企业可以使用两种极其强大的预测方法

自顶向下和自底向上，这些方法可以单独使用或组合使用。两者都回答有关未来的问题，但需要不同类型的数据并帮助回答不同类型的问题。

让我们看一下这两种预测方法以及如何使用它们

自上而下的方法采用历史数据来预测未来。换句话说它利用聚合级别的信息来进行顶级市场预测，它对预测明天将发生的事情没有帮助，但对预测客户需求，分配资源或主动应对潜在的未来困难很有帮助。

 

自下而上的方法更着重于特定实例

有时将其称为“汇总”预测，因为会预测每个事件，然后将其合并，公司跟踪他们的机会并在此过程中收集大量数据，通过CRM可以利用此数据来估计获胜交易的预测并转换每个数据集的潜在客户，这可以帮助销售代表在基层确定关键因素并突出可能有助于达成交易的行动，将这些见解汇总起来，为更大的群体甚至整个公司生成预测时，就会产生更大的力量。

 

从体育的角度考虑两种方法的差异

自上而下的方法可以预测运动队进入季后赛的可能性，而自下而上的方法可以预测每场比赛，实施自上而下的方法流行的机器学习模型（例如神经网络）不适用于自上而下的预测。实际上，许多传统的统计方法可以胜过高科技算法。这是因为大多数机器学习模型都没有考虑自相关，这种现象表明，在较近的时间点进行的观测比在较远的时间点进行的观测更为紧密。例如，去年的销售数据将比两年前的数据更好地指示未来的销售。因此，在建立预测模型时，必须考虑自相关。

 

不幸的是太多的统计工具在时间观察是独立的假设下运行

结果具有基于时间相关性的数据的标准模型可能会产生误导性的结果，但是有些工具可以处理此类数据，一些示例包括指数平滑模型，移动平均模型和平滑样条曲线，实施自下而上的预测时，它从历史数据的逻辑回归模型开始，该模型估计数据集中每个记录成功的概率。要估算每条记录的期望值，请将预测的成功倾向与数据中每笔交易，潜在客户和机会的大小结合起来。然后，可以以有意义的方式（即，按团队，地区等）组合汇总所有记录。

 

您不仅可以生成预测还可以确定有助于改善预测结果的关键因

通过预测工作，您可能会发现特定区域中特定产品的7％折扣会增加接近6％折扣的可能性，这样的简单见解会对销售代表的胜率产生巨大影响，通过学习这些因素，组织能够花费时间增加低概率交易转换的可能性，同时仍围绕每笔交易的预期价值进行准确的预测。

 

公司需要使用完善的统计工具来支持其预测模型，尽管预测并不能解决所有问题，但可以帮助企业以数据为中心，从而对未来做出更明智的选择。

 

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