Kako postaviti prognozu prodaje u Excelu

Najjednostavniji način dobivanja predviđanja prodaje je da postavite svoju osnovnu vrijednost na radni list programa Excel u konfiguraciji tablice, a zatim pozovete dodatak za analizu podataka da generira prognozu za vas. Taj dodatak prati Microsoft Office.

Dodatak i njegovi alati su dobre i loše vijesti – zapravo više dobre nego loše. Nije se bitno promijenio od Excela 1995, osim što je sada kod napisan koristeći Visual Basic, a ne stari čudni Excel 4.0 makro jezik. Može biti neobičan, kao što ćete vidjeti ako ga odlučite koristiti. Unatoč svojim nedoumicama, može vam uštedjeti vrijeme. Može poslužiti kao prilično dobra odskočna daska za učenje kako sve to učiniti sami. I može vas poštedjeti pogrešaka koje se neizbježno događaju kada napravite vlastite prognoze.

Dodatak ima 19 različitih alata za numeričku i statističku analizu. Ako svoje podatke postavite na pravi način, možete usmjeriti jedan od njegovih alata na svoje podatke i dobiti prilično potpunu i obično ispravnu analizu — uključujući analize autokorelacije, prognoze pokretnih prosjeka, prognoze eksponencijalnog izglađivanja i regresijske prognoze. Obavlja težak posao umjesto vas, a budući da je sve unaprijed kodirano, ne morate se toliko brinuti da ćete, recimo, pogriješiti u formuli.

Izglađivanje podataka

Ako odlučite koristiti eksponencijalno izglađivanje za izradu predviđanja, sve što će vam trebati je vaša osnovna vrijednost povijesnih prihoda od prodaje. Svako zapažanje u osnovnoj liniji trebalo bi biti iz iste vrste razdoblja predviđanja - koliko god često ne, ukupni prihodi su na mjesečnoj bazi.

Ne treba vam nikakva varijabla osim vaših prodajnih rezultata jer ćete, korištenjem izravnavanja, koristiti rezultat jednog razdoblja za predviđanje sljedećeg — što je jedan od razloga zašto ćete koristiti alat Korelacija dodatka za analizu podataka za određivanje količine autokorelacije u osnovnoj liniji prije nego što napravite prognozu. Značajna autokorelacija će vas voditi prema korištenju alata za eksponencijalno izglađivanje kao vaše metode predviđanja — i pomoći će vam da odredite koji faktor prigušenja (ili, ekvivalentno, koju konstantu izglađivanja) koristiti u razvoju vaše prognoze.

Regresija: Sve se radi o odnosima

Ako imate na raspolaganju neku varijablu uz prihode od prodaje ili prodane jedinice, a sumnjate da je jako povezana s rezultatima prodaje, trebali biste pobliže pogledati odnos.

Pretpostavimo da se možete dočepati povijesnih podataka koji pokazuju - recimo po godini i mjesecu - jediničnu cijenu koju ste naplatili i broj jedinica koje ste prodali. Ako ste zainteresirani za predviđanje broja jedinica koje ćete prodati sljedeći mjesec, alat za regresiju dodatka za analizu podataka može vam olakšati zadatak.

Grafikon vam daje vizualni prikaz onoga što se događa između dvije varijable: Jedinične cijene i Prodane jedinice.

(Na slici je izgled grafikona izmijenjen jer ga alat za regresiju stvara kako bi se lakše procijenio odnos između cijene i količine.)

Uz ovu osnovnu vrijednost, uključujući jediničnu cijenu i prodane jedinice, vaš se interes ne usredotočuje na prihode. Uostalom, prilično je jasno iz grafikona da što je viša jedinična cijena, to je manje prodanih jedinica — a to će nastojati minimizirati varijacije u tromjesečnom prihodu. Umjesto toga, ova analiza govori o proizvodnji. Ako znate kako ćete postaviti svoju jediničnu cijenu za sljedeće tromjesečje, možete koristiti alat za regresiju da predvidite broj jedinica koje ćete prodati u sljedećem tromjesečju. Ta bi prognoza mogla dobro obavijestiti vaš odjel proizvodnje o tome kako rasporediti svoje resurse.

Usput, Excel označava punu liniju prikazanu liniju trenda. Kada vidite da se linija trenda kreće od gornjeg lijevog prema donjem desnom, kao što je prikazano, znate da je korelacija između dvije varijable negativna (u ovom slučaju korelacija između jedinične cijene i prodanih jedinica je –0,57). Negativna korelacija znači da što je viša razina jedne od varijabli, to je niža odgovarajuća vrijednost druge varijable. Ako linija trenda ide od donjeg lijevog prema gornjem desnom, znate da je korelacija pozitivna. Pozitivna korelacija znači da su niže vrijednosti jedne varijable povezane s nižim vrijednostima druge, a da su veće vrijednosti jedne varijable povezane s višim vrijednostima druge.