Flere hva hvis-parametere i LuckyTemplates

Vil du se hvor avansert du kan bli med LuckyTemplates? I denne opplæringen vil jeg vise deg min favorittmåte å bruke LuckyTemplates på. Du kan gjøre noe fantastisk arbeid rundt scenarioanalyse ved å integrere hva hvis-parametere i LuckyTemplates - ting som salg, fortjeneste eller transaksjoner. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Ikke bare på grunn av innsikten du kan finne, men også på grunn av hvor enkelt du kan implementere denne analysen sammenlignet med å gjøre dette med historiske verktøy som Excel. Jeg vet seriøst ikke engang hvordan du ville komme i nærheten av å implementere dette i Excel uten å måtte gjøre noe uhyrlig komplekst.

Du kan i hovedsak når som helst forutsi hva som kan skje i fremtiden eller til og med vise frem en rekke ting som kan oppstå i fremtiden hvis scenarier blir slik du oppfatter de kan. Du kan også legge dette over historisk informasjon. Så du kan se på hva som ville ha skjedd hvis noe skjedde.

Innholdsfortegnelse

• Inkorporerer flere hva hvis-scenarier på en gang
• Arbeid med tre scenarier 
• Lage tabellen
• Jobber med HASONEVALUE
• Scenariofortjeneste ved å bruke SUMX
• Inkorporerer scenarier i logikk
• Utarbeide de kumulative resultatene
• Konklusjon

Inkorporerer flere hva hvis-scenarier på en gang

I dette blogginnlegget vil jeg vise et annet veldig kult eksempel på hvordan du kan inkludere flere hva hvisi LuckyTemplates på en gang. Du vil kunne se hvordan alle disse personene hva om parametere i LuckyTemplates kan påvirke flere scenarier.

I virkeligheten er dette noe som kan skje. For eksempel, i ett scenario vil du kanskje se hva som vil skje hvis du øker prisen og etterspørselen forblir den samme eller reduseres. Du vil kanskje også se et beste tilfelle, et ok tilfelle og et verre tilfelle mens du arbeider med alle disse forskjellige parameterne.

Arbeid med tre scenarier 

Jeg skal vise deg hvordan jeg har laget en modell som lar deg analysere alle disse på en gang. Jeg har en prisendringsparameter , en etterspørselsendringsparameter og en kostnadsendringsparameter . Jeg har også scenariene her: Best Case , Ok Case og Worse Case .

Du kan se at i beste fall, når vi øker prisene, øker etterspørselen, noe som er ganske overraskende. Men dette har skjedd før der folk kan se på den økte prisen som et mer premiumprodukt, slik at de kjøper det mer.

I Ok-tilfellet, hvis vi øker prisene, skjer det ingenting med etterspørselen, men kostnadene reduseres med 1%.

I verste fall endrer vi ikke prisen, men etterspørselen faller bare og kostnadene våre øker.

Vi har også en datoskjærer i øvre høyre hjørne og den kumulative effekten av disse Best/Ok/Worse-tilfellene til våre faktiske resultater nederst i diagrammet.

Vi har vår faktiske fortjeneste eller forventet fortjeneste, og så har jeg gått videre og sjokkert dem med våre mange hva-hvis-scenarier for å se effekten gjennom året hvis vi implementerer disse endringene.

Lage tabellen

Dette er bare et eksempel jeg har satt opp, men det jeg ønsker å få frem er teknikkene det tok oss å komme hit. Det første du må gjøre er å lage en tabell som viser beste tilfelle, ok tilfelle og verre tilfelle, samt parametere og scenarier som er involvert, for eksempel prisendring, etterspørselsendring og kostnadsendring.

Jobber med HASONEVALUE

Jeg trengte å jobbe med et mønster basert på hvilket scenariovalg jeg gjør her. Jeg brukte et mønster som jeg har brukt i mye scenario-type analyser hvoreller hvis ett av scenariene er valgt, så lik prisendring i scenarioet. Jeg har brukt MIN for å finne ut hva den faktiske prisendringen er. Det skal bare være én verdi når noe er valgt fordi tabellen vår har bare én linje. Hvis ingenting er valgt, skal prisen, etterspørselen og kostnadsendring alle være lik 0.

Scenariofortjeneste ved å bruke SUMX

Det neste trinnet er den integrerte logikkdelen, og dette er formelen jeg brukte for å integrere alle disse endringene til et bestemt scenario.

Jeg har brukt denne tilnærmingen i min flerlags scenarioanalyse. Ved å bruke SUMX-formelen skaper den sjokk basert på disse verdiene. La oss dele opp formelen i to deler: inntektsdelen og kostnadsdelen .

For inntektsdelen går jeg med salgsordreantall multiplisert med kravendring, fordi hvis etterspørselen øker, kommer vi til å selge mer av kvantumet. Så skal vi multiplisere det med enhetsprisen, som har blitt økt eller sjokkert for prisendringen. For kostnadsdelen kommer vi til å øke mengden igjen med etterspørselen. Men i stedet for prisendring, kommer vi til å innlemme kostnadsendringen.

Med denne ene formelen kan vi finne ut hva scenariofortjenesten vår er ved å inkorporere alle disse individuelle hva hvis-parametrene i LuckyTemplates. Forståelse og iteratorer generelt er veldig avgjørende. Du må huske at formler med X på slutten itererer gjennom hver eneste rad i tabellen. Så for hver enkelt transaksjon eller salg vi har gjort, kan vi deretter plassere disse sjokkene på toppen av dem.

Inkorporerer scenarier i logikk

Husk at vi har inkorporert flere scenarier og flere tiltak. Disse målene endres basert på scenarieutvalget vårt, og vi kan nå inkorporere disse scenariene i logikken vår. Jeg har individuelt beregnet Best Case-scenarioet, Ok Case-scenarioet og Worse Case-scenarioet.

Hvis vi går til disse formlene, vil du se at alt jeg har gjort er å bruke Scenario-fortjenesten og bruke CALCUATE for å finne ut hva best-case-resultatet ville være. Jeg har også gjort dette for Ok Case-resultatet og Worse Case-resultatet.

Bruk av denne formelen vil gi oss dette diagrammet som lar oss sammenligne med våre generelle anslåtte fortjeneste.

Utarbeide de kumulative resultatene

På toppen av det jeg allerede har gjort, ønsket jeg å se hvordan ting er, og se hvordan ting akkumuleres over tid. Jeg brukte disse formlene og forgrenet meg igjen ved å bruke det kumulative totale mønsteret. Du kan se her at jeg har innlemmet eller forgrenet forrige mål innenfor det samme mønsteret hver eneste gang, noe som gir oss individuelle scenario kumulativt.

Det kule med dette diagrammet er at uansett hvilken tidsramme vi velger, justeres det automatisk. Hvis vi bare ønsket å se hva dollarpåvirkningen var kumulativt over en tremånedersperiode, kan vi se det kumulativt. For eksempel kan vi se at Best Case kommer til å levere oss $8,4 millioner mot Worst Case som er $4 millioner.

Konklusjon

I dette spesifikke eksemplet viste jeg deg ikke bare DAX-mål , men også hvordan du kan lage en tabell med informasjon som kan klassifisere visse scenarier. Du vil kanskje klassifisere et Best Case-scenario, et Ok-scenario eller et Worst Case-scenario. Innenfor disse scenariene kan det hende du har flere ting som endrer seg rundt prisene dine eller etterspørselen din, eller kostnadene dine.

Ved å gjøre begge disse tingene veldig bra, kan du på en dynamisk måte vise frem resultater eller ytelse enten historisk eller inn i fremtiden, og være i stand til å evaluere veldig raskt og automatisk hva resultatene dine kan være.

Det er så mye å lære med dette eksemplet, og massevis av teknikker å gå inn på. Forhåpentligvis kan du komme ut av det på de eksponentielle måtene du kan endre miljøet der analysen din og resultatene dine beregnes.

Aldri før har vi egentlig hatt et verktøy som gjør det mulig for oss å lage denne typen avanserte analyser så enkelt og effektivt. Lykke til med å implementere alle disse tingene i dine egne modeller. Eventuelle kommentarer, gi meg beskjed nedenfor.

Hvis du ønsker å dykke inn i scenarioanalyse i større detalj, sjekk ut kurset mitt. Så mye å lære om denne utrolige analytiske teknikken inne i LuckyTemplates.