unvoyagepourlaplanete.com

Dự báo xu hướng là một cách phức tạp nhưng hữu ích để xem xét doanh số bán hàng trong quá khứ hoặc tăng trưởng thị trường, xác định các xu hướng có thể có từ dữ liệu đó và sử dụng thông tin để ngoại suy những gì có thể xảy ra trong tương lai. Các chuyên gia tiếp thị thường sử dụng dự báo xu hướng để giúp xác định khả năng tăng trưởng doanh số bán hàng trong tương lai. Nhiều lĩnh vực của doanh nghiệp có thể sử dụng dự báo và việc xem xét khái niệm vì nó liên quan đến bán hàng có thể giúp bạn hiểu về chiến lược này.

tiền boa

Dự báo xu hướng là hành động định hình bức tranh về tương lai có thể như thế nào đối với doanh nghiệp, dựa trên những gì đã diễn ra trong quá khứ.

Chuỗi thời gian và xu hướng

Dự báo xu hướng là dự báo định lượng, có nghĩa là dự báo dựa trên những con số cụ thể, hữu hình từ quá khứ. Nó sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, là dữ liệu mà giá trị số được biết đến qua các thời điểm khác nhau. Thông thường, dữ liệu số này được vẽ trên biểu đồ, với trục x nằm ngang được sử dụng để vẽ biểu đồ thời gian, chẳng hạn như năm và dữ liệu y được sử dụng để vẽ biểu đồ thông tin bạn đang cố gắng dự đoán, chẳng hạn như số tiền bán hàng hoặc số người. Có một số loại mẫu khác nhau có xu hướng xuất hiện trên biểu đồ chuỗi thời gian.

Các mẫu không đổi trong dữ liệu

Ví dụ, khi nhìn vào các con số bán hàng, một xu hướng không đổi được nhìn thấy khi không có sự tăng hoặc giảm thuần trong doanh số bán hàng theo thời gian. Doanh số có thể tăng hoặc giảm vào những ngày cụ thể, nhưng mức trung bình chung vẫn giữ nguyên. Tuy nhiên, ngay cả khi kết quả trung bình là như nhau trong vòng một năm, vẫn có thể có những thay đổi theo mùa. Ví dụ: mức bán hàng có thể luôn cao hơn vào mùa hè và thấp hơn vào mùa đông, mặc dù mức trung bình là như nhau trong cả năm.

Mẫu tuyến tính trong dữ liệu

Mô hình tuyến tính là sự giảm hoặc tăng số lượng đều đặn theo thời gian. Trên biểu đồ, nó xuất hiện dưới dạng một đường thẳng có góc chéo lên hoặc xuống. Ví dụ: nếu ai đó xem xét doanh số bán VCR, họ có thể thấy một đường chéo nghiêng xuống, cho thấy rằng doanh số bán VCR đang giảm dần theo thời gian.

Hiểu các mẫu theo cấp số nhân

Mô hình cấp số nhân đơn giản hơn so với âm thanh của nó. Thay vì tăng chậm, ổn định theo thời gian, mô hình hàm mũ cho biết rằng dữ liệu đang tăng với tốc độ ngày càng tăng theo thời gian. Thay vì một đường thẳng hướng lên trên theo đường chéo, loại biểu đồ này cho thấy một đường cong mà điểm cuối cùng trong những năm sau cao hơn năm đầu tiên, nếu tỷ lệ đang tăng lên. Xu hướng bán hàng theo cấp số nhân có thể chỉ ra rằng doanh số bán hàng rất chậm trong những năm đầu, nhưng sản phẩm ngày càng trở nên phổ biến mỗi năm khi nhiều người quan tâm đến việc mua nó hơn.

Nhiều mẫu phức tạp hơn

Dự báo xu hướng cũng có thể xử lý các mẫu phức tạp hơn nhiều so với đồ thị không đổi, tuyến tính và hàm mũ. Ví dụ, một xu hướng giảm giá có thể cho thấy doanh số bán hàng tăng lên tổng thể trong một số năm và sau đó dừng lại đột ngột. Xu hướng đa thức có thể cho thấy sự gia tăng dần dần, sau đó doanh số bán hàng đình trệ theo thời gian, kéo theo đó là doanh số bán hàng giảm.

Dự báo bằng cách sử dụng các mẫu

Xem xét dữ liệu trong một số năm và tìm các mẫu, bạn có thể sử dụng thông tin này để dự đoán các mẫu trong tương lai. Một xu hướng có nghĩa là cùng một chuỗi các sự kiện diễn ra lặp đi lặp lại. Ví dụ: nếu có xu hướng bán hàng không đổi mỗi năm với sự giảm doanh số bán hàng vào mùa đông nhưng được bù đắp bằng sự gia tăng vào mùa hè, một người có thể sử dụng mô hình này để dự đoán rằng doanh số bán hàng sẽ tiếp tục thấp vào mùa đông. Để thực hiện, một người quản lý cửa hàng có thể cung cấp các sản phẩm bổ sung vào mùa đông để giúp bảo vệ chống lại sự sụt giảm doanh số dự kiến.

Tuy nhiên, dự báo không được thực hiện nhanh chóng bằng cách chỉ nhìn vào biểu đồ. Các nhà dự báo có thể chuyển các mẫu của biểu đồ thành một công thức để dự đoán chính xác điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Họ thường sử dụng phần mềm bảng tính có tích hợp các công cụ dự báo xu hướng.

Dự báo xu hướng một cách thận trọng

Dự báo xu hướng là khoa học, nhưng nó cũng không chắc chắn. Dự báo được áp dụng trong tương lai càng lâu thì kết quả càng trở nên không chắc chắn. Các sự kiện không mong muốn có thể xảy ra sẽ phá vỡ một mô hình ổn định, chẳng hạn như sự suy thoái của thị trường chứng khoán làm thay đổi hành vi của người tiêu dùng và thay đổi đáng kể trong việc tiếp cận của người dùng với một số công nghệ nhất định. Một mẫu hình càng phức tạp thì dự báo xu hướng càng không chắc chắn.