تعريف التنبؤ الكمي .. وأساليبة وأمثلة عليه

ما هو التنبؤ الكمي

التنبؤ الكمي هو عملية حسابية يستخدمها فريق المبيعات لفهم الأداء والتنبؤ بالإيرادات المستقبلية، بناء على البيانات والأنماط التاريخية، وتعطي نتائج التنبؤ الشركات القدرة على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الاستراتيجيات والعمليات لتحقيق النجاح المستمر

يختلف التنبؤ الكمي عن التنبؤ النوعي من حيث أن الأول يعتمد على الإحصائيات والرياضيات ويكون موضوعياً، بينما يتمحور التنبؤ النوعي حول المعلومات الذاتية مثل رؤية الخبراء وآرائهم.

يمكن أن تقوم فرق عمليات المبيعات بتوقع الأداء المستقبلي، لكي يتمكنوا من الحصول على نظرة عامة عالية المستوى للأداء وتوصيل المعلومات الضرورية والاستراتيجية المستقبلية لأصحاب المصلحة 

أساليب التنبؤ الكمي

سوف نناقش فيما يلي الأساليب الكمية الشائعة للتنبؤ التي ستساعدك على فهم أداء الأعمال:

• توقعات ساذجة

الطريقة الساذجة هي تقنية مباشرة تفترض أنك ستستمر في الأداء كما كنت تفعل في الماضي، ولا تأخذ في الاعتبار الاتجاهات أو الأنماط أو أي تأثيرات أخرى، فهي ببساطة تقوم بعمل تقديرات استنادًا إلى البيانات السابقة للأداء.

على سبيل المثال، إذا كنت قد حققت أرباحًا بقيمة 100،000 في الربع الأخير، فإن التوقعات الساذجة ستشير إلى أنه من المتوقع أن تحقق أرباحًا بقيمة 100،000 في هذا الربع أيضًا، ويتطلب ذلك الحد الأدنى من العمليات الحسابقة، وغالبًا ما تُستخدم هذه الطريقة كنقطة انطلاق لفهم كيفية نمو عملك.

• التنبؤ الموسمي

يعتمد التنبؤ الموسمي، المعروف أيضًا بالفهرسة الموسمية، على البيانات الموسمية التاريخية لتوقع شكل المواسم المستقبلية.

يمكن استخدام بيانات الموسم “أ” خلال السنوات الثلاث الماضية كمثال، لفهم ما قد يحدث في الموسم “أ” العام القادم، حيث يمكن أن تكون هناك فترات محددة ذات صلة بالعمل أو معايير قياسية مثل الأشهر والأرباع

نظرًا لأن جميع الشركات تتغير، يمكن أن يساعد هذا النموذج في وضع استراتيجية لموسم صعب بالفعل، لذلك لا يزال بإمكانك تحقيق الأهداف وتحقيق الأداء المطلوب.

لتحليل توقعات الموسم، يتوجب عليك جمع كافة البيانات المتاحة حول أداء العمل خلال المواسم المحددة التي ترغب في تحليلها، وستمنحك هذه التوقعات متوسطًا لما يبدو عليه الأداء لكل موسم فردي بمجرد الحصول على البيانات. وهذه هي الصيغة التي يجب استخدامها:

(بيانات فصلية + بيانات فصلية) / عدد الفصول التي يتم مقارنتها

وفيما يلي مثال لما سيبدو عليه ذلك:

متوسط الأداء في كل موسم أ يُحسب بجمع أداء الموسم الأول والثاني والثالث وقسمته على ٣

• معدل تشغيل الإيرادات

تقنية معدل تشغيل الإيرادات تتنبأ بناء على مقاييس الأداء من الفترة الزمنية الماضية

لتنفيذ هذا التوقع ، تحتاج إلى جمع بيانات الأداء التي تأمل في توقعها ، مثل الإيرادات أو عدد الصفقات المغلقة خلال فترة محددة ، وضرب هذا الرقم في عدد الفترات التي ستكون هناك في العام الذي تتوقعه  يمكن أن تكون هذه الفترة ربع سنوية أو شهرية أو وقتًا مناسبًا للعمل والصيغة هي:

ضرب الإيرادات في فترة محددة بالعدد الإجمالي للفترات في السنة يعطي معدل تشغيل الإيرادات

نظرًا لتغير المبيعات بسرعة، من المهم ملاحظة أن توقعات الإيرادات الخاصة بك من منتصف العام قد لا تكون دقيقة في نهاية العام، خاصة إذا كنت تتعامل في سوق متقلب، وبالتالي قد لا يكون معدَّل تشغيل الإيرادات هو الطريقة الأكثر فعالية للتنبؤ بأدائك.

• معدل النمو التاريخي

يستخدم معدل النمو التاريخي لفهم معدل نمو العمل بمرور الوقت، عن طريق مقارنة مقياس محدد مثل إجمالي الإيرادات أو الصفقات المغلقة. يتم استخدام هذه الطريقة بشكل شائع في حالة وجود نمو كبير في أداء الأعمال وتريد فهم حجم التغيير، والصيغة المستخدمة هي:

النسبة المئوية للتغيير = (القيمة الحالية – القيمة السابقة) / القيمة السابقة × 100

• الانحدارالخطي

يعد الانحدار الخطي التنبؤ الأكثر تفصيلاً في هذه القائمة، حيث يتطلب تحليلًا متعمقًا، ويتم استخدامه لفهم كيفية تأثير بعض المتغيرات في عملية المبيعات الخاصة بك على أداء المبيعات والتنبؤ بكيفية ظهور المبيعات بمرور الوقت بناءً على تلك العوامل نفسها، والصيغة المستخدمة هي:

Y = bX + a

في هذه المعادلة، X هو نشاط المبيعات الذي يعد متغيرًا مستقلا، وY هو أداء المبيعات الذي يعد متغيرًا تابعًا، و b هو ميل الخط ونقطة الاعتراض.

نظرًا لأن الانحدار الخطي عملية معقدة إلى حد ما، قد يكون من المفيد استخدام أدوات مثل جداول بيانات Google لتسهيل تشغيل الانحدار.

أمثلة على التنبؤ الكمي

سوف نستعرض بعض الأمثلة على بعض تقنيات التنبؤ المذكورة أعلاه:

• مثال على التنبؤ الموسمي

على سبيل المثال، أريد أن أجري تنبؤًا موسميًا لفهم الأداء الربع سنوي المتوسط، حتى أفهم الأهداف التي يجب أن أعمل عليها وأسعى لتحقيقها وتحسينها في العام القادم. أرغب في استخدام بيانات الإيرادات السابقة لمدة ثلاث سنوات.

للحصول على الفهرس الموسمي، يتم جمع إجمالي الإيرادات لنفس الربع من كل عام ويتم تقسيم هذا الرقم على عدد السنوات الثلاثة

في العام المقبل، سيكون الهدف تحقيق الناتج أو تجاوزه في الإيرادات للاستمرار على نفس المسار الحالي، وستتم إعادة هذه العملية للتنبؤ بأداء الشركة في كل ربع سنوي.

• مثال معدل تشغيل الإيرادات

يمكن حساب معدل التشغيل بناءً على بيانات الإيرادات خلال فترة زمنية محددة، سواء كانت ربع سنوية أو شهرية أو فترة أخرى تستخدم كنموذج للتحديث في المعادلة

إجمالي الإيرادات في فترة زمنية × إجمالي عدد الفترات في سنة واحدة

لنفترض أنه تم تحقيق أرباح بقيمة 120 ألف دولار في هذا الشهر، ويجب التنبؤ بالإجمالي باستخدام هذه البيانات، وستكون المعادلة والنتيجة كالتالي:

120000 × 12

من المتوقع أن يكون معدل تشغيل الإيرادات للسنة المحددة هو 1،440،000.

• مثال معدل النمو التاريخي

يساعد معدل النمو التاريخي في حساب المعدل الدقيق للنمو بعد فترة ناجحة. لنفترض أن النشاط التجاري كان في السابق يبلغ 150 دولارا، ولكنه الآن يبلغ 160 دولارا. المعادلة التي تحقق معدل النمو هي:

(160-150) / 150 × 100

سيكون معدل النمو 6.6٪.

• مثال على الانحدار الخطي

يساعد الانحدار الخطي على فهم كيفية تأثير عوامل معينة (متغيرات مستقلة) على أداء مبيعات (متغير تابع) في عملية المبيعات.

لنفترض أننا نريد أن نفهم ما إذا كان زيادة عدد زيارات موقع الويب لها علاقة مباشرة بزيادة المبيعات، وإذا كان الجواب بنعم، فيمكن إخبار فريق التسويق بهذا الاكتشاف والعمل معهم لتشغيل حملات لجلب المزيد من الزوار إلى الموقع، مما سيزيد في نهاية المطاف من المبيعات