Jika Anda seorang profesional bisnis, Anda dapat menggunakan berbagai strategi untuk mengevaluasi keberhasilan suatu produk atau menilai perilaku konsumen. Prakiraan tren adalah salah satu cara Anda dapat menggunakan data riset pasar dan catatan penjualan untuk membuat produk inovatif yang mempertimbangkan preferensi audiens target Anda.
Memahami strategi analitis ini dapat membantu Anda memprediksi keinginan dan prioritas pelanggan Anda dan membantu perusahaan tempat Anda bekerja untuk memaksimalkan keuntungannya. Dalam artikel ini, kamu akan mengetahui apa itu ramalan tren, mengapa itu penting, dan bagaimana menggunakannya.
Apa Itu Trend Forecasting?
Trend forecasting adalah proses menggunakan riset pasar dan data konsumen untuk membuat prediksi tentang kebiasaan dan preferensi pembelian pelanggan di masa depan. Trend forecasting memberi desainer produk wawasan yang dapat membantu mereka merancang item yang disukai dan dibeli oleh audiens target mereka.
Ini menggunakan data kuantitatif dan deret waktu, yang berarti elemen data numerik yang mewakili prevalensi tren selama periode waktu yang berbeda. Peramal meneliti perubahan budaya dan lingkungan untuk menentukan bagaimana faktor-faktor ini dapat memengaruhi perilaku dan prioritas konsumen. Dua jenis utama trend forecasting meliputi:
- Long Term Forecasting: Juga disebut tren makro, prakiraan jangka panjang melihat indikasi luas dari perubahan sosial yang dapat memengaruhi gaya hidup konsumen dan rutinitas sehari-hari. Jenis analisis tren ini memprediksi seberapa besar perubahan budaya dapat memengaruhi pasar secara keseluruhan, dan memengaruhi tindakan konsumen di berbagai kategori tren.
- Short term forecasting: Prakiraan jangka pendek, juga disebut prakiraan musiman, berfokus pada kerangka waktu tertentu, dan biasanya memberikan gambaran umum tentang kebiasaan pembelian potensial pelanggan selama enam bulan hingga satu tahun ke depan. Analisis prediktif ini dapat memberikan informasi spesifik tentang tren yang terkait dengan fitur produk tertentu.
Mengapa Trend Forecasting Sangat Penting?
Trend forecasting penting karena membantu mencegah bisnis menghabiskan sumber daya untuk produk yang mungkin tidak berhasil dengan audiens target mereka dan sebaliknya memungkinkan mereka untuk membuat produk yang memenuhi keinginan dan prioritas pelanggan mereka. Ini dapat membantu bisnis menghemat waktu dan uang dengan memperhitungkan permintaan pasar dan popularitas produk serta meningkatkan peluang mereka untuk menciptakan sesuatu yang didukung konsumen mereka. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mendapatkan keuntungan dari preferensi konsumen dengan mengenali peluang pasar yang muncul.
Cara Menggunakan Trend Forecasting
Profesional dapat menggunakan trend forecasting dengan terlebih dahulu mengenali apa yang memulai penciptaan tren dan kemudian menggunakan data yang ada dan alat lain untuk memprediksi panjang dan dampak tren di pasar.
#1 Identifikasi tren masa lalu
Untuk meramalkan keberhasilan item tertentu, profesional bisnis pertama-tama dapat mengenali dan menilai data tren sebelumnya. Misalnya, dalam industri mode, peramal dapat mengidentifikasi ayunan pendulum, yang juga disebut siklus mode. Ini berarti bahwa gaya pakaian yang muncul satu demi satu biasanya saling kontras, seperti popularitas hemline pendek diikuti oleh tren hemline panjang.
Ini dapat membantu para profesional pemasaran di industri mode memprediksi gaya yang akan datang berdasarkan tampilan yang berlawanan atau kontras yang mungkin populer pada saat itu.
#2 Cari pola dalam data
Untuk memeriksa popularitas item sebelumnya, peramal mungkin mencari pola yang berbeda dalam perilaku konsumen. Beberapa pola data ini mungkin termasuk:
- Pola linier: Pola linier dalam data menunjukkan tingkat kenaikan atau penurunan penjualan produk yang konstan dari waktu ke waktu. Jika analis tren dan peramal memplot titik data pada grafik, mereka akan mengambil bentuk garis lurus diagonal, bergerak ke atas atau ke bawah, tergantung pada keberhasilan item.
- Pola eksponensial: Sementara pola linier dapat menggambarkan peningkatan penjualan yang stabil, pola eksponensial menggambarkan pertumbuhan yang cepat. Data eksponensial yang diplot pada grafik dapat mewakili penjualan yang awalnya lambat dan kemudian meningkat secara dramatis dalam waktu singkat.
- Pola konstan: Data penjualan yang menggambarkan pola konstan mungkin tidak menunjukkan peningkatan atau penurunan penjualan secara keseluruhan. Ini berarti bahwa meskipun penjualan rata-rata mungkin tidak berubah secara dramatis selama setahun, mungkin masih ada perubahan musiman dalam perilaku konsumen. Misalnya, mungkin ada lebih banyak penjualan di musim dingin daripada di musim panas, bahkan jika pola tahunannya konstan.
#3 Menilai perbedaan antara perkiraan masa lalu dan perilaku konsumen yang sebenarnya
Hanya karena para profesional pemasaran memprediksi tindakan konsumen tidak menjamin bahwa inilah cara pelanggan benar-benar berperilaku. Berbagai variabel, termasuk pola ekonomi, pergeseran sosial dan norma budaya, dapat mempengaruhi keberhasilan suatu produk. Untuk membuat prediksi tren yang semakin akurat, akan sangat membantu untuk meninjau perbedaan perkiraan sebelumnya dan bagaimana pasar target sebenarnya bereaksi terhadap item atau gaya produk.
Anda mungkin memperhatikan kesalahan atau aspek kehidupan konsumen sebelumnya yang mungkin diabaikan oleh para profesional bisnis saat melakukan analisis tren awal mereka. Kemudian, Anda dapat menilai bagaimana faktor sosial ini memengaruhi respons pasar sasaran terhadap sebuah tren, dan bagaimana hal ini berbeda dari perkiraan. Informasi ini dapat membantu menginformasikan prediksi Anda yang akan datang.
#4 Tentukan hipotesis Anda
Peramal dapat menggunakan berbagai sumber daya untuk membuat hipotesis mereka, termasuk wawancara, data konsumen dan penelitian kualitatif lainnya. Dari bahan-bahan ini, mereka dapat membuat hipotesis penyerapan dan keberhasilan gaya, desain, dan produk potensial.
Bergantung pada jangka waktu perkiraan mereka, ini dapat menjelaskan hal-hal seperti bahan produk, operasi, dan daya tarik estetika secara keseluruhan. Peramal tren dapat menginformasikan prediksi mereka berdasarkan berbagai kriteria, termasuk:
- Perubahan demografi audiens mereka
- Kemajuan dan perkembangan teknologi
- Pergeseran ekonomi dan keberhasilan pasar
- Motivasi, etika, dan minat alternatif di basis klien mereka
#5 Buat model peramalan
Setelah Anda menentukan hipotesis, Anda dapat membuat model popularitas tren potensial. Salah satu pendekatannya adalah dengan menggunakan kurva difusi inovasi, juga dikenal sebagai kurva difusi produk, yang dibuat oleh Everett M. Rogers.
Ini adalah cara untuk menggambarkan secara visual penyebaran ide inovatif, atau tren, melalui masyarakat. Dalam model ini, sumbu horizontal grafik mewakili waktu dan sumbu vertikal mewakili adopsi tren oleh konsumen.
Teknik ini memungkinkan Anda untuk melihat seberapa cepat tren menjadi populer, tingkat adopsi dari waktu ke waktu. Anda dapat menggunakan data statistik untuk membuat model perkiraan tren menggunakan kurva difusi inovasi dan memprediksi bagaimana audiens target Anda dapat mengadopsi gaya atau produk baru.
Kesimpulan
Trend forecasting ini bisa menjadi salah satu metode analisa data yang mutakhir dan sesuai dengan perusahaan agar dapat berkembang secara teratur dan menyeluruh. Hal ini dikarenakan trend forecasting sangat erat kaitannya untuk branding dan sales perusahaan. Agar Anda dapat memaksimalkan trend forecasting secara komprehensif. Anda dapat menggunakan comprehensive analytics dari Ivosights sekarang juga! Agar anda dapat menganalisis dan melakukan riset secara berkala.