Два способа быстро построить прогноз в «Google Таблицах»

В крупных компаниях действуют целые подразделения аналитики, они изучают данные, ищут причинно-следственные связи в прошлом, чтобы закрепить успех и предотвратить проблемы. Если у вас пока нет аналитика или простой прогноз нужен срочно, используйте нашу инструкцию.

Мы в Ringostat — настоящие фанаты аналитики, статистики и электронных таблиц. Каждый отдел мониторит свою работу с помощью автоматизированных дашбордов, созданных в Google Spreadsheets.

Там же мы строим простые прогнозы для некоторых KPI, чтобы понимать, придерживаться ли тех же темпов и стратегии или нужно искать новые подходы, ведь с нынешними в ближайшем будущем нас ждёт спад. Способом построения такого простого прогноза в Google Spreadsheets мы и поделимся в этой статье.

Такие прогнозы пригодятся, чтобы:

• показать промежуточные цифры клиентам и начальству;
• следить за трендами;
• заранее реагировать на проблемы.

Мы, например, используем подобные формулы, чтобы прогнозировать количество лидов на разных этапах воронки продаж. Но сегодня рассмотрим пример полегче: предскажем доходы вымышленного магазина, чтобы понять, пора ли ему что-то менять в работе или достаточно просто держать темп.

Нам понадобятся данные, которые будем прогнозировать, и их периодичность. Например, в соседние столбцы можно прописать:

• количество звонков и даты, когда они поступили;
• недельный доход от продаж и порядковый номер недели с начала года;
• месячный охват аудитории сайта и номер месяца.

Данные придётся или вписывать в Google Spreadsheets вручную, или подтянуть из нужной системы (отчётов, бухгалтерии, CRM). Для примера: придумаем доход воображаемого магазина за восемь месяцев и рассчитаем, сколько он заработает до конца года, если будет продолжать работать как раньше.

Когда мы внесли данные, в свободных ячейках под ними добавляем несколько временных ячеек, а рядом пишем формулу forecast, или «предсказ» в русской локализации. Выглядит она так:

=FORECAST(X; Известные_значения_Y; Известные_значения_X)

• Х — точка во времени, для которой мы делаем прогноз;
• известные_значения_Y — известные нам значения зависимой переменной (на основе которых делаем прогноз);
  
• известные_значения_X — известные нам значения независимой переменной (даты или номера периодов).
  

В примере с доходом магазина это будет выглядеть следующим образом:

В целом этого достаточно для прогноза в одной ячейке, но у такой формулы есть небольшой недостаток: если попытаться её «растянуть» на следующие ячейки, отмеченные диапазоны «сползут».

В их подсчёте вместо изначальных существующих данных будет учитываться сам прогноз, как на скрине ниже.

Если хотите большей точности, добавьте знак «$» в диапазонах известных данных. После этого можно «растягивать» формулу на другие ячейки не теряя связи с исходной информацией.

Эта формула выдаёт те же числа, что и прошлая, хотя математически приходит к ним немного другим путем. С точки зрения пользователя, принципиален тот факт, что её не нужно «растягивать» на соседние ячейки, достаточно в одной формуле прописать диапазон результатов.

Благодаря этому таблица будет меньше тупить над большими массивами информации (если речь идёт о сотнях показателей), да и знаки доллара прописывать не придется.

Выглядит формула trend или «тенденция» следующим образом:

=TREND(исходные_данные_y; [известные_даные_x]; [новые_данные_x])

• Х — точка во времени, для которой мы делаем прогноз;
• исходные_данные_y — известные нам значения зависимой переменной (revenue);
  
• известные_данные_x — известные нам значения независимой переменной (даты или номера периодов);
  
• новые_данные_x — значения независимой переменной, для которых нужно сделать прогноз.
  

Возвращаясь к нашему примеру, формула будет выглядеть так:

Теперь у нас есть исходные данные и прогноз на их основе, но всё ещё не хватает общей картины. Чтобы её получить построим график с имеющейся информацией. Для этого в меню выбираем «Вставка» → «Диаграмма» и строим линейный график. По оси X размещаем даты, а числовые показатели помечаем как данные оси Y. Получаем график изменений Revenue с прогнозом на сентябрь, октябрь, ноябрь и декабрь.

Чтобы увидеть тренд, намеченный таблицей, заходим в настройки диаграммы, «Дополнительные» → «Серии», проматываем этот раздел в самый низ и отмечаем чекбокс «Линия тренда». Наблюдаем, как на графике появляется линия, совпадающая с данными от сентября и позже.

Теперь понятно, что у нашего вымышленного магазина дела идут не слишком хорошо и пора что-то менять в работе. График не объясняет, почему тренд стал падать, но владелец магазина должен уже подумывать о решении проблемы с первых спадов в июне, а теперь и вовсе срочно решаться на изменения в работе.

Подобный график уже не стыдно показать клиенту или руководству, он чётко показывает, что было раньше и куда это всё ведёт. Пропуская через такую таблицу KPI проекта, можно отследить превращение пары слабых месяцев в стагнацию и вовремя принять меры. Или же, наоборот, при восходящем тренде продолжать работать в том же темпе.

#инструменты #прогнозы