Uso de Excel para pronosticar ventas, gastos, y más

El pronóstico de ventas es útil por muchas razones, como la gestión de inventario, las relaciones con los inversionistas y el establecimiento de gastos y presupuestos de marketing. Pero producir pronósticos precisos puede ser confuso. En esta publicación, explicaré cómo generar pronósticos usando Microsoft Excel.

Reuniendo datos

Para empezar, identificar el objetivo. ¿Cuál es el propósito de su análisis? Luego reúna datos y ejecute un modelo de pronóstico.

En primer lugar, establecer la línea de tiempo. ¿Está buscando predecir los próximos 12 meses, los próximos cinco años o los próximos 30 días? Para un análisis de 12 meses, es mejor tener al menos tres años de datos para establecer tendencias de estacionalidad. Si solo tiene unos pocos meses de datos, utilícelo para estimar los próximos 30 días aproximadamente.

A continuación, recopile los datos según el tipo de pronóstico.

Tipo de pronóstico Información requerida

Ventas generales – Volumen total de ventas por años, meses o días.

Ventas para cada producto – Volumen de ventas por nombre o tipo de producto.Ventas por geografía – Volumen de ventas por región deseada (es decir, país, estado).Ventas por canal de marketing – Volumen de ventas por canal, como Facebook, búsqueda orgánica, Google Ads.

Puede predecir las ventas para la mayoría de las métricas clave siempre que tenga los datos históricos.

Metodología

Una vez que tenga los datos en forma de tabla, use la función TREND en Excel para sus predicciones, de la siguiente manera.

= TENDENCIA (Ventas históricas, Línea de tiempo histórica, Línea de tiempo del pronóstico)

En la captura de pantalla de Excel, a continuación, la fórmula es:

= TENDENCIA (B3: B9, A3: A9, A10: A14)

Tenga en cuenta que la fórmula TREND en Excel es lineal. Pero, para la mayoría de las empresas de comercio electrónico, las ventas no son consistentes durante todo el año. Las ventas en octubre, noviembre y diciembre pueden representar la mayor parte del total anual. Construir efectos de estacionalidad en un modelo de pronóstico es un poco más complicado.

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