaavaksi ennustamaan tarkasti, mitä tulevaisuudessa tapahtuu. He käyttävät usein taulukkolaskentaohjelmistoa, joka tulee sisäänrakennettujen trendiennustustyökalujen avulla.

Trendien ennustaminen varoen

Suuntausten ennustaminen on tieteellistä, mutta myös epävarmaa. Mitä kauemmin tulevaisuuteen ennustetta sovelletaan, sitä epävarmemmat tulokset muuttuvat. Voi tapahtua odottamattomia tapahtumia, jotka häiritsevät vakaata mallia, kuten osakemarkkinoiden laskusuhdanne muuttuvassa kuluttajakäyttäytymisessä ja dramaattisissa muutoksissa käyttäjien tietyissä tekniikoissa. Mitä monimutkaisempi malli näyttää olevan, sitä epävarmempi trendiennuste on.