Dự báo môi trường: Phương pháp, kỹ thuật và các chi tiết khác

Dự báo môi trường: Phương pháp, kỹ thuật và các chi tiết khác!

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, những thay đổi nhanh chóng là quá thường xuyên. Nó sẽ rất quan trọng đối với các nhà quản lý để phát minh ra những cách sống sót mới trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi. Họ sẽ phải xây dựng năng lực của một công ty để đối mặt với những thay đổi và tự thích nghi với những thay đổi.

Họ sẽ phải tìm ra những cách mới để tạo ra cơ hội sinh lời và tăng trưởng. Các quy tắc và quy định mới cũng tạo thêm áp lực cho doanh nghiệp.

Để chuẩn bị cho những tình huống đang diễn ra như vậy, các nhà quản lý sẽ phải tự chuẩn bị cho việc thực sự hiểu được từ xa và môi trường kinh doanh tức thời và các cơ chế thay đổi ảnh hưởng đến ngành hoặc công ty của họ. Những thay đổi không chỉ ảnh hưởng đến các công ty nhỏ hơn mà còn cả những người khổng lồ của các ngành công nghiệp khác nhau. Nó tạo ra một nhận thức về dự báo môi trường.

1. Phương pháp dự báo môi trường:

Mọi người đều có thể hiểu rằng những thay đổi về kinh tế, công nghệ, chính trị và xã hội là một phần của đời sống tổ chức. Với thực tế đó, những câu hỏi rõ ràng, làm thế nào những thay đổi này có thể được dự báo?

Để nói rằng ít nhất, dự báo là một quá trình khó khăn nhất. Một số quy tắc dự báo như sau:

(a) Rất khó để dự báo, đặc biệt là tương lai.

(b) Khoảnh khắc bạn dự đoán bạn biết mình sẽ sai - bạn không biết khi nào và theo hướng nào.

(c) Nếu bạn đúng, đừng bao giờ để họ quên nó.

(d) Bất kể khả năng xảy ra lỗi, để thành công, các tổ chức phải dự báo môi trường tương lai của họ.

Phương pháp dự báo và mức độ tinh vi rất khác nhau. Các phương pháp được sử dụng có thể thay đổi từ phỏng đoán có giáo dục đến dự đoán máy tính bằng cách sử dụng các phân tích thống kê tinh vi. Một số yếu tố xác định các phương pháp dự báo phù hợp nhất, bao gồm bản chất của dự báo mong muốn, chuyên môn có sẵn và nguồn tài chính có sẵn.

Tất cả các kỹ thuật dự báo có thể được phân loại là định tính hoặc định lượng. Kỹ thuật định tính chủ yếu dựa trên ý kiến ​​và đánh giá. Kỹ thuật định lượng chủ yếu dựa trên phân tích dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật thống kê. Một số kỹ thuật định tính và định lượng có sẵn cho doanh nghiệp.

2. Kỹ thuật dự báo định tính:

a. Lực bán hàng composite:

Theo phương pháp tổng hợp lực lượng bán hàng, dự báo doanh số được xác định bằng cách kết hợp các dự đoán bán hàng của những người bán hàng có kinh nghiệm. Bởi vì những người bán hàng thường xuyên liên lạc với khách hàng, họ thường ở vị trí để dự báo chính xác doanh số.

Ưu điểm của phương pháp này là chi phí tương đối thấp và đơn giản. Nhược điểm lớn là nhân viên bán hàng không phải lúc nào cũng thiên vị, đặc biệt nếu hạn ngạch bán hàng của họ dựa trên dự báo doanh số.

b. Đánh giá của khách hàng:

Phương pháp này tương tự như tổ hợp lực lượng bán hàng ngoại trừ việc nó đi tới khách hàng để ước tính những gì khách hàng mong đợi mua. Ước tính khách hàng cá nhân sau đó được gộp lại để có được một dự báo tổng.

Phương pháp này hoạt động tốt nhất khi một số lượng nhỏ khách hàng chiếm tỷ lệ lớn trong tổng doanh số. Hạn chế là khách hàng có thể không đủ quan tâm để thực hiện công việc tốt và phương pháp này không có quy định bao gồm cả khách hàng mới.

c. Ý kiến ​​điều hành:

Với phương pháp này, một số nhà quản lý tập hợp lại và đưa ra dự báo dựa trên ý kiến ​​tổng hợp của họ. Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản và chi phí thấp. Nhược điểm chính là dự báo không nhất thiết phải dựa trên thực tế.

d. Kỹ thuật Delphi:

Kỹ thuật Delphi là một phương pháp để phát triển sự đồng thuận về ý kiến ​​chuyên gia. Theo phương pháp này, một nhóm chuyên gia được chọn để nghiên cứu một câu hỏi cụ thể. Các thành viên hội đồng không gặp nhau như một nhóm và thậm chí có thể không biết danh tính của nhau. Các thành viên của hội thảo sau đó được yêu cầu (thường bằng bảng câu hỏi được gửi qua thư) để đưa ra ý kiến ​​của họ về các sự kiện hoặc dự báo trong tương lai.

Sau khi vòng ý kiến ​​đầu tiên được thu thập, điều phối viên tóm tắt các ý kiến ​​và gửi thông tin này cho các thành viên của hội đồng. Dựa trên thông tin này, các thành viên hội đồng suy nghĩ lại các phản hồi trước đó của họ và đưa ra dự báo thứ hai.

Quy trình tương tự này tiếp tục cho đến khi đạt được sự đồng thuận hoặc cho đến khi các phản hồi không thay đổi đáng kể. Kỹ thuật Delphi tương đối rẻ tiền và phức tạp vừa phải.

e. Khảo sát dự đoán:

Trong phương pháp này, các câu hỏi được gửi qua thư, phỏng vấn qua điện thoại hoặc phỏng vấn cá nhân được sử dụng để dự báo ý định của khách hàng. Khảo sát dự đoán là một hình thức lấy mẫu, trong đó những người được khảo sát nhằm đại diện cho một số dân số lớn hơn.

Hạn chế tiềm năng của phương pháp này là các ý định đã nêu không nhất thiết phải được thực hiện và mẫu được khảo sát không đại diện cho dân số. Phương pháp này thường đi kèm với chi phí trung bình và không phức tạp nhiều.

3. Kỹ thuật dự báo định lượng:

a. Phân tích chuỗi thời gian:

Kỹ thuật này dự báo nhu cầu trong tương lai dựa trên những gì đã xảy ra trong quá khứ. Ý tưởng cơ bản của phân tích chuỗi thời gian là điều chỉnh một đường xu hướng với dữ liệu trong quá khứ và sau đó ngoại suy đường xu hướng này vào tương lai.

Các thủ tục toán học tinh vi được sử dụng để rút ra đường xu hướng này và để xác định và biến động theo mùa hoặc theo chu kỳ. Thông thường một chương trình máy tính được sử dụng để thực hiện các tính toán theo yêu cầu phân tích chuỗi thời gian.

Một lợi thế của kỹ thuật này là nó dựa trên một cái gì đó khác với ý kiến. Phương pháp này hoạt động tốt nhất khi có sẵn một lượng dữ liệu lịch sử đáng kể và khi các lực lượng môi trường tương đối ổn định. Nhược điểm là tương lai có thể không như quá khứ.

b. Mô hình hồi quy:

Mô hình hồi quy là một kỹ thuật dự báo toán học trong đó một phương trình với một hoặc nhiều biến đầu vào được dẫn xuất để dự đoán một biến khác. Biến được dự đoán được gọi là biến phụ thuộc. Các biến đầu vào được sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc được gọi là biến độc lập.

Ý tưởng chung về mô hình hồi quy không xác định mức độ thay đổi của các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Khi mối quan hệ toán học giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đã được xác định, các giá trị tương lai cho biến phụ thuộc có thể được dự báo dựa trên các giá trị đã biết hoặc dự đoán của các biến độc lập.

Các tính toán toán học cần thiết để rút ra phương trình là cực kỳ phức tạp và hầu như luôn luôn yêu cầu sử dụng máy tính-. Mô hình hồi quy tương đối phức tạp và tốn kém.

c. Mô hình kinh tế lượng:

Mô hình kinh tế lượng là một trong những phương pháp dự báo tinh vi nhất. Nói chung, các mô hình kinh tế lượng cố gắng mô hình hóa toàn bộ nền kinh tế. Hầu hết các mô hình kinh tế lượng dựa trên nhiều phương trình hồi quy cố gắng mô tả mối quan hệ giữa các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế.

Rất ít tổ chức có khả năng phát triển các mô hình kinh tế lượng của riêng họ. Những tổ chức sử dụng mô hình kinh tế lượng thường thuê dịch vụ của các nhóm tư vấn hoặc công ty chuyên về mô hình kinh tế lượng. Phương pháp này rất tốn kém và phức tạp và do đó, chủ yếu chỉ được sử dụng bởi các tổ chức rất lớn.

4. Quét môi trường:

Bây giờ chúng tôi chuyển sang thảo luận về các phương pháp kỹ thuật được sử dụng bởi các tổ chức để theo dõi môi trường liên quan của họ và thu thập dữ liệu để lấy thông tin về các cơ hội và mối đe dọa ảnh hưởng đến doanh nghiệp của họ. Quá trình các tổ chức theo dõi môi trường liên quan của họ để xác định các cơ hội và mối đe dọa ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của họ được gọi là quét môi trường.