Teknik dan Metode Peramalan Bisnis

Semua yang perlu Anda ketahui tentang teknik peramalan bisnis. Peramalan merupakan komponen penting dari Manajemen Bisnis.

Ini pada dasarnya adalah teknik antisipasi dan memberikan informasi penting yang berkaitan dengan masa depan. Ini adalah dasar dari semua kegiatan perencanaan dalam suatu organisasi. Ini melibatkan pengumpulan informasi berharga tentang masa lalu dan sekarang dan memperkirakan masa depan. Prakiraan adalah perkiraan tentang apa yang diharapkan terjadi di beberapa periode mendatang.

Menurut Fayol-bapak manajemen modern— “Peramalan adalah inti dari manajemen. Keberhasilan bisnis sangat tergantung pada peramalan yang efisien dan persiapan untuk acara mendatang. ”

Teknik-teknik peramalan dapat dikelompokkan dalam: - 1. Teknik Kualitatif 2. Teknik Kuantitatif 3. Teknik Time Series Forecasting 4. Pemodelan Kausal 5. Forecasting Teknologi.

Beberapa teknik kualitatif peramalan adalah: -

(i) Teknik Penelitian Pasar (ii) Teknik Kinerja Masa Lalu (iii) Prakiraan Internal (iv) Metode Deduktif (v) Metode Langsung vs. Tidak Langsung (vi) Juri Pendapat Eksekutif (vii) Analogi Historis (vii) Teknik Delphi (ix) Survei Pasar (x) Perkiraan Judgmental (xi) Metode Komposit Tenaga Penjualan (xii) Metode Ekspektasi Pengguna (xiii) Brain Storming.

Berikut ini adalah teknik kuantitatif penting yang digunakan untuk tujuan peramalan: -

(i) Metode Barometer Bisnis (ii) Metode Analisis Trend (iii) Metode Ekstrapolasi (iv) Metode Analisis Regresi (v) Metode Model Output Input Ekonomi (vi) Model Ekonometrik (vii) Ekspektasi Konsumen (viii) Analisis Input dan Output.

Teknik time series peramalan adalah: - i. Proyeksi Tren ii. Rata-Rata Bergerak iii. Penghalusan eksponensial.

Teknik pemodelan sebab akibat dari peramalan meliputi: - i. Analisis Regresi ii. Model Ekonometrik iii. Indikator ekonomi.

Teknik peramalan teknologi adalah: - i. Analisis Lintas Dampak ii. Analisis morfologi iii. Efek Substitusi.

Beberapa teknik peramalan lainnya adalah: - 1. Metode Langsung 2. Metode Tidak Langsung 3. Metode Opini Gabungan 4. Analisis Ilmiah 5. Metode Acara Kesamaan 6. Metode Survei 7. Opini Tenaga Penjualan.


Teknik dan Metode Peramalan Bisnis

Teknik Peramalan Bisnis - Diklasifikasikan sebagai Teknik Kualitatif dan Kuantitatif

Dalam beberapa tahun terakhir, sejumlah besar teknik peramalan telah dikembangkan untuk menangani berbagai jenis masalah peramalan. Setiap teknik memiliki kegunaan khusus dan manajer harus memilih mana yang paling cocok untuk diterapkan pada masalahnya.

Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan untuk membuat pilihan teknik peramalan adalah sebagai berikut:

(a) Tujuan ramalan.

(B) Tingkat akurasi yang diinginkan.

(c) Periode waktu yang akan diramalkan.

(d) Biaya dan manfaat perkiraan untuk perusahaan.

(e) Waktu yang tersedia untuk membuat analisis.

(f) Komponen sistem yang membuat ramalan harus dibuat.

Teknik peramalan dasar dapat diklasifikasikan sebagai:

(1) Kualitatif dan

(2) Kuantitatif.

(1) Teknik Kualitatif:

Deskripsi singkat dari beberapa teknik kualitatif peramalan adalah sebagai berikut:

(i) Teknik Riset Pasar:

Di bawah teknik ini, jajak pendapat dan survei dapat dilakukan untuk mengetahui penjualan suatu produk. Ini dapat dilakukan dengan mengirimkan kuesioner kepada konsumen saat ini dan prospektif. Selain itu, ini juga dapat diwawancarai secara pribadi, meskipun pertanyaan dan wawancara, manajer dapat mengetahui apakah konsumen cenderung meningkatkan atau mengurangi konsumsi produk mereka dan jika demikian, dengan selisih apa. Ini wawancara dll, dan karenanya metode ini agak mahal dan memakan waktu.

(ii) Teknik Kinerja Sebelumnya:

Dalam teknik ini perkiraan dibuat berdasarkan data masa lalu. Metode ini dapat digunakan jika masa lalu konsisten dan manajer mengharapkan masa depan akan menyerupai masa lalu baru-baru ini.

(iii) Prakiraan Internal:

Di bawah teknik ini data tidak langsung digunakan untuk mengembangkan prakiraan. Misalnya — Untuk mengembangkan prakiraan penjualan, setiap manajer penjualan area mungkin diminta untuk mengembangkan prakiraan penjualan untuk wilayahnya. Manajer penjualan area yang bertanggung jawab atas banyak sub-area dapat meminta salesmannya untuk mengembangkan perkiraan untuk setiap sub-area di mana mereka bekerja. Atas dasar perkiraan ini, total perkiraan penjualan untuk seluruh masalah dapat dikembangkan oleh masalah bisnis.

(iv) Metode Deduktif:

Dalam metode deduktif, penyelidikan dibuat menjadi penyebab situasi saat ini dan kepentingan relatif dari faktor-faktor yang akan mempengaruhi volume kegiatan ini di masa depan. Fitur utama dari metode ini adalah bahwa ia tidak dibimbing pada akhirnya dan ia bergantung pada situasi saat ini untuk menyelidiki masa depan. Metode ini, jika dibandingkan dengan yang lain, sifatnya lebih dinamis.

(v) Metode Langsung vs. Tidak Langsung:

Dalam hal metode langsung, unit bawahan yang berbeda pada departemen menyiapkan estimasi dan perusahaan mengambil agregat estimasi departemen ini. Metode ini disebut juga metode peramalan dari bawah ke atas.

Di sisi lain, dalam hal metode peramalan tidak langsung, perkiraan pertama dibuat untuk seluruh perdagangan atau industri dan kemudian bagian dari masing-masing unit industri tersebut dipastikan. Metode ini juga disebut sebagai metode peramalan “top down”.

(vi) Juri Pendapat Eksekutif:

Dalam metode peramalan ini, manajemen dapat menyatukan para eksekutif puncak dari berbagai bidang fungsional perusahaan yang berbeda seperti produksi, keuangan, penjualan, pembelian, personel, dll., Memberi mereka informasi yang diperlukan terkait dengan produk yang olehnya perkiraan tersebut harus dibuat, mendapat pandangan mereka dan atas dasar ini tiba di angka.

(2) Teknik Kuantitatif :

Teknik kuantitatif dikenal sebagai teknik statistik. Mereka fokus sepenuhnya pada pola dan data historis. Dalam teknik ini data kinerja masa lalu dari suatu produk atau lini produk digunakan dan dianalisis untuk menetapkan tren atau tingkat perubahan yang dapat menunjukkan kecenderungan meningkat atau menurun.

Berikut ini adalah teknik kuantitatif penting yang digunakan untuk tujuan peramalan:

(i) Metode Barometer Bisnis:

Ini juga disebut Metode Nomor Indeks. Sama seperti Barometer digunakan untuk mengukur tekanan atmosfer yang sama dalam bisnis, angka indeks digunakan untuk mengukur keadaan ekonomi antara dua periode atau lebih. Ketika digunakan bersama satu sama lain atau dikombinasikan dengan satu atau lebih nomor indeks, berikan indikasi arah kemana arah perekonomian.

Sebagai contoh — peningkatan jumlah investasi dapat membawa peningkatan dalam perekonomian. Ini mungkin mencerminkan kesempatan kerja dan penghasilan yang lebih tinggi setelah beberapa periode.

Dengan demikian, dengan bantuan angka indeks aktivitas bisnis, menjadi mudah untuk memperkirakan tindakan di masa depan yang memproyeksikan perubahan yang diharapkan dalam kegiatan terkait dalam kelambatan beberapa periode. Periode jeda ini meskipun sulit diprediksi secara tepat, memberikan beberapa sinyal maju untuk kemungkinan perubahan di masa depan.

Prakiraan tersebut harus diingat bahwa barometer tersebut (angka indeks) memiliki batasannya sendiri dan tindakan pencegahan harus diambil dalam penggunaannya. Barometer ini dapat digunakan hanya ketika tren umum dapat menolak bisnis perkiraan. Telah disarankan bahwa nomor indeks yang berbeda harus disiapkan untuk kegiatan yang berbeda.

(ii) Metode Analisis Tren:

Ini juga dikenal sebagai 'Analisis Rangkaian Waktu'. Analisis ini melibatkan tren, variasi musiman, variasi siklus dan variasi tidak teratur atau acak. Teknik ini digunakan ketika data tersedia untuk periode waktu yang lama dan tren terlihat jelas dan stabil. Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa tren masa lalu akan berlanjut di masa depan. Ini dianggap valid untuk proyeksi jangka pendek. Dalam formula yang berbeda ini digunakan agar sesuai dengan tren.

(iii) Metode Ekstrapolasi:

Metode ekstrapolasi didasarkan pada deret waktu, karena percaya bahwa perilaku deret di masa lalu akan berlanjut di masa depan juga dan atas dasar ini masa depan diprediksi. Metode ini sedikit berbeda dari metode analisis tren. Di bawahnya, efek dari berbagai komponen dari deret waktu tidak dipisahkan, tetapi diambil dalam totalitasnya. Ini mengasumsikan bahwa pengaruh faktor-faktor ini adalah pola yang konstan dan stabil dan juga akan terus demikian di masa depan.

(iv) Metode Analisis Regresi:

Dalam metode ini dua atau lebih seri yang saling terkait digunakan untuk mengungkapkan hubungan antara dua variabel. Sejumlah variabel mempengaruhi fenomena bisnis secara bersamaan dalam situasi ekonomi dan bisnis. Analisis ini membantu dalam mengisolasi efek dari berbagai faktor secara luas.

Misalnya- ada hubungan positif antara pengeluaran penjualan dan laba penjualan. Di sini dimungkinkan untuk memperkirakan penjualan berdasarkan pengeluaran untuk penjualan (variabel independen) dan juga laba berdasarkan proyeksi penjualan, asalkan hal-hal lain tetap sama.

(v) Metode Model Output Input Ekonomi:

Ini juga dikenal sebagai "Teknik Penggunaan Akhir." Teknik ini didasarkan pada hipotesis berbagai sektor industri ekonomi yang saling terkait. Antar-hubungan semacam itu dikenal sebagai koefisien dalam istilah matematika. Misalnya — Persyaratan semen suatu negara dapat diprediksi dengan baik berdasarkan tingkat penggunaannya oleh berbagai sektor ekonomi, misalnya industri, dll. Dan dengan menyesuaikan tingkat ini berdasarkan bagaimana berbagai sektor berperilaku di masa depan.

Karena data yang diperlukan untuk tujuan ini mudah tersedia, teknik ini digunakan dalam memperkirakan unit bisnis.

(vi) Model Ekonometrika:

Ekonometrik mengacu pada ilmu pengukuran ekonomi. Model matematika digunakan dalam model ekonomi untuk mengekspresikan hubungan antara berbagai peristiwa ekonomi secara bersamaan. Untuk sampai pada model ekonometrik tertentu sejumlah persamaan dibentuk dengan bantuan deret waktu. Persamaan ini tidak mudah dirumuskan. Namun, ketersediaan komputer telah membuat perumusan persamaan ini relatif mudah. Ramalan dapat diselesaikan dengan memecahkan persamaan ini.

Untuk menyimpulkan, dapat dikatakan bahwa semua teknik ini kualitatif dan kuantitatif, dapat memberikan hasil yang berbeda dalam membuat perkiraan. Suatu organisasi dapat memilih salah satu dari teknik ini, dengan mempertimbangkan ukuran dan sifat keakuratan bisnis yang diperlukan dan faktor manfaat biaya.


Teknik Peramalan Bisnis - Digunakan di Perusahaan Bisnis

Sejumlah besar teknik peramalan digunakan dalam perusahaan bisnis. Ini dapat diklasifikasikan ke dalam empat kategori besar: kualitatif, seri waktu, model sebab akibat, dan peramalan teknologi.

Beberapa dari mereka dibahas di bawah ini:

1. Teknik Kualitatif:

Teknik peramalan kualitatif bergantung pada penilaian individu atau kelompok. Ketika data kuantitatif tidak tersedia, penggunaan 'pakar informasi' dapat dilakukan. Kadang-kadang pendapat banyak "pakar" dianalisis untuk memprediksi beberapa kejadian di masa depan.

Empat pendekatan digunakan dalam kategori ini:

saya. Panel Opini Eksekutif:

Ini juga disebut sebagai pendekatan juri-of-ahli-pendapat. Ini terdiri dari menggabungkan dan rata-rata pandangan manajemen puncak tentang peristiwa masa depan. Dalam pendekatan ini, umumnya para eksekutif dari berbagai bidang seperti penjualan, produksi, keuangan, pembelian disatukan. Dengan demikian, berbagai sudut pandang manajemen dapat dipertimbangkan. Prakiraan dapat disiapkan dengan cepat tanpa data yang rumit.

ii. Analogi Sejarah:

Metode ini paling umum digunakan. Hal ini didasarkan pada keyakinan bahwa tren masa depan akan berkembang dalam arah yang sama dengan tren masa lalu. Diasumsikan bahwa masa depan akan tetap seperti di masa lalu. Oleh karena itu, tren masa lalu diplot pada grafik atau grafik untuk menunjukkan kurva.

Tiga bentuk metode ini sedang digunakan:

(a) Mengambil kinerja aktual tahun-tahun saat ini sebagai dasar untuk prediksi di masa depan;

(B) Meningkatkan persentase tertentu dengan kinerja aktual tahun lalu untuk memprediksi peristiwa masa depan; dan

(c) Meratakan kinerja aktual beberapa tahun sebelumnya.

aku aku aku. Teknik Delphi:

Ini adalah teknik penilaian lain. Itu jajak pendapat panel ahli dan mengumpulkan pendapat mereka tentang topik tertentu. Unit peramalan memutuskan para ahli yang pendapatnya ingin diketahui. Setiap ahli tidak tahu siapa yang lain. Para ahli membuat ramalan mereka dan koordinator merangkum tanggapan mereka. Di sini, para ahli mengungkapkan pandangan mereka secara mandiri tanpa mengetahui tanggapan para pakar lainnya.

Berdasarkan suara anonim, pola respons terhadap peristiwa di masa depan dapat ditentukan. Tekniknya digunakan untuk mengurangi "efek kerumunan" atau "kelompok berpikir" di mana semua orang setuju dengan "para ahli" ketika semua berada di ruangan yang sama.

iv. Survei pasar:

Tipe lain dari ramalan kualitatif adalah survei pasar. Dalam pendekatan ini, peramal dapat polling, secara langsung atau dengan kuesioner, pelanggan atau klien tentang perilaku masa depan yang diharapkan. Misalnya - orang dapat ditanya tentang kemungkinan pembelian mobil mereka di masa depan. Metode ini efektif jika orang yang tepat disampel dalam jumlah yang cukup. Mereka bertanya kepada sekelompok "pakar" —konsumen atau konsumen potensial — apa yang akan mereka lakukan.

2. Teknik Time Series Forecasting:

Teknik-teknik ini didasarkan pada asumsi bahwa "masa lalu adalah prediktor yang baik untuk masa depan." Ini terbukti berguna ketika banyak data historis tersedia dan ketika tren stabil terlihat jelas. Teknik-teknik ini mengidentifikasi pola yang mewakili kombinasi faktor tren, musiman, dan siklus berdasarkan data historis. Metode-metode ini mencoba mengidentifikasi garis "paling cocok" dengan menghilangkan efek fluktuasi acak.

Kategori ini termasuk yang berikut:

saya. Proyeksi Tren:

Metode ini memproyeksikan data masa lalu ke masa depan. Ini bisa dilakukan dalam tabel atau grafik. Metode ini cocok dengan garis tren ke persamaan matematika dan kemudian memproyeksikannya ke masa depan melalui persamaan ini.

ii. Rata-Rata Bergerak:

Dalam metode ini, rata-rata jumlah terbatas hasil yang signifikan dihitung dan diperbarui saat hasil baru tersedia dengan menambahkan hasil terbaru dan mengantarkan yang tertua.

aku aku aku. Penghalusan Eksponensial:

Teknik ini mirip dengan moving average, kecuali bahwa ia memberi bobot lebih untuk hasil terbaru dan lebih sedikit untuk yang sebelumnya. Ini biasanya lebih akurat daripada moving average.

3. Pemodelan Kausal:

Dalam kategori teknik peramalan ini, model kausal dibangun untuk menjelaskan hubungan antara faktor yang akan diramalkan (penjualan) dan faktor lainnya (harga, iklan, atau ketersediaan produk).

Metode berikut termasuk dalam kategori ini:

saya. Analisis regresi:

Model regresi adalah persamaan yang dibuat untuk memprediksi satu variabel berdasarkan variabel lain yang diketahui. Sebagai contoh - kita dapat memperkirakan penjualan mobil berdasarkan tingkat ekonomi, pendapatan pribadi, harga, dan waktu.

ii. Model Ekonometrika:

Metode ini menggunakan beberapa persamaan regresi berganda untuk memprediksi perubahan ekonomi besar dan dampak potensial dari perubahan tersebut terhadap organisasi. Metode ini berguna dalam menjawab pertanyaan “bagaimana jika. Ini membantu menyelidiki dampak berbagai perubahan di lingkungan dan di segmen utama dari perusahaan.

aku aku aku. Indikator ekonomi:

Indikator ekonomi adalah data yang dapat meramalkan keadaan ekonomi masa depan. Contoh indikator tersebut termasuk tingkat produktivitas nasional saat ini, inflasi, indeks biaya hidup, dan tingkat pengangguran.

4. Peramalan Teknologi:

Ini berfokus pada memprediksi apa teknologi masa depan yang mungkin muncul dan bagaimana mereka terbukti layak secara ekonomi. Ini berkaitan dengan perubahan teknologi yang dapat mempengaruhi organisasi. Bahkan, beberapa kemajuan teknologi, seperti pengolah kata, komputer, laser, dan teknologi kecepatan, telah sangat memengaruhi operasi bisnis.

Metode yang paling banyak digunakan adalah:

saya. Analisis Lintas Dampak:

Metode ini berupaya mengidentifikasi dan menentukan signifikansi hubungan dan interaksi antara peristiwa-peristiwa tertentu. Untuk mengetahui dampak ini, matriks dua atau tiga dimensi dikembangkan. Sebagai contoh - perusahaan energi dapat menggunakan teknik ini untuk mengetahui dampak dan nilai pemanasan matahari.

ii. Analisis morfologi:

Teknik ini berguna dalam menemukan berbagai kegunaan dari teknologi terkini. Ini mengidentifikasi berbagai dimensi objek. Ini mengevaluasi semua varietas dan kombinasi dimensi tersebut untuk menemukan kegunaan praktis untuk mereka.

aku aku aku. Efek Substitusi:

Teknik ini mengasumsikan bahwa satu teknologi yang menunjukkan peningkatan relatif dalam kinerja dibandingkan teknologi yang lebih tua pada akhirnya akan diganti dengan faktor dengan kinerja yang lebih rendah. Ini menunjukkan mode yang terpola untuk teknologi tertentu.

Masing-masing teknik peramalan ini memiliki keterbatasan yang melekat. Oleh karena itu, manajer harus memvalidasi satu sumber informasi perkiraan dengan lebih banyak sumber tambahan.


Teknik Peramalan Bisnis - Metode Langsung, Metode Tidak Langsung, Metode Historis, Metode Opini Gabungan, Metode Deduktif, Analisis Ilmiah

Berikut ini adalah metode penting dari Peramalan Bisnis:

(1) Metode Langsung:

Metode ini juga dikenal sebagai "Metode bottom-up." Dalam metode ini setiap departemen, setiap bagian, setiap unit dan setiap cabang berwenang untuk membuat peramalan untuk dirinya sendiri. Perkiraan ini dikumpulkan. Atas dasar prakiraan unit yang berbeda dari bagian yang berbeda dari suatu departemen, perkiraan dibuat untuk departemen secara keseluruhan. Setelah ini, berdasarkan prakiraan berbagai departemen, prakiraan dibuat untuk perusahaan bisnis secara keseluruhan. Itulah mengapa metode ini disebut "Metode bottom up."

(2) Metode Tidak Langsung:

Metode ini juga dikenal sebagai "Manajemen Top down" peramalan. Di sini perkiraan dibuat untuk seluruh perusahaan. Prakiraan ini dibuat oleh manajemen tingkat atas. Setelah membuat perkiraan untuk seluruh perusahaan bisnis, perkiraan dibuat untuk berbagai departemen perusahaan. Setelah membuat estimasi di tingkat departemen, perkiraan dibuat untuk bagian dan unit departemen yang berbeda.

(3) Metode Sejarah:

Metode peramalan ini didasarkan pada asumsi bahwa sejarah berulang. Dalam pengalaman masa lalu ini dianalisis dan ditafsirkan. Ini mengasumsikan bahwa hasil yang sama akan diperoleh dalam beberapa keadaan tertentu seperti yang telah diperoleh di masa lalu dalam keadaan yang sama. Hubungan antara peristiwa masa lalu, keadaan dan penyebabnya serta hasilnya ditetapkan. Atas dasar hubungan tersebut, perkiraan dibuat untuk masa depan.

(4) Metode Opini Gabungan:

Di bawah metode ini, komite ahli dibentuk. Anggota komite ini melakukan survei terhadap keadaan tersebut. Setelah itu, pendapat semua ahli diambil dan pendapat ini dianalisis. Peramalan dibuat berdasarkan pendapat tersebut.

Misalnya - Pendapat semua salesman dapat dikumpulkan untuk membuat prakiraan penjualan. Setelah ini rata-rata dari semua perkiraan ini dapat dihitung dan rata-rata tersebut mungkin merupakan perkiraan penjualan perusahaan.

(5) Metode Deduktif:

Metode ini tidak mempertimbangkan masa lalu. Dimulai dengan sekarang. Sebuah studi dan analisis yang cermat dilakukan terhadap keadaan dan situasi saat ini. Perkiraan di sini didasarkan pada asumsi bahwa hasil yang diperoleh di masa lalu dalam beberapa keadaan tertentu tidak dapat menjadi dasar untuk keadaan yang sama di masa depan, karena banyak faktor berubah dalam perjalanan waktu karena perubahan dalam keadaan ekonomi, sosial, politik dan perdagangan siklus.

Dalam hal ini semua fakta dan informasi dianalisis dan kemudian tren masa depan diputuskan dengan tetap memperhatikan faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi keputusan di masa depan.

(6) Analisis Ilmiah:

Metode ini adalah Pendekatan Terbaru untuk membuat prakiraan bisnis. Di bawah metode ini, prinsip-prinsip ekonomi, matematika, statistik, dll diterapkan. Model bisnis disusun berdasarkan teknik ini dan model ini membentuk dasar peramalan bisnis.

Metode peramalan ilmiah melibatkan pertanyaan-pertanyaan berikut:

(a) Apa hubungan antara sebab dan akibat?

(b) Apa alasan dari hubungan seperti itu?

(c) Bagaimana kemungkinan keberadaan hubungan ini di masa depan?

(d) Apa saja perubahan yang mungkin terjadi dalam kondisi ekonomi, bisnis, sosial dan politik?

(e) Apakah perubahan ini akan mempengaruhi tren masa depan?

(f) Apa faktor lain yang memengaruhi prakiraan masa depan?

Atas dasar semua pertanyaan ini, upaya dapat dilakukan untuk membuat prakiraan masa depan.


Teknik Peramalan Bisnis - Digunakan di Bidang Bisnis untuk Membuat Peramalannya Efektif

Berbagai teknik peramalan digunakan dalam bidang bisnis karena masa depan bisnis apa pun tidak pernah dapat diprediksi dengan pasti. Peramalan yang akurat dapat mengurangi tingkat ketidakpastian. Namun, tidak ada teknik yang dapat dianggap sebagai teknik yang benar yang dapat diterapkan secara universal. Dalam praktiknya, lebih dari satu teknik dapat digabungkan untuk membuat peramalan efektif.

Jadi, beberapa teknik dibahas di bawah ini:

Teknik # 1. Metode Acara Kesamaan:

Itu juga disebut metode analogi historis. Dalam metode ini, ramalan dibuat berdasarkan peristiwa yang terjadi di masa lalu yang paling mirip dengan kejadian saat ini. Misalnya, dalam menganalisis perubahan sikap karyawan tentang kesetaraan, manajemen dapat mengetahui sikap bijaksana karyawan di masa mendatang dengan mempertimbangkan sikap masa lalu. Kesamaan peristiwa masa lalu dan sekarang dianalisis dengan benar untuk membuat perkiraan yang efektif.

Teknik # 2. Juri Opsi Eksekutif:

Pendapat para ahli dicari dalam metode ini dan yang berjasa diterima. Misalnya, pendapat tentang profitabilitas memulai unit baru diterima dari berbagai ahli dan keputusan dibuat berdasarkan pendapat para ahli. Pendapat mungkin mengenai bidang penjualan, keuangan, pembelian dan sejenisnya. Beberapa ide dihasilkan yang dapat dievaluasi kelayakan dan profitabilitasnya. Para ahli dapat meminta komentar tentang pendapat orang lain untuk mencapai konsensus pendapat. Alasan untuk mendukung pendapat tertentu oleh seorang ahli diketahui oleh manajemen.

Teknik # 3. Metode Survei:

Survei lapangan dapat dilakukan untuk mengumpulkan informasi mengenai sikap masyarakat. Misalnya, informasi dapat dikumpulkan melalui survei tentang kebiasaan menabung masyarakat. Informasi kuantitatif dan kualitatif dapat dikumpulkan. Informasi tersebut berguna untuk peramalan yang tepat. Permintaan untuk produk baru dan yang sudah ada dapat diperkirakan melalui metode survei.

Teknik # 4. Opini Tenaga Penjual:

Tenaga penjualan dari produk yang ada dapat diperkirakan dengan bantuan pendapat dari tenaga penjualan. Tenaga penjualan sangat dekat dengan konsumen dan / atau pelanggan. Jadi, pendapat yang diungkapkan oleh wiraniaga sangat bernilai. Tren penjualan yang masuk akal dapat diprediksi berdasarkan pendapat wiraniaga.

Teknik # 5. Barometer Bisnis:

Nomor Indeks digunakan untuk mengukur kondisi bisnis antara dua periode atau lebih. Tren bisnis, fluktuasi musiman bisnis dan pergerakan siklus dipelajari dengan bantuan angka indeks. Nomor indeks menunjukkan arah di mana bisnis sedang berlangsung. Selain itu angka-angka indeks ini memberikan beberapa sinyal maju untuk kemungkinan perubahan di masa depan.

Misalnya, kenaikan gaji kepada pegawai pemerintah, pegawai industri dan pertanian dapat mencerminkan volume penjualan yang lebih tinggi dan pendapatan yang lebih tinggi setelah beberapa waktu. Dengan demikian, sangat mudah untuk memperkirakan tren bisnis di masa depan dengan bantuan nomor indeks aktivitas bisnis. Namun, angka indeks tidak memberikan jaminan untuk sukses. Alasannya adalah bahwa semua jenis bisnis tidak mengikuti tren umum.

Teknik # 6. Harapan Pelanggan:

Dengan metode ini, survei dilakukan untuk mengetahui kebutuhan konsumen di masa depan. Perkiraan keseluruhan dapat dibuat berdasarkan harapan konsumen. Suatu organisasi dapat mengetahui preferensi konsumen, dampak iklan terhadap perilaku pembelian dan kekosongan yang berlaku dalam produk yang ada. Ini juga dikenal sebagai "Metode penelitian pemasaran."

Teknik # 7. Analisis Rangkaian Waktu:

Dalam analisis deret waktu, masa depan diperkirakan dengan asumsi bahwa aktivitas masa lalu adalah indikator yang baik untuk aktivitas masa depan. Dengan kata lain, kegiatan di masa depan adalah perpanjangan dari masa lalu. Metode ini cukup akurat di mana masa depan diharapkan mirip dengan masa lalu. Analisis deret waktu dapat diterapkan. Hanya ketika data tersedia untuk jangka waktu yang lama. Singkatnya, perkiraan didasarkan pada asumsi bahwa kondisi bisnis yang mempengaruhi pertumbuhan atau penurunannya yang stabil diperkirakan akan tetap tidak berubah di masa depan.

Teknik # 8. Metode Delphi:

Rand Corporation telah mengembangkan metode Delphi awalnya pada tahun 1969 untuk meramalkan peristiwa militer. Kemudian, sudah diterapkan di daerah lain juga. Panel ahli disiapkan. Para ahli ini diminta untuk memberikan pendapat mereka secara tertulis untuk kuesioner yang ditentukan. Pendapat mereka dianalisis, dirangkum, dan diserahkan sekali lagi ke pakar yang sama untuk pertimbangan dan evaluasi di masa depan.

Penulis pendapat ini tidak diungkapkan, sehingga tidak ada ahli yang dipengaruhi oleh pendapat orang lain. Proses ini berlanjut hingga ke tahap di mana pendapat konsensus diperoleh. Metode delphi berguna ketika data masa lalu tidak tersedia dan di mana data masa lalu tidak memberikan indikasi untuk peristiwa masa depan. Metode delphi sangat berguna dalam masalah seperti kebutuhan minyak dan diesel di masa depan, kemungkinan atau kemungkinan setelah efek dari perubahan sosial yang diharapkan dan sejenisnya.

Teknik # 9. Ekstrapolasi:

Ekstrapolasi berarti estimasi perilaku masa depan dari data yang diketahui (yaitu, ) perilaku masa lalu. Beberapa faktor bertanggung jawab atas perubahan perilaku. Di sini, efek dari berbagai faktor tersebut dipertimbangkan. Alasannya adalah ia mengasumsikan bahwa pengaruh faktor-faktor ini adalah pola yang konstan dan stabil dan akan berlanjut seperti itu di masa depan. Adalah penting bahwa perilaku masa depan harus diputuskan hanya setelah studi yang sangat hati-hati dari perilaku masa lalu.

Teknik # 10. Analisis Regresi:

Analisis regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh perubahan gerakan relatif dua atau lebih variabel yang saling terkait. Dengan kata lain, perubahan dalam satu variabel memiliki efek pada variabel yang saling terkait lainnya. Dalam kondisi dan situasi bisnis modern, sejumlah faktor bertanggung jawab atas perubahan yang dibuat dalam variabel. Di sini, analisis Regresi membantu dalam mengisolasi efek faktor-faktor tersebut secara luas.

Misalnya, jika kita mengambil dua variabel yang saling terkait yaitu biaya produksi dan laba, akan ada hubungan langsung yang berlaku antara kedua variabel ini. Dimungkinkan untuk memiliki perkiraan laba berdasarkan biaya produksi, asalkan hal-hal lain tetap sama. Dengan cara ini, perkiraan dapat dibuat.

Teknik # 11. Analisis Input dan Output:

Di bawah metode ini, perkiraan dapat dibuat jika hubungan antara input dan output diketahui. Pada saat yang sama, persyaratan input dapat diperkirakan berdasarkan output. Dengan kata lain, input dapat ditentukan berdasarkan kebutuhan akan output. Misalnya, kebutuhan daya negara dapat diperkirakan berdasarkan tingkat penggunaannya saat ini di berbagai sektor yaitu, industri, transportasi, rumah tangga, dll., Dan atas dasar bagaimana kebutuhan daya berbagai sektor ini akan meningkat di masa mendatang. . Ini mungkin. Alasannya adalah bahwa berbagai sektor ekonomi saling terkait. Selain itu, hubungan antar yang berlaku di antara berbagai sektor ekonomi dapat dibangun dengan baik.

Teknik # 12. Model Ekonometrika:

Itu juga disebut model kausal. Hubungan kompleks dari berbagai variabel bertanggung jawab untuk perilaku masa depan satu variabel.

Misalnya, penjualan dipengaruhi oleh banyak variabel, katakanlah, waktu, perubahan dalam pendapatan pribadi, perubahan preferensi, ketersediaan produk pengganti di pasar, ketersediaan kredit, perubahan gaya hidup dan sejenisnya. Semua variabel ini telah menghasilkan beberapa efek pada penjualan saat ini di samping penjualan sebelumnya. Teknik peramalan ini diterapkan dalam memproyeksikan Produk Nasional Bruto. Di sini, data masa lalu telah digunakan untuk mengetahui tingkat hubungan yang berlaku di antara variabel-variabel ini.

Ini adalah beberapa teknik peramalan. Teknik-teknik ini, secara luas, dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu, teknik kualitatif dan teknik kuantitatif. Teknik kualitatif didasarkan pada penilaian manusia. Alasannya adalah tidak adanya ketersediaan informasi dan data yang memadai.

Jika tersedia informasi dan data yang memadai, teknik kuantitatif dapat diterapkan untuk peramalan. Kualitatif dan Kuantitatif dapat membantu dalam meramalkan kejadian atau kejadian atau peluang atau ancaman yang tidak terduga di masa depan. Namun, teknik kuantitatif tidak membuat ketentuan untuk mencari tahu kejadian tak terduga.


Teknik Peramalan - Peramalan Kualitatif dan Kuantitatif

Teknik # 1. Perkiraan Kualitatif :

saya. Perkiraan Penghakiman:

Di bawah metode ini, panel ahli di daerah disiapkan. Pendapat eksekutif senior diambil secara verbal atau dalam rapat dan konsensus dicapai setelah memeriksa berbagai pendapat yang disebut perkiraan.

ii. Metode Komposit Tenaga Penjualan:

Tenaga penjualan yang beroperasi di berbagai wilayah geografis diminta memberikan estimasi penjualan di wilayah mereka. Manajer penjualan regional mengumpulkannya dan mengirimkannya ke manajer pemasaran yang menggabungkan semua perkiraan dan sampai pada perkiraan penjualan untuk periode tertentu.

aku aku aku. Metode Harapan Pengguna:

Dengan metode ini, survei dilakukan untuk memastikan kebutuhan konsumen di masa depan yang tersebar di area di mana produk mereka dipasarkan. Pendapat dikumpulkan baik melalui wawancara langsung atau kuesioner yang dikirim melalui surat.

Sebagai contoh, konsumen mungkin diminta untuk menyampaikan kemungkinan pengeluaran mereka untuk berbagai item. Baik data kuantitatif dan kualitatif dapat dikumpulkan pada sikap sehubungan dengan item konsumsi. Berdasarkan survei, permintaan untuk berbagai produk dapat diproyeksikan. Metode ini cocok untuk menilai permintaan produk yang sudah ada maupun yang baru.

iv. Analisis Sejarah:

Ramalan dalam kaitannya dengan fenomena tertentu dibuat dalam hal kondisi analog yang terjadi di suatu tempat di masa lalu. Dengan kata lain, ramalan dibuat berdasarkan peristiwa serupa yang telah terjadi di masa lalu di tempat lain atau di perusahaan.

Misalnya, ketika suatu produk ditemukan di satu negara dan diadopsi di negara lain, perkiraan permintaan untuk produk di negara lain dapat dibuat dalam hal sifat kejadian serupa yang terjadi di negara penemuan. Demikian pula, perilaku karyawan di masa depan dapat diprediksi berdasarkan responsnya terhadap perilaku serupa di masa lalu.

v. Teknik Delphi:

Apa pun pendapat yang diberikan para ahli adalah anonim, dan masing-masing diminta untuk mengomentari pendapat orang lain. The ultimate forecast under this method, is thus the composite result of anonymous interactions, based on a common desire to benefit from others opinion.

The process of Delphi technique is as follows:

Sebuah. A panel of experts is chosen from within and outside the enterprise in question.

b. Each member is asked to give his opinion anonymously to make a forecast of what would happen in future regarding a particular problem.

c. Answers are compiled and composite initial forecast is made.

d. It is sent back to each member of the panel for his/her remarks on the forecast.

e. This process is repeated until consensus is reached on the forecast.

vi. Brain Storming:

This technique is commonly used to elicit innovative ideas on a given problem.

It involves the following procedure:

Sebuah. Group meeting is conducted.

b. Criticism of any idea, however stupid or impracticable it may be, is eliminated.

c. Free flow of idea is facilitated.

d. Maximization of idea is achieved.

e. Out of the ideas gathered, good idea is implemented.

Similarly, in sales forecasting context, sales people are made to form groups and encouraged to arrive at forecast on various situations. Finally, marketing management chooses the more valid one.

Technique # 2. Quantitative Forecasting:

saya. Business Barometers:

Index numbers are used to measure the state of condition of business or economy between two or more periods. These index numbers reveal the trends, seasonal fluctuations, cyclical movements and irregular fluctuations. These number when used in conjunction with one another or in combination with one or more provide a direction of economy.

For example, rise in rate of investment may herald a booming economy and may indicate higher employment, opportunities and higher income. Higher per capita income may lead to higher savings and higher consumption.

ii. Time Series Analysis:

Under this method, future is taken as extension of the past events. For time series analysis, data should be available for a longer period. When the past trend is stable and steady, future can be accurately predicted under time series method.

aku aku aku. Extrapolation:

It means estimation of future behaviour from the known data. It is also based on time series method. This method relies on the behaviour of a series in the past and projects the same trend in future. This method does not isolate the various factors influencing the problem under study but takes into account the totality of their effects. It assumes that effect of these factors is stable and constant and it would continue in future as well.

iv. Regression Analysis:

This analysis is meant to estimate the impact of one independent variable on dependent variable in simple regression. For example, impact of advertisement is taken as independent and profit is taken as dependent variable. Simple regression measures the impact of advertisement on sales.

Multiple regression analysis measures the impact of two or more independent variables on one dependent variable. For example, cost of production and sales are taken as independent variable. The respective contribution of these factors to profit (dependent variable) is found out in multiple regression analysis.

v. Econometric Models:

This is one of the sophisticated tools of analysis used for forecasting the impact of various changes in the external environment on the business enterprise. For example, the impact of changes in tax laws or GDP on sales of a luxury product can be found out by applying this tool.

This approach combines the tools of economics and mathematics. These models take the form of a set of simultaneous equations. As variables influencing a business event are many, many such equations are formed. The construction of these equations is a complex task. Advanced software's are used now a days to construct equations.

These models are useful to predict future trends and turning points with accuracy. It is expensive and time consuming. Besides various assumptions, underpinning specific micro economic theories are subject to debate.

For example, an econometric model is built on the assumption that the relationship between the economic variables and the level of economic activity for one year in the future are known. This type of forecast being complex, it can be handled only by econometrician.

vi. Input and Output Analysis:

When the relationship between input and output is known, output can be forecast for a given level of input. Similarly, the level of input can be forecast for a given level of output. Only where different sectors of an economy are inter-related, this forecast can be applied.

Such inter-relationship among the variables is known as coefficient in mathematical language. For example, the requirements for LPG can be predicted for various sectors of the economy using this model. This technique is used when an output is commonly used by different sectors. The forecast can be made by taking the basic usage levels in these sectors.


 

Tinggalkan Komentar Anda