Menejmentda prognozlash usullari
Bashorat qilish - bu o'tmishdagi ma'lumotlar va joriy ma'lumotlarga asoslanib, kelajakdagi sharoitlarni bashorat qilish jarayonidir. Boshqaruv nuqtai nazaridan, bashorat qilish qaror qabul qilish uchun asos bo'lib xizmat qiladi - ishlab chiqarishni rejalashtirish va inventarizatsiyani nazorat qilishdan tortib, savdo maqsadlarini belgilash va ishchi kuchini rejalashtirishgacha. Tashkilotlar samarali bashorat qila olganda, noaniqlik xavfini minimallashtirish, resurslarni samaraliroq taqsimlash va bozor imkoniyatlarini raqobatchilarga qaraganda tezroq qo'lga kiritish mumkin. Biroq, bashorat qilish shunchaki "taxmin qilish" emas; u usullar, etarli ma'lumotlar va intizomli aniqlikni baholashni talab qiladi.
Nima uchun prognozlash menejmentda muhim?
Boshqaruv amaliyotida ko'pincha aniq natijalar ko'rinmasdan oldin qarorlar qabul qilinishi kerak. Masalan, kompaniya iste'molchilarning haqiqiy talabi paydo bo'lishidan oldin xom ashyo buyurtma qilishi yoki bozorning javobini bilishdan oldin marketing byudjetini aniqlashi kerak bo'lishi mumkin. Aynan shu yerda prognozlash muhim vositaga aylanadi. Prognozlash noaniqlikni kamaytirishga yordam beradi, uzoq muddatli strategik rejalashtirishni qo'llab-quvvatlaydi va qisqa muddatli operatsion rejalashtirishni kuchaytiradi.
Bundan tashqari, prognozlash bo'limlar o'rtasidagi muvofiqlashtirishni ham yaxshilaydi. Qarama-qarshi qarorlarning oldini olish uchun savdo, operatsiyalar, moliya va kadrlar bo'limi umumiy prognozlash tizimini talab qiladi. Boshqacha qilib aytganda, prognozlash tashkilotlarga izchil "xarita"da harakatlanishga yordam beradi.
Prognozlash turlari
Umuman olganda, menejmentda prognozlashni vaqt ufqiga ko'ra ajratish mumkin:
1. Qisqa muddatli (kunlikdan bir necha oygacha): odatda ishlab chiqarishni rejalashtirish, sotib olish va tarqatish kabi operatsion qarorlar uchun.
2. O'rta muddatli (bir necha oydan 2 yilgacha): ko'pincha quvvatni rejalashtirish, byudjetlashtirish va inventarizatsiyani boshqarish uchun ishlatiladi.
3. Uzoq muddatli (2 yildan ortiq): zavodni kengaytirish, yangi mahsulotlarni ishlab chiqish yoki yangi bozorlarga kirish kabi strategik qarorlar qabul qilish uchun ishlatiladi.
Prognozlash, shuningdek, uning yondashuviga ko'ra tasniflanishi mumkin: sifat va miqdoriy. Sifatli yondashuvlar ekspert xulosalari va sonli bo'lmagan ma'lumotlarga tayanadi, miqdoriy yondashuvlar esa sonli ma'lumotlar va statistik modellarga tayanadi.
Sifatli prognozlash usullari
Sifatli usullar tarixiy ma'lumotlar kam bo'lganda, muhit tez o'zgarib borayotganda yoki tashkilot butunlay yangi narsani (masalan, innovatsion mahsulotni) ko'rib chiqayotganda foydalidir. Ba'zi keng tarqalgan sifatli usullar quyidagilarni o'z ichiga oladi:
1. Delphi usuli
Delphi usuli bir guruh mutaxassislarning bir nechta raundlar davomida anonim ravishda taxminlarni taqdim etishini o'z ichiga oladi. Har bir raunddan so'ng natijalar umumlashtiriladi va konsensusga erishilgunga qadar ekspertlarga ko'rib chiqish uchun qaytariladi. Uning afzalligi shundaki, u muayyan tomonlarning ustunligini kamaytiradi va ob'ektivroq baholashlarni rag'batlantiradi.
2. Bozor tadqiqoti va sotib olish niyati
Kompaniyalar potentsial mijozlarning fikrlarini so'rovnomalar, intervyular yoki mahsulot sinovlari orqali to'plashlari mumkin. Ushbu usullar, ayniqsa yangi mahsulotlarga bo'lgan talabni bashorat qilishga yordam beradi. Ularning cheklovlari iste'molchilarning noxolis javoblarini o'z ichiga oladi va niyatlar har doim ham haqiqiy xaridlarga aylanmasligi mumkin.
3. Ijroiya xulosasi hay'ati
Yuqori rahbariyat yoki bo'lim boshliqlari o'z tajribalariga asoslanib, kelajakdagi prognozlar haqida muhokama qilishadi va xulosalar chiqarishadi. Bu usul tez va amaliy, ammo sub'ektivlik va o'ziga haddan tashqari ishonchga moyil.
4. Tarixiy analog
Agar yangi mahsulot yoki vaziyat avvalgi holatga o'xshash bo'lsa, tashkilot o'tmishdagi naqshlardan qo'llanma sifatida foydalanishi mumkin. Masalan, yangi ichimlik variantining ishga tushirilishini avvalgi ishga tushirishlarning samaradorligiga qarab bashorat qilish mumkin.
Miqdoriy prognozlash usullari
Miqdoriy usullar tarixiy ma'lumotlar mavjud bo'lganda va o'tmishdagi naqshlar nisbatan tegishli bo'lganda mos keladi. Odatda, bu usullar vaqt qatorlari modellari va sabab-oqibat modellaridan iborat.
A. Vaqt ketma-ketligini bashorat qilish
Ushbu model o'tmishdagi talab naqshlari kelajakni bashorat qilish uchun muhim ma'lumotlarni o'z ichiga oladi deb taxmin qiladi. Vaqt qatorlarining umumiy komponentlariga tendentsiyalar, mavsumiylik, sikllar va tasodifiy o'zgarish kiradi.
1. Harakatlanuvchi o'rtacha
Bu usul bir qator so'nggi davrlarning o'rtacha qiymatini hisoblab chiqadi. Masalan, keyingi oyni bashorat qilish uchun oxirgi uch oyning o'rtacha qiymatidan foydalaniladi. Oddiy harakatlanuvchi o'rtacha qiymatlarni tushunish oson va tasodifiy tebranishlarni yumshatadi, ammo ular trendning to'satdan o'zgarishiga kamroq javob beradi.
2. Eksponensial tekislash
Bu usul so'nggi ma'lumotlarga ko'proq ahamiyat beradi. Formula tekislash doimiysidan (α) foydalanadi. α qanchalik katta bo'lsa, prognoz so'nggi o'zgarishlarga shunchalik tez javob beradi. Bu usul korxona axborot tizimlarida qo'llash oson va ko'plab operatsion vaziyatlar uchun yetarlicha aniq bo'lgani uchun mashhur.
3. Trend tahlili (Trend proektsiyasi)
Agar ma'lumotlar doimiy yuqoriga yoki pastga yo'nalgan tendentsiyani ko'rsatsa, kompaniya tendentsiyani to'g'ri chiziqli yondashuv (vaqt o'tishi bilan oddiy regressiya) yordamida prognoz qilishi mumkin. Bu usul talabning barqaror o'sishi uchun samarali, ammo kuchli mavsumiy naqshlar mavjud bo'lganda ehtiyot bo'lish kerak.
4. Mavsumiy parchalanish
Talab mavsumiy ravishda takrorlanganda (masalan, Ramazon oyida yoki yil oxirida savdo hajmining oshishi), dekompozitsiya usuli trend va mavsumiy komponentlarni ajratib, keyin ularni prognoz qilish uchun qayta birlashtiradi. Bu usul aniqroq... chakana savdo biznesi mavsumiy.
B. Sabab-oqibat modeli (sabab-oqibat)
Sabab-oqibat modellari bashorat qilingan o'zgaruvchi va unga ta'sir qiluvchi boshqa o'zgaruvchilar o'rtasidagi sabab-oqibat munosabatlarini qidiradi.
1. Chiziqli regressiya
Talab (Y) narx, daromad yoki reklama xarajatlari kabi bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar (X) asosida baholanadi. Regressiya menejerlarga shunchaki tarixiy naqshlarni prognoz qilish o'rniga, talabning o'zgaruvchan omillarini tushunishga yordam beradi.
2. Ko'p regressiya
Agar natijaga bir nechta omillar ta'sir qilsa, ko'p regressiyadan foydalanish mumkin. Masalan, savdo hajmiga narx, reklama, tarqatish sifati va iqtisodiy tendentsiyalar ta'sir qiladi. Qiyinchilik sifatli ma'lumotlarni ta'minlash va ko'p qirrali bo'lishdan qochishdir.
3. Ekonometrik modellar va simulyatsiyalar
Yirik tashkilotlar uchun ekonometrik modellar narx siyosati, foiz stavkalari, valyuta kurslari yoki makroiqtisodiy sharoitlardagi o'zgarishlarning ta'sirini bashorat qilish uchun bir nechta tenglamalarni birlashtirishi mumkin. Simulyatsiyalar (masalan, Monte-Karlo) turli noaniqlik stsenariylarini sinash uchun ham qo'llaniladi.
Prognoz aniqligini o'lchash
Yaxshi prognoz aniqligi uchun tekshirilishi kerak. Ba'zi keng tarqalgan xato o'lchovlari quyidagilar:
– MAD (O'rtacha mutlaq og'ish): prognoz va haqiqiy ma'lumotlar o'rtasidagi o'rtacha mutlaq farq.
– MSE (O'rtacha kvadratik xato): katta xatolarga sezgir bo'lgan o'rtacha kvadratik xato.
– MAPE (O'rtacha Absolyut Foiz Xatosi): mahsulotlar o'rtasida taqqoslashni osonlashtiradigan absolyut xatoning o'rtacha foizi.
Aniqlikni o'lchash orqali menejerlar eng mos usulni tanlashlari, parametrlarni sozlashlari (masalan, eksponensial tekislashda α) va modelni qachon yangilash kerakligini aniqlashlari mumkin.
Prognozlashda qo'llaniladigan qiyinchiliklar
Prognozlash texnikasining rivojlanishiga qaramay, bir qator qiyinchiliklar saqlanib qolmoqda. Birinchidan, tarixiy ma'lumotlar to'liq bo'lmasligi yoki nomuvofiq bo'lishi mumkin. Ikkinchidan, iste'molchilar xatti-harakatlaridagi o'zgarishlar, texnologik uzilishlar yoki iqtisodiy inqirozlar o'tmishdagi ma'lumotlarning ahamiyatini pasaytirishi mumkin. Uchinchidan, insoniy tarafkashliklar - masalan, haddan tashqari optimizm - prognoz natijalarini talqin qilishga ta'sir qilishi mumkin. Shuning uchun tashkilotlar miqdoriy va sifat jihatidan yondashuvlarni birlashtirishi va o'z modellarini muntazam ravishda yangilab turishi kerak.
Yopish
Menejmentda prognozlash usullari kelajakdagi rejalashtirishni yanada o'lchanadigan qilish uchun muhim vositalardir. Delphi va bozor tadqiqotlari kabi sifatli usullardan tortib, harakatlanuvchi o'rtacha ko'rsatkichlar, eksponensial tekislash va regressiya kabi miqdoriy usullargacha, ularning har biri o'z afzalliklari va cheklovlariga ega. Muvaffaqiyatli prognozlashning kaliti shunchaki eng murakkab usulni tanlash emas; bu yaxshi ma'lumotlarni ta'minlash, usulning biznes kontekstiga mosligini ta'minlash va uning aniqligini doimiy ravishda baholashdir. Aniq prognozlash yordamida rahbariyat qarorlarni tezroq, samaraliroq va bozor noaniqligiga qarshi turishga yaxshiroq tayyor bo'lishi mumkin.
