Kiến thức

11 phút đọc

[20] Phân Tích Dữ Liệu “Chuyên Nghiệp” Như Thế Nào Để Thúc Đẩy Tăng Doanh Thu?

Chào mừng mọi người quay trở lại với series “Phân tích dữ liệu kinh doanh”! Thời gian qua, mình tập trung chuyển đổi số trong công ty mình nên mình ít ra bài. Sắp đến mình sẽ chia sẻ về ứng dụng mà công ty mình đã triển khai. Bài viết số 19 về Phân tích doanh thu theo mô hình PVM nhận được rất nhiều quan tâm. Đặc biệt phải kể đến các nền tảng: Facebook với +6.000 lượt xem Reels và +20.000 lượt đọc bài viết. Vì thế mà hôm nay mình sẽ viết sâu chủ đề Phân tích dữ liệu để thúc đẩy tăng doanh thu cho doanh nghiệp. Để bạn có góc nhìn một cách đầy đủ, hệ thống hơn.

1. Phân tích dữ liệu và cơ cấu doanh thu trong doanh nghiệp

Về khía cạnh Tài chính, doanh thu sẽ đến từ bốn nguồn chính sau đây:

1.1. Doanh thu bán hàng

Phần doanh thu đến từ việc bán các loại hàng hóa, sản phẩm, cung cấp dịch vụ của doanh nghiệp. Bao gồm cả khoản thu chính và phụ thu.

1.2. Doanh thu nội bộ

 Phần tiền từ hoạt động bán hàng hóa, sản phẩm, cung cấp dịch vụ hoặc tiêu thụ nội bộ. Diễn ra giữa các công ty con, giữa công ty con với công ty mẹ, giữa các đơn vị cùng tập đoàn. 

1.3. Doanh thu từ hoạt động tài chính

Các doanh thu từ hoạt động tài chính của doanh nghiệp được liệt kê. Bao gồm: tiền cho thuê tài sản, thuê mặt bằng/cơ sở hạ tầng, chuyển nhượng vốn, tiền lãi đầu tư (trái phiếu, cổ phiếu, ngoại tệ, lãi cho vay, lãi trả góp, lãi tiền gửi ngân hàng,…

1.4. Doanh thu bất thường

Là phần tiền thu được từ những hoạt động không diễn ra thường xuyên. Có thể kể đến như: thanh lý tài sản cố định, dư từ nợ phải trả, bán hàng hóa nguyên vật liệu vật tư dư thừa

Thông thường, khi nói đến phân tích doanh thu doanh nghiệp, chúng ta hay tập trung vào nguồn doanh thu chính từ hoạt động kinh doanh chính của doanh nghiệp (doanh thu bán hàng). Nên trong các bài viết tiếp theo trong Series này, mình sẽ tập trung vào doanh thu bán hàng nhé!

2. Phân tích dữ liệu doanh thu bán hàng

Vậy trong doanh thu bán hàng, chúng ta có thể bóc tách phân tích theo các khía cạnh:

2.1. Phân tích doanh thu theo công thức cấu thành

Ví dụ:

• Công thức tính doanh thu tổng (total revenue)

Doanh thu tổng = Giá bán * (Số lượng hàng hóa bán được + Các khoản phụ thu khác)

• Công thức tính doanh thu thuần (gross revenue)

Doanh thu thuần = Tổng doanh thu tổng của doanh nghiệp – (Chiết khấu hàng bán + Giảm giá hàng bán + Hàng bán bị trả lại + Thuế gián thu)

• Công thức tính doanh thu ròng (net revenue)

Công thức: Doanh thu ròng = (Doanh thu từ bán hàng hóa dịch vụ + Doanh thu từ hoạt động tài chính) – (Chi phí bán hàng + Chi phí tài chính + Chi phí quản lý + Các khoản thuế + Các khoản thanh toán thay thuế) + Các khoản trích lập khấu hao + Tiền thanh toán lãi vay + Tiền lãi hoạt động tiền mặt

• PVM của là 1 những kĩ thuật phân tích doanh thu theo công thức cấu thành
• Có 4 kĩ thuật bóc tách theo công thức, ngoài công thức (gọi làm proven formula như trên), chúng ta có thể dùng kĩ thuật khác sum of segment. Ví dụ chúng ta có thể bóc tách doanh thu theo từng kênh bán hàng (channel), sản phẩm (product), doanh thu từng cửa hàng (store)… Cộng tổng doanh thu của các hạn mục con trong từng chiều ra doanh thu bán hàng tổng của doanh nghiệp.
• Mình có dạy rất chi tiết về các kĩ thuật bóc tách chuyên môn trong Data Analytics, nhưng diễn giải ra đây khá nhiều. Nên ở bài mình sẽ liệt ra ra ý chính thôi, từ từ qua các bài viết mình sẽ viết kĩ hơn nhé, còn giờ vô sâu nữa là hết bài này cũng chưa đủ viết về kĩ thuật số 1 này nữa ạ. 🙂
• Ví dụ: bóc tách doanh thu theo công thức (proven)

3. Phân tích dữ liệu theo quy trình bán hàng để tìm ra vấn đề tác động đến doanh thu

Ví dụ: Đối với quy trình bán hàng có bước thanh toán, nhưng tháng rồi, các hệ thống thanh toán có lỗi làm cho khách hàng phải chờ đợi lâu, ảnh hưởng đến doanh thu. Vây thì mình cải thiện ở bước thanh toán sẽ cải thiện được doanh thu.

4. Phân tích theo yếu tố tác động (drivers) đến doanh thu

4.1. Phân tích dữ liệu xu hướng thị trường

Để điều chỉnh chiến lược kinh doanh, tìm kiếm cơ hội mới để mở rộng kinh doanh

4.2. Phân tích dữ liệu chiến lược kinh doanh

Phân tích dữ liệu chiến lược giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về những chiến lược đang hoạt động hiệu quả và những chiến lược cần được cải thiện.

4.3. Phân tích doanh số đa chiều (dimension: channel/ product…PVM)

Phân tích dữ liệu doanh số giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sản phẩm hoặc dịch vụ có doanh số cao nhất. Ngoài ra còn nhận biết những yếu tố ảnh hưởng đến doanh số.

4.4. Phân tích định vị (Spacial Analytics: khách hàng hoặc kho hàng, cửa hàng)

Phân tích dữ liệu định vị giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về vị trí khách hàng và địa điểm tiềm năng. Giúp tăng doanh thu bằng cách tập trung vào các địa điểm có lượng khách hàng cao.

4.5. Phân tích khách hàng

Ví dụ: nhu cầu, chu kỳ mua hàng, nguồn khách hàng tiềm năng, chất lượng dịch vụ, chăm sóc khách hàng, mạng lưới khách hàng và đối tác, độ hài lòng, tương tác của khách hàng,… Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, giúp tăng doanh thu bằng cách cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp.

4.6. Phân tích sản phẩm

Tối ưu hóa chu kỳ quản lý chất lượng để tăng chất lượng sản phẩm và dịch vụ, từ đó tăng doanh thu.

4.7. Phân tích logistic/ năng lực sản xuất

Để tăng hiệu quả của vận chuyển hàng hóa và tăng doanh thu. Phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về quy trình cung ứng và cách tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giúp tăng doanh thu bằng cách gităng hiệu quả cung ứng.

4.8. Phân tích đội ngũ nhân viên

Giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu suất và sự hài lòng của nhân viên. Giúp tăng doanh thu bằng cách tạo môi trường làm việc tốt hơn để giữ nhân viên trung thành và tăng sức mạnh làm việc của đội ngũ.

4.9. Phân tích dữ liệu marketing (web, event, Ads, social media…)

Phân tích dữ liệu web/social media giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về lượng truy cập, nguồn khách hàng, và cách tiếp cận của khách hàng với trang web của doanh nghiệp. Ngoài ra còn giúp tăng doanh thu bằng cách tối ưu hóa trang web và tăng lượng truy cập.

Ví dụ: “Key Drivers” tác động đến Doanh thu

5. Phân tích theo từng phân khúc

Đây là một trong những kĩ thuật đơn giản và “low-level Insight” nhất. Tuy nhiên lại được rất nhiều người đang sử dụng vì dễ “như mọi thói quen”. Khi đổ dữ liệu vào, phần lớn người phân tích sẽ xem doanh thu theo sản phẩm/nhà sản xuất nào thấp, màu nào bán thấp,…

6. Phân tích theo yếu tố đối nghịch

Kiểm tra doanh thu theo các hạn mục “opposite”: đối nghich nhau để kiểm tra Insights.

7. Phân tích dữ liệu “chuyên nghiệp” khác Phân tích ngẫu nhiên như thế nào?

Ngoài kiến thức chuyên môn về các kĩ thuật xử lý dữ liệu và kiến thức chuyên môn về “business”, người phân tích phải biết được các kĩ thuật bóc tách trong “tư duy phân tích dữ liệu” và nắm chắc các nguyên tắc quan trọng, ví dụ như nguyên tắc MECE.

• Lý do tại sao rất nhiều người chưa tiếp cận phân tích dữ liệu chuyên nghiệp thì hay bị “Bí Insights”? Không biết phân tích như thế nào? Không biết cách tiếp cận bài bản chuyên nghiệp nên phân tích Insights rất đơn giản?
• Lý do tại sao nếu team có 4 người phân tích, mỗi người đều cùng tiếp cận 1 dataset nhưng mỗi người đưa ra mỗi giải pháp khác nhau?

Việc nắm chắc nguyên tắc MECE trong tư duy phân tích dữ liệu. Giúp bạn tìm đúng “root cause” vấn đề. Ví dụ: Nguyên nhân chính xác thúc đẩy tăng trưởng doanh thu trong công ty là gì?

Khóa học Phân tích dữ liệu kinh doanh sắp khai giảng. Tham khảo lịch học chi tiết tại Khóa học Business Intelligence. Với mọi thắc mắc về khóa học, vui lòng inbox Fanpage Mastering Data Analytics hoặc gọi đến hotline 0961 48 66 48 để được đội ngũ MDA giải đáp nhanh nhất nhé!

Chia sẻ bài viết