Excelの定性データを使用して売上予測 - ダミー

定性データは、定量データの背景を理解するのに役立つ情報です。もちろん、定量的なデータとは何ですか？定量データは数値データで、前四半期にチームが販売したユニットの数、またはチームが3月に持ち込んだ収益です。

定量データを使用すると、Excelを使用して、1か月間に販売された単価の数を計算することができます。 Excelを使用して、セールスチームが獲得した収入の移動平均、最小収入、または10月中に獲得した年間収入の割合を把握することができます。

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定性的データは、平均値、最小値、または最大値を持たない。これは、定量データを理解するのに役立つ情報です。数字を文脈に入れます。それは本当にダムの間違いをしないようにあなたを守るのに役立ちます。正しい質問をする販売担当者が、来年に販売する代理店の数を予測するように依頼したとします。あなたの代理店が主にフォーズを販売している場合は、予測でヒザを取ることは妥当です。昨年まで、あなたの代理店がほとんどDuesenbergsを販売していた場合、予測が不合理である場合。誰もそれをもう作っていないので、デュッセンベルクを売ることはできません。 <！この事例は明らかに極端ですが、完全に愚かではありません。あなたが予測したい期間にあなたの会社が市場にもたらすものを知る必要があります。それ以外の場合は、売上履歴（ベースライン）は関連性がありません。そして、無関係なベースラインに基づいて正確な予測を行うことはできません。

ベースラインをまとめることを考え始める前に尋ねるべき質問があります：

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あなたの会社は何人の販売員をあなたに提供しますか？

昨年よりも歩き方が足りませんか？少ない？ほぼ同じ？販売員の規模によって差異が生じます。まともな予測をするには、利用可能な販売リソースを知る必要があります。

予測期間中に手数料レベルが変化するか？

あなたの会社は、過去12ヶ月間のように販売員にインセンティブを与えていますか？そうであれば、予測を行う際にこれについて心配する必要はありません。しかし、競争が激化したためにビジネスモデルが変わり、手数料率が低下する場合や、競争が激しくなったために料金が上昇した場合は、その予測を考慮する必要があります。

この予測期間中に製品の価格が変更されますか？ あなたの製品ラインの価格は飛びますか？もしそうなら、おそらく、販売台数の予測に悲観論を構築する必要があります。彼らは落ちるだろうか？あなたは楽観的になることができます。（価格設定は通常、売上げよりも販売台数に影響します）。
予測を使用して、このような質問に答えることはできません。それでも質の高いデータになる回答は良い予測をする上で非常に重要です。あなたは長く、よく行動したベースラインを持つことができます。これは本当に良い予測の鍵です。そして、あなたの会社が製品ラインを変更したり、販売力を減らしたり、販売員が歩くほどのコミッション構造を変えたり、市場が集団的な手を保てない限り価格を引き下げたりするならば、あなたは完全に騙されます製品ラインから外してください。これらのいずれかがあなたの予想を肩をすくめたように見せ、2つのサイコロを振ったようなものになります。売上予測を行うためにベースライン全体に依存することはできません。あなたは、良い販売予測をするために、あなたの会社がマーケティング、価格設定、人々の管理、競争への対応において何をしているのかに注意を払う必要があります。
ボールに目を向ける：予測の目的 予測したい期間を反映するようにベースラインを設定します。つまり、1か月間の売上を予測する場合は、ベースラインに売上履歴が月単位で表示されます。予測の目的が収益予測などの財務予測を導くことに役立つ場合は、四半期の業績を予測し、ベースラインを四半期に編成する必要があります。

この図は、有用なベースラインの例を示しています。

予測は翌月の予測であるため、ベースラインは毎月の販売履歴を提供します。

B列に月名のリストを簡単に作成できます。セルB2を選択し、1月または1月を入力します。Enterキーを押し、必要に応じてセルB2を再度選択します（Ctrl + Enterキーを押してセルB2を選択したままにします）。その値を入力してください）。セルの右下隅にある小さな黒い四角形に注目してください。これは塗りつぶしハンドルと呼ばれています。塗りつぶしハンドルの上にマウスポインタを移動します。ポインタが十字線に変わったことがわかります。さて、あなたはまだ十字線を見ることができますが、マウスボタンを押したままにして、望みどおりにドラッグしてください。 Excelがあなたの月の名前を入力します。これは週の曜日にも機能します。

あなたが覚えておくと便利なベースラインを構築することについて、いくつかのルールがあります。

ベースラインで同じ長さの期間を使用します。

2月1日から2月14日までの1期間と、2月15日から3月31日までの次の期間は独特です。しかし、私はそれが完了したのを見てきました。ちょうどその方法でデータをまとめるのが便利だと分かったからです。しかし、2月の見通しの収益は過小評価され、3月の明らかな収益は過大評価されているため、物事は捨てられる。あなたが使用する予測アプローチに関係なく、それは問題になるでしょう。（2月の28日、3月の31日などの小さな違いは無視しても差し支えありません）。

ベースラインの期間が最も早いものか早いものかを確認します。

この書籍で説明されている2つの一般的な予測手法は、1つの期間の測定値と次の期間の測定値との関係に依存しています。あなたの期間が時間外の注文である場合、あなたの予測はうまくいっていません。多くの場合、生の尺度は時系列ではありません。いろいろな理由から、簡単に日付順に並べ替えることができるピボットテーブルを使用して要約する必要があります。実際、ピボット・テーブルは、デフォルトでまとめられたデータを時間順に並べます。

ベースラインのすべての期間を考慮します。 ベースラインが2015年1月に開始された場合、データがなくても2015年2月を終了することはできません。残りの月がある場合は、2015年1月をスキップして2015年3月から開始します。なぜですか？ 1つのピリオドと次のピリオドの間の関係が正しいことを確認したいからです。