Miljøprognoser: Metoder, teknikker og andre detaljer

Miljøprognoser: Metoder, teknikker og andre detaljer!

I dagens forretningsverden er raske endringer for hyppige. Det ville være avgjørende for ledere å finne nye måter å overleve i det stadig skiftende forretningsmiljø. De måtte bygge opp et firmas kapasitet for å møte endringene og tilpasse seg endringer.

De måtte finne ut nye måter å skape muligheter for lønnsomhet og vekst. De nye reglene gir også mer press på virksomheten.

For å forberede seg på slike pågående hendelser, må ledere forberede seg på å virkelig forstå fjernkontrollen og de umiddelbare miljøene av forretninger og mekanismer for endringer som påvirker deres industri eller firma. Endringene påvirker ikke bare mindre bedrifter, men også gigantene i ulike bransjer. Det skaper en bevissthet om miljøprognoser.

1. Miljøprognosemetoder:

Alle kan forstå at de økonomiske, teknologiske, politiske og sosiale endringene er en del av organisasjonslivet. Gitt det faktum, de åpenbare spørsmålene, hvordan kan disse endringene prognose?

For å si mildt, er prognoser en vanskeligste prosess. Noen prognoseregler er følgende:

(a) Det er veldig vanskelig å forutse, spesielt fremtiden.

(b) Det øyeblikket du forutsi at du vet at du kommer til å gå galt - du vet bare ikke når og i hvilken retning.

(d) Uavhengig av muligheten for feil, for å lykkes, må organisasjoner prognose deres fremtidige miljø.

Prognosemetoder og nivåer av raffinement varierer sterkt. Metodene som brukes kan variere fra utdannede gjetninger til dataprojeksjoner ved hjelp av sofistikerte statistiske analyser. Flere faktorer bestemmer de mest hensiktsmessige metoder for prognoser, inkludert arten av ønsket prognose, tilgjengelig kompetanse og tilgjengelige økonomiske ressurser.

Alle prognoseteknikker kan klassifiseres som enten kvalitative eller kvantitative. Kvalitative teknikker bygger hovedsakelig på meninger og vurderinger. Kvantitative teknikker er først og fremst basert på analyse av data og bruk av statistiske teknikker. Flere kvalitative og kvantitative teknikker er tilgjengelige for virksomheten.

2. Kvalitative prognostiseringsteknikker:

en. Salgskraft kompositt:

Under salgsstyrken komposittmetoden bestemmes en prognose av salget ved å kombinere salgsprognosene fra erfarne selgere. Fordi selgere er i konstant kontakt med kunder, er de ofte i stand til å prognostisere salg nøyaktig.

Fordelene med denne metoden er relativt lave kostnader og enkelhet. Den største ulempen er at salgspersonalet ikke alltid er upartisk, spesielt hvis deres salgskvoter er basert på salgsprognoser.

b. Kundeevaluering:

Denne metoden ligner salgsstyrken kompositt bortsett fra at den går til kunder for estimater av hva kundene forventer å kjøpe. Individuelle kundestimater blir deretter samlet for å oppnå en total prognose.

Denne metoden fungerer best når et lite antall kunder utgjør en stor prosentandel av totalt salg. Ulempene er at kunden kanskje ikke er interessert nok til å gjøre en god jobb, og at metoden ikke har noen bestemmelser for å inkludere nye kunder.

c. Executive Opinion:

Med denne metoden samles flere ledere sammen og utarbeider en prognose basert på deres sammenslåtte meninger. Fordelene ved denne metoden er enkelhet og lav pris. Den største ulempen er at prognosen ikke nødvendigvis er basert på fakta.

d. Delphi Teknikk:

Delphi-teknikken er en metode for å utvikle en konsensus av ekspertuttalelse. Under denne metoden velges et panel av eksperter for å studere et bestemt spørsmål. Panelmedlemmene møtes ikke som en gruppe og kan ikke engang kjenne hverandres identitet. Panelmedlemmer blir deretter bedt om (vanligvis ved sendt spørreskjema) for å gi sine meninger om visse fremtidige hendelser eller prognoser.

Etter at den første runden av meninger er samlet, oppsummerer koordinatoren meningene og sender denne informasjonen til panelmedlemmene. Basert på denne informasjonen, reflekterer panelmedlemmene sine tidligere svar og foretar en ny prognose.

Denne samme prosedyren fortsetter inntil en konsensus er nådd eller til svarene ikke endres merkbart. Delphi-teknikken er relativt billig og moderat kompleks.

e. Foregående undersøkelser:

I denne metoden brukes mailede spørreskjemaer, telefonintervjuer eller personlige intervjuer til å forutsi kundens intensjoner. Forundersøkelse er en form for prøvetaking, ved at de undersøkte er ment å representere noen større befolkning.

Potensielle ulempene ved denne metoden er at oppgitte intensjoner ikke nødvendigvis utføres, og at prøven undersøkt ikke representerer befolkningen. Denne metoden er vanligvis ledsaget av medium kostnader og ikke mye kompleksitet.

3. Kvantitative prognostiseringsteknikker:

en. Tidsserieanalyse:

Denne teknikken prognostiserer fremtidig etterspørsel basert på hva som har skjedd i fortiden. Den grunnleggende ideen om tidsserieanalyse er å passe en trendlinje til tidligere data og deretter å ekstrapolere denne trendlinjen inn i fremtiden.

Sofistikerte matematiske prosedyrer brukes til å utlede denne trendlinjen og å identifisere og sesongmessige eller konjunktursvingninger. Vanligvis brukes et dataprogram til å utføre beregningene som kreves av en tidsserieanalyse.

En fordel med denne teknikken er at den er basert på noe annet enn mening. Denne metoden fungerer best når en betydelig mengde historiske data er tilgjengelig og når miljøstyrken er relativt stabil. Ulempen er at fremtiden ikke kan være som fortiden.

b. Regresjonsmodellering:

Regresjonsmodellering er en matematisk prognose-teknikk der en ligning med en eller flere inngangsvariabler er avledet for å forutsi en annen variabel. Den variable som forutsies, kalles den avhengige variabelen. Inngangsvariablene som brukes til å forutsi den avhengige variabelen kalles uavhengige variabler.

Den generelle ideen om regresjonsmodellering bestemmer ikke hvordan endringer i de uavhengige variablene påvirker den avhengige variabelen. Når det matematiske forholdet mellom de uavhengige variablene og den avhengige variabelen er bestemt, kan fremtidige verdier for den avhengige variabelen prognostiseres basert på kjente eller forventede verdier av de uavhengige variablene.

De matematiske beregningene som kreves for å utlede ligningen, er ekstremt komplekse og krever nesten alltid bruk av en datamaskin. Regresjonsmodellering er relativt kompleks og kostbar.

c. Økonometrisk modellering:

Økonometrisk modellering er en av de mest sofistikerte metodene for prognoser. Generelt prøver økonometriske modeller å matematisk modellere en hel økonomi. De fleste økonometriske modellene er basert på en rekke regresjonsligninger som forsøker å beskrive relasjonene mellom de ulike sektorene av økonomien.

Svært få organisasjoner er i stand til å utvikle egne økonometriske modeller. De organisasjonene som bruker økonometriske modeller, ansetter vanligvis tjenester fra konsulentgrupper eller selskaper som spesialiserer seg på økonometrisk modellering. Denne metoden er veldig dyr og kompleks og brukes derfor først og fremst av svært store organisasjoner.

4. Miljøskanning:

Vi drar nå til å diskutere metodeteknikker som brukes av organisasjonene for å overvåke deres relevante miljø og samle data for å utlede informasjon om muligheter og trusler som påvirker deres virksomhet. Prosessen som organisasjoner overvåker deres relevante miljø for å identifisere muligheter og trusler som påvirker virksomheten, kalles miljøskanning.