Site icon วิศวกรรีพอร์ต

เส้นผมบังตา “มายาค่าเฉลี่ย”

มีเกมมาให้คิดสนุกๆครับ

คุณคิดว่า ตัวเลขในตารางข้างล่างนี้ มีอะไร “ผิดปกติ” หรือไม่?

ถ้ามี สิ่งที่คุณคิดว่า “ผิดปกติ” คืออะไร?

หรือ ถ้าต้องนำเสนอข้อมูลนี้ในที่ประชุม คุณจะนำเสนอว่าอย่างไร?

ติ๊กต่อก

ติ๊กต่อก…

(ถ้ายังคิดอยู่ อย่าเพิ่งอ่านบรรทัดต่อไปนะครับ)

หมดเวลา!

ในความคิดของผม ความ “ผิดปกติ” ของตารางนี้ สามารถอธิบายได้ 2 มุมมอง คือ

1 มองในมุมวิเคราะห์ตัวเลข

หลายคนอาจใช้ Sense Of Number แล้วรู้สึกว่า ตัวเลขดูผิดปกติ

เพราะ ต้นทุนต่อหน่วยของซัพพลายเออร์เอสูงกว่าซัพลายเออร์บี ทุกเดือน

ไล่ตั้งแต่เดือน 1 ถึงเดือน 5

แต่ทำไม ตัวเลขสรุปสุดท้ายกลับต่ำกว่า!

(10.69 vs 10.74)

คำถามที่แว่บขึ้นมาคือ

“ตัวเลขผิดหรือเปล่า?”

สำหรับโจทย์ข้อนี้ ตัวเลขไม่ได้ผิดครับ

แต่ที่เป็นเช่นนี้ เพราะเกิดสิ่งที่เรียกว่า

มายาค่าเฉลี่ย

นั่นคือ ตัวเลขเดือน 1 ถึงเดือน 5 ได้สร้างภาพมายาให้กับสมองของเรา

จนเราเกิดการรับรู้ว่า ต้นทุนต่อหน่วยของซัพพลายเออร์เอ ต้องสูงกว่า ซัพพลายเออร์บี

แต่ถ้าเราลองวิเคราะห์สัดส่วนปริมาณการขาย จะพบว่า

สัดส่วนของเดือน 5 แตกต่างจากเดือน 1-4 อย่างเห็นได้ชัด

กล่าวคือ สัดส่วนปริมาณของซัพพลายเออร์เอ : ซัพพลายเออร์บี เดือน 5 คือ 21:79

ในขณะที่ สัดส่วนเดือน 1-4 อยู่ที่ประมาณ 70:30

แถมเดือน 5 ยังเป็นเดือนที่ต้นทุนต่อหน่วยสูงที่สุด

เจ้า สัดส่วนที่เปลี่ยนไป และ ต้นทุนต่อหน่วยสูงที่สุดในเดือน 5 นี่เอง ที่เป็นตัวพลิกเกม!

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น เราควรเพิ่มมุมมมองการวิเคราะห์

ต้นทุนต่อหน่วยสะสมของแต่ละเดือน (YTD Cost; YTD = Year-To-Date)

และ สัดส่วนปริมาณการขายของแต่ละเดือน เข้าไปด้วย

หรือแสดงดังภาพข้างล่างครับ

จะเห็นได้ว่า ต้นทุนต่อหน่วยสะสม (YTD Cost) เดือน 1-4 ของซัพพลายเออร์เอ สูงกว่า ซัพพลายเออร์บี (10.61 vs 10.21)

แต่พอเจอ การเปลี่ยนแปลงของสัดส่วน และต้นทุนต่อหน่วยสูงที่สุดของเดือน 5 เข้าไป

ต้นทุนต่อหน่วยสะสมของซัพพลายเออร์เอ เพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยจาก 10.61 เป็น 10.69

แต่ ต้นทุนต่อหน่วยสะสมของซัพพลายเออร์บี เพิ่มขึ้นจาก 10.21 เป็น 10.74!!

ต้นทุนต่อหน่วยสะสมของซัพพลายเออร์บี จึงพลิกขึ้นมาสูงกว่า ซัพพลายเออร์เอ

อย่างไม่มีปีขลุ่ย ทรัมเป็ต และแซ็กโซโฟน (แถมให้ ^^)

เพื่อให้เห็นภาพ อาจแสดงด้วยกราฟ แบบนี้ครับ

ความชันของกราฟ YTD Supp B ขึ้นสูงปรี๊ดในเดือน 5 จนแซงกราฟ YTD Supp A ซะงั้น

เรื่อง “มายาค่าเฉลี่ย” นี้ เราคาคงต้องอธิบายเป็นประเด็นแรก ตั้งแต่ตอนนำเสนอ

ไม่งั้นคนฟังจะไม่เชื่อถือตัวเลข

และคิดว่า สิ่งที่เรากำลังจะพูดต่อไปนั้นผิด

เพื่อให้อธิบายง่ายขึ้น เราอาจใช้กราฟด้านบน ประกอบการนำเสนอก็ได้ครับ

อ้อ! สำหรับสูตรการคิดต้นทุนต่อหน่วยสะสม เราใช้แนวคิดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Weighted Average) และ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) เข้ามาช่วยคำนวณ

สามารถเขียนสูตรได้ง่ายๆ แบบนี้ครับ

สมมติว่า เรากำลังใส่สูตรในเซลล์ F11 ซึ่งเป็นต้นทุนต่อหน่วยสะสมของเดือน 1-2

สูตรคือ

=SUM($E7:F7)/SUM($E3:F3)

หรือก็คือ

= ยอดซื้อสะสม (บาท)/ ปริมาณสะสม (กิโลกรัม)

เราต้องใส่ ดอลลาร์ไซน์ ($) ไว้หน้า $E7 และ $E3 เพื่อล็อคไม่ให้คอลัมน์ E เลื่อน เวลาลากสูตรไปทางขวา

จากนั้นก็ก็อปปี้สูตรไปทางขวา และลงล่างโลด

ไม่ต้องเขียนสูตรใหม่นะครับ ^__^

ทำไมต้องคิดค่าเฉลี่ยแบบนี้ด้วยล่ะ? คิดค่าเฉลี่ยสะสมจากค่าเฉลี่ยเลยไม่ได้หรือ?

ถ้าเราคิดค่าเฉลี่ยสะสม จากค่าเฉลี่ยของแต่ละเดือน เลย

เช่น ใส่สูตรค่าเฉลี่ยสะสมของซัพพลายเออร์เอ เดือน 1-5 เป็น

=AVERAGE(E9:I9)

ถ้าเราคิดแบบนี้ เรากำลังตั้งสมมติฐานว่า ปริมาณการซื้อของแต่ละเดือนเท่ากัน โดยไม่รู้ตัว!!

แต่โจทย์ข้อนี้ ปริมาณการซื้อของแต่ละเดือนไม่เท่ากันเลย

ด้วยความที่ ปริมาณการซื้อต่อเดือนไม่เท่ากันนี่เอง เราจึงต้องคำนวณโดยการใช้ยอดรวมสะสมทั้งหมด

หรือก็คือใช้หลักการของ Weighted Average นั่นเอง

ถ้ามองอีกมุมนึง อาจเขียนสูตร Weighted Average ค่าเฉลี่ยสะสม ของซัพพลายเออร์เอ เดือน 1-5 ได้เป็น

=SUMPRODUCT($E9:I9,$E3:I3)/SUM($E3:I3)

นั่นคือการนำปริมาณการซื้อ (kg) เข้ามาถ่วงน้ำหนักนั่นเอง

แล้วทำไมไม่บอกแต่แรกว่า ให้คิดต้นหน่วยต่อหน่วยสะสมด้วยล่ะ?

นั่นคือเหตุผลที่เค้าจ้างเรามาทำงานไงล่ะครับ ^__^

ใครสนใจรายละเอียดการเขียนสูตร หรือวิธีการทำกราฟ สามารถดาวน์โหลดไฟล์ตัวอย่างได้เลยครับ

AveragedCost_160712

.

2 มองในมุมวิเคราะห์ธุรกิจ

ถ้ามองในมุมวิเคราะห์ธุรกิจ อาจเกิดคำถามขึ้นมากมาย เช่น

เหล่านี้ ล้วนแล้วแต่เป็นคำถามที่อาจเกิดขึ้นได้ทุกเมื่อ

และคำตอบก็สามารถเป็น

ในบางช่วงเวลา ตลาดก็เป็นของผู้ซื้อ

และ ในบางช่วงเวลา ตลาดก็เป็นของผู้ขาย

มีเงินซื้อ ไม่ได้แปลว่า สามารถซื้อได้ทุกครั้งเสมอไป

แล้วเราควรอธิบายมุมมองเหล่านี้กับผู้ฟังไหม?

ขึ้นอยู่กับว่า ผู้ฟังเป็นใครครับ

ถ้าเป็นคนที่ดูข้อมูลทุกเดือน รู้เรื่องธรรมชาติของธุรกิจอยู่แล้ว ในฐานะคนนำเสนอ เราสามารถข้ามประเด็นเหล่านี้ได้

แต่ ถ้าไม่ใช่คนที่ดูข้อมูลนี้ทุกเดือน หรือมีพื้นความรู้เกี่ยวกับธุรกิจน้อยมาก คงต้องปูพื้นเรื่องธรรมชาติ และการแข่งขันของธุรกิจ

มุมมองเหล่านี้ คือ มุมมองที่สำคัญ มากกว่า มุมมองเชิงตัวเลขเสียอีก!

.

มุมมองเชิงตัวเลข ขอแค่มี Sense Of Number เดี๋ยวก็มองออก

หรือถ้ามีโปรแกรมไฮโซ เรื่องแบบนี้จะถูกวิเคราะห์ออกมาเสร็จสรรพ

แต่มุมมองวิเคราะห์เชิงธุรกิจ เป็นมุมมองที่โปรแกรมไฮโซ(ตอนนี้ยัง)ทำไม่ได้

และนั่นคือ “มูลค่าเพิ่ม” ที่เราเจ๋งกว่าโปรแกรมไฮโซเหล่านั้นครับ ^__^

.

หากคุณชอบบทความแนวนี้ สามารถอัพเดตบทความใหม่ๆโดยคลิก Like เฟสบุ๊คแฟนเพจ วิศวกรรีพอร์ต หรือคลิก ที่นี่

อย่าลืมแชร์ให้เพื่อนอ่านเพื่อเป็นกำลังใจให้คนเขียนด้วยนะครับ ^_^

Exit mobile version