Excel Forecast Model + FMCG Case (RU/EN)
Практический урок · для новичка · 30 минут до рабочей модели

Excel-модель прогноза + FMCG-кейс «Back to School» за 30 минут

Excel Forecast Model + FMCG “Back to School” Case in 30 Minutes

EN и Excel — внутри
Вы когда-нибудь ставили +40% на промо — а потом объясняли боссу, почему склад переполнен или пустой? Именно эту ошибку решает этот урок: baseline + promo index + три сценария — за 30 минут.
Это 1 урок из 130+ в полном курсе. Вы прошли 0,77% пути.

Что вы сделаете за 30 минут

Вы соберёте простую, но «производственную» Excel-модель: Baseline + Promo uplift, проверите здравый смысл, получите три сценария (Base / Conservative / Aggressive) и поймёте, как это применять в FMCG.

Результат
Готовый .xls
Метод
Moving Avg + Index
Кейс
Back to School
Контекст кейса BIC в России не производит — продукт приезжает из Европы. В «Back to School» спрос может подскочить, а lead time и ограничения поставок делают ошибку прогноза дорогой: либо OOS, либо избыток на складе.

План урока

  1. Данные и логика прогноза (baseline vs incremental)
  2. Модель (3-месячная средняя и промо-индекс)
  3. Сценарии и быстрые проверки (sanity checks)
  4. Практика: мини-калькулятор на странице
  5. Квиз: 8 вопросов + разбор каждой ошибки
  6. Excel: файл с формулами и листом Explanation

Быстрый калькулятор (на странице)

Поиграйте параметрами — модель покажет baseline, uplift и итоговый прогноз.

Совет: последние 3 месяца — это база для baseline.
Baseline
Promo index
Forecast
Мини-визуал
История (6 мес) и прогноз (7-й)

Теория простыми словами

Baseline vs Incremental

Baseline — «обычная жизнь» без особых событий.
Incremental — надстройка поверх baseline: промо, запуск, ценовые изменения, перебои, листинг.

Почему MA3 — хороший старт

  • Быстро объяснить бизнесу
  • Легко проверить глазами
  • Меньше риска “перемудрить” на шумных данных

Формулы, которые реально нужны

Что считаемКак выглядитExcel-пример
Baseline (MA3)Среднее последних 3 месяцев=AVERAGE(последние_3)
Promo index1 + uplift%=1 + uplift
ForecastBaseline × Promo index=Baseline*Index
Sanity checkСравнить с max истории=IF(Forecast>MAX(history)*1.2,"Check","OK")

Практика

Задание A

Какие 3 вопроса вы зададите перед тем, как «поставить uplift 40%»?

Задание B

Заполните пропуски:

Baseline (MA3) = среднее последних ___ месяцев.
Если uplift = 40%, то promo index = ___.

Миф и ловушки

Миф «Если промо, baseline не нужен — просто +40%.»
  • Промо считается от baseline, иначе двойной учёт.
  • Без baseline не понять, где ошибка: тренд или uplift.
  • Продажи могут быть ограничены поставкой (особенно импорт).

Квиз (8 вопросов)

1) Что такое baseline?
2) MA3 означает:
3) Если uplift 40%, promo index равен:
4) Зачем нужен sanity check?
5) Что рискованно при импорте из Европы?
6) Почему «просто +40%» без baseline — ошибка?
7) Когда полезна WMA?
8) Три сценария нужны для:
Это был 1 урок из 130+
В полном курсе вас ждут ещё 129 тем

MA3 — это только начало. В курсе: ARIMA, Prophet, ML, FVA, S&OP, Demand Sensing, защита прогноза перед CFO — всё с реальными кейсами FMCG и готовыми шаблонами.

12
модулей
130+
тем
доступ навсегда
~2 нед.
срок окупаемости
ARIMA / Prophet / LSTM
Demand Sensing + ML
MAPE / Bias / FVA — метрики
S&OP/IBP — роли и процессы
Power BI дашборды
Python скрипты + шаблоны
Защита прогноза перед CFO
Кейсы Nestlé, Unilever, Starbucks
Единоразовая оплата · Доступ навсегда · Все обновления включены

Хочешь ещё бесплатных уроков?

Откроем дополнительные уроки + шаблоны. Регистрация — 30 секунд.

Получить бесплатные уроки
Have you ever set +40% promo uplift — then explained to your boss why the warehouse was overflowing or empty? This lesson teaches you to calculate, not guess: baseline + promo index + three scenarios in 30 minutes.
This is 1 lesson of 130+ in the full course. You’ve completed 0.77% of the journey.

What you will build in 30 minutes

A practical Excel model: Baseline + Promo uplift, sanity checks, and three scenarios (Base / Conservative / Aggressive) using a real FMCG Back to School case.

Deliverable
Working .xls
Method
Moving Avg + Index
Case
Back to School
Case context BIC is imported from Europe (no local manufacturing). During Back to School demand spikes, while lead time and supply constraints make forecast errors expensive: OOS or excess stock.

Lesson outline

  1. Data and logic (baseline vs incremental)
  2. Model (MA3 + promo index)
  3. Scenarios and sanity checks
  4. Practice: on-page calculator
  5. Quiz: 8 questions + explanation of every mistake
  6. Excel: formulas + Explanation sheet

Quick calculator (on-page)

Change inputs — see baseline, uplift and forecast instantly.

Tip: last 3 months are the baseline.
Baseline
Promo index
Forecast
Mini visual
History (6 months) + forecast (7th)

Quiz (8 questions)

1) What is baseline?
2) MA3 means:
3) Uplift 40% → promo index is:
4) Why do we need a sanity check?
5) What’s risky with import supply?
6) Why “just +40%” without baseline is wrong?
7) When is WMA useful?
8) Why do we build 3 scenarios?
That was 1 lesson out of 130+
129 more topics are waiting for you

MA3 is just the beginning. The course covers: ARIMA, Prophet, ML, FVA, S&OP, Demand Sensing, defending forecasts to the CFO — with real FMCG cases and ready-to-use templates.

12
modules
130+
topics
lifetime access
~1 mo.
payback period
ARIMA / Prophet / LSTM
Demand Sensing + ML
MAPE / Bias / FVA — metrics
S&OP/IBP — roles & process
Power BI dashboards
Python scripts + templates
Defending forecasts to CFO
Cases: Nestlé, Unilever, Starbucks
One-time payment · Lifetime access · All updates included

Want more free lessons?

Unlock additional lessons + templates. Registration takes ~30 seconds.

???? Get free lessons
Made on
Tilda