Gjør Baselines ut av salgsdata - dummies

Du trenger en måte å oppsummere individuelle salgsposter til i utgangspunktet for prognoser. De fleste selskaper som er i bransjen med å selge produkter og tjenester, registrerer sitt salg daglig, enten de registrerer inntekter eller antall enheter som ble solgt.

Du kan vanligvis fortelle fra deres bedriftsregnskap hvor mange dollar de tok inn 4. mai og 12. oktober, eller hvor mange widgets de solgte 8. februar og 25. august.

Regnskapssystemet bryter vanligvis ut individuelt salg. Så hvis selskapet gjorde ti salg 3. juni, kommer du til å se en annen rekord for hvert av de ti salgene. Å se disse salgene en for en er flott hvis du er en regnskapsfører, eller hvis du har annen grunn til å trenge informasjon om enkelt salg, eller hvis du har problemer med å sove. Men hvis du forutsetter, er individuelle plater en plage.

Vurder følgende ideer mens du bestemmer deg for den beste måten å oppsummere salgsdataene dine på:

• Du trenger ikke individuelle salgsposter. Hvis firmaet foretok tre salg den 5. januar - en for $ 2, 500, en annen for $ 8, 650 og en annen for $ 4, 765 - et viktig faktum du vil vite er at du 5. januar hentet inn $ 15, 915.
• Du progniserer ikke salg daglig. Hvis bedriften din er som de fleste, trenger du et større bilde. For å planlegge beholdningsnivåene dine, avgjøre hvor mange selgere din bedrift trenger, og finne ut hva du kan forvente i inntekter og hva selskapets skatteplikt vil være, trenger du en lengre tidsperiode som en måned eller et kvartal for prognosen din.
• Du må samsvare med lengden på tidsperioden med grunnene til prognoser. Typiske tidsperioder er en måned, et kvartal eller et år, avhengig av hvorfor du forutsetter. For å kjøpe materialer, vil du kanskje prognostisere salget ditt for neste måned. For å estimere inntekter, vil du kanskje prognostisere salget ditt for neste kvartal. For ansettelsesbeslutninger, vil du kanskje prognostisere salget ditt for neste år.

Poenget er at hvis du skal prognostisere salget for neste måned, må du organisere baseline i måneder: hvor mye du solgte i januar, februar, mars og så videre. Hvis du skal prognose salg for neste kvartal, så er det slik du må organisere grunnlinjen din: hvor mye du solgte i Q1, Q2, Q3 og så videre.

Du trenger en mye lengre basislinje enn bare tre perioder for å lage en prognose som ikke vil skremme deg.

Excels pivottabeller er ideelle for å hjelpe deg med å oppgi salgsdataene dine for å opprette en basislinje for prognoser.Du leverer dine raske salgsdata til Excel, hvor du kan bygge pivottabeller på to primære måter:

• Fra et Excel-tabell: Antag at regnskaps- eller IT-avdelingen kan sende deg salgsdata i et mykt kopiformat, som en. csv (kommaseparerte verdier) -fil. Du kan lime inn disse dataene i en Excel-arbeidsbok som en liste, konvertere listen til et bord og basere et pivottabell på den.
• Fra (hvilke Excel-samtaler) eksterne data: Med andre ord lagres ikke de underliggende dataene, de enkelte salgstallene, i et Excel-regneark. De er lagret i en egen database eller en tekstfil eller en annen Excel-arbeidsbok.

Bygging av pivottabeller på eksterne data kan være nyttig fordi salgsdataene vanligvis oppdateres rutinemessig i den eksterne datakilden (i praksis er dette ofte en sann relasjonsdatabase, som skiller seg fra en flat fil som en standard Excel-liste eller bord). Så når du vil oppdatere prognosen din, trenger du ikke å hente og lime inn nye data i arbeidsboken din. Pivottabellen kan oppdatere seg automatisk fra den eksterne datakilden.