Việc làm TPHCM chào đón quý cô chú anh chị đang làm việc tại Thành Phố Hồ Chí Minh trung tâm kinh tế lớn nhất Việt Nam cùng đến với cẩm nang tuyển dụng và hướng dẫn tìm việc nhanh, Để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu bán hàng từ kênh MT (viết tắt của Modern Trade – kênh bán hàng hiện đại như siêu thị, đại siêu thị, cửa hàng tiện lợi), chúng ta cần một quy trình rõ ràng và có hệ thống. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết, bao gồm các bước quan trọng và các câu hỏi cần đặt ra trong từng bước:
I. Thu thập và Chuẩn bị Dữ liệu
1. Xác định Nguồn Dữ liệu:
Xác định tất cả các nguồn dữ liệu bán hàng từ kênh MT mà bạn có:
Hệ thống POS (Point of Sale) của các siêu thị/cửa hàng.
Báo cáo bán hàng từ các nhà phân phối.
Dữ liệu từ các chương trình khuyến mãi (nếu có).
Dữ liệu về hàng tồn kho tại các điểm bán.
Dữ liệu từ các nghiên cứu thị trường (nếu có).
2. Thu thập Dữ liệu:
Thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn đã xác định.
Đảm bảo thu thập dữ liệu trong một khoảng thời gian đủ dài (ví dụ: 1 năm, 2 năm) để có thể phân tích xu hướng.
Tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu nếu có thể (ví dụ: sử dụng API, phần mềm kết nối).
3. Làm sạch và Chuẩn hóa Dữ liệu:
Kiểm tra và loại bỏ các dữ liệu bị thiếu, trùng lặp hoặc không chính xác.
Chuẩn hóa định dạng dữ liệu (ví dụ: định dạng ngày tháng, đơn vị tiền tệ).
Đảm bảo dữ liệu được nhất quán giữa các nguồn.
Mã hóa các danh mục sản phẩm, tên cửa hàng để dễ dàng phân tích.
4. Tổ chức Dữ liệu:
Sắp xếp dữ liệu vào các bảng hoặc file một cách có cấu trúc.
Sử dụng các công cụ như Excel, Google Sheets, hoặc cơ sở dữ liệu (SQL) để lưu trữ dữ liệu.
Tạo các trường dữ liệu cần thiết cho phân tích (ví dụ: doanh thu, số lượng bán, giá trung bình, chi phí khuyến mãi).
II. Phân tích Dữ liệu
1. Phân tích Mô tả (Descriptive Analysis):
Tính toán các chỉ số thống kê cơ bản:
Doanh thu: Tổng doanh thu, doanh thu trung bình, doanh thu theo từng sản phẩm, theo từng cửa hàng, theo khu vực.
Số lượng bán: Tổng số lượng sản phẩm bán ra, số lượng bán trung bình, số lượng bán theo sản phẩm, theo cửa hàng.
Giá trung bình: Giá trung bình của từng sản phẩm, giá trung bình theo cửa hàng.
Tăng trưởng: Tăng trưởng doanh thu, tăng trưởng số lượng bán so với kỳ trước.
Câu hỏi cần trả lời:
Sản phẩm nào bán chạy nhất?
Cửa hàng nào có doanh thu cao nhất?
Khu vực nào có tiềm năng tăng trưởng lớn nhất?
Doanh thu và số lượng bán thay đổi như thế nào theo thời gian (theo tháng, theo quý, theo năm)?
2. Phân tích Xu hướng (Trend Analysis):
Sử dụng biểu đồ đường (line chart) để theo dõi xu hướng bán hàng theo thời gian.
Xác định các mùa vụ (seasonality) trong bán hàng.
Phân tích sự biến động (volatility) của doanh thu.
Câu hỏi cần trả lời:
Doanh thu có xu hướng tăng, giảm hay ổn định?
Có mùa vụ nào ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?
Có sự kiện đặc biệt nào (ví dụ: khuyến mãi, ra mắt sản phẩm mới) ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?
3. Phân tích So sánh (Comparative Analysis):
So sánh hiệu suất bán hàng giữa các sản phẩm, các cửa hàng, các khu vực, các kênh phân phối.
Sử dụng biểu đồ cột (bar chart) hoặc biểu đồ tròn (pie chart) để so sánh.
Câu hỏi cần trả lời:
Sản phẩm nào có hiệu suất bán hàng tốt hơn? Tại sao?
Cửa hàng nào có hiệu suất bán hàng tốt hơn? Tại sao?
Kênh phân phối nào hiệu quả hơn?
4. Phân tích Khuyến mãi (Promotion Analysis):
Đánh giá hiệu quả của các chương trình khuyến mãi.
So sánh doanh thu trước, trong và sau khi thực hiện khuyến mãi.
Tính toán ROI (Return on Investment) của các chương trình khuyến mãi.
Câu hỏi cần trả lời:
Chương trình khuyến mãi nào hiệu quả nhất?
Khuyến mãi nào mang lại ROI cao nhất?
Nên tập trung vào loại khuyến mãi nào trong tương lai?
5. Phân tích Tồn kho (Inventory Analysis):
Theo dõi mức tồn kho của từng sản phẩm tại các điểm bán.
Xác định các sản phẩm có nguy cơ hết hàng hoặc tồn kho quá nhiều.
Tối ưu hóa mức tồn kho để giảm chi phí lưu kho và tránh mất doanh thu do hết hàng.
Câu hỏi cần trả lời:
Sản phẩm nào thường xuyên hết hàng?
Sản phẩm nào có lượng tồn kho quá cao?
Cần điều chỉnh lượng hàng tồn kho như thế nào để đáp ứng nhu cầu của thị trường?
III. Đưa ra Quyết định
Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, bạn có thể đưa ra các quyết định sau:
1. Quyết định về Sản phẩm:
Ngừng bán:
Loại bỏ các sản phẩm có doanh số thấp hoặc không có tiềm năng tăng trưởng.
Tập trung:
Đầu tư vào các sản phẩm bán chạy và có tiềm năng tăng trưởng.
Phát triển sản phẩm mới:
Dựa trên xu hướng thị trường và nhu cầu của khách hàng để phát triển các sản phẩm mới.
Điều chỉnh giá:
Thay đổi giá để tăng doanh thu hoặc cạnh tranh với các đối thủ.
2. Quyết định về Kênh Phân Phối:
Mở rộng:
Mở rộng kênh phân phối đến các khu vực hoặc cửa hàng mới có tiềm năng.
Tối ưu hóa:
Tối ưu hóa hoạt động của các kênh phân phối hiện tại để tăng hiệu quả.
Đóng cửa:
Đóng cửa các kênh phân phối không hiệu quả.
3. Quyết định về Khuyến mãi:
Lựa chọn:
Lựa chọn các chương trình khuyến mãi hiệu quả và phù hợp với từng sản phẩm và kênh phân phối.
Điều chỉnh:
Điều chỉnh các chương trình khuyến mãi để tăng hiệu quả.
Thử nghiệm:
Thử nghiệm các chương trình khuyến mãi mới để tìm ra các phương pháp hiệu quả hơn.
4. Quyết định về Tồn kho:
Điều chỉnh:
Điều chỉnh lượng hàng tồn kho để đáp ứng nhu cầu của thị trường và giảm chi phí lưu kho.
Tối ưu hóa:
Tối ưu hóa quy trình quản lý hàng tồn kho để tránh hết hàng hoặc tồn kho quá nhiều.
Dự báo:
Dự báo nhu cầu của thị trường để lập kế hoạch sản xuất và nhập hàng phù hợp.
5. Quyết định về Marketing:
Xác định:
Xác định đối tượng khách hàng mục tiêu.
Lựa chọn:
Lựa chọn kênh marketing phù hợp (ví dụ: quảng cáo trên mạng xã hội, quảng cáo trên TV, quảng cáo tại điểm bán).
Đo lường:
Đo lường hiệu quả của các chiến dịch marketing để điều chỉnh và cải thiện.
IV. Theo dõi và Đánh giá
Theo dõi:
Theo dõi các chỉ số bán hàng sau khi đưa ra quyết định.
Đánh giá:
Đánh giá hiệu quả của các quyết định và điều chỉnh khi cần thiết.
Học hỏi:
Học hỏi từ những thành công và thất bại để cải thiện quy trình ra quyết định trong tương lai.
V. Công cụ Hỗ trợ
Excel/Google Sheets:
Dành cho phân tích cơ bản.
Phần mềm BI (Business Intelligence):
Power BI, Tableau, Qlik Sense (dành cho phân tích nâng cao, trực quan hóa dữ liệu).
Phần mềm CRM (Customer Relationship Management):
Salesforce, HubSpot (dành cho quản lý khách hàng và theo dõi hiệu quả marketing).
Phần mềm ERP (Enterprise Resource Planning):
SAP, Oracle (dành cho quản lý toàn bộ hoạt động kinh doanh, bao gồm cả bán hàng).
Ví dụ Cụ thể:
Giả sử bạn là nhà quản lý bán hàng cho một công ty sản xuất sữa tươi, và bạn có dữ liệu bán hàng từ các siêu thị trong khu vực Hà Nội.
Phân tích:
Bạn nhận thấy rằng sản phẩm sữa tươi không đường 1 lít bán rất chạy vào mùa hè, nhưng lại giảm vào mùa đông.
Quyết định:
Bạn quyết định tăng cường khuyến mãi cho sản phẩm sữa tươi không đường 1 lít vào mùa đông (ví dụ: mua 2 tặng 1, giảm giá đặc biệt).
Theo dõi:
Bạn theo dõi doanh số bán hàng của sản phẩm sữa tươi không đường 1 lít sau khi thực hiện khuyến mãi.
Đánh giá:
Nếu doanh số bán hàng tăng lên, bạn sẽ tiếp tục thực hiện khuyến mãi này vào các mùa đông tiếp theo. Nếu doanh số không tăng, bạn sẽ thử nghiệm các chương trình khuyến mãi khác.
Lời khuyên:
Bắt đầu từ những câu hỏi cụ thể:
Đừng cố gắng phân tích mọi thứ cùng một lúc. Hãy bắt đầu với những câu hỏi cụ thể mà bạn muốn trả lời.
Trực quan hóa dữ liệu:
Sử dụng biểu đồ và đồ thị để dễ dàng nhận ra các xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
Kết hợp dữ liệu với kiến thức chuyên môn:
Dữ liệu chỉ là một phần của câu chuyện. Hãy kết hợp dữ liệu với kiến thức chuyên môn của bạn về thị trường và khách hàng để đưa ra các quyết định sáng suốt.
Liên tục học hỏi và cải tiến:
Thị trường luôn thay đổi. Hãy liên tục học hỏi và cải tiến quy trình ra quyết định của bạn để luôn đi trước đối thủ.
Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn đưa ra các quyết định hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu bán hàng từ kênh MT! Chúc bạn thành công!
Nguồn: Việc làm bán hàng