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预测准确率，是一项重要的销售管理指标。
具体的操作思路、操作步骤是怎样的呢？今天就一起来学习！
问题描述
什么是「预测准确率」？
小 E 的半年报告中有一项监测指标，发运预测准确率。
小 E 的行业产品属于耐用消费品，销售和发运之间存在着一定的延迟。
所以与大多数快速消费品行业不同，有销售预测和发运预测之分。
销售预测是希望尽可能准确的预测市场需求，发运预测是希望尽可能准确的预测实际生产发运情况。
发运预测对于生产制造、供应链配套等有重要的指导意义。
◆
预测准确率该怎么核算？
预测准确率的计算方式有很多种，基于实际与预测的偏离程度，我们采用的预测准确率的计算公式是：
预测准确率= min（实际，预测）/max（实际，预测）
虽然这个算法看起来不复杂，但实际问题没有这么简单。
由于大部分的公司都不可能只有单一的产品，会存在多产品，多生产线，相应的备货和产能都是相对独立的。
针对每一个单一的产品可以用上述公式进行计算，但需要一个总体的评价指标： 复合增长率，针对每个产品的实际发运占比进行加权平均。
加权平均：复合预测准确率=Σ预测准确率*实际销售占比/Σ实际销售占比
为什么要这样做呢？
因为大部分的企业产品存在二八效应，占据头部 20% 的产品发运量占到总发运量的 80%。
那么如果针对预测准确率进行不考虑发运量的算术平均，是不符合实际情况的。
算术平均：平均预测准确率=AVG（预测准确率）
举个例子：
❶ 产品 A 是头部产品，发运量 100，占比 80%，预测 50，
预测准确率=min（100,50）/max(100,50)=50%；
❷ 产品 B 是小微产品，发运量 1，占比 2%，预测 4，
预测准确率=min(1,4)/max(1,4)=25%；
❸ 用算术平均：
平均预测准确率=(50%+25%)/2=37.5%；
❹ 用加权平均：
复合预测准确率=（50%*80%+25%*2%）/(80%+2%)=49.4%；
从对产线的实际影响来说，很明显后者更符合实际情况。
知道其中的原理，如果要针对不同的销售区域去分别进行复合预测准确率的计算，逐一核算当然很不经济。
下面我们做个模板， 一次性搞定这个问题。
解决问题
◆ 建立表格 ◆
❶ 建立明细表格。
建立表格如下，假设做的是月度的预测准确率统计，因此表头字段分别是：
当月预测发运数量、当月实际发运数量，预测准确率，当月实际发运占比。
其中【当月实际发运占比】是一组虚拟的各产品的发运量占比，通常情况下总和应该是 100%，这是占比的一个关键点。
❷ 建立复合预测准确率表格：
◆ 设置公式 ◆
在 D2 单元格输入公式如下，向下扩展：
IFERROR(IF(XOR(ISBLANK(B2),ISBLANK(C2)),0,MIN(B2,C2)/MAX(B2,C2)),"-")
解释 ：
前面说过，预测准确率=min（实际，预测）/max（实际，预测）。
还需要考虑到的情况：
情况一：针对局部地区而言，有可能当月不是每一种产品都有发运需求；那么应该只在其发运需求范围内计算其发运预测准确率。
没有发运需求的，实际和预测都是空，此产品的预测准确率应该是不适用，用 「-」 显示。
情况二：预测和实际只要一个有数字，则应该参与预测准确率的计算。
在 I2 单元格输入公式如下：
SUMPRODUCT(D2:D21,E2:E21)/SUMPRODUCT(--ISNUMBER(D2:D21),E2:E21)
解释 ：
与上面的公式逻辑相同，只在其发运产品需求范围内计算其发运预测准确率。
所有没有数据的产品线都不应该参与预测准确率的计算。
◆ 核算预测准确率 ◆
在 B 列和 C 列根据实际情况输入数据，得到预测准确率。
示例如下：
总结一下
预测准确率是一项重要的销售管理指标，表格的设置步骤有：
❶建立明细表格；
❷设置公式；
❸输入数据，得到结果。
赶紧试一下吧。
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