Apa Penyebab Peramalan Buruk?

Prediksi sangat tidak akurat. Beberapa orang bahkan berpendapat bahwa simpanse dengan papan panah dapat memberikan ramalan yang kredibel. Meskipun peramalan telah menjadi lebih teknis dan statistik dalam beberapa tahun terakhir, ini masih diperiksa oleh keterbatasan peramal dan metodologi yang digunakan. Jika kekurangan ini dapat diidentifikasi, maka kompensasi dapat dilakukan, tetapi mengetahuinya tidak selalu mudah.

Horizons

Prakiraan menjadi kurang akurat semakin jauh ke masa depan yang diprediksikan. Peristiwa bulan atau kuartal berikutnya mudah diprediksi. Sama seperti ramalan cuaca yang didasarkan pada probabilitas - 20 persen kemungkinan hujan - ramalan bisnis yang baik harus menyertakan berbagai probabilitas. Kisaran harus diperluas untuk mencakup penyebaran antara hasil terbaik dan terburuk. Kebanyakan peramal tidak melakukan ini, dan jika mereka melakukannya, kebanyakan orang yang mengartikan ramalan akan fokus hanya pada satu angka - biasanya yang paling optimis.

Bias

Setiap orang memiliki pandangan dunia yang dipengaruhi oleh pola asuh, budaya dan lingkungan bisnis. Meskipun seseorang dapat melakukan segala upaya untuk menjadi objektif, itu adalah tugas yang mustahil. Seorang pemilik bisnis yang memulai usaha baru secara alami akan optimis tentang peluang pertumbuhan. Dalam hal ini, optimisme harus dikendalikan. Bias dapat bekerja dari sisi yang berlawanan juga. Beberapa bisnis enggan memberikan ramalan yang optimis. Jika pandangan mereka salah, investor akan cenderung mempertanyakan kemampuan manajemen perusahaan. Namun jika manajemen memproyeksikan pandangan pesimistis, investor akan senang ketika hasilnya lebih cerah.

Mengubah Pola

Prediksi termudah adalah yang didasarkan pada tren masa lalu dan asumsi bahwa mereka akan berlanjut di masa depan. Ini mungkin asumsi yang valid untuk interval pendek, tetapi pada akhirnya garis tren akan berubah. Mengidentifikasi dan memprediksi titik balik adalah salah satu aspek peramalan yang paling sulit. Semakin jauh ke masa depan, semakin besar kemungkinan bahwa peristiwa tak terduga akan mengubah pandangan. Pengetahuan tentang peristiwa masa lalu dapat membantu mengidentifikasi siklus, tetapi terkadang bahkan siklus tidak berulang.

Data Buruk

Prakiraan kuantitatif yang didasarkan pada data historis dapat miring jika datanya tidak mencukupi atau buruk. Sebagai contoh ekstrim, seseorang tidak dapat membuat prediksi lima tahun yang akurat jika hanya didasarkan pada data yang bernilai satu tahun. Dan bahkan kemudian ramalan itu mungkin cacat. Masalah data lain mungkin muncul jika perkiraan didasarkan pada asumsi yang salah. Dalam situasi ini, data yang baik disalahgunakan untuk menghasilkan ramalan yang buruk. Hanya evaluasi kritis yang dapat memastikan bahwa prakiraan itu seakurat mungkin.