สูตรการเติบโตของ YoY และ MoM
หากต้องการคำนวณเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง ให้ใช้สูตรการเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์มาตรฐาน สูตรสำหรับการเติบโตแบบปีต่อปี (YoY) และการเติบโตแบบเดือนต่อเดือน (MoM) มีความเหมือนกันทางคณิตศาสตร์ ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือกรอบเวลาที่แสดงโดยข้อมูลพื้นฐาน
วิธีการคำนวณการเติบโตในช่วงเวลาที่กำหนด
มี 4 ขั้นตอนในการคำนวณการเติบโตในช่วงเวลาที่กำหนด:
- ระบุมูลค่าของงวดก่อนหน้า (ค่าเริ่มต้น)
- ระบุมูลค่าของงวดปัจจุบัน (มูลค่าสุดท้าย)
- ลบค่าของงวดก่อนหน้าออกจากค่าของงวดปัจจุบันเพื่อหาความแปรปรวนเมตริกสัมบูรณ์
- หารความแปรปรวนนี้ด้วยค่าสัมบูรณ์ของช่วงเวลาก่อนหน้า จากนั้นคูณด้วย 100 เพื่อแปลงทศนิยมเป็นเปอร์เซ็นต์
ตัวอย่าง: การเปรียบเทียบการเข้าชมเว็บไซต์และการวิเคราะห์ประจำปี
ผู้จัดการฝ่ายวิเคราะห์ดิจิทัลกำลังวิเคราะห์เมตริกการรายงานประจำปี ปีที่แล้ว เว็บไซต์สร้างผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำกัน 250,000 รายในไตรมาสที่ 3 ปีนี้ เว็บไซต์สร้างผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำกัน 325,000 รายในไตรมาสที่ 3 ในการคำนวณเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบเป็นรายปี (YoY):
| เมตริก | ค่า | |
|---|---|---|
| 1 | ค่าเริ่มต้น (ไตรมาสที่ 3 ของปีที่แล้ว) | 250,000 |
| 2 | มูลค่าสุดท้าย (ไตรมาส 3 ของปีนี้) | 325,000 |
| 3 | ความแตกต่างที่แน่นอน | 325,000 &ลบ; 250,000 = 75,000 |
| 4 | การคำนวณเปอร์เซ็นต์ | (75,000 &หาร; 250,000) &ครั้ง; 100 = 30% |
เว็บไซต์มีปริมาณการเข้าชม 30% เมื่อเทียบเป็นรายปี สำหรับไตรมาสที่ 3 ซึ่งช่วยลดความผันผวนของการเข้าชมตามฤดูกาลที่เกิดขึ้นในช่วงวันหยุดไตรมาสที่ 4
4 เหตุผลที่ควรใช้ตัวชี้วัด YoY มากกว่าตัวชี้วัด MoM
มีเหตุผลหลัก 4 ประการในการใช้ตัวชี้วัดแบบปีต่อปี (YoY) เทียบกับตัวชี้วัดแบบเดือนต่อเดือน (MoM) สำหรับการวัดประสิทธิภาพ:
- ทำให้แนวโน้มตามฤดูกาลเป็นกลาง: เมื่อเปรียบเทียบระหว่างเดือนธันวาคมถึงพฤศจิกายน (MoM) จะทำให้การเติบโตพุ่งสูงขึ้นเนื่องจากการช้อปปิ้งช่วงวันหยุด การเปรียบเทียบเดือนธันวาคมกับเดือนธันวาคมก่อนหน้า (YoY) จะให้ข้อมูลพื้นฐานที่แม่นยำ
- การวิเคราะห์ความแปรปรวนระยะสั้นให้ราบรื่น: ข้อมูลเดือนต่อเดือนมีความเสี่ยงสูงต่อสัญญาณรบกวนจากภายนอก เช่น แคมเปญการตลาดระยะสั้น หรือการหยุดทำงานของแพลตฟอร์มช่วงสั้นๆ ข้อมูลปีต่อปีทำให้ความผิดปกติเหล่านี้ราบรื่นขึ้น
- สอดคล้องกับไตรมาสตามฤดูกาล: การรายงานทางวิทยาศาสตร์อาศัยการติดตามข้อมูลระยะยาวในไตรมาสตามฤดูกาล แทนที่จะหมุนเวียนตามรอบ 30 วัน
- ปรับปรุงนัยสำคัญทางสถิติ: ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นที่สะสมในช่วง 12 เดือนจะให้นัยสำคัญทางสถิติที่มากขึ้นเมื่อวัดการขยายธุรกิจที่แท้จริง เมื่อเทียบกับ 30 วันของการรวบรวมข้อมูล
ใครใช้สิ่งนี้และทำไม?
- นักอุตุนิยมวิทยา: นักวิทยาศาสตร์พึ่งพาตัวชี้วัด YoY เป็นอย่างมากเพื่อพิสูจน์ว่าอุณหภูมิเฉลี่ยทั่วโลกมีการขยายตัวโดยพื้นฐาน ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล
- นักชีววิทยา: นักวิจัยเปรียบเทียบขนาดอาณานิคมของแบคทีเรียเฉลี่ยปีต่อปีเพื่อระบุจำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้นอย่างแท้จริง โดยกรองการเติบโตที่คาดว่าจะลดลงซึ่งเกิดขึ้นทุกๆ ฤดูหนาวออก
- นักดาราศาสตร์: นักวิทยาศาสตร์ที่ติดตามเทห์ฟากฟ้าใช้ตัวชี้วัด MoM อย่างไม่หยุดยั้งเพื่อพิสูจน์การขยายตัวของวงโคจรอย่างรวดเร็วก่อนที่จะรักษาเสถียรภาพให้กับตัวชี้วัด YoY
ข้อผิดพลาดทั่วไปและข้อผิดพลาด
- การเพิกเฉยต่อฤดูกาล: ข้อผิดพลาดที่อันตรายที่สุดคือการใช้การคำนวณ MoM (เช่น การเปรียบเทียบเดือนมกราคมถึงธันวาคม) เพื่อรายงาน "การล่มสลายของประชากรครั้งใหญ่" ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว ทุกระบบนิเวศจะเกิดการตกต่ำหลังฤดูหนาว คุณต้องใช้ YoY เพื่อดูว่าเดือนมกราคมเพิ่มขึ้นจริงหรือไม่เมื่อเทียบกับเดือนมกราคมที่แล้ว
- วันที่ไม่ตรงกัน: การเปรียบเทียบเดือนที่มี 31 วัน (เช่น เดือนสิงหาคม) กับเดือนที่มี 28 วัน (เช่น เดือนกุมภาพันธ์) โดยตรงโดยไม่ปรับค่าเฉลี่ยรายวันให้เป็นมาตรฐานจะทำให้อัตราการเติบโตของ MoM ของคุณลดลงตามอำเภอใจ
หัวข้อที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด
ไม่ว่าคุณจะวิเคราะห์ความแตกต่างสัมบูรณ์ คำนวณการเติบโตทางเรขาคณิต หรือติดตามหน่วยวัดพื้นฐาน ชุดเครื่องคิดเลขพิเศษของเราจะแชร์เลขคณิตพื้นฐานของสมการเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้น สำรวจเครื่องมือที่เกี่ยวข้องของเราด้านล่าง: