Nel prevedere una variabile critica, come la quantità di prodotto che verrà venduta in un periodo di tempo specifico, il manager aziendale può utilizzare vari approcci. I metodi che utilizzano le relazioni di causa ed effetto sono particolarmente utili, poiché aiutano a prevedere le tendenze future e a cogliere le dinamiche aziendali sottostanti. Grazie a computer e programmi software convenienti, tale analisi è accessibile anche alle aziende più piccole.
Analisi Di Regressione
Quando intendono scoprire causa ed effetto, gli statistici si affidano all’analisi di regressione. Questo modello matematico utilizza 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 in un supermercato. L’analisi di regressione consente inoltre allo statistico di eseguire analisi di scenario e produrre previsioni “migliori”, “peggiori” e “probabili”. Soprattutto per il piccolo imprenditore che deve costantemente bilanciare il flusso di cassa, tali scenari l’aiutano a prepararsi per potenziali difficoltà in anticipo.
Variabili dipendenti e indipendenti
Per eseguire un’analisi di regressione, l’imprenditore o il manager identifica prima le variabili dipendenti e indipendenti. La variabile dipendente rappresenta la cifra prevista dal modello. Le variabili indipendenti sono quelle che influenzano la variabile dipendente. Pertanto, la variabile dipendente è l’effetto o il risultato, mentre le variabili indipendenti sono le cause. Una semplice regressione utilizza una variabile dipendente e una indipendente. Un modello di regressione multipla utilizza una variabile dipendente e più variabili indipendenti. Il proprietario di una piccola impresa non avrà accesso agli stessi set di dati dettagliati disponibili per 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 con i livelli di vendita.
Esempio di previsione
Il proprietario di una gelateria che intende prevedere le vendite può iniziare costruendo un modello di regressione, in cui il livello delle vendite è la variabile dipendente e il prezzo e la temperatura meteorologica sono le variabili indipendenti. L’equazione risultante potrebbe essere simile a questa: Vendite di gelati (in libbre) = 2.5 (100 / Prezzo) + 0.7 (Temperatura meteorologica). Questa equazione implica che maggiore è il prezzo, minori sono le vendite, poiché il lato destro dell’equazione utilizza 100 diviso per il prezzo. Quindi maggiore è il prezzo, minore è il risultato del rapporto espresso da questa equazione. D’altra parte, la temperatura del tempo ha un’influenza positiva sulle vendite di gelato; temperature più elevate aumentano 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. Ciò è particolarmente importante per il proprietario di una piccola impresa che raramente ha accesso a esperti che cercano di prevedere ogni dettaglio per la prossima stagione di budget. Pertanto, il piccolo imprenditore deve resistere alla tentazione di utilizzare variabili indipendenti imprevedibili. È più utile mantenere l’equazione semplice e centrata su dati disponibili pubblicamente, come la crescita economica e le previsioni demografiche.