Forudsig fremtidige salg og find sæsonudsving med Excel (Del 3)

 

I del 2 udregnede vi sæsonkomponenten og talte kortvarigt om hvordan du kan tage bedre beslutninger. I denne del vil vi bruge vores historiske salgsdata og sæsonkomponent til at lave en salgsprognose. Lad os komme i gang! 

 

1. Fjern sæsonkomponenten 

Når vi skal lave en salgsprognose skal vi finde en tendens (også kaldet trend på engelsk). Det første vi skal gøre her er at fjerne de ting der har indflydelse på vores data. Vi ved at sæsonkomponenten forstyrrer vores data, så den skal vi fjerne. Vi gør det ved at dividere vores originale salg med sæsonkomponenten 

 

Excel_del_3_1

 

I del 1 kunne vi se en positiv tendens. Det stemmer overens med de tal vi har nu, hvor vi kan se at tallene stiger løbende. 

 

2. Find tendensen 

Vi er nu helt klar til at regne salgstendensen. Det er her Analysis ToolPak kommer ind i billedet (vi talte om det i Del 1, så hvis du ikke kan huske hvad det er, kan du læse blogindlægget igen). Du kan finde det i øverste højre hjørne i Data bjælken. Tryk på det og vælg Regression fra listen. Tryk OK. 

 

Excel_del_3_2

 

 

Der kommer et nyt vindue frem. Her skal vi vælge de data som Excel skal bruge til at udregne vores tendens: 

 

Input for Y-område:    Vores salg uden sæson 

Input for X-område:    T-værdierne fra første kolonne 

Etiketter:                     Vi hakker det af hvis vi vil have navne ved kolonneværdierne 

 

Excel_del_3_3

 

 

Når vi har valgt de rette data trykker vi OK. Så bør vi følgende kunne se dette: 

 

Excel_del_3_4

 

 

Lige nu er det kun de to markerede tal vi er interesserede i: Skæring og t (de er ikke markeret til at begynde med). Vi kan bruge dem til at lave en salgsprognose. 

 

3. Salgsprognose 

Først skal vi bruge en simpel formel: 

Skæring + Tendens × tid 

 

Excel_del_3_5

 

 

Nu har vi fået vores salgsdata uden sæsonkomponenten. Men vi vil gerne have den med i prognosen så vi får et realistisk billede af vores fremtidige salg. Vi tager sæsonkomponenten og ganger den med prognose uden sæsonkomponent. 

 

Excel_del_3_6

 

 

Vi kan se at salgsprognosen er lidt anderledes end de originale tal. Det er fordi vi har fjernet den uregelmæssige komponent i Del 2. 

Den primære grund til at lave en salgsprognose er at vi gerne vil have en bedre idé om hvordan fremtidige salg muligvis vil se ud. Nu kan vi bare fortsætte vores udregninger til år 5 som vist her: 

 

Excel_del_3_7

 

 

Tillykke, vi har nu lavet en salgsprognose for næste års salg!  

 

Salgsprognose - kort sagt 

Her er en opsummering af hele forløbet og hvad der skal til for at lave en salgsprognose. Vi har: 

  1. Trukket salgsdata ud og arrangeret dem i kvartaler. Vi skal ikke bruge 10 års data, men forhåbentlig kan du finde mindst 2 års salgsdata. 
  2. Fundet det glidende gennemsnit. Det er gennemsnittet af de 4 kvartaler. 
  3. Fundet det centrerede glidende gennemsnit. Det er gennemsnittet af 2 glidende gennemsnit. 
  4. Fjernet sæsonkomponenten og den uregelmæssige komponent ved at dividere salg med det tilhørende centrerede glidende gennemsnit. 
  5. Fundet sæsonkomponenten. 
  6. Lavet en prognose vha. Regression. 
  7. Ganget prognosen med sæsonkomponenten. 
  8. Forlænget vores udregninger med et år for at få en prognose for fremtiden.