Експоненциалното изглаждане е един от трите основни метода за прогнозиране, използвани в прогнозирането на продажбите в Excel и помага за формиране на основата за по-напредналите техники и модели.
Терминът експоненциално изглаждане звучи плашещо и претенциозно. Не се притеснявайте за това как се нарича – това е просто един вид самокоригираща се пълзяща средна.
Да предположим, че през юни прогнозирате 100 000 долара продажби за юли. Когато пристигнат резултатите от продажбите през юли, ще откриете, че прогнозата ви за 100 000 долара за юли е била твърде ниска от 25 000 долара – всъщност сте направили 125 000 долара продажби. Сега трябва да прогнозирате продажбите си за август. Идеята зад този подход към прогнозиране е да коригирате прогнозата си за август по начин, който би направил прогнозата за юли по-точна. Тоест, тъй като прогнозата ви за юли беше твърде ниска, вие увеличавате прогнозата си за август над това, което би било иначе.
По-общо:
- Ако последната ви прогноза се окаже подценена, коригирате следващата си прогноза нагоре.
- Ако последната ви прогноза се окаже надценена, коригирате следващата си прогноза надолу.
Вие не правите тези корекции само като гадаете. Има формули, които помагат, а инструментът за експоненциално изглаждане на добавката за анализ на данни може да въведе формулите вместо вас. Или можете да навиете свои собствени формули, ако желаете.
Тази цифра показва какво бихте прогнозирали, ако предишната ви прогноза (за юли) беше твърде ниска - тогава увеличавате прогнозата си за август.
Ето какво се случва, ако прогнозата ви за юли е била подценена. Забележете, че прогнозата за август се повиши.
И ако предишната ви прогноза за юли е била твърде висока, охлаждате малко самолетите си в прогнозата си за август, както е показано тук.
Прогнозата ви за март 2015 г. беше твърде висока, така че експоненциалното изглаждане ви кара да оттеглите прогнозата си за април 2015 г.