Es gibt verschiedene Ansätze, Trends zu erkennen und zu analysieren. Eine davon beinhaltet Kontinuierlich nach Signalen möglicher Veränderungen Ausschau halten und mithilfe von Methoden wie Interviews tiefer in aktuelle Entwicklungen eintauchen, die Hinweise auf künftige Veränderungen geben. Basierend auf der Erfahrung in der Trendforschung werden Muster identifiziert, um relevante Entwicklungen speziell für Ihren Kontext zu antizipieren. Für jeden Trend gibt es Erklärungen, zugehörige Signale und Wahrscheinlichkeiten für die nahe Zukunft, nach denen Sie auf Ihrem Radar Ausschau halten sollten.

Eine alternative Methode verwendet Daten, Erkenntnisse, Frameworks und Fachwissen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation, um einzigartige und bedeutende Trends zu entwickeln. Bei diesem Ansatz geht es auch darum, die Umgebung nach Elementen zu durchsuchen, die Veränderungen vorantreiben könnten, neue Zukunftsmöglichkeiten zu identifizieren und potenzielle Zukunftsszenarien und Narrative zu konstruieren und sich mit ihnen auseinanderzusetzen. Dieser Ansatz hilft dabei, positive, auf den Menschen ausgerichtete Zukunftsaussichten in einer unsicheren Welt zu antizipieren und zu gestalten.

Es gibt auch unterschiedliche Methoden, je nachdem, ob Sie nach kuratierten Beschreibungen von Trends suchen oder nach Zutaten für Trends suchen. Für jemanden, der gerade erst mit der Voraussicht beginnt, Für die Trenderkennung und -analyse stehen zahlreiche Tools zur Verfügung, beispielsweise KI-basierte Trendspotting-Dienste oder Trendkurationsplattformen. Diese Plattformen enthalten Tausende von Trends – von Mega- bis hin zu Mikrotrends – und deren Beschreibung.

Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Methoden zur Analyse von Trends:

Trendforschung

Bei der Trendforschung geht es darum, Muster in Daten zu identifizieren und zu analysieren, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Es ist ein wichtiges Instrument zum Verständnis des Verbraucherverhaltens, der Geschäftsleistung und der potenziellen Entwicklung verschiedener Branchen.

Für die Trendforschung gibt es zwei wesentliche methodische Ansätze:

• Hauptforschung: Hierbei handelt es sich um die direkte Interaktion mit verschiedenen Gruppen wie Kunden, Lead-Usern, Experten aus Wissenschaft und Industrie, Stammnutzern, Mitarbeitern und Lieferanten. Techniken wie Experten- und Stakeholder-Workshops oder eine Delphi-Studie können bei diesem Ansatz effektiv eingesetzt werden.

• Sekundärforschung: Dieser Ansatz nutzt vorhandene Informationen. Für verschiedene Branchen gibt es zahlreiche Trendberichte, die als wertvolle Ressourcen und Grundlage für die Trenderkennung dienen können.

Trend analysen

Die Trendanalyse identifiziert vorherrschende Muster innerhalb einer bestimmten Benutzergruppe und versteht, wie sich diese Muster im Laufe der Zeit entwickelt haben oder entwickeln könnten. Dieser Prozess ist von entscheidender Bedeutung für die Entdeckung neuer Möglichkeiten und die Generierung von Ideen für potenzielle Konzepte oder Produkte, was ihn zu einer wertvollen Strategie für die Anfangsphase der Designphase macht.

Als Forschungsmethode im Design umfasst die Trendanalyse das Sammeln von Daten über und von Benutzern. Diese Daten werden dann untersucht, um einen Trend zu identifizieren, der anschließend analysiert wird, um seinen Verlauf im Zeitverlauf zu verstehen.

Es gibt jedoch Fälle, in denen ein Forscher einen bestehenden Trend innerhalb einer Benutzergruppe untersuchen muss. In solchen Szenarien werden spezifische Daten von den Benutzergruppen gesammelt, indem der Trend sorgfältig beobachtet wird, um die Ursache zu ermitteln. Die Ursache eines Trends zu identifizieren ist oft schwieriger als den Trend selbst zu identifizieren. Es ist wichtig zu beachten, dass verschiedene Faktoren wie Tageszeit, Jahreszeit und geografischer Standort den Trend beeinflussen können und diese Faktoren während des Trendüberwachungsprozesses dokumentiert werden sollten.

Trendextrapolation

Bei der Trendextrapolation geht es darum, Muster in Daten über einen bestimmten Zeitraum zu identifizieren und diese Informationen zur Vorhersage zukünftiger Trends zu verwenden. Diese Technik wird häufig durch die Erweiterung einer linearen oder exponentiellen Kurve für kurzfristige Prognosen durchgeführt, bei längerfristigen Prognosen werden jedoch auch andere Faktoren, wie z. B. Wachstumsgrenzen, berücksichtigt. Diese Grenzen können umfassen, wie weit sich eine Technologie oder kulturelle Praxis verbreiten kann, und es können verschiedene Trendkurven verwendet werden, um die Daten anzupassen, beispielsweise die Logistikkurve. Es wird jedoch empfohlen, die Extrapolation mit anderen Prognosemethoden wie Expertenbeurteilung und Szenarioanalyse zu verwenden.

Trendextrapolation kann verwendet werden, um zukünftige Trends in verschiedenen Bereichen wie Vertrieb, Finanzen, Marketing, Betrieb, Risikomanagement, Personalwesen und mehr vorherzusagen. Durch die Identifizierung von Mustern in historischen Daten können Unternehmen mithilfe der Trendextrapolation zukünftige Ereignisse vorhersehen und fundierte Entscheidungen treffen, um ihre Abläufe zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen.

Um zukünftige Trends anhand historischer Daten vorherzusagen, werden verschiedene Methoden eingesetzt, die als robuste Prognosetechniken bekannt sind. Allerdings berücksichtigen sie möglicherweise nicht immer unerwartete Ereignisse.

Trends können mithilfe von Liniendiagrammen visualisiert werden, bei denen die abhängige Variable auf der y-Achse und der Zeitraum auf der x-Achse aufgetragen wird. Trends können in mehrere Kategorien eingeteilt werden:

• Konstant – Es gibt kein allgemeines Wachstum oder Rückgang. Dennoch kann es zu regelmäßigen Schwankungen kommen, beispielsweise zu verschiedenen Jahreszeiten.

• Linear – gekennzeichnet durch einen stetigen und konsistenten Anstieg oder Rückgang der Daten. Eine gerade Linie stellt diese Trends dar, und die Steigung kann entweder steil oder allmählich sein, je nachdem, wie schnell sich die Daten ändern.

• Exponentiell – Das Wachstum oder der Rückgang der Daten erfolgt mit zunehmender Geschwindigkeit. Anstelle eines stetigen Verlaufs wird diese Art von Trend durch eine Kurve dargestellt, bei der der x-Wert (horizontal aufgetragen) als Exponent in der Trendlinienformel zur Berechnung des y-Werts verwendet wird.

• Gedämpft – nähert sich einer horizontalen Asymptote oder einer horizontalen Linie, der der Graph der Funktion immer näher kommt, sie aber nie berührt.