1. การพัฒนาเงื่อนไขทางเทคนิคสำหรับการพยากรณ์วัตถุและวัตถุ

2. กำหนดงาน

4. ตัวชี้วัด

2. ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลวัตถุประสงค์

3. การสุ่มตัวอย่างบนเวทีและการรวบรวม

4. จัดทำการคาดการณ์การค้นหา

5. การคาดการณ์ตามกฎระเบียบ

6. เรามอบให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจ

7. การประเมินการส่งออกโดยรวม

8. เราทำการปรับเปลี่ยนการคาดการณ์ของเรา

9. เราส่งมอบให้กับลูกค้า

10. เราดำเนินการ

11. เราทำการปรับเปลี่ยนการคาดการณ์

12. สรุป

13. เกณฑ์ความจริงของการพยากรณ์และโครงการทางสังคม.

คุณค่าของการพยากรณ์ทางสังคมนั้นไม่เพียงแต่ถูกกำหนดโดยความสำคัญทางสังคมของปรากฏการณ์ที่คาดการณ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงระดับความแม่นยำและความน่าเชื่อถือด้วย ระดับความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์จะกำหนดทั้งผลลัพธ์ของเหตุการณ์ในอนาคตและความทันเวลาของผลกระทบต่อกระบวนการในปัจจุบันซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของอนาคต ปัจจุบันเป็นช่วงเวลาเดียวที่ผู้คนมีอิทธิพลต่อกระบวนการทางประวัติศาสตร์ ระดับของผลกระทบนี้ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่คาดหวังของเหตุการณ์ในอนาคต และระดับของการดำเนินการตามการคาดการณ์ที่เป็นไปได้ การตัดสินใจในปัจจุบัน การวางแผนสำหรับอนาคต การกำหนดเป้าหมายเฉพาะหน้าและเป้าหมายที่ห่างไกลมากขึ้น ทั้งในด้านพฤติกรรมของมนุษย์แต่ละคนและกิจกรรมของแต่ละทีม กลุ่มสังคม และสังคมโดยรวม ทั้งหมดนี้ทำให้เกิดปัญหาแห่งความจริง หรือความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์ทางสังคมที่ศูนย์วิจัยทางวิทยาศาสตร์

การพยากรณ์เป็นส่วนเชื่อมโยงที่จำเป็นในกระบวนการรับรู้ โดยรวมอยู่ในนั้นและอยู่ภายใต้กฎหมายและหลักการทั้งหมด หลักการที่สำคัญที่สุดเหล่านี้คือความเข้าใจที่ถูกต้องเกี่ยวกับแก่นแท้ของการปฏิบัติทางสังคม บทบาทของมันในกระบวนการรับรู้ เนื่องจากเป็นพื้นฐาน เป้าหมาย และเกณฑ์ของความจริงและความน่าเชื่อถือของความรู้ของมนุษย์ การปฏิบัติจึงมีบทบาทคล้ายกันในความสัมพันธ์กับฟังก์ชันการทำนายของกระบวนการรับรู้ เช่นเดียวกับในกระบวนการรับรู้ทั้งหมด การฝึกฝนจะปรากฏเป็นเอกภาพวิภาษวิธี นั่นคือเป็นพื้นฐาน เป้าหมาย และเกณฑ์ของความน่าเชื่อถือของความรู้ของเราเกี่ยวกับอนาคต

อย่างไรก็ตาม การพยากรณ์ทางสังคมมีความเฉพาะเจาะจงในตัวเอง ซึ่งเกิดจากลักษณะเฉพาะของการสำแดงและการปฏิบัติตามกฎแห่งชีวิตทางสังคมผ่านกิจกรรมที่มีสติและเด็ดเดี่ยวของผู้คน การศึกษากฎหมายเหล่านี้และบนพื้นฐานนี้ ข้อสันนิษฐานทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับทิศทางและลักษณะของการกระทำในอนาคตถือเป็นพื้นฐานของการพยากรณ์ทางสังคม ด้วยเหตุนี้ บทบาทของการปฏิบัติในการพยากรณ์ทางสังคมจึงต้องมีลักษณะเฉพาะอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งทำให้การพยากรณ์ทางสังคมแตกต่างจากกระบวนการรับรู้โดยรวม และจากการพยากรณ์โดยทั่วไป แน่นอนว่าการคาดการณ์ใด ๆ ที่เป็นหน้าที่ของจิตสำนึกทางสังคมนั้นเป็นทางสังคม ซึ่งหมายถึงการคาดการณ์กระบวนการทางสังคมโดยตรง เช่น การคาดการณ์การพัฒนาและการทำงานต่อไปของสิ่งมีชีวิตทางสังคม การพยากรณ์ทางสังคม วีในความหมายที่ถูกต้องของคำว่า

ความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์ความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์เป็นที่เข้าใจกันว่ามีความจำเป็นหรืออย่างน้อยก็มีความน่าจะเป็นในระดับที่เพียงพอในการให้เหตุผลของการพยากรณ์ที่พัฒนาแล้ว ความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ: ความลึกซึ้งและความชัดเจนของความรู้ของเราเกี่ยวกับรูปแบบวัตถุประสงค์และกฎหมายที่กำหนดการพัฒนาระบบสังคมต่างๆ ความสามารถในการแสดงและ "จำลอง" ระบบสังคมได้อย่างถูกต้อง บทบาทที่สำคัญคือระดับความรู้เกี่ยวกับกระบวนการทางสังคมที่เฉพาะเจาะจง ความสมบูรณ์ของข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขและความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลที่กำหนดการพัฒนากระบวนการทางสังคมโดยเฉพาะ ตลอดจนความทันเวลาและความเร็วของการประมวลผลการไหล ข้อมูลเกี่ยวกับกระบวนการทางสังคมและความสัมพันธ์เฉพาะ โดยทั่วไปแล้ว คุณภาพ ความครบถ้วน และความน่าเชื่อถือของข้อมูลทางสังคมจะเป็นสัดส่วนโดยตรงกับความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์ทางสังคม

ข้อมูลข้างต้นช่วยให้เราสามารถสรุปข้อสรุปทางทฤษฎีและระเบียบวิธีทั่วไปบางประการที่เป็นพื้นฐานสำหรับกิจกรรมการพยากรณ์โรค ประการแรกเห็นได้ชัดว่าทฤษฎีนี้มีความสำคัญต่อการพยากรณ์โรคอย่างไร หากไม่มีความเข้าใจเชิงทฤษฎีเกี่ยวกับแก่นแท้ของกระบวนการที่กำลังดำเนินอยู่ และไม่มีประสบการณ์เชิงปฏิบัติ หากไม่มีการประยุกต์ใช้ทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์อย่างสร้างสรรค์ การพยากรณ์ทางวิทยาศาสตร์โดยทั่วไปก็เป็นสิ่งที่คิดไม่ถึง กิจกรรมการพยากรณ์เป็นกิจกรรมทางวิทยาศาสตร์และทางทฤษฎีเป็นหลัก ในชีวิตสาธารณะด้านใด ๆ จะต้องเข้าใจและนำไปปฏิบัติอย่างต่อเนื่อง กระบวนการสร้างสรรค์อย่างต่อเนื่องประเด็นไม่ได้อยู่ที่การรีบวาดภาพอนาคต จินตนาการถึงอนาคตตามข้อกำหนดโดยพลการ แต่เพื่อจัดกิจกรรมทางวิทยาศาสตร์ที่มีความรับผิดชอบ มีเป้าหมาย และต่อเนื่อง ซึ่งควรจะปราศจากการโจมตีและการกำกับดูแลที่ไร้ความสามารถ

ประการที่สองเงื่อนไขชี้ขาดสำหรับการคาดการณ์คือความสมบูรณ์ของข้อมูลเกี่ยวกับกฎหมายที่กำหนดแนวทางของกระบวนการคาดการณ์ หากไม่มีสิ่งนี้ การสร้างการคาดการณ์ที่จริงจังโดยทั่วไปจะเป็นไปไม่ได้ แน่นอนว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับข้อมูลที่ครบถ้วนเกี่ยวกับกฎหมายที่บังคับใช้ทั้งหมด ในหลายกรณี คุณจะต้องจัดการกับสมมติฐานเกี่ยวกับรูปแบบ อย่างไรก็ตาม คุณจำเป็นต้องทราบล่วงหน้าว่า ตามกฎแล้วความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์จะลดลง ยิ่งคุณต้องหันไปใช้ข้อความสมมุติเกี่ยวกับกฎหมายมากขึ้นเท่านั้น เพื่อว่าในที่สุดการคาดการณ์อาจสูญเสียคุณค่าไป ดังนั้นการวิเคราะห์กฎแห่งการพัฒนา (และนี่คือเงื่อนไขทางทฤษฎีที่สำคัญ) จึงเป็น "อัลฟ่าและโอเมกา" ของการพยากรณ์ใดๆ

ประการที่สามสิ่งสำคัญสำหรับการพยากรณ์คือความเข้าใจที่สมจริงและแม่นยำที่สุดในเงื่อนไขที่กำหนดว่ากระบวนการที่คาดการณ์จะเริ่มต้นขึ้นและปัจจัยใดที่มีอิทธิพลต่อเงื่อนไขเหล่านั้น ซึ่งรวมถึงการคาดการณ์การดำเนินการตามเงื่อนไขสำหรับการดำเนินการของกฎหมายที่สำคัญ (ที่เกี่ยวข้อง) สำหรับการพยากรณ์ และข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขและปัจจัยที่เป็นไปได้อื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อวัตถุประสงค์ของการพยากรณ์ ตามกฎแล้วข้อมูลเกี่ยวกับเงื่อนไขเริ่มต้นและเงื่อนไขที่ตามมาของกระบวนการที่คาดการณ์ไว้นั้นยากที่จะได้รับเป็นข้อมูลเกี่ยวกับกฎแห่งการพัฒนา ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะต้องจัดการกับปัจจัยโต้ตอบจำนวนมากก่อน ซึ่งสามารถรวมเป็นกลุ่มใหญ่ได้ ดังนั้น (โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคาดการณ์ในด้านการจัดการทางเศรษฐกิจ) ความเที่ยงธรรมที่เข้มงวดที่สุด ความน่าเชื่อถือทางวิทยาศาสตร์ ความซื่อสัตย์ การยกเว้นความเป็นส่วนตัวและ "การตกแต่ง" ในการวิเคราะห์และการประเมินเงื่อนไขเริ่มต้นและเงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง จึงเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่ขาดไม่ได้สำหรับการคาดการณ์ที่ประสบความสำเร็จ

การพยากรณ์- กิจกรรมที่มุ่งค้นหาและศึกษาทางเลือกที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนาในอนาคตของบริษัท บทบาทหลักในที่นี้คือการพยากรณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์ วัตถุประสงค์หลักของการคาดการณ์คือเพื่อกำหนดแนวโน้มของปัจจัยที่ส่งผลต่อสภาวะตลาด

เมื่อคาดการณ์ การคาดการณ์ระยะสั้นมักจะแตกต่าง - สำหรับ 1 - 1.5 ปี, ระยะกลาง - สำหรับ 4-6 ปี และระยะยาว - สำหรับ 10-15 ปี

เน้นหลักเมื่อ การพยากรณ์ระยะสั้นดำเนินการในการประเมินเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพของการเปลี่ยนแปลงในปริมาณการผลิต อุปสงค์และอุปทาน ระดับราคาและดัชนี อัตราส่วนสกุลเงิน และเงื่อนไขเครดิต ปัจจัยสุ่มชั่วคราวก็ถูกนำมาพิจารณาด้วย

ระยะกลางและ การพยากรณ์ระยะยาวขึ้นอยู่กับระบบการคาดการณ์ - ความสัมพันธ์ระหว่างอุปสงค์และอุปทาน ข้อจำกัดในการคุ้มครองสิ่งแวดล้อม และการค้าระหว่างประเทศ

วิธีเชิงปริมาณที่เป็นทางการ (แฟคทอเรียล การวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์) วิธีการประเมินผู้เชี่ยวชาญตามประสบการณ์และสัญชาตญาณของผู้เชี่ยวชาญในผลิตภัณฑ์และตลาดที่กำหนดจะถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการพยากรณ์

การคาดการณ์ที่สำคัญที่สุดในกิจกรรมของบริษัทคือการคาดการณ์ยอดขายในการพัฒนาซึ่งสามารถใช้วิธีการพื้นฐานต่อไปนี้:

• การสำรวจกลุ่มผู้จัดการฝ่ายบริการและแผนกต่างๆ ของบริษัทและยัง ลักษณะทั่วไปของการประเมินตัวแทนขายแต่ละรายขององค์กรและหัวหน้าแผนกการขาย -การคาดการณ์คือค่าเฉลี่ยของความคิดเห็นของพวกเขา วิธีการนี้ใช้สำหรับบริษัทใหม่ที่ไม่มีประสบการณ์ในการใช้วิธีอื่นและเมื่อไม่มีข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาด ภายในกรอบของวิธีการนี้ สามารถคำนึงถึงลักษณะความต้องการและเงื่อนไขในการขายผลิตภัณฑ์ของบริษัทในระดับภูมิภาคได้
• คาดการณ์จากมูลค่าการซื้อขายในอดีต -อัตราการเติบโตของปริมาณการขายในปีที่รายงานถูกกำหนดโดยเปรียบเทียบกับปีก่อนหน้าและมีการตั้งสมมติฐานว่าอัตราการเติบโตที่ทำได้จะยังคงดำเนินต่อไปในปีหน้า:
  มูลค่าการซื้อขายของปีถัดไป = มูลค่าการซื้อขายในปีที่รายงาน x (มูลค่าการซื้อขายของปีปัจจุบัน: มูลค่าการซื้อขายของปีที่แล้ว)
  วิธีการนี้ใช้สำหรับตลาดที่มีสภาวะคงที่ การเปลี่ยนแปลงประเภทสินค้าเล็กน้อย ความผันผวนเล็กน้อยในมูลค่าการซื้อขาย และความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคที่ซบเซา
• การวิเคราะห์แนวโน้ม วงจร และปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อปริมาณการขายปัจจัยที่สำคัญที่สุด ได้แก่: แนวโน้มการเติบโตในระยะยาวของบริษัท ความผันผวนของวัฏจักรในกิจกรรมทางธุรกิจ การเปลี่ยนแปลงการขายตามฤดูกาล การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิค การเกิดขึ้นของคู่แข่งรายใหม่ ฯลฯ วิธีการนี้ใช้สำหรับการคาดการณ์ระยะยาวเป็นระยะเวลาหนึ่ง อย่างน้อย 3-5 ปีและสามารถนำไปใช้ได้มากที่สุดในกิจกรรมที่ต้องใช้เงินทุนมาก
• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ -เสริมวิธีการก่อนหน้านี้ แต่ขึ้นอยู่กับการใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้น มีการเปิดเผยความสัมพันธ์ใกล้ชิดระหว่างระดับการขายและปัจจัยต่างๆ ที่มีอิทธิพลต่อ โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ ที่ได้รับการจัดอันดับตามลำดับความสำคัญ วิธีการนี้ต้องใช้ค่าใช้จ่ายจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยตลาดเชิงลึก และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดในตลาดที่มีสภาวะคงที่
• การคาดการณ์ตาม "ส่วนแบ่งการตลาด" ของยอดขายของบริษัท- ยอดขายได้รับการคาดการณ์เป็นเปอร์เซ็นต์หนึ่งของส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทในอุตสาหกรรมที่กำหนด มีการคำนวณส่วนแบ่งของบริษัทในยอดขายรวมในตลาด เมื่อใช้วิธีการนี้ สิ่งสำคัญคือต้องมั่นใจในความถูกต้องของการคาดการณ์ยอดขายของตลาดโดยรวม และไม่คำนึงถึงการแข่งขันที่ไม่ใช่ราคา
• การวิเคราะห์การใช้งานขั้นสุดท้าย— การคาดการณ์ขึ้นอยู่กับปริมาณคำสั่งซื้อที่คาดหวังจากลูกค้าหลักของบริษัท ยอดขายรวมมักจะเกินตัวเลขนี้ตามเปอร์เซ็นต์ที่กำหนด วิธีการนี้จำเป็นต้องทำการวิจัยเกี่ยวกับอุตสาหกรรมหลักที่ใช้ผลิตภัณฑ์ขององค์กร และเป็นวิธีที่นิยมใช้มากที่สุดในอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนด้านวัตถุดิบและพลังงาน และในบริษัทที่ผลิตผลิตภัณฑ์และส่วนประกอบสำเร็จรูป
• การวิเคราะห์กลุ่มผลิตภัณฑ์— การคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์แต่ละประเภทจะถูกนำมารวมกันและสร้างผลประกอบการตามแผนของบริษัท วิธีนี้เหมาะสำหรับบริษัทที่มีความหลากหลาย ความถูกต้องแม่นยำขึ้นอยู่กับการวิจัยตลาดโดยละเอียดของผลิตภัณฑ์แต่ละประเภท
• ทดสอบการตลาด -หนึ่งในแนวทางการพยากรณ์ยอดขายที่แม่นยำที่สุด ผลิตภัณฑ์ใหม่และระบบสำหรับการส่งเสริมการขายในตลาด (ราคา, ประเภทการโฆษณา, ช่องทางการขาย, ประเภทบรรจุภัณฑ์) ได้รับการทดสอบในตลาดภูมิภาคขนาดเล็ก จากนั้นข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณการขายจะถูกกระจายไปยังตลาดการขายทั้งหมด ของบริษัท
• วิธีการแจกแจงความน่าจะเป็นมาตรฐาน— การคาดการณ์การขายสามประเภทถูกกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ: O — การคาดการณ์ในแง่ดี; ใน -การพยากรณ์โรคที่เป็นไปได้มากที่สุด พี -การประเมินในแง่ร้ายของการพยากรณ์การขาย ถัดไป ค่าที่คาดหวังของการคาดการณ์การขาย (C) จะถูกคำนวณโดยใช้สูตร

C = (O + 4B + P): 6.

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (คาร์บอนไดออกไซด์)คำนวณเป็น C0 = (0 - ป) : 6- ตามทฤษฎีสถิติทั่วไป ค่าที่เป็นไปได้มากที่สุดของตัวแปร - ปริมาณการขายที่มีความน่าจะเป็น 95% จะอยู่ภายใน C ±2 CO

ความมีประสิทธิผลของการใช้วิธีการเฉพาะนั้นขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของกิจกรรมของบริษัท โดยปกติจะถือว่าการคาดการณ์นั้นถูกวาดขึ้นอย่างถูกต้องหากค่าเบี่ยงเบนของมูลค่าการซื้อขายจริงจากที่วางแผนไว้ไม่เกิน 5%

การคาดการณ์ยอดขายเป็นพื้นฐานในการจัดทำแผนการผลิตและการขายผลิตภัณฑ์ของบริษัท

เมื่อพัฒนาการคาดการณ์การขาย แนวทางบูรณาการ การใช้วิธีการพยากรณ์หลายวิธีพร้อมกันและการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้รับเป็นสิ่งสำคัญ ในบรรดาวิธีการเหล่านี้ วิธีที่พบบ่อยที่สุดมีดังต่อไปนี้:

1) วิธีการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ (รวมถึงความคิดเห็นของกลุ่มผู้จัดการและการรวมความคิดเห็นของพนักงานขาย) วิธีการพยากรณ์นี้เหมาะที่สุดสำหรับธุรกิจใหม่ที่ไม่มีประสบการณ์ในการใช้วิธีอื่นเพียงพอ วิธีนี้ยังใช้ได้เมื่อไม่มีการคำนวณโดยละเอียดเกี่ยวกับสถานะของตลาด และไม่มีสถิติที่สมบูรณ์เกี่ยวกับแนวโน้มการขายสำหรับผลิตภัณฑ์บางประเภท

2) การคาดการณ์แนวโน้มและวัฏจักร เมื่อใช้วิธีการนี้ ข้อผิดพลาดเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่จะใช้ในการคาดการณ์ยอดขายอย่างสม่ำเสมอ เปอร์เซ็นต์ที่ต่ำของการทำนายผลที่ตามมาของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมไม่ได้มีส่วนทำให้การคาดการณ์มีความแม่นยำสูง การใช้วิธีนี้เป็นไปได้หากนักวิเคราะห์มีข้อมูลจำนวนมหาศาลในด้านต่างๆ ของกิจกรรมของบริษัทในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา

การใช้วิธีนี้ขึ้นอยู่กับเทคนิคต่อไปนี้:

A) การกำหนดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

แผนภาพการขายผลิตภัณฑ์มักมีลักษณะที่ฉับพลัน การหาค่าเฉลี่ยของผลการสังเกตจะช่วยให้เราสร้างเส้นการขายในช่วงเวลาหนึ่งได้ จำนวนผลการสังเกตที่เหมาะสมจะถูกนำมาเฉลี่ย สามารถใช้ไตรมาสได้ ซึ่งหมายถึงการบวกผลลัพธ์สามรายการแรกและหารผลรวมด้วยสาม จากนั้นนำผลลัพธ์ของการสังเกตครั้งที่สอง สาม และสี่มาบวกหารด้วยสาม เป็นต้น ผลลัพธ์ที่ได้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายไตรมาส กราฟที่สร้างขึ้นจะกำหนดมูลค่าการขายในอนาคต

B) โมเดลการปรับให้เรียบ

เมื่อเวลาผ่านไป มีการสังเกตมากขึ้นเรื่อยๆ และขนาดของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์จะถูกกำหนด ในขณะเดียวกันก็ดูสมเหตุสมผลที่จะคำนึงถึงความผิดพลาดในอดีตเมื่อทำนายอนาคต วิธีหนึ่งคือการเพิ่มเปอร์เซ็นต์คงที่ของข้อผิดพลาดของเดือนที่แล้วให้กับยอดขายจริงของเดือนที่แล้ว และใช้ผลลัพธ์เพื่อคาดการณ์ในเดือนถัดไป เมื่อใช้วิธีนี้ คุณจะได้รับการคาดการณ์ระยะสั้นที่ค่อนข้างดี การคาดการณ์ดังกล่าวมีประโยชน์สำหรับการวางแผนการผลิตและการจัดการสินค้าคงคลัง แต่ไม่สามารถนำไปใช้จริงกับการวางแผนทางการเงินได้

3) การคาดการณ์ตามพอร์ตโฟลิโอของคำสั่งซื้อ ซึ่งขึ้นอยู่กับคำสั่งซื้อที่มีอยู่หรือที่คาดหวังจากผู้ซื้อผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพ ซึ่งเหมาะสำหรับการสร้างปริมาณการขายในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีขั้นสูง การประยุกต์ใช้วิธีนี้จำเป็นต้องมีการวิจัยพิเศษเกี่ยวกับอุตสาหกรรมหลักที่ใช้ผลิตภัณฑ์ขององค์กรที่กำหนด การรวบรวมและประมวลผลวัสดุทางสถิติและข้อเท็จจริงที่สำคัญ วิธีนี้เป็นวิธีที่ดีกว่าในภาควัตถุดิบและพลังงาน รวมถึงในองค์กรที่ผลิตส่วนประกอบและส่วนประกอบ

4) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ ได้แก่ การระบุปัจจัยที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่มีอิทธิพลต่อยอดขายผลิตภัณฑ์ของบริษัท การใช้ความสัมพันธ์แบบสหสัมพันธ์จะกำหนดความใกล้ชิดของการเชื่อมต่อระหว่างระดับการขายและผลลัพธ์ต่างๆของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรซึ่งผลกระทบต่อการขายสามารถพิสูจน์และพิสูจน์ได้อย่างสมเหตุสมผล ดังนั้นจึงมีการระบุและจัดอันดับปัจจัยที่สำคัญที่สุดซึ่งขึ้นอยู่กับปริมาณการขายที่อาจเปลี่ยนแปลงในอนาคต (ตามระดับอิทธิพล) วิธีนี้ต้องใช้การวิจัยพิเศษและมีราคาแพง ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดสามารถหาได้ในอุตสาหกรรมที่มีความมั่นคงมากที่สุดในแง่ของภาวะเศรษฐกิจ

ประสิทธิผลของการใช้วิธีการเฉพาะนั้นขึ้นอยู่กับเงื่อนไขการแข่งขันและข้อมูลเฉพาะของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรทั้งหมด และสามารถกำหนดได้ในระบบของกิจกรรมการวิจัยตลาดทั่วไปเท่านั้น ในบริษัทที่มุ่งเน้นการตลาด ตัวเลือกการคาดการณ์หลายวิธีจะรวบรวมโดยใช้วิธีการต่างๆ (3-4 วิธี) จากนั้นผลการประมาณการจะถูกเปรียบเทียบเพื่อระบุความแตกต่างในการประมาณการที่อาจเกิดขึ้น โดยปกติจะถือว่าการคาดการณ์ทำอย่างถูกต้องหากความแตกต่างระหว่างยอดขายโดยประมาณและยอดขายจริงไม่เกิน 5% หากความคลาดเคลื่อนเหล่านี้มีนัยสำคัญ (การแพร่กระจายของตัวบ่งชี้การคาดการณ์การขายโดยใช้วิธีการต่าง ๆ เกิน 10%) แสดงว่าเกิดข้อผิดพลาดส่วนใหญ่เมื่อจัดทำการคาดการณ์การขายโดยใช้วิธีบางอย่าง

เมื่อพัฒนาการคาดการณ์การขาย แนวทางบูรณาการ การใช้วิธีการพยากรณ์หลายวิธีพร้อมกันและการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้รับเป็นสิ่งสำคัญ ในบรรดาวิธีการเหล่านี้ วิธีที่พบบ่อยที่สุดมีดังต่อไปนี้:

1. สำรวจกลุ่มผู้จัดการฝ่ายบริการและแผนกต่างๆ ของบริษัท ผู้จัดการเหล่านี้จะต้องได้รับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ตลาดก่อน ในกรณีนี้ การคาดการณ์ยอดขายถือเป็น "ค่าเฉลี่ย" ของมุมมองและโครงร่างของกลุ่มผู้จัดการที่ทำการสำรวจ วิธีการพยากรณ์นี้เหมาะที่สุดสำหรับธุรกิจใหม่ที่ไม่มีประสบการณ์ในการใช้วิธีอื่นเพียงพอ วิธีนี้ยังใช้ได้เมื่อไม่มีการคำนวณโดยละเอียดเกี่ยวกับสถานะของตลาด และไม่มีสถิติที่สมบูรณ์เกี่ยวกับแนวโน้มการขายสำหรับผลิตภัณฑ์บางประเภท

2. ลักษณะทั่วไปของการประเมินตัวแทนขายแต่ละรายของบริษัทและหัวหน้าแผนกการขาย ในกรณีนี้การวิเคราะห์ตลาดเสริมด้วยความคิดเห็นของผู้ที่สัมผัสได้ถึงปฏิกิริยาของผู้บริโภคโดยตรงและส่วนใหญ่รู้สึกถึงความผันผวนเล็กน้อยในความต้องการของผู้บริโภค นอกจากนี้ ยังคำนึงถึงแง่มุมระดับภูมิภาคด้วย: พนักงานแต่ละคนหรือผู้จัดการฝ่ายขายสามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะเฉพาะของการขายผลิตภัณฑ์บางอย่างในภูมิภาคต่างๆ ของประเทศ ดังนั้นความแม่นยำของการประมาณด้วยวิธีนี้จึงสูงกว่าวิธีแรก แต่การจัดงานดังกล่าวเกี่ยวข้องกับต้นทุนค่าโสหุ้ยจำนวนมาก (ส่วนใหญ่เป็นค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับค่าตอบแทนของผู้เชี่ยวชาญและนักวิเคราะห์ การประมวลผลข้อมูล ฯลฯ) และถึงแม้ว่าบริษัทที่ให้คุณค่ากับแบรนด์ของตน (โดยเฉพาะบริษัทอุตสาหกรรมชั้นนำที่มีการผลิตระดับโลกหรือมุ่งมั่นที่จะเป็นเช่นนั้น) ไม่เคยละเลยแบรนด์ของตน แต่บ่อยครั้งต้องมีการพัฒนากระบวนการพิเศษเพื่อควบคุมและจัดทำงบประมาณค่าใช้จ่ายเหล่านี้ มิฉะนั้นความแม่นยำของการคาดการณ์อาจส่งผลเสียต่อสถานะทางการเงินขององค์กร

3. การพยากรณ์ตามมูลค่าการซื้อขายในอดีต ในกรณีนี้ ข้อมูลการขายในปีที่ผ่านมาจะถูกใช้เป็นพื้นฐานในการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต สันนิษฐานว่ามูลค่าการซื้อขายในปีหน้าจะเกินหรือต่ำกว่ามูลค่าการซื้อขายในปีนี้ด้วยจำนวนหนึ่ง (โดยปกติแล้วเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นจะถูกนำไปใช้กับข้อมูลของปีที่แล้วตามหลักการที่เรียกว่า "ความสำเร็จ") เหมาะสำหรับอุตสาหกรรมและตลาดที่มีภาวะเศรษฐกิจมีเสถียรภาพ ช่วงของสินค้าและบริการที่เปลี่ยนแปลงอ่อนแอ โดยมีความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคที่ซบเซา ซึ่งความผันผวนที่สำคัญของมูลค่าการซื้อขายเกิดขึ้นน้อยมาก ตัวอย่างทั่วไปที่สุดของอุตสาหกรรมดังกล่าวคือระบบสาธารณูปโภค เมื่อใช้วิธีการนี้ เป็นไปไม่ได้ที่จะคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในลักษณะของกิจกรรมเชิงพาณิชย์ ในโครงสร้างความต้องการของผู้บริโภค ฯลฯ สำหรับการแข่งขัน ระดับของมันไม่ได้ถูกนำมาพิจารณาที่นี่เลย

4. การวิเคราะห์แนวโน้มและวัฏจักร ปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงปริมาณการขาย การคาดการณ์ยอดขายขึ้นอยู่กับการระบุแนวโน้มความน่าจะเป็นและปัจจัยที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ใช้การวิเคราะห์ตลาด โดยทั่วไปแล้ว ปัจจัยหลักต่อไปนี้จะถูกนำมาพิจารณา: แนวโน้มการเติบโตในระยะยาวของบริษัท ความผันผวนของวัฏจักรในกิจกรรมทางธุรกิจ การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในการขายของบริษัท ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการนัดหยุดงาน การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิค และการเกิดขึ้นของคู่แข่งรายใหม่ในตลาด . วิธีนี้เป็นวิธีที่นิยมใช้มากที่สุดเมื่อทำการคาดการณ์ระยะยาว แนวโน้มที่ระบุ และการอ้างอิงตลอดระยะเวลาหลายปี จะช่วยต่อต้านผลกระทบของปัจจัยสุ่มและปัจจัยรอง ในเวลาเดียวกัน การใช้วิธีนี้เป็นการยากที่จะคาดการณ์ในช่วงเวลาน้อยกว่า 3-5 ปี ตัวอย่าง อาร์เรย์ของข้อมูลทางสถิติที่ประมวลผล รวมถึงระยะเวลาที่แสดงความผันผวนของวัฏจักรมีขนาดเล็กเกินไป วิธีนี้เหมาะสมที่สุดในอุตสาหกรรมที่ใช้เงินทุนเข้มข้น

5. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ ได้แก่ การระบุปัจจัยที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่มีอิทธิพลต่อยอดขายผลิตภัณฑ์ของบริษัท มันช่วยเสริมวิธีการก่อนหน้านี้อย่างมีเหตุผล แต่ใช้เครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ตลาดทางสถิติ โดยปกติภายในกรอบของการสำรวจพิเศษจะมีการกำหนดความใกล้ชิดของความสัมพันธ์ระหว่างระดับการขายขององค์กรกับกิจกรรมทางเศรษฐกิจในด้านต่าง ๆ ซึ่งมีอิทธิพลต่อการขายซึ่งสามารถพิสูจน์หรือพิสูจน์ได้อย่างสมเหตุสมผล ดังนั้นจึงมีการระบุและจัดอันดับปัจจัยที่สำคัญที่สุดซึ่งขึ้นอยู่กับปริมาณการขายที่อาจเปลี่ยนแปลงในอนาคต (ตามระดับอิทธิพล) ควรสังเกตว่าวิธีการพยากรณ์ดังกล่าวจำเป็นต้องอาศัยการวิจัยตลาดอย่างจริงจังและครอบคลุม ดังนั้นจึงมีราคาแพงและไม่สมเหตุสมผลในเชิงเศรษฐศาสตร์เสมอไป อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดสามารถทำได้โดยใช้วิธีนี้ในอุตสาหกรรมที่มีความมั่นคงมากที่สุดในแง่ของภาวะเศรษฐกิจ

การคาดการณ์

หลักฐานความถูกต้องที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์หมายความว่าสามารถใช้ผลการทดสอบเพื่อสรุปผลในรูปแบบของการคาดการณ์ได้ ดังนั้นขั้นตอนพื้นฐานที่ใช้ในการรวบรวมหลักฐานนี้จึงเรียกว่าการพยากรณ์ ( การออกแบบเชิงคาดการณ์). ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะคำนวณระหว่างผลการทดสอบกับคะแนนที่ได้รับในภายหลังโดยวิชาเดียวกันตามเกณฑ์บางประการ นี่เป็นขั้นตอนที่ใช้ในตัวอย่างที่แสดงในรูปที่ 1 3.3: มีการเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์ของการทดสอบเลขคณิตที่ได้รับ ถึงการรับเข้าเรียนและเกรดที่ผู้จัดการมอบให้ หลังจากการฝึกอบรมสองสัปดาห์ในโครงการฝึกอบรมสายอาชีพ

เดิมทีการพยากรณ์ถือเป็นวิธีที่ต้องการในการรับหลักฐานความถูกต้องของเกณฑ์ แต่การนำไปใช้จริงมีข้อเสียบางประการ ประเด็นหลักเกี่ยวข้องกับการมีการกระจายตัวแบบปกติของวิชาทั่วทั้งระดับคะแนนการทดสอบทั้งหมด เพื่อการใช้แผนการทำนายที่ถูกต้อง จำเป็นที่ช่วงผลลัพธ์ของวิชาจากตัวอย่างที่ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของการทดสอบจะต้องครบถ้วน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องจ้างผู้สมัครที่มีคะแนนสอบต่ำหลายคน เป็นการยากที่จะโน้มน้าวนายจ้างถึงความจำเป็นสำหรับข้อกำหนดนี้ หากใช้แบบทดสอบเพื่อวัตถุประสงค์ในการคัดเลือก เป็นเรื่องปกติที่จะคิดว่าผู้ที่ได้คะแนนสอบต่ำจะไม่สามารถทำงานได้ดี เหตุใดจึงต้องจ้างพวกเขา

ปัญหาที่เป็นไปได้อีกประการหนึ่งในการทำนายความถูกต้องที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์ก็คือ มีเวลาล่วงเลยระหว่างการรวบรวมข้อมูลการทดสอบ (ตัวแปรตัวทำนาย) และการรวบรวมข้อมูลเกณฑ์ เมื่อการคาดการณ์พฤติกรรมถูกขยายออกไปในอนาคต ความแม่นยำจะลดลงอย่างมาก (Henry & Hulin, 1987; Hulin, Henry, & Noon, 1990) การให้คะแนนหัวหน้างานซึ่งดูเหมือนจะเป็นเกณฑ์ที่ใช้บ่อยที่สุดในการศึกษาดังกล่าว อาจมีความอ่อนไหวต่อปัญหานี้เป็นพิเศษ เนื่องจากการจัดอันดับดังกล่าวจัดทำขึ้น ณ เวลาใดเวลาหนึ่งและเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติงานเฉพาะงาน วิธีหนึ่งในการแก้ไขปัญหานี้คือการใช้แบบขนาน (พร้อมกัน)แผนการพิสูจน์ความถูกต้องของเกณฑ์