定性的予測のデメリット

中小企業の顧客が商品を購入する準備ができたら、できるだけ早く商品を購入したいと考えるのが一般的です。 ある企業が製品を在庫していない場合、顧客はおそらく他の場所を見ます。 売上や顧客を他の事業に失うことを防ぐために、企業は顧客の需要を予測して、その事業に在庫のある希望の製品があることを確認する必要があります。 定性的な売上予測と在庫計画が正しい会社は、市場の需要と適切な在庫レベルを推測しようとするビジネスよりも成功するでしょう。 しかし、定性的予測は主観的なインプットに依存しているため、問題がないわけではありません。

予期せぬ出来事

中小企業の管理者は、定性的な予測手法を使用することで事業計画の不確実性を軽減します。 各手法はそれぞれ異なりますが、予測の正確性に影響する特定の機能を共有しています。 たとえば、すべての定性的予測では、過去に存在していた特定の市場特性が将来存在すると想定しています。 残念ながら、各事業期間中に、天候の変化、税法の変更、競合他社の製品やサービスの変更など、予期せぬ出来事が市場にプラスまたはマイナスの影響を与える可能性があります。 これらの各イベントは需要と予測の正確性に影響を与える可能性があります。 このため、予測期間が長いほど、予測の精度は低くなります。

無効なエキスパートの意見

会社の計画期間は未知数で曇っています。 政治的および経済的に不確実性がある場合、過去のデータは時代遅れになる可能性がありますが、現在のデータは入手できない可能性があります。 そのような場合、予測を作成する際に、中小企業は会社のリーダー、業界の専門家、または市場調査の意見に頼るかもしれません。 残念なことに、その見方が優勢である一人の人の意見が正しくない場合、予測は正しくありません。 また、最新の運用結果が個人に過度に影響を与え、個人が過度に悲観的または楽観的な予測を作成する可能性があります。

Forecaster Bias

企業は質的な予測手法を使用して、個人的な意見などの「ソフトな情報」を使用して顧客の需要を概算しようとします。 その際、同社は現在の市況を考慮しながら過去の需要パターンを分析します。 残念ながら、予測の根底にあるデータから予測者の個人的な偏りを排除することは困難です。 たとえば、楽観主義者になりがちな営業担当者は、楽観的すぎる予測を作成する可能性があります。

不正確な予測

不確実性は、中小企業の所有者または管理者の計画プロセスを複雑にします。 定性的予測により、管理者はこの不確実性の一部を軽減して、かなり正確だがまだ不正確な計画を立てることができます。 予測を作成するビジネスリーダーは経験豊富で、優れた判断と予測の専門知識を持っているかもしれません。 ただし、定性的予測と定量的予測の開発における精度の欠如は、単一の定性的手法が毎回正確な予測を生成することを保証しません。