Bạn đã có dữ liệu rồi. Vấn đề là, rất thường xuyên, bạn lại đang xem xét những dữ liệu sai theo cách sai.
Nếu bạn đang điều hành một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), có lẽ hàng tháng bạn đều mở tệp Excel được xuất từ hệ thống quản lý, kiểm tra tổng doanh thu, so sánh với tháng trước hoặc cùng kỳ năm ngoái và cố gắng đánh giá xem “mọi việc có đang diễn ra tốt đẹp không”. Điều đó là bình thường. Đó cũng chính là lý do tại sao nhiều doanh nghiệp lại sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ nhưng lại có rất ít quyết định thực sự vững chắc.
Vấn đề là ở chỗ này. Doanh thu tổng hợp không phản ánh toàn bộ bức tranh. Đôi khi, nó còn che giấu đi thực tế. Một tháng có thể trông có vẻ khả quan vì tổng doanh thu tăng, nhưng thực tế là bạn đang bán nhiều hơn các sản phẩm có lợi nhuận thấp, đang mất đi sự trung thành của khách hàng lâu năm hoặc đang tập trung vào một kênh phân phối làm hao hụt lợi nhuận thay vì tạo ra lợi nhuận. Theo Salesforce Italia, việc phân tích dữ liệu bán hàng bắt đầu từ việc thu thập và tập trung dữ liệu từ các nguồn khác nhau để biến chúng thành những thông tin có giá trị thực tiễn, đồng thời theo dõi hiệu quả, các vấn đề cần quan tâm và cơ hội trong thời gian thực.
Khi chúng ta bắt đầu phân tích dữ liệu bán hàng một cách nghiêm túc, chúng ta sẽ không còn chỉ dừng lại ở việc thống kê những gì đã xảy ra, mà bắt đầu tìm hiểu lý do tại sao điều đó lại xảy ra, xu hướng phát triển của doanh nghiệp và những việc cần làm ngay lúc này.
Nếu hiện nay bạn chủ yếu chú trọng vào tổng doanh thu, thì bạn không hề tụt hậu. Bạn đang ở trong tình trạng giống như phần lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) của Ý.
Vấn đề nảy sinh khi con số đó trở thành lăng kính duy nhất để chúng ta nhìn nhận doanh nghiệp. Doanh thu khiến chúng ta an tâm vì nó đơn giản, trực quan và quen thuộc. Nhưng đó cũng là một bức tranh tổng quan quá sơ sài để làm cơ sở cho các quyết định kinh doanh nghiêm túc. Nó không cho chúng ta biết những khách hàng nào đang chững lại, những sản phẩm nào đang làm giảm biên lợi nhuận, những lĩnh vực nào đang thực sự cải thiện và những kênh nào chỉ hoạt động hiệu quả trên bề mặt.
Tại Ý, bước này ngày càng trở nên quan trọng vì việc phân tích doanh số không còn chỉ xuất hiện trong các báo cáo tổng kết. Các nền tảng quản lý hiện đã tích hợp các chức năng phân tích hoạt động vào công việc hàng ngày. Chẳng hạn, Microsoft Business Central cho phép phân tích khối lượng và số tiền thông qua các phương pháp phân tích và bộ lọc động ngay trong hệ thống, như được giải thích trong tài liệu về phân tích doanh số theo yêu cầu.
Khi một doanh nghiệp chỉ nhìn vào con số tổng thể, họ sẽ đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên thông tin không đầy đủ. Khi phân tích chi tiết dữ liệu, họ mới bắt đầu nhìn nhận hoạt động kinh doanh đúng như bản chất của nó.
Sự khác biệt giữa việc có dữ liệu và việc phân tích dữ liệu bán hàng chính là ở đây.
Báo cáo nêu rõ những gì đã xảy ra. Phân tích cố gắng giải thích tại sao điều đó lại xảy ra và nên làm gì tiếp theo.
Nếu bạn đọc câu “chúng ta đã bán được nhiều hơn tháng trước”, thì bạn đang thực hiện báo cáo. Ngược lại, nếu bạn tự hỏi những khách hàng nào đã làm tăng giá trị đơn hàng trung bình, những sản phẩm nào đã mang lại lợi nhuận thực tế, những kênh nào đang mang lại doanh số nhưng không mang lại lợi nhuận, thì cuối cùng bạn đang tiến hành phân tích.
Sự khác biệt này ngày nay càng trở nên quan trọng hơn vì hoạt động kinh doanh ngày càng được phân bổ rộng rãi trên các kênh khác nhau. Theo báo cáo về phân tích bán lẻ và đa kênh, ISTAT cho biết trong lĩnh vực bán lẻ tháng 11 năm 2025, giá trị doanh số bán hàng trực tuyến đã tăng với tốc độ cao hơn hẳn so với tổng doanh số. Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, điều này có nghĩa rất đơn giản. Nếu bạn tách biệt cửa hàng truyền thống, thương mại điện tử, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và kho hàng, bạn chỉ đang nhìn thấy từng mảnh ghép của bức tranh toàn cảnh mà thôi.
| Tôi chờ đợi | Báo cáo (Tính toán) | Phân tích (Hiểu) |
|---|---|---|
| Câu hỏi chính | Chuyện gì đã xảy ra | Tại sao điều đó lại xảy ra? |
| Tổng quan về dữ liệu | Tổng hợp | Phân tích theo khách hàng, sản phẩm, kênh, khoảng thời gian |
| Tiện ích | Kiểm tra sau khi hoàn thành | Quyết định hoạt động |
| Thời gian | Quá khứ | Quá khứ, hiện tại và định hướng tương lai |
| Kết quả | Số hoặc bảng | Những nhận định sâu sắc và các ưu tiên hành động |
Để hiểu rõ hơn về cách các bảng điều khiển hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ, chỉ cần lưu ý điểm này: báo cáo tĩnh chỉ ghi lại một khoảnh khắc, còn bảng điều khiển được thiết kế tốt sẽ giúp liên kết các thông tin lại với nhau.
Sai lầm đầu tiên là coi doanh thu là chỉ số KPI chính. Doanh thu là yếu tố quan trọng, nhưng nếu chỉ dựa vào nó thì đây là một chỉ số chưa đầy đủ.
Điều quan trọng hơn là một bộ chỉ số gọn gàng, gắn liền với các quyết định cụ thể:
Quy tắc thực tiễn: nếu một con số không giúp bạn đưa ra một quyết định cụ thể, thì đó vẫn chưa phải là phân tích.
Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) dừng lại quá sớm. Họ chỉ chú trọng vào doanh số. So sánh các tháng với nhau. Bình luận về sự chênh lệch. Nhưng việc phân tích dữ liệu doanh số chỉ thực sự bắt đầu khi mỗi con số được liên kết với một câu hỏi quản lý: cắt giảm, thúc đẩy, điều chỉnh, định vị lại, hay duy trì.
Điều này thường xảy ra ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) của Ý. Chúng ta nhìn vào tổng doanh thu, xem dòng sản phẩm nào chiếm tỷ trọng lớn nhất và kết luận rằng đó chính là dòng sản phẩm cần được bảo vệ bằng mọi giá.
Sau đó, khi đi sâu vào vấn đề, bức tranh sẽ thay đổi.
Trong một trường hợp kinh doanh B2B mà chúng tôi đã theo dõi, sản phẩm được coi là động lực chính của công ty đã đóng góp một phần đáng kể vào doanh thu. Tuy nhiên, vấn đề lại nằm ở chỗ khác: các đợt giảm giá thường xuyên, chi phí logistics cao, các yêu cầu thương mại liên tục và biên lợi nhuận thấp trên mỗi đơn hàng. Ngược lại, một dòng sản phẩm phụ – ít được chú ý hơn trong báo cáo hàng tháng – lại mang lại lợi nhuận cao hơn cho mỗi giao dịch và đòi hỏi ít nỗ lực vận hành hơn.
Đây chính là sự thay đổi thực sự trong tư duy. Việc thống kê doanh số bán hàng nhằm mục đích lập báo cáo. Việc hiểu rõ những khoản doanh số nào giúp công ty phát triển lại là cơ sở để ra quyết định.
Chỉ số KPI được lựa chọn sẽ định hướng hành vi kinh doanh. Nếu chỉ chú trọng vào doanh thu, bạn sẽ thúc đẩy khối lượng bán hàng. Nếu cũng đo lường biên lợi nhuận trên mỗi giao dịch, bạn sẽ bảo đảm khả năng sinh lời.
Trên thực tế, một chủ doanh nghiệp không cần đến hàng chục con số. Họ chỉ cần một vài chỉ số liên quan đến các quyết định cụ thể: giá cả, chiết khấu, cơ cấu sản phẩm, các ưu tiên kinh doanh và các khoản đầu tư nhằm thu hút khách hàng.
Những công cụ mà tôi thường sử dụng nhất trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ (PMI) có mạng lưới bán hàng, nhà phân phối hoặc bộ phận kinh doanh nội bộ là những công cụ sau:
Biên lợi nhuận trên mỗi giao dịch
Đây là chỉ số KPI giúp phân biệt giữa hoạt động kinh doanh và kết quả kinh doanh. Hai đơn hàng có cùng số tiền có thể tác động rất khác nhau đến báo cáo kết quả kinh doanh. Nếu không đo lường chỉ số này, bạn có nguy cơ tập trung vào những sản phẩm, khách hàng hoặc kênh phân phối chiếm dụng nguồn lực nhưng lại mang lại lợi nhuận rất ít.
Chi phí thu hút khách hàng (CAC)
Chỉ số này giúp bạn nắm rõ số tiền bạn đang chi để thu hút khách hàng mới. Nên phân tích chỉ số này theo từng kênh và, nếu có thể, theo từng phân khúc khách hàng. CAC cao không phải lúc nào cũng là vấn đề, nhưng sẽ trở thành vấn đề nếu khách hàng mua ít, chỉ mua một lần hoặc chỉ mua khi có khuyến mãi.
Giá trị khách hàng theo thời gian (LTV)
Giúp định hướng lại các quyết định kinh doanh. Một khách hàng khởi đầu chậm nhưng sau đó mua hàng đều đặn có thể có giá trị cao hơn một khách hàng đặt đơn hàng lớn ngay từ đầu rồi biến mất. Chính vì vậy, CAC và LTV cần được xem xét cùng nhau, chứ không nên tách biệt.
Tỷ lệ mất khách hàng (Churn)
: Chỉ số này đo lường sự sụt giảm cơ sở khách hàng hoặc tần suất mua lại. Tại nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), tỷ lệ mất khách hàng thường không được tính toán một cách chính thức, nhưng có thể nhận biết qua những dấu hiệu đơn giản: khách hàng kéo dài khoảng thời gian giữa các đơn hàng, sự suy giảm trong cơ cấu sản phẩm được mua, và mức giảm của giá trị đơn hàng trung bình. Nếu chúng ta bỏ qua những dấu hiệu này, doanh thu sẽ có vẻ ổn định cho đến khi vấn đề đã trở nên nghiêm trọng.
Tỷ lệ chuyển đổi khi được phân tích cùng với các hành vi thương mại
Chỉ riêng con số này thì không mang lại nhiều giá trị. Việc phân tích hiệu suất bán hàng sẽ hiệu quả hơn khi liên kết các chỉ số KPI với hành vi của khách hàng và đội ngũ bán hàng. Nếu tỷ lệ chuyển đổi giảm, cần phải xác định xem quy trình bị gián đoạn ở đâu: khách hàng tiềm năng chưa đủ tiêu chuẩn, đề xuất không đủ thuyết phục, thời gian phản hồi chậm, hay quá trình đàm phán bị đình trệ do vấn đề giá cả. Ngay cả Mercuri khi phân tích xu hướng bán hàng cũng nhấn mạnh điểm này: dữ liệu chỉ thực sự hữu ích khi nó dẫn đến những điều chỉnh trong hoạt động kinh doanh.
Để tổng hợp các chỉ số này, chúng ta nên tự đặt ra một câu hỏi rất đơn giản: quyết định nào sẽ thay đổi nếu chỉ số KPI này xấu đi hoặc cải thiện?
| Chỉ số KPI | Câu hỏi giúp giải quyết vấn đề |
|---|---|
| Biên lợi nhuận trên mỗi giao dịch | Chúng ta thực sự đang thu lợi từ những đơn hàng, khách hàng hay dòng sản phẩm nào? |
| CAC | Chúng ta có đang chi quá nhiều để thu hút doanh thu mới không? |
| LTV | Khách hàng này có mang lại lợi nhuận xứng đáng với những nỗ lực kinh doanh trong dài hạn không? |
| Tỷ lệ rời bỏ | Chúng ta đang để mất giá trị đã tạo dựng được ở đâu? |
| Chuyển đổi | Vấn đề nằm ở việc xác định đối tượng mục tiêu, đề xuất, quy trình hay kỹ năng bán hàng? |
Đây chính là yếu tố giúp nâng cao chất lượng phân tích. Chỉ số KPI không chỉ đơn thuần mô tả. Nó phải thúc đẩy hành động.
Nếu bạn muốn xây dựng các chỉ số này dựa trên dữ liệu hiện có, mà không cần phải chờ đợi một dự án phần mềm quy mô lớn hơn, thì hướng dẫn tại ELECTE về các chỉ số KPI trong Excel có thể giúp ích cho bạn.
Ngoài ra, còn có một khía cạnh thường bị đánh giá thấp trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Doanh số bán hàng không chỉ phụ thuộc vào bảng giá và các cuộc đàm phán, mà còn phụ thuộc vào các công cụ mà nhân viên kinh doanh sử dụng trong thực tế: tài liệu hỗ trợ, bộ dụng cụ, mẫu sản phẩm, vật phẩm quảng cáo, tài sản dùng cho hội chợ hoặc các chuyến thăm khách hàng. Nếu bạn muốn đánh giá hiệu quả của các hoạt động này một cách chính xác hơn, hướng dẫn chiến lược về các sản phẩm được cá nhân hóa này cũng có thể hữu ích cho bạn, đặc biệt nếu mục tiêu là liên kết các công cụ kinh doanh với kết quả thực tế chứ không chỉ dừng lại ở doanh thu.
Trong tệp Excel, tổng doanh thu tháng có thể trông khá khả quan. Nhưng khi xem xét kỹ hơn, chúng ta sẽ phát hiện ra rằng một phần doanh thu đến từ những khách hàng yêu cầu chiết khấu cao, mua hàng không đều đặn và chiếm rất nhiều thời gian của bộ phận kinh doanh. Chính lúc này, chúng ta ngừng việc chỉ đơn thuần tính toán doanh số và bắt đầu đi sâu vào việc hiểu rõ hoạt động kinh doanh.
Phân khúc thị trường chính là để làm điều này. Phân biệt những gì mang lại doanh thu với những gì tạo ra lợi nhuận, những gì đang phát triển với những gì chỉ tiêu tốn nguồn lực, những gì có vẻ đầy hứa hẹn với những gì thực sự bền vững theo thời gian.
Khi phân tích doanh số bán hàng, thường sẽ có bốn góc nhìn hữu ích sau đây:
Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) của Ý, bước chuyển này sẽ thay đổi các quyết định. Nếu một đại lý mang lại doanh thu cao nhưng từ các đơn hàng có biên lợi nhuận thấp, vấn đề không phải là “bán ít hay bán nhiều”. Vấn đề là liệu cơ cấu doanh thu đó có thực sự hỗ trợ cho doanh nghiệp hay không. Nếu thương mại điện tử phát triển nhưng đòi hỏi phải giảm giá thường xuyên và tạo ra nhiều công việc hỗ trợ sau bán hàng hơn, thì cần đánh giá dựa trên đóng góp kinh tế thực tế, chứ không phải dựa trên khối lượng.
Việc phân khúc thị trường được thực hiện đúng cách sẽ giúp xác định nên tập trung thời gian, các chương trình khuyến mãi, nguồn hàng và sự chú ý của nhân viên bán hàng vào đâu.
Việc phân khúc chỉ có hiệu quả khi dựa trên một cơ sở dữ liệu đáng tin cậy. Đối với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, đây là một vấn đề then chốt, bởi vì dữ liệu thường bị phân tán giữa các hệ thống quản lý, CRM, thương mại điện tử và các tệp Excel được tích lũy qua nhiều năm.
Các vấn đề thường xuyên lặp lại vẫn luôn là những vấn đề đó:
Nếu cơ sở dữ liệu không chính xác, biểu đồ sẽ không giúp cải thiện quyết định. Nó chỉ làm cho quyết định đó trông đẹp mắt hơn mà thôi.
Trước khi phân tích các phân khúc, nên thực hiện ba bước kiểm tra đơn giản: đảm bảo thông tin cơ sở dữ liệu nhất quán, mã sản phẩm phù hợp và các quy tắc rõ ràng để phân bổ doanh thu và chi phí. Đây không phải là công việc phức tạp. Đây chính là bước giúp tránh việc thưởng cho khách hàng không phù hợp, thúc đẩy sản phẩm không đúng hoặc bảo vệ một kênh phân phối mà trên thực tế lại làm suy giảm biên lợi nhuận.
Khi đã xác định được nền tảng, việc phân đoạn chỉ trở nên hữu ích nếu nó dẫn đến một lựa chọn cụ thể.
Một phương pháp thực tế như sau:
Xác định nơi tập trung giá trị
Không chỉ đơn thuần là tự hỏi ai đóng góp vào doanh thu. Cần phải hiểu rõ ai mang lại lợi nhuận, tính bền vững và chất lượng cho danh mục đầu tư.
Tách biệt khối lượng và lợi nhuận
Sản phẩm bán chạy nhất không phải lúc nào cũng là sản phẩm nên tập trung quảng bá. Điều này cũng áp dụng cho khách hàng và các kênh phân phối.
Hãy nhìn vào xu hướng, không chỉ là bức ảnh
Một phân khúc cần được đánh giá theo thời gian. Nó có đang phát triển tốt, chững lại, mất đi sức cạnh tranh trong tổng thể thị trường hay chi phí phục vụ đang ngày càng tăng cao?
Chuyển hóa mọi dữ liệu thành quyết định
Tăng cường tập trung vào các khách hàng mang lại biên lợi nhuận cao, rà soát lại bảng giá đối với các dòng sản phẩm kém hiệu quả, giảm mức chiết khấu tại các kênh phân phối làm hao hụt giá trị, đồng thời xây dựng các mục tiêu kinh doanh dựa trên biên lợi nhuận chứ không chỉ dựa trên doanh thu.
Đây chính là bước giúp phân tích trở nên sâu sắc hơn. Chúng tôi không quan tâm đến việc có thêm nhiều bảng số liệu. Điều chúng tôi quan tâm là làm rõ những khoản doanh thu nào đáng được bảo vệ, những khoản nào cần thúc đẩy tăng trưởng và những khoản nào cần xem xét lại trước khi doanh thu che lấp một vấn đề về lợi nhuận.
Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) của Ý, vấn đề hiếm khi nằm ở việc thiếu dữ liệu. Vấn đề là các con số được phân tán giữa hệ thống quản lý, CRM, thương mại điện tử, POS và các tệp Excel, do đó chủ doanh nghiệp có thể nhìn thấy tổng doanh thu nhưng lại khó nắm bắt được yếu tố nào thực sự đang tạo ra lợi nhuận.
Một phương pháp hiệu quả chính là để làm điều này: biến những dữ liệu rời rạc thành các quyết định thiết thực.
Trên thực tế, quy trình làm việc diễn ra như sau:
Tập trung dữ liệu tại
Chúng tôi tập hợp các đơn hàng, khách hàng, sản phẩm, chiết khấu, chi phí và kênh phân phối vào một nơi duy nhất. Nếu các nguồn dữ liệu vẫn được tách biệt, việc so sánh giữa các giai đoạn, khu vực hoặc dòng sản phẩm sẽ mất đi tính đáng tin cậy.
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
Các mã trùng lặp, thông tin hồ sơ được ghi chép theo nhiều cách khác nhau, ngày tháng không nhất quán, chi phí thiếu sót. Đây là những lỗi thường gặp. Nếu không khắc phục chúng trước, ngay cả tỷ suất lợi nhuận trên mỗi giao dịch hoặc trên mỗi khách hàng cũng sẽ trở nên không chính xác.
Phân tích mô tả
Tại đây, chúng ta sẽ xem xét những gì đã xảy ra. Không chỉ là doanh số bán hàng, mà còn xem cơ cấu sản phẩm đã thay đổi như thế nào, những khách hàng nào mua với mức giảm giá lớn, những sản phẩm nào mang lại doanh thu cao và những sản phẩm nào giúp duy trì biên lợi nhuận.
Phân tích chẩn đoán và dự báo
Ở cấp độ này, chúng ta bắt đầu tìm kiếm các nguyên nhân và dấu hiệu hữu ích. Dữ liệu lịch sử, hồi quy đơn giản, phân cụm khách hàng, so sánh giữa các nhóm khách hàng, phân tích tính mùa vụ. Không nhất thiết phải dùng đến các công thức phức tạp. Điều cần thiết là một phương pháp giúp chúng ta dự báo những biến động về nhu cầu, sự sụt giảm biên lợi nhuận hoặc các cơ hội bán chéo đáng tin cậy.
Phân tích vận hành
Phân tích này có giá trị khi có sự thay đổi trong các quyết định. Giá cả, chiết khấu, danh mục sản phẩm, ưu tiên kinh doanh, tồn kho, mục tiêu của mạng lưới bán hàng.
Điểm mấu chốt nằm ở đây. Nhiều doanh nghiệp chỉ dừng lại ở việc lập báo cáo. Chúng ta phải đi đến quyết định.
Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, bước nhảy vọt về chất lượng không đến từ một công cụ tinh vi. Nó bắt nguồn từ một câu hỏi được đặt ra một cách đúng đắn.
Nếu chúng ta chỉ hỏi “doanh thu của chúng ta là bao nhiêu?”, chúng ta sẽ chỉ nhận được báo cáo. Còn nếu chúng ta hỏi “giao dịch nào mang lại biên lợi nhuận cao nhất, với khách hàng nào, qua kênh nào và với tần suất ra sao?”, chúng ta mới bắt đầu hiểu rõ về hoạt động kinh doanh.
Một chuỗi dữ liệu lịch sử được làm sạch, phân tích dựa trên xu hướng và tính theo mùa, thường mang lại những thông tin hữu ích hơn so với một mô hình phân tích nâng cao được xây dựng dựa trên dữ liệu không nhất quán. Điều này đặc biệt đúng khi doanh nghiệp phải đưa ra quyết định nhanh chóng và giải thích logic đằng sau các lựa chọn đó cho các bộ phận kinh doanh, mua hàng và hành chính.
Một mô hình mà ban lãnh đạo hiểu rõ và áp dụng được sẽ có giá trị hơn một mô hình khó giải thích và không thể triển khai trên thực tế.
Trong thực tế, tốt nhất là nên bắt đầu từ những kỹ thuật mà đội ngũ có thể duy trì lâu dài: so sánh theo các giai đoạn đồng nhất, phân tích biến động, tỷ suất lợi nhuận theo đơn hàng, phân loại khách hàng, sản phẩm có tốc độ luân chuyển cao so với sản phẩm có lợi nhuận cao. Sau đó, nếu nền tảng này vững chắc, có thể bổ sung thêm các công cụ tiên tiến hơn.
Điểm này rất quan trọng. Một phân tích hữu ích không nên chỉ nhằm gây ấn tượng. Nó phải giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn, sớm hơn và ít sai sót hơn.
Để lập kế hoạch về hàng tồn kho, ngân sách và năng lực kinh doanh, chỉ nhìn vào gương chiếu hậu là chưa đủ. Cần phải có một dự báo hợp lý.
Việc dự báo không cần phải có chuyên gia phân tích dữ liệu nội bộ. Điều này đòi hỏi sự kỷ luật trong việc xử lý dữ liệu và một câu hỏi rõ ràng.
Một lộ trình đơn giản có thể như sau:
Hãy bắt đầu từ chuỗi dữ liệu lịch sử phù hợp
. Hãy sử dụng một chuỗi dữ liệu đủ dài để có thể nhận ra các xu hướng và yếu tố theo mùa.
Phân tách các cấp độ phân tích
Đừng chỉ dự báo tổng thể của công ty. Hãy dự báo ít nhất theo từng dòng sản phẩm, kênh phân phối hoặc khu vực nếu các phân khúc này có các logic khác nhau.
Hãy làm sạch dữ liệu trước khi thực hiện dự báo
. Nếu trong lịch sử dữ liệu có lỗi hoặc các sự kiện bất thường chưa được xác định, dự báo sẽ kế thừa các nhiễu đó.
Hãy làm việc dựa trên các kịch bản
. Không cần phải đòi hỏi sự chắc chắn tuyệt đối. Cần phải xem xét một phạm vi hợp lý và đưa ra các quyết định có khả năng thích ứng.
Cập nhật dự báo liên tục tại
Một dự báo hữu ích là dự báo luôn được cập nhật. Không phải là thứ chỉ lập một lần khi lập ngân sách rồi bỏ quên.
Trên thực tế, các mô hình hữu ích dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ đáp ứng những nhu cầu rất cụ thể.
Trend Tracker giúp phân tích xu hướng cơ bản trong dài hạn.
Season Sense rất hữu ích khi yếu tố theo mùa làm thay đổi nhu cầu trong một số tháng hoặc tuần nhất định.
Smooth Forecaster lọc bỏ các dao động ngẫu nhiên trong các chuỗi dữ liệu biến động mạnh.
Growth Accelerator phù hợp khi một đường xu hướng bước vào giai đoạn tăng trưởng phi tuyến tính.
Smart Predictor tự động lựa chọn mô hình phù hợp nhất dựa trên độ khớp.
Ở đây, công nghệ chỉ thực sự hữu ích khi giúp dự báo trở nên dễ hiểu, chứ không phải khiến nó trở nên khó hiểu. Trong phạm vi này còn bao gồm các nền tảng như các giải pháp dự báo doanh số, giúp tự động hóa việc phân tích dữ liệu lịch sử và các dự báo mà không yêu cầu kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.
Một dự báo được xây dựng kỹ lưỡng không thể dự đoán tương lai một cách chắc chắn. Nó giúp bạn có điều kiện chuẩn bị tốt hơn. Và đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ, điều này đã tạo ra sự khác biệt rất lớn.
Trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ, rào cản hầu như không bao giờ nằm ở khía cạnh công nghệ. Đó là vấn đề về tổ chức. Người ta thường trì hoãn vì cho rằng đó là một dự án lớn, trong khi quy trình ban đầu lại đơn giản hơn rất nhiều.
Điều thực sự hiệu quả chính là điều này:
Khi quy trình này trở thành thói quen, việc phân tích dữ liệu bán hàng sẽ không còn là một hoạt động mang tính nhất thời mà trở thành một thói quen quản lý.
Thời điểm quyết định không phải là lúc tệp tin được tải lên. Mà là khi ban lãnh đạo chấp nhận rằng dữ liệu có thể kể một câu chuyện khác với những gì họ đã hình dung.
Chính tại đó, các quyết định về danh mục sản phẩm, giá cả, chương trình khuyến mãi, ưu tiên kinh doanh và việc giữ chân khách hàng được điều chỉnh.
Chính vì vậy, việc phân tích không nên được coi là một nhiệm vụ kỹ thuật được giao cho ai đó “giỏi Excel”. Nó cần được xem như một sự thay đổi trong tư duy. Nếu chúng ta tiếp tục điều hành doanh nghiệp chỉ bằng cách nhìn vào tổng doanh thu, thì cũng giống như việc lái xe với kính chắn gió bị mờ. Ngược lại, nếu chúng ta xây dựng một quy trình đơn giản, đều đặn và dễ hiểu, thì dữ liệu sẽ trở thành một phần thiết thực trong cách chúng ta ra quyết định.
Chúng tôi bắt đầu từ một tình huống rất phổ biến. Một tệp Excel, tổng doanh thu, một vài so sánh theo tháng và rất nhiều quyết định vẫn được đưa ra dựa trên “cảm tính”.
Bước nhảy vọt thực sự không phải là sử dụng ngôn ngữ chuyên môn hơn. Mà là thay đổi cách đặt câu hỏi. Không chỉ còn là “chúng ta đã bán được bao nhiêu?”, mà là “chúng ta đang kiếm lời ở đâu?”, “những khách hàng nào đang thay đổi hành vi?”, “những sản phẩm nào xứng đáng được chú trọng?”, “dữ liệu lịch sử đang cho chúng ta biết điều gì về giai đoạn sắp tới?”.
Khi chúng ta bắt đầu phân tích dữ liệu bán hàng theo cách này, hoạt động kinh doanh trở nên dễ hiểu hơn. Và khi hoạt động kinh doanh dễ hiểu hơn, các quyết định sẽ ít mang tính bản năng hơn và có cơ sở vững chắc hơn. Chi phí của việc không làm điều này hiếm khi xuất hiện trong một dòng nào đó trên báo cáo tài chính. Nó thể hiện qua những cơ hội bị bỏ lỡ, những khách hàng đã mất mà lẽ ra có thể giữ lại được, cũng như những khoản đầu tư kinh doanh được thực hiện dựa trên các chỉ số sai lầm.
Ngày nay, phương pháp này cũng đã trở nên dễ tiếp cận đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Không cần phải thành lập một bộ phận khoa học dữ liệu. Điều cần làm là xem xét một cách nghiêm túc những dữ liệu mà bạn đã có.
Nếu bạn muốn chuyển đổi các báo cáo xuất từ hệ thống quản lý, tệp Excel và dữ liệu thương mại thành những thông tin phân tích dễ hiểu và dự báo hoạt động, hãy tìm hiểu cách thức hoạt động của ELECTE – nền tảng phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), được thiết kế để giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) chuyển từ việc lập báo cáo sang ra quyết định.
.svg)
.svg)
.svg)
