Մի քանի մոտեցումներ կան միտումները բացահայտելու և վերլուծելու համար: Մեկը ներառում է շարունակաբար սկանավորել հնարավոր փոփոխությունների ազդանշանները և օգտագործել այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են հարցազրույցները՝ ավելի խորը ուսումնասիրելու ընթացիկ զարգացումները՝ որպես ապագա փոխակերպումների ցուցիչներ: Ելնելով տենդենցների հետազոտության փորձից՝ օրինաչափություններ են բացահայտվում՝ ձեր համատեքստին հատուկ համապատասխան զարգացումները կանխատեսելու համար: Յուրաքանչյուր միտում ունի բացատրություններ, կապակցված ազդանշաններ և մոտ ապագայի հավանականություններ, որոնք պետք է փնտրել ձեր ռադարում:

Գործում է այլընտրանքային մեթոդ տվյալներ, պատկերացումներ, շրջանակներ և փորձաքննություն ինչպես կազմակերպության ներսում, այնպես էլ դրսից՝ յուրահատուկ և նշանակալի միտումներ ստեղծելու համար: Այս մոտեցումը նաև ներառում է միջավայրի սկանավորում այն ​​տարրերի համար, որոնք կարող են առաջացնել փոփոխություններ, բացահայտել ապագա ի հայտ եկած հնարավորությունները և կառուցել և ներգրավվել ապագա հնարավոր սցենարների և պատմվածքների հետ: Այս մոտեցումն օգնում է կանխատեսել և ձևավորել դրական մարդակենտրոն ապագան անորոշ աշխարհում:

Գոյություն ունեն նաև տարբեր մեթոդներ՝ կախված նրանից, թե դուք փնտրում եք միտումների համադրված նկարագրություններ, թե միտումների համար բաղադրիչների հայտնաբերում: Ինչ-որ մեկի համար, որը նոր է սկսել հեռատեսությունը, Թրենդների նույնականացման և վերլուծության համար հասանելի են բազմաթիվ գործիքներ, ինչպիսիք են AI-ի վրա հիմնված միտումների հայտնաբերման ծառայությունները կամ միտումների պահպանման հարթակները: Այս հարթակները պարունակում են հազարավոր միտումներ՝ մեգա մինչև միկրո միտումներ, և դրանց նկարագրությունը:

Ահա միտումների վերլուծության մեջ սովորաբար կիրառվող մեթոդաբանություններից մի քանիսը.

Միտումների հետազոտություն

Միտումների հետազոտությունը ներառում է տվյալների օրինաչափությունների նույնականացում և վերլուծություն՝ ապագա իրադարձությունները կանխատեսելու համար: Սա կարևոր գործիք է սպառողների վարքագիծը, բիզնեսի կատարողականը և տարբեր ոլորտների պոտենցիալ հետագիծը հասկանալու համար:

Միտումների հետազոտության երկու հիմնական մեթոդաբանական մոտեցում կա.

• Առաջնային հետազոտությունՍա ներառում է ուղղակի փոխազդեցություն տարբեր խմբերի հետ, ինչպիսիք են հաճախորդների, առաջատար օգտագործողների, գիտական ​​և արդյունաբերական ոլորտների փորձագետներ, սովորական օգտվողներ, աշխատակիցներ և մատակարարներ: Տեխնիկաները, ինչպիսիք են փորձագետների և շահագրգիռ կողմերի սեմինարները կամ Դելֆիի ուսումնասիրությունը, կարող են արդյունավետորեն կիրառվել այս մոտեցման մեջ:

• Երկրորդական հետազոտությունԱյս մոտեցումը օգտագործում է առկա տեղեկատվությունը: Կան բազմաթիվ միտումների հաշվետվություններ տարբեր ոլորտների համար, որոնք կարող են ծառայել որպես արժեքավոր ռեսուրսներ և հիմքեր միտումների նույնականացման համար:

Միտումների վերլուծություն

Միտման վերլուծությունը բացահայտում է տարածված օրինաչափությունները որոշակի օգտվողների խմբի մեջ և հասկանում է, թե ինչպես են այդ օրինաչափությունները զարգացել կամ կարող են զարգանալ ժամանակի ընթացքում: Այս գործընթացը կարևոր նշանակություն ունի նոր հնարավորությունների բացահայտման և պոտենցիալ կոնցեպտների կամ ապրանքների համար գաղափարներ առաջացնելու համար՝ այն դարձնելով արժեքավոր ռազմավարություն՝ նախագծման փուլի սկզբնական փուլերում կիրառելու համար:

Որպես դիզայնի հետազոտության մեթոդաբանություն, միտումների վերլուծությունը ներառում է օգտագործողների հետ կապված և նրանցից տվյալների հավաքագրում: Այս տվյալները այնուհետև ուսումնասիրվում են միտումը բացահայտելու համար, որը հետագայում վերլուծվում է՝ հասկանալու դրա առաջընթացը ժամանակի ընթացքում:

Այնուամենայնիվ, կան դեպքեր, երբ հետազոտողը պետք է ուսումնասիրի օգտագործողների խմբի ներսում առկա միտումը: Նման սցենարներում կոնկրետ տվյալներ են հավաքվում օգտատերերի խմբերից՝ մանրակրկիտ դիտարկելով դրա պատճառը հստակեցնելու միտումը: Միտման պատճառի բացահայտումը հաճախ ավելի դժվար է, քան բուն միտումը բացահայտելը: Կարևոր է նշել, որ տարբեր գործոններ, ինչպիսիք են օրվա ժամը, սեզոնը և աշխարհագրական դիրքը, կարող են ազդել միտումի վրա, և այդ գործոնները պետք է փաստաթղթավորվեն միտումների մոնիտորինգի գործընթացում:

Միտման էքստրապոլացիա

Միտման էքստրապոլյացիան ներառում է որոշակի ժամանակահատվածում տվյալների օրինաչափությունների հայտնաբերում և այդ տեղեկատվության օգտագործումը ապագա միտումները կանխատեսելու համար: Այս տեխնիկան հաճախ արվում է կարճաժամկետ կանխատեսումների համար գծային կամ էքսպոնենցիալ կորի ընդլայնմամբ, սակայն այլ գործոններ, ինչպիսիք են աճի սահմանները, հաշվի կառնվեն ավելի երկարաժամկետ կանխատեսումների համար: Այս սահմանները կարող են ներառել, թե որքան կարող է տարածվել տեխնոլոգիան կամ մշակութային պրակտիկան, և տարբեր միտումների կորեր կարող են օգտագործվել տվյալներին համապատասխանելու համար, օրինակ՝ լոգիստիկ կորը: Այնուամենայնիվ, խորհուրդ է տրվում օգտագործել էքստրապոլացիա այլ կանխատեսման մեթոդների հետ, ինչպիսիք են փորձագիտական ​​դատողությունը և սցենարի վերլուծությունը:

Միտման էքստրապոլյացիան կարող է օգտագործվել տարբեր ոլորտներում ապագա միտումները կանխատեսելու համար, ինչպիսիք են վաճառքը, ֆինանսները, մարքեթինգը, գործառնությունները, ռիսկերի կառավարումը, մարդկային ռեսուրսները և այլն: Պատմական տվյալների օրինաչափությունները բացահայտելով, կազմակերպությունները կարող են օգտագործել միտումների էքստրապոլացիա՝ ապագա իրադարձությունները կանխատեսելու և տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար՝ իրենց գործառնությունները օպտիմալացնելու և իրենց նպատակներին հասնելու համար:

Ապագա միտումները կանխատեսելու համար կիրառվում են տարբեր մեթոդներ՝ օգտագործելով պատմական տվյալները, որոնք հայտնի են որպես կանխատեսման կայուն մեթոդներ. սակայն, նրանք միշտ չէ, որ կարող են հաշվի առնել անսպասելի իրադարձությունները:

Միտումները կարելի է պատկերացնել՝ օգտագործելով գծային գրաֆիկները, որտեղ կախված փոփոխականը գծագրվում է y առանցքի վրա, իսկ ժամանակաշրջանը՝ x առանցքի վրա: Միտումները կարելի է խմբավորել մի քանի կատեգորիաների.

• Հաստատուն - ընդհանուր աճ կամ անկում չկա: Դեռևս կարող են լինել կանոնավոր տատանումներ, օրինակ՝ տարբեր սեզոնների ընթացքում:

• գծային - բնութագրվում է տվյալների կայուն և հետևողական աճով կամ նվազումով: Ուղիղ գիծը ներկայացնում է այս միտումները, և թեքությունը կարող է լինել կտրուկ կամ աստիճանական՝ կախված նրանից, թե որքան արագ են փոխվում տվյալները:

• Էքսպոնենտալ – տվյալների աճը կամ անկումը տեղի է ունենում արագացող տեմպերով: Կայուն առաջընթացի փոխարեն այս տիպի միտումը ներկայացված է կորով, որտեղ x-արժեքը (գծված հորիզոնական) օգտագործվում է որպես ցուցիչ թրենդի գծի բանաձևում՝ y արժեքը հաշվարկելու համար:

• Խոնավեցված – մոտենում է հորիզոնական ասիմպտոտին կամ հորիզոնական գծին, որին ֆունկցիայի գրաֆիկը գնալով մոտենում է, բայց երբեք չի դիպչում: