Duomenų kokybė — viskas prasideda nuo čia
Gal girdėjote posakį „žaliavos kokybė — produkto kokybė". Tai tiksliai taikoma ir prognozavimo sistemoms. Jei įvedate netinkamus duomenis, sistema išduos netinkamas prognozes — šiaip jau yra.
Dažniausiai problema nėra pati sistema, o duomenys, kuriuos jai duodame. Nenuostabu — daugelis įmonių turi chaotišką duomenų valdymą. Sąskaitos išsibarsčiusios skirtingose vietose, formatai nesutampa, dingsta eilutės.
Pirmas žingsnis: suauditinkite savo duomenis. Patikrinkite, ar visos sumos sudedasi, ar nėra klaidų. Jei turite 12 mėnesių duomenų, ir 2-3 mėnesiai atrodo keistai — tai reikalas. Kartais pakanka paprastos peržiūros. Kartais reikia sugrįžti į šaltinį ir viską perskaičiuoti.
Naudingiausia: sukurkite patikrinimo sąrašą. Ką tikrinti kiekvieną kartą prieš naują prognozę? Suma per sumą. Datos per datas. Kategorijos. Tai užtrunka 15-20 minučių, bet gali sutaupyti jums šimtus valandų vėliau.
Modelio kalibravimas — sureguliuokite pagal savo realybę
Neuroninių tinklų sistema negrąžina vienos absoliučios atsakymo. Ji duoda jums pagrindą, bet reikalinga jūsų ekspertizė.
Modelio kalibravimas yra procesas, kurio metu pasakote sistemai: „Žinai, mano šakoje yra sezoninės svyravimai rugsėjį" arba „Mums biznio šuolis paprastai atsitinka birželio viduryje". Neatspėliojimai — tikrini, patikrinti fakti.
Dauguma sistemos naudotojų to neigia. Jie tiesiog griebia pirmą prognosę ir naudoja ją. Bet jei jūs žinote savo verslą geriau nei bet kuris algoritmas — o tikriausiai žinote — pasinaudokite tuo.
Konkretus pavyzdys: jei jūs žinote, kad gegužę priklauso daugiau nei paprastai dėl konkrečios kampanijos, nurodykite tai. Sistema tada atsižvelgs į šį kontekstą. Rezultatas? Tikslesnes prognozes. Tai nereikalauja jokios technologinės žinios — tik sveiko proto ir jūsų patirties.
Svarbi pastaba apie prognozes
Šis straipsnis yra edukacinis vadovas skirtas supratimui, kaip veikia prognozavimo sistemos. Pateikiamos rekomendacijos yra bendros praktikos principai, o ne finansinės ar verslo konsultacijos. Realūs rezultatai priklauso nuo jūsų konkrečios situacijos, duomenų kokybės ir verslo aplinkos. Visada konsultuokitės su savo finansų vadybos ar verslo strategijos specialistais prieš primdami svarbius sprendimus.
Iteracinis patobulimas — mokykitės iš klydu
Prognoze pateikė prognozę — bet ji buvo 15 proc. nuo tikslo. Kas toliau? Daugelis žmonių paprasčiausiai pamiršta apie tai ir tęsia. Klaida.
Kiekviena klaida — tai mokymosi šaltinis. Jei prognoze buvo per mažo, tai yra informacija. Jei per didele — tai irgi. Pateikite šias atsakytas atgal į sistemą.
Tai vadinama feedback loop. Taip mokosi neuroniniai tinklai — iteratyviai. Pirma savaitė: 20 proc. paklaida. Antra savaitė: 12 proc. Trečia: 8 proc. Negreitai, bet tikrai. Dauguma verslininkų nesustoja tą vieną savaitę — jie tęsia mėnesis ar ketvirčius.
Mūsų patarimas: nustatykite kartotinumą. Kartą per savaitę ar kartą per mėnesį peržiūrėkite, kaip prognoze buvo artima tikrai. Dokumentuokite. Tada pasakykite sistemai — čia buvo klaida, mokykis iš to.
Konteksto integracija — pridėkite likusį pasaulį
Pinigų srautai nėra atskiri nuo likusio pasaulio. Jeigu darote bandomąją prekybos kampaniją, to neatspindi tik jūsų pinigai — tai atspindi jūsų pardavimus. Jei keičiate kainodarą, tai atspindi pelningumą.
Moderni prognozavimo sistema gali integruoti šiuos konteksto elementus. Neaišku, kaip? Tiesiog — kaip papildomi duomenys. „Gegužės 15-17 d. buvo kampanija" — tai informacija. „Kaina padidinta 5 proc." — tai informacija. Sistema tai suvokia.
Jei jūsų sistema neturi šios galimybės, jūs patys galite tai daryti paprastai. Dokumentuokite šiuos įvykius. Kai interpretuojate prognozes, atsiminkite: gegužės 15 d. buvo kampanija, todėl didesnės sumos nėra staigmena.
Tai yra tiesus kelias nuo „prognozavimo sistemos" prie „verslo prognozavimo sistemos". Skirtumas? Viena žino skaičius. Antra žino jūsų verslą.
Pradėkite šiandien — nereikia laukti savaitės
Šie keturi metodai nėra sudėtingi. Neapimantys. Jie ne tokia jau sudėtinga, ir jūs tikriausiai jau žinote, ką reikia daryti — jei pagalvojate apie tai tiesiog į kitą kelią.
Duomenų kokybė. Modelio kalibravimas. Feedback iš klaidų. Verslo kontekstas. Keturi dalykai. Pradėkite nuo to, kuris jums atrodo pigesnis. Tikriausiai tai duomenų auditas — jis gali būti atliktas šiandien arba rytoj.
Tikiuosi, šis straipsnis buvo naudingas. Jei turite klausimų arba norėtumėte giliau išnagrinėti šiuos aspektus, galite susisiekti su mumis. Arba tiesiog pradėkite — veikimas yra geriausias mokytoja.
Grįžti į pinigų srautų prognozavimo kategoriją
