Yra keletas tendencijų nustatymo ir analizės būdų. Vienas apima nuolat ieškoti signalų apie galimus pokyčius ir naudoti tokius metodus kaip interviu, kad būtų galima giliau įsigilinti į dabartinius pokyčius, kaip nuorodas į būsimus pokyčius. Remiantis tendencijų tyrimo patirtimi, nustatomi modeliai, leidžiantys numatyti atitinkamus pokyčius, būdingus jūsų kontekstui. Kiekviena tendencija turi paaiškinimų, susijusių signalų ir artimiausios ateities tikimybių, į kurias reikia atkreipti dėmesį jūsų radare.

Naudojamas alternatyvus metodas duomenis, įžvalgas, sistemas ir žinias tiek iš organizacijos, tiek už jos ribų, kad sukurtumėte unikalias ir reikšmingas tendencijas. Šis metodas taip pat apima aplinkos elementų, galinčių paskatinti pokyčius, nuskaitymą, atsirandančių ateities galimybių nustatymą ir galimų ateities scenarijų bei pasakojimų kūrimą ir įtraukimą. Šis požiūris padeda numatyti ir formuoti teigiamą į žmogų orientuotą ateitį neapibrėžtame pasaulyje.

Taip pat yra įvairių metodų, atsižvelgiant į tai, ar ieškote kuruojamų tendencijų aprašymų, ar ieškote tendencijų sudedamųjų dalių. Tiems, kurie tik pradeda įžvelgti, Yra daugybė tendencijų nustatymo ir analizės įrankių, pvz., dirbtinio intelekto tendencijų nustatymo paslaugos arba tendencijų kuravimo platformos. Šiose platformose yra tūkstančiai tendencijų – nuo ​​mega iki mikro tendencijų – ir jų aprašymas.

Štai keletas dažniausiai naudojamų tendencijų analizės metodikų:

Tendencijų tyrimas

Tendencijų tyrimas apima duomenų šablonų nustatymą ir analizę, kad būtų galima numatyti būsimus įvykius. Tai labai svarbus įrankis norint suprasti vartotojų elgseną, verslo rezultatus ir galimą įvairių pramonės šakų trajektoriją.

Yra du pagrindiniai metodologiniai tendencijų tyrimo metodai:

• Pirminis tyrimas: Tai apima tiesioginį bendravimą su įvairiomis grupėmis, tokiomis kaip klientai, pagrindiniai vartotojai, mokslo ir pramonės ekspertai, nuolatiniai vartotojai, darbuotojai ir tiekėjai. Taikant šį metodą galima veiksmingai panaudoti tokius metodus kaip ekspertų ir suinteresuotųjų šalių seminarai arba Delphi tyrimas.

• Antrinis tyrimas: Šis metodas panaudoja esamą informaciją. Yra daugybė įvairių pramonės šakų tendencijų ataskaitų, kurios gali būti vertingi ištekliai ir tendencijų nustatymo pagrindas.

Tendencijų analizė

Tendencijų analizė nustato vyraujančius modelius konkrečioje vartotojų grupėje ir supranta, kaip šie modeliai keitėsi arba gali vystytis laikui bėgant. Šis procesas yra labai svarbus atskleidžiant naujas galimybes ir generuojant idėjas potencialioms koncepcijoms ar produktams, todėl tai yra vertinga strategija, kurią reikia taikyti pradiniuose projektavimo etapuose.

Kaip dizaino tyrimo metodologija, tendencijų analizė apima duomenų, susijusių su vartotojais ir iš jų, rinkimą. Tada šie duomenys yra kruopščiai tikrinami, siekiant nustatyti tendenciją, kuri vėliau analizuojama siekiant suprasti jos progresavimą laikui bėgant.

Tačiau yra atvejų, kai tyrėjui reikia ištirti esamą vartotojų grupės tendenciją. Tokiais scenarijais iš vartotojų grupių renkami konkretūs duomenys, kruopščiai stebint tendenciją tiksliai nustatyti jos priežastį. Nustatyti tendencijos priežastį dažnai yra sudėtingiau nei nustatyti pačią tendenciją. Svarbu pažymėti, kad įvairūs veiksniai, tokie kaip paros laikas, sezonas ir geografinė padėtis, gali turėti įtakos tendencijai, ir šie veiksniai turėtų būti dokumentuojami stebint tendencijas.

Tendencijos ekstrapoliacija

Tendencijos ekstrapoliacija apima tam tikro laikotarpio duomenų modelių nustatymą ir šios informacijos naudojimą ateities tendencijoms prognozuoti. Šis metodas dažnai naudojamas išplečiant tiesinę arba eksponentinę trumpalaikių prognozių kreivę, tačiau atliekant ilgalaikes prognozes bus atsižvelgiama į kitus veiksnius, pvz., augimo ribas. Šios ribos gali apimti tai, kiek technologija ar kultūrinė praktika gali išplisti, o duomenims pritaikyti gali būti naudojamos skirtingos tendencijų kreivės, pvz., logistikos kreivė. Tačiau rekomenduojama naudoti ekstrapoliaciją su kitais prognozavimo metodais, pvz., ekspertų nuomone ir scenarijų analize.

Tendencijų ekstrapoliacija gali būti naudojama prognozuojant būsimas tendencijas įvairiose srityse, tokiose kaip pardavimas, finansai, rinkodara, operacijos, rizikos valdymas, žmogiškieji ištekliai ir kt. Nustatydamos istorinių duomenų modelius, organizacijos gali naudoti tendencijų ekstrapoliaciją, kad galėtų numatyti būsimus įvykius ir priimti pagrįstus sprendimus optimizuoti savo veiklą ir pasiekti savo tikslus.

Būsimų tendencijų prognozavimui, naudojant istorinius duomenis, naudojami įvairūs metodai, kurie, kaip žinoma, yra patikimi prognozavimo metodai; tačiau jie ne visada gali atsižvelgti į netikėtus įvykius.

Tendencijas galima vizualizuoti naudojant linijinius grafikus, kur priklausomasis kintamasis vaizduojamas y ašyje, o laikotarpis – x ašyje. Tendencijas galima suskirstyti į kelias kategorijas:

• Pastovus – nėra bendro augimo ar nuosmukio. Vis dar gali būti reguliarių svyravimų, pavyzdžiui, skirtingais sezonais.

• linijinis – pasižymi nuolatiniu ir nuosekliu duomenų didėjimu arba mažėjimu. Tiesi linija rodo šias tendencijas, o nuolydis gali būti status arba laipsniškas, atsižvelgiant į tai, kaip greitai keičiasi duomenys.

• Eksponentinis – duomenų augimas arba mažėjimas vyksta sparčiai. Vietoj tolygios progresijos šio tipo tendencija pavaizduota kreive, kur x reikšmė (pavaizduota horizontaliai) naudojama kaip eksponentas tendencijos linijos formulėje, skaičiuojant y reikšmę.

• Nuslopintas – artėja prie horizontalios asimptotės arba horizontalios linijos, prie kurios funkcijos grafikas vis labiau priartėja, bet niekada neliečia.