Dobór metod prognostycznych i wdrożenie

1. Wybór metod

• wypisz istotne kryteria wyboru

• zapytaj wiarygodnych i niezależnych ekspertów o dobór i ocenę metod

• używaj raczej metod ilościowych niż jakościowych (uwaga - ta zasada przeczy intuicji wielu ludzi)

• używaj metod prostych, chyba że doświadczenie wskazuje na konieczność zastosowania metod bardziej złożonych (to redukuje błędy, koszty, wspomaga zrozumienie i poprawia dokładność)

• dostosuj metodę do sytuacji:
  • kryteriów

  • dostępności i typów danych

  • wiedzy

  • spodziewanej wielkości zmian

  • potrzebnej dokładności,
• oceń akceptację i zrozumiałość metody dla użytkowników

• oceń wartość alternatywnych metod prognozowania.

2. Wdrożenie metod

• stosuj jak najprostsze metody (dla wielu jest to sprzeczne z intuicją), ta wskazówka stosuje się do sytuacji, kiedy w prognozie bierze udział wielu ludzi chcących zrozumieć stosowane metody, także gdy istnieje duża niepewność lub mało danych

• bądź konserwatywny w sytuacjach wysokiej niepewności lub niestabilności

• weź poprawki na spodziewane wydarzenia w przyszłości

• zapewnij spójność prognoz w wypadku prognoz wartości powiązanych (np. wielkość produkcji samochodów jest cztery razy mniejsza niż prognoza wykorzystania opon).

3. Wdrożenie metod jakościowych

Ogólna zasada przy korzystaniu z metod jakościowych brzmi: "zadawaj właściwe pytania, właściwym ludziom, we właściwym czasie"

• przetestuj wstępnie pytania, które chcesz użyć na małej próbce respondentów, aby upewnić się, że ludzie rozumieją je właściwie oraz że odpowiedzi odnoszą się do celów badania

• sformułuj pytania w alternatywny sposób, ponieważ forma może mieć silny wpływ na odpowiedzi

• proś o odpowiedzi wielokrotne - np. o tę samą wielkość w liczbach jednostkowych oraz np. w procentach

• dostarczaj ekspertom dane źródłowe, używaj wykresów oraz tabel

• poproś ekspertów o uzasadnienie prognoz na piśmie

• dobieraj zróżnicowanych ekspertów (różniących się wiedzą, doświadczeniem, podejściem do problemu), jest to zasada dobrze znana, ale bardzo często naruszana

• zapewnij reprezentatywność próbki, gdy badasz intencje lub oczekiwania konsumentów, jest to szczególnie ważne, jeśli rynek zawiera zróżnicowane segmenty

• zapewnij wystarczającą liczebność próbki (licząc się z kosztami).

4. Wdrożenie metod ilościowych

• dostosuj metodę do wybranego horyzontu czasowego, prognozy krótkoterminowe powinny bazować na najświeższych danych, długoterminowe na długofalowych trendach

• bardzo ostrożnie używaj objaśnień danych historycznych - jest to słaby sposób na wybór zmiennych lub określenie relacji, niebezpieczeństwa pomyłek znacznie przeważają nad korzyściami z metody. Zamiast objaśniania użyj wiedzy i dokładnej teorii dla wyjaśnienia modelu

• kładź nacisk na najważniejsze dane i informacje, np. dla prognoz krótkoterminowych największe znaczenie mają (zazwyczaj) ostatnie dane, dla prognoz różnych zjawisk może być potrzebna wiedza i doświadczenie, aby określić, które z danych mają najistotniejsze znaczenie

• dokonuj częstego dostosowywania modelu do rzeczywistości - korzystaj z nowych danych,

5. Wdrożenie - metody ilościowe z tendencjami przyczynowymi

Tego typu modele stosujemy, aby zbadać wpływ np. zmiany cen, kampanii marketingowej, zmiany prawa na wielkość sprzedaży. Nowe reguły rynku pojawią się nam w prognozie jako określone, stałe zmiany obrazu.

Zobacz również:

• GenAI jednym z priorytetów inwestycyjnych w firmach
• Szef Intela określa zagrożenie ze strony Arm jako "nieistotne"
• International Data Group powołuje Genevieve Juillard na stanowisko CEO

Modeli tych używamy w następujących warunkach:

• istnieje silna zależność przyczynowo-skutkowa

• jej oszacowanie jest możliwe

• zmienna przyczynowa zmienia się silnie w badanym okresie

• mamy możliwość jej prognozy lub kontroli.

Czwartego warunku nie stosujemy w planowaniu kryzysowym, wtedy tworzymy model: "co będzie, jeśli wystąpi taka wielkość zmiennej"

• polegaj na teorii albo wiedzy branżowej, aby wskazać powiązania przyczynowo-skutkowe, naukowcy i część praktyków stosuje tu często niepotrzebnie narzędzia typu data mining

• użyj teorii lub wiedzy branżowej, aby określić limit wielkości relacji

• przygotuj prognozy co najmniej dla dwóch odmiennych środowisk

• prognozuj wpływ wydarzeń nieoczekiwanych, szczególnie gdy spodziewasz się silnych zmian wskutek wprowadzenia np. nowych procedur, praw.

6. Łączenie metod jakościowych z ilościowymi

Oba typy metod mogą być łączone na wiele sposobów:

• użyj wcześniej ustalonych reguł, aby połączyć jedne wyniki z drugimi, w praktyce analitycy często naruszają tę regułę

• zadecyduj, bazując na własnej wiedzy lub opinii ekspertów, które metody dobierzesz i jaką wagę przypiszesz wynikom poszczególnych metod

• ogranicz subiektywne poprawki rezultatów prognoz.

7. Łączenie prognoz

Łączenie prognoz pozwala użyć większej ilości informacji niż można wykorzystać w pojedynczej prognozie, redukuje ryzyko związane z faktem, że część danych może być niepewna lub tendencyjna, redukuje błędy.

• łącz prognozy otrzymane różniącymi się metodami

• używaj kilku prognoz (lub analityków) - najlepiej co najmniej pięciu (powyżej pięciu koszty przeważają nad korzyściami)

• używaj formalnych procedur łączenia prognoz (przygotuj reguły przed prognozowaniem i nie zmieniaj ich)

• równa waga przypisywana każdemu z wyników jest najlepszym wyjściem w wielu wypadkach

• odrzucaj prognozy najniższą i najwyższą; uśrednij pozostałe

• jeśli nie masz pewności, która z metod jest najlepsza - użyj uśrednienia wyników

• w przypadkach dużej niepewności bardzo wskazane jest użycie metod łączonych ze sobą.