Ennustava analyysi vs. ennustaminen - Vaikka tulevaisuuden ennustaminen on melkein mahdotonta, markkinoiden kehityksen ja kuluttajasuuntausten muodostumisen ymmärtäminen on erittäin tärkeää tuotemerkeille ja yrityksille kaikilla aloilla. Tämä johtuu siitä, että kuluttajat ovat olennainen osa minkä tahansa tuotemerkin menestys- ja kasvutarinaa. Tämä johtuu siitä, että tuotemerkit ja kuluttajat ovat olennainen osa markkinoiden ekosysteemiä. Joten tämän ekosysteemin ymmärtämiseksi on tärkeää tehdä perusteellinen markkinatutkimus. Tämä ennustava analyysi auttaa sinua ymmärtämään kohdeyleisösi paremmin toisaalta ja toisaalta parantamaan ja parantamaan tuotemerkkien yhdistämistä. Yhdessä tämä ennustava analyysi vs. ennustaminen auttavat yrityksiä kasvamaan kannattavasti.
Tämä ennusteanalyysi vs. ennustaminen -artikkeli on rakenteeltaan seuraava:
- Ennustava analyysi vs. ennusteinfografia
- Mikä on ennustava analyysi ja miten ennustava analyysi toimii?
- Ennustava analyysi vs. ennustaminen - Kuinka se voi auttaa yrityksiä?
- 4 ennakoinnin suurta hyötyä ovat seuraavat
- Ennustavan analyysin päätelmät vs. ennustaminen
Ennustava analyysi vs. ennusteinfografia
Joten mikä on markkinatutkimus? Markkinatietojen analysointi on tekniikka, jossa brändit käyttävät kaikkia käytettävissä olevia markkinoita koskevia tietoja ja luovat sitten strategian, joka puolestaan auttaa heitä hyödyntämään olemassa olevia mahdollisuuksia. Ymmärtämällä oikein markkinoiden nykyiset ja tulevat suuntaukset, brändit voivat valita oikean strategian päästäkseen eteenpäin markkinoilla ja tuottaakseen myös suuria voittoja. Markkina-analyysi on erittäin tärkeä osa liiketoimintaa, koska se osoittaa kaikkien yritysten menestysasteen ja kuvaa tehokkaasti yrityksen tulevaa kasvua. Lyhyesti sanottuna markkinatutkimusraportit auttavat brändiä dokumentoimaan asiaankuuluvaa ja tärkeää tietoa, josta voi olla hyötyä yrityksille uuden tuotteen / palvelun lanseerauksen tärkeydestä tai siitä, kuinka tehokas mainoskampanja tulee olemaan tulevaisuudessa.
Oikein suoritettuna markkinanalyysi voi auttaa tuotemerkkejä vastaamaan seuraaviin kysymyksiin kokonaisvaltaisesti:
- Kuka on kohderyhmämme?
- Mitkä ovat heidän tarpeet ja perusodotukset?
- Kuinka voin markkinoida tuotteitasi / palveluitasi siten, että ne erottuvat markkinoilla?
- Ketkä ovat kilpailijani ja mitkä ovat heidän USP: nsä?
- Kuinka mainoskampanjani ovat menestyneet teollisuudessa? Mikä on parannusten laajuus?
- Kuinka päästä seuraavaan kehitysvaiheeseen?
- Kuinka voimme käyttää resurssejamme paremmin?
- Onko brändini prioriteetteja ja tavoitteita tarpeen muuttaa?
Hyvin suoritettu ja tutkittu markkinanalyysi voi auttaa tuotemerkkejä vastaamaan kaikkiin näihin kysymyksiin tärkeällä tavalla. Kun vastaus näihin kysymyksiin on tiedossa, brändillä on helpompi löytää polku, jolla he voivat toteuttaa muutoksia, jotka ovat hyödyllisiä brändin yleiselle kasvulle ja kehitykselle.
Saatuamme ymmärtää markkinatutkimuksen merkityksen, tarkastellaan kolmea vaihetta, jotka on suoritettava analyysin luomiseksi. Hyvän analyysin luomiseksi on tärkeää tutkia yritystä koskevia tietoja monimutkaisella tavalla. Ymmärtämällä aikaisemmat, nykyiset ja tulevat brändit voivat luoda hyvän ja kattavan analyysin.
- Menneisyyden raporttien ymmärtäminen: Menneisyyden analyysin avulla brändit ymmärtävät, mitkä kampanjat ovat onnistuneet saavuttamaan kohdeyleisönsä. Tämä auttaa tuotemerkkejä ymmärtämään myös esteitä ja haasteita, joita he ovat kohdanneet kampanjoidensa toteuttamisessa, ja siten varmistaa, että tulevat kampanjat toteutetaan onnistuneesti ja tuottavasti.
- Nykyisen markkinatilanteen analysointi: On erittäin tärkeää, että yritykset ymmärtävät markkinat ja talouden, jossa ne toimivat. Tämä johtuu siitä, että markkinoiden ymmärtäminen auttaa yrityksiä olemaan yhteydessä vain kohdeyleisöönsä, mutta myös markkinoimaan markkinoille kysyttyjä tuotteita ja palveluita. Tämä puolestaan auttaa yrityksiä maksimoimaan sekä aineelliset että ei-aineelliset resurssit.
- Ennusta tulevaisuus menestyksekkäästi: Markkina-analyysi voi auttaa yrityksiä ennustamaan tulevaisuuden suuntauksia ja luomaan suunnitelmia, jotka voidaan käynnistää johtaen suurimpaan hyötyyn jopa kilpailijoihin nähden. Luomalla jatkuvia ja tehokkaita asiakasyhteyksiä ja varmistamalla korkean sijoitetun pääoman tuoton, brändit voivat saada parempia tuloksia tulevaisuudessa.
Ennakoiva analyysi vs. ennustaminen ovat kaksi menetelmää, jotka voivat auttaa yrityksiä luomaan tehokkaita markkinatutkimuksen suunnitelmia. Tämä johtuu siitä, että näiden kahden ennustavan analyysin ja ennustetekniikan avulla brändit voivat ymmärtää asiakkaitaan paremmin ja toisaalta varmistaa parempia tuotteita ja palveluita.
Mikä on ennustava analyysi ja miten ennustava analyysi toimii?
Ennustava analyysi on tekniikka, joka hyödyntää tilastoja tulevien tulosten ennustamiseksi. Ennustavaa analyysiä voidaan soveltaa myös jo tapahtuneisiin tapahtumiin. Esimerkiksi ennustavaa analyysiä voidaan käyttää rikokseen johtaneiden tapahtumien havaitsemiseen ja niiden takana olevien rikollisten tunnistamiseen.
Käytetty malli perustuu havaitsemisteoriaan. Se riippuu suhteesta, kuinka usein lopputulos on mahdollista tietyn tietomäärän antamisen jälkeen, kuten todennäköisyydestä, että posti on roskapostia verrattuna tärkeään postiin.
Luokittelijoita voidaan käyttää malleissa selvittääkseen, kuuluvatko tiedot yhteen joukkoon tai sanontaan. Sano esimerkiksi sähköpostien tapauksessa, onko posti roskapostia vai normaalia. Ennustava analyysi on samankaltaisten oppimisalueidensa vuoksi lähes samanlainen kuin koneoppiminen. Siksi kun ennustavaa mallintamista käytetään kaupallisessa ympäristössä, se tunnetaan ennustavana analyysinä.
Ennustava analytiikka voi siten auttaa markkinointikampanjoiden optimoinnissa, mutta niiden etujen on vaikea nähdä. Tämä tekee ennustavasta analyysista lähes mahdotonta toteuttaa ennustavia analyysitekniikoita, joilla on hyvä ja kattava ymmärrys teollisuudesta. Siksi paras tapa hyötyä ennustavasta analyysistä on oppia alan perusteet.
- Ennustajat voivat auttaa tuotemerkkejä luokittelemaan asiakkaansa kokonaisvaltaisella tavalla: Kaikkien ennustavien analyyttisten menetelmien keskeinen rakennusosa on ennustaja. Esimerkiksi viive on ennustaja perustuen siihen aikaan, joka kuluttua kuluttaja on ostanut tuotemerkin tuotteen / palvelun. Mitä uudempi asiakas on, sitä korkeampi on viimeaikaisen arvon arvo. Luotettava kampanjavastausennuste, suuremmalla viiveellä kuluttajilla on suuremmat mahdollisuudet soittaa takaisin. Tämä tarkoittaa, että jos asiakas on äskettäin ostanut tuotteesi / palvelusi, hänellä on paremmat mahdollisuudet antaa sinulle rakentavaa palautetta. Lyhyesti sanottuna jokaisessa ennustetavoitteessa on useita ennustajia, joita voidaan käyttää asiakkaan tietokannan sijoittamiseen. Esimerkiksi ennustajien avulla brändit voivat tutkia asiakkaidensa verkkokäyttäytymistä. Ne, jotka viettävät vähemmän aikaa verkossa, eivät ole kiinnostuneita online-tilauksensa jatkamisesta. Kohdentamalla asiakkaita, jotka ovat useammin verkossa, brändit voivat maksimoida resurssinsa tehokkaasti.
- Ennustajien yhdistäminen voi johtaa älykkäämpään sijoitukseen: Brändit voivat luoda mallin yhdistämällä useita ennustajia.Mallin luominen on ennakoivan analyysin pääidea. Yksi tapa, jolla kaksi ennustajaa voidaan yhdistää, on yksinkertaisesti lisäämällä ne. Joten jos sekä kiinnostavuus että verkossa vietetty aika voivat vaikuttaa mahdollisuuksiin vastata postitse, niin hyvä ennustaja voidaan luoda lisäämällä verkossa vietetty aika ja kiinnostuksen kohteet. Tällainen kaavio, joka luodaan vetämällä kaksi ennustajaa yhteen, tunnetaan sen jälkeen mallina ja edellä mainitussa tapauksessa se on lineaarinen malli. Siksi ennustavaa analysointia kutsutaan joskus ennustavaksi mallinnukseksi. Samanaikaisesti on tärkeätä muistaa, että markkinoiden monimutkaisuuden luonteen ymmärtämiseksi ennustavat mallit eivät ole yksinkertaisia, vaan todella rikkaita ja monimutkaisia, ja ennen kaikkea niihin sisältyy paljon ennustajia.
Toinen näkökohta, joka on pidettävä mielessä, on se, että koska markkinoilla on niin paljon ennustavia vaihtoehtoja, on vaikea valita oikea. Monien kaavojen ja teollisuuden monimutkaisuuden vuoksi brändien on melkein mahdotonta kokeilla niitä kaikkia päättääkseen parhaan mallin.
Ennustavan analyysin mallit voidaan luoda myös tietokoneelle, jossa organisaation kollektiivista kokemusta voidaan käyttää ymmärtämään monimutkaista kuluttajakäyttäytymistä ja demografisia tietoja. Tämä on ytimessä sekoitus rypistämistä sekä kokeiluja ja virheitä. Ennustava analyysi voi olla toisaalta erittäin monimutkaista ja toisaalta hyvin yksinkertaista, mutta on tärkeää muistaa, että yksinkertaiset mallit eivät ehkä pysty ennustamaan yhtä hyvin kuin monimutkaiset.
Yhteenvetona voidaan todeta, että on aina parempi, että brändi sijoittaa keskinäisiin malleihin, jotka pystyvät paremmin ennustamaan asiakkaita ja heidän käyttäytymistään. Joten vaikka ennustava analytiikka perustuu automaattisiin konetaitoihin, niiden johtamiseen tarvittavat taidot ovat inhimillisiä, ja siksi jokaisen tuotemerkin on investoitava sekä ennustavaan analyysiin että ennustamiseen menestyksekkäästi.
Ennustava analyysi vs. ennustaminen - Kuinka se voi auttaa yrityksiä?
Ennustaminen on menetelmä, jolla yritykset selvittävät suuntaukset, jotka hallitsevat markkinoita yrityksen vuosina. Sillä on monia etuja paitsi uusille startup-yrityksille, myös vanhoille ja vanhoille yrityksille. Ennustaminen on määritelty suunnitteluvälineeksi, joka voi auttaa johtoa selviytymään epävarmassa tulevaisuudessa lähinnä aiempien tietojen avulla ja analysoimalla markkinoiden kehitystä. Ennusteprosessi alkaa tietyillä oletuksilla, jotka perustuvat johtoryhmän johtamiskokemukseen, tietoon ja äkilliseen harkintaan. Nämä arviot ennustetaan sitten tekniikoille, kuten Box-Jenkins-mallit, Delphi-menetelmä, eksponentiaalinen tasoitus, liukuvat keskiarvot, regressioanalyysi ja trendi-ennuste. Koska mikä tahansa oletusvirhe johtaa myös samanlaiseen tai suurennettuun virheeseen ennustustuloksissa, käytetään herkkyysanalyysimenetelmää, jossa arvoalue määritetään epävarmoille tekijöille, joita kutsutaan myös muuttujiksi.
4 ennakoinnin suurta hyötyä ovat seuraavat
- ennustaminen auttaa perustamaan uusia startup-yrityksiä ja edistämään uusia tuotemerkkejä: Ennustaminen on tärkeä tekijä, kun teollisuudelle luodaan uusia merkkejä. Tämä on erityisen totta, kun ala on täynnä useita haasteita ja menestyvän brändin löytämiselle on monia esteitä. Ennustaminen voi auttaa yrittäjiä löytämään parhaan tavan selvittää nämä haasteet ja luoda siten menestyvä yritys. Ennusteiden avulla brändit ymmärtävät, miten heidät havaitaan markkinoilla ja kykenevätkö heidän tuotteet täyttämään kohdeyleisön odotukset ja vaatimukset. Lyhyesti sanottuna hyvä ja vahva ennustaminen voi auttaa aloittavia yrityksiä lisäämään menestysmahdollisuuksiaan auttamalla niitä suunnittelemaan ja strategoimaan tuloaan paljon paremmin. Samanaikaisesti hyvä ennustaminen voi auttaa uusia merkkejä vastaamaan tarjonta- ja kysyntätilanteessa, mikä lisää niiden tuotemerkkivoimaa ja uskollisuutta.
- Ennustaminen voi auttaa tuotemerkkejä käyttämään taloudellisia resurssejaan entistä paremmin: Erityisesti uusien ja pienten yritysten taloudelliset huolenaiheet ovat erittäin tärkeä näkökohta. Siksi on tärkeää, että tällaisissa tilanteissa käytettävissä olevat resurssit käytetään oikein ja tehokkaasti. Koska yksikään brändi ei voi selviytyä ilman riittävää pääomaa, talouden ennusteella on erittäin tärkeä rooli tällaisessa skenaariossa. Auttamalla yrityksiä jakamaan voimavaransa asianmukaisella tavalla, taloudellinen ennustaminen voi pitää avaimen asianmukaiselle ja tehokkaalle taloudelliselle suunnittelulle yrityksessä.
- Ennustaminen voi auttaa hallintoa tekemään hyviä ja onnistuneita johtopäätöksiä: Jokainen yritys perustuu hyviin hallintopäätöksiin. Ilman vahvaa hallinnollista selkärankaa yritykset muuttuvat kokonaan epäonnistuneiksi, ennemmin tai myöhemmin. Minkä tahansa yrityksen hallintoryhmä on pääosin päätöksentekoprosessi, ja sillä on vastuu päätöksenteosta ja sen varmistamisesta, että tehdyt päätökset toteutetaan. Siksi on tärkeää, että hallintoyksikön pyörät toimivat jatkuvasti, ja juuri täällä ennustamisella on erittäin tärkeä rooli, koska se auttaa yrityksiä tekemään päätöksiä oikeaan aikaan.
- Ennustaminen auttaa yrityksiä suunnittelemaan systemaattisesti: Suunnittelu on erittäin tärkeä osa mitä tahansa yritystä, olipa se sitten pitkällä tai lyhyellä tähtäimellä. Ennustaminen voi auttaa yrityksiä suunnittelemaan kasvustrategiansa pitäen samalla mielessä kuluttajien tarpeet ja samalla ymmärtäessä myös markkinoiden kehitystä. Toisin sanoen hyvä ja asianmukainen suunnittelu riippumatta siitä, onko kyse koko yrityksen kasvusta tai osasta yritystä, on täysin riippuvainen hyvistä ennustetekniikoista.
Ennustavan analyysin ja ennusteen päätelmä
Loppujen lopuksi sekä ennustava analyysi vs. ennustaminen ovat kaksi tekniikkaa, joiden avulla brändit voivat oikein ennustaa ja ymmärtää markkinoiden tekniikoita ja samalla vastata asiakkaiden odotuksiin. Lyhyesti sanottuna, nykyään ei tarvita parempia ennustavia analyyseja vs. ennustemenetelmiä, vaan käytettävien tekniikoiden parempaa soveltamista.
Suositellut artikkelit
- Mitkä ovat Jenkins vs. Bambon edut?
- Jenkins vs Travis CI: Parhaat ominaisuudet