मांग का पूर्वानुमान: यह अर्थ, प्रकार, तकनीक और विधि है

मांग का पूर्वानुमान: यह अर्थ, प्रकार, तकनीक और विधि है!

सामग्री:

1. अर्थ

2. पूर्वानुमान के प्रकार

3. पूर्वानुमान तकनीक

4. एक अच्छा पूर्वानुमान विधि का मानदंड

अर्थ:

पूर्वानुमान एक ऐसी दुनिया में व्यापार का जीवनकाल बन रहे हैं, जहां परिवर्तन की ज्वार-भाटा लहरें मानव समाज से विरासत में मिली संरचनाओं की सबसे अधिक स्थापना कर रही हैं। वाणिज्य सिर्फ पहले हताहतों में से एक को होता है। आर्थिक शिकारियों के इस युग में उत्तरजीविता, भविष्य की भविष्यवाणी करने की रणनीति, प्रतिभा और तकनीक की आवश्यकता है।

पूर्वानुमान अस्तित्व और व्यापार की भाषा का संकेत बन रहा है। व्यावसायिक क्षेत्र की सभी आवश्यकताओं को भविष्य में सटीक और व्यावहारिक पढ़ने की तकनीक की आवश्यकता होती है। इसलिए, पूर्वानुमान व्यापार के अस्तित्व के लिए बहुत आवश्यक आवश्यकता है। प्रबंधन को विस्तृत निर्णय लेते समय पूर्वानुमान संबंधी जानकारी की आवश्यकता होती है।

बिक्री का पूर्वानुमान विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि यह नींव है जिस पर सभी कंपनी की योजनाएं बाजारों और राजस्व के संदर्भ में बनाई गई हैं। प्रबंधन एक साधारण मामला होगा यदि व्यवसाय परिवर्तन की एक निरंतर स्थिति में नहीं था, जिसकी गति हाल के वर्षों में तेज हो गई है।

व्यवसाय के लिए बिक्री, लागत और मुनाफे के संदर्भ में भविष्य की संभावनाओं की भविष्यवाणी करना महत्वपूर्ण और आवश्यक होता जा रहा है। भविष्य की बिक्री का मूल्य महत्वपूर्ण है क्योंकि यह लागत के मुनाफे को प्रभावित करता है, इसलिए भविष्य की बिक्री की भविष्यवाणी सभी व्यवसाय नियोजन का तार्किक प्रारंभिक बिंदु है।

पूर्वानुमान भविष्य की स्थिति की भविष्यवाणी या अनुमान है। यह भविष्य की कार्रवाई का एक उद्देश्य मूल्यांकन है। चूंकि भविष्य अनिश्चित है, कोई भी पूर्वानुमान प्रतिशत सही नहीं हो सकता। पूर्वानुमान भौतिक होने के साथ-साथ वित्तीय भी हो सकते हैं। पूर्वानुमान जितने अधिक यथार्थवादी होंगे, कल के लिए उतने ही प्रभावी निर्णय लिए जा सकते हैं।

कुंडिफ़ और स्टिल के शब्दों में, "मांग का पूर्वानुमान एक निर्दिष्ट भविष्य की अवधि के दौरान बिक्री का एक अनुमान है जो एक प्रस्तावित विपणन योजना से जुड़ा हुआ है और जो विशेष रूप से बेकाबू और प्रतिस्पर्धी बलों का एक सेट मानता है"। इसलिए, मांग का पूर्वानुमान एक चुने हुए विपणन योजना और पर्यावरण के आधार पर फर्म के अपेक्षित स्तर का प्रक्षेपण है।

बिक्री पूर्वानुमान तैयार करने की प्रक्रिया:

कंपनियां आमतौर पर बिक्री का पूर्वानुमान तैयार करने के लिए तीन चरण की प्रक्रिया का उपयोग करती हैं। वे एक पर्यावरणीय पूर्वानुमान लगाते हैं, उसके बाद एक उद्योग पूर्वानुमान, और एक कंपनी के बिक्री पूर्वानुमान के बाद, पर्यावरण पूर्वानुमान मुद्रास्फीति, बेरोजगारी, ब्याज दर, उपभोक्ता खर्च और बचत, व्यवसाय निवेश, सरकारी व्यय, शुद्ध निर्यात और अन्य पर्यावरणीय परियोजनाओं के लिए कहता है। कंपनी के लिए परिमाण और महत्व की घटनाएं।

उद्योग का पूर्वानुमान उपभोक्ताओं के इरादों के सर्वेक्षण पर आधारित है और सांख्यिकीय रुझानों का विश्लेषण व्यापार संगठनों या चैम्बर ऑफ कॉमर्स द्वारा उपलब्ध कराया जाता है। यह टाइन दिशा के बारे में एक फर्म को संकेत दे सकता है जिसमें पूरा उद्योग घूम रहा होगा। कंपनी यह अनुमान लगाकर अपनी बिक्री का अनुमान लगाती है कि वह एक निश्चित बाजार हिस्सेदारी जीतेगी।

सभी पूर्वानुमान तीन सूचना अड्डों में से एक पर बनाए गए हैं:

लोग क्या कहते हैं?

लोग जो करते हैं?

लोगों ने क्या किया है?

पूर्वानुमान के प्रकार:

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पूर्वानुमान को मोटे तौर पर वर्गीकृत किया जा सकता है:

(i) निष्क्रिय पूर्वानुमान और

(ii) सक्रिय पूर्वानुमान। भविष्य के बारे में निष्क्रिय पूर्वानुमान के तहत इस धारणा पर आधारित है कि फर्म अपनी कार्रवाई के पाठ्यक्रम को नहीं बदलता है। सक्रिय पूर्वानुमान के तहत, फर्मों द्वारा कार्यों में संभावित भविष्य के परिवर्तनों की स्थिति के तहत भविष्यवाणी की जाती है।

'टाइम स्पैन' के दृष्टिकोण से, पूर्वानुमान को दो में वर्गीकृत किया जा सकता है:

(i) अल्पकालिक मांग पूर्वानुमान और (ii) दीर्घकालिक मांग पूर्वानुमान। थोड़े समय के पूर्वानुमान में, मौसमी पैटर्न ज्यादा महत्व रखते हैं। इसमें तीन महीने, छह महीने या एक साल की अवधि शामिल हो सकती है। यह एक है जो सामरिक निर्णयों के लिए जानकारी प्रदान करता है।

किस अवधि को चुना जाता है यह व्यवसाय की प्रकृति पर निर्भर करता है। ऐसा पूर्वानुमान उपयुक्त बिक्री नीति तैयार करने में मदद करता है। लंबी अवधि के पूर्वानुमान उपयुक्त पूंजी नियोजन में सहायक होते हैं। यह एक है जो प्रमुख रणनीतिक निर्णयों के लिए जानकारी प्रदान करता है। यह सामग्री, मानव घंटे, मशीन समय और क्षमता में अपव्यय को बचाने में मदद करता है। एक नई इकाई की योजना फर्म के उत्पादों की दीर्घकालिक मांग क्षमता के विश्लेषण से शुरू होनी चाहिए।

मूल रूप से पूर्वानुमान के दो प्रकार हैं:

(i) पूर्वानुमान का बाहरी या राष्ट्रीय समूह, और (ii) आंतरिक या कंपनी समूह पूर्वानुमान। बाहरी पूर्वानुमान सामान्य व्यवसाय के रुझानों से संबंधित है। यह आमतौर पर कंपनी के रिसर्च विंग या बाहरी सलाहकारों द्वारा तैयार किया जाता है। आंतरिक पूर्वानुमान में वे सभी शामिल होते हैं जो किसी विशेष उद्यम के संचालन से संबंधित होते हैं जैसे बिक्री समूह, उत्पादन समूह और वित्तीय समूह। आंतरिक पूर्वानुमान की संरचना में वार्षिक बिक्री का पूर्वानुमान, उत्पादों की लागत का पूर्वानुमान, परिचालन लाभ का पूर्वानुमान, कर योग्य आय का पूर्वानुमान, नकदी संसाधनों का पूर्वानुमान, कर्मचारियों की संख्या का पूर्वानुमान आदि शामिल हैं।

विभिन्न स्तरों पर पूर्वानुमानों को निम्न में वर्गीकृत किया जा सकता है:

(i) मैक्रो-लेवल फोरकास्टिंग,

(ii) उद्योग-स्तर का पूर्वानुमान,

(iii) फर्म-स्तरीय पूर्वानुमान और

(iv) उत्पाद-लाइन पूर्वानुमान।

मैक्रो-लेवल फोरकास्टिंग का संबंध पूरी अर्थव्यवस्था पर व्यावसायिक परिस्थितियों से है। इसे औद्योगिक उत्पादन, राष्ट्रीय आय या व्यय के उपयुक्त सूचकांक द्वारा मापा जाता है। उद्योग-स्तरीय पूर्वानुमान विभिन्न व्यापार संघों द्वारा तैयार किया जाता है।

यह उपभोक्ताओं के इरादों के सर्वेक्षण और सांख्यिकीय रुझानों के विश्लेषण पर आधारित है। फर्म-स्तरीय पूर्वानुमान एक व्यक्तिगत फर्म से संबंधित है। यह प्रबंधकीय दृष्टिकोण से सबसे महत्वपूर्ण है। उत्पाद-लाइन पूर्वानुमान फर्म को यह तय करने में मदद करता है कि फर्म के सीमित संसाधनों के आवंटन में किस उत्पाद या उत्पादों की प्राथमिकता होनी चाहिए।

पूर्वानुमान को (i) सामान्य और (ii) विशिष्ट में वर्गीकृत किया जा सकता है। सामान्य पूर्वानुमान आमतौर पर फर्म के लिए उपयोगी हो सकता है। कई कंपनियों को विशिष्ट उत्पादों और विशिष्ट क्षेत्रों के लिए अलग-अलग पूर्वानुमान की आवश्यकता होती है, क्योंकि यह सामान्य पूर्वानुमान विशिष्ट पूर्वानुमानों में टूट जाता है।

विभिन्न प्रकार के उत्पादों के लिए अलग-अलग पूर्वानुमान हैं जैसे:

(i) टिकाऊ उपभोक्ता वस्तुओं के लिए पूर्वानुमान की मांग,

(ii) टिकाऊ उपभोक्ता वस्तुओं की मांग का पूर्वानुमान,

(iii) पूँजीगत वस्तुओं के लिए पूर्वानुमान की माँग, और

(iv) नए उत्पादों के लिए पूर्वानुमान की मांग।

गैर-टिकाऊ उपभोक्ता सामान:

इन्हें 'एकल-उपयोग उपभोक्ता वस्तुओं' या खराब उपभोक्ता वस्तुओं के रूप में भी जाना जाता है। खपत के एक अधिनियम के बाद ये गायब हो जाते हैं। इनमें खाद्य, दूध, दवा, फल आदि जैसे सामान शामिल हैं। इन सामानों की मांग घरेलू डिस्पोजेबल आय, वस्तु की कीमत और संबंधित वस्तुओं और जनसंख्या और विशेषताओं पर निर्भर करती है। प्रतीकात्मक,

डीसी = एफ (वाई, एस, पी, पी _आर ) जहां

Dc = कमोडिटी с की मांग

आपका = घरेलू डिस्पोजेबल आय

s = जनसंख्या

पी = जिंस की कीमत

p _r = इसके संबंधित सामान की कीमत

(i) Dc = f (y) के रूप में व्यक्त की जाने वाली डिस्पोजेबल आय अर्थात अन्य चीजें समान होने के नाते, कमोडिटी की मांग घर की डिस्पोजेबल आय पर निर्भर करती है। व्यक्तिगत आय से व्यक्तिगत करों में कटौती के बाद घर की डिस्पोजेबल आय का अनुमान लगाया जाता है। डिस्पोजेबल आय घर की क्रय शक्ति के बारे में एक विचार देती है।

(ii) मूल्य, जिसे Dc = f (p, p _r ) के रूप में व्यक्त किया जाता है अर्थात अन्य वस्तुएं समान हैं, कमोडिटी की मांग की मांग इसकी अपनी कीमत और संबंधित वस्तुओं की कीमत पर निर्भर करती है। जबकि कमोडिटी की मांग अपने ही पूरक के अपने मूल्य से विपरीत है। यह सकारात्मक रूप से इसके विकल्प से संबंधित है। ' मूल्य लोच और गैर-टिकाऊ उपभोक्ता वस्तुओं के क्रॉस लोच उनकी मांग के पूर्वानुमान में मदद करते हैं।

(iii) जनसंख्या, जिसे Dc = f (5) के रूप में व्यक्त किया जाता है यानी अन्य चीजें बराबर होती हैं, कमोडिटी की मांग की मांग जनसंख्या के आकार और उसकी संरचना पर निर्भर करती है। इसके अलावा, जनसंख्या को लिंग, आय, साक्षरता और सामाजिक स्थिति के आधार पर भी वर्गीकृत किया जा सकता है। गैर-टिकाऊ उपभोक्ता वस्तुओं की मांग इन सभी कारकों से प्रभावित होती है। सामान्य मांग पूर्वानुमान आबादी के लिए एक पूरे के रूप में माना जाता है, लेकिन विशिष्ट मांग के लिए विभिन्न विशेषताओं के अनुसार जनसंख्या का पूर्वानुमान विभाजन अधिक उपयोगी साबित होता है।

टिकाऊ उपभोक्ता सामान:

इन सामानों का कई बार सेवन किया जा सकता है या बार-बार उपयोग किए जाने पर भी इनकी उपयोगिता को बहुत नुकसान होता है। इनमें कार, टीवी, एयर-कंडीशनर, फर्नीचर आदि जैसे सामान शामिल हैं। उनके लंबे उपयोग के बाद, उपभोक्ताओं के पास एक विकल्प होता है कि या तो इनका भविष्य में उपभोग किया जा सके या इसका निपटान किया जा सके।

चुनाव निम्नलिखित कारकों पर निर्भर करता है:

(i) क्या कोई उपभोक्ता एक टिकाऊ अच्छे के प्रतिस्थापन के लिए जाएगा या आवश्यक मरम्मत के बाद उसका उपयोग करता रहेगा, उसकी सामाजिक स्थिति, धन आय का स्तर, स्वाद और फैशन आदि पर निर्भर करता है। प्रतिस्थापन की मांग स्टॉक में वृद्धि के साथ बढ़ती है। उपभोक्ताओं के साथ वस्तु। फर्म जीवन प्रत्याशा तालिका की मदद से औसत प्रतिस्थापन लागत का अनुमान लगा सकता है।

(Ii) अधिकांश उपभोक्ता ड्यूरेबल्स एक परिवार के सदस्यों द्वारा आम में खपत होते हैं। उदाहरण के लिए, घरों में टीवी, फ्रिज आदि का उपयोग आम तौर पर किया जाता है। आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले सामानों की मांग का अनुमान आबादी के कुल आकार के बजाय घरों की संख्या को ध्यान में रखना चाहिए। घर की संख्या, घर की आय, बच्चों की संख्या और सेक्स- रचना आदि का आकलन करते समय, इस पर ध्यान दिया जाना चाहिए।

(Iii) उपभोक्ता टिकाऊ वस्तुओं की मांग संबद्ध सुविधाओं की उपलब्धता पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, टीवी के उपयोग, रेफ्रिजरेटर को नियमित रूप से बिजली की आपूर्ति की आवश्यकता होती है, कार के उपयोग के लिए ईंधन की उपलब्धता की आवश्यकता होती है, आदि। उपभोक्ता टिकाऊ वस्तुओं की मांग की भविष्यवाणी करते हुए, संबद्ध सेवाओं के प्रावधान और उनकी लागत को भी ध्यान में रखा जाना चाहिए।

(iv) उपभोक्ता टिकाऊ वस्तुओं की माँग उनकी कीमतों और उनकी ऋण सुविधाओं से बहुत अधिक प्रभावित होती है। उपभोक्ता टिकाऊ वस्तु मूल्य परिवर्तन के प्रति बहुत संवेदनशील हैं। उनकी कीमत में थोड़ी गिरावट से मांग में बड़ी वृद्धि हो सकती है।

पूँजीगत माल की माँग का पूर्वानुमान:

आगे के उत्पादन के लिए पूंजीगत वस्तुओं का उपयोग किया जाता है। पूँजी भलाई की माँग एक व्युत्पन्न है। यह उद्योगों की लाभप्रदता पर निर्भर करेगा। पूंजीगत वस्तुओं की मांग व्युत्पन्न मांग का मामला है। विशेष रूप से पूंजीगत वस्तुओं के मामले में, मांग उन विशिष्ट बाजारों पर निर्भर करेगी जो वे सेवा करते हैं और अंतिम उपयोग जिसके लिए उन्हें खरीदा जाता है।

मिसाल के तौर पर टेक्सटाइल मशीनरी की मांग, नई इकाइयों के संदर्भ में टेक्सटाइल उद्योग के विस्तार और मौजूदा मशीनरी के प्रतिस्थापन से निर्धारित होगी। नई मांग के अनुमान के साथ-साथ प्रतिस्थापन की मांग इस प्रकार आवश्यक है।

पूंजीगत वस्तुओं की मांग का अनुमान लगाने में तीन प्रकार के डेटा की आवश्यकता होती है:

(ए) उपयोगकर्ता उद्योगों की वृद्धि की संभावनाओं को जानना चाहिए,

(बी) प्रत्येक अंतिम-उपयोग उत्पाद की प्रति यूनिट पूंजीगत वस्तुओं की खपत के मानक को ज्ञात होना चाहिए, और

(c) उनके उपयोग का वेग।

नए उत्पादों के लिए पूर्वानुमान की मांग:

नए उत्पादों के लिए मांग की भविष्यवाणी के तरीके स्थापित उत्पादों के लिए कई मायनों में अलग हैं। चूंकि उत्पाद उपभोक्ताओं के लिए नया है, उत्पाद का गहन अध्ययन और एक ही समूह के अन्य उत्पादों पर इसके संभावित प्रभाव की मांग के बुद्धिमान प्रक्षेपण के लिए एक कुंजी प्रदान करता है।

जोएल डीन ने कई संभावित दृष्टिकोणों को इस प्रकार वर्गीकृत किया है:

(ए) विकासवादी दृष्टिकोण:

इसमें एक नए उत्पाद की मांग के रूप में एक मौजूदा पुराने उत्पाद का विकास और विकास शामिल है।

(बी) स्थानापन्न दृष्टिकोण:

इस दृष्टिकोण के अनुसार नए उत्पाद को मौजूदा उत्पाद या सेवा के विकल्प के रूप में माना जाता है।

(सी) विकास वक्र दृष्टिकोण:

यह एक स्थापित उत्पाद के कुछ विकास पैटर्न के आधार के रूप में नए उत्पाद के लिए विकास और संभावित मांग की दर का अनुमान लगाता है।

(डी) ओपिनियन-पोल दृष्टिकोण:

इस दृष्टिकोण के तहत मांग अंतिम उपभोक्ताओं से प्रत्यक्ष पूछताछ द्वारा अनुमानित है।

(ई) बिक्री अनुभव दृष्टिकोण:

इस पद्धति के अनुसार नमूने के बाजार में बिक्री के लिए नए उत्पाद की पेशकश से नए उत्पाद की मांग का अनुमान लगाया जाता है।

(च) विकराल दृष्टिकोण:

इस पद्धति के द्वारा, एक नए उत्पाद के लिए उपभोक्ताओं की प्रतिक्रियाएं अप्रत्यक्ष रूप से उन विशिष्ट डीलरों के माध्यम से पाई जाती हैं जो उपभोक्ताओं की आवश्यकताओं, स्वाद और वरीयताओं का न्याय करने में सक्षम हैं।

गैर-टिकाऊ उपभोक्ता वस्तुओं की मांग के पूर्वानुमान में शामिल विभिन्न कदम निम्नलिखित हैं:

(ए) पहले उत्पाद की मांग को प्रभावित करने वाले चर की पहचान करें और उन्हें उचित रूपों में व्यक्त करें, (बी) चर का प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रासंगिक डेटा के लिए प्रासंगिक डेटा या अनुमान एकत्र करें, और (सी) सबसे संभावित निर्धारित करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों का उपयोग करें आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच संबंध।

पूर्वानुमान तकनीक:

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मांग पूर्वानुमान एक कठिन अभ्यास है। बदलती परिस्थितियों में भविष्य के लिए अनुमान लगाना एक हेक्युलियन कार्य है। उपभोक्ताओं का व्यवहार सबसे अप्रत्याशित है क्योंकि यह बलों की बहुलता से प्रेरित और प्रभावित होता है। कोई आसान तरीका या सरल सूत्र नहीं है जो प्रबंधक को भविष्य की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है।

अर्थशास्त्रियों और सांख्यिकीविदों ने मांग के पूर्वानुमान के कई तरीके विकसित किए हैं। इन तरीकों में से प्रत्येक के अपने रिश्तेदार फायदे और नुकसान हैं। मांग पूर्वानुमान को सटीक बनाने के लिए सही विधि का चयन आवश्यक है। मांग पूर्वानुमान में, सांख्यिकीय कौशल और तर्कसंगत निर्णय के विवेकपूर्ण संयोजन की आवश्यकता होती है।

संबंधों को वर्गीकृत करने और विश्लेषण की तकनीक प्रदान करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय तकनीक आवश्यक हैं, लेकिन वे किसी भी तरह से ध्वनि निर्णय के लिए एक विकल्प नहीं हैं। अच्छे पूर्वानुमान के लिए ध्वनि निर्णय एक प्रमुख आवश्यकता है।

निर्णय तथ्यों पर आधारित होना चाहिए और फोरकास्टर के व्यक्तिगत पूर्वाग्रह को तथ्यों पर हावी नहीं होना चाहिए। इसलिए, गणितीय तकनीकों और ध्वनि निर्णय या शुद्ध अनुमान कार्य के बीच एक मध्य मार्ग का पालन किया जाना चाहिए।

आमतौर पर मांग पूर्वानुमान के अधिक उपयोग किए जाने वाले तरीकों की चर्चा नीचे की गई है:

मांग पूर्वानुमान के विभिन्न तरीकों को चार्ट 1 के रूप में संक्षेप किया जा सकता है जैसा कि तालिका 1 में दिखाया गया है।

1. जनमत सर्वेक्षण विधि:

इस पद्धति में, बाजार में उभरते रुझान को निर्धारित करने के लिए खरीदारों, बिक्री बल और विशेषज्ञों की राय एकत्र की जा सकती है।

मांग पूर्वानुमान के मत-मतांतर तरीके तीन प्रकार के होते हैं:

(ए) उपभोक्ता सर्वेक्षण विधि या क्रेता इरादों का सर्वेक्षण:

इस पद्धति में, उपभोक्ताओं से सीधे उनकी भविष्य की खरीद योजनाओं का खुलासा करने के लिए संपर्क किया जाता है। मैं सभी उपभोक्ताओं या संबंधित आबादी के उपभोक्ताओं के एक चयनित समूह का साक्षात्कार करके किया जाता है। यह अल्पावधि में मांग का आकलन करने का प्रत्यक्ष तरीका है। यहां पूर्वानुमान का बोझ खरीदार पर स्थानांतरित कर दिया जाता है। फर्म पूरी गणना के लिए या नमूना सर्वेक्षण के लिए जा सकती है। यदि विचाराधीन वस्तु एक मध्यवर्ती उत्पाद है तो अंतिम उत्पाद के रूप में इसका उपयोग करने वाले उद्योगों का सर्वेक्षण किया जाता है।

(i) पूर्ण गणना सर्वेक्षण:

पूर्ण गणना सर्वेक्षण के तहत, फर्म को क्षेत्र के सभी घरों से संपर्क करके पूर्वानुमान अवधि के लिए एक डोर टू डोर सर्वेक्षण के लिए जाना पड़ता है। इस पद्धति में पहले हाथ का उपयोग, निष्पक्ष जानकारी का लाभ है, फिर भी इसके नुकसान का हिस्सा भी है। इस पद्धति की प्रमुख सीमा यह है कि इसके लिए बहुत सारे संसाधनों, श्रमशक्ति और समय की आवश्यकता होती है।

इस पद्धति में, उपभोक्ता व्यक्तिगत गोपनीयता या व्यावसायिक गोपनीयता के कारण अपनी खरीद योजनाओं को प्रकट करने में अनिच्छुक हो सकते हैं। इसके अलावा, कई बार उपभोक्ता अपनी राय को ठीक से व्यक्त नहीं कर सकते हैं या जानबूझकर जांचकर्ताओं को गुमराह कर सकते हैं।

(ii) नमूना सर्वेक्षण और परीक्षण विपणन:

इस पद्धति के तहत कुछ प्रतिनिधि परिवारों को नमूने के रूप में यादृच्छिक आधार पर चुना जाता है और उनकी राय को सामान्यीकृत राय के रूप में लिया जाता है। यह विधि मूल धारणा पर आधारित है कि नमूना वास्तव में जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है। यदि नमूना सही प्रतिनिधि है, तो सर्वेक्षण द्वारा प्राप्त परिणामों में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं होने की संभावना है। इसके अलावा, यह विधि कम थकाऊ है और कम खर्चीली है।

नमूना सर्वेक्षण तकनीक का एक प्रकार परीक्षण विपणन है। उत्पाद परीक्षण में अनिवार्य रूप से एक निर्धारित अवधि के लिए कई उपयोगकर्ताओं के साथ उत्पाद रखना शामिल है। उत्पाद के लिए उनकी प्रतिक्रियाएं समय की अवधि के बाद नोट की जाती हैं और परिणाम से संभावित मांग का अनुमान लगाया जाता है। ये नए उत्पादों के लिए या मौलिक रूप से संशोधित पुराने उत्पादों के लिए उपयुक्त हैं, जिनके लिए कोई पूर्व डेटा मौजूद नहीं है। यह संभावित मांग का आकलन करने का एक अधिक वैज्ञानिक तरीका है क्योंकि यह एक निकट परिभाषित भौगोलिक क्षेत्र में एक राष्ट्रीय प्रक्षेपण को उत्तेजित करता है।

(iii) अंतिम उपयोग विधि या इनपुट-आउटपुट विधि:

यह विधि उन उद्योगों के लिए काफी उपयोगी है जो मुख्य रूप से उत्पादक माल हैं। इस पद्धति में, विचाराधीन उत्पाद की बिक्री को एक मध्यवर्ती उत्पाद के रूप में इस उत्पाद का उपयोग करने वाले उद्योगों के मांग सर्वेक्षण के आधार के रूप में अनुमानित किया जाता है, अर्थात अंतिम उत्पाद की मांग मध्यवर्ती उत्पाद की अंतिम उपयोगकर्ता की मांग है। इस अंतिम उत्पाद का उत्पादन।

एक मध्यवर्ती उत्पाद के अंतिम उपयोगकर्ता की मांग के आकलन में घर और विदेश में इस उत्पाद का उपयोग करने वाले कई अंतिम अच्छे उद्योग शामिल हो सकते हैं। यह हमें अंतर-उद्योग के संबंधों को समझने में मदद करता है। इनपुट-आउटपुट अकाउंटिंग में, दो मैट्रिक्स का उपयोग किया जाता है, जो ट्रांज़ेक्शन मैट्रिक्स और इनपुट सह-कुशल मैट्रिक्स हैं। इस प्रकार के लिए आवश्यक प्रमुख प्रयास इसके संचालन में नहीं बल्कि डेटा के संग्रह और प्रस्तुति में हैं।

(बी) बिक्री बल राय विधि:

इसे सामूहिक राय पद्धति के रूप में भी जाना जाता है। इस पद्धति में, उपभोक्ताओं के बजाय, सेल्समैन की राय मांगी जाती है। इसे कभी-कभी "ग्रास रूट्स एप्रोच" के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि यह एक नीचे-अप विधि है जिसे कंपनी के प्रत्येक बिक्री व्यक्ति को अपने विशेष बिक्री क्षेत्र के लिए एक व्यक्तिगत पूर्वानुमान बनाने की आवश्यकता होती है।

इन व्यक्तिगत पूर्वानुमानों पर चर्चा की जाती है और बिक्री प्रबंधक के साथ सहमति व्यक्त की जाती है। सभी पूर्वानुमानों का संयोजन तब संगठन के लिए बिक्री पूर्वानुमान का गठन करता है। इस पद्धति के फायदे यह हैं कि यह आसान और सस्ता है। इसमें कोई विस्तृत सांख्यिकीय उपचार शामिल नहीं है। इस पद्धति का मुख्य गुण सेल्समैन के सामूहिक ज्ञान में निहित है। नए उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने में यह विधि अधिक उपयोगी है।

(सी) विशेषज्ञ राय विधि:

इस पद्धति को जांच की "डेल्फी तकनीक" के रूप में भी जाना जाता है। डेल्फी विधि के लिए विशेषज्ञों के एक पैनल की आवश्यकता होती है, जिन्हें प्रश्नावली के एक अनुक्रम के माध्यम से पूछताछ की जाती है जिसमें एक प्रश्नावली की प्रतिक्रियाओं का उपयोग अगले प्रश्नावली का उत्पादन करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार कुछ विशेषज्ञों के लिए उपलब्ध कोई भी जानकारी और दूसरों को नहीं दी जाती है, जिससे सभी विशेषज्ञों को पूर्वानुमान के लिए सभी सूचनाओं तक पहुँच मिल सके।

नए उत्पादों के लिए संभावित बिक्री का अनुमान लगाने के लिए लंबी अवधि के पूर्वानुमान के लिए विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि दो शर्तों को मानती है: सबसे पहले, पैनलिस्ट को अपनी विशेषज्ञता में समृद्ध होना चाहिए, जिसमें ज्ञान और अनुभव की व्यापक रेंज हो। दूसरे, इसके कंडक्टर अपनी नौकरी में उद्देश्य रखते हैं। इस विधि में समय और अन्य संसाधनों को बचाने के कुछ विशेष फायदे हैं।

2. सांख्यिकीय विधि:

मांग के पूर्वानुमान में सांख्यिकीय तरीके बेहद उपयोगी साबित हुए हैं। निष्पक्षता को बनाए रखने के लिए, अर्थात् सभी निहितार्थों पर विचार करके और समस्या को बाहरी दृष्टिकोण से देखने के लिए, सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया जाता है।

महत्वपूर्ण सांख्यिकीय विधियाँ हैं:

(i) ट्रेंड प्रोजेक्शन विधि :

पिछले लंबे समय से बिक्री के संबंध में लंबे समय से मौजूद एक फर्म का अपना डेटा होगा। जब कालानुक्रमिक पैदावार की व्यवस्था की जाती है तो ऐसा डेटा जिसे 'समय श्रृंखला' कहा जाता है। समय श्रृंखला सामान्य परिस्थितियों में किसी विशेष उत्पाद के लिए प्रभावी मांग के साथ पिछली बिक्री को दर्शाती है। इस तरह के डेटा को आगे के विश्लेषण के लिए एक सारणीबद्ध या ग्राफिक रूप में दिया जा सकता है। यह व्यापार फर्मों के बीच सबसे लोकप्रिय तरीका है, आंशिक रूप से क्योंकि यह सरल और सस्ती है और आंशिक रूप से क्योंकि समय श्रृंखला डेटा अक्सर एक सतत विकास प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं।

समय श्रृंखला को चार प्रकार के घटक मिले हैं, जैसे कि सेक्युलर ट्रेंड (टी), सेकुलर वेरिएशन (एस), साइक्लिकल एलीमेंट (सी), और एक अनियमित या रैंडम वेरिएशन (आई)। इन तत्वों को समीकरण O = TSCI द्वारा व्यक्त किया जाता है। धर्मनिरपेक्ष प्रवृत्ति सामान्य परिवर्तन के परिणामस्वरूप होने वाले लंबे समय के परिवर्तनों को संदर्भित करती है।

मौसमी विविधताएँ अल्पकालिक मौसम के पैटर्न या सामाजिक आदतों में बदलाव का उल्लेख करती हैं। चक्रीय विविधताएं उन परिवर्तनों को संदर्भित करती हैं जो अवसाद और उछाल के दौरान उद्योग में होती हैं। यादृच्छिक भिन्नता उन कारकों को संदर्भित करती है जो आम तौर पर सक्षम होते हैं जैसे कि युद्ध, हमले, बाढ़, अकाल और इतने पर।

जब एक पूर्वानुमान को मौसमी बनाया जाता है, तो देखे गए डेटा से चक्रीय और यादृच्छिक बदलाव हटा दिए जाते हैं। इस प्रकार केवल धर्मनिरपेक्ष प्रवृत्ति बची है। यह प्रवृत्ति तब अनुमानित है। ट्रेंड प्रोजेक्शन एक गणितीय समीकरण के लिए एक ट्रेंड लाइन फिट बैठता है।

निम्न विधियों में से किसी एक का उपयोग करके प्रवृत्ति का अनुमान लगाया जा सकता है:

(ए) ग्राफिकल विधि,

(b) कम से कम वर्ग विधि।

क) चित्रमय विधि:

प्रवृत्ति को निर्धारित करने के लिए यह सबसे सरल तकनीक है। विभिन्न वर्षों के लिए आउटपुट या बिक्री के सभी मूल्यों को एक ग्राफ पर प्लॉट किया जाता है और एक चिकनी मुक्त हाथ की वक्र को यथासंभव कई बिंदुओं से गुजरते हुए खींचा जाता है। इस फ्री हैंड कर्व की दिशा ऊपर-नीचे या नीचे की ओर- प्रवृत्ति को दर्शाती है। इस पद्धति का एक सरल चित्रण तालिका 2 में दिया गया है।

तालिका 2: फर्म की बिक्री

अंजीर। 1 में, एबी ट्रेंड लाइन है जिसे वास्तविक बिक्री मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने वाले विभिन्न बिंदुओं से गुजरने वाले फ्री हैंड वक्र के रूप में तैयार किया गया है।

(बी) कम से कम वर्ग विधि:

कम से कम वर्ग विधि के तहत, एक ट्रेंड लाइन को कम से कम वर्ग प्रतिगमन जैसे सांख्यिकीय तकनीकों की सहायता से टाइम सीरीज़ डेटा में फिट किया जा सकता है। जब समय के साथ बिक्री में रुझान सीधी रेखा द्वारा दिया जाता है, तो इस रेखा का समीकरण फार्म का है: y = a + bx। जहाँ 'a' इंटरसेप्ट है और 'b' स्वतंत्र चर के प्रभाव को दर्शाता है। हमारे पास दो चर हैं- स्वतंत्र चर x और आश्रित चर y। सर्वोत्तम फिट की रेखा दो चर और .v और y के बीच एक प्रकार का गणितीय संबंध स्थापित करती है। यह एक्स पर प्रतिगमन तुम्हारा द्वारा व्यक्त किया गया है।

समीकरण v = a + bx को हल करने के लिए, हमें निम्नलिखित सामान्य समीकरणों का उपयोग करना होगा:

Σ य = न + ब। _X

Σ ^{xy = a + x + b। X2}

(ii) बैरोमेट्रिक तकनीक:

बैरोमीटर परिवर्तन को मापने का एक उपकरण है। यह विधि इस धारणा पर आधारित है कि "भविष्य में वर्तमान में होने वाली कुछ घटनाओं से भविष्यवाणी की जा सकती है।" दूसरे शब्दों में, बैरोमीटर तकनीक इस विचार पर आधारित है कि वर्तमान की कुछ घटनाओं का उपयोग परिवर्तन की दिशाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। भविष्य। यह आर्थिक और सांख्यिकीय संकेतकों के उपयोग से पूरा होता है जो आर्थिक परिवर्तन के बैरोमीटर के रूप में काम करते हैं।

आमतौर पर पूर्वानुमानकर्ता तीन श्रृंखलाओं के साथ एक फर्म की बिक्री को सहसंबंधित करते हैं: अग्रणी श्रृंखला, संयोग या समवर्ती श्रृंखला और अंतराल श्रृंखला:

(ए) अग्रणी श्रृंखला:

अग्रणी श्रृंखला में वे कारक शामिल हैं जो मंदी या वसूली शुरू होने से पहले ऊपर या नीचे जाते हैं। वे भविष्य के बाजार परिवर्तनों को प्रतिबिंबित करते हैं। उदाहरण के लिए, पांच साल पहले जन्म दर पैटर्न की जांच करके बेबी पाउडर की बिक्री का अनुमान लगाया जा सकता है, क्योंकि बेबी पाउडर की बिक्री और पांच साल की उम्र के बच्चों के बीच सहसंबंध है और चूंकि आज बेबी पाउडर की बिक्री पांच साल पहले जन्म दर से संबंधित है, इसे अंतराल सहसंबंध कहा जाता है। इस प्रकार हम कह सकते हैं कि जन्म से शिशु साबुन की बिक्री होती है।

(बी) संयोग या समवर्ती श्रृंखला:

संयोग या समवर्ती श्रृंखला वे हैं जो अर्थव्यवस्था के स्तर के साथ-साथ ऊपर या नीचे चलती हैं। उनका उपयोग कुछ महीनों बाद उपयोग किए जाने वाले प्रमुख संकेतक की वैधता की पुष्टि या खंडन में किया जाता है। संयोग संकेतक के सामान्य उदाहरण जीएनपी स्वयं, औद्योगिक उत्पादन, व्यापार और खुदरा क्षेत्र हैं।

(ग) अंतराल श्रृंखला:

लैगिंग श्रृंखला वे हैं जो व्यवसाय चक्र के संबंध में कुछ समय अंतराल के बाद होती हैं। लैगिंग श्रृंखला के उदाहरण हैं, विनिर्माण उत्पादन की प्रति इकाई श्रम लागत, ऋण बकाया, अल्पावधि ऋण की अग्रणी दर आदि।

(iii) प्रतिगमन विश्लेषण:

यह कम से कम दो चर (एक या अधिक स्वतंत्र और एक आश्रित) के बीच संबंधों का आकलन करने का प्रयास करता है, जिसका उद्देश्य स्वतंत्र चर के विशिष्ट मूल्य से आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करना है। इस भविष्यवाणी का आधार आम तौर पर ऐतिहासिक डेटा है। यह विधि इस धारणा से शुरू होती है कि एक बुनियादी संबंध दो चर के बीच मौजूद है। एक इंटरैक्टिव सांख्यिकीय विश्लेषण कंप्यूटर पैकेज का उपयोग गणितीय संबंध बनाने के लिए किया जाता है जो मौजूद है।

उदाहरण के लिए, कोई विक्रय मॉडल का निर्माण कर सकता है:

बिक्री की मात्रा = ए। मूल्य + बी। विज्ञापन + सी। प्रतिद्वंद्वी उत्पादों की कीमत + डी। व्यक्तिगत डिस्पोजेबल आय + यू

जहां ए, बी, सी, डी स्थिरांक हैं जो बिक्री के रूप में संगत चर का प्रभाव दिखाते हैं। निरंतर यू उन सभी चरों के प्रभाव का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें समीकरण में छोड़ दिया गया है, लेकिन बिक्री पर प्रभाव पड़ता है। उपरोक्त समीकरण में, बिक्री की मात्रा निर्भर चर है और समीकरण के दाईं ओर चर स्वतंत्र चर हैं। यदि स्वतंत्र चर के अपेक्षित मूल्यों को समीकरण में प्रतिस्थापित किया जाता है, तो बिक्री की मात्रा का पूर्वानुमान लगाया जाएगा।

प्रतिगमन समीकरण को नीचे दिए गए अनुसार गुणक रूप में भी लिखा जा सकता है:

बिक्री की मात्रा = (मूल्य) ^a + (विज्ञापन) ^b + (प्रतिद्वंद्वी उत्पादों की कीमत) ^c + (व्यक्तिगत डिस्पोजेबल आय Y) u

उपरोक्त मामले में, प्रत्येक चर का घातांक संबंधित चर की लोच को इंगित करता है। अंकन के संदर्भ में स्वतंत्र चर को बताते हुए, समीकरण रूप QS = P ° ^{8 है} । ^A42 । आर ° ^।83 । Y ₂ ° ^।68 । 40

तब हम यह कह सकते हैं कि मूल्य में 1 प्रतिशत की वृद्धि से बिक्री की मात्रा में 0.8 प्रतिशत का परिवर्तन होता है और इसी तरह से।

यदि हम कई समीकरण का लघुगणक रूप लेते हैं, तो हम समीकरण को इस प्रकार जोड़ सकते हैं:

लॉग क्यूएस = एक लॉग पी + बी लॉग ए + ओ लॉग आर + डी लॉग वाई _डी + लॉग यू

उपरोक्त समीकरण में, गुणांक a, b, c और _d क्रमशः चर P, A, R और Y _d के लोच का प्रतिनिधित्व करते हैं।

लॉगरिदमिक रिग्रेशन समीकरण में सह-कुशल प्रबंधन द्वारा निर्णय नीति में बहुत उपयोगी हैं।

(iv) अर्थमितीय मॉडल:

अर्थमितीय मॉडल प्रतिगमन तकनीक का एक विस्तार है जिसके द्वारा स्वतंत्र प्रतिगमन समीकरण की एक प्रणाली को हल किया जाता है। पूर्वानुमान में अर्थमितीय मॉडल के संतोषजनक उपयोग की आवश्यकता तीन प्रमुखों के अंतर्गत है: चर, समीकरण और डेटा।

अर्थमितीय विधियों द्वारा पूर्वानुमान की उपयुक्त प्रक्रिया मॉडल निर्माण है। अर्थमिति गणितीय अर्थों में आर्थिक सिद्धांतों को इस प्रकार व्यक्त करने का प्रयास करती है कि उन्हें सांख्यिकीय विधियों द्वारा सत्यापित किया जा सके और एक आर्थिक चर के प्रभाव को दूसरे पर मापा जा सके ताकि भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकें।

पूर्वानुमान की उपयोगिता:

पूर्वानुमान व्यवसाय के उतार-चढ़ाव से जुड़े जोखिम को कम करता है जो आम तौर पर व्यापार में हानिकारक प्रभाव पैदा करते हैं, बेरोजगारी पैदा करते हैं, अटकलें लगाते हैं, पूंजी निर्माण को हतोत्साहित करते हैं और लाभ मार्जिन को कम करते हैं। पूर्वानुमान अपरिहार्य है और यह विभिन्न नीतियों के निर्धारण में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। आधुनिक समय में पूर्वानुमान को वैज्ञानिक आधार पर रखा गया है ताकि इससे जुड़े जोखिमों को काफी कम किया जा सके और सटीकता की संभावना बढ़े।

भारत में पूर्वानुमान:

अधिकांश उन्नत देशों में विशिष्ट एजेंसियां ​​हैं। भारत में व्यवसायी वैज्ञानिक पूर्वानुमान लगाने के इच्छुक नहीं हैं। वे संयोग, भाग्य और ज्योतिष पर अधिक निर्भर करते हैं। वे अत्यधिक अंधविश्वासी हैं और इसलिए उनके पूर्वानुमान सही नहीं हैं। विश्वसनीय पूर्वाभास करने के लिए पर्याप्त डेटा उपलब्ध नहीं हैं। हालांकि, आंकड़े अकेले भविष्य की स्थितियों का अनुमान नहीं लगाते हैं। उचित विश्लेषण और व्याख्या करने और ध्वनि निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए विशेष व्यापार के निर्णय, अनुभव और ज्ञान भी आवश्यक हैं।

निष्कर्ष:

निर्णय समर्थन प्रणाली में तीन तत्व होते हैं: निर्णय, भविष्यवाणी और नियंत्रण। यह निश्चित रूप से, भविष्यवाणी के साथ है कि विपणन पूर्वानुमान का संबंध है। बिक्री के पूर्वानुमान को एक प्रणाली के रूप में माना जा सकता है, जिसमें इनपुट्स और आउटपुट होते हैं।

यह सरल दृष्टिकोण प्रबंधन के लिए सहायता के रूप में बिक्री पूर्वानुमान के सही मूल्य के विश्लेषण के लिए एक उपयोगी उपाय के रूप में कार्य करता है। इन सब के बावजूद कोई भी निश्चितता के साथ भविष्य की आर्थिक गतिविधि की भविष्यवाणी नहीं कर सकता है। पूर्वानुमान ऐसे अनुमान हैं जिनके बारे में कोई भी निश्चित नहीं हो सकता है।

एक अच्छा पूर्वानुमान विधि का मानदंड:

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इस प्रकार, भविष्य की बिक्री के बारे में अनुमान लगाने के लिए कई अच्छे तरीके हैं। वे लागत, लचीलेपन और पर्याप्त कौशल और परिष्कार में विपरीत दिखाते हैं। इसलिए, किसी विशेष मांग की स्थिति के लिए सबसे अच्छा तरीका चुनने की समस्या है।

व्यापक प्रयोज्यता के कुछ आर्थिक मानदंड हैं। वो हैं:

(i) सटीकता, (ii) संभाव्यता, (iii) स्थायित्व, (iv) लचीलापन, (v) उपलब्धता, (vi) अर्थव्यवस्था, (vii) सरलता और (viii) संगति।

(i) सटीकता:

प्राप्त पूर्वानुमान सटीक होना चाहिए। एक सटीक पूर्वानुमान कैसे संभव है? एक सटीक पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए, वर्तमान प्रदर्शन के खिलाफ और भविष्य के प्रदर्शन के खिलाफ वर्तमान पूर्वानुमान के बारे में पिछले पूर्वानुमानों की सटीकता की जांच करना आवश्यक है। सटीक माप से सटीकता का परीक्षण नहीं किया जा सकता है लेकिन निर्णय खरीद सकते हैं।

(ii) संभाव्यता:

कार्यकारी को चुनी गई तकनीक की अच्छी समझ होनी चाहिए और उन्हें इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकों में विश्वास होना चाहिए। परिणामों की उचित व्याख्या के लिए समझ की भी आवश्यकता होती है। प्रशंसनीय आवश्यकताएं अक्सर परिणामों की सटीकता में सुधार कर सकती हैं।

(iii) स्थायित्व:

दुर्भाग्य से, पिछले अनुभव के लिए लगाए गए एक मांग समारोह की लागत बहुत कम हो सकती है और अभी भी एक फोरकास्टर के रूप में थोड़े समय में गिर सकती है। एक मांग फ़ंक्शन की पूर्वानुमान शक्ति का स्थायित्व आंशिक रूप से फिट किए गए कार्यों की तर्कशीलता और सादगी पर निर्भर करता है, लेकिन मुख्य रूप से अतीत में समझे गए संबंधों की स्थिरता पर। बेशक, स्थायित्व का महत्व पूर्वानुमान की स्वीकार्य लागत निर्धारित करता है।

(iv) लचीलापन:

लचीलापन को सामान्यता के विकल्प के रूप में देखा जा सकता है। एक लंबे समय तक चलने वाला कार्य बुनियादी प्राकृतिक बलों और मानव उद्देश्यों के संदर्भ में स्थापित किया जा सकता है। मौलिक होते हुए भी, इसे मापना कठिन होगा और इस प्रकार यह बहुत उपयोगी नहीं होगा। पूर्वानुमानों की एक नियमित प्रक्रिया को बनाए रखने के लिए चर का एक सेट जिसका सह-कुशल समय-समय पर बदलती परिस्थितियों को पूरा करने के लिए और अधिक व्यावहारिक तरीके से समायोजित किया जा सकता है।

(v) उपलब्धता:

डेटा की तत्काल उपलब्धता एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है और देर से डेटा में प्रासंगिकता के लिए उचित अनुमानों की खोज पूर्वानुमान धैर्य पर एक निरंतर तनाव है। नियोजित तकनीकों को जल्दी से सार्थक परिणाम देने में सक्षम होना चाहिए। परिणाम में देरी से प्रबंधकीय निर्णयों पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ेगा।

(vi) अर्थव्यवस्था:

लागत एक प्राथमिक विचार है जिसे व्यावसायिक संचालन के पूर्वानुमानों के महत्व के खिलाफ भारित किया जाना चाहिए। एक सवाल उठ सकता है: पूर्वानुमान सटीकता के उच्च स्तर को प्राप्त करने के लिए कितना पैसा और प्रबंधकीय प्रयास आवंटित किया जाना चाहिए? यहाँ मानदंड आर्थिक विचार है।

(vii) सरलता:

सांख्यिकीय और अर्थमितीय मॉडल निश्चित रूप से उपयोगी हैं लेकिन वे असहनीय रूप से जटिल हैं। उन अधिकारियों के लिए जिन्हें गणित का डर है, ये तरीके लैटिन या ग्रीक प्रतीत होंगे। इसलिए, प्रक्रिया सरल और आसान होनी चाहिए ताकि प्रबंधन की सराहना की जा सके और समझ सकें कि इसे फोरकास्टर ने क्यों अपनाया है।

(viii) संगति:

फोरकोस्टर को विभिन्न घटकों से निपटना पड़ता है जो स्वतंत्र होते हैं। यदि वह दूसरे के पूर्वानुमान के अनुरूप लाने के लिए एक घटक में समायोजन नहीं करता है, तो वह एक संपूर्ण हासिल करेगा जो सुसंगत दिखाई देगा।

निष्कर्ष:

ठीक है, आदर्श पूर्वानुमान विधि वह है जो पैदावार सटीकता के साथ लागत पर लौटती है, उचित लगता है, इसे लंबे समय तक औपचारिक रूप दिया जा सकता है, नई परिस्थितियों को अनुकूल रूप से पूरा कर सकता है और अप-टू-डेट परिणाम दे सकता है। पूर्वानुमान का तरीका सभी उत्पादों के लिए समान नहीं है।

किसी भी वस्तु की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए कोई अनोखी विधि नहीं है। फोरकास्टर अपने उद्देश्य, डेटा की उपलब्धता, जिस पूर्वानुमान के साथ पूर्वानुमान की आवश्यकता है, उस पर निर्भर करते हुए एक या दूसरी विधि की कोशिश कर सकता है, संसाधन वह इस काम के लिए समर्पित करना चाहता है और जिस प्रकार की वस्तु की मांग करना चाहता है।