Ennustav analüüs vs prognoosimine - kuigi tulevikku on peaaegu võimatu ennustada, on kõigi sektorite kaubamärkide ja ettevõtete jaoks äärmiselt oluline mõista, kuidas turg areneb ja kuidas tarbijate suundumused kujunevad. Selle põhjuseks on asjaolu, et tarbijad on mis tahes kaubamärgi edu- ja kasvuloo lahutamatu osa. Seda seetõttu, et kaubamärgid ja tarbijad on turu ökosüsteemi lahutamatu osa. Nii et selle ökosüsteemi mõistmiseks on oluline läbi viia põhjalik turuanalüüs. See ennustav analüüs aitab teil ühelt poolt paremini mõista oma sihtrühma ning teiselt poolt tugevdada ja parandada brändi seotust. See ennustav analüüs ja prognoosimine aitavad koos ettevõtetel kasumlikul viisil kasvada.
See artikkel ennustava analüüsi ja prognoosimise kohta on üles ehitatud järgmiselt:
- Ennustav analüüs vs infograafikute prognoosimine
- Mis on ennustav analüüs ja kuidas ennustav analüüs töötab?
- Ennustav analüüs vs prognoosimine - kuidas see saab ettevõtteid aidata?
- 4 peamist eelist on järgmised
- Ennustava analüüsi järeldused vs prognoosimine
Ennustav analüüs vs infograafikute prognoosimine
Mis täpselt on turuanalüüs? Turuandmete analüüs on tehnika, kus kaubamärgid kasutavad kogu neile kättesaadavat teavet turu kohta ja loovad seejärel strateegia, mis omakorda aitab neid, kasutab ära olemasolevaid võimalusi. Turu praegustest ja tulevastest suundumustest õigesti aru saades saavad kaubamärgid valida õige strateegia, et turul edasi liikuda ja ka suurt kasumit teenida. Turuanalüüs on äri väga oluline aspekt, kuna see näitab kõigi ettevõtete edukuse suhet ja kirjeldab tõhusalt ettevõtte edasist kasvu. Lühidalt - turuanalüüsi aruanded aitavad brändil dokumenteerida asjakohast ja olulist teavet, millest võib olla kasu uue toote / teenuse turuletoomise olulisusest või sellest, kui tõhus reklaamikampaania tulevikus on.
Nõuetekohaselt läbi viidud turuanalüüs aitab kaubamärkidel vastata järgmistele küsimustele igakülgselt:
- Kes on meie sihtrühm?
- Millised on nende vajadused ja peamised ootused?
- Kuidas saaksin oma tooteid / teenuseid turustada nii, et need turul silma paistaksid?
- Kes on minu konkurendid ja mis on nende USP?
- Kuidas edenevad minu reklaamikampaaniad selles valdkonnas? Milline on paranduste ulatus?
- Kuidas jõuda järgmisse arenguetappi?
- Kuidas saaksime oma ressursse paremini kasutada?
- Kas on vaja muuta minu kaubamärgi prioriteete ja eesmärke?
Hästi läbi viidud ja uuritud turuanalüüs aitab kaubamärkidel kõigile neile küsimustele olulisel viisil vastata. Kui vastus neile küsimustele on teada, on brändil lihtsam leida viis, kuidas nad saaksid rakendada kaubamärgi üldisele kasvule ja arengule kasulikke muudatusi.
Pärast turuanalüüsi olulisuse mõistmist vaatame läbi kolm etappi, mis tuleb selle analüüsi koostamiseks läbi viia. Hea analüüsi koostamiseks on oluline uurida ettevõtte kohta käivat teavet põhjalikult. Mõttes mineviku, oleviku ja tuleviku kaubamärke, saate luua hea ja põhjaliku analüüsi.
- Mineviku aruannete mõistmine: mineviku analüüsi kasutades saavad kaubamärgid aru, millised kampaaniad oma sihtrühmani jõudmisel edukamad olid. See aitab ka kaubamärkidel mõista takistusi ja väljakutseid, millega nad oma kampaaniate elluviimisel kokku puutusid, ning seeläbi tagada tulevaste kampaaniate edukas ja tulemuslik rakendamine.
- Praeguse turuolukorra analüüsimine: On väga oluline, et ettevõtted mõistaksid turgu ja majandust, milles nad tegutsevad. Selle põhjuseks on asjaolu, et turu mõistmine aitab ettevõtetel mitte ainult oma sihtrühmaga ühenduda, vaid ka turule tuua tooteid ja teenuseid, mida olemasolev turg nõuab. See omakorda aitab ettevõtetel maksimeerida nii materiaalseid kui ka mittemateriaalseid ressursse.
- Ennustage tulevikku edukalt: turuanalüüs võib aidata ettevõtetel prognoosida tulevikusuundumusi ja luua plaane, mille algatamine võib anda maksimaalse eelise isegi konkurentide ees. Pidevate ja võimsate kliendisuhete loomisega ning investeeringute kõrge tootluse tagamisega saavad brändid tulevikus paremaid tulemusi.
Ennustav analüüs vs prognoosimine on kaks meetodit, mis aitavad ettevõtetel luua tõhusaid turuanalüüsi kavasid. Selle põhjuseks on see, et nende kahe ennustava analüüsi ja prognoosimistehnika kaudu saavad kaubamärgid ühelt poolt oma kliente paremini mõista ja teiselt poolt tagada paremad tooted ja teenused.
Mis on ennustav analüüs ja kuidas ennustav analüüs töötab?
Ennustav analüüs on tehnika, mis kasutab statistikat tulevaste tulemuste ennustamiseks. Ennustavat analüüsi saab rakendada ka juba toimunud sündmuste korral. Näiteks saab ennustavat analüüsi kasutada kuriteole viinud juhtumite tuvastamiseks ja ka nende taga olevate kurjategijate tuvastamiseks.
Kasutatav mudel põhineb tuvastusteoorial ja sõltub sellest, kui sageli on tulemus võimalik pärast teatud hulga andmete esitamist, näiteks tõenäosus, et post on rämpspost võrreldes olulise kirjaga.
Klassifikaatorit saab mudelites kasutada, et leida, kas andmed kuuluvad ühte komplekti või öelda. Näiteks öelge e-kirjade puhul, kas post on rämpspost või tavaline. Ennustav analüüs sarnaneb sarnaste õppimisvaldkondade tõttu peaaegu masinõppega. Sellepärast nimetatakse ennustavat modelleerimist kaubanduskeskkonnas kasutusele kui ennustavat analüüsi.
Ennustav analüütika võib seega aidata turunduskampaaniate optimeerimisel, kuid nende eeliseid väljaspool seda on raske näha. See muudab ennustava analüüsi ennustava analüüsi meetodite rakendamiseks peaaegu võimatuks ning neil on tööstuses hea ja põhjalik arusaam. Sellepärast on ennustava analüüsi jaoks parim viis õppida tööstuse põhitõdesid.
- Ennustajad võivad aidata kaubamärkidel oma kliente igakülgselt järjestada: ennustava analüütilise meetodi keskne element on ennustaja. Näiteks hiljutisus on ennustaja, mis põhineb ajaperioodil, mil nimetatud tarbija on ostnud kaubamärgi toote / teenuse. Mida uuem on tarbija, seda kõrgem on tema viimase aja väärtus. Usaldusväärne kampaania reageerimise ennustaja, suurema korrektsusega tarbijatel on suurem võimalus tagasi helistada. See tähendab, et kui klient on teie toote / teenuse hiljuti ostnud, on tal paremad võimalused teile konstruktiivset tagasisidet anda. Lühidalt öeldes on iga ennustamis eesmärgi jaoks mitu ennustajat, mida saab kasutada kliendi andmebaasi järjestamiseks. Näiteks saavad kaubamärgid ennustajate kaudu uurida oma klientide veebikäitumist. Need, kes veedavad veebis vähem aega, pole huvitatud veebipõhise tellimuse laiendamisest. Kui sihivad kliente, kes on sagedamini veebis, saavad kaubamärgid tõhusalt oma ressursse tõhusalt maksimeerida.
- Ennustajate ühendamine võib anda targema paremusjärjestuse: Brändid saavad luua mudeli, koondades mitu ennustajat kokku. Ennustava analüüsi peamine mõte on mudeli loomine. Üks viis, kuidas kahte ennustajat saab kombineerida, on lihtsalt nende lisamine. Nii et kui nii huvi kui ka veebis veedetud aeg võivad mõjutada kirjale vastamise võimalusi, saab hea ennustaja luua, lisades veebis veedetud aja ja huvi. Sellist skeemi, mis luuakse kahe ennustaja kokkuviimisel, nimetatakse edaspidi mudeliks ja ülaltoodud juhul on see lineaarne mudel. Sellepärast nimetatakse ennustavat analüüsi mõnikord ennustavaks modelleerimiseks. Samal ajal on oluline meeles pidada, et turu keeruka olemuse mõistmiseks ei ole ennustusmudelid lihtsad, vaid tõesti rikkad ja keerulised ning hõlmavad ennekõike palju ennustajaid.
Veel üks aspekt, mida tuleks meeles pidada, on see, et kuna turul on nii palju ennustavaid võimalusi, muutub õige valiku keeruline. Mitme valemi ja valdkonna keerukuse tõttu on brändidel peaaegu võimatu neid kõiki proovida, et otsustada parim mudel.
Ennustava analüüsi mudeleid saab luua ka arvutis, kus saab kasutada organisatsiooni kollektiivset kogemust, et mõista tarbijate keerukat käitumist ja demograafiat. See on põhiline segu nii krõbistamisest kui ka katsetest ja vigadest. Ennustav analüüs võib olla ühelt poolt väga keeruline ja teiselt poolt väga lihtne, kuid on oluline meeles pidada, et lihtsad mudelid ei pruugi olla võimelised nii keerulisi ennustama.
Kokkuvõtteks võib öelda, et alati on parem, kui bränd investeerib vastastikustesse mudelitesse, mis suudab paremini kliente ja nende käitumist ette näha. Ehkki ennustav analüütika põhineb automaatsetel masinaoskustel, on nende juhtimiseks vajalikud oskused inimlikud ja seetõttu peab iga kaubamärk investeerima nii ennustavasse analüüsi kui ka edukaks ennustamiseks.
Ennustav analüüs vs prognoosimine - kuidas see saab ettevõtteid aidata?
Prognoosimine on meetod, mille abil ettevõtted leiavad välja suundumused, mis ettevõtte aastatel turul domineerivad. Sellel on palju eeliseid mitte ainult uute alustavate ettevõtete jaoks, vaid juba asutatud ja vanade ettevõtete jaoks. Prognoosimist määratletakse kui planeerimisvahendit, mis aitab juhtkonnal ebakindla tulevikuga toime tulla, peamiselt varasemate andmete kasutamise ja turusuundumuste analüüsi abil. Prognoosimisprotsess algab teatud eeldustega, mis põhinevad juhtimiskogemusel, teadmistel ja juhtkonna mõistlikul hinnangul. Seejärel prognoositakse neid hinnanguid selliste meetodite osas nagu Box-Jenkinsi mudelid, Delphi meetod, eksponentsiaalne silumine, liikuvad keskmised, regressioonianalüüs ja trendide prognoosimine. Kuna mis tahes eeldustes sisalduv viga põhjustab ka prognoosimistulemuste sarnast või suurendatud viga, kasutatakse tundlikkuse analüüsi tehnikat, kus ebakindlatele teguritele, mida nimetatakse ka muutujateks, määratakse väärtusvahemik.
Prognoosimise 4 peamist eelist on järgmised
- prognoosimine aitab luua uusi alustavaid ettevõtteid ja edendada uusi kaubamärke: prognoosimine on oluline element, kui tööstuses luuakse uusi kaubamärke. See kehtib eriti siis, kui tööstusharu on täis mitmeid väljakutseid ja eduka kaubamärgi leidmisel on palju takistusi. Prognoosimine võib aidata ettevõtjatel leida parim viis nendest väljakutsetest ülesaamiseks ja seeläbi eduka ettevõtte loomiseks. Prognoosimise kaudu saavad kaubamärgid mõista, kuidas neid turul tajutakse ja kas nende tooted suudavad vastata sihtrühma ootustele ja nõudmistele. Lühidalt, hea ja tugev prognoosimine võib aidata alustavatel ettevõtetel oma eduvõimalusi suurendada, aidates neil oma turule sisenemist palju paremini kavandada ja strateegiseerida. Samal ajal võib hea prognoosimine aidata uutel kaubamärkidel täita pakkumise ja nõudluse olukorda, suurendades seeläbi nende kaubamärgi tugevust ja lojaalsust.
- Prognoosimine võib aidata kaubamärkidel kasutada oma rahalisi ressursse senisest palju paremini: Finantsprobleemid, eriti uute ja väikeste ettevõtete jaoks, on väga oluline aspekt. Sellepärast on oluline, et sellistes olukordades kasutataks olemasolevaid ressursse õigesti ja tõhusalt. Kuna ükski bränd ei suuda ilma piisava kapitalita ellu jääda, mängib sellises stsenaariumis väga olulist rolli finantsprognoosimine. Aidates ettevõtetel oma ressursse õigesti jaotada, võib finantsprognoosimine olla ettevõtte õige ja tõhusa finantsplaneerimise võti.
- Prognoosimine aitab administratsioonil vastu võtta häid ja edukaid juhtimisotsuseid: iga ettevõte põhineb headel haldusotsustel. Ilma tugeva administratiivse selgroogita muutuvad ettevõtted varem või hiljem täielikult läbikukkumiseks. Mis tahes ettevõtte administratiivne meeskond on sisuliselt otsustusprotsess ja ta vastutab otsuste vastuvõtmise ning tehtud otsuste tegemise eest. Sellepärast on oluline, et haldusosakonna rattad töötaksid jätkuvalt ja just siin mängib prognoosimine väga olulist rolli, kuna see aitab ettevõtetel õigel ajal otsuseid vastu võtta.
- Prognoosimine aitab ettevõtetel süstemaatiliselt planeerida : Planeerimine on mis tahes ettevõtte väga oluline komponent, olgu see siis pikaajaline või lühike. Prognoosimine võib aidata ettevõtetel oma kasvustrateegiat kavandada, pidades samal ajal silmas tarbijate vajadusi, omades samal ajal ka põhjalikku arusaamist turusuundumustest. Teisisõnu, hea ja nõuetekohane kavandamine sõltub ettevõtte üldisest kasvust või mõne ettevõtte osa jaoks täielikult headest prognoosimistehnikatest.
Ennustava analüüsi ja prognoosimise järeldus
Lõppkokkuvõttes on nii ennustav analüüs kui ka prognoosimine kaks tehnikat, mille abil kaubamärgid saavad turutehnikaid õigesti prognoosida ja neist aru saada ning samal ajal ka klientide ootusi täita. Lühidalt öeldes ei ole tänapäeval vaja paremat ennustavat analüüsi ega prognoosimismeetodeid, vaid olemasolevate tehnikate paremat rakendamist.
Soovitatavad artiklid
- Millised on Jenkins vs Bamboo eelised
- Jenkins vs Travis CI: parimad omadused