Comment configurer vos prévisions de ventes Excel

Le moyen le plus simple d'obtenir une prévision des ventes consiste à présenter votre référence sur une feuille de calcul Excel dans une configuration de table, puis à appeler le complément d'analyse de données pour générer une prévision pour vous. Ce complément accompagne Microsoft Office.

Le complément et ses outils sont de bonnes et de mauvaises nouvelles - plus de bonnes que de mauvaises, en fait. Il n'a pas considérablement changé depuis Excel 1995, sauf que maintenant le code est écrit en utilisant Visual Basic plutôt que l'ancien étrange langage macro Excel 4.0. Cela peut être bizarre, comme vous le verrez si vous décidez de l'utiliser. Malgré ses bizarreries, il peut vous faire gagner du temps. Cela peut servir de tremplin raisonnablement bon pour apprendre à tout faire vous-même. Et cela peut vous éviter les erreurs qui se produisent inévitablement lorsque vous lancez vos propres prévisions.

Le complément dispose de 19 outils d'analyse numérique et statistique différents. Si vous disposez correctement vos données, vous pouvez pointer l'un de ses outils sur vos données et obtenir une analyse assez complète et généralement correcte, notamment des analyses d'autocorrélation, des prévisions de moyenne mobile, des prévisions de lissage exponentiel et des prévisions de régression. Il fait le travail difficile pour vous, et parce que tout est précodé, vous n'avez pas à vous soucier autant, disons, d'une mauvaise formule.

Lissage des données

Si vous décidez d'utiliser le lissage exponentiel pour créer vos prévisions, vous n'aurez besoin que de votre référence de revenus de ventes historiques. Chaque observation de la ligne de base doit provenir du même type de période de prévision - le plus souvent, les totaux des revenus sur une base mensuelle.

Vous n'avez besoin d'aucune variable autre que vos résultats de vente car, en utilisant le lissage, vous allez utiliser le résultat d'une période pour prévoir la suivante. dans la ligne de base avant de faire la prévision. Une autocorrélation substantielle aura tendance à vous amener à utiliser l'outil de lissage exponentiel comme méthode de prévision - et cela vous aidera à déterminer quel facteur d'amortissement (ou, de manière équivalente, quelle constante de lissage) utiliser pour développer vos prévisions.

Régression : tout est une question de relations

Si vous disposez d'une variable en plus des revenus des ventes ou des unités vendues, et que vous pensez qu'elle est fortement liée aux résultats des ventes, vous devriez examiner de plus près la relation.

Supposons que vous puissiez mettre la main sur des données historiques qui montrent - par année et par mois, disons - le prix unitaire que vous avez facturé et le nombre d'unités que vous avez vendues. Si vous souhaitez prévoir le nombre d'unités que vous vendrez le mois prochain, l'outil de régression du complément d'analyse de données peut vous faciliter la tâche.

Le graphique vous donne un aperçu de ce qui se passe entre les deux variables : prix unitaire et unités vendues.

(Dans la figure, l'apparence du graphique a été modifiée au fur et à mesure que l'outil de régression le crée pour faciliter l'évaluation de la relation entre le prix et le volume.)

Avec cette base de référence, y compris le prix unitaire et les unités vendues, votre intérêt ne se concentre pas sur les revenus. Après tout, il ressort assez clairement du graphique que plus le prix unitaire est élevé, moins il y a d'unités vendues - et cela aura tendance à minimiser la variation des revenus trimestriels. Au lieu de cela, cette analyse parle de la production. Si vous savez comment vous fixerez votre prix unitaire pour le trimestre prochain, vous pouvez utiliser l'outil Régression pour prévoir le nombre d'unités que vous vendrez le trimestre prochain. Cette prévision pourrait bien informer votre service de production sur la façon d'allouer ses ressources.

Soit dit en passant, Excel qualifie la ligne continue de ligne de tendance. Lorsque vous voyez une ligne de tendance allant du coin supérieur gauche au coin inférieur droit, comme illustré, vous savez que la corrélation entre les deux variables est négative (et dans ce cas, la corrélation entre le prix unitaire et les unités vendues est de –0,57). Une corrélation négative signifie que plus le niveau d'une des variables est élevé, plus la valeur correspondante de l'autre variable est faible. Si la ligne de tendance va du coin inférieur gauche au coin supérieur droit, vous savez que la corrélation est positive. Une corrélation positive signifie que les valeurs inférieures d'une variable sont associées à des valeurs inférieures de l'autre et que les valeurs supérieures d'une variable sont associées à des valeurs supérieures de l'autre.