Trendvarsling er en komplisert, men nyttig måte å se på tidligere salg eller markedsvekst, bestemme mulige trender ut fra disse dataene og bruke informasjonen til å ekstrapolere hva som kan skje i fremtiden. Markedsføringseksperter bruker vanligvis trendprognoser for å avgjøre potensiell fremtidig salgsvekst. Mange områder i en bedrift kan bruke prognoser, og å undersøke konseptet i forhold til salg kan hjelpe deg med å få en forståelse av denne strategien.
Tips
Trendvarsling er handlingen med å forme et bilde av hvordan fremtiden kan se ut for virksomheten, basert på det som har foregått tidligere.
Tidsserier og trender
Trendvarsling er kvantitativ prognose, noe som betyr at prognosen er basert på håndgripelige, konkrete tall fra fortiden. Den bruker tidsseriedata, som er data der den numeriske verdien er kjent over forskjellige tidspunkter. Vanligvis er disse numeriske dataene tegnet inn i en graf, med den horisontale x-aksen som brukes til å plotte tid, for eksempel året, og y-dataene brukes til å plotte informasjonen du prøver å forutsi, for eksempel salgsbeløp eller antall personer. Det er flere forskjellige typer mønstre som har en tendens til å vises på en tidsseriediagram.
Konstant mønstre i data
Når man ser på salgstall, ser man for eksempel en konstant trend når det ikke er netto økning eller reduksjon i salg over tid. Salget kan øke eller redusere på bestemte datoer, men det totale gjennomsnittet forblir det samme. Selv om gjennomsnittsresultatene er de samme innen ett år, kan det likevel være sesongmessige endringer. For eksempel kan salgsnivået være gjennomgående større om sommeren og om vinteren, selv om gjennomsnittet er det samme hele året.
Lineære mønstre i data
Et lineært mønster er en jevn nedgang eller økning i antall over tid. På en graf vises dette som en rett linje vinklet diagonalt opp eller ned. Hvis noen for eksempel så på salg av videospillere, kan de se en diagonal linje vinklet nedover, noe som indikerer at salget av videospillere synker jevnt over tid.
Forstå eksponensielle mønstre
Et eksponentielt mønster er enklere enn det kan høres ut. Snarere enn en langsom, jevn økning over tid, indikerer et eksponentielt mønster at data stiger med en økende hastighet over tid. I stedet for en rett linje som peker diagonalt opp, viser denne typen graf en buet linje der det siste punktet i senere år er høyere enn det første året, hvis frekvensen øker. En eksponentiell trend for salg kan tyde på at salget gikk veldig sakte de første årene, men produktet har blitt stadig mer populært hvert år etter hvert som flere blir interessert i å kjøpe det.
Mer kompliserte mønstre
Trendvarsling kan også håndtere mønstre som er mye mer kompliserte enn konstante, lineære og eksponensielle grafer. For eksempel kan en dempet trend vise at det var en samlet økning i salget i en årrekke og deretter en plutselig stopp. En polynomtrend kan vise en gradvis økning, og deretter stagnasjon i salget over tid etterfulgt av en nedgang i salget.
Prognoser ved hjelp av mønstre
Ser du på data over en årrekke og finner mønstre, kan du bruke denne informasjonen til å forutsi fremtidige mønstre. En trend betyr at den samme serien av hendelser skjer igjen og igjen. For eksempel, hvis det er en trend med konstant salg hvert år med en nedgang i salget om vinteren som blir oppveid av en økning om sommeren, kan en person bruke dette mønsteret til å forutsi at salget vil fortsette å være lavt om vinteren. Omsettes, kan en butikksjef tilby flere produkter om vinteren for å sikre sikring mot forventet fall i salg.
Men prognoser gjøres ikke raskt ved å bare se på en graf. Forecasters kan oversette grafens mønstre til en formel for å forutsi nøyaktig hva som vil skje i fremtiden. De bruker ofte regnearkprogramvare som følger med innebygde verktøy for trendvarsling.
Trendvarsling med forsiktighet
Trendvarsling er vitenskapelig, men det er også usikkert. Jo lenger inn i fremtiden en prognose blir brukt, jo mer usikker blir resultatene. Uventede hendelser kan skje som vil forstyrre et jevnt mønster, som nedgang i aksjemarkedet som endrer forbrukeratferd og dramatiske skift i brukernes tilgang til visse teknologier. Jo mer komplisert et mønster ser ut til å være, desto mer usikkert er en trendvarsel.