สรุปจบ! พยากรณ์อนุกรมเวลา: วิธีการและการคำนวณที่ใช้ในการคาดการณ์ยอดขาย
พยากรณ์แบบอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting): วิธีการและเทคนิคสำคัญ
การพยากรณ์แบบอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting) เป็นเทคนิคสำคัญในการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต โดยพิจารณาจากข้อมูลยอดขายในอดีต เทคนิคนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์แนวโน้มยอดขายได้แม่นยำยิ่งขึ้น การวิเคราะห์อนุกรมเวลาอาจมีผลกระทบจากหลายปัจจัย เช่น แนวโน้ม (Trend), ฤดูกาล (Seasonal), วัฎจักร (Cycle), และเหตุการณ์ผิดปกติ (Irregular Variation) ซึ่งมี 3 วิธีหลักในการพยากรณ์:
1. การพยากรณ์อย่างง่าย (Naïve Forecast)
การพยากรณ์อย่างง่ายเป็นวิธีที่ตรงไปตรงมา โดยคาดการณ์ว่ายอดขายในอนาคตจะคงที่ตามยอดขายปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น หากเดือนมกราคมมียอดขาย 35 กล่อง การพยากรณ์ยอดขายในเดือนกุมภาพันธ์จะคงที่ที่ 35 กล่องเช่นกัน หากยอดขายจริงในเดือนกุมภาพันธ์เป็น 42 กล่อง การพยากรณ์สำหรับเดือนมีนาคมจะเป็น 42 กล่อง
2. การหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average)
การหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นการคำนวณค่าเฉลี่ยของยอดขายโดยใช้ข้อมูลจากหลายช่วงเวลา การคำนวณนี้ช่วยลดผลกระทบจากความผันผวนและทำให้แนวโน้มของยอดขายเป็นที่มองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น การใช้ค่าเฉลี่ยของยอดขายใน 3 เดือนที่ผ่านมาเพื่อคาดการณ์ยอดขายในเดือนถัดไป ข้อมูลเก่าจะถูกแทนที่ด้วยข้อมูลใหม่เมื่อล่วงเวลาผ่านไป
3. การปรับเรียบด้วยเอ็กซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing)
การปรับเรียบด้วยเอ็กซ์โปเนนเชียลเป็นเทคนิคที่ใช้การเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก ซึ่งจะคำนวณค่าพยากรณ์จากค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่ผ่านมาพร้อมกับการใช้สัมประสิทธิ์เชิงเรียบ (Smoothing Coefficient) ที่อยู่ในช่วง 0 ถึง 1.00 วิธีนี้ช่วยให้ค่าพยากรณ์มีความแม่นยำยิ่งขึ้นโดยให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลที่เก่า
การเลือกวิธีที่เหมาะสม
การเลือกวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับลักษณะและรูปแบบของข้อมูลยอดขาย การเข้าใจและใช้เทคนิคต่างๆ อย่างถูกต้องจะช่วยให้การพยากรณ์ยอดขายมีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น
ตัวอย่างการคำนวณการพยากรณ์ยอดขายด้วยแต่ละวิธี
1. การพยากรณ์อย่างง่าย (Naïve Forecast)
ตัวอย่าง 1
ข้อมูลยอดขาย:
- เดือนธันวาคม: 50 กล่อง
- เดือนมกราคม: 55 กล่อง
- เดือนกุมภาพันธ์: 60 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนมีนาคม:
การพยากรณ์แบบง่ายจะใช้ยอดขายของเดือนกุมภาพันธ์เป็นตัวคาดการณ์ยอดขายในเดือนมีนาคม
การคำนวณ:
- ยอดขายในเดือนมีนาคม = ยอดขายในเดือนกุมภาพันธ์
- ยอดขายในเดือนมีนาคม = 60 กล่อง
ตัวอย่าง 2
ข้อมูลยอดขาย:
- เดือนตุลาคม: 70 กล่อง
- เดือนพฤศจิกายน: 75 กล่อง
- เดือนธันวาคม: 80 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนมกราคม:
การพยากรณ์แบบง่ายจะใช้ยอดขายของเดือนธันวาคมเป็นตัวคาดการณ์ยอดขายในเดือนมกราคม
การคำนวณ:
- ยอดขายในเดือนมกราคม = ยอดขายในเดือนธันวาคม
- ยอดขายในเดือนมกราคม = 80 กล่อง
ตัวอย่าง 3
ข้อมูลยอดขาย:
- เดือนกรกฎาคม: 90 กล่อง
- เดือนสิงหาคม: 85 กล่อง
- เดือนกันยายน: 95 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนตุลาคม:
การพยากรณ์แบบง่ายจะใช้ยอดขายของเดือนกันยายนเป็นตัวคาดการณ์ยอดขายในเดือนตุลาคม
การคำนวณ:
- ยอดขายในเดือนตุลาคม = ยอดขายในเดือนกันยายน
- ยอดขายในเดือนตุลาคม = 95 กล่อง
การพยากรณ์อย่างง่ายใช้ข้อมูลยอดขายล่าสุดเป็นตัวคาดการณ์ยอดขายในอนาคต ซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายและตรงไปตรงมา แต่ไม่พิจารณาปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจมีผลต่อยอดขาย
2. การหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average)
ตัวอย่างการคำนวณการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) แบบซ้ำซ้อน:
ตัวอย่างที่ 1: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือน
ข้อมูลยอดขาย:
- เดือนเมษายน: 120 กล่อง
- เดือนพฤษภาคม: 130 กล่อง
- เดือนมิถุนายน: 140 กล่อง
- เดือนกรกฎาคม: 150 กล่อง
- เดือนสิงหาคม: 160 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนกันยายนด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือน:
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนมิถุนายน:
- ค่าเฉลี่ย = (120 + 130 + 140) / 3
- ค่าเฉลี่ย = 390 / 3 = 130 กล่อง
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนกรกฎาคม:
- ค่าเฉลี่ย = (130 + 140 + 150) / 3
- ค่าเฉลี่ย = 420 / 3 = 140 กล่อง
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนสิงหาคม:
- ค่าเฉลี่ย = (140 + 150 + 160) / 3
- ค่าเฉลี่ย = 450 / 3 = 150 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนกันยายน = 150 กล่อง
ตัวอย่างที่ 2: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือน
ข้อมูลยอดขาย:
- เดือนมีนาคม: 200 กล่อง
- เดือนเมษายน: 210 กล่อง
- เดือนพฤษภาคม: 220 กล่อง
- เดือนมิถุนายน: 230 กล่อง
- เดือนกรกฎาคม: 240 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนสิงหาคมด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือน:
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนมิถุนายน:
- ค่าเฉลี่ย = (200 + 210 + 220 + 230) / 4
- ค่าเฉลี่ย = 860 / 4 = 215 กล่อง
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนกรกฎาคม:
- ค่าเฉลี่ย = (210 + 220 + 230 + 240) / 4
- ค่าเฉลี่ย = 900 / 4 = 225 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนสิงหาคม = 225 กล่อง
ตัวอย่างที่ 3: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือน
ข้อมูลยอดขาย:
- เดือนธันวาคม: 90 กล่อง
- เดือนมกราคม: 95 กล่อง
- เดือนกุมภาพันธ์: 100 กล่อง
- เดือนมีนาคม: 105 กล่อง
- เดือนเมษายน: 110 กล่อง
- เดือนพฤษภาคม: 115 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนมิถุนายนด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือน:
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนเมษายน:
- ค่าเฉลี่ย = (90 + 95 + 100 + 105 + 110) / 5
- ค่าเฉลี่ย = 500 / 5 = 100 กล่อง
- คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนพฤษภาคม:
- ค่าเฉลี่ย = (95 + 100 + 105 + 110 + 115) / 5
- ค่าเฉลี่ย = 525 / 5 = 105 กล่อง
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนมิถุนายน = 105 กล่อง
การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้การรวมข้อมูลจากช่วงเวลาหลายช่วง (เช่น 3 เดือน, 4 เดือน, 5 เดือน) เพื่อสร้างค่าเฉลี่ยที่ช่วยในการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต โดยการพยากรณ์จะใช้ค่าเฉลี่ยล่าสุดของช่วงเวลาที่กำหนด
3. การปรับเรียบด้วยเอ็กซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing)
ตัวอย่าง: สมมุติว่าคุณมีข้อมูลยอดขายในเดือนมกราคม, กุมภาพันธ์, และมีนาคม และเลือกใช้สัมประสิทธิ์เชิงเรียบ (α) = 0.3:
- เดือนมกราคม: 30 กล่อง
- เดือนกุมภาพันธ์: 35 กล่อง
- เดือนมีนาคม: 42 กล่อง
การคำนวณ:
- คำนวณค่าพยากรณ์สำหรับเดือนกุมภาพันธ์ (F2) โดยใช้ยอดขายในเดือนมกราคม (A1) และค่าพยากรณ์ในเดือนมกราคม (F1)
- ซึ่งถือว่าเป็นค่าเริ่มต้น:F2 = α * A1 + (1 – α) * F1
F2 = 0.3 * 30 + (1 – 0.3) * 30
F2 = 9 + 21 = 30
- ซึ่งถือว่าเป็นค่าเริ่มต้น:F2 = α * A1 + (1 – α) * F1
- คำนวณค่าพยากรณ์สำหรับเดือนมีนาคม (F3)
- โดยใช้ยอดขายในเดือนกุมภาพันธ์ (A2) และค่าพยากรณ์ในเดือนกุมภาพันธ์ (F2):F3 = α * A2 + (1 – α) * F2
F3 = 0.3 * 35 + (1 – 0.3) * 30
F3 = 10.5 + 21 = 31.5
- โดยใช้ยอดขายในเดือนกุมภาพันธ์ (A2) และค่าพยากรณ์ในเดือนกุมภาพันธ์ (F2):F3 = α * A2 + (1 – α) * F2
- คำนวณค่าพยากรณ์สำหรับเดือนเมษายน (F4)
- โดยใช้ยอดขายในเดือนมีนาคม (A3) และค่าพยากรณ์ในเดือนมีนาคม (F3):F4 = α * A3 + (1 – α) * F3
F4 = 0.3 * 42 + (1 – 0.3) * 31.5
F4 = 12.6 + 22.05 = 34.65
- โดยใช้ยอดขายในเดือนมีนาคม (A3) และค่าพยากรณ์ในเดือนมีนาคม (F3):F4 = α * A3 + (1 – α) * F3
การพยากรณ์ยอดขายในเดือนเมษายน = 34.65 กล่อง