Veľké údaje sú horúcou témou. A môže to urobiť zázraky pre správnu spoločnosť.
Ako malý podnik však nie ste "správnym druhom spoločnosti".
Zlato REAL je vo vašich malých údajoch.
Výhody malých údajov Analytics
Využitie malých údajov môže poskytnúť obrovské zisky v ziskovosti a peňažnom toku (niektoré štúdie ukázali, že zvýšenie môže dosiahnuť až 50 - 60%). A to vám umožňuje robiť to s nízkym rizikom, vo veľmi krátkom čase (ako sa chytiť budúci týždeň, budúci mesiac alebo budúci štvrťrok?)
$config[code] not foundMalé údaje sú transakčné údaje zachytené vašimi interakciami so zákazníkmi, dodávateľmi, členmi tímu a vašimi produktmi a službami. Sú to údaje, ktoré sa zdržiavajú vo veciach, ako je váš účtovný systém, CRM, vaše ERP, tabuľky Excel a podobné malé údaje.
Úplný záväzok využívať vaše malé údaje si vyžaduje rovnaké časti vedy o údajoch, programovanie, forenzné audity a tvorivosť.
Malé dátové hacky
Aby ste však mohli začať s vašou cestou Small Data Analytics, rád by som vám dal dve veľmi efektívne "malé dátové hackery", ktoré môžete použiť, aby ste začali používať silu malých dát.
Skúste to vo svojej spoločnosti. Myslím, že vás bude príjemne prekvapený tým, čo objavíte.
Malý dátový hack # 1 - analýza CVPM
Analýza CVPM je spôsob, ako rozpoznať spôsob, akým vaše podnikanie vyzerá z granulovanej alebo transakčnej úrovne. Ak chcete vykonať analýzu CVPM, musíte analyzovať svoje príjmy, váš hrubý zisk a vaše režijné náklady na základe "za transakciu".
Čo hľadáte, sú zmeny v týchto granulovaných množstvách v priebehu času. Napríklad počas posledných troch fiškálnych rokov. Alebo ak je to relevantnejšie, za posledné štyri posledné štvrťroky. Vo všeobecnosti sa lepšie poznatky získavajú pri pohľade na vašu analýzu CVPM počas troch úplných fiškálnych rokov.
Pozrime sa na príklad dvoch rôznych podnikov, aby sme objasnili tento koncept. Niektoré relevantné údaje z každej z podnikov sú nasledujúce:
| Business Alpha | Business Beta | |
| (A) Počet zákazníkov | 1,000 | 370 |
| (B) Frekvencia za rok | 0.5 | 6.0 |
| (C) Priemerný hrubý zisk | $ 350 | $79 |
| Hrubý zisk (A x B x C) | $175,000 | $175,380 |
Tieto informácie nám hovoria, že hľadáme dve podniky s úplne odlišnými prístupmi a štruktúrami (dva rôzne modely podnikania).
Business Alpha udržiava veľké množstvo zákazníkov, ktorí kupujú len niečo o každých dvoch rokoch (frekvencia 0,5 ročne), ale je to väčšia položka leteniek ako Business Beta.
Business Beta má oveľa menej zákazníkov (asi jednu tretinu toľko), ale kupujú menšie položky lístkov oveľa častejšie (asi každé dva mesiace).
Ale pozrite sa na konečný výsledok. Obidve podniky vrátia do značnej miery zhodný výsledok hrubého zisku. Každý podnik má približne 175 000 dolárov na krytie režijných nákladov, splácanie dlhov, opätovné investovanie do rastu a poskytnutie návratnosti vlastníkom.
Malý dátový hack # 2 - produktová maticová analýza
Analýza produktu Matrix je metóda hľadania konkrétnych zákazníkov alebo zákazníckych segmentov a porovnávanie predajov podľa produktov (alebo kategórie produktov) pre každého zákazníka. Poskytuje pohľad na rozsah výnosov od každého zákazníka odvodený z vašich rôznych produktov a služieb.
Zvyčajne je to najefektívnejšie začať na viac agregovaných úrovniach a podrobnejšie rozoberať, ako ukazujú údaje a analýzy.
Analýza produktu Matrix je najsilnejšia, keď sa vykonáva s nasledujúcimi rozmermi:
- Zákazník - predaj
- Zákazník - príjmy
- Zákazník - hrubý zisk
- Trhový alebo obchodný segment
- zemepis
- priemysel
Nasledujúce tabuľky sú príkladom, ktorý vás môže usmerniť:
| Výnosy z predaja podľa zákazníka | |
| zákazník | príjem |
| vrchol | $ 35,000 |
| ACX | $ 23,600 |
| Bergstrom | $ 74,835 |
| Manilo SP | $ 126,959 |
| TOTAL | $ 260,394 |
Informácie obsiahnuté v tejto prvej tabuľke sú zaujímavé. Neposkytuje však veľa podrobností o zložkách výnosu pre každého zákazníka. V najlepšom prípade by vás a váš obchodný tím pravdepodobne boli spokojní s objemom príjmov spoločnosti Manilo SP a jednoducho "pokúsiť sa predať viac" spoločnostiam Acme a ACX.
Nasledujúca tabuľka poskytuje podrobnejší a užitočnejší pohľad na tých istých zákazníkov s použitím konceptu Product Matrix Analysis.
| Matrica prenikania produktu (podľa výnosov) | |||||
| zákazník | Produkt A | Produkt B | Produkt C | Produkt D | TOTAL |
| vrchol | $ 35,000 | $ nil | $ nil | $ nil | $ 35,000 |
| ACX | $ nil | $ nil | $ nil | $ 23,600 | $ 23,600 |
| Bergstrom | $ 12,500 | $ 19,325 | $ 1,350 | $ 41,660 | $ 74,835 |
| Manilo SP | $ 103,000 | $ 23, 009 | $ 950 | $ nil | $ 126,959 |
| TOTAL | $ 150,500 | $ 42,334 | $ 2,300 | $ 65,260 | $ 260,394 |
Informácie z tejto analýzy produktu Matrix by pravdepodobne viedli k rôznym záverom.
Napríklad, aj keď Manilo SP vyzeralo, ako by sme mali byť spokojní so svojimi príjmami (keď sa použili len tržby z prvej tabuľky), v skutočnosti by sme nemali byť vôbec spokojní. Vykupujú z nás pomerne malé množstvo výrobkov C a D.
Takže dostať Hacking
Teraz, keď ste si prečítali tieto dve hackery, začnite okamžite s malou analýzou dát.
Vezmite si ďalšiu hodinu alebo dve hodiny, zhromaždite svoj tím a rozhodnite sa, že vo vašej spoločnosti použije analýzu CVPM analýzy a analýzu produktov.
Nemáte nič iné ako zvyšovanie zisku a peňažného toku, aby ste získali.
Koncepcia údajov pomocou Shutterstock
3 Komentáre ▼
