Qu'est-ce que les prévisions commerciales?

Les prévisions commerciales sont un processus utilisé pour estimer ou prédire les modèles futurs.Les dirigeants, les gestionnaires et les analystes utilisent les résultats prévus pour aider à prendre des décisions commerciales mieux informées.Par exemple, les prévisions commerciales sont utilisées pour estimer les ventes trimestrielles, les niveaux d'inventaire, les réorganisations de la chaîne d'approvisionnement, le trafic de site Web et l'exposition aux risques.Bien que les prévisions commerciales soient généralement réalisées en utilisant des techniques statistiques, l'exploration de données s'est également révélée être un outil utile pour les entreprises avec de nombreuses données historiques.

Les outils utilisés pour les prévisions d'entreprise dépendent des besoins de l'entreprise et de la quantité de données impliquées.Ces outils comprennent des feuilles de calcul, une planification des ressources d'entreprise, des systèmes de gestion avancée de la chaîne d'approvisionnement et d'autres technologies de réseau ou de Web.En général, les outils utilisés devraient permettre un partage facile des données entre les départements ou les unités commerciales, le téléchargement de données provenant de plusieurs sources, un assortiment de technique d'analyse et une visualisation graphique des résultats.

Trois méthodes de prévision des entreprises sont disponibles pour différents types de donnéeset analyse.Le modèle de séries chronologiques est le plus courant, où les données sont projetées vers l'avant.Les calculs statistiques pour ce modèle incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et les méthodes de Box-Jenkins.Les modèles de séries chronologiques sont simples dans la mesure où la formule est déterminée, l'insertion de données historiques publiera les résultats prévus.Il n'est utile que lorsque les données historiques montrent un schéma solide, non comptabilisé pour les anomalies.

Les modèles explicatifs sont une autre méthode de prévision commerciale.Ces modèles n'ont pas besoin d'autant de données historiques que l'analyse des séries chronologiques afin de recevoir des prévisions commerciales utiles.Les régressions linéaires, l'additif non paramétrique et les régressions de décalage sont des méthodes couramment utilisées.Par exemple, une régression linéaire peut être utilisée pour déterminer la quantité de trafic de site Web apportera pour les revenus publicitaires souhaités.

L'exploration de données est une troisième méthode de prévision des entreprises, et elle gagne en popularité à mesure que les entreprises se rassemblent et économisent plus de ses ses fonctionsDonnées au format numérique.Cette méthode repose sur le tamisage à travers des données historiques pour les modèles.Ces données sont généralement récupérées et combinées à partir de différents départements, courriels et rapports.Les algorithmes peuvent être basés sur l'exploration de données pour faire des prédictions automatiquement, comme le système d'Amazon.com pour offrir à ses clients des livres recommandés.

Les erreurs de prévision des entreprises sont courantes en raison de problèmes logiciels, d'erreurs mathématiques, de réglage et de biais inutiles.La réduction ou l'élimination des erreurs peut être accomplie en recalculant, en comparant les résultats lors de l'utilisation d'une formule ou d'une méthode différente, en minimisant les ajustements et en supprimant les possibilités de biais.Les estimations doivent être clairement identifiées avec une explication de la façon dont l'estimation a été créée.Les prévisions initiales peuvent s'avérer inexactes par rapport aux résultats réels, donc des ajustements constants peuvent être nécessaires pour produire des prédictions futures plus fortes.