什麼是業務預測？

業務預測涉及對某些業務指標做出明智的猜測，無論它們是否反映了業務的具體情況，例如銷售增長，還是對整個經濟的預測。財務和運營決策是根據經濟狀況和未來前景制定的，儘管存在不確定性。

瞭解業務預測

公司利用預測來幫助他們制定業務戰略。收集並分析過去的數據，以便發現模式。如今，大數據和人工智能已經改變了商業預測方法。進行業務預測有多種不同的方法。所有方法都屬於兩種總體方法之一：定性和定量。

雖然業務預測在實際層面上可能存在很大差異，但在概念層面上，大多數預測都遵循相同的過程：

1. 選擇問題或數據點。這可能類似於“人們會購買高端咖啡機嗎？”或者“明年三月我們的銷售額是多少？”
2. 選擇理論變量和理想數據集。預測者在此確定需要考慮的相關變量並決定如何收集數據。
3. 假設時間。爲了減少預測所需的時間和數據，預測者做出了一些明確的假設來簡化過程。
4. 選擇一個模型。預測者選擇適合數據集、所選變量和假設的模型。
5. 分析。使用該模型對數據進行分析，並根據分析做出預測。
6. 確認。將預測與實際發生的情況進行比較，以發現問題、調整一些變量，或者在極少數情況下預測準確，從而自我肯定。

一旦分析得到驗證，就必須將其壓縮成適當的格式，以便輕鬆地將結果傳達給利益相關者或決策者。數據可視化和演示技巧在這裏很有幫助。

業務預測的類型

業務預測中使用的模型有兩種主要類型：定性模型和定量模型。

定性模型

定性模型通常在預測範圍有限的短期預測方面取得了成功。定性預測可以被認爲是專家驅動的，因爲它們依賴於市場專家或整個市場來權衡知情共識。

定性模型可用於預測公司、產品和服務的短期成功，但由於依賴於可衡量數據的觀點，因此具有侷限性。定性模型包括：

1. 市場研究：對特定產品或服務進行大量民意調查，以預測該產品或服務推出後有多少人會購買或使用。
2. 德爾菲法：詢問現場專家的一般意見，然後將其彙編成預測。

定量模型

定量模型忽視了專家因素，並試圖從分析中消除人爲因素。這些方法只關注數據，避免了數字背後的人的反覆無常。這些方法還試圖預測銷售、國內生產總值、房價等變量的長期情況（以月或年爲單位）。定量模型包括：

1. 指標法：指標法取決於某些指標之間的關係，例如GDP和失業率隨着時間的推移保持相對不變。通過跟蹤關係，然後跟蹤領先指標，您可以使用領先指標數據來估計滯後指標的表現。
2. 計量經濟建模：這是指標方法的數學上更嚴格的版本。計量經濟學模型不是假設關係保持不變，而是測試數據集隨時間的內部一致性以及數據集之間關係的重要性或強度。應用計量經濟學建模來創建自定義指標，以實現更有針對性的方法。然而，計量經濟學模型更常用於學術領域來評估經濟政策。
3. 時間序列方法：時間序列使用過去的數據來預測未來的事件。時間序列方法之間的差異在於細節，例如，給予更新的數據更大的權重或折扣某些異常點。通過跟蹤過去發生的事情，預測者希望至少能夠比平均水平更好地預測未來。這是最常見的業務預測類型之一，因爲它成本低廉，並且不比其他方法更好或更差。
   

對預測的批評

預測可能是危險的。預測成爲公司和政府關注的焦點，通過將短期到長期的未來呈現爲預先確定的方式，在精神上限制了他們的行動範圍。此外，由於無法納入模型的隨機元素，預測很容易崩潰，或者從一開始就完全錯誤。

但業務預測對企業至關重要，因爲它使企業能夠規劃生產、融資和其他策略。然而，依賴預測存在三個問題：

1. 數據總是會變舊。歷史數據是我們必須繼續下去的全部，並不能保證過去的情況將來也會持續下去。
2. 不可能考慮獨特的或意外的事件或外部因素。假設是危險的，例如銀行在次貸危機之前對借款人進行了適當篩選的假設。隨着我們對預測的依賴增加，黑天鵝事件變得更加常見。
3. 預測無法整合其自身的影響。通過準確或不準確的預測，企業的行爲會受到無法作爲變量包含的因素的影響。這是一個概念結。在最壞的情況下，管理層會成爲歷史數據和趨勢的奴隸，而不是擔心企業現在在做什麼。

拋開負面因素不談，商業預測將繼續存在。如果使用得當，預測可以讓企業提前規劃自己的需求，從而提高在市場中保持競爭力的機會。這是所有投資者都能欣賞的商業預測功能之一。

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