Forecasting i Excel kan være en vanskelig forretning. Du kan gøre alt rigtigt og ende op med en vejrudsigt, der helt misser målet. Det er ikke ren matematik. Menneskelige faktorer, økonomien, vejret, teknologi - de konspirerer alle for at få din prognose til at se dårlig ud. Her er nogle grunde til fejl, der er uden for din kontrol, og nogle, som du burde være i stand til at få armene omkring.
At komme over det
I prognoseundvigen skal du vænne dig til at tage fejl. Det bedste du kan gøre er at komme tæt på. Oftere end ikke vil du gå glip af målet. Heldigvis, i salgsprognoser, er tæt normalt alt, der er nødvendigt. Du kan bare ikke fortælle, hvad der kommer til at ske på markedspladsen i morgen, næste måned, næste år. Det bedste du kan gøre er at følge disse anbefalinger. Det vil hjælpe med at vænne din ledelse til den idé. Så vil de ikke blive alt for overraskede, når vejrudsigten er off base.
Og det bliver det. Du kan bruge fortiden som en guide til fremtiden, men det vil ikke altid være en pålidelig guide. Fordi fremtiden ikke altid reagerer på fortiden, vil dine prognoser nogle gange være, ja, forkerte.
Problemet er, at markedet ikke står stille, af årsager som disse:
- Kunderne træffer nye valg.
- Produktlinjer ændres.
- Marketingstrategier ændrer sig.
- Prisstrategier ændrer sig.
I betragtning af alt det, kan du bare ikke forvente at nå dine prognoser igen og igen.
Men - og det er et stort men - du har normalt en vis leveringstid. Markedsforholdene har en tendens til ikke at ændre sig pludseligt. Kunder skifter ikke alle til udelukkende at bestille Hewlett-Packard-computere på tirsdag, når de har bestilt Hewlett-Packards og Dells til mandag.
Disse ting sker mere gradvist, og det er en af grundene til, at din baseline er så vigtig. Prognoseværktøjerne tager højde for det. De noterer sig, at et produkts markedsandel er svagt faldende, mens et andets er svagt stigende.
Brug af omsætningsmål som prognoser
Her er, hvordan salgsprognoser ofte opstår: Salgsdirektøren i virksomheden skal fortælle finansdirektøren, hvad indtægterne vil være for 2. kvartal 2017. Som dem, der har været i salg, alle ved:
Små bugs har mindre bugs
På deres rygge for at bide dem,
Og mindre insekter har mindre stadig,
Og så videre i det uendelige.
Så salgsdirektøren kommer efter de regionale salgsdirektører, som går efter distriktets salgschefer og så videre, ad infinitum, for salgsprognoser for andet kvartal 2017.
Lad os nu antage, at du er distriktssalgsdirektør eller salgschef i en filial, og du skal komme med en salgsprognose for 2. kvartal 2017. Sådan kan du gøre det:
Du tjekker din kvote for andet kvartal.
Det viser sig, at det er $1.500.000.
Du ringer ind i din prognose, som tilfældigvis også er $1.500.000.
En erfaren salgschef ville også indbygge en fudge-faktor.
Det er nu en beklagelig måde at forudsige. Det er en dårlig forretning, og den jager sin egen hale. Et hovedformål med prognoser er at fastsætte salgskvoter på regionalt, branche- og personligt grundlag. Og her ruller virksomhederne kvoter op for at sætte prognoser.
Så man skal ikke tage en kvote og lade som om, det er en prognose. Selvfølgelig gør folk det hele tiden, men det gør det ikke til en god idé.
En god idé er at se på de kvalitative aspekter af din produktlinje, din salgsstyrke, dit marked og dine konkurrenter for at sikre, at du er på rette vej til din prognoseperiode. Så, hvis du stadig føler dig godt tilpas med dem, skal du tage din baseline og forlænge den.