Kaip prognozuoti pardavimus ir rasti sezoniškumą naudojant „Excel“ (3 dalis)
2 dalyje apskaičiavome sezoninį efektą ir trumpai pakalbėjome apie tai, kaip jį galite naudoti priimdami geresnius verslo sprendimus. Šioje dalyje mes panaudosime savo istorinius pardavimų duomenis ir mūsų apskaičiuotą sezoninį poveikį prognozuoti ateities pardavimus. Pradėkime:
1. Pašalinkime sezoniškumą
Norėdami prognozuoti pardavimus, turime rasti tendenciją. Pirmasis žingsnis apskaičiuojant tendenciją yra pašalinti visus pašalinius efektus, kurie gali iškreipti duomenis. Kadangi jau žinome mūsų pardavimų sezoninį efektą, mes galime apskaičiuoti „grynus“ (sezoniškumo nepaveiktus) pardavimo duomenis. Tereikia padalinti pradinius pardavimo duomenis iš gauto sezoninio efekto (D4/H4 ir tt.).
Pirmoje dalyje mes minėjome, jog iš pradinio grafiko galime teigti, jog pardavimai turi pozityvią augimo tendenciją. Pašalinus sezoninį efektą, mes išties galime pastebėti, kad pardavimai pastoviai auga.
2. Raskime tendenciją
Mes pasiruošę apskaičiuoti pardavimo duomenų tendenciją. Tam mums prireiks „Analysis ToolPak“ įrankio (mes apie jį kalbėjome 1 dalyje). Jį galite rasti viršutiniame dešiniajame Duomenų (Data) įrankių juostos kampe. Spustelėkite ant jo ir sąraše pasirinkę „Regresija“ (Regression) spustelėkite Gerai.
Atsiradus naujam langui, suveskime reikiamus duomenis:
Input Y Range – mūsų apskaičiuoti pardavimai be sezoninio efekto
Input X Range – pirmas stulpelis (t)
Labels – uždėkime varnelę, kad Excel žinotų, jog stulpelių viršutinėje eilutėje yra jų pavadinimai.
Pasirinkę visus reikalingus duomenis, paspauskite Gerai (OK). Štai ką turėtume dabar matyti:
Šiuo metu mus domina tik aukščiau esančiame paveikslėlyje geltonai pažymėti skaičiai („Intercept“ ir „t“ (Tendencija)). Dabar galime juos naudoti prognozuodami savo pardavimus.
3. Pardavimų prognozavimas
Pirmiausia, parašykime paprastą formulę:
“Intercept” + Tendencija x t
Ši formulė apskaičiuoja nuspėjamus pardavimus (be sezoniškumo). Kaip žinome, sezoniškumas gali turėti didelę įtaką mūsų pardavimams, todėl mūsų kitas žingsnis yra sugrąžinti sezoniškumo efektą. Tai padarome paprasčiausiai dauginant prognozuojamus pardavimus iš mūsų gauto sezoninio efekto (S(t) x T(t)):
Tikriausiai pastebėjote, kad prognozuojami pardavimai šiek tiek skiriasi nuo pradinių (realių) pardavimų. Taip yra todėl, kad antroje šio įrašo dalyje mes pašalinome „atsitiktinumų“ poveikį.
Sveikiname! Mes pagaliau galime prognozuoti ateities pardavimus. Mums tereikia pratęsti (nutempti) skaičiavimus toliau į apačią:
Pardavimų prognozavimo žingsniai
Čia yra visi žingsniai, kuriuos atlikome norėdami prognozuoti ateities pardavimus:
- Surašėme turimus pardavimo duomenis ir išskirstėme juos į ketvirčius. Mums nereikia daugybės duomenų, norint prognozuoti pardavimus, reiktų turėti bent kelių metų duomenis.
- Radome judantį vidurkį (MA). Tai 4-ių skirtingų ketvirčių vidurkis.
- Radome centruotą judantį vidurkį. Tai 2-jų judančių vidurkių vidurkis
- Atskyrėme sezoninį ir „atsitiktinumų“ efektą nuo pardavimų.
- Suradome sezoninį efektą.
- Apskaičiavome pardavimų tendenciją.
- Apskaičiavome prognozuojamus ateities pardavimus.
Susiję tinklaraščio įrašai
