Tận dụng lợi thế của 2 hack dữ liệu nhỏ này để phát triển doanh nghiệp của bạn

Dữ liệu lớn là một chủ đề nóng. Và nó có thể làm việc kỳ diệu cho đúng loại công ty.

Tuy nhiên, với tư cách là một doanh nghiệp nhỏ, bạn không phải là một công ty đúng đắn.

Vàng thật nằm trong Dữ liệu nhỏ của bạn.

Lợi ích của phân tích dữ liệu nhỏ

Tận dụng dữ liệu nhỏ có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ về lợi nhuận và dòng tiền (một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng mức tăng có thể lên tới 50 - 60%). Và nó cho phép bạn làm điều đó theo cách ít rủi ro, trong một khoảng thời gian rất ngắn (làm thế nào để tuần tới, tháng tới hoặc quý tiếp theo lấy bạn?)

$config[code] not found

Dữ liệu nhỏ là dữ liệu giao dịch được thu thập bởi các tương tác của bạn với khách hàng, nhà cung cấp, thành viên nhóm và các sản phẩm và dịch vụ của bạn. Nó cung cấp dữ liệu nằm trong những thứ như hệ thống kế toán, CRM, ERP, bảng tính Excel của bạn và các kênh dữ liệu nhỏ tương tự.

Một cam kết đầy đủ để tận dụng Dữ liệu nhỏ của bạn đòi hỏi khoa học dữ liệu, lập trình, kiểm toán pháp y và sáng tạo.

Hacks dữ liệu nhỏ

Tuy nhiên, để giúp bạn bắt đầu hành trình phân tích dữ liệu nhỏ của mình, tôi đã muốn cung cấp cho bạn hai cách hack dữ liệu nhỏ rất hiệu quả mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu áp dụng sức mạnh của Dữ liệu nhỏ.

Hãy thử những điều này trong công ty của bạn. Tôi nghĩ bạn sẽ ngạc nhiên với những gì bạn khám phá.

Hack dữ liệu nhỏ # 1 - Phân tích CVPM

Phân tích CVPM là một cách phân tích cách thức doanh nghiệp của bạn nhìn từ cấp độ chi tiết hoặc giao dịch. Để thực hiện Phân tích CVPM, bạn cần phân tích doanh thu, lợi nhuận gộp và chi phí hoạt động của bạn trên cơ sở trên mỗi giao dịch.

Những gì bạn đang tìm kiếm là những thay đổi trong số lượng hạt này theo thời gian. Ví dụ, trong ba năm tài chính vừa qua. Hoặc nếu có liên quan hơn, trong bốn quý gần đây nhất. Nói chung, những hiểu biết tốt hơn có được bằng cách xem Phân tích CVPM của bạn trong ba năm tài chính đầy đủ.

Hãy cùng xem một ví dụ về hai doanh nghiệp khác nhau để làm rõ khái niệm này. Một số dữ liệu liên quan từ mỗi doanh nghiệp như sau:

	Kinh doanh Alpha	Beta kinh doanh
(A) Số lượng khách hàng	1,000	370
(B) Tần suất mỗi năm	0.5	6.0
(C) Lợi nhuận gộp trung bình	$ 350	$79
Lợi nhuận gộp (A x B x C)	$175,000	$175,380

Thông tin này cho chúng tôi biết rằng chúng tôi đang xem xét hai doanh nghiệp có cách tiếp cận và cấu trúc hoàn toàn khác nhau (hai mô hình kinh doanh khác nhau).

Business Alpha duy trì một số lượng lớn khách hàng, những người chỉ mua thứ gì đó cứ sau hai năm (tần suất 0,5 mỗi năm), nhưng nó lại là một mặt hàng vé lớn hơn so với Business Beta.

Business Beta có ít khách hàng hơn (khoảng một phần ba), nhưng họ mua một mặt hàng vé nhỏ hơn thường xuyên hơn (khoảng hai tháng một lần).

Nhưng nhìn vào kết quả cuối cùng. Cả hai doanh nghiệp trả lại kết quả lợi nhuận gộp khá giống nhau. Mỗi doanh nghiệp có khoảng 175.000 đô la để trang trải chi phí hoạt động, trả nợ, tái đầu tư tăng trưởng và mang lại lợi nhuận cho chủ sở hữu.

Hack dữ liệu nhỏ # 2 - Phân tích ma trận sản phẩm

Phân tích ma trận sản phẩm là phương pháp xem xét các khách hàng cụ thể hoặc phân khúc khách hàng và so sánh doanh số theo sản phẩm (hoặc danh mục sản phẩm) cho từng khách hàng. Nó cung cấp một cái nhìn về chiều rộng doanh thu từ mỗi khách hàng có được từ các sản phẩm và dịch vụ khác nhau của bạn.

Nó thường hiệu quả nhất để bắt đầu ở các cấp độ tổng hợp hơn, và đi sâu vào chi tiết hơn như dữ liệu và phân tích chỉ ra.

Phân tích ma trận sản phẩm mạnh nhất khi được thực hiện với các kích thước sau:

Bán hàng của khách hàng
Khách hàng - doanh thu
Khách hàng - lợi nhuận gộp
Phân khúc thị trường hay doanh nghiệp
Môn Địa lý
Công nghiệp

Các bảng dưới đây cung cấp một ví dụ để hướng dẫn bạn:

Doanh thu bán hàng theo khách hàng
khách hàng	Doanh thu
Ôi	$ 35,000
ACX	$ 23,600
Bergstrom	$ 74,835
Manilo SP	$ 126,959
TOÀN BỘ	$ 260,394

Các thông tin trong bảng đầu tiên này là thú vị. Nhưng nó không cung cấp nhiều chi tiết về các thành phần của tổng doanh thu cho mỗi khách hàng. Tốt nhất, nó có thể sẽ khiến bạn và nhóm bán hàng của bạn hài lòng với khối lượng doanh thu của Manilo SP, và chỉ đơn giản là cố gắng bán thêm nhiều hơn cho Acme và ACX.

Bảng dưới đây cung cấp một cái nhìn chi tiết và hữu ích hơn cho cùng một khách hàng, sử dụng các khái niệm Phân tích Ma trận Sản phẩm.

Ma trận thâm nhập sản phẩm (theo doanh thu)
khách hàng	Sản phẩm A	Sản phẩm B	Sản phẩm C	Sản phẩm D	TOÀN BỘ
Ôi	$ 35,000	$ không	$ không	$ không	$ 35,000
ACX	$ không	$ không	$ không	$ 23,600	$ 23,600
Bergstrom	$ 12,500	$ 19,325	$ 1,350	$ 41,660	$ 74,835
Manilo SP	$ 103,000	$ 23, 009	$ 950	$ không	$ 126,959
TOÀN BỘ	$ 150,500	$ 42,334	$ 2,300	$ 65,260	$ 260,394

Thông tin từ Phân tích Ma trận Sản phẩm này có thể sẽ dẫn đến các kết luận khác nhau.

Ví dụ, mặc dù Manilo SP trông giống như chúng ta nên hài lòng với doanh thu của họ (khi chỉ có doanh thu bán hàng từ bảng đầu tiên được sử dụng), chúng tôi thực sự không nên hài lòng. Họ đang mua một lượng tương đối nhỏ sản phẩm C và D từ chúng tôi.