3 Exceli prognooside meetodit

Kui soovite prognoosida Excelis tulevikku – näiteks järgmise kvartali müüki –, peate minevikus toimunuga hakkama saama. Nii et alustate alati sellest, mida nimetatakse baasjooneks (st minevikust – kui palju mooniseemneid ettevõte müüs viimase kümne aasta jooksul, kus turufutuurid viimase 12 kuu jooksul lõppesid, milline oli päevane kõrge temperatuur aastast kuni kuupäevani).

Kui te ei kavatse lihtsalt täringut veeretada ja oletust teha, vajate prognoosi jaoks lähtejoont. Tänane päev järgneb eilsele. See, mis juhtub homme, järgib üldiselt täna, eelmisel nädalal, eelmisel kuul, eelmisel kvartalil, eelmisel aastal juhtunut. Kui vaatate seda, mis on juba juhtunud, astute kindla sammu edasi toimuva prognoosimise suunas.

Exceli prognoos ei erine sugugi prognoosidest, mille teete spetsiaalse prognoosiprogrammiga. Kuid Excel on eriti kasulik müügiprognooside koostamiseks mitmel põhjusel.

• Sageli on teil müügiajalugu salvestatud Exceli töölehel. Kui hoiate oma müügiajalugu juba Excelis, on prognoosi koostamine olemasoleva müügiajaloo põhjal lihtne – olete juba oma käed teinud.
• Exceli diagrammide koostamise funktsioonid muudavad teie müügiajaloos toimuva visualiseerimise palju lihtsamaks ja kuidas see ajalugu teie prognoose määratleb.
• Excelis on tööriistad (leiate nn andmeanalüüsi lisandmoodulist), mis muudavad prognooside loomise lihtsamaks. Peate ikkagi teadma, mida te teete ja mida tööriistad teevad – te ei taha lihtsalt numbreid mõne analüüsivahendi abil läbi ajada ja tulemust nimiväärtusega võtta, ilma et saaksite aru, mida tööriist teeb. Aga see raamat ongi siin.
• Prognoosi loomise üle saate suurema kontrolli omada, kui jätate andmeanalüüsi lisandmooduli prognoositööriistad vahele ja sisestate valemid ise. Kui saate prognoosimisega rohkem kogemusi, avastate end tõenäoliselt seda üha enam tegemas.

Saate valida mitme erineva prognoosimismeetodi vahel ja siit algab otsustus. Kolm kõige sagedamini kasutatavat meetodit, ilma erilise järjestuseta, on liikuvad keskmised, eksponentsiaalne silumine ja regressioon.

Meetod nr 1: liikuvad keskmised

Liikuvad keskmised võivad olla teie parim valik, kui teil pole muud teabeallikat peale müügiajaloo, kuid teil on vaja teada oma esialgset müügiajalugu. Selle aluseks on idee, et turujõud suruvad teie müüki üles või alla. Keskmistades oma müügitulemusi kuust kuusse, kvartalisse või aastast aastasse, saate parema ettekujutuse pikemaajalisest trendist, mis teie müügitulemusi mõjutab.

Näiteks leiate eelmise aasta viimase kolme kuu – oktoobri, novembri ja detsembri – keskmised müügitulemused. Seejärel leiate järgmise kolme kuu keskmise – november, detsember ja jaanuar (ja seejärel detsember, jaanuar ja veebruar jne). Nüüd saate aimu teie müügi üldisest suunast. Keskmistamisprotsess ühtlustab heidutavatest majandusuudistest või ajutistest buumihoogudest tulenevad löögid.

Meetod nr 2: eksponentsiaalne silumine

Eksponentsiaalne silumine on tihedalt seotud liikuvate keskmiste väärtustega. Nii nagu liikuvate keskmiste puhul, kasutab eksponentsiaalne silumine tuleviku prognoosimiseks mineviku ajalugu. Kasutate eelmisel nädalal, eelmisel kuul ja eelmisel aastal juhtunut, et ennustada, mis juhtub järgmisel nädalal, järgmisel kuul või järgmisel aastal.

Erinevus seisneb selles, et silumist kasutades võtad arvesse, kui halb oli su eelmine prognoos — ehk tunnistad, et prognoos läks veidi sassi. (Sellega harjub – seda juhtub.) Tore asi eksponentsiaalse silumise juures on see, et võtate oma viimase prognoosi vea ja kasutate seda viga, nii et loodate oma järgmist prognoosi parandada.

Kui teie viimane prognoos oli liiga madal, tõstab eksponentsiaalne silumine teie järgmise prognoosi. Kui teie viimane prognoos oli liiga kõrge, lükkab eksponentsiaalne silumine järgmise languse.

Põhiidee seisneb selles, et eksponentsiaalne silumine korrigeerib teie järgmist prognoosi viisil, mis oleks muutnud teie eelneva prognoosi paremaks. See on hea mõte ja tavaliselt töötab see hästi.

Meetod nr 3: regressioon

Kui kasutate prognoosi tegemiseks regressiooni, tuginete teise ennustamiseks ühele muutujale. Näiteks kui Föderaalreserv tõstab lühiajalisi intressimäärasid, võite tugineda sellele muutujale, et prognoosida, mis juhtub võlakirjade hindade või hüpoteeklaenude maksumusega. Erinevalt liikuvatest keskmistest või eksponentsiaalsest silumisest tugineb regressioon teisele muutujale, mis annab teada, mis tõenäoliselt järgmisena juhtub – midagi muud kui teie enda müügiajalugu.