Как рассчитать сезонность в Excel и использовать её на практике?

Определение

Сезонность спроса – это явление, при котором спрос на определенные товары и услуги изменяется под влиянием внешних факторов. В контексте вашего сайта – это колебания трафика, зависящие от внешних факторов. Этот параметр аналитики, помогает точнее оценить периоды роста и падения трафика и причины этих скачков.

Как узнать спрос на товар или услугу (источники данных и инструменты)

  1. Яндекс

    1. 1.1. Wordstat yandex

      Яндекс.Вордстат — сервис для подбора ключевых слов и оценки пользовательского интереса. Функция «История запросов» позволяет анализировать, как менялась статистика запроса за последние два года.

      Статистику можно смотреть как в абсолютных значениях, так и в относительных. Для получения относительного значения абсолютная цифра нормируется на количество показов результатов поиска Яндекса за соответствующий месяц.

      Данные для анализа:

      • Статистика по типу устройства (десктопы, мобильные устройства в сумме и отдельно планшеты или телефоны).
      • Статистика по географии (страны, регионы, города).
      • Статистика по изменению частотности по месяцам за последние 2 года.
      • «Хвосты» (расширения и добавления данной поисковой фразы) и близкие поисковые фразы.
    2. 1.2. Яндекс вебмастер

      На вкладке «Поисковые запросы» (статистика запросов) сервис Яндекс.Вебмастер собирает и анализирует статистику по поисковым запросам, которые привели посетителей на ваш сайт из результатов поиска. Источником этих данных является Яндекс.Поиск. На основе полученной информации формируется отчет, который позволяет сравнивать поисковый трафик вашего сайта с похожими сайтами за одинаковый период времени.

      В группу похожих сайтов подбираются ресурсы, участвующие в рейтинге Яндекс.Радара с учетом тематики, к которой они относятся. Тематики в Вебмастере соответствуют тематикам Радара.

      Чтобы просмотреть отчет:

      • Установите переключатель в положение Тренд.
      • Выберите тематику, к которой относится ваш сайт.
      • Задайте период времени, за который хотите посмотреть статистику. По умолчанию задан месяц.

      В отчете отобразится статистика по вашему сайту и группе похожих сайтов в выбранной тематике. Источник: https://yandex.ru/support/webmaster/service/statistics.html#trend

    3. 1.3. Яндекс Метрика

      Для сайта с накопленной статистикой посещаемости о сезонности запросов/тематики может свидетельствовать график посещаемости.

      При этом может свидетельствовать как график по небрендовым поисковым фразам, так и график посещаемости по брендовым запросам, в случае узко тематичного сайта.

      Пример:

      На скриншоте показан поисковый трафик сайта предоставляющего услуги отдыха на горно-лыжном курорте. Как видно в сезон горно-лыжной активности трафик заметно увеличивается.

  2. Google Trends

    Google Trends — сервис, позволяющий узнать, насколько интересующие вас запросы или события популярны территориально и во времени. Позволяет сравнить тренды по их значимости и времени.

    Данные для анализа:

    • Возможность выбора региона.
    • Уточнение темы запроса.
    • Уточнение сервиса, к которому задается запрос (поиск Google, YouTube, Новости, Товары).
    • Предложение похожих запросов.
    • Сопоставление динамики нескольких запросов.
  3. Key Collector

    Key Collector – программа для создания семантического ядра сайта, которая помимо разного полезного функционала позволяет также собирать информацию о популярности запроса за прошедший период, строить график по этим данным и высказывать предположение о сезонности заданного запроса на основании полученных данных.

    Пример выгрузки:

    Увидеть расширенную статистику и график сезонности спроса по определенному запросу можно кликнув на ячейку, соответствующую данной фразе, и открыв в нижней панели вкладку «Дополнительная статистика».

Процедура прогнозирования

Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.

Способ 1: линия тренда

Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.

Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.

  1. Строим график зависимости на основе табличных данных, состоящих из аргументов и значений функции. Для этого выделяем табличную область, а затем, находясь во вкладке «Вставка», кликаем по значку нужного вида диаграммы, который находится в блоке «Диаграммы». Затем выбираем подходящий для конкретной ситуации тип. Лучше всего выбрать точечную диаграмму. Можно выбрать и другой вид, но тогда, чтобы данные отображались корректно, придется выполнить редактирование, в частности убрать линию аргумента и выбрать другую шкалу горизонтальной оси.
  2. Теперь нам нужно построить линию тренда. Делаем щелчок правой кнопкой мыши по любой из точек диаграммы. В активировавшемся контекстном меню останавливаем выбор на пункте «Добавить линию тренда».
  3. Открывается окно форматирования линии тренда. В нем можно выбрать один из шести видов аппроксимации:
    • Линейная
    • Логарифмическая
    • Экспоненциальная
    • Степенная
    • Полиномиальная
    • Линейная фильтрация.

    Давайте для начала выберем линейную аппроксимацию.

    В блоке настроек «Прогноз» в поле «Вперед на» устанавливаем число «3,0», так как нам нужно составить прогноз на три года вперед. Кроме того, можно установить галочки около настроек «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)». Последний показатель отображает качество линии тренда. После того, как настройки произведены, жмем на кнопку «Закрыть».

  4. Линия тренда построена и по ней мы можем определить примерную величину прибыли через три года. Как видим, к тому времени она должна перевалить за 4500 тыс. рублей. Коэффициент R2, как уже было сказано выше, отображает качество линии тренда. В нашем случае величина R2 составляет 0,89. Чем выше коэффициент, тем выше достоверность линии. Максимальная величина его может быть равной 1. Принято считать, что при коэффициенте свыше 0,85 линия тренда является достоверной.
  5. Если же вас не устраивает уровень достоверности, то можно вернуться в окно формата линии тренда и выбрать любой другой тип аппроксимации. Можно перепробовать все доступные варианты, чтобы найти наиболее точный.

    Нужно заметить, что эффективным прогноз с помощью экстраполяции через линию тренда может быть, если период прогнозирования не превышает 30% от анализируемой базы периодов. То есть, при анализе периода в 12 лет мы не можем составить эффективный прогноз более чем на 3-4 года. Но даже в этом случае он будет относительно достоверным, если за это время не будет никаких форс-мажоров или наоборот чрезвычайно благоприятных обстоятельств, которых не было в предыдущих периодах.

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ. Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:

=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)

«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.

«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.

«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.

Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.

При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.

Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.

  1. Выделяем незаполненную ячейку на листе, куда планируется выводить результат обработки. Жмем на кнопку «Вставить функцию».
  2. Открывается Мастер функций. В категории «Статистические» выделяем наименование «ПРЕДСКАЗ», а затем щелкаем по кнопке «OK».
  3. Запускается окно аргументов. В поле «X» указываем величину аргумента, к которому нужно отыскать значение функции. В нашем случаем это 2018 год. Поэтому вносим запись «2018». Но лучше указать этот показатель в ячейке на листе, а в поле «X» просто дать ссылку на него. Это позволит в будущем автоматизировать вычисления и при надобности легко изменять год.

    В поле «Известные значения y» указываем координаты столбца «Прибыль предприятия». Это можно сделать, установив курсор в поле, а затем, зажав левую кнопку мыши и выделив соответствующий столбец на листе.

    Аналогичным образом в поле «Известные значения x» вносим адрес столбца «Год» с данными за прошедший период.

    После того, как вся информация внесена, жмем на кнопку «OK».

  4. Оператор производит расчет на основании введенных данных и выводит результат на экран. На 2018 год планируется прибыль в районе 4564,7 тыс. рублей. На основе полученной таблицы мы можем построить график при помощи инструментов создания диаграммы, о которых шла речь выше.
  5. Если поменять год в ячейке, которая использовалась для ввода аргумента, то соответственно изменится результат, а также автоматически обновится график. Например, по прогнозам в 2019 году сумма прибыли составит 4637,8 тыс. рублей.

Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ. Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:

=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])

Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ, а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа», но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.

Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.

Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.

  1. Производим обозначение ячейки для вывода результата и запускаем Мастер функций обычным способом. В категории «Статистические» находим и выделяем наименование «ТЕНДЕНЦИЯ». Жмем на кнопку «OK».
  2. Открывается окно аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. В поле «Известные значения y» уже описанным выше способом заносим координаты колонки «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вводим адрес столбца «Год». В поле «Новые значения x» заносим ссылку на ячейку, где находится номер года, на который нужно указать прогноз. В нашем случае это 2019 год. Поле «Константа» оставляем пустым. Щелкаем по кнопке «OK».
  3. Оператор обрабатывает данные и выводит результат на экран. Как видим, сумма прогнозируемой прибыли на 2019 год, рассчитанная методом линейной зависимости, составит, как и при предыдущем методе расчета, 4637,8 тыс. рублей.

Виды сезонности

Обычно выделяют три вида сезонности, они отличаются по спаду в разнице продаж:

Умеренная: разница в пределах 10-20%, практически не влияет на финансовое самочувствие компании. Характерно для товаров повседневного спроса. Продавцы и поставщики чувствуют себя комфортно на протяжении всего года;

Яркая: разница спада продаж достигает 30-40%, приходится стимулировать спрос, чтобы не случился кассовый разрыв;

Жёсткая: падение продаж на 50-100%, нет шансов вернуть объёмы на прежние показатели. Есть ли смысл стимулировать спрос на новогодние ёлочные игрушки и валентинки в августе?

Причины сезонности

В первую очередь, сезонная торговля зависит от смены времен года — это главная причина возникновения сезонностей, и это связано с изменением средней температуры и климата. Очевидно, что спрос на товары уличного спорта и велосипеда проседает зимой, а популярность тёплых вещей возрастает.

Еще одна главная причина сезонности — это календарные события. Перед Новым годом люди массово закупаются подарками и продуктами для праздничного стола, а перед 23 февраля — носками для мужчин.

Устоявшиеся традиции и привычки тоже вносят большой вклад в сезонность. Если до Нового года наблюдается всплеск потребительской активности, то после 1 января наступает «мертвый сезон». Это связано с новогодними каникулами, которые утверждены на законодательном уровне. Большинство людей сидят и отдыхают дома после покупок и праздника, а значит меньше ходят в магазины. Поэтому компании часто сокращают маркетинговый бюджет на январь, потому что сезонный спрос падает.

Как использовать сезонность в маркетинговой кампании

Планирование эффективной сезонной кампании требует не только отличной организации, но и времени. Ниже приведены некоторые советы, которые помогут выстроить эффективную кампанию.

Выберите правильное предложение под сезон

В каждом сезоне актуальны свои предложения. Главное здесь — быть избирательным, проводить исследования и собирать данные о том, когда ваши клиенты наиболее активны.

Если есть достаточно понятная взаимосвязь между событием или сезоном и вашим предложением, тем легче адаптировать их и связать вместе. Но даже для услуг, не привязанных к времени года, можно придумать повод для вовлечения аудитории.

Не забывайте и о спонтанных событиях — открытие новых туристических направлений, законодательные запреты и разрешения могут послужить триггером для успешного продаж.

Например, если выйдет закон о полном запрете авиапассажирам провоза внешних аккумуляторов ёмкостью выше 5 000 mAh в ручной клади, продажи ваших скромных пауэрбанков на 2 000 mAh могут подскочить при запуске грамотной маркетинговой кампании.

О таких банальностях, как цветы и торты на 8 марта и 1 сентября не стоит и говорить. В эти праздники не готовит специальные предложения только тот, у кого бизнес абсолютно не может быть ассоциирован с ними — например, продажи бурильного оборудования.

Постройте коммуникации

  • Составьте карту пути клиента и точки контакта с ним. Карта даёт общее представление об опыте клиента: первоначальный контакт, процесс взаимодействия и перспективы долгосрочных отношений.
  • Обратитесь к эмоциям — это позволит создать более тесную связь с вашей аудиторией и сделает их восприимчивыми к вашему сообщению.
  • Призыв к действию: разработайте CTA для всех этапов коммуникации. Для каждого шага должно быть продумано ясное побуждение к действию. Не заставляйте людей продираться сквозь многослойные намёки.

Выделите бюджет

Ключом к успешной сезонной маркетинговой кампании является точная настройка бюджет во избежание сюрпризов.

Помимо увеличенных расходов на интернет-маркетинг, продумайте, какие дополнительные затраты могут иметь место:

  • Бонусы и подарки для клиентов;
  • Расходы на мероприятия;
  • Расходы на зарплату сезонных работников;
  • Транспортные расходы, если вы рассылаете подарки.

Чтобы оптимизировать расходы на рекламу, используйте сквозную аналитику — она отражает полную картину эффективности каждого канала коммуникации.

Пример формул таблицы для анализа прогноза продаж в Excel

Ниже на рисунке представлены исходные данные. Допустим по этим данным необходимо составить прогноз продаж на 2020-й год, не смотря на то что собранные статистические данные заканчиваются в декабре 2019-го года. Первым шагом является использование функции ПРЕДСКАЗ и расширение десезонализированных данных на очередные 12 месяцев. Формулы в таблицах:

  1. Расчет коэффициента сезонности для каждого месяца в году:
  2. Расчет десезонализации на основе коэффициентов:
  3. Формула для прогнозирования показателей реализации в январе 2020-го года находится в том же столбце в ячейке C26 и выглядит следующим образом:
  4. Формула прогноза сезонности на 2020-й год:

Для прогнозирования будущих значений функция ПРЕДСКАЗ использует метод линейной регрессии. Функция содержит 3 аргумента:

  1. X – в данном аргументе будет указан месяц, для которого следует получить текущее прогнозируемое значение.
  2. Известные значения y – аргумент содержит десезонализированные данные столбца C.
  3. Известные значения x – здесь указаны месяца соответствующие данным по продажам в столбце A.

После создания с помощью функции ПРЕДСКАЗ прогнозируемых значений для всех месяцев следует восстановить сезонность данных, применяя коэффициенты в таблице, показанной на последнем рисунке выше.

Для расчета значений тренда:

  1. Определим коэффициенты уравнения линейного тренда y=bx+a с помощью функции Excel =Линейн(). Для этого в ячейки Excel вводим функцию =линейн(объёмы продаж за 5 лет; номера периодов; 1;0). Выделяем 2 ячейки, в левой – формула =линейн(), нажимаем комбинацию клавиш в следующей последовательности (F2 + Ctrl+Shift+Enter). Excel рассчитает для нас значение коэффициентов a и b.
  2. Рассчитываем значения тренда. Для этого в уравнение y=bx+a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде. Получаем y-значения линейного тренда для каждого периода.

Для расчета коэффициентов сезонности:

  1. Рассчитываем отклонение фактических значений от значений тренда. Для этого фактические значения делим на значения тренда;
  2. Для каждого месяца определяем среднее отклонение за последние 5 лет.
  3. Определяем общий индекс сезонности — среднее значение коэффициентов, рассчитанных в 4 пункте;
  4. Рассчитываем коэффициенты сезонности

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

  1. Регулярную составляющую
  2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

  1. Тренда
  2. Сезонности
  3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

  1. Тренд (Tt)
  2. Сезонность (St)
  3. Цикличность (Ct)
  4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Виды моделей временного ряда

Обычно, выделяют две модели временного ряда и третью — смешанную.

Аддитивная модель

При выборе необходимой модели временного ряда смотрят на амплитуду колебаний сезонной составляющей. Если ее колебания относительно постоянны, то выбирают аддитивную модель. То есть, амплитуда колебаний примерно одинакова:

  1. Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, строят мультипликативную модель временного ряда, которая ставит уровни ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.
  2. Построение этих моделей сводится к расчету тренда (Tt), сезонности (St) и случайных возмущений (Et) для каждого уровня ряда (Yt).
Источники


  • https://racurs.agency/blog/seo/sezonnost-sprosa/
  • https://lumpics.ru/forecasting-in-excel/
  • https://blog.calltouch.ru/chto-takoe-sezonnost-sprosa-i-kak-stimulirovat-prodazhi-v-nesezon/
  • https://exceltable.com/formuly/formula-predskaz-dlya-prognoza-prodazh
  • https://4analytics.ru/prognozirovanie/kak-rasschitat-prognoz-prodaj-s-uchetom-rosta-i-sezonnosti-v-excel.html
  • https://iiorao.ru/word/kak-sdelat-prognoz-prodazh-v-excel.html

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все об Экселе: формулы, полезные советы и решения