Ako nastaviť prognózu predaja v Exceli

Najjednoduchší spôsob, ako získať prognózu predaja, je rozložiť základnú líniu na pracovnom hárku programu Excel v konfigurácii tabuľky a potom použiť doplnok Analýza údajov, ktorý vám vygeneruje prognózu. Tento doplnok je súčasťou balíka Microsoft Office.

Doplnok a jeho nástroje sú dobré a zlé správy – v skutočnosti skôr dobré ako zlé. Od Excelu 1995 sa podstatne nezmenil, až na to, že teraz je kód napísaný pomocou jazyka Visual Basic a nie starého zvláštneho jazyka makier Excel 4.0. Môže to byť svojrázne, ako uvidíte, ak sa ho rozhodnete použiť. Napriek svojim zvláštnostiam vám môže ušetriť čas. Môže slúžiť ako primerane dobrý odrazový mostík na to, aby ste sa naučili, ako to všetko urobiť sami. A môže vás ušetriť od chýb, ktoré sa nevyhnutne vyskytnú pri vytváraní vlastných predpovedí.

Doplnok má 19 rôznych nástrojov numerickej a štatistickej analýzy. Ak svoje údaje rozložíte správnym spôsobom, môžete nasmerovať jeden z jeho nástrojov na svoje údaje a získať pomerne úplnú a zvyčajne správnu analýzu – vrátane autokorelačných analýz, predpovedí kĺzavého priemeru, exponenciálnych vyhladzovacích predpovedí a regresných predpovedí. Robí ťažkú ​​prácu za vás, a keďže je to všetko predkódované, nemusíte sa toľko obávať, povedzme, že pomýlite vzorec.

Vyhladzovanie údajov

Ak sa na vytvorenie prognózy rozhodnete použiť exponenciálne vyhladzovanie, všetko, čo potrebujete, je vaša základná línia historických príjmov z predaja. Každé pozorovanie v základnej línii by malo pochádzať z rovnakého druhu prognózovaného obdobia – tak často, ako často nie, celkové výnosy by sa mali počítať na mesačnej báze.

Nepotrebujete žiadnu premennú okrem výsledkov predaja, pretože pomocou vyhladzovania použijete výsledok jedného obdobia na predpovedanie nasledujúceho – čo je jeden z dôvodov, prečo použijete korelačný nástroj doplnku Analýza údajov na určenie miery autokorelácie. v základnej línii pred vykonaním prognózy. Významná autokorelácia vás privedie k používaniu nástroja exponenciálne vyhladzovanie ako vašej metódy prognózovania – a pomôže vám určiť, aký faktor tlmenia (alebo ekvivalentne akú konštantu vyhladzovania) použiť pri vývoji prognózy.

Regresia: Všetko je to o vzťahoch

Ak máte okrem tržieb z predaja alebo predaných jednotiek k dispozícii aj nejakú premennú a máte podozrenie, že úzko súvisí s výsledkami predaja, mali by ste sa na vzťah bližšie pozrieť.

Predpokladajme, že môžete položiť ruky na historické údaje, ktoré ukazujú – napríklad podľa roku a mesiaca – jednotkovú cenu, ktorú ste si účtovali, a počet jednotiek, ktoré ste predali. Ak máte záujem o predpovedanie počtu jednotiek, ktoré predáte budúci mesiac, nástroj Regresia doplnku Analýza údajov vám môže uľahčiť túto úlohu.

Graf vám poskytuje vizuálnu predstavu o tom, čo sa deje medzi dvoma premennými: Jednotková cena a Predané jednotky.

(Na obrázku bol vzhľad grafu upravený tak, ako ho vytvára nástroj Regresia, aby sa uľahčilo meranie vzťahu medzi cenou a objemom.)

Pri tejto základnej línii, vrátane jednotkovej ceny a predaných jednotiek, sa váš záujem nesústreďuje na výnosy. Koniec koncov, z grafu je celkom jasné, že čím vyššia je jednotková cena, tým menej jednotiek sa predalo – a to bude mať tendenciu minimalizovať odchýlky v štvrťročných príjmoch. Namiesto toho táto analýza hovorí o výrobe. Ak viete, ako nastavíte jednotkovú cenu na nasledujúci štvrťrok, môžete použiť nástroj Regresie na predpovedanie počtu jednotiek, ktoré predáte v nasledujúcom štvrťroku. Táto predpoveď môže dobre informovať vaše výrobné oddelenie o tom, ako prideliť svoje zdroje.

Mimochodom, Excel označuje plnú čiaru zobrazenú ako trendovú čiaru. Keď uvidíte trendovú čiaru prebiehajúcu z ľavého horného rohu do pravého dolného rohu, ako je znázornené, viete, že korelácia medzi týmito dvoma premennými je negatívna (a v tomto prípade je korelácia medzi jednotkovou cenou a predanými jednotkami –0,57). Negatívna korelácia znamená, že čím vyššia je úroveň jednej z premenných, tým nižšia je zodpovedajúca hodnota druhej premennej. Ak trendová čiara prebieha z ľavej dolnej časti do pravej hornej časti, viete, že korelácia je pozitívna. Pozitívna korelácia znamená, že nižšie hodnoty jednej premennej súvisia s nižšími hodnotami druhej a vyššie hodnoty jednej premennej súvisia s vyššími hodnotami druhej.