這是我見過最好用的銷售預測模型！附完整解析

數據分析那些事

Jan 5, 2024

四季度來臨，以自然年為財年的企業通常開始籌劃新一年的規劃和預算。而預算制定是企業管理中的關鍵措施，有助於明確總體發展戰略、最佳化資源配置，並建立績效評估體系，從而促進全面管理。

其中，銷售預測是預算制定的關鍵環節，準確的銷售預測有助於估算即將銷售產品或服務的收入，為設定合理的銷售目標提供支援，使得銷售人員、負責人、企業經營老和投資人能夠達成一致的期望目標。

來源：BI實戰

以上，摘自網路，屬於給了碗湯但沒給勺的那種~

下面，簡單聊聊“勺”的問題~

有個段子這麼說：“掐指一算，明年多掙5000萬。”聽起來簡單，但在真實的業務環境中，要實現高質量的銷售預測卻相當具有挑戰性。

為何如此難呢？因為銷售受到眾多因素影響，需要考慮的因素繁多，而且，不同行業和渠道之間存在顯著差異。因此，我們必須根據具體業務場景和特定假設前提來建立銷售預測模型，並在此基礎上展開深入討論。

業務背景：

某500強品牌企業下的BU，主營業務為辦公用品的生產銷售，銷售主要依賴經銷商，分散在全國各個區域，佔比銷售業績的90%。還有自己的電商平臺，銷售佔比約10%。

現銷售負責人需要預測明年的銷售額來制定年度目標以及費用預算。問如何預測？

假設前提：

在不考慮外部市場環境的巨大變化（例如疫情黑天鵝事件、競爭對手變動）以及內部經營戰略的重大調整（如企業轉型、收購兼併、大客戶流失等）的情況下，預計明年企業的銷售額將在歷史同期水平的基礎上經歷相對穩定的增長或下降。

歷史資料來源準確可靠、維度齊全。

預測方法：

基於企業性質（經銷商為主，且企業已經處於完全競爭的博弈階段，市場份額基本定型，且銷售波動有規律可循），選擇時間序列模型，從客戶角度做預測更合適。

具體思路：

歷史銷售資料（標杆年*0.35 + 年滾動*0.65）*增長率，融入業務經驗（客戶數、客戶價值允許業務自主調參），對未來銷售進行預測吧。

此種方法業務邏輯相對清晰，引數設定簡單。

初版銷售預測視覺化效果如下圖：

可以自由選取需求對標的標杆年份
期望增長率和客戶數預測可以自由調整

然後我們再來看看怎麼實現這個需求~

01 資料匯入

新一代自助式BI分析工具 | FineBI商業智慧軟體

FineBI是新一代自助大數據分析工具，企業客戶多、服務範圍廣，憑藉FineBI商業智慧工具簡單流暢的操作、強勁的效能和自助式的分析體驗，企業可充分了解和利用他們的資料，增強可持續競爭力。

intl.finebi.com

開啟FineBI6.0，在tab【我的分析】中新建分析主題，彈出【選擇資料】框，將Excel資料匯入（當然，當前工程上有資料的話，可以直接呼叫工程上的資料）。

資料樣例：

02 新建引數&指標

第一步：建引數

1.建四個引數：標杆年&預測年（時間型別）、增長%指標&客戶數（數值型別），如下圖：

2.新建儀表板，增加兩個時間過濾元件，兩個數值下拉元件，將四個引數與元件繫結：

設定參考下圖：

2.1舉例，標杆年（時間過濾元件）：

2.2 舉例，客戶數（數值過濾元件）

第二步：增加指標計算

1.複製“銷售額”指標，重新命名為“銷售額-預測年”後增加過濾條件如下圖，過濾條件繫結引數“p_預測年”

2.複製“銷售額”指標，重新命名為“銷售額-標杆年”後增加過濾條件如下圖，過濾條件繫結引數“p_標杆年”

3.複製“銷售額”指標，重新命名為“銷售額-標杆年同期”後增加過濾條件如下圖，過濾條件繫結引數“p_標杆年”

4.新增計算欄位，標杆年的銷售額同比，

SUM_AGG(銷售額-標杆年)/SUM_AGG(銷售額-標杆年同期)-1

5.複製“客戶ID”欄位後轉化為指標，重新命名為“客戶數-預測年”後增加過濾條件如下圖，過濾條件繫結引數“p_預測年”

6.複製“客戶ID”欄位後轉化為指標，重新命名為“客戶數-標杆年”後增加過濾條件如下圖，過濾條件繫結引數“p_標杆年”

7.新增計算欄位，計算預測年份（可在儀錶板上的引數範圍內自由篩選）往前滾動一年的移動平均值，此處需要注意，年月日要處理成年月再計算

DEF(AVG_AGG(DEF(SUM_AGG(銷售額),DATE(YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期),1))),DATE(YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期),1),[DAYVALUE(DATE(YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期),1)) <= EARLIER(DAYVALUE(DATE(YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期),1))),DAYVALUE(DATE(YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期),1)) +365 > EARLIER(DAYVALUE(DATE(YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期),1)))])

8.新增計算欄位，計算銷售預測

(SUM_AGG(DEF_ADD(SUM_AGG(移動平均-12M),[YEAR(訂單日期),MONTH(訂單日期)],[訂單日期> MONTHDELTA(DEF(MAX_AGG(DATE(YEAR(p_預測年),1,1))),-11),訂單日期<def(max_agg(date(year(p_< span="">預測年),1,1)))]))*0.65+SUM_AGG(銷售額-標杆年)*0.35)*(1+p_增長%指標/100)