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預測準确率，是一項重要的銷售管理名額。
具體的操作思路、操作步驟是怎樣的呢？今天就一起來學習！
問題描述
什麼是「預測準确率」？
小 E 的半年報告中有一項監測名額，發運預測準确率。
小 E 的行業産品屬于耐用消費品，銷售和發運之間存在着一定的延遲。
是以與大多數快速消費品行業不同，有銷售預測和發運預測之分。
銷售預測是希望盡可能準确的預測市場需求，發運預測是希望盡可能準确的預測實際生産發運情況。
發運預測對于生産制造、供應鍊配套等有重要的指導意義。
◆ 預測準确率該怎麼核算？
預測準确率的計算方式有很多種，基于實際與預測的偏離程度，我們采用的預測準确率的計算公式是：
預測準确率= min(實際，預測)/max(實際，預測)
雖然這個算法看起來不複雜，但實際問題沒有這麼簡單。
由于大部分的公司都不可能隻有單一的産品，會存在多産品，多生産線，相應的備貨和産能都是相對獨立的。
針對每一個單一的産品可以用上述公式進行計算，但需要一個總體的評價名額：複合增長率，針對每個産品的實際發運占比進行權重平均。
權重平均：複合預測準确率=Σ預測準确率*實際銷售占比/Σ實際銷售占比
為什麼要這樣做呢？
因為大部分的企業産品存在二八效應，占據頭部 20% 的産品發運量占到總發運量的 80%。
那麼如果針對預測準确率進行不考慮發運量的算術平均，是不符合實際情況的。
算術平均：平均預測準确率=AVG(預測準确率)
舉個例子：
❶ 産品 A 是頭部産品，發運量 100，占比 80%，預測 50，
預測準确率=min(100,50)/max(100,50)=50%；
❷ 産品 B 是小微産品，發運量 1，占比 2%，預測 4，
預測準确率=min(1,4)/max(1,4)=25%；
❸ 用算術平均：
平均預測準确率=(50%+25%)/2=37.5%；
❹ 用權重平均：
複合預測準确率=(50%*80%+25%*2%)/(80%+2%)=49.4%；
從對産線的實際影響來說，很明顯後者更符合實際情況。
知道其中的原理，如果要針對不同的銷售區域去分别進行複合預測準确率的計算，逐一核算當然很不經濟。
下面我們做個模闆，一次性搞定這個問題。
解決問題
◆ 建立表格 ◆
❶ 建立明細表格。
建立表格如下，假設做的是月度的預測準确率統計，是以表頭字段分别是：
當月預測發運數量、當月實際發運數量，預測準确率，當月實際發運占比。
其中【當月實際發運占比】是一組虛拟的各産品的發運量占比，通常情況下總和應該是 100%，這是占比的一個關鍵點。
❷ 建立複合預測準确率表格：
◆ 設定公式 ◆
在 D2 單元格輸入公式如下，向下擴充：
IFERROR(IF(XOR(ISBLANK(B2),ISBLANK(C2)),0,MIN(B2,C2)/MAX(B2,C2)),"-")
解釋：
前面說過，預測準确率=min(實際，預測)/max(實際，預測)。
還需要考慮到的情況：
情況一：針對局部地區而言，有可能當月不是每一種産品都有發運需求；那麼應該隻在其發運需求範圍内計算其發運預測準确率。
沒有發運需求的，實際和預測都是空，此産品的預測準确率應該是不适用，用「-」顯示。
情況二：預測和實際隻要一個有數字，則應該參與預測準确率的計算。
在 I2 單元格輸入公式如下：
SUMPRODUCT(D2:D21,E2:E21)/SUMPRODUCT(--ISNUMBER(D2:D21),E2:E21)
解釋：
與上面的公式邏輯相同，隻在其發運産品需求範圍内計算其發運預測準确率。
所有沒有資料的産品線都不應該參與預測準确率的計算。
◆ 核算預測準确率 ◆
在 B 列和 C 列根據實際情況輸入資料，得到預測準确率。
示例如下：
總結一下
預測準确率是一項重要的銷售管理名額，表格的設定步驟有：
❶建立明細表格；
❷設定公式；
❸輸入資料，得到結果。
趕緊試一下吧。
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