Как найти объем реализации в экселе

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y = bx + a

• y — объемы продаж;
• x — номер периода;
• a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
• b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

1. Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:



2. Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).



3. Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).



4. Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).



5. Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.



6. Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.



7. В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
8. Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:



9. Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
10. На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

График прогноза продаж:

График сезонности:

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

1. Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
2. Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
3. Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

• бланк прогноза деятельности предприятия

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:

Рассмотреть продажи со стороны объемов, динамики, структуры и ассортимента помогут широко известные методы анализа продаж. Кстати, почти ко всем анализам эффективности продаж я подготовила готовые шаблоны в excel, так что пользуйтесь на здоровье.

Метод 1. Анализ динамики продаж

Цель – выявление общего состояния фактических объемов продаж по сравнению с прошлыми периодами.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ динамики продаж.

С помощью этого метода выявляется рост или снижения продаж. Анализ динамики проводится по показателю выручки, но можно использовать и другие инструменты анализа продаж: клиентская база, рост прибыли и др. Формула для расчета:

Темп роста продаж = (Выручка текущего периода / Выручка прошлого периода) * 100

Если темп роста:

• Более 100% – положительная динамика продаж;
• Равен 100% – ситуация, при которой продажи не изменились;
• Меньше 100% – снижение объемов продаж.

Специальной программы для анализа продаж нет, но не спешите расстраиваться, ведь все достаточно просто считается excel.

Пример

Рассмотрим как сделать анализ динамики продаж на примере интернет-магазина. Данные в таблице ниже.

Показатель	2017	2018	Темп роста, %
Выручка, руб.	3 000	3 500	116,67

Так, в 2018 году темп роста продаж интернет-магазина составил 116,67 % по сравнению с 2017 годом. Мы видим, что динамика продаж положительная.

Метод 2. АВС анализ

Цель – выявить долю того или иного продукта в общем объеме продаж.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ ABC

Этот инструмент широко используется в розничной торговле и позволяет увидеть, какое торговое направление генерирует выручку, а какие группы товаров совсем плохо продаются и не приносят выгоды бизнесу.

Основой для расчета является прибыль или выручка на конкретную группу товаров или определенный продукт. Результаты анализа продаж товаров помогают принимать решения в области ассортиментной политики.

В основе метода АВС лежит известный принцип Парето: 80% всей выручки приносят 20% проданных товаров. По результату все анализируемые товары разделятся на три группы:

1. Группа А. Двигатели торговли, занимают долю от 0 до 80% выручки нарастающим итогом;
2. Группа В. Товары, спрос на которые хорош, но выручки на них приходится от 81% до 95% нарастающим итогом;
3. Группа С. Товары этой группы имеют долю свыше 96% выручки нарастающим итогом, приносят мало прибыли, являются нерентабельными.

Пример

Рассмотрим метод АВС анализа на примере продаж небольшой розничной торговой точки. Исходные данные можете посмотреть в готовой таблице.

Наименование	Объем продаж, тыс. руб.	Доля продаж, %	Доля продаж нарастающим итогом, %	Категория АВС
Бакалея	15 000	44	44	А
Напитки	10 000	29	74	А
Кондитерские изделия	6 000	18	91	В
Мясо	2 000	6	97	С
Рыба	1 000	3	100	С

По анализу продаж продукции видно, что самые прибыльные группы товаров – бакалея и напитки, а рыба и мясо являются не рентабельными.

Метод 3. Равномерность спроса (XYZ)

Цель – определить, на какие товары спрос будет стабильным.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ XYZ

С помощью анализа продаж этим методом можно сэкономить бюджет и время, отказавшись от продажи товаров, на которые не будет спроса. Кстати, отлично подходит для анализа розничной продажи товаров.

Этапы анализа следующие: составляется список товаров и выручки, которую приносит товар. Данные заносятся в таблицу эксель и с помощью формул определяется коэффициент вариации. Затем товарам присваивается категория X, Y или Z.

1. Группа X. Товары с коэффициентом от 0% до 10%;
2. Группа Y. Товары с коэффициентом от 10% до 25%;
3. Группа Z. Товары с коэффициентов вариации больше 25%.

Простыми словами, коэффициент вариации – это возможное отклонение величин. Так вот, отклонение спроса сказывается на продажах, что создает сложности при достижении плановых показателей.

Нужен маркетинговый анализ?

Закажите его у нас

Стратегия
продвижения

Отличия от
конкурентов

Типы клиентов и их
критерии выборов

Динамика и
тенденции рынка

и ещё огромное количество другой информации

Узнать подробнее

Пример

Рассмотрим как сделать анализ продаж методом XYZ на примере специализированного магазина сладостей. Отчет анализа продаж в таблице ниже.

Товар	Объем продаж январь	Объем прода февраль	Объем продаж март	Объем продаж апрель	Объем продаж май	Объем продаж июнь	Объем продаж июль	Коэффициент вариации	Категория XYZ
Конфеты	70	65	80	68	75	76	73	7%	X
Подарочные наборы	20	42	36	37	28	40	18	28%	Z
Пирожные	34	17	26	25	30	18	23	23%	Y

Видим, что спрос на шоколадные конфеты является наиболее стабильным, от месяца к месяцу он может измениться в пределах 7%. А вот спрос на подарочные наборы отклоняется в пределах 28%.

Метод 4. Анализ структуры чека

Цель – выявить количество определенного товара на конкретной торговой площадке (торговая точка, товарная полка, магазин).

Данный вид анализа продаж актуален для крупных федеральных компаний, дистрибьюторов, розничных и оптовых торговых сетей. При применении этого метода исследуется несколько показателей:

1. Лист MML (minimum must list) – минимально необходимый ассортимент, список товаров, состоящий из нескольких ключевых SKU;
2. Среднее SKU (Stock Keeping Unit) – единица товара, конкретная ассортиментная позиция.

С помощью учетных систем можно получить отчет, который покажет, сколько SKU в среднем продается в торговой точке. Чем выше показатель среднее SKU, тем больше представленность на рынке. И если Вы считаете вручную, то вот формула:

Среднее SKU = Сумма проданных SKU в каждую торговую точку / Общее количество торговых точек.

Рост среднего SKU свидетельствует о расширении представленности в торговой точке Вашей продукции, рост спроса на Ваш ассортимент. Именно поэтому показатель нужно рассматривать в динамике.

Пример

Нужно вычислить, сколько конкретных позиций продается в среднем по нашей клиентской базе. Допустим, мы – очень крупный оптовик, и у нас есть 5 постоянных клиентов.

Клиент	1	2	3	4	5
SKU	4	4	4	10	10

Теперь считаем среднее SKU = (4 * 3 + 10 * 2) / 5 = 6,4.

И далее необходимо смотреть динамику. Если в предыдущих расчетах показатель был меньше, значит компания на правильном пути. Если же наоборот больше, то стоит разработать сбытовые мероприятия.

Метод 5. Анализ по матрице BCG

Цель – определение приоритетных товарных групп, которые в последствие принесут наибольший доход.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ BCG

Данный метод основан на расчете следующих показателей: доля рынка товара, темпы роста рынка для этого товара и объем продаж.

После расчетов товары в зависимости от доли рынка и темпов роста рынка распределяются в матрице. Объем продаж отображается с помощью кружков. Результаты анализа оформляются в матрицу BCG, образец ниже.

Матрица BCG

Далее для каждого товара принимаем соответствующую стратегию развития. Её определить легко помогает расположение товаров внутри матрицы:

1. Звезда. Наиболее продаваемые товары, приносящие наибольший доход. Это тренд, как, например, любая суперзвезда, только на полке в магазине. Стратегия: сохраняем лидерство;
2. Дойная корова. Товары, которые без инвестирования могут приносить неплохой доход. У этих товаров более стабильный жизненный цикл, чем у звезд. Стратегия: получаем прибыль и сохраняем позиции;
3. Вопрос. Товары, с которыми непонятно что делать: инвестировать в них и доводить до ума, либо же навсегда избавляться. Стратегия: инвестируем дополнительные средства;
4. Собака. Категория товаров, которые требуют постоянных вложений, но при этом их рентабельность очень низкая. Затраченные на них силы не окупаются. Стратегия: снижаем активность или выводим товар с рынка.

Пример

Делать анализ будем на примере ООО “Тортик”. Компания специализируется на торговле шоколадными конфетами ручной работы, пирожными, мороженным и дизайнерскими тортами.

Представим, что мы уже провели расчеты и по оси координат определили какой товар куда попадает и получили следующие результаты:

1. Шоколадные конфеты – это “собаки”. Они дорого обходятся клиентам, однако и себестоимость у них высокая. Такой товар не выгоден для компании;
2. Пирожные – это “дойные коровы”. Они стабильно приносят высокий доход. Позиции стоит укрепить;
3. Торты – это “звезды”. Сейчас это модное кондитерское направление, ООО “Тортик” получает высокие доходы от их продажи;
4. Мороженное – это “вопрос”. Это сезонный товар, объем продаж не стабилен. Можно вложить деньги в расширение ассортимента или сделать акцент на другие группы товаров.

Метод 6. Контрольный анализ объема продаж

Цель – выявить отклонение между постигнутыми фактовыми показателями по продажам от запланированных.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Контрольный анализ объема продаж.

На каждую товарную группу выставляются план продаж на день, на неделю, на месяц и год, а затем производится оценка выполнения планов. Подходит для розничных продаж товаров и для оптовых.

Базой для расчетов при этом методе анализа продаж выступает выручка, прибыль, рентабельность и прочие запланированные показатели, отражающие результативность продаж.

Пример

Рассмотрим достижение планов на примере компании, которая торгует цветами.

Допустим, на 2018 год были выставлены следующие плановые показатели: объем продаж роз – 2 000 руб., лилий – 3 000 руб., фиалок – 1 500 руб. Остальные показатели можете посмотреть в готовой таблице ниже.

Показатель	План 2018	Факт 2018	% вып	Факт 2017	% 18/17
Продажи в руб.	6 500	7 600	117%	7 200	106%
Розы	2 000	2 300	115%	2 000	115%
Лилии	3 000	3 400	113%	3 300	103%
Фиалки	1 500	1 900	127%	1 900	100%

По
результатам продаж 2018 года можно сделать вывод, что произошло перевыполнение
плана на 27% по продаже фиалок, а по сравнению с 2017 годом – план по фиалкам
выполнен на 100%.

Метод 7. Факторный анализ продаж

Цель – выявить, какие факторы оказывают влияние на объем продаж и в какой степени.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Факторный анализ.

Для проведения факторного анализа, необходимо понимать, что такое выручка и что зависит она от цены на предлагаемый товар и объемов сбыта. Цена в свою очередь зависит от затрат.

Так, шаг за шагом, выявляются факторы, которые оказывают влияние на объем продаж. Анализ происходит путем сравнения двух периодов (текущего к прошлому).

Кстати. Хотите увеличить продажи вдвое и повысить эффективность бизнеса? Тогда скорее внедряйте CRM! Рекомендую Битрикс 24 и Мегаплан (“Megastart” скидка 10% на все + 14 дней бесплатно). Потом спасибо скажете.

Пример

ИП Иванов Иван Иванович занимается продажей товаров в розничной сети. Выручка растет быстрее, чем прибыль от продаж. Как узнать, с помощью чего можно увеличить прибыль, имея стандартные данные о продажах?

Значение	Объем реализации (т. руб.) за прошлый год	Объем реализации (т. руб.) за отчетный год
Выручка	80 000	83 000
Себестоимость	50 000	56 000
Коммерческие расходы	3 000	7 000
Управленческие расходы	5 000	4 000
Прибыль от продаж	22 000	16 000
Индекс изменения цен	1	1,133
Объем продаж в сопоставимых ценах	80 000	732 56

В
результате факторного анализа выявлено:

1. Из-за снижения объемов продаж, прибыль снизилась на 2 582 т. руб.;
2. Из-за увеличения ассортимента, прибыль выросла на 1 708 т.руб.;
3. Из-за повышения себестоимости, прибыль снизилась на 11 869 т. руб.;
4. Из-за увеличения коммерческих расходов, прибыль снизилась на 4 000 т. руб.;
5. Из-за снижения управленческих расходов, прибыль увеличилась на 1 000 т. руб.;
6. Из-за влияния цен продажи, прибыль увеличилась на 9 743 т. руб.

Так можно увидеть слабые места бизнеса и сделать акцент на влияния тех или иных факторов, ведь задача любого бизнеса в том, чтобы прибыль росла.

Метод 8. Анализ рентабельности

Цель – определить эффективность продаж с экономической точки зрения.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ рентабельности.

Для
анализа рентабельности необходимо иметь данные плана рентабельности, а также фактические
данные. Как правило, планы выставляются, согласно имеющегося бизнес-плана или
на основе прошлых периодов.

Рентабельность продаж даст понимание того, сколько можно получить прибыли с одного рубля выручки. Данный показатель должен быть больше нуля. Определяется по формуле:

Рентабельность продаж = Прибыль от продаж / Выручка

В результате
такого анализа, выставляются планы на следующие периоды, а также осуществляются
мероприятия по повышению рентабельности продаж.

Лайфхак. Если Вы хотите держать руку на пульсе, то очень рекомендую сервис аналитики Comagic.ru. К тому же там есть супер-фишки по генерации лидов.

Пример

Рассмотрим как сделать анализ продаж по рентабельности на примере компании, которая торгует розами, лилиями и фиалками.

Показатель	План 2018	Факт 2018	% вып	Факт 2017	% 18/17
Рентабельность %	55%	56%	102%	55%	1%
Розы	51%	50%	98%	51%	-1%
Лилии	50%	50%	100%	50%	0%
Фиалки	49%	50%	102%	49%	1%

Так, наиболее
рентабельным направлением продаж являются продажи роз, они генерируют больше
всего прибыли, однако план по рентабельности не выполнен. А вот по фиалкам план
перевыполнен на 2 процента.

Метод 9. Анализ клиентской базы

Цель – выявлять темпы прироста клиентов, а также степени проработки имеющейся базы.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ клиентской базы.

Объем клиентов, которые совершили покупку (то есть конечных потребителей), прямо влияет на объем продаж и полученную прибыль.

Клиент – это человек, который платит компании свои деньги. Он хочет получить качественный товар или услугу за справедливую плату. В случае, если клиенту не подходит качество товара, цена или сервис, то сделка не состоится, продажа не пройдет.

Именно поэтому очень важно отслеживать состояние Вашей клиентской базы, а именно:

1. Число ОКБ – общая клиентская база. Это общее число клиентов, которым Вы когда-либо продавали товар или у Вас имеются договоренности о будущей продаже;
2. Число АКБ – активная клиентская база. Это число клиентов, которые совершили покупку в определенный период или по конкретной товарной группе.

По этим двум показателям, можно отслеживать приток новых договоров, что говорит о потенциальном повышении объема продаж.

Пример

Отдел продаж с января по июнь заключил 2 100 договоров, т.е. у компании теперь общая клиентская база в 2 100 клиентов.

Период	ОКБ	АКБ	Доля,%
Январь	100	76	76,00
Февраль	200	120	60,00
Март	300	190	63,33
Апрель	400	280	70,00
Май	500	420	84,00
Июнь	600	510	85,00
Итого:	2 100	1 700	80,95

Однако можно увидеть, что за этот период купили товар только 80,95% клиентов. Лучше всего клиентская база была проработана в июне, на 85%.

Метод 10. Экспертный анализ

Цель экспертного анализа
– это экспресс-оценка анализа продаж.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Экспертный анализ факторов

Данный вид анализа дает очень субъективные результаты, особенно, когда он проводится постоянно с использованием одних и тех же экспертов, не заинтересованных в достоверности данных.

Хороший эффект от использования этого метода анализа продаж достигается, если проводить опрос клиентской базы, то есть контрагентов внешней среды фирмы.

Для этого выявляются факторы, а затем опрашиваются эксперты или клиенты. Согласно их оценке, каждому фактору выставляется оценка, затем они группируются и в результате Вы получаем сводную таблицу факторов, на которые нужно обратить внимание.

Экспертный анализ
применяется, когда нужно проанализировать внешнюю и внутреннюю среду
организации. Экспертами могут выступать как руководители фирмы, так и рядовые,
но компетентные сотрудники и клиенты.

Пример

Компания размышляет, что может повысить продажи быстро с помощью двух факторов: расширение ассортимента или расширение клиентской базы.

Описание фактора	Вес	Экспертная оценка 1	Экспертная оценка 2	Экспертная оценка 3	Экспертная оценка 4	Экспертная оценка 5	Средняя оценка	Оценка с поправкой на вес
Расширение ассортимента	1	5	4	3	5	4	4,2	0,35
Рост клиентов	2	1	3	2	3	3	2,4	0,40

В данной модели влияние
фактора задается цифрой от 1 до 3. Как видно из таблицы, рост клиентов для нас
наиболее значим, чем ассортимент.

По мнению экспертов,
расширение ассортимента имеет наибольшую среднюю оценку (4,2), однако с
поправкой на влияние фактора, первое место занимает рост клиентов.

Коротко о главном

Можно сделать один большой вывод,
что для эффективного управления продажами, необходимо анализировать:

Объект анализа	Методы
Деньги (прибыль, выручка, рентабельность)	Анализ рентабельности продаж, факторный анализ продаж, анализ динамики продаж
Клиенты (число и структура)	Анализ клиентской базы
Процессы (эффективность закупок и сбыта, выкладка продукции, структура чека)	Анализ товарных остатков, анализ равномерности спроса контрольный анализ (план-факт)
Ресурсы (товарные остатки, персонал, ассортимент)	Анализ структуры продаж, анализ структуры чека, анализ товарных групп BCG

Аналитика по продажам очень обширна и учитывает практически все внутренние сферы деятельности компании. Не забывайте, что все процессы в той или иной мере влияют на объем продаж и прибыль.

Чем более качественно ведется анализ продаж, тем выше вероятность для компании выйти на более высокие показатели эффективности. И важно помнить, что именно от продаж зависит выручка и прибыль организации.

Источник

Предприниматели малого и среднего бизнеса нуждаются в постоянной аналитике каналов продаж и эффективности менеджеров. При ведении аналитики, мы можем устанавливать план продаж для менеджеров, отсекать не действующие рекламные каналы и усиливать действующие каналы продаж. Благодаря отчетности, менеджеры не будут протирать штаны в офисе, а будут стремиться заработать больше, так как, все действия оцифрованы в таблице.

Я расскажу, как я веду аналитику в одном из направлении бизнеса, на примере интернет-магазина.

Возможно, что-то для вас будет полезным. У каждого свой подход, я только покажу как начать и сделать базовый отчет.

Специально вырезал из таблицы отчеты маржинальности и прочее, чтобы статья не была большой и вы не распылялись.

Делаем удобный отчет по продажам в таблице Excel.

Есть у нас интернет-магазин. В нем работает два менеджера по продажам и один пункт выдачи товаров. В пункте выдачи тоже работает сотрудник, так как оплата и примерка происходит на месте (что-то вроде шоурума).

Делаем три основных столбика в таблице Excel и три второстепенных.

Основные столбики:

• Менеджер Анна
• Менеджер Егор
• Пункт выдачи Москва

Основные столбики содержат в себе название ячеек:

• Дата
• Источник
• Выручка
• Сумма

Второстепенные столбики делаем правее остальных и называем:

• Менеджер Анна
• Менеджер Егор
• Пункт выдачи Москва

В каждом столбике, пишем наши рекламные каналы.

Должно получиться примерно вот так:

В последнем столбике у меня есть ячейка “С/Ч” – Средний чек. О ней я тоже расскажу чуть позже. Можете добавить эту ячейку к остальным основным столбикам.

С оформлением закончили, теперь перейдем к настройке.

У меня, все рекламные каналы для всех одинаковые. Все заявки делятся между менеджерами и пунктом выдачи при помощи ip-телефонии и AmoCrm. Поэтому, у всех все поровну, но эффективность может быть разная.

Настройка отчета продаж в таблице Excel.

Источники реклама с выпадающим списком.

Сначала мы настроим “проверку данных”. Это нужно, чтобы мы в каждом столбике могли выбирать рекламный источник из списка.

1. Выделяем столбец “B”. Можно не выделять весь столбец, можно выделить необходимое количество ячеек в столбце.

2. Нажимаем “Данные” – > “Проверка данных”. Появится окно проверки данных.

В “Тип данных” – выбираем список.

В “Источник” – мы должны выделить источник типа данных, наши рекламные источники для выпадающего списка.

Нажимаем “Ок”. Теперь, в столбике “В” можно выбирать рекламные источники из списка.

Сделайте тоже самое для двух оставшихся столбиков. При выборе источника типа данных, указывайте соответствующий блок рекламного источника для вашего основного столбика. Если у вас основной столбик “Менеджер Егор”, то вы должны выбрать источник для типа данных в второстепенном столбике “Менеджер Егор итоги” .

Настройка подсчета формулой “СУММЕСЛИ”.

СУММЕСЛИ – это суммирование, при выполнении условия. Благодаря этой функции, у нас будет автоматический подсчет суммы выручки по каждому рекламному каналу.

Для начала, обратите ваше внимание на второстепенный блок, например “Менеджер Анна итоги”. Начнем по порядку и настроим “СУММЕСЛИ” для рекламного источника “Авито”.

Для этого, два раза кликаем на столбик результата (напротив Авито), нажимаем на вызов функции и выбираем “СУММЕСЛИ”.

После этого, заполняем поля.

Диапазон – Столбец “В” или “Источник”.

Критерий – Второстепенный столбик “Менеджер Анна итог”, пункт “Авито”.

Диапазон суммирования – Столбец “С” или “Выучка”.

Важно ! Друзья, выделять нужно не весь столбец. Выделяйте пустые ячейки. Когда я выделял столбец – иногда функция не работала.

Повторяем это с каждым источником рекламы для каждого менеджера и пункта выдачи.

Далее, проверяем, чтобы все считалось.

Для этого нужно выбрать нужного любой рекламный источник и напротив него вписать сумму. Во второстепенной таблице должны появиться данные автоматически.

У меня это выглядит примерно так:

Исходя из данных таблицы, я вижу, что менеджер “Анна”, справляется хуже, чем менеджер “Егор”.

Общая сумма менеджеров меньше, чем сумма пункта выдачи.

Общая сумма дохода по “Инстаграму” намного больше, чем на “Авито”.

Я добавил дополнительные второстепенные блоки, для подсчета суммы по общим рекламным каналам, для удобства. И все считается автоматически.

Применять “Проверку данных” и “СУММЕСЛИ” можно где угодно и как угодно. Это очень удобно.

Как и обещал, расскажу про “Средний чек”.

Тут все предельно просто. Ставите в столбце “С/Ч” знак “=”, нажимаете на общую сумму чеков и делите на количество чеков. Это средний чек за неделю продаж.

В моем случае, это выглядит вот так:

= N3/26

Надеюсь, информация для вас была полезной. Ставьте лайки, комментарии и подписывайтесь. Будет много интересного.

Расчеты в Excel и составление диаграмм на основе полученных данных для проведения анализа сезонности и прогнозирования объемов реализации напитков. Диаграмма 1 – исходные данные. Диаграмма 2 – сезонность. Диаграмма 3 – тренд. Диаграмма 4 – прогнозирование.

Функции:
1) Анализ сезонности
2) Построение краткосрочного прогноза временного ряда, содержащего сезонную компоненту

Алгоритм:
Этап 1 – вделение сезонной компоненты
Этап 2 – сглаживание временного ряда
Этап 3 – прогнозирование сглаженного ряда
Этап 4 – построение прогноза исходного ряда

Шаблон МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ

Модель построена на следующем алгоритме (F=T+S+E)

Использовались следующие шаги:

1. Определение трендов (T1, T2, T3, T4), для построения моделей прогнозирования. В качестве альтернатив используются 4 линии тренда: линейная, логарифмическая, экспоненциальная, степенная (эти линии на практике показывают наиболее точные результаты).

2. Определение величины сезонной компоненты (S).

3. Определение ошибок модели , (E) (среднеквадратическое отклонение для каждого периода (СКО))

4. Определение точности всей модели, {(1- СКО для всей модели)*100%}

5. Определение доверительного интервала {F*(1-СКО);F*(1+СКО)}

6. Построение прогноза

7. Построение прогноза с учетом коэффициентов сезонности

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассмотрим один из статистических методов прогнозирования продаж только что запускаемого товара, так и по уже известным продуктам.