ਵਿਕਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ
ਵਿਕਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ, ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਸਹਾਇਕ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਰੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਛੋਟੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ, ਉਤਪਾਦਨ, ਭਰਤੀ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬਜਟ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਿਸਥਾਰ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਕਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵਿਕਰੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ "ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ" ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ; ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਵਿਕਰੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
1. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਦੂਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਉਦੇਸ਼ਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ), ਵਿੱਤੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ (ਨਕਦੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਮਾਲੀਆ ਟੀਚੇ), ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ (ਵਿਸਤਾਰ, ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣ, ਆਦਿ) ਲਈ ਹੈ? ਇਹ ਉਦੇਸ਼ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।
ਅੱਗੇ, ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਦੂਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ: ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ, ਮਾਸਿਕ, ਤਿਮਾਹੀ, ਜਾਂ ਸਾਲਾਨਾ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਆਰਥਿਕ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਰਥਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
2. ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪਿਛਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 24-36 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਮੌਸਮੀ ਪੈਟਰਨ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਪ੍ਰਤੀ ਅਵਧੀ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਮੁੱਲ
- ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀ
- ਵਿਕਰੀ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਚੈਨਲ (ਆਫਲਾਈਨ ਸਟੋਰ, ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ, ਵੈੱਬਸਾਈਟ, ਰੀਸੈਲਰ)
- ਵੇਚਣ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਛੋਟਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ
- ਸਟਾਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਉਪਲਬਧਤਾ
- ਡਿਲੀਵਰੀ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ (ਜੇਕਰ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇ)
ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਇਨਪੁਟ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਵਿਗਾੜਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਧਾ ਔਸਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਦਰਜ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ ਖੰਡ ਵਿਕਰੀ
ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਖ ਯੋਗਦਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁੱਲ ਸੰਯੁਕਤ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਉਤਪਾਦ, ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਚੈਨਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਭਾਜਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਉਤਪਾਦ A ਸਥਿਰ ਹੈ ਪਰ ਉਤਪਾਦ B ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਵਾਲਾ ਹੈ।
– ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਵਿਕਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਔਫਲਾਈਨ ਵਿਕਰੀ ਸਥਿਰ ਹੈ
- ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਮੌਸਮਾਂ ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਘਟਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਬਾਰੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ-ਵਿਆਪੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸਮੂਹਿਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
4. ਰੁਝਾਨਾਂ, ਮੌਸਮੀਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਮੁੱਢਲਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ:
– ਰੁਝਾਨ: ਕੀ ਵਿਕਰੀ ਵਧਣ, ਘਟਣ ਜਾਂ ਸਥਿਰ ਰਹਿਣ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ?
– ਮੌਸਮੀ: ਕੀ ਕੁਝ ਖਾਸ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਆਵਰਤੀ ਪੈਟਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਮਜ਼ਾਨ ਦੌਰਾਨ ਵਾਧੇ, ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਸਮੇਂ?
– ਪ੍ਰਚਾਰ ਚੱਕਰ: ਕੀ ਕੁਝ ਛੋਟਾਂ ਜਾਂ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਿਕਰੀ ਵਧਦੀ ਹੈ?
– ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ: ਕੀ ਕੀਮਤ ਵਧਣ ਨਾਲ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
5. ਢੁਕਵੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਧੀ ਚੁਣੋ
ਹਰੇਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕੋਈ ਇੱਕ-ਆਕਾਰ-ਫਿੱਟ-ਸਾਰਾ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:
a) ਮੂਵਿੰਗ ਐਵਰੇਜ
ਮੂਵਿੰਗ ਔਸਤ ਵਿਧੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਥਿਰ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਮੇਂ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, 3 ਜਾਂ 6 ਮਹੀਨੇ) ਦੀ ਔਸਤ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਧੀ ਤੇਜ਼ ਰੁਝਾਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਘੱਟ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੈ।
b) ਘਾਤਕ ਸਮੂਥਿੰਗ
ਇੱਕ ਮੂਵਿੰਗ ਔਸਤ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਾਲੀਆ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਰੁਝਾਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ।
c) ਰੁਝਾਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ (ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ)
ਜੇਕਰ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਗਿਰਾਵਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਪਿਛਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਰਕੀਟ ਬਦਲਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
d) ਮੌਸਮੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮੌਸਮਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮੀਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਕੁਝ ਖਾਸ ਭੋਜਨ ਅਤੇ ਪੀਣ ਵਾਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਫੈਸ਼ਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
e) ਪਾਈਪਲਾਈਨ-ਅਧਾਰਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (B2B ਲਈ)
B2B ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਕਸਰ ਵਿਕਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਲੀਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਮੌਕੇ, ਸੌਦੇ ਦਾ ਪੜਾਅ, ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।
6. ਸੰਬੰਧਿਤ ਬਾਹਰੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਰਜ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਪ੍ਰਚਾਰ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮ ਯੋਜਨਾਵਾਂ
- ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਬੰਡਲ, ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ
- ਆਰਥਿਕ ਹਾਲਾਤ (ਮਹਿੰਗਾਈ, ਖਰੀਦ ਸ਼ਕਤੀ, ਵਟਾਂਦਰਾ ਦਰ)
- ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ (ਵੱਡੀਆਂ ਛੋਟਾਂ, ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣੀਆਂ, ਵਿਸਥਾਰ)
– ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ)
ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਬਣਾਏ ਜਾਣ: ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ, ਦਰਮਿਆਨੀ, ਅਤੇ ਰੂੜੀਵਾਦੀ, ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੰਬਰ ਨਾ ਹੋਵੇ।
7. ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
ਵਿਕਰੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਧਿਰ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਵਿਕਰੀ ਟੀਮ ਕੋਲ ਫੀਲਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਮੁੱਖ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ, ਚਰਨ ਜੋਖਮ, ਜਾਂ ਟੈਂਡਰ ਮੌਕੇ। ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ।
ਕਰਾਸ-ਟੀਮ ਸਹਿਯੋਗ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਅੰਕੜੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ, ਸਗੋਂ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
8. ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਝਾਉਣ ਯੋਗ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਿਖੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ:
- ਪਿਛਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਤਿਮਾਹੀ 8% ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਵਾਧਾ
- ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ 20% ਵਾਧਾ
- ਕੀਮਤ ਸਮਾਯੋਜਨ ਦੇ ਕਾਰਨ 5% ਦੀ ਕਮੀ
ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦੇਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਕਾਰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੇ: ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਸੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕ।
9. ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਔਸਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਲਤੀ ਦੇਖਣ ਲਈ MAPE (ਮੀਨ ਐਬਸੋਲਿਊਟ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਲਤੀ)
- ਪੂਰਨ ਭਟਕਣਾ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ MAD (ਮੀਨ ਐਬਸੋਲੇਟ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨ)
- ਪ੍ਰਤੀ ਉਤਪਾਦ/ਚੈਨਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਨਿਯਮਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ) ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਹੈ - ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕੇ ਇਸ ਸਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
10. ਅਜਿਹੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਐਕਸਲ ਜਾਂ ਗੂਗਲ ਸ਼ੀਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚੈਨਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:
- BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ (ਪਾਵਰ BI, ਲੁੱਕਰ ਸਟੂਡੀਓ, ਝਾਂਕੀ)
- ਵਿਕਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲਈ ਸੀਆਰਐਮ ਸਿਸਟਮ
- ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਮੰਗ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਲਈ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ/ERP ਸੌਫਟਵੇਅਰ
- ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਾਧਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸਧਾਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਸਤੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ
ਵਿਕਰੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸਹੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ, ਸਟੀਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਢੁਕਵੇਂ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਧੀਆਂ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮਾਯੋਜਨ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ "ਨਿਸ਼ਚਿਤ" ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਓਵਰਸਟਾਕਿੰਗ, ਅੰਡਰਸਟਾਕਿੰਗ, ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਬਜਟ ਓਵਰਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਵਿਕਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ: ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਣਾ।
