비즈니스 예측이란 무엇입니까? 성공을 위한 예측

수정 구슬 내부를 살펴보고 예측을 시작할 때입니다.

예측은 예측 가능한 이벤트에 대해 신뢰할 수 있는 예측을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

준비하는 것에는 정말 단점이 없습니다! 강력한 예측을 구축하면 잠재적인 문제에 대해 비즈니스를 준비하고 수익성 있는 성장 영역을 식별합니다. 예측이 정확하지 않더라도 최종 예측에 더 가까워지는 데 필요한 모든 데이터와 정보를 갖게 됩니다.

일부 기업은 활용   예측 분석 소프트웨어   정확한 비즈니스 예측을 위해 필요한 데이터를 수집하고 분석합니다. 예측 분석 솔루션은 데이터를 저장하고, 정보를 포괄적인 데이터 세트로 구성하고, 예측 모델을 개발하여 비즈니스 기회를 예측하고, 데이터 세트를 데이터 변경에 맞게 조정하고, 다른 데이터 채널에서 가져오기/내보내기를 허용하는 도구를 제공합니다.

비즈니스 예측 유형

기업은 비즈니스 예측 전략을 사용하여 다양한 유형의 예측을 생성할 수 있습니다. 과거 데이터와 시장 동향은 비즈니스의 많은 측면에 영향을 미치기 때문에 포괄적인 예측은 회사의 거의 모든 요소를 ​​준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 일반 비즈니스 예측 은 비즈니스의 성공에 영향을 미치는 전반적인 시장 동향 및 외부 요인을 예측합니다.
• 회계 예측 은 미래의 비즈니스 비용을 예측합니다.
• 예산 예측 은 미래 프로젝트에 필요한 예산을 할당하거나 잠재적인 문제를 해결하기 위해 예측합니다.   예산 및 예측 소프트웨어   비즈니스 활동의 예산 책정을 예측하려는 경우 필수 도구입니다.
• 재무 예측 은 회사의 금전적 가치를 전체적으로 예측합니다. 대차 대조표 의 현재 자산과 부채를 사용하여 예측을 할 수 있습니다.
• 수요 예측 은 대상 고객 기반의 미래 요구 사항을 예측합니다.
• 공급 예측 은 수요 예측과 함께 작동하여 다가오는 고객 요구를 충족하는 데 필요한 리소스를 할당합니다.
• 판매 예측 은 회사 제안의 예상 성공과 이것이 미래 판매 및 현금 흐름에 어떤 영향을 미칠지 예측합니다.
• 자본 예측 은 회사의 미래 자산과 부채를 예측합니다.

비즈니스 예측 방법

비즈니스 예측 방법에는 양적 및 질적의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 둘 다 고유한 접근 방식을 가지고 있지만 목표와 예측에 사용되는 정보(회사 데이터 및 시장 지식) 면에서 비슷합니다.

정량적 예측

정량적 예측 방법은 과거 데이터에 의존하여 미래의 요구와 추세를 예측합니다. 데이터는 자신의 회사, 시장 활동 또는 둘 다에서 가져온 것일 수 있습니다. 그것은 변화와 행동의 명확한 과정을 보여줄 수 있는 차갑고 딱딱한 숫자에 초점을 맞춥니다. 이 방법은 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 회사에 유용합니다.

네 가지 정량적 예측 방법이 있습니다.

1. 추세 계열 방법: 시계열 분석이라고도 하며 가장 일반적인 예측 방법입니다. 추세 시리즈는 시간 경과에 따른 일반적인 이동을 식별하기 위해 가능한 한 많은 과거 데이터를 수집합니다. 이 방법은 회사에 이미 신뢰할 수 있는 추세를 보여주는 과거 데이터가 많은 경우에 유용합니다.
2. 평균 접근 방식: 이 방법도 반복적인 추세를 기반으로 합니다. 평균 접근 방식은 과거 메트릭의 평균이 미래 이벤트를 예측할 것이라고 가정합니다. 회사는 가장 일반적으로 재고 예측을 위해 평균 접근 방식을 사용합니다.
3. 지표 접근 방식: 이 접근 방식은 일반적인 경제 상황, 특정 목표 시장 및 공급망에 대한 잠재적 영향을 예측하는 데 도움이 되는 다양한 지표 데이터 세트를 따릅니다. 지표의 몇 가지 예로는 국내총생산(GDP), 실업률, 소비자 물가 지수(CPI)의 변화가 있습니다. 적용 가능한 지표를 모니터링함으로써 기업은 이러한 변화가 서로 어떻게 상호 작용하는지 관찰함으로써 이러한 변화가 비즈니스 요구와 수익성에 어떤 영향을 미칠지 쉽게 예측할 수 있습니다. 이 접근 방식은 특정 경제적 요인에 의해 매출이 크게 영향을 받는 회사에 가장 효과적입니다.
4. 계량 경제학 모델링: 이 방법은 회귀 분석을 사용하여 시간이 지남에 따라 회사 데이터의 일관성을 측정하는 수학적 접근 방식을 취합니다. 회귀 분석은 통계 방정식을 사용하여 관심 변수가 어떻게 상호 작용하고 회사에 영향을 미치는지 예측합니다. 이 분석에 사용되는 데이터는 시장 동향, 날씨, GDP 성장, 정치적 변화 등과 같이 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 내부 데이터 세트 또는 외부 요인일 수 있습니다. 계량 경제학 모델링은 미래에 반복되는 시나리오의 가능성을 식별하기 위해 해당 데이터 세트 및 요인의 일관성을 관찰합니다.

정성적 예측

정성적 예측 방법은 회사의 성공에 영향을 미치는 사람들의 의견에 의존합니다. 여기에는 대상 고객 기반과 리더십 팀도 포함됩니다. 이 방법은 정량적 예측을 수행하기에 복잡한 데이터가 충분하지 않은 회사에 유용합니다.

정성적 예측에는 두 가지 접근 방식이 있습니다.

1. 시장 조사: 시장 커뮤니티와 직접 통신을 통해 데이터 포인트를 수집하는 프로세스. 여기에는 대상 시장에서 실시간 피드백과 의견을 수집하기 위해 설문 조사, 설문 조사 및 포커스 그룹을 수행하는 것이 포함됩니다. 시장 조사에서는 경쟁업체가 시장 변동에 어떻게 적응하고 변화하는 수요와 공급에 적응하는지 알아보기 위해 경쟁업체를 살펴봅니다 . 회사는 일반적으로 시장 조사를 활용하여 신제품 출시에 대한 예상 매출을 예측합니다.
2. 델파이 방법: 이 방법은 회사 전문가로부터 예측 데이터를 수집합니다. 회사의 예측 가능한 요구 사항은 전문가 패널에게 제시되고, 전문가 패널은 도출된 통찰력으로 내릴 수 있는 기대치와 비즈니스 결정을 예측하기 위해 협력합니다. 이 방법은 장기 비즈니스 예측을 생성하는 데 사용되며 판매 예측에도 적용할 수 있습니다.

비즈니스 예측의 이점

비즈니스에 대한 효과적인 예측을 하면 몇 가지 이점이 있습니다. 다양한 측면과 성공의 미래에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 귀하의 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 잠재적인 시장 변화에 대한 헤드업과 함께 다가오는 변화 를 예측하십시오. 올바른 예측을 통해 비용이 많이 드는 놀라움이 되기 전에 앞에 놓인 도전에 직면하여 성공하기 위한 결정을 전략화할 수 있습니다.
• 미리 대비하여 예상치 못한 수요의 비용을 줄이십시오 . 비즈니스 예측은   수요 계획 . 수요 예측을 비즈니스 프로세스에 통합할 계획이라면 다가오는 시장 수요에 대비할 수 있고 준비되지 않은 수요 유입과 관련된 추가 비용을 피할 수 있습니다.
• 고객이 원할 때 원하는 것을 제공하여 고객 만족도를 높 입니다. 수요 계획은 귀하에게만 도움이 되는 것은 아닙니다. 올바른 비즈니스 예측을 통해 귀사는 대상 산업에 제품이나 서비스를 제공하고 그들의 기대를 충족할 수 있습니다. 시장에 봉사할 준비가 된 회사는 항상 고객 만족과 충성도를 충족합니다.
• 진행 상황을 추적하여 장단기 목표를 설정 하십시오. 비즈니스 예측 도구는 미래의 회사 목표를 요약하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 예측을 통해 미래의 기대가 현재 현실이 될 때 제안된 목표의 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
• 과거로부터 그것을 분석하여 배우 십시오. 예측을 통해 광범위한 과거 회사 데이터를 수집하고 연구할 수 있습니다. 이 데이터를 면밀히 주시하면 과거에 문제가 발생한 부분을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 새로운 정보를 통해 회사는 향후 유사한 실수를 피하기 위해 필요한 조정을 할 수 있습니다.

비즈니스 예측 과제

비즈니스 예측의 이점은 제공해야 하는 모든 놀라운 이점을 강조하지만 미래를 준비하는 확실한 방법은 아닙니다. 예측을 계획하는 회사는 또한 도전 과제를 염두에 두고 예측이 비즈니스에 대한 단점보다 장점이 더 많은지 확인해야 합니다. 다음은 비즈니스 예측의 몇 가지 주목할만한 과제입니다.

• 항상 예상치 못한 일을 기대할 수는 없습니다. 오래된 데이터는 회사 프로세스에 대한 통찰력을 얻고 실수로부터 배우는 데 도움이 될 수 있지만 역사가 항상 반복되는 것은 아닙니다. 비즈니스 예측은 완벽한 프로세스가 아니며 도움이 되기는 하지만 오래된 회사 데이터만으로는 미래의 추세나 비즈니스 문제를 정확하게 예측하지 못할 수 있습니다. 일어난 일이 다시 일어날 가능성이 높다는 가정 하에 작동합니다. 불행히도 항상 그런 것은 아니며 예측된 이벤트를 준비하기 위한 노력이 결코 결실을 맺지 못할 수도 있습니다.
• 정확한 예측을 하려면 시간이 걸립니다. 예측은 처음부터 시작할 때 긴 과정이 될 수 있습니다. 일부 회사에서는 예측을 시작하고 올바르게 수행할 시간을 할당하는 데 필요한 리소스를 수집하는 것이 어렵다고 생각합니다.
• 과거 데이터는 항상 오래된 것입니다. 다음에 무슨 일이 일어날 지 알 방법이 없습니다. 역사적 정보는 매우 가치가 있지만 영원히 "오래된" 것으로 간주됩니다. 예측은 현재를 기반으로 하지 않으므로 이미 수집한 데이터만큼만 정확합니다.

비즈니스 예측 대 시나리오 계획

비즈니스 예측은 미래를 준비한다는 공통 목표 때문에 시나리오 계획과 혼동되는 경우가 많습니다. 둘 다 과거의 실수로부터 배우고 성공을 이끌어내기 위해 어떤 결정을 내려야 하는지를 반영하는 데 의존합니다. 그러나 사업예측과 시나리오 기획은 준비과정에서 차이가 있다.

비즈니스 예측 은 당면한 문제에 초점을 맞추고 과거 데이터를 사용하여 다음에 일어날 수 있는 일을 예측합니다. 강조한다   예측 분석   그리고 기존의 불확실성을 제거할 필요성. 문제는 회사 전체의 실제 성과만큼 광범위할 수도 있고 과거 시장 동향을 기반으로 미래에 단일 제품이 어떻게 판매될 수 있는지만큼 구체적일 수도 있습니다.

유형 데이터를 기반으로 하지만 예측은 본질적으로 미래에 대한 추측이며 예측된 문제에 대비하기 위해 미리 가정해야 합니다. 예측은 분석가, 경제학자, 관리자 등을 포함한 많은 부서가 참여하는 종합적인 접근 방식입니다.

시나리오 기획   미래를 준비하는 데 도움이 되는 여러 시나리오를 만듭니다. 이러한 시나리오를 염두에 두고 회사는 원하는 결과를 달성하기 위한 조치 계획을 시작할 수 있습니다. 여기에는 목표 달성을 위한 단계별 전략 및 일정 수립이 포함됩니다.

비즈니스 예측이 과거 정보에 중점을 둔다면 시나리오 플래닝은 과거에서 배운 내용을 바탕으로 과거, 현재, 미래를 고려하여 현재의 역량을 이해하고 미래의 성공을 꿈꾸는 것입니다. 시나리오 계획에서는 팀의 의견이 중요하지만 회사의 주요 의사 결정자가 대부분의 프로세스를 수행합니다.

비즈니스 예측 프로세스

회사가 예측하는 방식은 항상 요구 사항과 리소스에 따라 다르지만 기본 예측 프로세스는 5단계로 요약할 수 있습니다. 이러한 단계에서는 비즈니스 예측이 문제에서 시작하여 솔루션뿐만 아니라 가치 있는 학습으로 끝나는 방법을 간략하게 설명합니다.

1. 해결해야 할 문제 선택

미래를 예측하는 첫 번째 단계는 해결하려는 문제나 대답하려는 질문을 선택하는 것입니다. 이는 청중이 회사에서 개발 중인 신제품에 관심을 가질지 여부를 결정하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 이 단계는 아직 데이터를 포함하지 않기 때문에 당면한 문제를 정의하기 위해 내부 고려 사항과 결정에 의존합니다.

2. 데이터 계획 만들기

예측의 다음 단계는 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 사용 방법을 결정하는 것입니다. 이를 위해서는 광범위한 과거 회사 데이터를 파헤치고 과거 및 현재 시장 동향을 조사해야 할 수 있습니다. 회사에서 신제품을 출시하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 수집된 데이터는 이전 제품의 성능과 대상 시장에서 유사한 경쟁 제품의 현재 성능의 정점이 될 수 있습니다.

3. 예측 기술 선택

필요한 데이터를 수집한 후에는 사용 가능한 리소스 및 예측 유형과 함께 작동하는 비즈니스 예측 기술을 선택할 차례입니다. 모든 예측 모델은 효과적이며 올바른 방향으로 나아가게 하지만 고유하고 포괄적인 예측을 생성하는 데 있어 다른 모델보다 더 유리할 수 있습니다.

예를 들어 광범위한 데이터가 있는 경우 정량적 예측이 해석에 이상적입니다. 정성적 예측은 사용 가능한 하드 데이터가 적고 광범위한 시장 조사에 기꺼이 투자할 의향이 있는 경우 가장 좋습니다.

4. 데이터 분석

공이 굴러가기 시작하면 과거의 패턴을 식별하고 반복 확률을 예측할 수 있습니다. 이 정보는 회사의 의사 결정자가 예측된 시나리오에 대비하기 위해 사전에 수행할 작업을 결정하는 데 도움이 됩니다.

5. 결과 확인

비즈니스 예측의 끝은 간단합니다. 예측한 일이 실제로 일어나는지 확인하기 위해 기다립니다. 이 단계는 예측의 성공뿐만 아니라 전체 프로세스의 효율성을 결정하는 데 특히 중요합니다. 일부 예측을 수행한 후에는 현재 경험을 이러한 예측과 비교하여 잠재적 성장 영역을 식별할 수 있습니다.

의심스러운 경우 "오래된" 데이터를 버리지 마십시오. 한 예측 프로세스의 최종 정보는 다른 예측의 과거 데이터로 사용될 수도 있습니다. 비즈니스 개발 예측의 수명 주기와 같습니다.

비즈니스 예측 예

다양한 유형의 비즈니스 예측과 함께 다양한 잠재적 사용 사례가 있습니다. 회사는 다양한 상황에 대비하기 위해 비즈니스 예측의 여러 요소를 활용하도록 선택할 수 있습니다. 다음은 비즈니스 예측이 가치 있는 실제 사례입니다.

노련한 베테랑

오랫동안 시장에 있었지만 비즈니스 예측을 시도한 적이 없는 회사를 대표한다고 가정해 보겠습니다. 회사 데이터의 오랜 역사 때문에 정량적 비즈니스 예측을 선택합니다. 당신의 목표는 가장 비용 효율적이고 시간 소모가 가장 적은 방법을 사용하여 예측하는 것입니다. 이러한 고려 사항을 통해 추세 시리즈 방법을 선택하여 이전 데이터의 일반적인 추세를 수동으로 식별하고 반복 인스턴스의 가능성을 결정하고 그에 따라 예측할 수 있습니다.

블록 위의 새로운 아이

자신의 브랜드의 스마트폰을 판매하기 위해 시장에 진입한 새로운 회사를 상상해 보십시오. 작업할 과거 회사 데이터가 없기 때문에 비즈니스 예측이 불가능하다고 생각할 수 있습니다. 그러나 질적 비즈니스 예측을 활용할 수 있습니다! 스마트폰 산업은 경쟁이 치열한 산업이기 때문에 시장 조사를 통해 공개된 시장 데이터를 활용할 수 있습니다.

두 세계의 최고를 원하는 사람

한 국가의 실업률이 회사 성과에 큰 영향을 미친다는 사실을 알고 이를 입증할 데이터가 있는 채용 회사에서 일하고 있다고 상상해 보십시오. 성공 가능성에 직접적인 영향을 미치는 명확한 지표가 있으므로 지표 접근 방식을 사용하여 장기적인 예측을 만드는 것이 올바른 선택이 될 것입니다.

그러나 귀사는 전문 지식을 예측 프로세스에 통합하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 추가 메모는 일부 정성적 예측도 사용할 수 있음을 의미합니다. 델파이 방법을 사용하여 전문가의 의견을 수집하고 이를 최종 예측에 반영하도록 선택할 수도 있습니다.

별들은 당신을 위해 무엇을 준비하고 있습니까?

포괄적인 예측을 만드는 것은 로켓 과학이 아닙니다. 비즈니스 예측을 통해 미래를 보는 것은 과거에서 배우는 것만큼 쉽습니다. 당신이 찾은 결과로 무엇을 하느냐가 당신을 차별화할 것입니다.

귀하의 비즈니스에 대한 예측을 시작하시겠습니까? 비즈니스 분석과 이것이 필요한 데이터와 통찰력을 수집하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보십시오.