Los 4 tipos de modelos de previsión con ejemplos

Las empresas nuevas y las ya existentes tienden a funcionar mejor cuando tienen una referencia visual que les proporciona una visión general de los resultados y las tendencias previstos. Las empresas de éxito suelen incorporar modelos de previsión cuando planifican el futuro.

En este artículo, hablaremos de cómo se utilizan los tipos de modelos más comunes y obtendremos una visión general de cómo crear modelos básicos.

¿Qué es un modelo de previsión?

Los modelos de previsión son una de las muchas herramientas que utilizan las empresas para predecir los resultados relativos a las ventas, la oferta y la demanda, el comportamiento de los consumidores, etc. Estos modelos son especialmente beneficiosos en el campo de las ventas y el marketing. Hay varios métodos de previsión que las empresas utilizan y que proporcionan distintos grados de información. Desde los más sencillos hasta los más complejos, el atractivo de utilizar modelos de previsión radica en tener una referencia visual de los resultados previstos.

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Cuatro tipos comunes de modelos de previsión

Aunque existen numerosas formas de prever los resultados empresariales, hay cuatro tipos principales de modelos o métodos que las empresas utilizan para predecir acciones en el futuro. Con los siguientes ejemplos de modelos de previsión comunes, comprenderá mejor cómo las empresas utilizan estos métodos para mejorar sus prácticas empresariales y la experiencia del cliente:

  • Modelo de series temporales
  • Modelo econométrico
  • Modelo de previsión de juicios
  • El método Delphi

Modelo de serie temporal

Este tipo de modelo utiliza los datos históricos como clave para una previsión fiable. Podrá visualizar mejor los patrones de datos cuando sepa cómo interactúan las variables en términos de horas, semanas, meses o años.

Aunque existen varios métodos para completar un modelo de series temporales, puede seguir estos pasos generales en una hoja de cálculo para estimar los resultados utilizando la información obtenida de datos analíticos recientes:

  1. Disponga de sus datos basados en el tiempo para utilizarlos (series temporales y series de valores).
  2. Introduce en la primera columna los datos recopilados relativos al tiempo o la duración.
  3. Introduzca los valores restantes que desee pronosticar en la siguiente columna.
  4. Seleccionar datos relevantes
  5. Haga clic en la pestaña Datos, luego seleccione Grupo de Previsión y, a continuación, elija Hoja de Previsión.
  6. Acceda a la hoja y seleccione la opción de gráfico de líneas o de barras que desee utilizar.
  7. En la casilla Fin de la previsión, determine la fecha de finalización y pulse Crear.

Una vez que haya establecido su modelo de previsión, pasará a interpretarlo para formular su mejor estimación del futuro.

Modelo econométrico

Quienes trabajan en el campo de la economía suelen utilizar un modelo econométrico para prever los cambios en la oferta y la demanda, así como en los precios. Estos modelos incorporan datos y conocimientos complejos en todo el proceso de creación. Como su nombre indica, este tipo de modelo estadístico resulta valioso para predecir la evolución futura de la economía.

Esta es la estructura básica de este tipo de modelos:

  1. Decida cuáles son sus variables independientes y dependientes. ¿Qué relación económica quiere probar? Por ejemplo, puede preguntarse: «¿Tiene X un efecto sobre Y?
  2. Formule una hipótesis para comprobar esta relación. Considere otros factores que puedan tener un efecto sobre "Y" y etiquételos como "Z", también conocidos como las variables de control.
  3. Reúna el conjunto de datos que abarcan "Y&quot, "Z" y "X"
  4. Trace estos datos para encontrar cualquier anomalía o valor atípico.
  5. Determine si la relación entre "Y" y "X" es lineal, cuadrática o algo más.
  6. Calcula las transformaciones utilizando un método matemático que entiendas.
  7. Interprete el efecto que "Y" tiene sobre "X." ¿Cuál es el significado de "X" sobre su hipótesis?
  8. Añade las variables "W" a esta regresión para analizar mejor tus conclusiones.

Modelo de previsión con criterio

Varios modelos de previsión del tipo de juicio utilizan información subjetiva e intuitiva para hacer predicciones. Por ejemplo, hay ocasiones en las que no se dispone de datos de referencia. El lanzamiento de un nuevo producto o el hecho de enfrentarse a condiciones de mercado impredecibles también crean situaciones en las que los modelos de previsión de juicio resultan beneficiosos.

Estas son algunas características de los modelos de juicio:

  • Adopta un enfoque subjetivo y de opinión
  • Asume variables específicas
  • Viene con limitaciones
  • La precisión mejora con la incorporación de nueva información

Este tipo de modelo de previsión es especialmente útil en el campo de la investigación y el desarrollo. Los grupos de discusión y los paneles de expertos pueden proporcionar una visión que no tendría ningún modelo informatizado. Por ejemplo, al encuestar a un grupo de personas sobre lo que buscan en un producto, las empresas pueden evaluar mejor su orientación a la hora de desarrollar características específicas del producto.

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El método Delphi

Este método se utiliza habitualmente para pronosticar tendencias a partir de la información facilitada por un panel de expertos. Esta serie de pasos se basa en el método Delphi, que trata del Oráculo de Delphi. Parte de la base de que las respuestas de un grupo' son más útiles e imparciales que las respuestas proporcionadas por un solo individuo. El número total de rondas puede variar en función del objetivo de la empresa o del grupo de investigadores.

Estos expertos responden a una serie de preguntas en rondas continuas que finalmente conducen a la "respuesta correcta" que busca una empresa. La calidad de la información mejora con cada ronda, ya que los expertos revisan sus suposiciones anteriores tras recibir información adicional de otros miembros del panel. El método finaliza al completar una métrica predeterminada.

A continuación, le presentamos una lista de pasos que puede seguir para elaborar su propio modelo de previsión con criterio:

1. Seleccione un facilitador

Antes de elegir a un facilitador que dirija el debate, considere la neutralidad de la persona y su experiencia en la realización de investigaciones. El jefe de investigación y desarrollo puede elegir este papel, por ejemplo.

2. Elija a sus expertos

Cuando las empresas investigan un producto que aún no está en el mercado, recurren a un panel de expertos anónimos que pueden opinar sobre el asunto. Los expertos pueden ser cualquier persona con experiencia sustancial en un tema determinado. Por ejemplo, en el caso de desarrollar un nuevo producto de natación, una empresa puede recurrir a instructores o expertos en seguridad en el campo. Incluso pueden dirigirse a deportistas profesionales o a clientes fieles que utilicen productos similares.

3. Definir el problema

Las empresas que buscan resolver un problema deben proporcionar primero los detalles que rodean el problema, así como los detalles significativos que pueden ayudarles a tomar una decisión informada. Esto garantiza que todos entiendan lo que se les pide. Es posible que las empresas quieran crear un nuevo monotipo con características que ninguno de sus competidores haya probado antes.

4. Preguntas de la primera ronda

Esta primera ronda de preguntas introduce el tema e inicia la conversación. Los expertos leerán la información, proporcionarán comentarios anónimos y devolverán su información al facilitador.

5. Preguntas de la segunda ronda

Después de que el facilitador haya revisado las respuestas proporcionadas por el panel, haya editado el contenido, haya filtrado los datos irrelevantes y haya escaneado el contenido para encontrar temas comunes, el facilitador envía la nueva información al panel. Los miembros del panel tienen la oportunidad de revisar las respuestas anteriores de forma anónima y, basándose en la nueva información, pueden volver a enviar una respuesta a otra' s declaración. Vuelven a enviar sus respuestas al facilitador.

6. Preguntas de la tercera ronda

Posiblemente por última vez, el facilitador revisará las nuevas respuestas y volverá a ordenar la información presentada antes de enviar las encuestas al panel. Sin embargo, el proceso puede continuar hasta que se logre un consenso general, que puede terminar en tres o cuatro iteraciones.

7. Actúa

Una vez que los investigadores han recibido suficiente información, pueden seguir adelante con los planes para poner en práctica sus conclusiones. Esto puede ser el inicio del desarrollo de un nuevo producto o el comienzo de la producción de un artículo del que no estaban seguros.

Métodos de inteligencia artificial

Las empresas del ámbito tecnológico utilizan métodos de inteligencia artificial (IA) para pronosticar un área específica de crecimiento. Este método de previsión proporciona resultados extremadamente precisos utilizando algoritmos matemáticos. La ciencia que subyace a la inteligencia artificial predice numerosos resultados de los usuarios y ayuda a generar esas "también te puede gustar" sugerencias que aparecen en determinados sitios.

Estos son algunos ejemplos de métodos de previsión populares que utilizan la inteligencia artificial:

Recomendaciones de productos y contenidos

Las grandes empresas en línea utilizan la IA para predecir el comportamiento de los clientes en sus sitios, incluida la probabilidad de una compra en el futuro. Además, los usuarios del sitio reciben productos recomendados a través de una práctica denominada "filtrado colaborativo" Ofrecer resultados relevantes a los compradores se lleva a cabo agrupando e interpretando los datos de los consumidores" junto con la información del perfil y los datos demográficos. Más datos producen resultados de mayor calidad.

Ejemplo: Estás mirando un juego de mesa llamado "Fender Bender" en un popular sitio de compras en línea. Te desplazas hasta el final de la página web que hay juegos similares sugeridos, basados en los que les gusta el Fender Bender.

Precisión del motor de búsqueda

Los métodos de inteligencia artificial impulsan la precisión de los resultados que se ven aparecer en la página de optimización del motor de búsqueda (SERP). Google utiliza un algoritmo basado en el aprendizaje automático para ofrecer a los buscadores resultados de calidad, y ahora, otras empresas del sector del comercio electrónico utilizan técnicas similares de inteligencia artificial para mejorar también sus motores de búsqueda.

Ejemplo: Buscas "botas para mujeres" en un popular motor de búsqueda. Haces clic en el icono de búsqueda y aparece una página de resultados que muestra botas para mujer. En muchos de ellos se muestran botas de invierno, botas de vestir, botas de lluvia y otras sugerencias, así que decides acotar aún más tu búsqueda y escribes "botas de invierno para mujer" y vuelves a hacer clic en el botón de búsqueda para ver una lista de resultados más elaborada.

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Análisis predictivo

Las empresas utilizan la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del servicio al cliente, examinando la información de los conjuntos de datos y prediciendo las tendencias futuras. Los gestores de los centros de llamadas pueden tomar decisiones sobre el número de empleados necesarios para un día o una semana concretos utilizando la información proporcionada por la tecnología de IA.

Ejemplo: Un director de un centro de llamadas consulta su programa informático para ver una previsión de cuántas llamadas puede tener la empresa ese día. Decide tener cuatro personas en plantilla y dejar que el resto se tome el día libre.

Puestos de trabajo similares al de modelador de previsiones

Si le interesa utilizar modelos de previsión en su función, podría considerar uno de estos puestos relacionados:

1. Planificador de la demanda

2. Científico de datos

3. Analista de datos

4. Planificador financiero

5. Analista de previsiones

6. Científico de previsión

7. Analista de planificación financiera

8. Analista de negocios

9. Director de previsión

10. Analista de modelos de riesgo

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