Hướng dẫn chi tiết cách thực hiện Phân tích dữ liệu Kinh doanh (Sales Analysis)
Làm thế nào để dự đoán sản phẩm nào sẽ “cháy hàng” trong mùa tới? Làm thế nào để hiểu rõ khách hàng đang tìm kiếm điều gì? Đây là những câu hỏi khiến không ít nhà bán hàng đau đầu, đặc biệt khi phải đối mặt với những bảng dữ liệu doanh số dài và phức tạp mà không biết bắt đầu từ đâu.
Thực tế, ẩn sâu trong những con số tưởng như khô khan ấy chính là câu trả lời. Tuy nhiên, để khai thác chúng một cách hiệu quả, các nhà bán hàng cần một quy trình phân tích Sales rõ ràng và bài bản. Trong bài viết này, Insight Ouch! sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện Sales Analysis, giúp chuyển hóa dữ liệu doanh số thành những insights giá trị. Những bước phân tích này sẽ là chìa khóa để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác, thúc đẩy doanh thu và tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.
1. Định nghĩa về “Sales” trong “Sales Analysis”
Khi chúng ta nói về Sales – Doanh số, thường mọi người nghĩ ngay đến công thức đơn giản:
Doanh số = Giá niêm yết x Số lượng bán ra
Tuy nhiên, công thức này chỉ là cách tiếp cận bề mặt và không phản ánh được sự phức tạp của doanh số. Để phân tích sales một cách toàn diện, cần xem xét các yếu tố tác động và biến đổi trong giá và số lượng:
Giá bán thực tế: Không chỉ dừng lại ở giá niêm yết, giá bán thực tế còn phụ thuộc vào các yếu tố như chiết khấu, phí quảng cáo, hoa hồng, ưu đãi đặc biệt dành cho khách hàng, hay các điều chỉnh giá dựa trên kênh phân phối hoặc thời điểm mua hàng.
Số lượng thực tế: Là số lượng sản phẩm hoặc dịch vụ được bán ra trong thực tế. Khác với số lượng sản phẩm hoặc dịch vụ được ghi trên hóa đơn hoặc hợp đồng, số lượng bán ra phản ánh được các yếu tố biến động như trả hàng, hủy đơn, hoặc các chương trình khuyến mãi “mua 1 tặng 1”.
Chỉ khi phân tích đầy đủ cả giá bán thực tế và số lượng bán ra thực tế cùng với các yếu tố khác, doanh nghiệp mới có thể có cái nhìn rõ ràng về doanh số và đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác.
Để có một góc nhìn toàn diện hơn, bạn có thể tham khảo sơ đồ Issue Tree sau, giúp mở rộng phân tích sang các yếu tố như độ phủ, sức mua và tồn kho, từ đó hỗ trợ thiết lập các KPI và đưa ra chiến lược hiệu quả hơn cho các phòng ban như bán hàng, trade, hay marketing.
Slide là một phần của khóa học Data Analysis – Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược
Dưới đây là tổng hợp một số dữ liệu bạn cần thu thập để có thể thực hiện Sales Analysis:
2. Quy trình thực hiện Sales Analysis
Tuy nhiên trước khi đi sâu vào phân tích, bạn sẽ cần nắm được khái niệm về hai loại chỉ số: lagging indicators và leading indicators.
Leading indicators (chỉ số dẫn dắt) là những chỉ số được theo dõi để dự đoán và điều chỉnh chiến lược nhằm đạt được kết quả mong muốn
Lagging indicators (chỉ số trễ) là những chỉ số phản ánh kết quả cuối cùng, cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu quả của các chiến lược và hành động đã thực hiện.
2.1. Điều gì đã xảy ra?
Khi thực hiện Sales Analysis, một trong những câu hỏi đầu tiên cần trả lời là: “Điều gì đã xảy ra?” Đây là bước cơ bản trong việc phân tích doanh số, giúp bạn hiểu về kết quả thực tế đã đạt được, dựa trên một loạt lagging indicators (chỉ số trễ). Việc hiểu rõ bối cảnh hiện tại của doanh nghiệp sẽ tạo tiền đề cho việc dự đoán và lập kế hoạch dựa trên các chỉ số leading sau này.
2.1.1. Đánh giá tổng quan về tình hình kinh doanh
Trước khi bắt đầu phân tích chi tiết về các xu hướng hoặc từng phân khúc, việc có một cái nhìn tổng quan về doanh số bán hàng là điều quan trọng để có thể hiểu được toàn cảnh hiệu suất kinh doanh. Việc này giúp doanh nghiệp xác định liệu họ có đang đi đúng hướng so với mục tiêu đã đề ra hay không, đồng thời xác định mức độ thành công và điều chỉnh chiến lược kịp thời nếu cần thiết.
Một số khía cạnh cần chỉ ra gồm:
Tổng hợp doanh số bán hàng để xác định tình hình kinh doanh chung của doanh nghiệp.
So sánh doanh số thực tế với mục tiêu (KPI) để xác định mức độ hoàn thành kế hoạch
Tính toán doanh số tích lũy
Một trong những bài làm của học viên khóa học Data Analysis – Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược
2.1.2. Phân tích xu hướng theo thời gian (Trend Analysis)
Mục tiêu chính của việc này là so sánh doanh số bán hàng trong các khoảng thời gian khác nhau (theo tuần, tháng, quý, năm) để phát hiện các xu hướng dài hạn và ngắn hạn. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định chiến lược chính xác hơn.
Các cách phân tích phổ biến gồm:
Đọc thêm: Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series) là gì? Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian như thế nào?
2.2. Tại sao điều đó xảy ra?
2.2.1. Phân tích theo phân khúc (Segmentation Analysis)
Sau khi thực hiện phân tích theo thời gian, bước tiếp theo là phân tích chi tiết doanh số bán hàng theo từng phân khúc để có cái nhìn sâu hơn về cách mỗi yếu tố ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh.
Các cách phân tích phổ biến gồm:
Đọc thêm: 5 mẫu Sales Dashboard giúp theo dõi và đánh giá hiệu quả bộ phận Sales
Tuy nhiên, việc nhìn doanh thu theo các lát cắt sẽ không đủ để tìm ra nguyên nhân dẫn đến kết quả đó. Do đó cần kết hợp thêm với các chỉ số dẫn dắt (leading indicators) để có được cái nhìn đầy đủ hơn về các yếu tố thúc đẩy như hành vi khách hàng, cơ cấu sản phẩm, và định giá,….
2.2.2. Phân tích chỉ số về giá (Pricing drivers)
Giá bán trung bình (Average Sales Price – ASP)
Là chỉ số đo lường giá trung bình mà bạn bán được cho mỗi đơn vị sản phẩm. Công thức tính ASP như sau:
Ví dụ: Nếu bạn bán 100 sản phẩm và tổng doanh thu là 1,000,000 đồng, thì giá bán trung bình = 1,000,000 / 100 = 10,000 (đồng/ sản phẩm)
ASP nên được tính ở nhiều cấp độ khác nhau, ví dụ như theo từng danh mục sản phẩm (sản phẩm cao cấp, phổ thông) hoặc theo từng kênh bán hàng (bán lẻ, bán buôn, trực tuyến). Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về mức giá bán trung bình trong từng nhóm cụ thể.
Nếu ASP tăng lên, có nghĩa là bạn đang bán được sản phẩm với giá cao hơn.
Cơ cấu giá (Price Mix)
Cơ cấu giá cho phép bạn hiểu rõ hơn về tỷ trọng của từng danh mục giá khác nhau trong tổng doanh số bán hàng. Nó giúp bạn xác định những thay đổi trong chiến lược định giá có ảnh hưởng như thế nào đến doanh số tổng thể.
Ví dụ: Giả sử doanh thu của các nhóm sản phẩm A, B, C lần lượt là 100, 200 và 150 (triệu VND). Vậy ta có tổng doanh thu = 100 + 200 + 150 = 450 triệu VND và cơ cấu giá cho từng nhóm sản phẩm là:
Nhóm A: (100 / 450) × 100 = 22.22%
Nhóm B: (200 / 450) × 100 = 44.44%
Nhóm C: (150 / 450) × 100 = 33.33%
2.2.3. Phân tích chỉ số về khách hàng (Customer drivers)
Doanh số từ khách hàng mới
Để đánh giá liệu doanh nghiệp có thu hút được khách hàng mới hay không, bạn cần đo lường tỷ lệ phần trăm doanh số đến từ các khách hàng lần đầu tiên mua hàng. Bạn có thể xác định khách hàng mới dựa trên lần giao hàng đầu tiên của họ trong khoảng thời gian phân tích. Nếu doanh số từ khách hàng mới chiếm tỷ lệ lớn, đó là tín hiệu tích cực cho khả năng tăng trưởng tự nhiên của doanh nghiệp.
Số lượng khách hàng mới và mất đi
Để hiểu rõ khả năng thâm nhập thị trường, bạn cần phân tích số lượng khách hàng mới đã được thêm vào trong một khoảng thời gian nhất định. Điều này cho thấy doanh nghiệp đang mở rộng thị phần hay thu hút thêm đối tượng khách hàng mới một cách hiệu quả.
Ngược lại, bạn cũng cần đo lường số lượng khách hàng mất đi trong cùng thời kỳ. Tỷ lệ khách hàng mất đi cao có thể là dấu hiệu cảnh báo về tỷ lệ hao hụt trong cơ sở khách hàng của bạn. Nếu số lượng khách hàng mất đi lớn hơn số lượng khách hàng mới, đó có thể là dấu hiệu của vấn đề về chất lượng sản phẩm, dịch vụ, hoặc chiến lược giữ chân khách hàng không hiệu quả.
Đọc thêm: Xác định thời điểm người dùng rời bỏ ứng dụng (churn rate) bằng Cohort Analysis
Sự thay đổi cơ cấu kênh
Khi thực hiện Sales Analysis, ta cần theo dõi sự phân bổ doanh số giữa các kênh bán hàng khác nhau, chẳng hạn như bán lẻ, trực tuyến, bán buôn, hoặc các nền tảng thương mại điện tử. Chỉ số này giúp bạn hiểu rõ xu hướng tiêu dùng của khách hàng thay đổi theo kênh phân phối và điều chỉnh chiến lược bán hàng cho phù hợp.
Tính sự thay đổi cơ cấu kênh bằng cách: đo lường tỷ lệ phần trăm doanh số từ từng kênh bán hàng bằng cách lấy doanh số của mỗi kênh chia cho tổng doanh số. Sau đó, so sánh kết quả giữa các kỳ để thấy sự thay đổi trong cơ cấu kênh bán hàng.
Slide Phân loại các kênh bán hàng – Một phần của khóa học Data Analysis Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược
2.2.4. Phân tích chỉ số về sản phẩm (Product drivers)
Khối lượng đơn vị
Bạn cần phân tích khối lượng bán ra của sản phẩm theo từng nhóm. Mỗi nhóm bao gồm các sản phẩm có đặc điểm tương tự nhau, ví dụ như cùng kích thước hoặc cùng công dụng. Điều này giúp bạn hiểu rõ nhóm sản phẩm nào bán chạy nhất và nhóm nào cần cải thiện.
Ví dụ, nếu nhóm sản phẩm có kích thước lớn bán chậm hơn so với nhóm kích thước nhỏ, bạn có thể điều chỉnh chiến lược bán hàng hoặc sản xuất phù hợp.
Doanh số từ sản phẩm mới
Đo lường tỷ lệ doanh số từ sản phẩm mới so với tổng doanh số để biết sản phẩm mới của bạn có được thị trường đón nhận hay không.
Chiếm hơn 20%: rất tốt, thị trường đón nhận tích cực, và chiến lược ra mắt sản phẩm mới hiệu quả.
Khoảng 10-20%: mức độ tiếp nhận tốt, nhưng vẫn có thể cần thêm thời gian hoặc điều chỉnh nhỏ.
Nhỏ hơn 10%: kém hoặc chưa thành công bởi sản phẩm chưa phù hợp với thị trường, hoặc chiến lược không hiệu quả.
Tốc độ bán hàng (Rate of Sales)
Rate of Sales là chỉ số đo lường tốc độ mà một sản phẩm bán ra tại mỗi điểm bán hàng (store) hoặc kênh bán hàng trong một tuần hoặc tháng.
Tính Rate of Sales giúp bạn xác định sản phẩm nào bán chạy tại từng cửa hàng hoặc khu vực cụ thể, từ đó bạn có thể tập trung nguồn lực, điều chỉnh hàng tồn kho, hoặc đẩy mạnh quảng bá tại những nơi sản phẩm có tiềm năng bán tốt.
2.2.5. Phân tích chỉ số về dịch vụ (Service-level drivers)
Tỷ lệ đơn hàng hoàn thành đúng hạn và đầy đủ
Đây là chỉ số đo lường mức độ đáp ứng dịch vụ của doanh nghiệp, được tính bằng phần trăm các đơn hàng được giao đúng thời gian và đủ số lượng so với yêu cầu ban đầu của khách hàng. Đây là yếu tố rất quan trọng vì khách hàng mong muốn sản phẩm đến tay họ đúng lúc và đủ số lượng.
Ví dụ, nếu có 100 đơn hàng và 90 trong số đó được hoàn thành đúng hạn và đầy đủ, thì tỷ lệ hoàn thành dịch vụ của bạn là 90%.
Phân tích lý do thất bại trong dịch vụ
Khi tỷ lệ hoàn thành dịch vụ không đạt yêu cầu, bạn cần phân tích lý do cụ thể dẫn đến thất bại. Ví dụ, nguyên nhân có thể đến từ việc nhà cung cấp không giao hàng đúng thời hạn, vấn đề trong sản xuất, hoặc hệ thống quản lý kho hàng không chính xác. Phân tích chi tiết các lý do này sẽ giúp bạn khắc phục các điểm yếu trong quy trình, từ đó cải thiện khả năng đáp ứng và làm hài lòng khách hàng hơn trong tương lai.
Đọc thêm: Cách sử dụng dữ liệu để phân tích trải nghiệm khách hàng và đo lường độ hài lòng của họ
3. Rút ra insights gì từ Sales Analysis
Với thông tin thu được từ việc phân tích doanh số, bạn có thể trả lời những câu hỏi quan trọng sau để đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả:
Đánh giá hiệu quả sản phẩm: Sản phẩm nào đang bán chạy? Sản phẩm nào mang lại lợi nhuận cao nhất? Sản phẩm mới có đáp ứng được kỳ vọng không và có ảnh hưởng đến doanh số các sản phẩm khác hay không?
Hiểu rõ hành vi khách hàng: Điều gì khiến khách hàng mua sản phẩm của bạn? Xu hướng mua hàng của khách hàng thay đổi như thế nào? Những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng?
Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh: Các chiến dịch marketing và sales có đem lại hiệu quả như mong đợi không? Tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng là bao nhiêu? Đầu tư vào khách hàng có xứng đáng?
Đọc thêm: 15 câu hỏi tìm ra hướng phân tích dữ liệu hiệu quả
Việc trả lời được những câu hỏi trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về bức tranh toàn cảnh của doanh nghiệp. Từ đó, bạn có thể xây dựng một chiến lược kinh doanh thống nhất và hiệu quả, bao gồm:
Xác định kênh phân phối tối ưu để tiếp cận khách hàng mục tiêu
Phát triển sản phẩm đáp ứng nhu cầu thị trường
Định giá sản phẩm cạnh tranh so với đối thủ
Phân bổ nguồn lực hợp lý để đạt được mục tiêu tăng trưởng bền vững
Tạm kết
Qua những nội dung trên, Insight Ouch! hy vọng bạn đã nắm được các bước thực hiện Sales Analysis hiệu quả. Bằng việc áp dụng các phương pháp và chỉ số này, bạn sẽ có khả năng biến những con số doanh thu phức tạp thành những insights giá trị, giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược chính xác và kịp thời.
Nếu bạn đang tìm hiểu cách để:
Cải thiện tư duy làm việc với dữ liệu (Data Mindset) nhằm ra quyết định chiến lược chính xác
Nâng cao kỹ năng đọc số tìm insights qua các case study thực tế
Luyện tập phân tích dữ liệu dưới sự hướng dẫn của các trainers nhiều năm kinh nghiệm
Hãy tham khảo ngay khóa học Data Analysis - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược của Tomorrow Marketers. Khóa học này sẽ giúp bạn thành thạo trong việc tận dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh hiệu quả.
