Quale metodo di previsione utilizza una relazione causa-effetto da prevedere?

Quando si predice una variabile critica, ad esempio la quantità di prodotto che verrà venduta in un intervallo di tempo specifico, il manager aziendale può utilizzare vari approcci. I metodi che utilizzano relazioni causa-effetto sono particolarmente utili, in quanto aiutano a prevedere le tendenze future e comprendere le dinamiche aziendali sottostanti. Grazie a computer e programmi software accessibili, tale analisi è accessibile anche alle aziende più piccole.

Analisi di regressione

Quando si intende scoprire cause ed effetti, gli statistici si basano sull'analisi della regressione. Questo modello matematico utilizza i dati passati per quantificare le relazioni tra le variabili. Comprendendo come una o più variabili influiscono su un'altra variabile, è possibile comprendere i fattori chiave di un'azienda, come i fattori che influenzano il numero di walk-in per un supermercato. L'analisi di regressione consente inoltre allo statistico di eseguire analisi di scenario e produrre previsioni "migliori", "peggiori" e "caso probabile". Soprattutto per il proprietario di piccole imprese che deve costantemente bilanciare il flusso di cassa, tali scenari la aiutano a prepararsi per potenziali difficoltà prima del tempo.

Variabili dipendenti e indipendenti

Per eseguire un'analisi di regressione, il proprietario o il manager dell'azienda identifica innanzitutto le variabili dipendenti e indipendenti. La variabile dipendente rappresenta la figura che il modello predice. Le variabili indipendenti sono quelle che influiscono sulla variabile dipendente. Pertanto, la variabile dipendente è l'effetto o il risultato, mentre le variabili indipendenti sono le cause. Una regressione semplice utilizza una variabile dipendente e una variabile indipendente. Un modello di regressione multipla utilizza una variabile dipendente e più variabili indipendenti. Un proprietario di una piccola azienda non avrà accesso agli stessi set di dati dettagliati disponibili a uno statistico in una società multinazionale, motivo per cui i proprietari di piccole imprese tendono a utilizzare semplici modelli di regressione, come i tipi che mettono in relazione i prezzi ai livelli di vendita.

Esempio di previsione

Il proprietario di una gelateria che intende prevedere le vendite può iniziare con la costruzione di un modello di regressione, in cui il livello di vendita è la variabile dipendente e il prezzo e la temperatura sono le variabili indipendenti. L'equazione risultante potrebbe assomigliare a questa: vendite di gelati (in sterline) = 2, 5 (100 / prezzo) + 0, 7 (temperatura meteorologica). Questa equazione implica che più alto è il prezzo, più basse sono le vendite, poiché la parte destra dell'equazione usa 100 diviso per il prezzo. Quindi più alto è il prezzo, più basso è il risultato del rapporto espresso da questa equazione. D'altra parte, la temperatura meteorologica ha un'influenza positiva sulle vendite di gelati; temperature più elevate elevano le vendite.

Variabili indipendenti imprevedibili

Un modello di regressione è relativamente inutile per le previsioni se le variabili indipendenti sono impossibili da prevedere. Se le vendite dipendono dal prezzo medio dei prodotti concorrenti, ad esempio, che è impossibile prevedere con precisione, il modello di regressione non sarà utile come strumento predittivo. Questo è particolarmente importante per il proprietario di piccole imprese che raramente ha accesso agli esperti che cercano di prevedere ogni dettaglio per la prossima stagione di budget. Pertanto, il proprietario di una piccola azienda deve resistere alla tentazione di utilizzare variabili indipendenti imprevedibili. È più utile mantenere l'equazione semplice e centrata sui dati disponibili al pubblico, come la crescita economica e le previsioni sulla popolazione.

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