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三角预测：为什么传统影响估计被夸大了（以及如何修复它们）
准确的影响估计可以成就或毁掉您的业务案例。然而，尽管它很重要，但大多数团队都使用过于简单的计算，这可能会导致预测过高。这些盲目估计的数字不仅会破坏利益相关者的信誉，还会导致资源分配不当和计划失败。但有一种更好的方法来预测渐进式影响[…]The post Triangle Forecasting: Why Traditional Impact Estimates Are Inflated (And How to Fix They) appeared first on Towards Data Science.
来源:走向数据科学准确的影响估计可以成就或毁掉您的业务案例。
准确的影响估计可以成就或毁掉您的业务案例。然而，尽管它很重要，但大多数团队使用过于简单的计算，这可能导致预测过高。这些盲目估计的数字不仅会破坏利益相关者的信誉，还会导致资源分配不当和计划失败。但有一种更好的方法来预测逐步客户获取的影响，而不需要混乱的 Excel 电子表格和出错的公式。
在本文结束时，您将能够计算准确的年度预测并实施可扩展的 Python 三角预测解决方案。
Python不准确预测的隐性成本
当被要求进行年度影响估计时，产品团队通常会通过对客户群采用一刀切的方法来高估影响。团队经常选择一种简单的方法：
将月收入（或任何其他相关指标）乘以十二，以估算年度影响。
将月收入（或任何其他相关指标）乘以十二，以估算年度影响。虽然计算很简单，但这个公式忽略了适用于大多数企业的基本前提：
客户获取是全年逐渐发生的。
客户获取是全年逐渐发生的。
客户获取是全年逐渐发生的。所有客户对年度估计的贡献并不相等，因为后面的群体贡献的收入月份较少。
三角预测可以通过考虑客户获取时间表的影响来减少预测误差。
三角预测可以通过考虑客户获取时间表的影响来减少预测误差。让我们用一个基本示例来探索这个概念。假设您正在推出一项新的订阅服务：
- 每月订阅费：每位客户 100 美元每月客户获取目标：100 名新客户目标：计算全年总收入