Kokybinis prognozavimas yra vertinimo metodika, kurioje naudojama ekspertų nuomonė, o ne skaitinė analizė. Šio tipo prognozavimas remiasi labai patyrusių darbuotojų ir konsultantų žiniomis, kad įžvalgų apie būsimus rezultatus. Šis požiūris iš esmės skiriasi nuo kiekybinio prognozavimo, kai istoriniai duomenys yra kaupiami ir analizuojami, siekiant įžvelgti ateities tendencijas.
Kokybinis prognozavimas yra naudingiausias tais atvejais, kai įtariama, kad būsimi rezultatai žymiai nukryps nuo ankstesnių laikotarpių rezultatų, todėl jų negalima numatyti kiekybinėmis priemonėmis. Pavyzdžiui, istorinė pardavimų tendencija gali rodyti, kad kitais metais pardavimai vėl augs, o tai paprastai būtų galima įvertinti naudojant tendencijų analizę; tačiau pramonės ekspertas pažymi, kad pagrindiniam tiekėjui pritrūks medžiagų, dėl kurių pardavimai bus priversti mažėti.
Kita situacija, kai kokybinis prognozavimas gali būti naudingas, yra įsisavinimas dideliu kiekiu siaurai orientuotų vietinių duomenų, siekiant įžvelgti tendencijas, kurių kiekybiškesnė analizė gali nerasti. Pavyzdžiui, statybos įmonė turi žinoti, kokį namų stilių reikia statyti tam tikroje vietovėje, ir remiasi vietos gyventojų ekspertu, kad sužinotų, jog atitinkamą teritoriją apleidžia jaunesnės šeimos, o ją pakeičia vyresnis, pensinis amžius. grupė. Todėl statytojas stato mažesnius vieno lygio namus, kuriuose yra mažiau miegamųjų.
Šis požiūris taip pat gerai veikia, kai veiksmų kryptis turi būti gauta iš nepakankamų duomenų. Šiuo atveju kokybine analize bus siekiama susieti skirtingus duomenis, norint sukurti platesnį požiūrį, kartais įtraukiant intuiciją, kad sukurtumėte šį požiūrį.
Kita situacija, kai kokybinis prognozavimas gali suteikti naudos, yra tai, kai vadovybė, remdamasi ekspertų išvadomis, modifikuoja istoriškai išvestas tendencijas. Tokiu atveju preliminariai prognozei sukurti naudojami kiekybiniai metodai, kurie vėliau koreguojami atliekant kokybinę apžvalgą. Teoriškai rezultatas turėtų būti prognozė, gauta remiantis geriausiu iš abiejų metodų.
Kokybinio prognozavimo rezultatai gali būti šališki dėl šių priežasčių:
Naujausumas. Ekspertai gali būti linkę skirti daugiau dėmesio naujausiems istoriniams įvykiams ekstrapoliuojant ateities tendencijas.
Asmeninė pasaulėžiūra. Ekspertai galėjo susikurti savo nuomonę apie tai, kaip pramonė veikia, ir linkę išmesti naujesnę įtaką, darančią įtaką tai rinkai.
