Esto tiene un gran potencial principalmente porque allana el camino para un análisis altamente efectivo . También le permite automatizar algunos de los conocimientos que podría querer extraer en el futuro . Esto es excelente si no tiene datos de pronóstico o presupuesto únicos y necesita crearlos desde cero.
Consideraciones sobre los presupuestos y el impacto de la estacionalidad
Al crear un presupuesto, puede comenzar simplemente encontrando los resultados del año pasado y luego proyectándolos hacia adelante con un aumento o disminución adicional de esos números. Pero en base a lo que he visto, escuchado y en lo que he estado involucrado, diferentes organizaciones utilizan una serie de mecanismos de elaboración de presupuestos y pronósticos que son mucho más complicados.
A través de LuckyTemplates, evitamos complicar demasiado cosas como extraer pronósticos, presupuestos y puntos de referencia. Se trata de entretejer algo de lógica en sus fórmulas.
Con este enfoque, no tendrá que volver a crear datos y reinventar la rueda anualmente, trimestralmente, etc.
Otra cosa sobre los presupuestos es que por lo general nunca son uniformes. Siempre vas a tener algún tipo de impacto estacional, lo cual está bien en muchos casos.
Puede obtener ese impacto de estacionalidad con solo mirar la información histórica. Debe mostrar lo que está cambiando en su negocio. Así que eso es lo que vamos a hacer con esta fórmula aquí.
Creación de presupuestos de productos
En este ejemplo, solo quiero volver a la versión más simple. Si desea proyectar números históricos hacia adelante, en realidad hay una forma en LuckyTemplates de hacerlo casi automáticamente a través de funciones de tabla que podemos implementar directamente dentro del escritorio de LuckyTemplates.
Voy a centrarme realmente en los presupuestos de productos aquí para mostrarle cómo crear presupuestos de la nada o mediante el uso de información histórica. Esto también lo ayudará a asegurarse de que tendrá el impacto de la estacionalidad a medida que obtenga los números.
Empecemos por obtener los resultados basados en datos mensuales . Esto es ideal para el impacto de la estacionalidad, ya que puede considerar elementos como la Navidad, el verano o las promociones que ejecuta durante ciertos períodos de tiempo.
Además de hacerlo por mes, también lo hará por producto . Esas dos dimensiones juntas deberían darle su impacto de estacionalidad.
Así que ahora, voy a crear una nueva tabla . Recuerda que los datos aquí no serán de Excel ni de ninguna base de datos. Solo estamos recreando una tabla usando una fórmula DAX.
Comenzaré con la función AGREGAR COLUMNAS .
Hay instancias en las que usar datos de una sola columna es suficiente. En este caso, necesito tanto el mes como el ID del producto. Es por eso que estoy utilizando la función CROSSJOIN .
Tenga en cuenta que aquí estamos usando cuatro funciones de tabla diferentes en una sola fórmula. Pero también es por eso que esta fórmula es altamente efectiva para obtener toda la información necesaria en tablas y formatos que puede analizar.
Volviendo a la función ADDCOLLUMNS , verá que la usé para agregar datos para los presupuestos de 2018.
A partir de ahí, usé la función CALCULAR para contar cuántas Ventas totales hice en 2017, sumando un crecimiento del 7,5 %.
En pocas palabras, para cada producto en cada mes, vamos a pronosticar o proyectar un presupuesto a futuro que será las ventas del año anterior más un 7,5 %.
Básicamente, así es como puede obtener automáticamente algunos presupuestos de productos con cierto impacto estacional. Solo está recogiendo las ventas un año antes, pero con consideración adicional sobre cualquier cosa que pueda afectar los números según las diferentes temporadas.
Por ejemplo, sus ventas pueden aumentar cuando es verano en América del Norte porque está vendiendo más productos a las personas durante las vacaciones. Ese impacto se va a mostrar en estos números.
Incluso puede aplicar esto a situaciones más complejas, siempre que el concepto sea similar y deba promediar información histórica durante varios años, trimestres, etc. Es solo cuestión de sustituir un elemento diferente en lugar de solo mirar las Ventas Totales.
Recuerde que inicialmente, ese elemento adicional no existía originalmente. Acabamos de agregar eso creando una nueva tabla.
A partir de ahí, es bastante fácil visualizar los datos, hacer comparaciones que muestren las desviaciones y los valores atípicos, descubrir las razones por las que hay cambios y determinar qué está causando el impacto que estamos viendo en nuestros datos.