Використання періодичних зв’язків у прогнозуванні продажів Excel

З часом базова лінія має тенденцію демонструвати послідовну поведінку: її рівень зростає, зменшується або залишається нерухомим (або може бути сезонним або циклічним). Зв'язки між періодами часу допомагають вимірювати цю поведінку: зв'язок між одним місяцем і наступним, або між одним кварталом і наступним, або між одним кварталом і тим же кварталом попереднього року.

Ваш базовий план може переплутати відносини між його періодами часу з різних причин, деякі хороші, а деякі погані. Пара прикладів:

• Той, хто збирав базові дані (звісно, ​​не ви), проігнорував доходи від продажів за період з 15 по 30 червня. Це справжня проблема, і вона справді невиправдана. «Собака з’їв мою домашню роботу» тут не підходить.
• Склад згорів дотла, і ніхто не міг нічого продати, поки фабрика не наздогнала втрату запасів. Знову ж таки, справжня проблема, але це не допомагає вашому прогнозу, навіть якщо поліція таки спіймає підпальника.

Причина полягає в наступному: якщо майже весь ваш базовий рівень складається з місячних доходів, а один період часу становить лише півмісяця, будь-який прогноз, який залежить від усієї базової лінії, буде відхилено. На малюнку показано приклад того, що може статися.

Погані дані за останній період часу можуть призвести до поганого прогнозу.

У клітинках A1:B27 міститься базова лінія з точними доходами. Експоненціальне згладжування дає прогноз на серпень 2016 року в комірці C28.

Клітини H1:I27 мають однакову базову лінію, за винятком клітини I25. Чомусь (недбалий облік, пожежа на складі чи щось інше) виручка за травень 2016 року занижена. Результатом є те, що прогноз на серпень 2016 року більш ніж на 6000 доларів менший, ніж тоді, коли доходи за травень 2016 року не є результатом ні помилки, ні одноразового інциденту. Шість тисяч доларів, можливо, не так багато, але в цьому контексті це 8 відсотків різниці. І це ще гірше відразу після виникнення проблеми: різниця в двох прогнозах становить 17 відсотків у червні 2016 року.

Якщо відсутні дані не вдається знайти, можливо, через помилку в обліку або якщо помилки не було допущено, але якийсь дійсно незвичайний інцидент перервав процес продажу протягом травня 2016 року, ви, ймовірно, оцінили б фактичні дані за травень. Кілька розумних способів зробити це:

• Візьміть середнє значення за квітень і червень і призначте це середнє за травень.
• Використовуйте період з червня 2014 року по квітень 2016 року як базовий, а прогноз – на травень 2016 року. Потім використовуйте цей прогноз за травень 2016 року у вашому повному базовому плані, з січня 2014 року по липень 2016 року.

Ця ситуація є вагомою причиною для створення графіка базової лінії. Просто дивлячись на базову лінію, ви можете не помітити, що травень 2016 року – дивна річ. Але це стрибає на вас, якщо ви накреслите базову лінію — дивіться наступну цифру, зокрема з червня по серпень 2016 року на кожному графіку.

Коли ви накреслюєте базову лінію, ви кидаєтеся в очі.

Не турбуйтеся про невеликі відмінності в тривалості базових періодів часу. У березні на один день більше, ніж у квітні, але турбуватися про це не варто. Інша справа – два відсутні тижні.