Les méthodologies quantitatives et qualitatives de prévision aident les responsables à développer des buts et objectifs commerciaux. Les prévisions commerciales peuvent être basées sur des modèles de données historiques utilisés pour prédire le comportement futur du marché. La méthode de prévision par série chronologique est un outil d'analyse de données qui mesure les points de données historiques (par exemple, à l'aide de graphiques linéaires) pour prévoir les conditions et les événements futurs. L’objectif de la méthode des séries chronologiques est d’identifier les caractéristiques significatives dans les données qui peuvent être utilisées pour formuler des déclarations sur les résultats futurs.
Fiabilité
Les données historiques utilisées dans les tests de séries chronologiques représentent les conditions dans un graphique progressif et linéaire. La méthode de prévision par série chronologique est la plus fiable lorsque les données représentent une vaste période. Des informations sur les conditions peuvent être extraites en mesurant les données à différents intervalles de temps - par exemple, toutes les heures, tous les jours, tous les mois, tous les trimestres, toutes les années ou à tout autre intervalle de temps. Les prévisions sont les plus saines lorsqu'elles sont basées sur un grand nombre d'observations sur des périodes plus longues afin de mesurer les tendances dans les conditions.
Modèles saisonniers
Les écarts de points de données mesurés et comparés d’une année à l’autre peuvent révéler des modèles de fluctuations saisonnières pouvant servir de base aux prévisions futures. Ce type d'informations revêt une importance particulière pour les marchés dont les produits fluctuent en fonction des saisons, tels que les commerces de détail et les magasins de vêtements. Pour les détaillants, par exemple, les séries chronologiques peuvent révéler que la demande des consommateurs en vêtements d’hiver augmente à une période distincte chaque année, informations qui seraient importantes pour prévoir les besoins en matière de production et de livraison.
Estimations de tendance
En tant que modèle d'analyse linéaire, la méthode des séries chronologiques peut également être utilisée pour identifier les tendances. Les tendances des données rapportées à partir de graphiques de séries chronologiques peuvent être utiles aux gestionnaires lorsque les mesures montrent une augmentation ou une diminution des ventes pour un produit ou un produit particulier. Par exemple, une tendance à la hausse des ventes quotidiennes du widget X dans un magasin franchisé particulier peut servir de base à l’estimation de la tendance dans des magasins franchisés de même situation.
Croissance
La méthode des séries chronologiques est un outil utile pour mesurer à la fois la croissance financière et la croissance endogène, selon le professeur Hossein Arsham de l'Université de Baltimore. Contrairement à la croissance financière, la croissance endogène est le développement interne du capital humain interne d'une organisation pouvant conduire à la croissance économique. L’impact des variables de politique, par exemple, peut être mis en évidence par des tests de séries chronologiques.
