बाजार पूर्वानुमान अनुमान बनाना |

व्यावसायिक बाजार अनुसंधान के लिए अपेक्षाकृत कुछ विपणन योजनाओं को बजट के साथ आशीर्वाद दिया जाता है। जब आप पेशेवरों को समस्या नहीं पारित कर सकते हैं, तो आपको कुछ बुद्धिमान अनुमान लगाना होगा। अच्छे शिक्षित अनुमान बनाने के विचार से सहज रहें। बहुत से लोग सोचते हैं कि इसके बारे में कुछ जादू है, कुछ तकनीक वे नहीं जानते कि विशेषज्ञ स्नातक स्कूल में सीखे हैं। इसके बारे में चिंता मत करो। स्नातक बिजनेस स्कूल के माध्यम से जाने और विपणन अनुसंधान फर्म में उपाध्यक्ष के रूप में काम करने के बाद, मैं आपको आश्वस्त कर सकता हूं: परिष्कृत डेटा विश्लेषण व्यापार पूर्वानुमान के लिए शायद ही कभी बहुत अच्छा काम करता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि भविष्यवाणी मॉडल कितना विस्तृत है, गणितीय पूर्वानुमान पिछले परिणामों पर आधारित हैं। भविष्य में कोई भी नहीं जानता।

ज्यादातर स्थितियों में, बाजार पूर्वानुमान अनुमान बनाने का सबसे अच्छा तरीका एक विशेषज्ञ पूर्वानुमान, पिछले डेटा से अनुमान, समानांतर डेटा ढूंढना या मॉडल लागू करना है।

एक विशेषज्ञ पूर्वानुमान ढूँढना

यदि आप पहले से प्रकाशित एक विशेषज्ञ पूर्वानुमान पा सकते हैं, या यदि आपके पास विशेषज्ञ पूर्वानुमान के लिए भुगतान करने का बजट है, तो यह एक लक्जरी है। इसका शायद मतलब है कि आपको अपना खुद का काम नहीं करना है।

कई विशेषज्ञ पूर्वानुमान प्रकाशित होते हैं जहां आप अपने परिणाम मुफ्त में प्राप्त कर सकते हैं। इनमें से कुछ सरकार के पूर्वानुमान मुक्त होने का इरादा रखते हैं, कुछ साक्षात्कार या समाचार मीडिया कवरेज के दौरान किए गए विशेषज्ञ पूर्वानुमान हैं, और कुछ पेशेवर पूर्वानुमान हैं जिनके हाइलाइट मीडिया को अधिक महंगा शोध बेचने के लिए टीज़र के रूप में जारी किए जाते हैं।

आप देख सकते हैं प्रकाशित समाचार रिपोर्टों में, इंटरनेट पर, लाइब्रेरी संदर्भ सामग्री में, और व्यापार संघ प्रकाशनों में इन पूर्वानुमानों के लिए। जहां आपका पाया जा सकता है आपके उद्योग और आपके व्यापार की सटीक प्रकृति पर निर्भर करता है। दुर्भाग्यवश, कोई भी नहीं, लेकिन आप अपने उद्योग और अपनी योजना को कहां देखना चाहते हैं, लेकिन कम से कम आप कुछ उदाहरणों पर विचार कर सकते हैं।

अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो नियमित रूप से नौकरी के दृष्टिकोण प्रकाशित करता है जिसमें कुछ प्रकार की संख्याओं का पूर्वानुमान शामिल है भविष्य में नौकरियां यदि आपकी मार्केटिंग योजना को लेखाकारों, या मुख्य अधिकारियों, या भारी मशीनरी ऑपरेटरों की संख्या में वृद्धि के लिए आवश्यक है, तो आप बीएलएस साइट पर पा सकते हैं। आप कंप्यूटर उद्योग नौकरियों के अनुमानित विकास, या विशिष्ट कर्मचारी श्रेणियों में वृद्धि को दिखाते हुए एक प्रक्षेपण भी पा सकते हैं।

यदि, उदाहरण के लिए, आप शीतल पेय से जुड़े विपणन योजना पर काम कर रहे हैं जो आप राष्ट्रीय सॉफ्ट ड्रिंक एसोसिएशन के प्रकाशन में जा सकते हैं पेय विश्व शीतल पेय खपत के विस्तृत पांच साल के पूर्वानुमान के लिए।

कई प्रमुख व्यापार पत्रिका नियमित रूप से आर्थिक पूर्वानुमान प्रकाशित करते हैं। आप संदर्भ डेटा लाइब्रेरी में जा सकते हैं और अपनी डेटा जरूरतों से संबंधित प्रकाशित डेटा खोजने के लिए रीडरर्स गाइड टू पीरियडिक लिटरेचर का उपयोग कर सकते हैं। बिजनेस वीक पत्रिका के पास व्यावसायिक दृष्टिकोण पर साप्ताहिक कॉलम है, और उद्योग के दृष्टिकोण के तिमाही सर्वेक्षण।

पिछले डेटा से अनुमान

हालांकि अतीत भविष्य में भविष्यवाणी नहीं करता है, यह रुझानों को इंगित कर सकता है। कभी-कभी आप बाजार पर पिछले डेटा पा सकते हैं और भविष्य में प्रोजेक्ट करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। भविष्य के लिए दिशानिर्देश के रूप में पिछले डेटा का उपयोग करने का सिद्धांत भविष्यवाणी के मूलभूत सिद्धांतों में से एक है।

यह बाजार पूर्वानुमान के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, हालांकि, आपको अक्सर अपने बाजार के हाल के अतीत के बारे में पर्याप्त जानकारी मिल जाएगी, भले ही आप ' बाजार पूर्वानुमान नहीं मिला। पिछले डेटा का उपयोग करने से आपको एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु और आपके पूर्वानुमान के लिए तर्कसंगतता की भावना मिल जाएगी।

पिछले डेटा अनुमान-उदाहरण

उदाहरण के लिए, मैं लेन काउंटी, ओरेगन में रेस्तरां उपकरणों के लिए बाजार पेश करना चाहता हूं। मैं अमेरिकी जनगणना ब्यूरो राज्य और काउंटी क्विकफैक्ट्स में जा सकता हूं कि यह पता लगाने के लिए कि 1 99 6 में लेन काउंटी में 611 "खाने और पीने के स्थान" थे और 1

में 639 थे। मुझे विशेष रूप से यह तथ्य पसंद नहीं है कि ये संख्याएं कई वर्ष पुरानी हैं, लेकिन वे नवीनतम उपलब्ध हैं और वे मुझे प्राप्त होने वाली किसी अन्य संख्या से भी बेहतर हैं। मैं टेलीफोन निर्देशिकाओं या कुछ अन्य साधनों में येलो पेजों का उपयोग करके खाने और पीने के प्रतिष्ठानों की गिनती कर सकता हूं, लेकिन कोई भी विकल्प अव्यवहारिक और महंगा होगा। तो मैं नवीनतम उपलब्ध जनगणना डेटा स्वीकार करता हूं। मैं 1 99 6 से 1

तक विकास दर की गणना करता हूं और नीचे दिए गए चित्रण में दिखाए गए अनुसार बाजार पूर्वानुमान बनाने के लिए भविष्य में उसी दर को लागू करता हूं।

• सामान्य ज्ञान और शिक्षित अनुमान जोड़ना
• क्या यह सबसे अच्छा है जो मैं कर सकता हूं? शायद नहीं। मैं शायद पिछले डेटा को मूल संख्या के रूप में ले सकता हूं, और फिर इसे सुधारने के लिए अपना स्वयं का शोध और सामान्य ज्ञान जोड़ सकता हूं। उदाहरण के लिए:

मैं स्थानीय चैंबर ऑफ कॉमर्स या रेस्तरां एसोसिएशन से संपर्क कर सकता हूं और हाल के अतीत और निकट भविष्य में खाने और पीने के प्रतिष्ठानों के भाग्य के बारे में एक विशेषज्ञ राय मांग सकता हूं। यदि स्थानीय विशेषज्ञ कहते हैं कि रेस्तरां में उछाल आया है, या रेस्तरां के साथ समस्या है, तो मैं अपनी जानकारी दर को ऊपर या नीचे समायोजित करने के लिए उस जानकारी का उपयोग कर सकता हूं। मेरी मार्केटिंग प्लान टेक्स्ट में मैं समझाउंगा कि पिछली विकास दर क्या थी और मैं इसे बदलने की उम्मीद क्यों कर रहा था।