Instelt voor het instellen van uw Excel-verkoopprognose - dummies

De meest eenvoudige manier om een ​​verkoopprognose te krijgen, is door uw basislijn op een Excel-werkblad op te stellen in een tabelconfiguratie en vervolgens een beroep doen op de Data Analysis-invoegtoepassing om een ​​prognose voor u te genereren. Die invoegtoepassing hoort bij Microsoft Office.

De invoegtoepassing en de hulpprogramma's zijn goed nieuws en slecht nieuws - eigenlijk meer goed dan slecht. Het is niet wezenlijk veranderd sinds Excel 1995, behalve dat nu de code is geschreven met behulp van Visual Basic in plaats van de oude rare Excel 4. 0 macrotaal. Het kan eigenzinnig zijn, zoals je zult zien als je besluit om het te gebruiken. Ondanks zijn eigenaardigheden kan het u wat tijd besparen. Het kan dienen als een redelijk goede springplank om te leren hoe je het allemaal zelf kunt doen. En het kan u de fouten besparen die onvermijdelijk optreden wanneer u uw eigen prognoses rolt.

De invoegtoepassing heeft 19 verschillende numerieke en statistische analysetools. Als u uw gegevens op de juiste manier indient, kunt u een van de hulpprogramma's naar uw gegevens verwijzen en een redelijk volledige en meestal correcte analyse uitvoeren, inclusief analyses van autocorrelaties, gemiddelden voor voortschrijdend gemiddelde, voorspellende voorspellingen en regressieprognoses. Het doet het harde werk voor je, en omdat het allemaal vooraf is gegaan, hoef je je niet zo druk te maken om bijvoorbeeld een formule verkeerd te krijgen.

Gegevens gladmaken

Als u besluit om exponentiële afvlakking te gebruiken om uw prognose te maken, heeft u alleen uw basislijn van historische verkoopopbrengsten nodig. Elke waarneming in de basislijn moet uit dezelfde soort prognoseperiode zijn - zo vaak als niet, de totale opbrengst is op maandbasis.

U hoeft geen andere variabele dan uw verkoopresultaten te gebruiken, omdat u met het resultaat van één periode het resultaat van de ene periode gebruikt om de volgende te voorspellen. Om die reden gebruikt u de Correlatie-tool van de gegevensanalyse-invoegtoepassing om de hoeveelheid autocorrelatie in de basislijn voordat u de prognose uitvoert. Aanzienlijke autocorrelatie zal ertoe leiden dat u het Exponential Smoothing-hulpmiddel gebruikt als uw prognosemethode - en het zal u helpen bepalen welke dempingsfactor (of, equivalent, wat afvlakkingsconstante) te gebruiken bij het ontwikkelen van uw prognose.

Regressie: het gaat allemaal om relaties

Als u naast de verkoopopbrengsten of verkochte eenheden enkele variabelen beschikbaar hebt en u vermoedt dat deze sterk gerelateerd zijn aan de verkoopresultaten, moet u een kijk naar de relatie.

Stel dat u historische gegevens kunt achterhalen die laten zien - per jaar en maand, bijvoorbeeld - de eenheidsprijs die u heeft berekend en het aantal eenheden dat u heeft verkocht. Als u geïnteresseerd bent in het voorspellen van het aantal eenheden dat u volgende maand verkoopt, kunt u met de Regressie-tool voor de Data Analysis-invoegtoepassing uw taak vereenvoudigen.

De grafiek geeft een beeld van wat er speelt tussen de twee variabelen: Eenheidsprijs en verkochte eenheden.

(In de figuur is het uiterlijk van het diagram gewijzigd omdat het regressiehulpprogramma dit maakt om het gemakkelijker te maken om de relatie tussen prijs en volume te meten.)

Met deze basislijn, inclusief eenheidsprijs en verkochte eenheden, je interesse richt zich niet op inkomsten. Het is tenslotte duidelijk uit de grafiek dat hoe hoger de eenheidsprijs, hoe minder eenheden er worden verkocht - en dat heeft de neiging de variatie in kwartaalomzet te minimaliseren. In plaats daarvan spreekt deze analyse tot productie. Als u weet hoe u uw eenheidsprijs voor het volgende kwartaal instelt, kunt u het regressietool gebruiken om het aantal eenheden te voorspellen dat u volgend kwartaal zult verkopen. Die prognose kan uw productieafdeling wellicht informeren over de toewijzing van zijn bronnen.

Tussen haakjes, in Excel wordt de getrokken lijn als trendlijn weergegeven. Wanneer u een trendlijn ziet lopen van linksboven naar rechtsonder, zoals weergegeven, weet u dat de correlatie tussen de twee variabelen negatief is (en in dit geval is de correlatie tussen prijs per eenheid en verkochte eenheden -0, 57). Een negatieve correlatie betekent dat hoe hoger het niveau van een van de variabelen, hoe lager de bijbehorende waarde van de andere variabele. Als de trendlijn loopt van linksonder naar rechtsboven, weet je dat de correlatie positief is. Een positieve correlatie betekent dat lagere waarden op één variabele zijn gekoppeld aan lagere waarden aan de andere en dat hogere waarden op de ene zijn gekoppeld aan hogere waarden aan de andere.