Smulkaus verslo savininkai ir verslininkai naudojasi paklausos prognozavimu, kad padėtų nustatyti, kokie ateities klientai nori ateityje. Ši informacija padeda planuoti ir plėtoti naujus produktus ir paslaugas, taip pat išplėsti į naujas rinkas. Paprasčiau tariant, paklausos prognozavimas padeda jums sugauti ir važiuoti bangomis, kaip ji pradeda statyti ir įveikti. Paklausos prognozavimui naudojami keli skirtingi metodų tipai, įskaitant pirkėjo ketinimų tyrimus ir kitas kiekybinio tyrimo formas. Paklausos prognozavimas taip pat apskaičiuoja, kiek tam tikro produkto, kurį klientai gali nusipirkti, leidžia sukurti patikimas pardavimo prognozes jūsų verslui.
Prognozavimo rinka
Vienas iš paklausos prognozavimo tipų naudoja kainų duomenis iš realaus pasaulio rinkų, kad sukurtų virtualią rinką. Tada ekspertai analizuoja duomenis ir palygina juos su kitais pagrindiniais ekonominiais veiksniais, pvz., Užimtumu, infliacija ir produktyvumo rodikliais.
Dalis šio virtualios rinkos kūrimo ir vertinimo proceso apima numatomus ekonomikos ir rinkos pokyčius. Pavyzdžiui, ekspertai gali naudoti dabartinius ir istorinius duomenis tendencijoms diagramuoti. Tai suteikia analitikui kristalų rutulį, kurio rūšys yra tokios, kurios gali numatyti ateities tendencijas, pavyzdžiui, užimtumo politiką, viešojo finansavimo planus ir prognozuojamą ekonomikos augimą.
Ekstrapoliavimas
Ekstrapoliacija naudoja matematinius principus, kad būtų galima prognozuoti būsimą elgseną remiantis dabartiniais ir istoriniais duomenimis. Tai yra duomenų į vartotojus elgesio perspektyva, naudojant kiekybinius tyrimus, kad gautumėte duomenis apie tai, kaip jūsų klientai anksčiau elgėsi su savo produktais ir prekės ženklu.
Tarkime, kad jūsų įmonė parduoda amatų sūrius, ir per pastaruosius 15 mėnesių patyrėte nuolatinį ožkos sūrio pardavimų tempą. Jūs galite pagrįstai ekstrapoliuoti iš šio 15 mėnesių duomenų imties, kad tendencija tęsis ir jūsų pardavimai toliau didės 16 mėn.
Ekstrapoliacijos trūkumas yra tas, kad jis apsiriboja šiuo metu turimais duomenimis, kai iš tikrųjų ateityje nenumatyti įvykiai visą laiką veikia rinkas. Vis dėlto tai yra naudingas ir paprastas paklausos prognozavimo metodas, kurį gali naudoti dauguma mažų įmonių.
Bendra analizė
Jūsų klientai ne visada gali pirkti geriausią produktą. Jie gali turėti kažką kompromiso. Jie mokės daugiau nei planavo dėl tam tikros savybės ar aukštesnės kokybės, arba jie atsisakys tam tikros funkcijos dėl mažesnės kainos. Kompromisai produkto savybėse vyksta visą laiką ir daugeliu skirtingų scenarijų. Bendra analizė prasideda nuo tos paprastos prielaidos: klientas negali įsigyti produkto, atitinkančio visus jų pageidavimus. Vietoj to, klientai suranda ir nusipirko produktus, kurie turi daugiausiai jų pageidaujamų savybių ir požymių. Todėl bendra analizė yra būdas išsiaiškinti, kas yra labiausiai pageidaujamos savybės, ir ką klientas nori prekiauti mainais.
Pvz., Automobilio gamintojas gali surasti klientams mažesnes kainas ir geresnę degalų ekonomiją, palyginti su didesne vidaus erdve ir daugiau spalvų. Bendra analizė naudos kliento indėlį, kad būtų galima tiksliai nustatyti, kokių funkcijų derinių pirkėjai tikrai vertina ir teikia pirmenybę pagal jų pasirinkimą pagal svarbą _._ Tada analitikas įvertins šiuos atsakymus. Galutinis produktas yra rašytinė ataskaita apie bendrą analizę, kuri gali padėti jūsų įmonei patobulinti ir tobulinti pardavimo, rinkodaros ir gamybos planus, kad jie geriau atitiktų jūsų klientų poreikius ir pageidavimus.
Pirkėjo ketinimų tyrimas
Maža įmonė taip pat gali apžvelgti savo potencialius klientus apie savo ketinimus, kad būtų galima prognozuoti būsimą paklausą. Ketinimų apklausose respondentai klausia, ką ketina pirkti ir kada jie ketina pirkti ateityje.
Tikriausiai matėte šiuos tyrimus žiniatinklyje. Pavyzdžiui, žiniasklaidos svetainės svetainėje gali būti paprašyta užpildyti trumpą tyrimą, kad galėtumėte pasiekti turinį. Tame tyrime gali būti pateikti du ar trys klausimai apie jūsų ketinimą per artimiausius šešis mėnesius pirkti tam tikrą produktą, pavyzdžiui, naują automobilį ar sūkurinę vonią.
Tada apklausos atsakymai suteikia analitikai konkrečią tikimybę, kad asmuo, atsakantis į klausimus, veiks tam tikru būdu. Pvz., Jei klausiama, ar per artimiausius šešis mėnesius galėtumėte nusipirkti naują automobilį, ir atsakymų diapazonas iš nulio (iš viso nėra tikėtinas) iki 10 (tikrumas), aštuoni atsakymai gali būti verčiami į 80 procentų tikimybė. Tikėtina, kad bendra tikimybė gali pasiūlyti kelią į naują produktą, kurį planuoja jūsų verslas.
Delphi metodas
Yra dar vienas tyrimu pagrįstas paklausos prognozavimo metodas, vadinamas „Delphi“ metodu arba „Delphi“ metodu. Tačiau, užuot tyrinėjus klientus, šiame metode verslo apklausos ekspertai.
Kitas svarbus skirtumas tarp pirkėjo ketinimų tyrimo yra tai, kad „Delphi“ apklausos anonimiškai atliekamos keliuose etapuose, kuriuos analizatorius apibendrina apibendrindamas ankstesniame etape išreikštas nuomones, o tada naudodamas šią analizę sukuria kitą klausimų grupę.
Apklausos dalyviai gauna prieigą prie statistinės santraukos ir naujų klausimų. Kiekvienas raundas reikalauja, kad ekspertas laikytųsi savo ankstesnio atsakymo arba suteiktų jam galimybę keisti savo vertinimą, remiantis kitų ekspertų atsakymais.
Todėl Delphi metodo tikslas yra padėti jūsų srities ekspertų grupei pasiekti bendrą sutarimą. Kai ekspertų grupė pasiekia tokį sutarimą dėl konkrečių jūsų verslo rinkos pokyčių, galite naudoti šį sutarimą, kad padėtų ateityje rengti produktų kūrimo, pardavimo ir rinkodaros kampanijas.
