Công thức tăng trưởng YoY và MoM
Để tính phần trăm tăng lên trong một khoảng thời gian, hãy sử dụng công thức thay đổi phần trăm tiêu chuẩn. Các công thức tăng trưởng theo năm (YoY) và theo tháng (MoM) giống hệt nhau về mặt toán học; sự khác biệt duy nhất là khung thời gian được biểu thị bằng dữ liệu cơ sở.
Cách tính mức tăng trưởng trong khoảng thời gian cụ thể
Có 4 bước để tính mức tăng trưởng trong khoảng thời gian cụ thể:
- Xác định giá trị của kỳ trước (Giá trị ban đầu).
- Xác định giá trị của kỳ hiện tại (Giá trị cuối cùng).
- Trừ giá trị của kỳ trước khỏi giá trị của kỳ hiện tại để tìm phương sai số liệu tuyệt đối.
- Chia phương sai này cho giá trị tuyệt đối của kỳ trước, sau đó nhân với 100 để chuyển số thập phân thành phần trăm.
Ví dụ: So sánh lưu lượng truy cập trang web hàng năm và phân tích
Người quản lý phân tích kỹ thuật số đang phân tích các số liệu báo cáo hàng năm. Năm ngoái, trang web đã thu hút 250.000 lượt khách truy cập trong quý 3. Năm nay, trang web đã thu hút 325.000 lượt khách truy cập trong quý 3. Để tính tỷ lệ phần trăm tăng hàng năm (YoY):
| Số liệu | Giá trị | |
|---|---|---|
| 1 | Giá trị ban đầu (Q3 năm ngoái) | 250,000 |
| 2 | Giá trị cuối cùng (Quý 3 năm nay) | 325,000 |
| 3 | Sự khác biệt tuyệt đối | 325.000 &trừ; 250.000 = 75.000 |
| 4 | Tính tỷ lệ phần trăm | (75.000 & chia; 250.000) & lần; 100 = 30% |
Trang web đã có lưu lượng truy cập tăng 30% so với cùng kỳ năm trước trong quý thứ ba, vô hiệu hóa mọi biến động về lưu lượng truy cập theo mùa xảy ra trong kỳ nghỉ lễ của quý 4.
4 lý do nên sử dụng số liệu YoY thay vì số liệu MoM
Có 4 lý do chính để sử dụng số liệu Hàng năm (YoY) thay vì số liệu Hàng tháng (MoM) để làm điểm chuẩn hiệu suất:
- Vô hiệu hóa các xu hướng theo mùa: So sánh tháng 12 với tháng 11 (tháng trên tháng) sẽ làm tăng mức tăng trưởng một cách giả tạo do hoạt động mua sắm trong dịp lễ. So sánh tháng 12 với tháng 12 trước đó (YoY) cung cấp đường cơ sở chính xác.
- Làm trơn tru phân tích phương sai ngắn hạn: Dữ liệu hàng tháng rất dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu bên ngoài, chẳng hạn như một chiến dịch tiếp thị ngắn hoặc sự cố ngừng hoạt động nền tảng trong thời gian ngắn. Dữ liệu YoY làm dịu đi những bất thường này.
- Phù hợp với các quý theo mùa: Báo cáo khoa học dựa vào việc theo dõi dữ liệu dài hạn qua các quý theo mùa thay vì theo chu kỳ 30 ngày luân phiên.
- Cải thiện ý nghĩa thống kê: Bộ dữ liệu lớn hơn được tích lũy trong 12 tháng mang lại ý nghĩa thống kê lớn hơn khi đo lường mức độ mở rộng kinh doanh thực sự so với 30 ngày tổng hợp dữ liệu.
Ai sử dụng cái này và tại sao?
- Các nhà khí hậu học: Các nhà khoa học chủ yếu dựa vào số liệu YoY để chứng minh rằng nhiệt độ trung bình toàn cầu về cơ bản đang tăng lên, thay vì chỉ gia tăng theo mùa.
- Các nhà sinh học: Các nhà nghiên cứu so sánh kích thước khuẩn lạc trung bình so với cùng kỳ năm ngoái để xác định sự gia tăng quần thể thực sự, loại bỏ sự sụt giảm tăng trưởng dự kiến xảy ra vào mỗi mùa đông.
- Các nhà thiên văn học: Các nhà khoa học theo dõi các thiên thể sử dụng số liệu MoM một cách ám ảnh để chứng minh sự mở rộng quỹ đạo nhanh chóng trước khi ổn định theo số liệu YoY.
Những sai lầm và cạm bẫy thường gặp
- Bỏ qua tính thời vụ: Sai lầm nguy hiểm nhất là sử dụng phép tính MoM (ví dụ: so sánh tháng 1 với tháng 12) để báo cáo "sự sụt giảm dân số lớn" trong khi trên thực tế, mọi hệ sinh thái đều chứng kiến sự sụt giảm sau mùa đông. Bạn phải sử dụng YoY để xem liệu tháng 1 có thực sự tăng trưởng so với tháng 1 năm ngoái hay không.
- Ngày không khớp: So sánh trực tiếp một tháng 31 ngày (như tháng 8) với một tháng 28 ngày (như tháng 2) mà không bình thường hóa mức trung bình hàng ngày sẽ làm lệch tốc độ tăng trưởng MoM của bạn xuống một cách tùy ý.
Chủ đề liên quan chặt chẽ
Cho dù bạn đang phân tích sự khác biệt tuyệt đối, tính toán tăng trưởng hình học hay theo dõi số liệu cơ bản, bộ máy tính chuyên dụng của chúng tôi đều chia sẻ số học cơ bản của phương trình tăng phần trăm. Khám phá các công cụ liên quan của chúng tôi dưới đây: