A jövőt pontosan megjósolni nem lehet – de ma már sokkal jobban fel tudunk rá készülni, mint korábban. A piac változásainak és a vevői igények alakulásának megértése kulcsfontosságú az üzleti tervezéshez. Ebben segít a prediktív előrejelzés, amely támogatja a cégeket abban, hogy gyorsabban reagáljanak, új lehetőségeket ismerjenek fel, és megalapozottabb döntéseket hozzanak – adatokra, nem megérzésekre alapozva.

Mi az a prediktív előrejelzés?

Az előrejelzés általánosságban is segíti a vállalatokat abban, hogy hatékonyabban tervezzenek – legyen szó költségvetésről, munkaerőgazdálkodásról vagy marketingről. A prediktív előrejelzés azonban ennél többet nyújt: nemcsak a múltbeli trendekre épít, hanem fejlett módszerekkel tár fel rejtett összefüggéseket és ok-okozati kapcsolódásokat az adatokban. Ahogy újabb adatok érkeznek, a modell egyre pontosabbá és okosabbá válik.

Az adatminta az előrejelzés alapja

Két fő megközelítés létezik az előrejelzések készítésére:

  • Kvalitatív módszer: szakértői véleményekre vagy ügyfélkérdőívekre épül.
  • Kvantitatív módszer: történeti és valós idejű adatokra, matematikai modellekre, valamint egyre gyakrabban gépi tanulásra támaszkodik.

További alkalmazott módszerek például a regresszióanalízis, a klaszterezés vagy a hajtóerő-elemzés – ezek segítenek az adatok összefüggéseinek feltárásában.

Miben más a prediktív előrejelzés?

Bár az „előrejelzés” és a „prediktív előrejelzés” hasonlóan hangzik, eltérő megközelítést takarnak:

  • Hagyományos előrejelzés: meglévő trendek és ismert változók alapján próbálja megbecsülni a jövőt – gyakran szakértői tudásra alapozva.
  • Prediktív előrejelzés: sokkal több adatot és változót vizsgál. Figyelembe veszi a trendeket, ciklusokat, külső hatásokat – és mesterséges intelligencia segítségével készít pontosabb, dinamikusabb előrejelzéseket.

Hogyan segíti a prediktív előrejelzés az üzleti döntéseket?

A prediktív előrejelzés jelentős előnyt ad. A statikus előrejelzésekkel szemben folyamatosan frissül, ahogy új adatok válnak elérhetővé. Az AI-alapú megközelítések – például a gépi tanulás – képesek rejtett összefüggéseket feltárni, valószínűségeket becsülni, és világos, adatalapú javaslatokat adni a döntéshozóknak.

Például, ha a következő évi árbevételt szeretnénk előre jelezni, egy prediktív modell figyelembe veheti a keresési trendeket, a versenytársak árazását vagy akár egyszeri eseményeket is. Emellett azt is megmutatja, mely tényezők befolyásolják leginkább a változásokat – így a vállalat gyorsabban és pontosabban tud reagálni.

Bízhatunk az AI-alapú előrejelzésekben? – A Jedox megoldása

Az egyik fő kihívás a bizalom. Sok cég még óvatos a prediktív eszközökkel szemben, mert nem tudják, mennyire megbízható az eredmény. Ezért a Jedox AIssisted™ Planning különös hangsúlyt fektet az átláthatóságra. A platform:

  • Értékeli minden előrejelzés minőségét,
  • Összeveti a becsült és tényleges értékeket időben,
  • Megjeleníti a felső és alsó határokat, hogy jobban lássuk az előrejelzés pontosságát.

Ezekkel az eszközökkel a tervezők nagyobb bizalommal támaszkodhatnak az előrejelzésekre. Így nemcsak gyorsabban készülnek el a tervek, hanem pontosabbak is lesznek, sőt, akár át lehet térni gördülő vagy folyamatos előrejelzési rendszerre is.

Összefoglalás

A prediktív előrejelzés túllép a hagyományos modelleken: mesterséges intelligenciát és fejlett analitikát használ arra, hogy rejtett mintákat azonosítson, előre jelezze a piac változásait, és támogassa a döntéshozatalt. Az adatokból folyamatosan tanulva segít a cégeknek gyorsabban reagálni, okosabban tervezni és magabiztosabban növekedni. A Jedox AIssisted™ Planning megoldása pedig segít átláthatóvá és megbízhatóvá tenni az AI-alapú előrejelzéseket, ezzel hozzájárulva a hatékonyabb és jövedelmezőbb működéshez.

(forrás: https://www.jedox.com/en/blog/predictive-forecasting/#transforming)