Du trenger en måte å oppsummere individuelle salgsposter til en grunnlinje for prognoser. De fleste selskaper som driver med å selge produkter og tjenester registrerer salget daglig, enten de registrerer inntekter eller antall enheter som ble solgt.
Du kan vanligvis se fra bedriftens regnskapssystem hvor mange dollar de hentet inn 4. mai og 12. oktober, eller hvor mange widgets de solgte 8. februar og 25. august.
Regnskapssystemet bryter vanligvis ut individuelle salg. Så hvis selskapet gjorde ti salg 3. juni, kommer du til å se en annen rekord for hvert av de ti salgene. Å se disse salgene ett etter ett er flott hvis du er regnskapsfører, eller hvis du har en annen grunn til å trenge informasjon om individuelle salg, eller hvis du har problemer med å sove. Men hvis du varsler, er individuelle poster en plage.
Vurder følgende ideer mens du bestemmer deg for den beste måten å oppsummere salgsdataene dine på:
- Du trenger ikke individuelle salgsoppføringer. Hvis bedriften din gjorde tre salg 5. januar – ett for 2500 dollar, et annet for 8650 dollar og et annet for 4765 dollar – er et viktig faktum du vil vite at 5. januar hentet du inn 15 915 dollar.
- Du forutsier ikke salg på daglig basis. Hvis bedriften din er som de fleste, trenger du et større bilde. For å planlegge lagernivåene dine, bestemme hvor mange selgere bedriften din trenger, og finne ut hva du kan forvente i inntekt og hva bedriftens skatteplikt vil være, trenger du en lengre tidsperiode som en måned eller et kvartal for prognosen din.
- Du må matche lengden på tidsperioden din med årsakene til prognoser. Typiske tidsperioder er en måned, et kvartal eller et år, avhengig av hvorfor du prognoser. For kjøp av materialer kan det være lurt å anslå salget for neste måned. For å estimere inntektene kan det være lurt å anslå salget ditt for neste kvartal. For ansettelsesbeslutninger kan det være lurt å anslå salget ditt for neste år.
Poenget er at hvis du skal forutsi salg for neste måned, må du organisere grunnlinjen i måneder: hvor mye du solgte i januar, i februar, i mars, og så videre. Hvis du skal anslå salg for neste kvartal, så er det slik du må organisere grunnlinjen din: hvor mye du solgte i Q1, i Q2, i Q3, og så videre.
Du trenger en mye lengre baseline enn bare tre perioder for å lage en prognose som ikke vil plage deg.
Excels pivottabeller er ideelle for å hjelpe deg med å summere salgsdataene dine for å etablere en grunnlinje for prognoser. Du mater de rå salgsdataene dine inn i Excel, der du kan bygge pivottabeller på to primære måter:
- Fra en Excel-tabell: Anta at regnskaps- eller IT-avdelingen din kan sende deg salgsdata i et mykt kopiformat, som en .csv-fil (kommaseparerte verdier). Du kan lime inn disse dataene i en Excel-arbeidsbok som en liste, konvertere den listen til en tabell og basere en pivottabell på den.
- Fra (det Excel kaller) eksterne data : Med andre ord, de underliggende dataene, de enkelte salgstallene, lagres ikke i et Excel-regneark. De oppbevares i en egen database eller en tekstfil eller til og med en annen Excel-arbeidsbok.
Det kan være nyttig å bygge pivottabeller på eksterne data fordi salgsdata vanligvis oppdateres rutinemessig i den eksterne datakilden (i praksis er dette ofte en ekte relasjonsdatabase, til forskjell fra en flat fil som en standard Excel-liste eller tabell). Når du så vil oppdatere prognosen din, trenger du ikke å hente og lime inn nye data i arbeidsboken. Pivottabellen kan oppdatere seg selv automatisk fra den eksterne datakilden.