Cách tính so sánh tăng trưởng bình quân cùng kỳ

[Makatimai]

Xin chào tất các các Anh Chị/ Em!
Mình muốn so sánh tăng trưởng bình quân cùng kỳ như sau:
T1/ 2017: 100.000.000
T1/2018: 80.000.000
T1/2019: 150.000.000
T1/2020: 100.000.000
T1/2021: 70.000.000
T1/2022: 300.000.000
T1/2023: 330.000.000

Nếu mình lấy số sau trừ số trước/ chia số trước:
T1/ 2018 vs T1/2017
T1/2019 vs T1/2018
T1/2020 vs T1/2019
T1/2021 va T1/2020
T1/2022 vs T1/2021
T1/2023 vs T1/2022
Xong dùng hàm Average, VD ra 5% vậy có phải bình quân tăng trưởng trung bình cùng kỳ tháng 1 ở các năm từ 2017 đến 2023 là 5%.

Tuy nhiên, nếu thực tế mình có chạy chương trình làm tăng doanh số, mà doanh số tháng 1/2023 tăng 10% so với T1/2022, thì có được quyền lấy 10% trừ cho 5% bình quân tăng trưởng để hiểu được là 5% tăng còn lại là do đến từ việc làm CTKM có được k ạ!

Một lần nữa mình rất chân thành cảm ơn và rất mong nhận được sự hướng dẫn của mọi người.

 

[ongke0711]

Xong dùng hàm Average, VD ra 5% vậy có phải bình quân tăng trưởng trung bình cùng kỳ tháng 1 ở các năm từ 2017 đến 2023 là 5%.

Tuy nhiên, nếu thực tế mình có chạy chương trình làm tăng doanh số, mà doanh số tháng 1/2023 tăng 10% so với T1/2022, thì có được quyền lấy 10% trừ cho 5% bình quân tăng trưởng để hiểu được là 5% tăng còn lại là do đến từ việc làm CTKM có được k ạ!

Theo tôi bạn nên so sánh bằng sản lượng chứ không phải doanh thu. Vì nếu so bằng tiền thì phải tính tới chỉ số lạm phát, trượt giá, chỉ số giá tiêu dùng...--> thấy doanh thu tăng không có nghĩa là sản lượng tăng. Phải tính tới các yếu tố như: có sự tăng giá bán qua các năm, cùng kỳ có chạy CTKM không, nếu bán cho nhà phân phối, đại lý thì có tình trạng ôm hàng để bán qua tháng --> tháng sau số bán tụt hơn cùng kỳ.. .
Còn cách tính thì tôi nghĩ đây cũng là một cách tính sơ bộ để đáng giá hiệu quả CTKM. Nên tính thêm chỉ số độ phủ thị trường để đánh giá (có thể số lượng tăng nhưng rơi vào tay các nhà phân phối lớn đầu cơ)

 

[HieuCD]

Xin chào tất các các Anh Chị/ Em!
Mình muốn so sánh tăng trưởng bình quân cùng kỳ như sau:
T1/ 2017: 100.000.000
T1/2018: 80.000.000
T1/2019: 150.000.000
T1/2020: 100.000.000
T1/2021: 70.000.000
T1/2022: 300.000.000
T1/2023: 330.000.000

Nếu mình lấy số sau trừ số trước/ chia số trước:
T1/ 2018 vs T1/2017
T1/2019 vs T1/2018
T1/2020 vs T1/2019
T1/2021 va T1/2020
T1/2022 vs T1/2021
T1/2023 vs T1/2022
Xong dùng hàm Average, VD ra 5% vậy có phải bình quân tăng trưởng trung bình cùng kỳ tháng 1 ở các năm từ 2017 đến 2023 là 5%.

Tuy nhiên, nếu thực tế mình có chạy chương trình làm tăng doanh số, mà doanh số tháng 1/2023 tăng 10% so với T1/2022, thì có được quyền lấy 10% trừ cho 5% bình quân tăng trưởng để hiểu được là 5% tăng còn lại là do đến từ việc làm CTKM có được k ạ!

Một lần nữa mình rất chân thành cảm ơn và rất mong nhận được sự hướng dẫn của mọi người.

Tính số bình quân tuy dể mà khó, nếu không hiểu được mối liên hệ của các con số sẽ tính không chính xác
Có 3 dạng thường gặp, số trung bình cộng, trung bình điều hòa và trung bình hình học và Excel hổ trợ tính bằng 3 hàm đơn giản AVERAGE, HARMEAN và GEOMEAN
Tốc độ tăng trưởng bình quân thuộc dạng trung bình hình học và cách tính tinh gọn là: (Y2023 / Y2017)^(1/(2023-2017)) - 1
^(1/(2023-2017)) là căn bậc 6

Tuy nhiên, nếu thực tế mình có chạy chương trình làm tăng doanh số, mà doanh số tháng 1/2023 tăng 10% so với T1/2022, thì có được quyền lấy 10% trừ cho 5% bình quân tăng trưởng để hiểu được là 5% tăng còn lại là do đến từ việc làm CTKM có được k ạ!

Xác định ảnh hưởng của từng nhân tố đến tốc độ tăng trưởng rất phức tạp đòi hỏi kiến thức kinh tế và thống kê chuyên sâu, ngoài ra cần nhiều loại dữ liệu thực tế mới có thể tính mức độ ảnh hưởng với độ tin cậy chấp nhận được

 

[VetMini]

Tính số bình quân tuy dể mà khó, nếu không hiểu được mối liên hệ của các con số sẽ tính không chính xác
Có 3 dạng thường gặp, số trung bình cộng, trung bình điều hòa và trung bình hình học và Excel hổ trợ tính bằng 3 hàm đơn giản AVERAGE, HARMEAN và GEOMEAN
Tốc độ tăng trưởng bình quân thuộc dạng trung bình hình học và cách tính tinh gọn là: (Y2023 / Y2017)^(1/(2023-2017)) - 1
^(1/(2023-2017)) là căn bậc 6

Có hai con số ước lượng tăng trưởng.
1. Bình quân tăng trưởng đơn giản
= (Tổng phần trăm tăng trưởng các kỳ) / (số kỳ)
Tức là cái mà thớt nghĩ. Cách này đơn giản nhưng chịu ảnh hưởng yếu tố thời gian. Khuyết điểm lớn nhất của nó là nếu có trị âm thì con số không thể hiện đúng trình trạng.
1. Bình quân tăng trưởng lũy kế.
Tức là cái mà bạn nói. Cách này tính "mượt" hơn.

Xác định ảnh hưởng của từng nhân tố đến tốc độ tăng trưởng rất phức tạp đòi hỏi kiến thức kinh tế và thống kê chuyên sâu, ngoài ra cần nhiều loại dữ liệu thực tế mới có thể tính mức độ ảnh hưởng với độ tin cậy chấp nhận được

Đây là việc thớt đề cập ở phần sau. Thớt không có căn bản về ứng dụng toán thống kê cho nên nói vậy. Công ty nào giao việc này cho người không biết toán thống kê thì tôi cũng chịu thua.

Muốn biết hiệu quả của một chương trình (tỷ dụ như khuyến mãi) thì phải sử dụng bài toán "tìm liên hệ" (từ khóa: correlation). Đơn giản thì nó là tuyến tính thẳng, chỉ một vài con số, rành Excel thì làm được. Trung bình thì phải đi sâu chút nữa (ANOVA), giỏi Excel thì cũng làm được. Ở mức độ cao thì phải thử dựng models, tôi không nghĩ là Excel làm được (hồi nào giờ tôi dùng R hoặc Python, cũng có kkhi dùng SAS hay Stata).

Chú thích: tôi không nói với thớt, vì tôi từ chối không nói chuyện với người viết tắt.

 

[HieuCD]

Có hai con số ước lượng tăng trưởng.
1. Bình quân tăng trưởng đơn giản
= (Tổng phần trăm tăng trưởng các kỳ) / (số kỳ)
Tức là cái mà thớt nghĩ. Cách này đơn giản nhưng chịu ảnh hưởng yếu tố thời gian. Khuyết điểm lớn nhất của nó là nếu có trị âm thì con số không thể hiện đúng trình trạng.
1. Bình quân tăng trưởng lũy kế.
Tức là cái mà bạn nói. Cách này tính "mượt" hơn.


Đây là việc thớt đề cập ở phần sau. Thớt không có căn bản về ứng dụng toán thống kê cho nên nói vậy. Công ty nào giao việc này cho người không biết toán thống kê thì tôi cũng chịu thua.

Muốn biết hiệu quả của một chương trình (tỷ dụ như khuyến mãi) thì phải sử dụng bài toán "tìm liên hệ" (từ khóa: correlation). Đơn giản thì nó là tuyến tính thẳng, chỉ một vài con số, rành Excel thì làm được. Trung bình thì phải đi sâu chút nữa (ANOVA), giỏi Excel thì cũng làm được. Ở mức độ cao thì phải thử dựng models, tôi không nghĩ là Excel làm được (hồi nào giờ tôi dùng R hoặc Python, cũng có kkhi dùng SAS hay Stata).

Chú thích: tôi không nói với thớt, vì tôi từ chối không nói chuyện với người viết tắt.

Adding data analysis dùng khá tiện lợi, những mô hình hơi lạ mình dùng VBA gọi solver xử lý cũng tạm ổn

 

[tranhungdao12a3]

Xin chào tất các các Anh Chị/ Em!
Mình muốn so sánh tăng trưởng bình quân cùng kỳ như sau:
T1/ 2017: 100.000.000
T1/2018: 80.000.000
T1/2019: 150.000.000
T1/2020: 100.000.000
T1/2021: 70.000.000
T1/2022: 300.000.000
T1/2023: 330.000.000

Nếu mình lấy số sau trừ số trước/ chia số trước:
T1/ 2018 vs T1/2017
T1/2019 vs T1/2018
T1/2020 vs T1/2019
T1/2021 va T1/2020
T1/2022 vs T1/2021
T1/2023 vs T1/2022
Xong dùng hàm Average, VD ra 5% vậy có phải bình quân tăng trưởng trung bình cùng kỳ tháng 1 ở các năm từ 2017 đến 2023 là 5%.

Tuy nhiên, nếu thực tế mình có chạy chương trình làm tăng doanh số, mà doanh số tháng 1/2023 tăng 10% so với T1/2022, thì có được quyền lấy 10% trừ cho 5% bình quân tăng trưởng để hiểu được là 5% tăng còn lại là do đến từ việc làm CTKM có được k ạ!

Một lần nữa mình rất chân thành cảm ơn và rất mong nhận được sự hướng dẫn của mọi người.

Việc đánh giá thông thường thì không ai đánh giá đơn giản như vậy bạn.
Nếu bạn chỉ đánh giá doanh thu không, mà không đánh giá chi phí và lợi nhuận như thế đã là không được rồi.
Còn bạn muốn đánh hiệu quả tăng thêm của chương trình khuyến mại, thì bạn phải đánh giá như sau:
Đầu tiên phải so sánh chương trình khuyến mại cơ bản, phải so sánh trên cùng danh sách category hay skus. Ví dụ năm trước bạn chỉ chạy chương trình khuyến mại cơ bản thôi, nhưng năm nay bạn sử dụng chương trình khuyến mại đặc biệt. Khi này bạn phải đánh giá doanh thu tăng thêm( phần dôi ra so với khi chạy chương trình cơ bản) + phải đánh giá chi phí tăng thêm( phần dôi khuyến mại so với khuyến mại thường).
Ngoài ra còn phải đánh giá hiệu quả chương trình tùy thuộc vào việc bạn chạy chương trình đó có mục đích ngắn hạn hay dài hạn, ngắn hạn 1,2 tháng thì đánh giá đơn giản bằng doanh thu và lợi nhuận thì cũng được. Nhưng nếu chiến lược của bạn mà mục tiêu dài hạn hơn nhằm cạnh tranh với đối thủ thì bạn phải quan tâm tới một vài yếu tố như: có phát triển độ bao phủ không, có phát triển nhãn hàng, có phát triển số skus không( không rõ ngành gì nhưng ví dụ là bán lẻ đi), sản phẩm có cần phải trưng bày rồi mới tới tay người tiêu dùng thì nó có tăng trưng bày được không. Nếu mà bán thẳng tới tay người tiêu dùng luôn mà không qua trung gian thì số khách hàng mua hàng có tăng lên không,...Những mục tiêu chính trong ngành của bạn thì phải đạt được. Mà tôi thấy ở Việt Nam thì 10 công ty bán thì đến 8,9 chỉ cần bán được lấy tiền rồi thôi, còn sau đó nó trôi đi đâu cũng không cần biết, hay ăn xổi nó là như vậy. Doanh thu rất quan trọng nhưng phải xem nhiều yếu tố khác nữa. Muốn phân tích phải xem kỹ từng nhãn hàng một, từng sku một+ xem kỹ hiệu quả của chương trình khuyến mại.

 

[Makatimai]

Việc đánh giá thông thường thì không ai đánh giá đơn giản như vậy bạn.
Nếu bạn chỉ đánh giá doanh thu không, mà không đánh giá chi phí và lợi nhuận như thế đã là không được rồi.
Còn bạn muốn đánh hiệu quả tăng thêm của chương trình khuyến mại, thì bạn phải đánh giá như sau:
Đầu tiên phải so sánh chương trình khuyến mại cơ bản, phải so sánh trên cùng danh sách category hay skus. Ví dụ năm trước bạn chỉ chạy chương trình khuyến mại cơ bản thôi, nhưng năm nay bạn sử dụng chương trình khuyến mại đặc biệt. Khi này bạn phải đánh giá doanh thu tăng thêm( phần dôi ra so với khi chạy chương trình cơ bản) + phải đánh giá chi phí tăng thêm( phần dôi khuyến mại so với khuyến mại thường).
Ngoài ra còn phải đánh giá hiệu quả chương trình tùy thuộc vào việc bạn chạy chương trình đó có mục đích ngắn hạn hay dài hạn, ngắn hạn 1,2 tháng thì đánh giá đơn giản bằng doanh thu và lợi nhuận thì cũng được. Nhưng nếu chiến lược của bạn mà mục tiêu dài hạn hơn nhằm cạnh tranh với đối thủ thì bạn phải quan tâm tới một vài yếu tố như: có phát triển độ bao phủ không, có phát triển nhãn hàng, có phát triển số skus không( không rõ ngành gì nhưng ví dụ là bán lẻ đi), sản phẩm có cần phải trưng bày rồi mới tới tay người tiêu dùng thì nó có tăng trưng bày được không. Nếu mà bán thẳng tới tay người tiêu dùng luôn mà không qua trung gian thì số khách hàng mua hàng có tăng lên không,...Những mục tiêu chính trong ngành của bạn thì phải đạt được. Mà tôi thấy ở Việt Nam thì 10 công ty bán thì đến 8,9 chỉ cần bán được lấy tiền rồi thôi, còn sau đó nó trôi đi đâu cũng không cần biết, hay ăn xổi nó là như vậy. Doanh thu rất quan trọng nhưng phải xem nhiều yếu tố khác nữa. Muốn phân tích phải xem kỹ từng nhãn hàng một, từng sku một+ xem kỹ hiệu quả của chương trình khuyến mại.

Chân thành cảm ơn bạn, những gì bạn chia sẻ là rất hữu ích với mình.

Bài đã được tự động gộp: 20/8/23

Theo tôi bạn nên so sánh bằng sản lượng chứ không phải doanh thu. Vì nếu so bằng tiền thì phải tính tới chỉ số lạm phát, trượt giá, chỉ số giá tiêu dùng...--> thấy doanh thu tăng không có nghĩa là sản lượng tăng. Phải tính tới các yếu tố như: có sự tăng giá bán qua các năm, cùng kỳ có chạy CTKM không, nếu bán cho nhà phân phối, đại lý thì có tình trạng ôm hàng để bán qua tháng --> tháng sau số bán tụt hơn cùng kỳ.. .
Còn cách tính thì tôi nghĩ đây cũng là một cách tính sơ bộ để đáng giá hiệu quả CTKM. Nên tính thêm chỉ số độ phủ thị trường để đánh giá (có thể số lượng tăng nhưng rơi vào tay các nhà phân phối lớn đầu cơ)

Chân thành cảm ơn bạn đã dành thời gian đóng góp ý kiến, cho mình lời khuyên.

Bài đã được tự động gộp: 20/8/23

Tính số bình quân tuy dể mà khó, nếu không hiểu được mối liên hệ của các con số sẽ tính không chính xác
Có 3 dạng thường gặp, số trung bình cộng, trung bình điều hòa và trung bình hình học và Excel hổ trợ tính bằng 3 hàm đơn giản AVERAGE, HARMEAN và GEOMEAN
Tốc độ tăng trưởng bình quân thuộc dạng trung bình hình học và cách tính tinh gọn là: (Y2023 / Y2017)^(1/(2023-2017)) - 1
^(1/(2023-2017)) là căn bậc 6

Xác định ảnh hưởng của từng nhân tố đến tốc độ tăng trưởng rất phức tạp đòi hỏi kiến thức kinh tế và thống kê chuyên sâu, ngoài ra cần nhiều loại dữ liệu thực tế mới có thể tính mức độ ảnh hưởng với độ tin cậy chấp nhận được

Chân thành cảm ơn bạn đã dành thời gian đóng góp ý kiến cho mình.