3 Méthodes de Prévision Excel - les nuls

les ventes du trimestre, par exemple - vous devez avoir une idée de ce qui s'est passé dans le passé, donc vous commencez toujours avec ce qu'on appelle un niveau de référence (histoire passée - combien de graines de pavot vendues Au cours des dix dernières années, où les marchés à terme ont clôturé chacun des 12 derniers mois, quelle était la température quotidienne maximale depuis le début de l'année?

Sauf si vous êtes Ce qui se passe demain suit généralement le modèle de ce qui s'est passé aujourd'hui, la semaine dernière, le mois dernier, le dernier trimestre, l'année dernière. À ce qui s'est déjà passé, vous faites un pas important vers la prévision de ce qui va se passer ensuite.

Une prévision Excel n'est pas différente des prévisions y ou faites avec un programme de prévision spécialisé. Mais Excel est particulièrement utile pour faire des prévisions de ventes, pour une variété de raisons:

• Vous avez souvent l'historique des ventes enregistré dans une feuille de calcul Excel. Lorsque vous conservez déjà votre historique des ventes dans Excel, il est facile de baser votre prévision sur l'historique des ventes existant - vous l'avez déjà entre vos mains.
• Les fonctionnalités graphiques d'Excel facilitent grandement la visualisation de ce qui se passe dans votre historique des ventes et la façon dont cet historique définit vos prévisions.
• Excel dispose d'outils (que l'on trouve dans le module d'analyse des données) qui facilitent la génération de prévisions. Vous devez toujours savoir ce que vous faites et ce que font les outils - vous ne voulez pas simplement bloquer les chiffres grâce à un outil d'analyse et prendre le résultat à sa juste valeur, sans comprendre ce que fait l'outil. Mais c'est pour ça que ce livre est là.
• Vous pouvez contrôler plus précisément la création de la prévision en ignorant les outils de prévision du complément Data Analysis et en entrant les formules vous-même. Au fur et à mesure que vous expérimenterez les prévisions, vous vous en apercevrez probablement de plus en plus.

Vous pouvez choisir parmi plusieurs méthodes de prévision différentes, et c'est ici que le jugement commence. Les trois méthodes les plus fréquemment utilisées, sans ordre particulier, sont les moyennes mobiles, le lissage exponentiel et la régression.

Méthode 1: Moyennes mobiles

Les moyennes mobiles peuvent être votre meilleur choix si vous n'avez aucune source d'informations autre que l'historique des ventes - mais vous devez connaître vos antécédents de vente de base. L'idée sous-jacente est que les forces du marché poussent vos ventes à la hausse ou à la baisse. En faisant la moyenne de vos résultats de ventes d'un mois à l'autre, d'un trimestre à l'autre ou d'une année à l'autre, vous pouvez avoir une meilleure idée de la tendance à long terme qui influence les résultats de vos ventes.

Par exemple, vous trouverez les résultats moyens des ventes des trois derniers mois de l'année dernière - octobre, novembre et décembre. Ensuite, vous trouverez la moyenne des trois mois suivants: novembre, décembre et janvier (puis décembre, janvier et février, et ainsi de suite). Vous avez maintenant une idée de l'orientation générale de vos ventes. Le processus de calcul de la moyenne élimine les bosses que vous obtenez des nouvelles économiques décourageantes ou des boomlets temporaires.

Méthode n ° 2: Lissage exponentiel

Le lissage exponentiel est étroitement lié aux moyennes mobiles. Tout comme pour les moyennes mobiles, le lissage exponentiel utilise l'historique pour prévoir l'avenir. Vous utilisez ce qui s'est passé la semaine dernière, le mois dernier et l'année dernière pour prévoir ce qui se passera la semaine prochaine, le mois prochain ou l'année prochaine.

La différence est que lorsque vous utilisez le lissage, vous prenez en compte à quel point votre prévision précédente était mauvaise, c'est-à-dire que vous admettez que la prévision était un peu foireuse. (Habituez-vous à cela - ça arrive.) La bonne chose à propos du lissage exponentiel est que vous prenez l'erreur dans votre dernière prévision et utilisez cette erreur, donc vous espérez, pour améliorer votre prochaine prévision.

Si votre dernière prévision était trop faible, le lissage exponentiel donne un coup de fouet à votre prévision suivante. Si votre dernière prévision était trop élevée, le lissage exponentiel déclenchera la suivante.

L'idée de base est que le lissage exponentiel corrige votre prochaine prévision d'une manière qui aurait amélioré votre prévision avant. C'est une bonne idée, et cela fonctionne généralement bien.

Méthode n ° 3: Régression

Lorsque vous utilisez la régression pour faire une prévision, vous vous basez sur une variable pour en prédire une autre. Par exemple, lorsque la Réserve fédérale augmente les taux d'intérêt à court terme, vous pouvez vous fier à cette variable pour prévoir ce qui va arriver aux prix des obligations ou au coût des hypothèques. Contrairement aux moyennes mobiles ou au lissage exponentiel, la régression repose sur une variable différente pour vous dire ce qui risque de se produire ensuite - autre chose que votre propre historique de ventes.