Como configurar sua previsão de vendas do Excel

A maneira mais direta de obter uma previsão de vendas é traçar sua linha de base em uma planilha do Excel em uma configuração de tabela e, em seguida, chamar o suplemento Data Analysis para gerar uma previsão para você. Esse suplemento acompanha o Microsoft Office.

O add-in e suas ferramentas são boas e más notícias - mais boas do que ruins, na verdade. Não mudou substancialmente desde o Excel 1995, exceto que agora o código é escrito usando Visual Basic em vez da velha e esquisita linguagem de macro do Excel 4.0. Pode ser peculiar, como você verá se decidir usá-lo. Apesar de suas peculiaridades, você pode economizar algum tempo. Pode servir como um trampolim razoavelmente bom para aprender como fazer tudo sozinho. E pode poupar você dos erros que inevitavelmente ocorrem quando você rola suas próprias previsões.

O add-in possui 19 ferramentas diferentes de análise numérica e estatística. Se você organizar seus dados da maneira certa, poderá apontar uma de suas ferramentas para seus dados e obter uma análise bastante completa e geralmente correta - incluindo análises de autocorrelação, previsões de média móvel, previsões de suavização exponencial e previsões de regressão. Ele faz o trabalho difícil para você e, como é tudo pré-codificado, você não precisa se preocupar tanto, digamos, com uma fórmula errada.

Dados de suavização

Se você decidir usar a suavização exponencial para criar sua previsão, tudo que você precisa é sua linha de base de receitas de vendas históricas. Cada observação na linha de base deve ser do mesmo tipo de período de previsão - frequentemente, a receita totaliza mensalmente.

Você não precisa de nenhuma variável diferente de seus resultados de vendas porque, usando a suavização, você usará o resultado de um período para prever o próximo - que é um dos motivos pelos quais você usará a ferramenta de Correlação do suplemento Análise de Dados para determinar a quantidade de autocorrelação na linha de base antes de fazer a previsão. A autocorrelação substancial tende a levá-lo a usar a ferramenta de Suavização Exponencial como seu método de previsão - e o ajudará a determinar qual fator de amortecimento (ou, equivalentemente, qual constante de suavização) usar no desenvolvimento de sua previsão.

Regressão: tem tudo a ver com relacionamentos

Se você tem disponível alguma variável além das receitas de vendas ou unidades vendidas, e suspeita que ela está fortemente relacionada aos resultados de vendas, você deve olhar mais de perto a relação.

Suponha que você possa colocar as mãos em dados históricos que mostram - por ano e mês, digamos - o preço unitário que você cobrou e o número de unidades que vendeu. Se você estiver interessado em prever o número de unidades que venderá no mês que vem, a ferramenta de regressão do suplemento Análise de dados pode facilitar sua tarefa.

O gráfico fornece uma visão do que está acontecendo entre as duas variáveis: Preço unitário e Unidades vendidas.

(Na figura, a aparência do gráfico foi modificada conforme a ferramenta Regressão o cria para tornar mais fácil avaliar a relação entre preço e volume.)

Com essa linha de base, incluindo preço unitário e unidades vendidas, seu interesse não se concentra nas receitas. Afinal, fica bem claro no gráfico que quanto mais alto o preço unitário, menos unidades vendidas - e isso tende a minimizar a variação da receita trimestral. Em vez disso, essa análise fala para a produção. Se você sabe como definirá seu preço unitário para o próximo trimestre, poderá usar a ferramenta Regressão para prever o número de unidades que venderá no próximo trimestre. Essa previsão pode muito bem informar seu departamento de Produção sobre como alocar seus recursos.

A propósito, o Excel considera a linha sólida mostrada como uma linha de tendência. Quando você vê uma linha de tendência do canto superior esquerdo para o inferior direito, como mostrado, você sabe que a correlação entre as duas variáveis ​​é negativa (e, neste caso, a correlação entre o preço unitário e as unidades vendidas é –0,57). Uma correlação negativa significa que quanto maior o nível de uma das variáveis, menor o valor correspondente da outra variável. Se a linha de tendência vai da esquerda inferior para a direita superior, você sabe que a correlação é positiva. Uma correlação positiva significa que valores mais baixos em uma variável estão associados a valores mais baixos na outra e que valores mais altos em uma estão associados a valores mais altos na outra.