Из всего набора методов прогнозирования в реальной практике бизнеса используются лишь некоторые.

Абсолютный хит - метод оценки прогнозов сотрудниками компании. Подразумевается, что работники обладают необходимым опытом и интуитивным знанием предметной области, рынка. К этой же группе можно отнести опросы потребителей, которые призваны выявить их предпочтения и ожидания, на основе чего моделируется будущее.

Второй по популярности является экстраполяция трендов, которая подразумевает выявление во временном ряде основной тенденции и продление ее в будущее. Этот метод предельно прост и дает приблизительные результаты.

Скользящее среднее применяется при краткосрочном прогнозировании: каждое последующее значение среднего рассчитывается на основе сдвигающегося вперед набора предыдущих значений.

Метод аналогий предполагает построение прогноза на основе известной динамики родственных явлений, например товаров-субститутов. Этот способ прогнозирования схож с методом подобия, применяемым на финансовых рынках, но менее трудоемок, используется обычно в случае новых товаров.

Экспоненциальное сглаживание выдает в качестве прогноза комбинацию прошлых значений. Метод работает при небольших колебаниях уровней ряда или при краткосрочном прогнозировании.

Регрессионный анализ исследует взаимосвязь зависимой переменной от других независимых, применяется при наличии связи между прогнозируемым процессом и какими-либо факторами, влияющими на него.

Из экспертных оценок обычно используют хорошо известный метод "Дельфи".

В бизнесе в основном применяют субъективные методы прогнозирования и некоторые количественные. Возникает вопрос: почему, имея значительный набор средств прогнозирования, аналитики в подавляющем большинстве случаев продолжают пользоваться простейшими из них? Причин здесь несколько.

Во-первых, использование более сложных методов не всегда приводит к повышению точности прогнозов. Многие вещи можно прочувствовать, но практически невозможно просчитать. Интуиция в бизнесе все еще остается незаменимой. Во-вторых, чем сложнее метод, тем больше времени требуется на подготовку данных, на расчеты, анализ, численные эксперименты. Чем больше ассортимент, тем проще используемые методы прогнозирования (или больше штат прогнозистов).

В-третьих, окружающая среда, продукция, внутрифирменные факторы и прочие условия меняются слишком часто, что не позволяет опереться при прогнозировании на репрезентативные выборки исходных данных. При этом подавляющее большинство методов прогнозирования так или иначе использует именно исторические данные.

В-четвертых, грамотное применение научных методов прогнозирования обычно требует специальных знаний, соответствующего образования, умения пользоваться математическим и статистическим аппаратом, прикладными пакетами анализа и т. д.

Какой же точности прогноза удается добиться с помощью используемых на практике методов? Здесь все, как правило, зависит от степени агрегированности показателя. Так, если прогнозировать совокупный общий объем реализации в деньгах - точность прогноза может достигать +-5%. Но если прогнозировать, например, объемы оптовых продаж потребительских товаров по ассортиментным позициям в разрезе регионов - очень высоким результатом считается 40-процентная точность попадания в интервал +-20% в пределах месяца, то есть объем реализации 40% позиций ассортимента угадан с точностью +-20%.

Широко известным является факт значительного роста объемов оптовых продаж к концу месяца. Если сравнивать объемы продаж первой и последней недель внутри месяца - разница может достигать нескольких сотен процентов, тогда как разница между двумя месяцами обычно не так велика.

Чем более агрегированный по объему или по времени показатель анализируется, тем точнее будет прогноз. Со снижением степени агрегированности снижается и польза от статистических методов. Поэтому необходимо искать баланс между детализацией и точностью.