与普遍看法相反不需要大量的数据来推动战略洞察力和行动

尽管时间序列分析可能就是这种情况，但是使用模拟进行预测可以使公司事半功倍，借助仿真软件，您将不受每次输入的硬数据点的束缚。它允许您输入定性和定量信息，因此您可以使用人类智能来进行估计，然后可以通过可观察的结果验证其准确性，然后，公司可以使用这些模拟来测试市场如何通过在发布前快速运行方案来响应战略计划。而且，大多数企业已经在其组织内拥有足够的集体智慧来创建可靠的，可预测的模拟，通过统一分析，建立预测并加速分析过程，模拟可帮助公司建立业务整体图景，以优化策略并化收入。

以下是公司为促进模拟预测并从其数据投资中获利所需的四种信息：

1.销售数据：定义成功

模拟预测所需的组信息是销售数据。在建立仿真模型时，销售数据用于通过建立您要影响的结果来定义市场。也就是说，就收入而言，模拟不仅可以预测销售结果，而且还可以模拟与销售相关的各种其他结果，例如新订户，网站访问，在线申请提交或计划注册。无论您要衡量的是什么结果，按分段细分信息都是很有帮助的。如果您没有这样的详细信息，则可以继续将新数据集成到模型中，以使其随着时间的推移更加全面。

2.竞争数据：全面描绘您的市场

借助仿真预测，您可以重建整个市场，从而可以测试您的解决方案在竞争对手中的表现。为了了解某个类别中的人如何响应他们可用的所有选择，您将需要竞争的销售和营销信息。竞争者数据通常可以从联合来源获取。如果您无权访问竞争对手的数据，则可以使用可从公共来源获得的近似信息，年度报告或业务专家的分析来在模拟中建立竞争市场。

3.客户数据：了解您的消费者的想法

模拟所需的第三部分信息是客户智能。为了预测消费者选择一个选项而不是另一个选项的可能性，您需要了解他们的想法。这就需要有关意识，感知和不同属性在决策中的相对重要性的信息。这些数据集经常被收集并通过调查获得。但是，即使没有定量研究的数据，您的品牌专家也可以根据自己的判断对这些值进行初步估算，然后通过对观察到的指标（例如销售）进行校准和预测来验证这些值。

4.营销数据：评估市场策略的影响

，为了推动模拟预测，公司需要有关过去营销活动的数据。该信息对于了解市场消息传递如何影响消费者的决策至关重要。这可以很简单，例如营销投资和按付费，拥有和赚取的活动划分的印象，也可以像每个区域内的策略和特定媒体渠道一样精细。

一旦公司识别出这四种类型的数据的来源，就该寻找一种有效的货币化方法了。从大数据中获取价值的方法是确定未解决的业务问题。通过模拟预测，可以获得可靠的答案–您可能需要比想像中少的数据来获得有意义的，可信赖的见解。