회사 확장을위한 예측 모델 접근법

회사 확장은 종종 운전 자본의 상당한 투자를 의미하므로 확장이 의미가 있다는 확신이 없으면 위험에 빠지게됩니다. 많은 기업들이 확장 모델이 장점을 보유하고 있는지 판단 할 때 하나의 요소로 예측 모델을 사용합니다. 예측 모델은 영업 및 매출 정보와 같은 비즈니스 데이터를 분석하고 해당 정보를 기반으로 향후 실적을 예측합니다.

예측 모델 유형

기업은 다양한 유형의 예측 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 시계열 모델은 향후 성과를 예측하기위한 기초 자료로 비즈니스의 내역 데이터를 사용합니다. 인과 관계 모델은 두 번째 매장 도입으로 인한 총 수익과 같이 다른 요인에 영향을 미치는 요소가 하나 이상있는 방법을 기반으로 예측을 제공하는 것을 목표로합니다. 직관적 인 모델은 미래의 성과 또는 추세를 정확하게 예측하기 위해 예측하는 사람의 경험에 의존합니다. 이는 비즈니스에서 일반적인 접근 방식입니다. 마지막 접근법은 시계열 또는 인과 관계 분석을 요구하며, 이는 직관에 기초한 조정으로 이어진다.

빌딩 예측 정확도

예측을 확장 결정의 요소로 사용하면 가장 정확한 예측이 필요하다는 것을 의미합니다. 예측 정확도는 부분적으로는 올바른 질문을하는 것에 달려 있습니다. 예를 들어, 서비스 오퍼링을 확장하면 두 번째 매장을 개설하거나 생산 능력을 높이는 것과는 완전히 다른 분석이 필요합니다. 분석하려는 비즈니스의 특정 요소를 파악한 후에는 예측 생성에 가장 적합한 모델을 선택하고 적절한 정보를 수집 할 수 있습니다.

함정

불확실성은 예측 접근법의 주요 함정을 나타냅니다. 잘못된 데이터 및 예기치 않은 경제 변화로 정치 정책이 바뀌는 등 여러 요인이 장기적으로 예측을 부분적으로 또는 완전히 잘못 만들 수 있습니다. 이러한 부정확성의 잠재 성 때문에 비즈니스 소유자는 확장 측면에서 의사 결정 프로세스의 일부로 만 예측을 사용하는 것이 중요합니다. 여러 모델을 사용하여 여러 예측을 작성하면보다 정확한 기대치를 작성할 수 있습니다.

고려 사항

예측 모델은 수학, 직감 또는이 둘의 조합을 사용하여 불확실한 미래에 대해 가장 추측 할 수있는 도구이지만 모든 도구와 마찬가지로 예측 모델에는 한계가 있습니다. 직감은 아무리 잘 알고 있더라도 잘못되었다는 것을 증명할 수 있습니다. 가장 정교한 통계 분석조차도 여전히 수학적 규칙에 구속되어 있으며 과거 논리는 볼 수 없습니다. 비즈니스 소유자의 직관과 결합 된 통계적 예측은 예측 오류를 상쇄하고 확장이 의미있는 보증 수준을 제공합니다.