Hold fingeren på pulsen med det som bevæger sig når vi tager temperaturen på aktuelle emner i vores blog.
Få helt ny viden i vores webinarer og forskellige events, som vi holder løbende gennem året.
Få klare og præcise forklaringer på de vigtigste begreber inden for digital markedsføring.
Vi er specialister i marketing og brænder for at skabe innovative løsninger, der leverer målbare resultater for vores kunder.
Lær os som arbejdsplads – og vores team – lidt bedre at kende. Vi er fokuserede på samarbejde, kreativitet og udvikling.
Hold dig opdateret med de nyeste trends og nyheder direkte fra os. Følg os og lad os inspirere fra tid til anden.
Forecasting-modeller anvender historiske data og avancerede statistikker til at forudsige trends og forbrugermønstre. De hjælper virksomheder med at optimere lagerstyring, tilpasse strategier og minimere risici ved fremtidige markedsændringer, hvilket resulterer i mere målrettede kampagner.
Forecasting-modeller er metoder, der bruges til at forudsige fremtidige resultater baseret på historiske data. Inden for marketing gør de det muligt at estimere eksempelvis omsætning, antal leads eller effekten af kampagner. Formålet er at understøtte beslutningstagning og budgetplanlægning, så ressourcerne anvendes bedst muligt. Modellerne kan variere fra simple statistiske fremskrivninger af tidligere resultater til mere avancerede maskinlæringsmodeller, der tager højde for flere faktorer og udefrakommende påvirkninger. Valg af model afhænger både af datakvalitet og formålet med analysen.
Når virksomheder benytter forecasting-modeller, får de et mere realistisk billede af deres fremtidige performance. Det mindsker risikoen for at over- eller underinvestere i kampagner. Samtidig giver det mulighed for at sætte mål, som er realistiske og baseret på evidens, fremfor mavefornemmelser. De fleste marketingteams arbejder allerede med mange data. Ved at strukturere disse i forecasting-modeller, kan man ofte hente værdi ud af data, som ellers ville forblive uudnyttede. Det gør det lettere at prioritere indsatser og ramme forretningskritiske KPI’er.
Der findes flere typer forecasting-modeller, og valget afhænger af behov og datatilgængelighed. Lineær regression er blandt de mest anvendte metoder og kan bruges til at forudsige udviklingen på baggrund af én nøglevariabel. Mere avancerede modeller som ARIMA (auto-regressive integrated moving average) kan håndtere sæsonudsving og trends i data. I dag ser man også machine learning-baserede forecasting-modeller, der bruger mange parametre til at optimere forudsigelsesgraden. Det er særligt relevant ved store dataset og komplekse sammenhænge, hvor klassiske modeller kommer til kort.
Det første skridt er at samle og strukturere dine data bedst muligt. Jo mere nøjagtigt dit datagrundlag er, desto mere retvisende bliver dine forudsigelser. Herefter kan du afprøve simple modeller som lineær progression i et regneark, inden du evt. udforsker avancerede statistiske værktøjer eller AI-løsninger. Vil du udforske flere digitale værktøjer, så overvej at benytte vores Analytics-løsninger for at få mest muligt ud af dine marketingdata.
Har du potentialer der endnu ikke er realiseret? Lad os give noget god inspiration og ideer til din marketing.
Lad os tage en snak
Vil du gerne høre mere om, hvad vi kan gøre for dig og din virksomhed, så tøv ikke med at række ud. Vi byder dig også altid velkommen på vores kontor med en masse gode idéer til, hvordan vi sammen kan løfte din virksomheds marketing.
Ring til os på 70 44 43 44 eller skriv til os på [email protected]
Vi hjælper med at bygge fremtidens brands. Vi har mere end 10 års erfaring med at hjælpe mere end 250 danske og internationale brands med at indfri deres potentialer – og vi er stolte af hver og en.
