Cara Mengurangkan Bias Ramalan Perniagaan

Bias dalam ramalan perniagaan ditakrifkan sebagai salah perhitungan ekonomi berterusan terhadap peristiwa masa depan. Pengilang membuat anggaran mengenai aktiviti penawaran dan permintaan masa depan untuk membantu menentukan berapa banyak produk yang akan dipasarkan. Peruntukan sumber yang cekap bergantung pada ramalan pasaran yang tepat. Ramalan dinilai sama ada sempurna, relatif tepat atau tidak betul. Penilaian ini dapat diukur dalam bentuk peratusan, seperti ketepatan 100 persen atau ketepatan 0 persen. Untuk mengurangkan berat sebelah atau kesalahan yang berlebihan, perniagaan mesti mengambil kira ketepatan semua data yang terlibat dengan membuat unjuran.

Graf Siri Masa

Buat grafik siri masa seperti grafik jualan bulanan yang menganggarkan pelbagai data dan bukannya nilai mutlak, kerana semua ramalan biasanya mempunyai tahap kesalahan tertentu, sehingga tidak ada yang benar-benar dapat mengetahui masa depan. Lukiskan grafik pada kertas grafik atau gunakan program perisian, seperti Excel, yang menyokong merancang grafik sederhana. Labelkan paksi menegak "Jualan" dan gunakan paksi mendatar sebagai garis masa bulanan. Buat selang waktu yang sesuai untuk analisis, seperti jumlah dolar untuk paksi menegak dan bulan dibahagikan kepada minggu atau hari untuk paksi mendatar.

Anggaran

Kumpulkan maklumat dari pelbagai sumber yang berkaitan dengan produk, penawarannya dan permintaan pasaran. Minta vendor dalam rantaian bekalan untuk memberikan anggaran rendah dan tinggi untuk penghantaran unit, yang boleh digunakan untuk mengira purata min. Terlibat dalam latihan main peranan yang mensimulasikan senario perniagaan sebenar untuk membuat senarai kemungkinan hasil untuk setiap senario. Tanya beberapa soalan bagaimana untuk mengkaji pelbagai kemungkinan. Pastikan kaedah pengumpulan data ini mudah, kerana semakin kompleks, semakin besar kemungkinan data akan diputarbelitkan. Hapuskan metrik data yang tidak digunakan secara berkala untuk mengelakkan penyelewengan selanjutnya.

Ramalan

Nilaikan data sebelum memetakan nombor yang diunjurkan pada grafik. Hapuskan seberapa banyak data yang tidak relevan dan gunakan hanya data yang paling dipercayai: Jangan cuba membuat model canggih yang penuh dengan data yang komprehensif jika maklumat itu hanya berdasarkan pada tekaan. Nilaikan kesesuaian data dengan sistem titik jika membantu memisahkan data berguna dari data yang tidak berguna. Dengan menggunakan nombor yang disempitkan, lukis garis ramalan secara mendatar atau menyerong melintang grafik di mana anda fikir tahap penjualan akan berlaku. Agar garis ramalan tidak bercampur dengan data penjualan sebenar, gunakan garis berwarna yang terpisah untuk membezakan ramalan dari yang sebenarnya.

Data Sebenar

Tuliskan data jualan sebenar pada grafik apabila angka tersedia. Kemungkinan besar, garis hutan dan sebenarnya tidak akan sepadan, tetapi anda dapat mengukur perbezaannya dengan peratusan. Sekarang grafik siri masa telah dimulakan, teruskan dengan lebih banyak ramalan dan kenyataan seiring berjalannya waktu. Gunakan peratusan ketepatan untuk menganalisis faktor-faktor yang boleh menyumbang kepada bias, terutama di mana ketidaktepatannya sangat tinggi. Selaraskan ramalan berdasarkan penyempurnaan proses bagaimana data mentah dikumpulkan. Bias dapat dihilangkan hanya melalui percubaan dan kesilapan. Percaya pada sistem ramalan yang sangat mudah adalah berbahaya. Sentiasa gunakan grafik unjuran sebagai barometer yang boleh berubah.