Pemilik usaha kecil dan usahawan menggunakan ramalan permintaan untuk membantu menentukan apa yang mereka inginkan dan bakal pelanggan di masa depan. Maklumat ini membantu anda merancang dan membangunkan produk dan perkhidmatan baru, serta mengembangkan pasaran baharu. Ringkasnya, ramalan permintaan membantu anda menangkap dan menunggang gelombang ketika ia mula membina dan puncak. Terdapat beberapa jenis kaedah yang digunakan dalam ramalan permintaan, termasuk kajian niat niaga pembeli dan lain-lain bentuk penyelidikan kuantitatif. Ramalan permintaan juga menganggarkan berapa banyak produk tertentu yang ingin dibeli oleh pelanggan anda, membolehkan anda membuat ramalan jualan yang boleh dipercayai untuk perniagaan anda.
Ramalan Pasaran
Satu jenis ramalan permintaan menggunakan data harga dari pasaran dunia untuk mewujudkan pasaran maya. Kemudian, pakar menganalisis data dan membandingkannya dengan faktor-faktor ekonomi utama lain seperti pekerjaan, kadar inflasi dan produktiviti.
Sebahagian daripada proses mewujudkan dan menilai pasaran maya ini menggabungkan perkembangan terdahulu dalam ekonomi dan pasaran. Sebagai contoh, pakar boleh menggunakan data semasa dan bersejarah untuk membuat trend carta. Ini memberikan penganalisis bola kristal, macam - satu yang dapat meramal trend masa depan seperti dasar pekerjaan, rancangan pembiayaan awam dan meramalkan pertumbuhan ekonomi.
Extrapolation
Ekstrapolasi menggunakan prinsip matematik untuk meramalkan tingkah laku masa depan berdasarkan data semasa dan bersejarah. Ini adalah perspektif yang didorong data mengenai tingkah laku pengguna, menggunakan penyelidikan kuantitatif untuk mengakses data tentang bagaimana pelanggan anda telah berlaga pada masa lalu terhadap produk dan jenama anda.
Katakan syarikat anda menjual keju artisanal, dan selama 15 bulan yang lalu, anda telah mengalami uptick yang mantap dalam penjualan keju kambing. Anda boleh secara puratanya menyimpulkan dari sampel data 15-bulan itu bahawa trend akan berterusan dan jualan anda akan terus meningkat pada bulan 16.
Kelemahan ekstrapolasi adalah terhad kepada data yang ada saat ini apabila realiti masa depan tidak dapat mempengaruhi pasar impak sepanjang masa. Walau bagaimanapun, ia merupakan kaedah ramalan permintaan yang mudah dan mudah yang boleh digunakan oleh kebanyakan perniagaan kecil.
Analisis Conjoint
Pelanggan anda tidak boleh selalu membeli produk yang sempurna. Mereka mungkin perlu membuat perdagangan di tempat lain. Sama ada mereka akan membayar lebih daripada yang dirancang untuk ciri tertentu atau kualiti yang lebih tinggi, atau mereka akan menyerah pada ciri khusus untuk harga yang lebih rendah. Perdagangan dalam ciri produk berlaku sepanjang masa dan dalam banyak senario yang berbeza. Analisis konjadi bermula dari premis ringkas: Pelanggan tidak boleh membeli produk yang memenuhi semua keutamaan mereka. Sebaliknya, pelanggan mencari dan membeli produk yang mempunyai ciri dan sifat yang paling mereka inginkan dan perlu, memenuhi seberapa banyak pilihan mereka yang mungkin. Oleh itu, analisis konjugat adalah cara untuk mengetahui ciri-ciri yang paling digemari ini, dan apa yang pelanggan bersedia untuk bertukar dalam pertukaran.
Sebagai contoh, pengilang kereta mungkin mendapati pelanggan menilai harga yang lebih rendah dan ekonomi bahan api yang lebih baik ke atas ruang dalaman yang lebih besar dan lebih banyak pilihan warna. Analisis konjugat akan menggunakan input pelanggan untuk mengetahui dengan tepat mana pembeli ciri kombinasi yang benar-benar bernilai dan lebih suka dengan menjadikan mereka kedudukan ciri-ciri utama mengikut keutamaan _._ Kemudian penganalisis akan menggunakan model statistik untuk menilai respons tersebut. Produk terakhir adalah laporan tertulis mengenai analisis konjugat yang dapat membantu syarikat anda memperbaiki dan meningkatkan rancangan jualan, pemasaran dan pengeluaran untuk memenuhi keperluan dan keinginan pelanggan anda.
Kajian Niat Niaga Pembeli
Sebuah perniagaan kecil juga boleh meninjau pelanggan potensial tentang niat mereka untuk meramalkan permintaan masa depan. Kaji selidik niat meminta responden mengenai apa yang mereka ingin beli dan ketika mereka berhasrat membeli di masa depan.
Anda mungkin pernah melihat tinjauan ini di web. Di tapak media, contohnya, anda mungkin diminta untuk mengisi tinjauan pendek untuk mengakses kandungan. Kaedah itu kemudiannya boleh menimbulkan dua atau tiga soalan tentang niat anda untuk membeli produk tertentu dalam tempoh enam bulan akan datang, misalnya, kereta baru atau tab mandi panas.
Jangkaan kajian kemudian memberi penganalisis satu kebarangkalian khusus bahawa orang yang menjawab soalan akan bertindak dengan cara tertentu. Contohnya, jika soalan itu bertanya bagaimana mungkin anda membeli sebuah kereta baru dalam tempoh enam bulan akan datang dan memberikan pelbagai jawapan dari sifar (sama sekali tidak mungkin) hingga 10 (pasti), respons lapan mungkin diterjemahkan kepada Kebarangkalian 80 peratus. Kebarangkalian agregat mungkin mencadangkan jalan ke hadapan pada produk baru yang perniagaan anda merenung.
Kaedah Delphi
Terdapat satu lagi kaedah ramalan permintaan berasaskan tinjauan yang dikenali sebagai kaedah Delphi atau teknik Delphi. Walau bagaimanapun, bukannya mengukur pelanggan, dalam kaedah ini pakar kaji selidik perniagaan.
Satu lagi perbezaan utama dari kaji selidik niat pembeli adalah bahawa kaji selidik Delphi secara anonim dijalankan dalam satu siri pusingan, diselingi oleh seorang penganalisis yang meringkaskan pendapat yang dinyatakan dalam pusingan sebelumnya, kemudian menggunakan analisis itu untuk membuat satu set soalan seterusnya.
Pakar-pakar yang ditinjau mendapat akses kepada ringkasan statistik serta soalan-soalan baru. Setiap pusingan bertanya kepada pakar untuk melekatkan jawapannya terlebih dahulu atau memberinya peluang untuk mengubah penilaiannya, berdasarkan cara pakar lain bertindak balas.
Oleh itu, tujuan kaedah Delphi adalah untuk membantu sekumpulan pakar dalam bidang anda mencapai kesepakatan. Apabila kumpulan pakar mencapai konsensus mengenai perkembangan tertentu dalam pasaran perniagaan anda, anda kemudian boleh menggunakan konsensus tersebut untuk membantu membimbing pembangunan produk, jualan dan kempen pemasaran masa hadapan.
