Prediktiv analyse vs prognoser - Selv om det er nær umulig å forutsi fremtiden, er det ekstremt viktig å forstå hvordan markedet vil utvikle seg og forbrukertrendene vil forme seg. Dette er fordi forbrukere er en integrert del av suksess- og veksthistorien til ethvert merke. Dette er fordi merkevarer og forbrukere er en integrert del av markedsøkosystemet. Så for å forstå dette økosystemet, er det viktig å foreta en grundig markedsanalyse. Denne prediktive analysen vil hjelpe deg med å forstå målgruppen din på en bedre måte på den ene siden og forbedre og forbedre merkevarekoblingen på den andre siden. Sammen vil denne prediktive analysen og prognosen hjelpe selskaper til å vokse på en lønnsom måte.

Denne artikkelen om Predictive Analyse vs Prognoser er strukturert som nedenfor: -

  • Prediktiv analyse vs prognoser infografikk
  • Hva er prediktiv analyse og hvordan fungerer prediktiv analyse?
  • Prediksiv analyse vs prognoser - Hvordan kan det hjelpe selskaper?
  • 4 store fordeler med prognoser er som følger
  • Konklusjon av prediktiv analyse kontra prognoser

Prediktiv analyse vs prognoser infografikk

Så hva er egentlig markedsanalyse? Markedsdataanalyse er en teknikk der merkevarer bruker all informasjonen som er tilgjengelig for dem om markedet, og deretter lager en strategi som igjen vil hjelpe dem, benytte seg av mulighetene som finnes. Ved å forstå de nåværende og fremtidige trender i markedet på riktig måte, kan merkevarer velge riktig strategi for å komme videre i markedet og generere høy fortjeneste også. Markedsanalyse er et veldig aspekt av virksomheten, da det viser suksessforholdet for alle selskaper og kartlegger selskapets fremtidige vekst på en effektiv måte. Kort sagt hjelper en markedsanalyserapport et merke til å dokumentere relevant og viktig informasjon som kan dra nytte av virksomheten fra viktigheten av å lansere et nytt produkt / tjeneste eller hvor effektiv en reklamekampanje vil være i fremtiden.

Når den blir utført på en riktig måte, kan markedsanalyse hjelpe merkevarer til å svare på følgende spørsmål på en omfattende måte:

  1. Hvem er målgruppen vår?
  2. Hva er deres behov og grunnleggende forventninger?
  3. Hvordan kan jeg markedsføre produktene / tjenestene mine på en slik måte at de skiller seg ut i markedet?
  4. Hvem er konkurrentene mine, og hva er deres USP?
  5. Hvordan går det med reklamekampanjene mine i bransjen? Hva er omfanget av forbedringer?
  6. Hvordan komme til neste utviklingsstadium?
  7. Hvordan kan vi bruke ressursene våre på en bedre måte?
  8. Er det behov for å endre prioriteringene og målene for merkevaren min?

En gjennomført og undersøkt markedsanalyse kan hjelpe merkevarer med å svare på alle disse spørsmålene på en viktig måte. Når svaret på disse spørsmålene er kjent, blir det lettere for et merke å finne en vei hvor de kan implementere endringer som er bra for den generelle veksten og utviklingen av et merke.

Etter å ha forstått viktigheten av markedsanalyse, la oss se på de tre stadiene som må utføres for å lage denne analysen. For å lage en god analyse er det viktig å se nærmere på informasjon om selskapet på en intrikat måte. Ved å forstå fortiden, kan nåværende og fremtidige merkevarer lage en god og omfattende analyse.

  • Forstå rapporter fra fortiden: Ved å bruke analysen av fortiden kan merkevarer forstå hvilke kampanjer som var mer vellykket med å nå deres målgruppe. Dette vil også hjelpe merkevarer til å forstå hindringene og utfordringene de møtte mens de implementerte kampanjene sine, og derved sikre at fremtidige kampanjer blir implementert på en vellykket og produktiv måte.
  • Analyse av dagens markedssituasjon: Det er veldig viktig at selskaper forstår markedet og økonomien de fungerer i. Dette fordi forståelsen av markedet vil hjelpe selskaper til ikke bare å få kontakt med målgruppen, men også lansere produkter og tjenester som etterspørres av det eksisterende markedet. Dette vil igjen hjelpe selskaper med å maksimere ressursene sine, både materielle og ikke-materielle.
  • Forutsi fremtiden på en vellykket måte: Markedsanalyse kan hjelpe selskaper å forutsi fremtidige trender og lage planer som kan settes i gang, noe som gir maksimal fordel, selv overfor konkurrentene. Ved å skape konstante og kraftige kundeforbindelser og sikre høy avkastning på investeringene, kan merkevarer få bedre resultater i fremtiden.

Predictive Analyse vs Prognoser er to metoder som kan hjelpe selskaper å lage effektive markedsanalyseplaner. Dette er fordi merkevarene gjennom disse to prediktive analyser og prognoseteknikker kan forstå kundene sine bedre på den ene siden og kan sikre bedre produkter og tjenester på den andre siden.

Hva er prediktiv analyse og hvordan fungerer prediktiv analyse?

Prediktiv analyse er en teknikk som utnytter statistikk for å forutsi fremtidige resultater. Prediktiv analyse kan også brukes på hendelser som allerede har skjedd. For eksempel kan prediktiv analyse brukes til å oppdage hendelser som førte til forbrytelsen og identifisere kriminelle bak dem også.

Modellen som er brukt er basert på deteksjonsteorien er avhengig av forholdet mellom hvor ofte et utfall er mulig etter å ha gitt en viss mengde data, som sannsynligheten for at en e-post er søppelpost sammenlignet med en e-post som er viktig.

Klassifiseringer kan brukes i modeller for å finne ut om data tilhører ett sett eller si. Si for eksempel i tilfelle e-post, om e-posten er spam eller normal. På grunn av dets lignende læringsområder er prediktiv analyse nesten lik maskinlæring. Det er grunnen til at når prediktiv modellering blir distribuert i kommersielle omgivelser, er det kjent som prediktiv analyse.

Prediktiv analyse kan derfor bidra til å optimalisere markedsføringskampanjer, men det er vanskelig å se fordelene utover. Dette gjør prediktiv analyse nær umulig å implementere prediktive analyseteknikker med en god og omfattende forståelse av industrien. Derfor er den beste måten å dra nytte av prediktiv analyse på, å lære det grunnleggende i bransjen.

  • Prediktorer kan hjelpe merkevarer til å rangere kundene sine på en omfattende måte: Den sentrale byggesteinen til enhver prediktiv analytisk metode er en prediktor. For eksempel er recency en prediktor basert på hvor lang tid siden nevnte forbruker har kjøpt et produkt / tjeneste av merkevaren. Jo nyere forbrukeren er, desto høyere er verdien av deres nyhet. For å være en pålitelig predikator for kampanjesvar, vil forbrukere med høyere nyhet ha større mulighet for å ringe tilbake. Dette betyr at hvis kunden nylig har kjøpt produktet / tjenesten din, så har de bedre sjanser til å gi deg konstruktiv tilbakemelding. Kort sagt, for hvert enkelt prediksjonsmål vil det være flere prediktorer som kan brukes til å rangere kundedatabasen. For eksempel gjennom prediktorer, kan merkevarer studere online atferden til kundene sine. De som bruker mindre tid på nettet, er ikke interessert i å utvide abonnementet sitt. Ved å målrette kunder som er oftere online, kan merkevarer maksimere ressursene sine på en effektiv måte.
  • Å kombinere prediktorer kan resultere i smartere rangeringer: Merker kan lage en modell ved å slå sammen flere prediktorer. Å lage en modell er hovedideen bak prediktiv analyse. En av måtene to prediktorer kan kombineres på er å ganske enkelt legge dem til. Så hvis både interesse og tid brukt på nettet kan påvirke sjansene for å svare på en mailer, kan du lage en god prediktor ved å legge til tidsbruk på nettet og interesse. Et slikt skjema som blir opprettet ved å trekke sammen to prediktorer er deretter kjent som en modell, og i ovennevnte tilfelle er det en lineær modell. Det er derfor prediktiv analyse noen ganger kalles prediktiv modellering. Samtidig er det viktig å huske at for å forstå markedets sammensatte natur, vil prediktive modeller ikke være enkle, men virkelig rike og sammensatte og fremfor alt involvere mange prediktorer.

Et annet aspekt å huske på er at fordi det er så mange prediktive alternativer tilgjengelig i markedet, blir det vanskelig å velge riktig. Med flere formler og industrikompleksitet er det nær umulig for merkevarer å prøve dem alle for å bestemme den beste modellen.

Modeller av prediktiv analyse kan lages på datamaskinen i tillegg der organisasjonens kollektive erfaring kan brukes til å forstå kompleks forbrukeratferd og demografi. Dette er kjernen i en blanding av knusing så vel som prøving og feiling. Prediksiv analyse kan være svært kompleks på den ene og veldig enkel på den annen side, men det er viktig å huske at enkle modeller kanskje ikke er i stand til å forutsi så vel som de komplekse.

Avslutningsvis er det alltid bedre at et merke investerer i gjensidige modeller som er bedre i stand til å forutsi kunder og deres oppførsel. Så mens prediktiv analyse er basert på automatiske maskinferdigheter, er ferdighetene som trengs for å drive dem menneskelige, og derfor må hvert merke investere i både prediktiv analyse og prognoser på en vellykket måte.

Prediksiv analyse vs prognoser - Hvordan kan det hjelpe selskaper?

Prognosering er en metode som selskaper finner ut trender som vil dominere markedet i selskapets år. Det har mange fordeler, ikke bare for nye startups, men for etablerte og gamle selskaper. Prognosering er definert som et planleggingsverktøy som kan hjelpe ledelsen til å takle en usikker fremtid, hovedsakelig gjennom bruk av tidligere data og analyse av markedstrender. Prosesseringsprosessen begynner med visse antagelser som er basert på ledererfaring, kunnskap og klar skjønnssans for ledergruppen. Disse estimatene blir deretter projisert på teknikker som Box-Jenkins-modeller, Delphi-metoden, eksponentiell utjevning, bevegelige gjennomsnitt, regresjonsanalyse og trendprojeksjon. Siden enhver feil i forutsetningene også vil resultere i en lignende eller forstørret feil i prognoseresultater, brukes teknikken for følsomhetsanalyse der et verdiområde tilordnes usikre faktorer, som også kalles variabler.

4 store fordeler med prognoser er som følger

  1. prognoser hjelper med å etablere nye startups og markedsføre nye merkevarer: Prognoser er et viktig element når nye merkevarer blir satt opp i bransjen. Dette gjelder spesielt når bransjen er fylt med flere utfordringer og det er mange hinder i veien for å se opp et vellykket merke. Prognoser kan hjelpe gründere til å finne ut den beste måten de kan overvinne disse utfordringene og derved etablere et vellykket selskap. Gjennom prognoser kan merkevarer forstå hvordan de vil bli oppfattet i markedet og om produktene deres har evnen til å oppfylle forventningene og kravene fra målgruppen. Kort sagt, god og sterk prognosering kan hjelpe oppstartsbedrifter til å øke sjansene for suksess ved å hjelpe dem med å planlegge og strategisere inngangen på en mye bedre måte. Samtidig kan god prognose hjelpe nye merkevarer til å møte tilbuds- og etterspørselssituasjonen, og dermed øke merkevarekraften og lojaliteten.
  1. Prognoser kan hjelpe merkevarer til å bruke sine økonomiske ressurser på en mye bedre måte enn før: Økonomiske bekymringer, spesielt for nye og små selskaper er et veldig viktig aspekt. Derfor er det viktig at de tilgjengelige ressursene i slike situasjoner utnyttes på en forsvarlig og effektiv måte. Ettersom ikke noe merke kan overleve uten tilstrekkelig kapital, spiller økonomisk prognoser en veldig viktig rolle i et slikt scenario. Ved å hjelpe selskaper med å dele ressursene sine på en ordentlig måte, kan økonomisk prognoser være nøkkelen til riktig og effektiv økonomisk planlegging i et selskap.
  2. Prognoser kan hjelpe administrasjonen til å ta gode og vellykkede ledervedtak: Hvert selskap er basert på gode administrative beslutninger. Uten en sterk administrativ ryggrad, vil selskaper helt og fremst bli en fiasko, før eller senere. Administrasjonsteamet til ethvert selskap er i hovedsak en beslutningsprosess og har ansvar for å ta beslutninger og for å kontrollere at beslutningene blir tatt. Derfor er det viktig at hjulene til den administrative avdelingen jobber kontinuerlig, og det er her prognoser spiller en veldig viktig rolle, da det hjelper selskaper å ta beslutninger til rett tid.
  3. Prognoser hjelper bedrifter med å planlegge på en systematisk måte: Planlegging er en veldig viktig komponent i ethvert selskap, enten det er på lang sikt eller på kort sikt. Prognoser kan hjelpe selskaper med å planlegge vekststrategien sin mens de husker forbrukernes behov, samtidig som de også har en intrikat forståelse av markedstrendene. Med andre ord, god og riktig planlegging enten det er for den samlede veksten av selskapet eller for en del av selskapet er helt avhengig av gode prognoseteknikker.

En konklusjon av Predictive Analyse vs Prognoser

Til slutt er både Predictive Analyse vs Prognosering to teknikker der merkevarer kan korrekt forutsi og forstå markedsteknikker, samtidig som de også oppfyller kundens forventninger. Kort sagt er behovet i dag ikke for bedre prediktive analyser kontra prognosemetoder, men for bedre anvendelse av teknikkene som er tilgjengelige.

Anbefalte artikler

  • Hva er fordelene med Jenkins vs Bamboo?
  • Jenkins vs Travis CI: Beste funksjoner

Kategori: