Pamatlīniju veidošana no pārdošanas datiem

Jums ir nepieciešams veids, kā apkopot atsevišķus pārdošanas ierakstus prognozēšanas bāzes līnijā. Lielākā daļa uzņēmumu, kas nodarbojas ar produktu un pakalpojumu pārdošanu, reģistrē savus pārdošanas apjomus katru dienu neatkarīgi no tā, vai tie reģistrē ieņēmumus vai pārdoto vienību skaitu.

Parasti no viņu korporatīvās grāmatvedības sistēmas varat noteikt, cik dolāru viņi ienesa 4. maijā un 12. oktobrī vai cik logrīkus viņi pārdeva 8. februārī un 25. augustā.

Grāmatvedības sistēma parasti izceļ individuālo pārdošanu. Tātad, ja uzņēmums 3. jūnijā veica desmit pārdošanas gadījumus, jūs redzēsit atšķirīgu ierakstu katram no desmit pārdošanas gadījumiem. Ja esat grāmatvedis vai ja jums ir kāds cits iemesls, lai iegūtu informāciju par atsevišķu pārdošanu, vai jums ir problēmas ar miegu, ir lieliski redzēt šos pārdošanas darījumus pa vienam. Bet, ja jūs prognozējat, atsevišķi ieraksti ir traucēklis.

Izlemjot labāko veidu, kā apkopot pārdošanas datus, apsveriet tālāk norādītās idejas.

• Jums nav nepieciešami atsevišķi pārdošanas ieraksti. Ja jūsu uzņēmums 5. janvārī veica trīs pārdošanas darījumus — vienu par USD 2500, otru par USD 8650 un vēl vienu par USD 4765 — svarīgs fakts, ko vēlaties zināt, ir tas, ka 5. janvārī jūs ienesāt 15 915 USD.
• Jūs neprognozējat pārdošanas apjomu katru dienu. Ja jūsu uzņēmums ir līdzīgs lielākajai daļai, jums ir nepieciešams lielāks attēls. Lai plānotu krājumu līmeni, izlemtu, cik daudz pārdevēju jūsu uzņēmumam ir nepieciešams, un noskaidrotu, kādus ieņēmumus varat sagaidīt un kādas būs jūsu uzņēmuma nodokļu saistības, prognozei ir nepieciešams ilgāks laika periods, piemēram, mēnesis vai ceturksnis.
• Laika perioda ilgums ir jāsaskaņo ar prognozēšanas iemesliem. Tipiski laika periodi ir mēnesis, ceturksnis vai gads atkarībā no tā, kāpēc jūs prognozējat. Iegādājoties materiālus, iespējams, vēlēsities prognozēt pārdošanas apjomus nākamajam mēnesim. Lai aprēķinātu ieņēmumus, iespējams, vēlēsities prognozēt pārdošanas apjomu nākamajam ceturksnim. Lai pieņemtu lēmumus par pieņemšanu darbā, iespējams, vēlēsities prognozēt pārdošanas apjomu nākamajam gadam.

Lieta ir tāda, ka, ja plānojat prognozēt pārdošanas apjomus nākamajam mēnesim, jums ir jāorganizē bāze mēnešos: cik daudz pārdevāt janvārī, februārī, martā utt. Ja plānojat pārdošanas apjomus nākamajam ceturksnim, tad šādi ir jāorganizē sava bāze: cik daudz jūs pārdevāt 1. ceturksnī, 2. ceturksnī, 3. ceturksnī un tā tālāk.

Lai sagatavotu prognozi, kas jūs neapgrūtinās, jums ir nepieciešams daudz ilgāks sākumstāvoklis nekā tikai trīs periodi.

Programmas Excel rakurstabulas ir ideāli piemērotas, lai palīdzētu apkopot pārdošanas datus, lai izveidotu prognozēšanas bāzes līniju. Jūs ievadāt savus neapstrādātos pārdošanas datus programmā Excel, kur varat izveidot rakurstabulas divos galvenajos veidos.

• No Excel tabulas: pieņemsim, ka jūsu grāmatvedības vai IT nodaļa var jums nosūtīt pārdošanas datus mīkstās kopijas formātā, piemēram, .csv (komatatdalīto vērtību) failā. Varat ielīmēt šos datus Excel darbgrāmatā kā sarakstu, pārvērst šo sarakstu par tabulu un veidot uz tā rakurstabulu.
• No ārējiem datiem (ko sauc programma Excel) : citiem vārdiem sakot, pamatā esošie dati, atsevišķi pārdošanas rādītāji, netiek glabāti Excel darblapā. Tie tiek glabāti atsevišķā datu bāzē vai teksta failā vai pat citā Excel darbgrāmatā.

Rakurstabulu veidošana uz ārējiem datiem var būt ērta, jo pārdošanas dati parasti tiek regulāri atjaunināti ārējā datu avotā (praksē bieži vien tā ir patiesa relāciju datu bāze, kas atšķiras no plakana faila, piemēram, standarta Excel saraksta vai tabulas). Tad, kad vēlaties atjaunināt savu prognozi, jums nav jāiegūst un jāielīmē jauni dati darbgrāmatā. Rakurstabula var automātiski atjaunināt sevi no ārējā datu avota.