Existuje několik přístupů k identifikaci a analýze trendů. Jedna zahrnuje neustále vyhledávat signály možných změn a používat metody, jako jsou rozhovory, k hlubšímu zkoumání současného vývoje jako ukazatelů k budoucím transformacím. Na základě zkušeností z výzkumu trendů jsou identifikovány vzory, které předvídají relevantní vývoj specifický pro váš kontext. Každý trend má vysvětlení, související signály a pravděpodobnosti blízké budoucnosti, které je třeba sledovat na vašem radaru.

Alternativní metoda využívá data, postřehy, rámce a odborné znalosti jak v rámci organizace, tak mimo ni, abyste mohli vytvářet jedinečné a významné trendy. Tento přístup také zahrnuje skenování prostředí pro prvky, které by mohly vést ke změně, identifikaci vznikajících budoucích možností a vytváření a zapojení do potenciálních budoucích scénářů a příběhů. Tento přístup pomáhá předvídat a formovat pozitivní budoucnost zaměřenou na člověka v nejistém světě.

Existují také různé metody v závislosti na tom, zda hledáte kurátorský popis trendů nebo hledání přísad pro trendy. Pro někoho, kdo s předvídavostí teprve začíná, Pro identifikaci a analýzu trendů je k dispozici spousta nástrojů, jako jsou služby sledování trendů založené na umělé inteligenci nebo platformy pro kurátorství trendů. Tyto platformy obsahují tisíce trendů – od mega po mikro trendy – a jejich popis.

Zde jsou některé z běžně používaných metodologií při analýze trendů:

Průzkum trendů

Výzkum trendů zahrnuje identifikaci a analýzu vzorců v datech za účelem předpovědi budoucích událostí. Je to kritický nástroj pro pochopení chování spotřebitelů, obchodní výkonnosti a potenciální trajektorie různých průmyslových odvětví.

Existují dva klíčové metodologické přístupy k výzkumu trendů:

• Primární výzkum: To zahrnuje přímou interakci s různými skupinami, jako jsou zákazníci, hlavní uživatelé, odborníci z vědeckých a průmyslových oblastí, běžní uživatelé, zaměstnanci a dodavatelé. V tomto přístupu lze efektivně využít techniky, jako jsou odborné workshopy a workshopy zainteresovaných stran nebo studie Delphi.

• Sekundární výzkum: Tento přístup využívá existující informace. Existuje mnoho zpráv o trendech pro různá odvětví, které mohou sloužit jako cenné zdroje a základy pro identifikaci trendů.

Analýza trendů

Analýza trendů identifikuje převládající vzorce v rámci konkrétní skupiny uživatelů a chápe, jak se tyto vzorce vyvíjely nebo se mohou vyvíjet v průběhu času. Tento proces je zásadní pro odhalování nových příležitostí a generování nápadů na potenciální koncepty nebo produkty, což z něj činí cennou strategii, kterou lze použít během počátečních fází fáze návrhu.

Jako výzkumná metodologie v oblasti designu zahrnuje analýza trendů shromažďování dat souvisejících s uživateli a od uživatelů. Tato data jsou poté zkoumána, aby se identifikoval trend, který je následně analyzován, aby bylo možné pochopit jeho vývoj v čase.

Existují však případy, kdy výzkumník potřebuje prozkoumat existující trend v rámci skupiny uživatelů. V takových scénářích se od skupin uživatelů shromažďují konkrétní data pečlivým sledováním trendu, aby se určila jeho příčina. Identifikace příčiny trendu je často náročnější než identifikace samotného trendu. Je důležité poznamenat, že různé faktory, jako je denní doba, roční období a geografická poloha, mohou ovlivnit trend, a tyto faktory by měly být zdokumentovány během procesu monitorování trendu.

Extrapolace trendu

Extrapolace trendů zahrnuje identifikaci vzorců v datech za určité období a použití těchto informací k předpovídání budoucích trendů. Tato technika se často provádí prodloužením lineární nebo exponenciální křivky pro krátkodobé předpovědi, ale u dlouhodobějších předpovědí budou brány v úvahu další faktory, jako jsou limity růstu. Tyto limity mohou zahrnovat, jak moc se může technologie nebo kulturní praxe rozšířit, a pro přizpůsobení dat lze použít různé trendové křivky, jako je logistická křivka. Doporučuje se však použít extrapolaci s jinými prognostickými metodami, jako je expertní úsudek a analýza scénářů.

Extrapolaci trendů lze použít k predikci budoucích trendů v různých oblastech, jako je prodej, finance, marketing, provoz, řízení rizik, lidské zdroje a další. Identifikací vzorců v historických datech mohou organizace využít extrapolaci trendů k předvídání budoucích událostí a přijímat informovaná rozhodnutí k optimalizaci svých operací a dosažení svých cílů.

K predikci budoucích trendů se používají různé metody pomocí historických dat, o kterých je známo, že jsou robustní prognostické techniky; nemusí však vždy uvažovat o neočekávaných událostech.

Trendy lze vizualizovat pomocí spojnicových grafů, kde je závislá proměnná vynesena na ose y a perioda na ose x. Trendy lze seskupit do několika kategorií:

• konstantní – nedochází k celkovému růstu nebo poklesu. Stále může docházet k pravidelným výkyvům, například během různých ročních období.

• Lineární – charakterizované stálým a konzistentním nárůstem nebo poklesem údajů. Přímá čára představuje tyto trendy a sklon může být strmý nebo pozvolný v závislosti na tom, jak rychle se data mění.

• Exponenciální – k růstu nebo poklesu dat dochází zrychlujícím se tempem. Namísto rovnoměrné progrese je tento typ trendu reprezentován křivkou, kde hodnota x (vynesená vodorovně) je použita jako exponent ve vzorci spojnice trendu pro výpočet hodnoty y.

• Tlumené – se blíží k vodorovné asymptotě nebo vodorovné čáře, ke které se graf funkce stále více přibližuje, ale nikdy se jí nedotýká.