질적 예측의 단점

중소기업 고객이 상품을 구매할 준비가되면 가능한 한 빨리 상품을 구매하려는 것이 일반적입니다. 한 비즈니스에 재고가있는 제품이 없으면 고객이 다른 곳에서 볼 수 있습니다. 판매 또는 고객이 다른 비즈니스에 손실되는 것을 방지하려면 회사에서 비즈니스에 원하는 제품이 있는지 확인해야합니다. 질적 인 판매 예측과 재고 계획이 정확한 회사는 시장 수요와 적절한 재고 수준을 추측하려는 시도보다 더 성공적 일 것입니다. 그러나 질적 예측은 주관적인 입력에 의존하기 때문에 문제가없는 것은 아닙니다.

예기치 않은 사건

중소기업 관리자는 질적 예측 기술을 사용하여 비즈니스 계획의 불확실성을 줄입니다. 각 기법은 고유하지만 예측 정확도에 영향을주는 특정 기능을 공유합니다. 예를 들어, 모든 질적 예측은 과거에 존재했던 특정 시장 특성이 미래에 존재할 것으로 가정합니다. 유감스럽게도 각 영업 기간 동안 날씨 이벤트, 세금 코드 변경 및 경쟁사 제품 및 서비스 변경과 같은 예기치 않은 사건으로 인해 시장에 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 각 이벤트는 수요 예측 및 예측 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 이유로 예측 기간이 길수록 예측 정확도가 떨어집니다.

잘못된 전문가 의견

회사의 계획 기간은 알려지지 않은 것으로 흐려집니다. 정치적 및 경제적 불확실성이있는 경우, 현재의 데이터가 이용 가능하지 않을 수도 있지만, 과거의 데이터는 쓸모 없을 수 있습니다. 이러한 경우 예측을 개발할 때 중소기업은 회사 리더, 업계 전문가 또는 시장 조사의 의견에 의존 할 수 있습니다. 불행히도, 보기가 우세한 한 사람의 의견이 잘못된 경우 예측이 잘못되었습니다. 또한 가장 최근의 운영 결과는 지나치게 비관적이거나 낙관적 인 예측을하는 개인에게 지나치게 영향을 줄 수 있습니다.

예측 자 바이어스

회사는 질적 예측 기술을 사용하여 개인적인 의견과 같은 "부드러운 정보"를 사용하여 고객 수요를 근사하려고합니다. 이를 통해 회사는 이전 시장 상황을 고려하면서 이전 수요 패턴을 분석합니다. 유감스럽게도 예측의 기초가되는 데이터에서 예측 자의 개인 편향을 제거하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, 낙천적 인 경향이있는 영업 사원은 지나치게 낙관적 인 예측을 개발할 가능성이 높습니다.

부정확 한 예측

불확실성은 중소기업 소유자 또는 관리자의 계획 프로세스를 복잡하게 만듭니다. 정 성적 예측을 통해 관리자는이 불확실성의 일부를 줄여 상당히 정확하지만 여전히 정확하지 않은 계획을 개발할 수 있습니다. 예측을 작성하는 비즈니스 리더는 경험이 풍부하고 판단력과 예측력이 뛰어납니다. 그러나 질적 예측 대 정량적 예측의 개발에서 정밀도가 부족하여 매번 정확한 예측을 산출하는 정성적인 기술이 하나도 없다.