Baseline in Excel Salgsprognoser - dummies

A baseline i prognosen for salg er en serie observasjoner - mer til poenget i denne boken, en inntektsstrøm - som du bruker til å danne en prognose. Det er tre typiske prognoser, avhengig av hva baseline ser ut:

• Hvis baseline har holdt fast, , vil din beste prognose trolig være nær gjennomsnittet av alle salgsbeløpene i baseline.
• Hvis baseline har steget, , vil prognosen din sannsynligvis være høyere enn det siste salgsmengden.
• Hvis baseline har fallet, vil prognosen din trolig være lavere enn det siste salgsmengden.

Merk: Disse uklare ordene sannsynligvis og sannsynligvis er der fordi når det er et sesongmessig aspekt til salget som ennå ikke vises i din baseline, neste sesong kan sparke inn på samme tidspunkt som din prognose og reversere det du forventer ellers.

Hvorfor er en grunnlinje viktig? Fordi det hever din prognose over statusen til et gjetning. Når du bruker en grunnlinje, gjenkjenner du det - mangel på spesiell kunnskap som det faktum at prisen per enhet er i ferd med å endres drastisk. Din beste veiledning til hva som skjer neste er ofte det som skjedde før.

Det er et annet veselord: ofte. Du har mange muligheter til å bruke en variabel, for eksempel summen av salgsestimater fra enkelte salgsrepresentanter, for å prognostisere variabelen du virkelig er interessert i, salgsinntekter. I så fall kan du få en mer nøyaktig prognose ved å bruke Excel for å finne formelen som relaterer de to variablene, og bruk deretter denne formelen til å prognostisere neste verdi av salgsinntekter.

Avhengig av styrken av forholdet mellom de to variablene, kan denne formelen være en bedre veiledning enn bare å se på basislinjen for salgshistorikken. Det er fortsatt en grunnlinje, men: I dette tilfellet består grunnlinjen av to eller flere variabler, ikke bare en.

Kartlegging av grunnlinjen

Øyeet er en flott guide til hva som skjer i utgangspunktet. Du kan dra nytte av det ved å lage et diagram som viser grunnlinjen. Det er et par muligheter:

• Hvis du lager prognosen utelukkende på grunnlag av tidligere salgsinntekter, er et godt valg et linjediagram som det som vises her. Du kan se at inntektene er flate over tid, selv om de hopper rundt noen. Grunnlinjens mønster i diagrammet er et ledd i hvilken type prognose som skal brukes: I figuren kan denne typen være eksponensiell utjevning.

Linjediagrammet er ideelt for bare én variabel, for eksempel salgsinntekter.

• Hvis du bruker en annen variabel - for eksempel summen av salgsestimatene som tilbys av enkelte salgsrepresentanter - vil du sannsynligvis bruke et XY (Scatter) diagram, som det som vises her. Legg merke til at aktuellene sporer ganske godt mot summen av de enkelte estimatene, noe som kan overbevise deg om å bruke regresjonsmetoden til å prognose den neste perioden, spesielt fordi du kan få hendene på neste estimat fra salgsstyrken til å prognose fra.

I dette tilfellet eksisterer det et positivt forhold mellom summen av individuelle estimater og de faktiske resultatene.

Hvis du skal basere din neste prognose på informasjon fra enkelte salgsrepresentanter, må du ikke gjøre prognoseperiodene for korte. Hvis du gjør det, vil du få reps å bruke mer tid på å gjøre estimater enn å gjøre salg, noe som betyr at provisjonene deres avtar, og det neste du vet at de jobber for konkurrentene dine - og du kan spyle prognosen din ned på toalettet.

Ser etter trender

Trender er viktige i salgsprognoser. For det første er det viktig å vite mer om hva som skjer i produktlinjen, å vite om det er en trend i baseline. For en annen, viser tilstedeværelsen av en trend noen ganger deg at du må gjøre mer forberedelse. Hvis du har bestemt deg for å bruke eksponensiell utjevning, kan du for eksempel fjerne trenden først.

Hvis du porerte over grunnlinjen som vises i kolonne A i følgende figur, vil det ikke ta deg lang tid å konkludere at det er en oppadgående trend i salgsinntektene. Men hvis du utøver den lille innsatsen som trengs for å kartlegge grunnlinjen, ser du ikke umiddelbart trenden, men du får en god intuitiv ide om hvor salget går og hvor fort de kommer dit.

Du kan enten forstyrre denne serien og bruke enkel eksponensiell utjevning, eller prognose salgsinntekter ved hjelp av periodnummeret som prediktor.

Vær forsiktig når du ser en trend som den viste. Hvis disse er ukentlige resultater, kan det bare være den første delen av et sesongmessig mønster (eller en syklus) som er i ferd med å gå tilbake. Legg merke til at de siste syv perioder ser ut som om resultatene kan bli klar til å gjøre nettopp det.