Umweltprognose: Methoden, Techniken und andere Details

Umweltprognose: Methoden, Techniken und andere Details!

In der heutigen Geschäftswelt sind rasche Veränderungen zu häufig. Für Manager ist es wichtig, in dem sich ständig verändernden Geschäftsumfeld neue Überlebensmöglichkeiten zu entwickeln. Sie müssten die Fähigkeit eines Unternehmens aufbauen, sich den Veränderungen zu stellen und sich an Veränderungen anzupassen.

Sie müssten neue Wege finden, um Profitabilität und Wachstum zu schaffen. Die neuen Regeln und Vorschriften erzeugen auch einen stärkeren Druck auf das Geschäft.

Um sich auf solche laufenden Ereignisse vorzubereiten, müssen sich die Manager darauf vorbereiten, die abgelegenen und unmittelbaren Geschäftsumgebungen und die Mechanismen der Veränderungen, die ihre Branche oder Firma betreffen, wirklich zu verstehen. Die Änderungen betreffen nicht nur kleinere Unternehmen, sondern auch die Giganten verschiedener Branchen. Es schafft ein Bewusstsein für Umweltprognosen.

1. Umweltprognosemethoden:

Jeder kann verstehen, dass die wirtschaftlichen, technologischen, politischen und sozialen Veränderungen Teil des Organisationslebens sind. Angesichts dieser Tatsache, der offensichtlichen Fragen, wie können diese Änderungen vorhergesagt werden?

Um es gelinde auszudrücken, ist Prognose ein sehr schwieriger Prozess. Einige Prognoseregeln sind die folgenden:

(a) Es ist sehr schwierig, insbesondere die Zukunft vorherzusagen.

(b) In dem Moment, in dem Sie vorhergesagt haben, wissen Sie, dass Sie sich irren werden - Sie wissen nur nicht, wann und in welche Richtung.

(c) Wenn du recht hast, lass sie niemals vergessen.

(d) Unabhängig von der Möglichkeit eines Fehlers müssen Organisationen, um erfolgreich zu sein, ihre zukünftige Umgebung prognostizieren.

Die Prognosemethoden und der Grad der Komplexität variieren stark. Die angewandten Methoden können von fundierten Vermutungen bis zu Computerprojektionen unter Verwendung hochentwickelter statistischer Analysen variieren. Verschiedene Faktoren bestimmen die am besten geeigneten Prognosemethoden, darunter die Art der gewünschten Prognose, das verfügbare Fachwissen und die verfügbaren Finanzmittel.

Alle Prognosetechniken können entweder als qualitativ oder quantitativ klassifiziert werden. Qualitative Techniken basieren in erster Linie auf Meinungen und Urteilen. Quantitative Techniken basieren hauptsächlich auf der Analyse von Daten und dem Einsatz statistischer Techniken. Der Wirtschaft stehen verschiedene qualitative und quantitative Techniken zur Verfügung.

2. Qualitative Prognosetechniken:

ein. Sales Force Composite:

Bei der Sales-Force-Composite-Methode wird eine Umsatzprognose durch Kombination der Verkaufsprognosen erfahrener Vertriebsmitarbeiter ermittelt. Da Vertriebsmitarbeiter in ständigem Kontakt mit Kunden stehen, sind sie oft in der Lage, den Verkauf genau zu prognostizieren.

Vorteile dieses Verfahrens sind die relativ geringen Kosten und die Einfachheit. Der größte Nachteil besteht darin, dass das Verkaufspersonal nicht immer vorurteilsfrei ist, insbesondere wenn die Verkaufsquoten auf Umsatzprognosen basieren.

b. Kundenbewertung:

Diese Methode ähnelt dem Verkaufspersonal-Composite, mit der Ausnahme, dass der Kunde Schätzungen darüber erhält, was der Kunde erwartet zu kaufen. Einzelne Kundenschätzungen werden dann zusammengefasst, um eine Gesamtprognose zu erhalten.

Diese Methode funktioniert am besten, wenn eine kleine Anzahl von Kunden einen großen Anteil am Gesamtumsatz ausmacht. Nachteile sind, dass der Kunde möglicherweise nicht genug interessiert ist, um gute Arbeit zu leisten, und dass das Verfahren keine Vorkehrungen für die Aufnahme neuer Kunden enthält.

c. Executive Opinion:

Bei dieser Methode kommen mehrere Manager zusammen und entwickeln anhand ihrer gesammelten Meinungen eine Prognose. Vorteile dieses Verfahrens sind Einfachheit und geringe Kosten. Der größte Nachteil besteht darin, dass die Prognose nicht unbedingt auf Fakten basiert.

d. Delphi Technik:

Die Delphi-Technik ist eine Methode, um einen Konsens von Expertenmeinungen zu entwickeln. Bei dieser Methode wird ein Expertengremium ausgewählt, um eine bestimmte Frage zu untersuchen. Die Panel-Mitglieder treffen sich nicht als Gruppe und kennen möglicherweise nicht einmal die Identität des anderen. Die Panel-Mitglieder werden dann (normalerweise per E-Mail-Fragebogen) aufgefordert, zu bestimmten zukünftigen Ereignissen oder Prognosen Stellung zu nehmen.

Nachdem die erste Meinungsrunde gesammelt wurde, fasst der Koordinator die Meinungen zusammen und sendet diese Informationen an die Panelmitglieder. Basierend auf diesen Informationen überdenken die Mitglieder des Panels ihre früheren Antworten und treffen eine zweite Prognose.

Das gleiche Verfahren wird fortgesetzt, bis ein Konsens erreicht wird oder sich die Antworten nicht merklich ändern. Die Delphi-Technik ist relativ kostengünstig und mäßig komplex.

e. Vorausschauende Umfragen:

Bei dieser Methode werden per Post versendete Fragebögen, Telefoninterviews oder persönliche Interviews zur Prognose von Kundenabsichten verwendet. Vorausschauende Erhebungen sind eine Form der Stichprobe, da die befragten Personen eine größere Bevölkerung repräsentieren sollen.

Mögliche Nachteile dieser Methode sind, dass die angegebenen Absichten nicht notwendigerweise ausgeführt werden und dass die befragte Stichprobe nicht die Bevölkerung repräsentiert. Diese Methode ist normalerweise mit mittleren Kosten und wenig Komplexität verbunden.

3. Quantitative Prognosetechniken:

ein. Zeitreihenanalyse:

Diese Technik prognostiziert die zukünftige Nachfrage basierend auf dem, was in der Vergangenheit passiert ist. Die Grundidee der Zeitreihenanalyse besteht darin, eine Trendlinie an vergangene Daten anzupassen und diese Trendlinie dann in die Zukunft zu extrapolieren.

Zur Ableitung dieser Trendlinie und zur Erkennung von saisonalen oder zyklischen Schwankungen werden ausgefeilte mathematische Verfahren verwendet. Normalerweise wird ein Computerprogramm verwendet, um die für eine Zeitreihenanalyse erforderlichen Berechnungen durchzuführen.

Ein Vorteil dieser Technik ist, dass sie auf etwas anderem als der Meinung basiert. Diese Methode funktioniert am besten, wenn eine große Anzahl historischer Daten verfügbar ist und die Umweltkräfte relativ stabil sind. Der Nachteil ist, dass die Zukunft nicht wie die Vergangenheit sein kann.

b. Regressionsmodellierung:

Regressionsmodellierung ist eine mathematische Prognosetechnik, bei der eine Gleichung mit einer oder mehreren Eingangsvariablen abgeleitet wird, um eine andere Variable vorherzusagen. Die vorhergesagte Variable wird als abhängige Variable bezeichnet. Die zur Vorhersage der abhängigen Variablen verwendeten Eingangsvariablen werden als unabhängige Variablen bezeichnet.

Die allgemeine Idee der Regressionsmodellierung ist nicht zu bestimmen, wie sich Änderungen in den unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirken. Nachdem die mathematische Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen bestimmt wurde, können zukünftige Werte für die abhängige Variable basierend auf bekannten oder vorhergesagten Werten der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden.

Die mathematischen Berechnungen, die zur Ableitung der Gleichung erforderlich sind, sind äußerst komplex und erfordern fast immer die Verwendung eines Computers. Die Regressionsmodellierung ist relativ komplex und teuer.

c. Ökonometrische Modellierung:

Die ökonometrische Modellierung ist eine der ausgefeiltesten Prognosemethoden. Im Allgemeinen versuchen ökonometrische Modelle, eine gesamte Volkswirtschaft mathematisch zu modellieren. Die meisten ökonometrischen Modelle basieren auf zahlreichen Regressionsgleichungen, die versuchen, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Wirtschaftssektoren zu beschreiben.

Nur wenige Organisationen sind in der Lage, eigene ökonometrische Modelle zu entwickeln. Organisationen, die ökonometrische Modelle verwenden, stellen in der Regel die Dienste von Beratungsgruppen oder Unternehmen ein, die auf ökonometrische Modelle spezialisiert sind. Diese Methode ist sehr teuer und komplex und wird daher hauptsächlich nur von sehr großen Organisationen verwendet.

4. Umwelt Scanning:

Wir besprechen nun die Methoden der Organisationen, um ihre relevante Umgebung zu überwachen, und um Daten zu sammeln, um Informationen über die Chancen und Bedrohungen abzuleiten, die sich auf ihr Geschäft auswirken. Der Prozess, durch den Organisationen ihre relevante Umgebung überwachen, um Chancen und Bedrohungen zu identifizieren, die sich auf ihr Geschäft auswirken, wird als Scanning der Umgebung bezeichnet.