Construya el plan de ingresos y margen a partir de sus propios datos reales, prevea la demanda, compare escenarios de precios con un escenario base y siga después el plan frente a los datos reales cada vez que se actualicen sus datos.
El modelo lee seis meses de ventas de accesorios, los conserva como periodos reales y planifica los seis siguientes. El escenario base es el precio y el coste de hoy, sin ningún cambio.
Elija la fuente, una granularidad mensual y la fecha en que empieza la previsión. Las unidades, los ingresos y el coste se suman a partir de sus propios datos de ventas, así que el plan parte de lo que el negocio hizo realmente.
La variación de precio, el coste unitario y la elasticidad precio son entradas con un valor por defecto. El escenario base usa esos valores, así que cualquier otro caso es un cambio respecto a él.
Una previsión de la demanda para cada producto de accesorios da las unidades sobre las que trabaja el plan, con un rango probable y un registro de la puntuación de cada ejecución.
Las filas de historial muestran la demanda real. Las filas de previsión muestran el valor esperado y los extremos inferior y superior del rango en el que deberían caer 8 de cada 10 resultados.
Cada ejecución puntúa varios métodos sobre periodos pasados y conserva el mejor. La versión 4 conservó gradient boosting, con un error ponderado del 7,9 %.
Version v4: what the run used
| Method | WAPE | Used | Weight / note |
|---|---|---|---|
| Seasonal smoothing | 10.8% | No | |
| Seasonal ARIMA | 9.1% | No | |
| Prophet | 11.6% | No | |
| Gradient boosting, per series | 7.9% | Yes | |
| Pooled Gradient Boosting (all series) | 8.6% | No |
El modelo de decisión de la parte superior de la página reúne tres casos en un mismo gráfico: el escenario base, una subida del 12 % en el coste de la resina y la misma subida con un aumento de precios del 4 %. Así se define cada caso, y así de amplio podría ser su resultado.
Un escenario parte de las entradas del escenario base. Uno eleva el coste unitario mediante una fórmula; el otro lo eleva y fija una variación de precio del 4 %.
Scenarios are named what-if cases that override input defaults.
| Scenario | Assignments | Trials |
|---|---|---|
| Base Baseline | Uses input defaults | 100 |
| Resin cost +12% Scenario | Unit cost: formula | 100 |
| Resin +12%, price +4% Scenario | Price change: 0.04, Unit cost: formula | 100 |
Asigne un rango a una entrada incierta y cada escenario ejecuta muchas simulaciones. Con la subida, el margen de marzo queda entre unos $285 K y $349 K en el 90 % de ellas.
Resin +12%, price +4% · 100 trials. The shaded band spans the 5th–95th percentiles; the line shows the median.
Publique el escenario elegido, conserve la versión de la previsión sobre la que se construyó y compare los datos reales de cada mes con el plan en una view. Al cabo de tres meses, el margen de accesorios está $14.170 por debajo del plan acumulado de $937.510 (1,5 %), y diciembre es el mes que conviene revisar.
El plan procede del escenario elegido, los datos reales del historial de ventas y la desviación de columnas de fórmula. Diciembre está un 3,5 % por debajo del plan, todavía dentro del rango que mostraron las simulaciones. Datos ilustrativos.
La publicación da a los resultados del modelo una página de solo lectura, con el escenario elegido frente al escenario base, lista para imprimir.
Una actualización de enero entrenó la versión 5, que obtuvo peor puntuación, así que la versión 4 sigue en uso. Solo cambia de versión cuando usted lo decide.
Las funcionalidades que hacen el trabajo, lo que añade cada suscripción y por dónde empezar.
Soluciones relacionadas: Gestión de subidas de precios, Recuperación de costes, aranceles y fletes, Rentabilidad por cliente y producto.
No. Revomo contiene el plan comercial: ingresos, precio y margen construidos a partir de sus propios datos de ventas, con escenarios. La consolidación, la conversión de divisas y el presupuesto corporativo siguen en su herramienta de FP&A o en su ERP. Revomo lee de los sistemas que gestionan el negocio y publica de vuelta en ellos; no los sustituye.
No. Una previsión de la demanda prueba varios métodos en cada serie, puntúa cada uno sobre periodos pasados y conserva el mejor, y cada versión muestra qué probó y su error. En el propio plan, cada palanca es una entrada con nombre, y cada escenario muestra qué entradas cambia respecto al escenario base.
El escenario base, la previsión y los datos reales se basan en los mismos datos, en un solo lugar. Un escenario cambia solo las entradas que difieren del escenario base, las previsiones conservan sus versiones, y el plan frente a real es una view que se actualiza cuando se actualizan los datos, en lugar de un archivo que se rehace cada mes.
No con un bloqueo aparte. Los resultados de un modelo de decisión se quedan tal como se calcularon hasta que alguien vuelve a calcularlo, y los permisos por rol deciden quién puede hacerlo. La publicación ofrece a todos una página de resultados de solo lectura. Para una copia fija, descargue la view del plan y consérvela como dataset.
No por sí solo. La view de plan frente a real se actualiza cuando se actualizan sus datos, y una regla de formato puede marcar cualquier mes por debajo de su umbral. Los informes y cuadros de mando de Analytics & Insights pueden mostrar la misma view a las personas que la necesitan.
El historial de ventas por mes, con producto, cliente y cantidad, además del precio y el coste para los ingresos y el margen. Cárguelo como archivos o conecte una fuente compatible en Data & Context Studio. Qué plan, previsiones y escenarios construir primero se acuerda en el Activation and Success Plan.
Traiga el plan de este año y la desviación del último trimestre. Recorreremos un escenario base, escenarios y el plan frente a real con datos de muestra.