Postoji nekoliko pristupa identificiranju i analizi trendova. Jedan uključuje kontinuirano traženje signala mogućih promjena i korištenje metoda poput intervjua za dublje kopanje u trenutni razvoj kao smjernice prema budućim transformacijama. Na temelju iskustva istraživanja trendova, utvrđuju se obrasci kako bi se predvidjeli relevantni razvoji specifični za vaš kontekst. Svaki trend ima objašnjenja, povezane signale i vjerojatnosti bliske budućnosti na koje treba obratiti pozornost na svom radaru.

Koristi se alternativna metoda podatke, uvide, okvire i stručnost unutar i izvan organizacije za stvaranje jedinstvenih i značajnih trendova. Ovaj pristup također uključuje skeniranje okruženja u potrazi za elementima koji bi mogli potaknuti promjenu, identificiranje novih budućih mogućnosti te konstruiranje i uključivanje u potencijalne buduće scenarije i narative. Ovaj pristup pomaže u predviđanju i oblikovanju pozitivne budućnosti usmjerene na čovjeka u nesigurnom svijetu.

Postoje i različite metode ovisno o tome tražite li odabrane opise trendova ili uočavanje sastojaka za trendove. Za nekoga tko tek počinje s predviđanjem, dostupno je mnogo alata za prepoznavanje i analizu trendova, kao što su usluge uočavanja trendova temeljene na umjetnoj inteligenciji ili platforme za praćenje trendova. Ove platforme sadrže tisuće trendova – od mega do mikro trendova – i njihov opis.

Ovdje su neke od često korištenih metodologija u analizi trendova:

Istraživanje trendova

Istraživanje trendova uključuje prepoznavanje i analiziranje obrazaca u podacima za predviđanje budućih događaja. To je ključni alat za razumijevanje ponašanja potrošača, poslovne izvedbe i potencijalne putanje raznih industrija.

Dva su ključna metodološka pristupa istraživanju trendova:

• Primarno istraživanje: Ovo uključuje izravnu interakciju s različitim skupinama kao što su kupci, glavni korisnici, stručnjaci iz znanstvenih i industrijskih područja, redovni korisnici, zaposlenici i dobavljači. Tehnike, kao što su radionice stručnjaka i dionika ili Delphi studija, mogu se učinkovito primijeniti u ovom pristupu.

• Sekundarna istraživanja: Ovaj pristup koristi postojeće informacije. Postoje brojna izvješća o trendovima za različite industrije, koja mogu poslužiti kao vrijedni izvori i temelji za identifikaciju trendova.

Analiza trendova

Analiza trendova identificira prevladavajuće obrasce unutar određene skupine korisnika i razumije kako su se ti obrasci razvili ili bi se mogli razvijati tijekom vremena. Ovaj proces je ključan u otkrivanju novih prilika i stvaranju ideja za potencijalne koncepte ili proizvode, što ga čini vrijednom strategijom za korištenje tijekom početnih faza faze dizajna.

Kao metodologija istraživanja u dizajnu, analiza trendova uključuje prikupljanje podataka koji se odnose na i od korisnika. Ti se podaci zatim pomno ispituju kako bi se identificirao trend, koji se zatim analizira kako bi se razumjelo njegovo napredovanje tijekom vremena.

Međutim, postoje slučajevi kada istraživač treba ispitati postojeći trend unutar skupine korisnika. U takvim scenarijima prikupljaju se specifični podaci iz korisničkih grupa pedantnim promatranjem trenda kako bi se odredio njegov uzrok. Identificiranje uzroka trenda često je veći izazov od identifikacije samog trenda. Važno je napomenuti da različiti čimbenici, kao što su doba dana, godišnje doba i zemljopisni položaj, mogu utjecati na trend, a te čimbenike treba dokumentirati tijekom procesa praćenja trenda.

Ekstrapolacija trenda

Ekstrapolacija trenda uključuje prepoznavanje obrazaca u podacima tijekom određenog razdoblja i korištenje tih informacija za predviđanje budućih trendova. Ova se tehnika često izvodi proširenjem linearne ili eksponencijalne krivulje za kratkoročna predviđanja, ali drugi čimbenici, kao što su ograničenja rasta, bit će uzeti u obzir za dugoročna predviđanja. Ta ograničenja mogu uključivati ​​koliko se tehnologija ili kulturna praksa mogu proširiti, a različite krivulje trendova mogu se koristiti za uklapanje podataka, kao što je logistička krivulja. Međutim, preporuča se koristiti ekstrapolaciju s drugim metodama predviđanja, kao što su stručna prosudba i analiza scenarija.

Ekstrapolacija trendova može se koristiti za predviđanje budućih trendova u raznim područjima, kao što su prodaja, financije, marketing, operacije, upravljanje rizicima, ljudski resursi i drugo. Prepoznavanjem obrazaca u povijesnim podacima, organizacije mogu koristiti ekstrapolaciju trenda za predviđanje budućih događaja i donošenje informiranih odluka za optimizaciju svojih operacija i postizanje ciljeva.

Za predviđanje budućih trendova koriste se različite metode pomoću povijesnih podataka, za koje se zna da su robusne tehnike predviđanja; međutim, ne moraju uvijek uzeti u obzir neočekivane događaje.

Trendovi se mogu vizualizirati pomoću linijskih grafikona, gdje se zavisna varijabla iscrtava na y-osi, a period na x-osi. Trendovi se mogu grupirati u nekoliko kategorija:

• konstanta – nema ukupnog rasta niti pada. Moglo bi još uvijek biti redovitih fluktuacija, primjerice tijekom različitih godišnjih doba.

• linearan – karakterizira postojano i dosljedno povećanje ili smanjenje podataka. Ravna linija predstavlja te trendove, a nagib može biti strm ili postupan, ovisno o brzini promjene podataka.

• Eksponencijalan – rast ili pad podataka događa se ubrzanom brzinom. Umjesto ravnomjerne progresije, ova vrsta trenda predstavljena je krivuljom, gdje se x-vrijednost (ucrtana vodoravno) koristi kao eksponent u formuli linije trenda za izračun y-vrijednosti.

• Prigušena – približava se vodoravnoj asimptoti ili vodoravnoj liniji kojoj se graf funkcije sve više približava, ali je nikada ne dodiruje.