Bagaimana Mengurangi Bias Peramalan Bisnis

Bias dalam prakiraan bisnis didefinisikan sebagai kesalahan perhitungan ekonomi yang terus-menerus dari peristiwa masa depan. Produsen membuat perkiraan tentang aktivitas permintaan dan penawaran di masa depan untuk membantu memutuskan berapa banyak produk yang akan dimasukkan ke pasar. Alokasi sumber daya yang efisien bergantung pada prediksi pasar yang akurat. Perkiraan dievaluasi sebagai sempurna, relatif akurat atau salah. Evaluasi ini dapat diukur dalam persentase, seperti akurasi 100 persen atau akurasi 0 persen. Untuk mengurangi bias atau kesalahan yang berlebihan, bisnis harus memperhitungkan keakuratan semua data yang terlibat dalam pembuatan proyeksi.

Grafik Deret Waktu

Buat grafik deret waktu seperti grafik penjualan bulanan yang memperkirakan rentang data, bukan nilai absolut, karena semua perkiraan biasanya memiliki tingkat kesalahan tertentu, karena tidak ada yang benar-benar mengetahui masa depan. Gambar grafik pada kertas grafik atau gunakan program perangkat lunak, seperti Excel, yang mendukung perancangan grafik sederhana. Labeli sumbu vertikal "Penjualan" dan gunakan sumbu horizontal sebagai garis waktu bulanan. Buat interval yang masuk akal untuk analisis, seperti jumlah dolar untuk sumbu vertikal dan bulan yang dibagi menjadi minggu atau hari untuk sumbu horizontal.

Estimasi

Kumpulkan informasi dari berbagai sumber yang berhubungan dengan produk, penawarannya, dan permintaan pasar. Minta vendor dalam rantai pasokan untuk memberikan perkiraan rendah dan tinggi untuk pengiriman unit, yang dapat digunakan untuk menghitung rata-rata rata-rata. Terlibat dalam latihan bermain peran yang mensimulasikan skenario bisnis kehidupan nyata untuk membuat daftar kemungkinan hasil untuk setiap skenario. Ajukan beberapa pertanyaan bagaimana-jika untuk mempelajari berbagai kemungkinan. Jaga agar metodologi pengumpulan data ini tetap sederhana, karena semakin rumit metodologi pengumpulan data, semakin besar kemungkinan data akan terdistorsi. Hilangkan metrik data yang tidak digunakan secara teratur untuk menghindari distorsi lebih lanjut.

Ramalan cuaca

Evaluasi data sebelum memplot angka yang diproyeksikan pada grafik. Singkirkan sebanyak mungkin data yang tidak relevan dan gunakan hanya data kredibel yang paling solid: Jangan mencoba membuat model canggih yang penuh dengan data komprehensif jika informasi tersebut hanya berdasarkan dugaan. Beri nilai relevansi data dengan sistem poin jika membantu memisahkan data yang berguna dari data yang tidak berguna. Dengan menggunakan angka yang dipersempit, gambar garis perkiraan secara horizontal atau diagonal di grafik tempat menurut Anda tingkat penjualan akan terjadi. Agar garis perkiraan tidak tercampur dengan data penjualan aktual, gunakan garis berwarna terpisah untuk membedakan perkiraan dari perkiraan sebenarnya.

Data Aktual

Buat plot data penjualan aktual pada grafik saat gambar tersedia. Kemungkinan besar, hutan dan garis sebenarnya tidak akan cocok, tetapi Anda dapat mengukur perbedaannya dengan persentase. Sekarang setelah grafik deret waktu dimulai, pertahankan dengan lebih banyak perkiraan dan aktual seiring berjalannya waktu. Gunakan persentase akurasi untuk menganalisis faktor yang dapat menyebabkan bias, terutama jika ketidakakuratannya ekstrim. Secara konstan menyesuaikan perkiraan berdasarkan penyempurnaan proses bagaimana data mentah dikumpulkan. Bias hanya bisa dihilangkan melalui trial and error. Percaya pada sistem prakiraan yang sangat mudah itu berbahaya. Selalu gunakan grafik proyeksi sebagai barometer yang dapat berubah.