Как да настроите прогнозата си за продажби в Excel

Най-лесният начин за получаване на прогноза за продажбите е да изложите основната си линия в работен лист на Excel в конфигурация на таблица и след това да извикате добавката за анализ на данни, за да генерирате прогноза за вас. Тази добавка придружава Microsoft Office.

Добавката и нейните инструменти са добри и лоши новини – всъщност повече добри, отколкото лоши. Той не се е променил съществено от Excel 1995, с изключение на това, че сега кодът е написан с помощта на Visual Basic, а не на стария странен макро език на Excel 4.0. Може да е странно, както ще видите, ако решите да го използвате. Въпреки своите странности, той може да ви спести време. Може да послужи като сравнително добър трамплин, за да се научите как да правите всичко сами. И може да ви спести грешките, които неизбежно възникват, когато правите собствените си прогнози.

Добавката има 19 различни инструмента за цифров и статистически анализ. Ако подредите данните си по правилния начин, можете да насочите един от неговите инструменти към вашите данни и да получите доста пълен и обикновено правилен анализ – включително анализи на автокорелация, прогнози за подвижни средни, прогнози с експоненциално изглаждане и прогнози за регресия. Той върши тежката работа вместо вас и тъй като всичко е предварително кодирано, не е нужно да се притеснявате толкова много, да речем, че формулата е грешна.

Изглаждане на данни

Ако решите да използвате експоненциално изглаждане, за да създадете прогнозата си, всичко, от което се нуждаете, е вашата базова линия на историческите приходи от продажби. Всяко наблюдение в базовата линия трябва да е от един и същ вид прогнозен период - колкото често не, общите приходи на месечна база.

Не се нуждаете от променлива, различна от резултатите от продажбите, защото, като използвате изглаждане, ще използвате резултата от един период, за да прогнозирате следващия – което е една от причините да използвате инструмента за корелация на добавката за анализ на данни, за да определите размера на автокорелацията в базовата линия, преди да направите прогнозата. Значителната автокорелация ще ви накара да използвате инструмента за експоненциално изглаждане като ваш метод за прогнозиране — и ще ви помогне да определите какъв коефициент на затихване (или, еквивалентно, каква константа на изглаждане) да използвате при разработването на вашата прогноза.

Регресия: Всичко е свързано с взаимоотношенията

Ако имате на разположение някаква променлива в допълнение към приходите от продажби или продадените единици и подозирате, че тя е силно свързана с резултатите от продажбите, трябва да разгледате по-отблизо връзката.

Да предположим, че можете да се заемете с исторически данни, които показват — по година и месец, да речем — единичната цена, която сте таксували, и броя на продадените бройки. Ако се интересувате от прогнозиране на броя на единиците, които ще продадете следващия месец, инструментът за регресия на добавката за анализ на данни може да улесни задачата ви.

Диаграмата ви дава нагледно какво се случва между двете променливи: Единична цена и Продадени единици.

(На фигурата външният вид на графиката е променен, тъй като инструментът за регресия го създава, за да улесни преценката на връзката между цена и обем.)

С тази базова линия, включително единична цена и продадени единици, интересът ви не се фокусира върху приходите. В крайна сметка от графиката е доста ясно, че колкото по-висока е единичната цена, толкова по-малко са продадените единици - и това ще минимизира вариацията в тримесечните приходи. Вместо това този анализ говори за производството. Ако знаете как ще зададете единичната си цена за следващото тримесечие, можете да използвате инструмента за регресия, за да прогнозирате броя на единиците, които ще продадете през следващото тримесечие. Тази прогноза може да информира вашия производствен отдел за това как да разпределя ресурсите си.

Между другото, Excel определя плътната линия, показана като линия на тренда. Когато видите линия на тренд от горния ляв до долен десен, както е показано, вие знаете, че корелацията между двете променливи е отрицателна (и в този случай корелацията между единичната цена и продадените единици е –0,57). Отрицателна корелация означава, че колкото по-високо е нивото на една от променливите, толкова по-ниска е съответната стойност на другата променлива. Ако линията на тренда минава от долния ляв до горния десен ъгъл, вие знаете, че корелацията е положителна. Положителната корелация означава, че по-ниските стойности на една променлива са свързани с по-ниски стойности на другата, а по-високите стойности на едната са свързани с по-високи стойности на другата.