Jak vytvořit rozpočty s dopadem sezónnosti pomocí LuckyTemplates

Ukážu vám něco konkrétního a docela pokročilého v oblasti rozpočtování prostřednictvím LuckyTemplates. Pojďme se ponořit do toho, jak vytvářet rozpočty s ohledem na sezónní dopady . Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

To má velký potenciál především proto, že dláždí cestu pro vysoce efektivní analýzu . Umožňuje vám také automatizovat některé poznatky, které byste mohli chtít získat v budoucnu . To je skvělé, pokud nemáte jedinečná data pro rozpočtování nebo prognózy a potřebujete je vytvořit úplně od začátku.

Obsah

• Úvahy o rozpočtech a dopadu sezónnosti
• Vytváření produktových rozpočtů
• Závěr

Úvahy o rozpočtech a dopadu sezónnosti

Při vytváření rozpočtu můžete začít jednoduše tím, že najdete výsledky z minulého roku a poté je promítnete dopředu s dalším zvýšením nebo snížením na tato čísla. Ale na základě toho, co jsem viděl, slyšel a na čem jsem se podílel, různé organizace používají řadu rozpočtových a prognózních mechanismů, které jsou mnohem složitější.

Prostřednictvím LuckyTemplates se vyhýbáme přílišným komplikacím, jako je extrahování prognóz, rozpočtů a benchmarků. Je to všechno o vetknutí nějaké logiky do vašich vzorců. 

S tímto přístupem nebudete muset znovu vytvářet data a znovu vynalézat kolo ročně, čtvrtletně atd.

Další věcí ohledně rozpočtů je, že obvykle nejsou nikdy jednotné. Vždy budete mít nějaký sezónní dopad, což je v mnoha případech v pořádku. 

Tento vliv sezónnosti můžete získat pouhým pohledem na historické informace. Mělo by ukazovat, co se ve vašem podnikání mění. To je to, co zde s tímto vzorcem uděláme. 

Vytváření produktových rozpočtů

V tomto příkladu se chci vrátit zpět k jednodušší verzi. Chcete-li promítnout historická čísla dopředu, v LuckyTemplates ve skutečnosti existuje způsob, jak to udělat téměř automaticky prostřednictvím tabulkových funkcí, které můžeme implementovat přímo na ploše LuckyTemplates.

Opravdu se na to zaměřímzde vám ukážeme, jak vytvořit rozpočty z ničeho nebo pomocí historických informací. To vám také pomůže ujistit se, že budete mít vliv sezónnosti při vymýšlení čísel.

Začněme získáním výsledků na základě měsíčních údajů . To je ideální pro sezónní dopad, protože může vzít v úvahu prvky, jako jsou Vánoce, léto nebo propagační akce, které provozujete v určitých časových rámcích.

Kromě toho, že budete postupovat podle měsíců, budete to dělat také podle produktu . Tyto dva rozměry dohromady by vám měly poskytnout sezónní dopad.

Takže teď vytvořím novou tabulku . Pamatujte, že data zde nebudou z Excelu ani žádné databáze. Právě znovu vytváříme tabulku pomocí vzorce DAX.

Začnu funkcí ADDCOLUMNS .

Existují případy, kdy stačí použít data z jednoho sloupce. V tomto případě potřebuji měsíc i ID produktu. To je důvod, proč používámfunkce.

Všimněte si, že zde používáme čtyři různé tabulkové funkce v jediném vzorci. Ale to je také důvod, proč je tento vzorec vysoce účinný při získávání všech potřebných informací do tabulek a formátů, které můžete analyzovat.

Když se vrátíme k funkci ADDCOLLUMNS , uvidíte, že jsem ji použil k přidání dat pro rozpočty na rok 2018.

Odtud jsem pomocí funkce CALCULATE spočítal, kolik celkových tržeb jsem dosáhl v roce 2017 a zvýšilo se tak o 7,5 %.

Jednoduše řečeno, pro každý produkt v každém jednotlivém měsíci budeme předpovídat nebo projektovat rozpočet dopředu, který bude představovat tržby z předchozího roku plus 7,5 %. 

Závěr

V podstatě tak můžete automaticky získat některé rozpočty produktů s určitým sezónním dopadem. Jen sbíráte tržby před rokem, ale s přidanou pozorností na cokoli, co by mohlo ovlivnit čísla založená na různých ročních obdobích.

Vaše tržby se mohou například zvýšit, když je v Severní Americe léto, protože prodáváte více zboží lidem na dovolené. Tento dopad se projeví v těchto číslech.

Můžete to dokonce použít na složitější situace, pokud je koncept podobný a musíte jít a zprůměrovat historické informace za různé roky, čtvrtletí atd. Jde jen o to nahradit jiný prvek namísto pouhého pohledu na celkový prodej.

Pamatujte, že původně tento dodatečný prvek původně neexistoval. Právě jsme to přidali vytvořením nové tabulky.

Odtud je snadné vizualizovat data, provádět srovnání ukazující odchylky a odlehlé hodnoty, zjišťovat důvody, proč došlo ke změnám, a určit, co způsobuje dopad, který v našich datech vidíme.

Užijte si tohle!