Configurar Previsão de Vendas
Se você quer prever o futuro - as vendas do próximo trimestre, por exemplo - você precisa obter uma alça sobre o que aconteceu no passado. Assim, você sempre começar com o que é chamado de baseline
(Isto é, a história passada - quantas sementes de papoula a empresa vendeu no ano passado, onde os futuros do mercado acabou no mês passado, o que a temperatura era hoje).A menos que você está indo só para rolar os dados e fazer uma suposição, você precisa de uma linha de base para uma previsão. Hoje segue ontem. O que acontece amanhã geralmente segue o padrão do que aconteceu hoje, na semana passada, no mês passado, no último trimestre, no ano passado. Se você olhar para o que já aconteceu, você está tomando um sólido passo em direção a previsão do que vai acontecer a seguir.
Você pode escolher entre vários métodos de previsão diferentes, e é aqui que o julgamento começa. Os três métodos utilizados com mais frequência, em nenhuma ordem especial, são médias móveis, suavização exponencial e regressão.
Método # 1: As médias móveis
As médias móveis podem ser a melhor opção se você não tem fonte de informação que não seja histórico de vendas - mas você Faz precisa conhecer o seu histórico de vendas. A ideia subjacente é que as forças de mercado empurrar suas vendas para cima ou para baixo.
Pela média de seus resultados de vendas de mês a mês, trimestre a trimestre, ou ano para ano, você pode ter uma idéia melhor da tendência de longo prazo que está influenciando seus resultados de vendas.
Por exemplo, digamos que você encontrar os resultados médios de venda dos últimos três meses do ano passado - outubro, novembro e dezembro. Então você encontrar a média do próximo período de três meses - novembro, dezembro e janeiro (e, em seguida, dezembro, janeiro e fevereiro, e assim por diante). Agora que você está recebendo uma idéia da direção geral que suas vendas estão a tomar.
Método # 2: suavização exponencial
suavização exponencial está intimamente relacionado com médias móveis. Tal como aconteceu com médias móveis, suavização exponencial usa história do passado para prever o futuro. Você usa o que aconteceu na semana passada, no mês passado, e no ano passado para prever o que vai acontecer na próxima semana, no próximo mês, ou no próximo ano.
A diferença é que quando você usa suavização, você levar em conta o quão ruim a sua previsão anterior era - ou seja, você admite que a previsão era um pouco asneira. (Se acostumar com isso - isso acontece.) A coisa agradável sobre suavização exponencial é que você pode pegar o erro em sua última previsão e usar esse erro, então você espera, para melhorar a sua próxima previsão.
Se a sua última previsão era demasiado baixo, suavização exponencial chuta sua próxima previsão up. Se a sua última previsão era demasiado elevado, suavização exponencial chuta a próxima para baixo.
A ideia básica é que suavização exponencial corrige sua próxima previsão de uma forma que teria feito o seu anterior prever um melhor. Essa é uma boa ideia, e geralmente funciona bem.
Método # 3: Regressão
Quando você usa a regressão para fazer uma previsão, você está confiando em uma variável para prever outro. Por exemplo, quando o Federal Reserve eleva as taxas de juro de curto prazo, você pode contar com essa variável para prever o que vai acontecer com os preços dos títulos ou o custo das hipotecas.
Em contraste com médias móveis ou suavização exponencial, regressão depende de um diferente variável para dizer o que é provável acontecer a seguir - algo que não seja o seu próprio histórico de vendas.
Muitos contabilidade e CRM navio programas com ferramentas de previsão nativas. Se você pode exportar um relatório de vendas para o Microsoft Excel, você também pode executar qualquer um dos três previsão análises descritas anteriormente com a livre incluídas ferramentas de análise.