企業拡大への予測モデルアプローチ

会社の拡大はしばしば運転資金のかなりの投資を意味し、それは拡大が意味をなすといういくらかの保証なしにそれを危険にします。 多くの企業は、拡大にメリットがあるかどうかを判断するための1つの要素として予測モデルを使用しています。 予測モデルは、売上や収益の情報など、ビジネスに関するデータを分析し、その情報に基づいて将来の業績の予測を提供します。

予測モデルタイプ

企業は、いくつかの広範な種類の予測モデルから選択できます。 時系列モデルは、将来の業績を予測するための基礎として、事業からの過去のデータを使用します。 因果モデルは、2つ目の店舗の紹介による総収入など、1つ以上の要因が他の要因に与える影響に基づいて予測を提供することを目的としています。 直感的なモデルは、将来のパフォーマンスまたは傾向を正確に予測するための予測を行う人の経験に依存します。これは、ビジネスでは一般的なアプローチです。 最後のアプローチは時系列分析または因果分析を必要とし、それは直感に基づく調整につながります。

建物の予測精度

拡大することを決定する際の要素として予測を使用することは、可能な限り最も正確な予測を必要とすることを意味します。 予測の正確さは、ある程度前もって正しい質問をすることにかかっています。 たとえば、提供するサービスを拡大するには、2番目の店舗を開くか生産能力を増やすのとはまったく異なる分析が必要です。 分析したいビジネスの特定の要素がわかったら、予測を生成するのに最適なモデルを選択して適切な情報を収集することができます。

落とし穴

不確実性はあらゆる予測アプローチの主な落とし穴を表します。 誤ったデータや予期せぬ経済の変化から政治政策の変化まで、さまざまな要因で長期的に予測の一部または全部が間違ってしまうことがあります。 不正確さの可能性があることから、事業主にとっては、拡大の観点から、意思決定プロセスの一部として予測を使用することが重要になります。 異なるモデルを使用して複数の予測を作成すると、より正確な一連の予測を作成するのに役立ちます。

検討事項

予測モデルは、数学、直感、またはこの2つの組み合わせを使用して、不確実な将来についての最善の推測を提供するツールですが、予測モデルには制限があります。 直感は、たとえどれほど情報が豊富であっても、自分自身が間違っていることを証明する可能性があります。 最も洗練された統計分析でさえも、まだ数学的な規則に縛られており、過去の論理を見ることはできません。 事業主の直感と組み合わされた統計予測は、予測誤差を相殺し、拡大が意味をなすという必要なレベルの保証を提供することができます。