Kada bismo samo mogli da predvidimo budućnost, svi bismo živeli u blagostanju. Ova fantazija se svakodnevno odigrava u salama za sastanke širom sveta i to radom na predviđanju poslovanja.

Neka predviđanja su zasnovana na izuzetno sofisticiranim statističkim metodama; jedna se baziraju na iskustvu i ispitivanju primera iz prethodnih okolnostit, dok se druga prave samo na osnovu instinkta. Jedno je izvesno – sve industrije se oslanjaju na predviđanje poslovanja.

Suvišno je napominjati da što je veći stepen tačnosti predviđanja, to su efektivnije strategije i planovi projekata koji se izrode iz jednog takvog procesa. Stoga je važno temeljno razumeti predviđanje poslovanja kako biste svojoj organizaciji obezbedili prednost nad konkurentima.

Šta je predviđanje poslovanja?

Predviđanje poslovanja je metod kojim se predviđa budućnost, gde je ta budućnost usko definisana ekonomskim uslovima. Kombinovanjem informacija prikupljenih iz proteklih okolnosti sa preciznom slikom trenutne ekonomije predviđaju se budući uslovi jednog biznisa.

Predviđanje se služi tehnikama kao što su nacrti verovatnog ishoda ekonomije u kratkoročnoj perspektivi. Njegova uloga je od suštinske važnosti za poslovanje kad god je budućnost neizvesna. Što se više organizacije fokusiraju na najverovatnije scenarije, više će imati uspeha tokom svog razvoja.

Da li je predviđanje poslovanja uopšte moguće?

Metode predviđanja poslovanja

Postoje brojni načini kojima se može pristupiti predviđanju poslovanja. Na primer, tu su i kvalitativne i kvantitativne metode. Neke od metodologija predviđanja poslovanja koje su najčešće u uoptrebi su pojašnjene u nastavku.

Kvalitativno predviđanje

Kvalitativno predviđanje je zasnovano na mišljenjima i sudovima korisnika, potrošača i/ili stručnjaka. Ovaj metod predviđanja poslovanja je koristan ukoliko nemate dovoljno istorijskih podataka da napravite bilo kakav statistički relevantan zaključak. U takvim slučajevima, stručnjak može biti od pomoći kako bi objedinio pojedinačne skupove podataka kojima raspolažete i tako pokušao da napravi kvalitativnu predikciju iz tih informacija koje su poznate.

Kvalitativno predviđanje poslovanja je takođe od koristi kada je malo poznato šta donosi budućnost vaše industrije. Oslanjati se na istorijske podatke nije od pomoći kada se razmatra neizvesna budućnost koja će nastupiti. Ovakvih slučajeva ima u inovativnim industrijama, ili ako se pojavi novi ograničavajući faktor na tržištu koji nikada ranije nije igrao ulogu, kao na primer novi Zakon o oporezivanju.

Kvantitativno predviđanje

Kvantitativno predviđanje je primenljivo kada postoje precizni podaci iz prošlosti na osnovu kojih se može izračunati verovatnoća događaja u budućnosti. Ovim metodom izvode se obrasci iz podataka na osnovu kojih znamo koji su mogući budući ishodi sa najvećom verovatnoćom. Podaci koji se koriste u kvantitativnom predviđanju mogu da budu iz firme, kao što su rezultati prodaje, kao i profesionalno prikupljeni podaci, primerice statistika o popisu stanovništva. Uopšteno govoreći, kvantitativno predviđanje teži da poveže različite promenljive kako bi se utvrdile veze između uzroka i posledica, a koje zatim mogu da služe u korist ostvarivanja poslovnih ciljeva.

Pristup uprosečavanja

Prema pristupu uprosečavanja predviđanja svih budućih vrednosti su jednaka proseku istorijskih podataka. Istorijski podaci su neophodni kako bi se ovaj metod koristio i može se smatrati podvrstom kvantitativnog predviđanja. Ovakav pristup se često koristi kada je potrebno da predvidite nepoznate vrednosti jer vam omogućava da napravite obračunavanja zasnovana na prošlim prosecima, gde se pretpostavlja da će budućnost izgledati jako slično kao i prošlost.

Naivni pristup

Naivni pristup je najefikasniji u smislu troškova i i često se koristi kao etalon u odnosu na koji se zatim porede drugi sofisticiraniji metodi. Koristi se jedino prilikom obrade podataka o vremenskim intervalima, gde se predviđanja prave tako da su jednaka poslednjim posmatranim vrednostima. Ovaj pristup je upotrebljiv u industrijama i sektorima gde je malo verovatno da će se obrasci iz prošlog perioda ponavljati u budućnosti. U takvim slučajevima, poslednja posmatrana vrednost se može pokazati kao informacija od najveće važnosti.