गुणात्मक पूर्वानुमान के नुकसान

जब छोटे व्यवसायी ग्राहक कोई वस्तु खरीदने के लिए तैयार होते हैं, तो उनके लिए यह आवश्यक है कि वे जल्द से जल्द उस वस्तु को खरीदना चाहें। यदि किसी व्यवसाय में उत्पाद स्टॉक में नहीं है, तो ग्राहक शायद कहीं और दिखेगा। बिक्री या ग्राहक को दूसरे व्यवसाय में खोने से रोकने के लिए, कंपनी को स्टॉक में वांछित उत्पादों के व्यापार को सुनिश्चित करने के लिए ग्राहक की मांग का पूर्वानुमान लगाना चाहिए। जिस कंपनी की गुणात्मक बिक्री का पूर्वानुमान और इन्वेंट्री प्लान सही है, वह उस व्यवसाय की तुलना में अधिक सफल होगी जो बाजार की मांग और उचित स्टॉक स्तरों का अनुमान लगाने का प्रयास करता है। हालांकि, गुणात्मक पूर्वानुमान व्यक्तिपरक इनपुट पर निर्भर करता है और इसलिए, यह इसकी समस्याओं के बिना नहीं है।

अप्रत्याशित घटनाएँ

छोटे व्यवसाय प्रबंधक गुणात्मक पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करके व्यवसाय योजना की अनिश्चितता को कम करते हैं। यद्यपि प्रत्येक तकनीक अद्वितीय है, वे कुछ विशेषताओं को साझा करते हैं जो पूर्वानुमान की सटीकता को प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, सभी गुणात्मक पूर्वानुमान मानते हैं कि अतीत में मौजूद कुछ बाजार विशेषताएँ भविष्य में मौजूद रहेंगी। दुर्भाग्य से, प्रत्येक परिचालन अवधि के दौरान, बाजार अप्रत्याशित घटनाओं, जैसे मौसम की घटनाओं, कर कोड में बदलाव और प्रतियोगियों के उत्पादों और सेवाओं में परिवर्तन से सकारात्मक या नकारात्मक रूप से प्रभावित हो सकता है। इनमें से प्रत्येक घटना मांग और पूर्वानुमान की सटीकता को प्रभावित कर सकती है। इस कारण से, पूर्वानुमान अवधि जितनी लंबी होगी, पूर्वानुमान उतना ही कम सटीक होगा।

अमान्य विशेषज्ञ राय

एक कंपनी की योजना क्षितिज अज्ञात से घिर गई है। राजनीतिक और आर्थिक अनिश्चितता के समय में, ऐतिहासिक डेटा अप्रचलित हो सकता है, हालांकि वर्तमान डेटा उपलब्ध नहीं हो सकता है। ऐसे मामलों में, एक पूर्वानुमान विकसित करने में, एक छोटा व्यवसाय कंपनी के नेताओं, उद्योग के विशेषज्ञों या बाजार सर्वेक्षणों की राय पर भरोसा कर सकता है। दुर्भाग्य से, यदि एक व्यक्ति की राय, जिसका दृष्टिकोण प्रबल है, गलत है, तो पूर्वानुमान गलत है। इसके अलावा, सबसे हालिया परिचालन परिणाम व्यक्तियों को प्रभावित कर सकते हैं, जो तब अत्यधिक निराशावादी या आशावादी पूर्वानुमान बनाते हैं।

फोरकास्टर बायस

एक कंपनी व्यक्तिगत राय जैसे "नरम जानकारी" का उपयोग करके अनुमानित ग्राहक मांग का प्रयास करने के लिए गुणात्मक पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करती है। ऐसा करते हुए, कंपनी बाजार की मौजूदा स्थितियों के लिए भत्ते करते समय पिछले मांग पैटर्न का विश्लेषण करती है। दुर्भाग्य से, पूर्वानुमान को रेखांकित करने वाले डेटा से फोरकास्टर के व्यक्तिगत पूर्वाग्रह को खत्म करना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, सेल्सपिस्ट, जो आशावादी होते हैं, संभवतः एक पूर्वानुमान विकसित करेंगे जो अत्यधिक आशावादी है।

गलत पूर्वानुमान

अनिश्चितताएं एक छोटे व्यवसाय के स्वामी या प्रबंधक के लिए नियोजन प्रक्रिया को जटिल बनाती हैं। गुणात्मक पूर्वानुमान एक प्रबंधक को इस अनिश्चितता में से कुछ को कम करने में सक्षम बनाता है ताकि वे योजनाएं विकसित कर सकें जो काफी सटीक हैं लेकिन अभी भी अक्षम हैं। पूर्वानुमान बनाने वाले व्यवसाय के नेता अनुभवी हो सकते हैं और उनके पास अच्छा निर्णय और पूर्वानुमान विशेषज्ञता है। हालांकि, एक गुणात्मक पूर्वानुमान बनाम एक मात्रात्मक पूर्वानुमान के विकास में परिशुद्धता की कमी यह सुनिश्चित करती है कि कोई भी गुणात्मक तकनीक हर बार एक सटीक पूर्वानुमान नहीं पैदा करती है।