Alt Du Trenger Å Vite Om Hva-Hvis-Scenarier

enkelt sagt, hva – hvis-scenarioanalyse er en måte å forstå hvordan endringer i en ting påvirker en annen.

for å forklare hva dette betyr, la oss gå rett til et eksempel.

la oss si at du selger brød på et marked. Du belaster $2 per brød, og du selger 100 brød om dagen. Et eksempel på hva-hvis-analyse ville være å spørre: hva ville skje med inntektene mine hvis jeg belastet mer for hvert brød?

i det enkle tilfellet, hvor volumet av brød som selges ikke er avhengig av prisen på brødet, er analysen veldig enkel. En X% økning i prisen per brød vil føre Til En x% økning i salget.

men la oss tenke oss at situasjonen er litt mer kompleks, og at mengden brød du selger, avhenger av prisen du belaster. Kanskje du prøver å endre prisnivået til forskjellige punkter, og du ser et mønster dukke opp:

Kanskje du er en matematisk tilbøyelig brød selger, og du innser at du kan passe en ligning ganske pent på datapunkter:

ovennevnte gir oss en måte å forstå hvordan volumet av brød solgt gjelder prisen per brød. Nå som vi har denne forståelsen, kan vi gå tilbake til vårt opprinnelige spørsmål og svare på hvordan inntektene endres avhengig av prisen du belaster.

Vi kan velge et par forskjellige prisnivåer, og utarbeide et estimat av hva inntektene dine ville være på hvert av de forskjellige prispunktene:

Noen av disse prispoengene kan være de du allerede har testet, men skjønnheten i denne analysen er at den også lar oss svare på hva-hvis spørsmål om prispoeng vi ikke har testet.

og der har du det. Du har nettopp utført en grunnleggende hva-hvis-analyse, som ser på hvordan endringer i en ting (prisen på brød) påvirker en annen (inntektene dine).

hvis du har sett eksempler på hva-hvis-analyser før, kan de se langt mer komplekse ut enn dette. I virkeligheten skjønt, hva-hvis-analyser alle følger samme grunnleggende prosedyre:

1. Still et spørsmål om hvordan en endring I A vil påvirke B
2. Forstå hvordan A og B er relatert; vanligvis gjøres dette ved å lage en ligning som relaterer de to.
3. Beregn eller visualiser verdiene Til B for alle de forskjellige verdiene Til A som du er interessert i.

Hva Er Fordelene Med Hva-Hvis-Scenarioanalyse?

fordelene med hva-hvis-analyse strekker seg langt utover brødfremstilling. Hva-hvis-analyse hjelper til med å svare på spørsmål om alle slags forretningsbeslutninger:

• Skal jeg åpne et nytt premiss?
• Bør jeg endre prisstrukturen min?
• Skal jeg kjøre en markedsføringskampanje?

Merk at spørsmålene ovenfor kommer fra et bredt spekter av ulike forretningsområder. Hvis du er involvert i å ta forretningsbeslutninger, uansett fokus, kan du dra nytte av å bygge hva-hvis-scenarioanalyser.

Hvordan Bygger Du Hva-Hvis-Scenarier?

La oss se på hvordan du bygger hva-hvis-scenarioanalyser i to forskjellige verktøy; Excel og Causal.

Bygge en hva-hvis-scenario analyse I Excel

Excel har en del av hva-hvis-verktøy, for å hjelpe brukerne å forstå spørsmål som de som stilles i avsnittene ovenfor.

Den mest brukte blant disse verktøyene Er Hva Excel kaller Scenario Manager.

for å bruke scenario manager må du først bygge opp en modell. Dette er ikke så vanskelig som det kan høres, en modell er bare et sett med innganger, med en utgang som er en funksjon av disse inngangene.

for eksempel kan vi lage en modell med innganger Prisen På Brød Og Brød Solgt, og produksjonen Som Inntekter:

Prisen På Brød kan være hva du vil Den skal Være, Brød Solgt bør være en funksjon Av Prisen På Brød, og inntekter bør være de to siste tallene multiplisert sammen.

når du har gjort dette, kan du gå videre og åpne Opp Scenario Manager, og bygge scenarier ved å klikke ‘Legg Til…’

Når du oppretter hver av scenariene dine, vil du ønske å:

• Gi det et navn, som beskriver arten av scenariet.
• Definer Hva De Skiftende Cellene er, dvs.cellene hvis verdier endres mellom scenarier.
• Definer verdien(e) av din skiftende celle(er); dvs.hvilken verdi de bør ta i dette scenariet.

som et eksempel har vi laget to scenarier der brød selges til forskjellige priser:

Når du har opprettet scenariene dine, kan Du trykke ‘Vis’ for å se hvordan resultatet av modellen din (inntekter) varierer mellom scenariene du har definert:

Excel forteller oss effektivt hvordan inntektene våre varierer i de to forskjellige brødprisscenariene vi så på, $2 og $ 3. Vi kan se her at inntektene våre er høyere i $ 2-scenariet, og vi kan bruke den innsikten til å informere vår prisstrategi.

excel scenario manager er et godt verktøy for å analysere modeller som allerede er bygget I Excel, men det har en stor ulempe. Hvis du lager komplekse modeller og flytter celler rundt, kan dette ofte ødelegge scenariene dine. Dette skjer fordi scenariobehandlerens Skiftende Celler er løst, og vil ikke svare på endringer i modellen.

Bygg en hva-hvis-scenarioanalyse I Årsakssammenheng

Hvis ovenstående føltes litt clunky, så vær ikke bekymret, hva-hvis-scenarier er mye lettere å bygge I Årsakssammenheng.

Vi begynner med å bygge vår modell. I Årsakssammenheng er modeller bygget opp av variabler. La Oss begynne med å lage en variabel For Prisen På Brød, og gi Den en verdi av $2:

Vi vil da lage en annen variabel for Mengden Brød Som Selges. For å gjøre dette, skal vi bruke en vilkårlig ligning hvis utgang reduseres med prisen på brødet:

vi valgte ligningen bare slik at den ville matche noen av datapunktene tidligere i innlegget, og redusere raskt etter hvert som du steg prisen på brød.

Så, for å fullføre vår modell, kan vi opprette en variabel kalt Inntekter som er produktet av de to eksisterende variablene:

Nå som vi har vår modell, kan vi begynne å lage vår hva-hvis-analyse.

Årsakssammenheng lar deg bygge scenarier og endre hvilke variabler du vil bruke i hvert scenario. Som et eksempel har jeg opprettet et $ 3 Brød scenario og endret Prisen På Brød variabel innenfor det scenariet til $3.

for å forstå forskjellene mellom scenariene våre, kan vi lage visualiseringer som tabeller eller stolpediagrammer for å forstå hvordan produksjonen (Inntektene) endres avhengig av innganger (Prisen På Brød):

Hva-Hvis-Analyse I Årsakssammenheng vs Excel

Vi har sett på to forskjellige metoder ovenfor, så nå er Det på tide å spørre: skal Du bruke Årsakssammenheng eller Excel for hva-hvis-analyser?

Mens Excel er et vanlig verktøy i de fleste yrker, Har Kausal en rekke fordeler over det:

• Årsaksmodeller er ikke bare enkle å dele, men de er også interaktive. Personer som ser på modellene dine, kan endre inndata og scenarier, og se hvordan endringene påvirker modellen.
• Årsaksmodeller er bygget rundt variabler, i stedet for rader og kolonner. Vi har en tendens til å tenke i form av variabler, Noe som Gjør Kausal rask å lære og enkel å bruke.
• Årsakssammenheng kan lett redegjøre for usikkerhet. Kanskje er vi ikke helt sikre på hvordan salget påvirkes av prisen på brød; Årsakssammenheng kan håndtere dette ved å la deg bygge usikkerhet i variablene dine:

en interaktiv demo

Interessert i Å gi Causal en tur? Ta en lek med demomodellen nedenfor, og trykk Bruk denne malen for å se hvordan den er bygget.