What are the common inventory forecasting errors and how do you avoid them in purchase management?

By- Prateek Kumar

𝐶𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑠 𝑐𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑛𝑡𝑙𝑦 𝑖𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡 𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑒 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡, 𝑙𝑒𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑒𝑖𝑡ℎ𝑒𝑟 𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑜𝑢𝑡𝑠 𝑜𝑟 𝑒𝑥𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦. 𝐻𝑒𝑟𝑒'𝑠 𝑎 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑜𝑓 𝑡ℎ𝑒𝑠𝑒 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑠 𝑎𝑛𝑑 ℎ𝑜𝑤 𝑡𝑜 𝑎𝑣𝑜𝑖𝑑 𝑡ℎ𝑒𝑚 𝑖𝑛 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑠:  

𝐶𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟𝑠:

• 𝑅𝑒𝑙𝑦𝑖𝑛𝑔 𝑆𝑜𝑙𝑒𝑙𝑦 𝑜𝑛 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎: 𝑃𝑎𝑠𝑡 𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑠 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑛𝑡 𝑏𝑢𝑡 𝑑𝑜𝑒𝑠𝑛'𝑡 𝑎𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑓𝑜𝑟 𝑛𝑒𝑤 𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑𝑠, 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑒𝑡𝑖𝑡𝑜𝑟 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠, 𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡𝑠, 𝑜𝑟 𝑢𝑛𝑒𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑒𝑣𝑒𝑛𝑡𝑠.
• 𝐼𝑔𝑛𝑜𝑟𝑖𝑛𝑔 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝐸𝑥𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑙 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑠: 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒𝑟 𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠, 𝑡𝑒𝑐ℎ𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑎𝑑𝑣𝑎𝑛𝑐𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠, 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑒𝑡𝑖𝑡𝑜𝑟 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠, 𝑎𝑛𝑑 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑𝑠 𝑡ℎ𝑎𝑡 𝑐𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑛𝑡𝑙𝑦 𝑖𝑛𝑓𝑙𝑢𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑.
• 𝑈𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑃𝑜𝑜𝑟-𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝐷𝑎𝑡𝑎: 𝐼𝑛𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒, 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑒, 𝑜𝑟 𝑜𝑢𝑡𝑑𝑎𝑡𝑒𝑑 𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑤𝑖𝑙𝑙 𝑖𝑛𝑒𝑣𝑖𝑡𝑎𝑏𝑙𝑦 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑜 𝑓𝑙𝑎𝑤𝑒𝑑 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠.
• 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑙𝑜𝑜𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑎𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑎𝑛𝑑 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑃𝑎𝑡𝑡𝑒𝑟𝑛𝑠: 𝑀𝑎𝑛𝑦 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑠 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑓𝑙𝑢𝑐𝑡𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑖𝑛 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑏𝑎𝑠𝑒𝑑 𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑜𝑓 𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑜𝑟 𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑠. 𝐼𝑔𝑛𝑜𝑟𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒𝑠𝑒 𝑙𝑒𝑎𝑑𝑠 𝑡𝑜 𝑖𝑚𝑏𝑎𝑙𝑎𝑛𝑐𝑒𝑠.  
• 𝐿𝑎𝑐𝑘 𝑜𝑓 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐴𝑐𝑟𝑜𝑠𝑠 𝐷𝑒𝑝𝑎𝑟𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠: 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠, 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔, 𝑎𝑛𝑑 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑡𝑒𝑎𝑚𝑠 𝑜𝑓𝑡𝑒𝑛 ℎ𝑎𝑣𝑒 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑖𝑛𝑠𝑖𝑔ℎ𝑡𝑠 𝑖𝑛𝑡𝑜 𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑡ℎ𝑎𝑡 𝑎𝑟𝑒𝑛'𝑡 𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒𝑑, 𝑙𝑒𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠.
• 𝐴𝑙𝑙𝑜𝑤𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑖𝑎𝑠 𝑖𝑛 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠: 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑜𝑝𝑖𝑛𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑜𝑟 𝑜𝑣𝑒𝑟-𝑜𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑠𝑚/𝑝𝑒𝑠𝑠𝑖𝑚𝑖𝑠𝑚 𝑐𝑎𝑛 𝑠𝑘𝑒𝑤 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑎𝑤𝑎𝑦 𝑓𝑟𝑜𝑚 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦.
• 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑈𝑝𝑑𝑎𝑡𝑒𝑠: 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑠 𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑟𝑎𝑝𝑖𝑑𝑙𝑦; 𝑠𝑡𝑖𝑐𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐 𝑎𝑛𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑜𝑟 𝑞𝑢𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑙𝑦 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠 𝑤𝑖𝑙𝑙 𝑚𝑖𝑠𝑠 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑛𝑡 𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡𝑠 𝑖𝑛 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑.  
• 𝑈𝑛𝑑𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐿𝑒𝑎𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒: 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑙𝑦 𝑐𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑖𝑡 𝑡𝑎𝑘𝑒𝑠 𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟 𝑝𝑙𝑎𝑐𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑐𝑎𝑛 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑜 𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑜𝑢𝑡𝑠.  
• 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒𝑟 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠: 𝑁𝑜𝑡 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑖𝑛𝑔 𝑖𝑛 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑑𝑢𝑒 𝑡𝑜 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟 𝑖𝑠𝑠𝑢𝑒𝑠, 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚𝑠, 𝑜𝑟 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑙 𝑒𝑣𝑒𝑛𝑡𝑠 (𝑙𝑖𝑘𝑒 ℎ𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑦𝑠 𝑜𝑟 𝑤𝑒𝑎𝑡ℎ𝑒𝑟) 𝑐𝑎𝑛 𝑐𝑎𝑢𝑠𝑒 𝑠ℎ𝑜𝑟𝑡𝑎𝑔𝑒𝑠.  
• 𝑃𝑜𝑜𝑟𝑙𝑦 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑓𝑒𝑡𝑦 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑁𝑒𝑒𝑑𝑠: 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑙𝑦 𝑐𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒 𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑛𝑒𝑒𝑑𝑒𝑑 𝑡𝑜 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑜𝑢𝑡𝑠 𝑑𝑢𝑒 𝑡𝑜 𝑢𝑛𝑒𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠.
• 𝐼𝑔𝑛𝑜𝑟𝑖𝑛𝑔 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠: 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑎𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑓𝑜𝑟 𝑡ℎ𝑒 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑠𝑢𝑟𝑔𝑒 𝑡ℎ𝑎𝑡 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑐𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖𝑔𝑛𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑐𝑎𝑛 𝑐𝑟𝑒𝑎𝑡𝑒.
• 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑠: 𝑈𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑜𝑣𝑒𝑟𝑙𝑦 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑥 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑠 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑖𝑛𝑠𝑢𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑐𝑎𝑛 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑑𝑖𝑓𝑓𝑖𝑐𝑢𝑙𝑡𝑦 𝑖𝑛 𝑢𝑛𝑑𝑒𝑟𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠.
• 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑖𝑙𝑜𝑠: 𝑊ℎ𝑒𝑛 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑎𝑛𝑑 𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑟𝑒 𝑛𝑜𝑡 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑏𝑙𝑒 𝑎𝑐𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑑𝑒𝑝𝑎𝑟𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠, 𝑖𝑡 𝑙𝑒𝑎𝑑𝑠 𝑡𝑜 𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑒 𝑝𝑖𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑜𝑓 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑.  
• 𝐹𝑜𝑐𝑢𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑜𝑛 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑦 𝐼𝑛𝑠𝑡𝑒𝑎𝑑 𝑜𝑓 𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒: 𝐽𝑢𝑠𝑡 𝑏𝑒𝑐𝑎𝑢𝑠𝑒 𝑠𝑜𝑚𝑒𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔 𝑤𝑎𝑠 𝑠𝑜𝑙𝑑 𝑑𝑜𝑒𝑠𝑛'𝑡 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑖𝑡 𝑤𝑎𝑠 𝑢𝑠𝑒𝑑. 𝐵𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠 𝑜𝑛 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑝𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑑𝑒𝑠 𝑎 𝑚𝑜𝑟𝑒 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑝𝑖𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒.

𝐻𝑜𝑤 𝑡𝑜 𝐴𝑣𝑜𝑖𝑑 𝑇ℎ𝑒𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟𝑠 𝑖𝑛 𝑃𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡:

• 𝑈𝑠𝑒 𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑒 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒𝑠: 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ℎ𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑟𝑒𝑠𝑒𝑎𝑟𝑐ℎ, 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑒𝑡𝑖𝑡𝑜𝑟 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑦𝑠𝑖𝑠, 𝑐𝑢𝑠𝑡𝑜𝑚𝑒𝑟 𝑓𝑒𝑒𝑑𝑏𝑎𝑐𝑘, 𝑎𝑛𝑑 𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑜𝑟𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝑎 𝑚𝑜𝑟𝑒 ℎ𝑜𝑙𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐 𝑣𝑖𝑒𝑤.
• 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝐴𝑑𝑣𝑎𝑛𝑐𝑒𝑑 𝐴𝑛𝑎𝑙𝑦𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑇𝑜𝑜𝑙𝑠: 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠, 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑖𝑛𝑔 𝐴𝐼 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑎𝑐ℎ𝑖𝑛𝑒 𝑙𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔, 𝑡𝑜 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑦𝑧𝑒 𝑙𝑎𝑟𝑔𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑦 𝑝𝑎𝑡𝑡𝑒𝑟𝑛𝑠.
• 𝐼𝑚𝑝𝑟𝑜𝑣𝑒 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦: 𝐸𝑛𝑠𝑢𝑟𝑒 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑠 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒, 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑒, 𝑎𝑛𝑑 𝑢𝑝-𝑡𝑜-𝑑𝑎𝑡𝑒 𝑡ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ 𝑟𝑒𝑔𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑠.
• 𝐴𝑐𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑓𝑜𝑟 𝑆𝑒𝑎𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑎𝑛𝑑 𝑇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑠: 𝐴𝑛𝑎𝑙𝑦𝑧𝑒 ℎ𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑦 𝑠𝑒𝑎𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑎𝑘𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑐𝑐𝑜𝑟𝑑𝑖𝑛𝑔𝑙𝑦.
• 𝐹𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟 𝐶𝑟𝑜𝑠𝑠-𝐷𝑒𝑝𝑎𝑟𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛: 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑖𝑠ℎ 𝑐𝑙𝑒𝑎𝑟 𝑐𝑜𝑚𝑚𝑢𝑛𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑐ℎ𝑎𝑛𝑛𝑒𝑙𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑖𝑛𝑣𝑜𝑙𝑣𝑒 𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠, 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔, 𝑎𝑛𝑑 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑡𝑒𝑎𝑚𝑠 𝑖𝑛 𝑡ℎ𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠.  
• 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑡ℎ𝑜𝑑𝑠: 𝑈𝑠𝑒 𝑡𝑒𝑐ℎ𝑛𝑖𝑞𝑢𝑒𝑠 𝑙𝑖𝑘𝑒 𝑚𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑠, 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑛𝑔, 𝑎𝑛𝑑 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑦𝑠𝑖𝑠, 𝑐ℎ𝑜𝑜𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒 𝑟𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑚𝑒𝑡ℎ𝑜𝑑 𝑓𝑜𝑟 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑛𝑑 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑠.
• 𝑅𝑒𝑔𝑢𝑙𝑎𝑟𝑙𝑦 𝑅𝑒𝑣𝑖𝑒𝑤 𝑎𝑛𝑑 𝑈𝑝𝑑𝑎𝑡𝑒 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠: 𝑀𝑜𝑛𝑖𝑡𝑜𝑟 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑎𝑔𝑎𝑖𝑛𝑠𝑡 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑎𝑘𝑒 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠 𝑏𝑎𝑠𝑒𝑑 𝑜𝑛 𝑛𝑒𝑤 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑛𝑑 𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑖𝑛𝑔 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠.
• 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒𝑙𝑦 𝐶𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑡𝑒 𝐿𝑒𝑎𝑑 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑠: 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑘 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑙𝑖𝑒𝑟 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑖𝑛 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑎𝑛𝑑 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠.
• 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑎𝑓𝑒𝑡𝑦 𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑆𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒𝑔𝑖𝑒𝑠: 𝐶𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑡𝑒 𝑎𝑝𝑝𝑟𝑜𝑝𝑟𝑖𝑎𝑡𝑒 𝑠𝑎𝑓𝑒𝑡𝑦 𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑠 𝑏𝑎𝑠𝑒𝑑 𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑎𝑛𝑑 𝑙𝑒𝑎𝑑 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜 𝑏𝑢𝑓𝑓𝑒𝑟 𝑎𝑔𝑎𝑖𝑛𝑠𝑡 𝑢𝑛𝑐𝑒𝑟𝑡𝑎𝑖𝑛𝑡𝑖𝑒𝑠.
• 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑙𝑎𝑛𝑠: 𝑊𝑜𝑟𝑘 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑡ℎ𝑒 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑎𝑚 𝑡𝑜 𝑢𝑛𝑑𝑒𝑟𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑 𝑢𝑝𝑐𝑜𝑚𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑜𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑖𝑛 𝑡ℎ𝑒 𝑎𝑛𝑡𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑡𝑒𝑑 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑖𝑛𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒.
• 𝐶ℎ𝑜𝑜𝑠𝑒 𝐴𝑝𝑝𝑟𝑜𝑝𝑟𝑖𝑎𝑡𝑒 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑠: 𝑆𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑠 𝑡ℎ𝑎𝑡 𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ 𝑡ℎ𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑥𝑖𝑡𝑦 𝑜𝑓 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑏𝑢𝑠𝑖𝑛𝑒𝑠𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑡ℎ𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒, 𝑏𝑎𝑙𝑎𝑛𝑐𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑠𝑖𝑚𝑝𝑙𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦.
• 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒 𝐷𝑎𝑡𝑎: 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑎 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚 (𝑙𝑖𝑘𝑒 𝑎𝑛 𝐸𝑅𝑃 𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑒𝑑 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒) 𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑓𝑟𝑜𝑚 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑜𝑢𝑠 𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑣𝑖𝑒𝑤.
• 𝐹𝑜𝑐𝑢𝑠 𝑜𝑛 𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒 𝐷𝑎𝑡𝑎: 𝐼𝑓 𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑏𝑙𝑒, 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑝𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠 𝑏𝑦 𝑐𝑢𝑠𝑡𝑜𝑚𝑒𝑟𝑠 𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚 𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑠.
• 𝑀𝑜𝑛𝑖𝑡𝑜𝑟 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦: 𝑅𝑒𝑔𝑢𝑙𝑎𝑟𝑙𝑦 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 𝑡ℎ𝑒 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑏𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑 𝑡𝑜 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑦 𝑎𝑟𝑒𝑎𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝑖𝑚𝑝𝑟𝑜𝑣𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑖𝑛 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑡ℎ𝑜𝑑𝑠.
• 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑒 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑀𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚𝑠: 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑎 𝑟𝑜𝑏𝑢𝑠𝑡 𝐼𝑀𝑆 𝑓𝑜𝑟 𝑟𝑒𝑎𝑙-𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘𝑖𝑛𝑔, 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑚𝑎𝑡𝑒𝑑 𝑟𝑒𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔, 𝑎𝑛𝑑 𝑏𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑛𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑠.
• 𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛 𝑌𝑜𝑢𝑟 𝑆𝑡𝑎𝑓𝑓: 𝐸𝑛𝑠𝑢𝑟𝑒 𝑡ℎ𝑎𝑡 𝑎𝑙𝑙 𝑒𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦𝑒𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑣𝑜𝑙𝑣𝑒𝑑 𝑖𝑛 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑢𝑛𝑑𝑒𝑟𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑 𝑡ℎ𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑡ℎ𝑒 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑜𝑓 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎.
• 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑖𝑠ℎ 𝐶𝑙𝑒𝑎𝑟 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑀𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑃𝑜𝑙𝑖𝑐𝑖𝑒𝑠: 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑢𝑟𝑒𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘𝑖𝑛𝑔, 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑖𝑛𝑔, 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑡𝑜 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑠.

𝐵𝑦 𝑢𝑛𝑑𝑒𝑟𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒𝑠𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛 𝑝𝑖𝑡𝑓𝑎𝑙𝑙𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑖𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑒𝑠𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑠, 𝑦𝑜𝑢 𝑐𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑛𝑡𝑙𝑦 𝑖𝑚𝑝𝑟𝑜𝑣𝑒 𝑡ℎ𝑒 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑜𝑓 𝑦𝑜𝑢𝑟 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑎𝑘𝑒 𝑚𝑜𝑟𝑒 𝑖𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑒𝑑 𝑎𝑛𝑑 𝑐𝑜𝑠𝑡-𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑠.