Comment pouvez-vous convaincre les parties prenantes de l’exactitude de vos prédictions ?

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Il est difficile de prédire l’avenir, mais il peut être encore plus difficile de communiquer vos prédictions aux parties prenantes. Comment pouvez-vous les persuader que vos prévisions sont fiables, valides et utiles pour la prise de décision ? Dans cet article, vous apprendrez des compétences de pensée critique qui peuvent vous aider à présenter vos prédictions avec confiance et clarté.

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1 Apprenez à connaître votre public

Avant de partager vos prédictions, vous devez comprendre qui sont vos parties prenantes, ce qui les intéresse et comment elles traitent les informations. Différents publics peuvent avoir des attentes, des préférences et des préjugés différents qui peuvent affecter la façon dont ils perçoivent et évaluent vos prédictions. Par exemple, certaines parties prenantes peuvent préférer des données et des graphiques quantitatifs, tandis que d’autres peuvent préférer des histoires et des scénarios qualitatifs. Certains peuvent accorder de l’importance à l’exactitude et à la précision, tandis que d’autres peuvent accorder de l’importance à la simplicité et à la pertinence. Certains peuvent être ouverts d’esprit et curieux, tandis que d’autres peuvent être sceptiques et résistants. Pour convaincre vos parties prenantes, vous devez adapter votre style de communication et votre contenu à leurs besoins et à leurs intérêts.

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Sai Ganesh Arisetty

Linkedin Top Voice | Full-Stack Developer | Driven by Creativity | Azure | Python | DSA |
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Persuading stakeholders requires trust and validity in predictions. Here's how: 1. Transparentize Your Thinking: Share methodological journey and acknowledge limitations. 2. Bridge the Knowledge Gap: Use historical data and consider external factors. 3. Craft a Compelling Narrative: Tailor communication, use visuals, and focus on actionable insights. 4. Foster Open Dialogue: Encourage questions, be open to learning, and refine predictions. 5. Close the Loop with Outcomes: Track and communicate results, maintaining transparency. Bonus Tip: Showcase past successes for credibility. Trust is built through transparency, clear communication, and open dialogue.

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Rohan Rekhi

Servant Leadership | Data API Strategy | Data Engineering Delivery | Data Governance | Cloud Certified | Snowflake Architect | DataOps | Data Product | Asset Management | Technical Reviews | Biz Dev| Data Strategy
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Predictions should be based on long term historical data analysis and mining . This large sample size helps bring out consistent patterns which help with prediction . Historical data should be blended with any external factors which has direct impact on past results . So these patterns may cause similar effect for future scenarios as well . If you are talking to board room leadership , they might be interested to know aggregate level predictions , while someone from Technology area might look at more details around it .If you are talking to business stake holders they will be interested in both qualitative and quantitative support around these predictions .Operation teams would need some insight into how their Business workflows impact.

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2 Expliquez vos méthodes

Une autre façon de convaincre vos parties prenantes est d’expliquer comment vous êtes arrivé à vos prédictions, quelles hypothèses vous avez formulées et quelles sources vous avez utilisées. Cela peut vous aider à établir votre crédibilité, votre transparence et votre responsabilité en tant que prédicteur. Vous pouvez également montrer comment vos méthodes sont alignées sur les meilleures pratiques et normes de votre domaine ou de votre industrie. Par exemple, vous pouvez décrire les techniques de collecte et d’analyse de données que vous avez utilisées, les modèles et les algorithmes que vous avez appliqués, les scénarios et les simulations que vous avez exécutés, ainsi que les experts et les pairs que vous avez consultés. Vous pouvez également fournir des références et des citations à l’appui de vos méthodes et de vos conclusions.

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Rohan Rekhi

Servant Leadership | Data API Strategy | Data Engineering Delivery | Data Governance | Cloud Certified | Snowflake Architect | DataOps | Data Product | Asset Management | Technical Reviews | Biz Dev| Data Strategy
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It is important to call out assumptions and level of confidence around them . You also need to articulate Data quality of sources and what additional measure you take to make sure data is reliable , consistent and if highest quality . You need to cite external or internal case studies around similar predictions . Data collected should be a combination of historical data and current data. Predictions should be provided with caveats and disclaimers. They should be indicative of the theory or concept . But there is possible to have alternate prediction for outlier cases .End to end data lineage should call out for Business logic around the data .Right level of data enrichment and integration is needed in order to make well rounded prediction.

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3 Reconnaissez vos limites

Aucune prédiction n’est parfaite ou certaine, et vous ne devriez pas prétendre le contraire. Au lieu de cela, vous devez reconnaître les limites et les incertitudes de vos prédictions, et comment elles peuvent affecter votre confiance et votre précision. Cela peut vous aider à éviter l’excès de confiance et l’exagération, et à démontrer votre honnêteté et votre humilité en tant que prédicteur. Vous pouvez également profiter de cette occasion pour mettre en évidence les facteurs susceptibles d’influencer vos prévisions, tels que de nouvelles données, des événements, des tendances ou des commentaires. Par exemple, vous pouvez fournir des intervalles de confiance, des marges d’erreur, des analyses de sensibilité ou d’autres scénarios pour montrer l’étendue et la variabilité de vos prédictions.

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4 Mettez en valeur votre valeur

Pour convaincre vos parties prenantes, vous devez également leur montrer pourquoi vos prédictions sont importantes et comment elles peuvent en bénéficier. Vous devez démontrer la valeur et la pertinence de vos prédictions pour leurs objectifs, leurs défis et leurs décisions. Vous pouvez également leur montrer comment vos prédictions peuvent les aider à obtenir des informations, à identifier des opportunités, à atténuer les risques ou à améliorer les résultats. Par exemple, vous pouvez lier vos prédictions à leurs indicateurs clés de performance, à leurs objectifs stratégiques ou à leurs avantages concurrentiels. Vous pouvez également fournir des recommandations ou des plans d’action en fonction de vos prévisions.

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5 Solliciter des commentaires

Enfin, vous pouvez convaincre vos parties prenantes en les invitant à donner leur avis et en les engageant dans un dialogue. Vous pouvez leur demander leur avis, leurs questions, leurs préoccupations ou leurs suggestions sur vos prédictions. Vous pouvez également les encourager à partager leurs propres points de vue, expériences ou attentes concernant l’avenir. Cela peut vous aider à établir des relations et une confiance avec vos parties prenantes, et à leur montrer que vous appréciez leur contribution et leur collaboration. Vous pouvez également utiliser les commentaires pour affiner et améliorer vos prédictions, ou pour explorer de nouvelles possibilités et de nouveaux scénarios.

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Rohan Rekhi

Servant Leadership | Data API Strategy | Data Engineering Delivery | Data Governance | Cloud Certified | Snowflake Architect | DataOps | Data Product | Asset Management | Technical Reviews | Biz Dev| Data Strategy
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Creating a feedback loop is important . Feedback can be about work you presented or audience’s recommendation or inputs . One of the effective ways of doing that can be to have a face to face interaction and create workshop like forums, which can have targeted breakout session. Based on next steps and action items , make sure changes are incorporated into underlying models , data and data quality . From this point on have recurring follow ups and reviews . Work iteratively improve quality of the predictions . Understand . Review any near term and long term roadmap they may have . Apply any machine learning algorithms in order to continually input I’ve quality . Invite the feedback on whether presentation of these estimates .

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6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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1 Apprenez à connaître votre public

2 Expliquez vos méthodes

3 Reconnaissez vos limites

4 Mettez en valeur votre valeur

5 Solliciter des commentaires

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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