Analiza predviđanja i predviđanja - Iako je gotovo nemoguće predvidjeti budućnost, razumijevanje načina na koji će se tržište razvijati i oblikovanja potrošačkih trendova izuzetno je važno za marke i tvrtke u svim sektorima. To je zato što su potrošači sastavni dio priče o uspjehu i rastu bilo koje marke. To je zato što su marke i potrošači sastavni dio tržišnog ekosustava. Dakle, da bismo razumjeli ovaj ekosustav, važno je provesti dubinsku analizu tržišta. Ova prediktivna analiza olakšat će vam razumijevanje ciljne publike s jedne strane i poboljšati i poboljšati povezanost s markom s druge strane. Zajedno, ova prediktivna analiza i predviđanja pomoći će tvrtkama da rastu na profitabilan način.
Ovaj članak o prediktivnoj analizi nasuprot predviđanju strukturiran je na sljedeći način:
- Prediktivna analiza nasuprot prognoziranju infografike
- Što je prediktivna analiza i kako funkcionira prediktivna analiza?
- Prediktivna analiza vs predviđanje - kako to može pomoći tvrtkama?
- 4 glavne prednosti predviđanja su sljedeće
- Zaključak prediktivne analize prema prognoziranju
Prediktivna analiza nasuprot prognoziranju infografike
Pa što je točno analiza tržišta? Analiza podataka o tržištu je tehnika u kojoj brandovi koriste sve dostupne informacije o tržištu, a zatim kreiraju strategiju koja će im zauzvrat pomoći, iskoristiti mogućnosti koje postoje. Pravilno razumijevajući trenutne i buduće trendove na tržištu, robne marke mogu odabrati pravu strategiju za napredovanje na tržištu i ostvarivanje visokih profita. Analiza tržišta je vrlo aspekt poslovanja, jer pokazuje omjer uspjeha bilo koje tvrtke i na učinkovit način ocrtava budući rast tvrtke. Ukratko, izvješća o analizi tržišta pomažu marki da dokumentira relevantne i važne informacije koje mogu poslužiti od važnosti lansiranja novog proizvoda / usluge ili koliko će biti učinkovita reklamna kampanja u budućnosti.
Ako se provodi na odgovarajući način, analiza tržišta može pomoći markama da odgovore na sljedeća pitanja sveobuhvatno:
- Tko je naša ciljna publika?
- Koje su njihove potrebe i osnovna očekivanja?
- Kako mogu svoje proizvode / usluge plasirati na način da se ističu na tržištu?
- Tko su mi konkurenti i koji je njihov USP?
- Kako se moje reklamne kampanje kreću u industriji? Koliki je opseg poboljšanja?
- Kako doći do sljedeće faze razvoja?
- Kako možemo bolje iskoristiti svoje resurse?
- Treba li mijenjati prioritete i ciljeve svog branda?
Dobro provedena i istražena analiza tržišta može pomoći marki odgovoriti na sva ova pitanja na važan način. Kad je odgovor na ta pitanja poznat, marki postaje lakše pronaći put na kojem će provesti promjene koje su dobre za cjelokupni rast i razvoj branda.
Nakon razumijevanja važnosti analize tržišta, pogledajmo tri faze koje je potrebno provesti da bi se ta analiza stvorila. Za stvaranje dobre analize važno je na zamršen način pogledati podatke o tvrtki. Razumijevanjem prošlosti, sadašnjosti i budućnosti mogu se stvoriti dobre i sveobuhvatne analize.
- Razumijevanje izvješća prošlosti: Pomoću analize prošlosti, brandovi mogu razumjeti koje su kampanje bile uspješnije za dosezanje njihove ciljne publike. To će također pomoći brandovima da razumiju prepreke i izazove s kojima se susreću tijekom provođenja svojih kampanja i na taj način osigurati uspješnu i produktivnu provedbu budućih kampanja.
- Analiza trenutne tržišne situacije: Vrlo je važno da kompanije razumiju tržište i ekonomiju u kojoj djeluju. To je zato što će razumijevanje tržišta pomoći tvrtkama da se ne samo povežu sa svojom ciljanom publikom, već također pokrenu proizvode i usluge koje traži postojeće tržište. To će zauzvrat pomoći kompanijama da povećaju svoje resurse, kako materijalne tako i nematerijalne.
- Uspješno predvidite budućnost : Analiza tržišta može pomoći tvrtkama da prognoziraju buduće trendove i kreiraju planove koji se mogu pokrenuti što rezultira maksimalnom prednošću, čak i nad konkurentima. Stvaranjem stalnih i moćnih veza s kupcima i osiguravanjem visokog povrata ulaganja, marke mogu ostvariti bolje rezultate u budućnosti.
Prediktivna analiza vs predviđanje dvije su metode koje mogu pomoći tvrtkama u stvaranju učinkovitih planova analize tržišta. To je zato što kroz ove dvije prediktivne analize i tehnike predviđanja brendovi mogu razumjeti svoje kupce s jedne strane i s druge strane osigurati bolje proizvode i usluge.
Što je prediktivna analiza i kako funkcionira prediktivna analiza?
Prediktivna analiza je tehnika koja koristi statistiku da bi predvidjela buduće rezultate. Prediktivna analiza može se primijeniti i na događaje koji su se već dogodili. Na primjer, prediktivna analiza može se koristiti za otkrivanje incidenata koji su doveli do zločina i identificiranje zločinaca koji stoje iza njih.
Model koji se koristi temelji se na teoriji otkrivanja ovisi o omjeru učestalosti mogućeg iznosa nakon davanja određene količine podataka, poput vjerojatnosti da je pošta neželjena pošta u usporedbi s važnom poštom.
Klasifikatori se mogu koristiti u modelima za pronalaženje pripadaju li podaci nekom skupu ili rečenici. Recimo, na primjer, u slučaju e-pošte, bilo da je pošta neželjena ili normalna. Zbog svojih sličnih područja učenja prediktivna analiza gotovo je slična strojnom učenju. Zbog toga se prediktivno modeliranje primjenjuje u komercijalnom okruženju i naziva se prediktivnom analizom.
Prediktivna analitika stoga može pomoći u optimiziranju marketinških kampanja, ali teško je vidjeti njihove koristi izvan okvira. Zbog toga je prediktivna analiza blizu nemoguće primijeniti tehnike prediktivne analize uz dobro i sveobuhvatno razumijevanje industrije. To je razlog zašto je najbolji način da se koristi prediktivna analiza naučiti osnove industrije.
- Predigori mogu markama pomoći na sveobuhvatan način ocjene svojih kupaca: Središnji građevni blok svake prediktivne analitičke metode je prediktor. Primjerice, gostovanje je prediktor koji se temelji na vremenskom intervalu od kada je navedeni potrošač kupio proizvod / uslugu marke. Što je potrošač noviji, to je veća vrijednost njegove posjećenosti. Pouzdan prediktor reakcija kampanje, potrošači s većom popunjenošću imat će veće izglede za povratni poziv. To znači da ako je kupac nedavno kupio vaš proizvod / uslugu, tada imaju veće šanse da vam daju konstruktivne povratne informacije. Ukratko, za svaki pojedini cilj predviđanja postojat će više prediktora pomoću kojih se može rangirati baza podataka o kupcu. Na primjer, putem prediktora, brandovi mogu proučavati internetsko ponašanje svojih kupaca. Oni koji manje vremena provode na mreži nisu zainteresirani za produženje svoje pretplate na mreži. Ciljajući kupce koji su češće online, robne marke mogu na učinkovit način maksimalno povećati svoje resurse.
- Kombinacija prediktora može rezultirati pametnijom ocjenom: Marke mogu stvoriti model spajanjem više prediktora. Stvaranje modela glavna je ideja prediktivne analize. Jedan od načina na koji se mogu kombinirati dva prediktora je jednostavno dodavanjem istih. Dakle, ako i interes i vrijeme provedeno na mreži mogu utjecati na šanse za odgovaranje na mail, tada se može stvoriti dobar prediktor dodavanjem vremena provedenog na mreži i kamate. Takva shema koja je stvorena spajanjem dva prediktora, nakon toga je poznata kao model, au gornjem slučaju je linearni model. Zato se prediktivna analiza ponekad naziva prediktivnim modeliranjem. Istodobno, važno je zapamtiti da, kako bi razumjeli složenu prirodu tržišta, prediktivni modeli neće biti jednostavni, već stvarno bogati i složeni, a prije svega uključuju puno prediktora.
Još jedan aspekt koji treba imati na umu jest da, budući da na tržištu postoji toliko mnogo mogućnosti predviđanja, postaje teško odabrati ispravnu. S višestrukim formulama i složenošću industrije, marki je gotovo nemoguće isprobati ih sve kako bi odlučili najbolji model.
Modeli prediktivne analize mogu se stvoriti i na računalu, gdje se može koristiti kolektivno iskustvo organizacije razumijevajući složeno ponašanje potrošača i demografiju. To je u osnovi mješavina drobljenja, kao i pokušaja i pogreške. Prediktivna analiza s jedne strane može biti vrlo složena, a s druge vrlo jednostavna, no važno je imati na umu da jednostavne modele možda neće biti moguće predvidjeti kao i složene.
Zaključno, uvijek je bolje da marka investira u međusobne modele koji bolje mogu predvidjeti kupce i njihovo ponašanje. Dakle, iako se prediktivna analitika temelji na vještinama automatskih strojeva, vještine potrebne za njihovo upravljanje su ljudske i stoga svaka marka mora ulagati u obje prediktivne analize i u uspješno predviđanje.
Prediktivna analiza vs predviđanje - kako to može pomoći tvrtkama?
Predviđanje je metoda kojom tvrtke otkrivaju trendove koji će dominirati na tržištu u godinama tvrtke. Ima brojne prednosti ne samo za nove startapove, već i za etablirane i stare tvrtke. Prognoza je definirana kao alat za planiranje koji može pomoći rukovodstvu da se nosi s neizvjesnom budućnošću, uglavnom korištenjem prošlih podataka i analizom tržišnih kretanja. Proces predviđanja započinje s određenim pretpostavkama koje se temelje na iskustvu menadžmenta, znanju i probirljivom mišljenju menadžerskog tima. Te se procjene zatim projiciraju na tehnikama poput Box-Jenkinsovih modela, Delphi metode, eksponencijalnog zaglađivanja, pomičnih prosjeka, regresijske analize i projekcije trenda. Budući da će svaka pogreška u pretpostavkama rezultirati sličnom ili povećanom pogreškom u prognoziranju rezultata, koristi se tehnika analize osjetljivosti tamo gdje je raspon vrijednosti dodijeljen neizvjesnim faktorima, koji se nazivaju i varijablama.
4 glavne prednosti predviđanja su sljedeće
- predviđanje pomaže u uspostavljanju novih startupa i promociji novih brandova: predviđanje je važan element kada se postavljaju novi brandovi u industriji. To je posebno istinito kada je industrija ispunjena s više izazova i postoje mnoge prepreke na putu kroz pronalazak uspješnog branda. Predviđanje može pomoći poduzetnicima da pronađu najbolji način za prevazilaženje tih izazova i tako osnuju uspješnu tvrtku. Kroz predviđanje marki može se razumjeti kako će ih se percipirati na tržištu i imaju li njihovi proizvodi mogućnost ispunjavanja očekivanja i zahtjeva ciljne publike. Ukratko, dobra i snažna predviđanja mogu pomoći startup tvrtkama da povećaju svoje šanse za uspjeh pomažući im da planiraju i strateški uđu na mnogo bolji način. U isto vrijeme, dobro predviđanje može pomoći novim brandovima da ispune situaciju ponude i potražnje, a time povećati snagu i vjernost svojih marki.
- Predviđanje može pomoći marki da upotrebi svoja financijska sredstva na mnogo bolji način nego prije: Financijska zabrinutost, posebno za nova i mala poduzeća, vrlo je važan aspekt. Zbog toga je važno da se u takvim situacijama raspoloživi resursi koriste na pravilan i učinkovit način. Kako niti jedan brend ne može preživjeti bez odgovarajućeg kapitala, financijsko predviđanje igra vrlo važnu ulogu u takvom scenariju. Pomažući tvrtkama da pravilno podijele svoje resurse, financijsko predviđanje može biti ključ ispravnog i učinkovitog financijskog planiranja u tvrtki.
- Prognoziranje može pomoći administraciji u donošenju dobrih i uspješnih odluka menadžmenta: Svaka tvrtka temelji se na dobrim administrativnim odlukama. Bez snažne administrativne okosnice, poduzeća će se prije ili kasnije potpuno pretvoriti u neuspjeh. Tim uprave bilo koje tvrtke u osnovi je postupak donošenja odluka i odgovoran je za donošenje odluka i utvrđivanje izvršenja odluka. Zato je važno da kotači administrativnog odjela rade kontinuirano i upravo ovdje predviđanje igra vrlo važnu ulogu jer pomaže tvrtkama da donose odluke u pravo vrijeme.
- Predviđanje pomaže tvrtkama da planiraju na sustavan način: Planiranje je vrlo važna komponenta bilo koje tvrtke, bilo dugoročno ili kratkoročno. Predviđanje može pomoći tvrtkama da planiraju svoju strategiju rasta, pritom imajući na umu potrebe potrošača, a istovremeno će imati i složeno razumijevanje tržišnih trendova. Drugim riječima, dobro i pravilno planiranje bilo da je riječ o cjelokupnom rastu tvrtke ili dijelu poduzeća u potpunosti ovisi o dobrim tehnikama predviđanja.
Zaključak prediktivne analize prema prognoziranju
Na kraju, obje prediktivne analize vs predviđanje dvije su tehnike pomoću kojih brendovi mogu ispravno predvidjeti i razumjeti tržišne tehnike, a istovremeno ispuniti i očekivanja kupaca. Ukratko, današnja potreba nije za boljom metodom predviđanja i predviđanja, već za boljom primjenom postojećih tehnika.
Preporučeni članci
- Koje su prednosti Jenkins vs Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: Najbolje značajke