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¿Quieres analizar y determinar tu margen de beneficio? Si es así, aquí hay una guía detallada sobre el uso de un análisis de series de tiempo para calcular su margen de beneficio. La previsión empresarial ha sido fundamental para la capacidad de cualquier organización para planificar estratégica y tácticamente su negocio a lo largo de los años. Utilizando un análisis detallado de series de tiempo, los datos se pueden extraer de forma diaria, semanal y mensual para crear análisis predictivos.

La predicción y el diseño efectivos de las ganancias (análisis predictivo) para una empresa es una herramienta comercial muy importante en esta era. El equipo de marketing de una empresa innovadora siempre querrá crear un modelo que prediga la rentabilidad en una nueva ubicación o el margen de beneficio de un nuevo producto. El análisis de series temporales y las técnicas de minería de datos se pueden combinar para realizar análisis predictivos en grandes cantidades de datos.

Este análisis predictivo predice las perspectivas de ganancias actuales mediante el análisis de lo que sucederá en una situación actual estable en función de un conjunto de suposiciones que describen la realidad. Luego evalúe y pronostique las ganancias para los años restantes.

Por qué el análisis de series temporales es la mejor herramienta

En Estados Unidos, el análisis de datos es cada vez más importante, especialmente en el mercado de valores. Para cosechar los beneficios de invertir, muchos inversores luchan por comprender cómo analizar los datos del mercado de valores.

Además del gobierno corporativo y el crecimiento de las ganancias, el análisis de series temporales es la mejor manera de recopilar y analizar estos datos. Por ejemplo, los expertos señalan que es siete veces más caro adquirir un nuevo cliente que mantenerlo. La capacidad de minimizar la rotación de clientes ayuda a las empresas a reducir costos y crear una base de clientes leales más grande.

Localizar clientes insatisfechos y personalizar ofertas para ellos es una de las situaciones más comunes en las que se aplican series temporales y análisis predictivo. Para calcular la probabilidad de abandono, una empresa primero utiliza el análisis de series temporales para recopilar datos sobre los perfiles, las transacciones y los comentarios de los clientes.

Luego, estos datos se introducen en herramientas de análisis predictivo que utilizan técnicas como análisis de correlación y regresiones múltiples para identificar a los clientes que probablemente abandonen. Según los resultados de la puntuación de abandono, una empresa puede crear ofertas promocionales personalizadas, como descuentos, membresías exclusivas y otras concesiones especiales para volver a atraer a esos clientes.

Además, puede ser difícil establecer el precio correcto para un producto o servicio. Un precio más alto puede disuadir a los consumidores y reducir el volumen de ventas, mientras que un precio más bajo da como resultado menores márgenes de beneficio. El análisis de series temporales, junto con el análisis predictivo, puede ayudar a una empresa a obtener el mejor precio por vender sus bienes y servicios.

Predecir la demanda de los consumidores de un producto, así como comprender el comportamiento de los clientes, los patrones de compra y las tendencias del mercado, ayuda a una empresa a optimizar los precios y mejorar los márgenes de beneficio y la gestión del inventario.

Cómo utilizar el análisis de series temporales para predecir el margen de beneficio de la empresa

Debe crear una cultura basada en datos en su organización para asegurarse de que está generando el tipo de datos que necesita para un análisis predictivo adecuado. Y una forma segura de crear y generar datos precisos es a través del análisis de series temporales. A continuación se encuentran los pasos que lo guiarán en la preparación de su negocio para el análisis predictivo, que en este caso consiste en predecir los márgenes de beneficio actuales y futuros.

1. Definir objetivos comerciales

Este proceso comienza con el uso de un objetivo comercial claramente definido. El análisis predictivo bien preparado debería responder a una pregunta empresarial. Al establecer claramente este objetivo, puede definir el alcance de su proyecto y proporcionar la prueba precisa para medir su éxito. Los objetivos claramente definidos ayudan a adaptar las soluciones de análisis predictivo para obtener los mejores resultados. Algunos ejemplos de preguntas comerciales que este análisis puede responder son:

  • ¿Cuál de mis clientes/segmentos de clientes es probable que permanezca fiel a mí sin incentivos?
  • ¿Qué producto tiene más demanda durante la venta de fin de año?
  • ¿Cuál de mis clientes B2B es probable que incumpla?
  • ¿Cuál de mis proveedores es poco probable que entregue las materias primas a tiempo?
  • ¿En qué áreas de producción podrían aumentar los costos en el próximo trimestre?

Puede encontrar que sus datos existentes son insuficientes para responder a sus preguntas. En estos casos, debe utilizar el modelo de análisis de series temporales para recopilar datos adecuados y correctos.

2. Preparación de datos

Utiliza datos históricos obtenidos a través del análisis de series temporales para entrenar su modelo. Los datos…

Cómo realizar un análisis de serie temporal del margen de beneficio

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