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売上予測は、売上データを蓄積する企業が使用するビジネスツールです。このプロセスでは、企業は過去の売上情報を使用し、将来の売上にどれだけ期待できるかを予測するためにさまざまな方法を適用します。予測では、トラフィックを販売時点まで誘導するために使用されてきたマーケティング戦略など、その他の要素も考慮されます。予測手法には、定量的および定性的という2つの主な形式があります。
定量法 - はじめに
定量法は、時系列法と説明法の2つの基本的なカテゴリに分類されます。時系列法はデータに関連する履歴パターンのみに基づいて予測を行い、説明法は他の要因を追加します。 「正しいか間違った」予測方法はありません、しかし多くの起業家は説明方法を好む、なぜならそれは単なる売上高数よりも考慮に入れるからである。
定量的方法 - 説明要因
説明的な方法ではさまざまな要因を考慮に入れることができるので、ビジネスマンは信頼できる予測を立てることができます。たとえば、夏の日の楽しい公園での頻度は天気によって変動します。晴れた日には、正確に予測するために前の晴れた日の過去の情報を使うことができます。一方、雨の日は別の雨の日の履歴データと比較できます。
定性的手法 - 概要
定性的手法は将来に焦点を当てており、過去のデータを使って予測することはしません。たとえば、定性的な方法では、進行中のプロモーションなどの要素が考慮されます。たとえば起業家は、彼が割引クーポンを配布している場合は、広告を何もしていない場合よりも、より多くの売上を予測します。これは探索的方法とも呼ばれますが、定性的カテゴリに分類されます。
予測問題 - テンプレート
起業家はしばしば、何かが彼らの「予測」とうまくいかないときに不平を言います。たとえば、1日あたり500の売上を予測したが、200の売上しか得られませんでした。 「予測」モデルは完全ではありませんが、全体としては正確であるはずです。たぶん2010年7月4日にあなたは500ユニットの製品を売ったが、2011年には200ユニットしか売れなかった。何が悪かったのか？たぶんそれは、2010年7月4日が週末に落ちたのに対し、2011年は水曜日に落ちたためです。