Du har brug for en måde at opsummere individuelle salgsposter til en basislinje for prognoser. De fleste virksomheder, der er i gang med at sælge produkter og tjenester, registrerer deres salg på daglig basis, uanset om de registrerer indtægter eller antallet af enheder, der blev solgt.
Du kan normalt se fra deres virksomhedsregnskabssystem, hvor mange dollars de indbragte den 4. maj og den 12. oktober, eller hvor mange widgets de solgte den 8. februar og den 25. august.
Regnskabssystemet udbryder normalt individuelle salg. Så hvis virksomheden lavede ti salg den 3. juni, vil du se en anden rekord for hvert af de ti salg. At se disse salg et efter et er fantastisk, hvis du er revisor, eller hvis du har en anden grund til at få brug for information om individuelle salg, eller hvis du har problemer med at sove. Men hvis du forudsiger, er individuelle registreringer til gene.
Overvej følgende ideer, mens du beslutter dig for den bedste måde at opsummere dine salgsdata på:
- Du behøver ikke individuelle salgsoptegnelser. Hvis din virksomhed foretog tre salg den 5. januar – et for 2.500 USD, et andet for 8.650 USD og et andet til 4.765 USD – er en vigtig kendsgerning, du gerne vil vide, at den 5. januar indbragte du 15.915 USD.
- Du forventer ikke salg på daglig basis. Hvis din virksomhed er som de fleste, har du brug for et større billede. For at planlægge dine lagerniveauer, beslutte, hvor mange sælgere din virksomhed har brug for, og finde ud af, hvad du kan forvente i omsætning, og hvad din virksomheds skattepligt vil være, har du brug for en længere tidsperiode såsom en måned eller et kvartal til din prognose.
- Du skal matche længden af din tidsperiode med dine årsager til prognoser. Typiske tidsperioder er en måned, et kvartal eller et år, afhængigt af hvorfor du prognoser. For køb af materialer kan det være en god idé at forudsige dit salg for næste måned. For at estimere indtjening kan det være en god ide at forudsige dit salg for det næste kvartal. For ansættelsesbeslutninger kan det være en god ide at forudsige dit salg for det næste år.
Pointen er, at hvis du skal forudsige salg for næste måned, skal du organisere din basislinje i måneder: hvor meget du solgte i januar, i februar, i marts og så videre. Hvis du vil forudsige salg for næste kvartal, så er det sådan, du skal organisere din baseline: hvor meget solgte du i Q1, i Q2, i Q3, og så videre.
Du har brug for en meget længere baseline end blot tre perioder for at lave en prognose, der ikke vil genere dig.
Excels pivottabeller er ideelle til at hjælpe dig med at opsummere dine salgsdata for at etablere en baseline for prognoser. Du fodrer dine rå salgsdata ind i Excel, hvor du kan bygge pivottabeller på to primære måder:
- Fra en Excel-tabel: Antag, at din regnskabs- eller it-afdeling kan sende dig salgsdata i et blødt kopiformat, som en .csv-fil (kommaseparerede værdier). Du kan indsætte disse data i en Excel-projektmappe som en liste, konvertere listen til en tabel og basere en pivottabel på den.
- Fra (det Excel kalder) eksterne data : Med andre ord gemmes de underliggende data, de enkelte salgstal, ikke i et Excel regneark. De opbevares i en separat database eller en tekstfil eller endda en anden Excel-projektmappe.
Det kan være praktisk at bygge dine pivottabeller på eksterne data, fordi salgsdataene normalt opdateres rutinemæssigt i den eksterne datakilde (i praksis er dette ofte en ægte relationel database, til forskel fra en flad fil som en standard Excel-liste eller -tabel). Når du så vil opdatere din prognose, behøver du ikke hente og indsætte nye data i din projektmappe. Pivottabellen kan opdatere sig selv automatisk fra den eksterne datakilde.