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, Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách thu thập và phân tích dữ liệu bán hàng từ kênh MT (Modern Trade, hay còn gọi là kênh bán lẻ hiện đại, bao gồm các siêu thị, đại siêu thị, cửa hàng tiện lợi…). Hướng dẫn này sẽ bao gồm các bước từ chuẩn bị, thu thập dữ liệu, làm sạch, phân tích và đưa ra các insight hữu ích.
I. Chuẩn Bị Trước Khi Thu Thập Dữ Liệu
1. Xác Định Mục Tiêu Phân Tích:
Bạn muốn trả lời câu hỏi gì?
Ví dụ:
Sản phẩm nào bán chạy nhất trong kênh MT?
Doanh số bán hàng theo khu vực địa lý?
Hiệu quả của các chương trình khuyến mãi?
Mức độ thâm nhập thị trường của sản phẩm?
Xu hướng mua hàng của người tiêu dùng?
KPI (Key Performance Indicators – Chỉ số hiệu suất chính) nào bạn cần theo dõi?
Ví dụ:
Doanh số
Số lượng sản phẩm bán ra
Giá trị trung bình mỗi giao dịch
Thị phần
Tốc độ tăng trưởng
Tỷ lệ hàng tồn kho
2. Xác Định Nguồn Dữ Liệu:
Chuỗi siêu thị/cửa hàng tiện lợi:
Liên hệ với bộ phận phụ trách dữ liệu bán hàng của các chuỗi để tìm hiểu về quy trình cung cấp dữ liệu và các yêu cầu liên quan.
Nhà cung cấp dữ liệu (Data providers):
Các công ty như Nielsen, Kantar Worldpanel, IRI cung cấp dữ liệu bán hàng đã được tổng hợp và phân tích.
Hệ thống ERP của công ty:
Nếu công ty bạn có hệ thống ERP, dữ liệu bán hàng có thể được trích xuất từ đây.
Các chương trình khuyến mãi nội bộ của siêu thị:
Thu thập dữ liệu từ các chương trình khuyến mãi mà bạn hợp tác với siêu thị để đánh giá hiệu quả.
3. Xác Định Định Dạng Dữ Liệu và Yêu Cầu Kỹ Thuật:
Định dạng file:
Phổ biến nhất là CSV, Excel (.xlsx), hoặc các định dạng cơ sở dữ liệu.
Cấu trúc dữ liệu:
Thảo luận với nguồn cung cấp dữ liệu để hiểu rõ cấu trúc dữ liệu, các trường thông tin có sẵn và ý nghĩa của chúng.
Tần suất cập nhật dữ liệu:
Thống nhất về tần suất cung cấp dữ liệu (hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng…).
Quyền truy cập và bảo mật:
Đảm bảo rằng bạn có quyền truy cập hợp pháp vào dữ liệu và tuân thủ các quy định về bảo mật.
II. Thu Thập Dữ Liệu (Scan Data)
1. Thiết Lập Quy Trình Thu Thập Dữ Liệu:
Liên hệ với các đối tác:
Thiết lập mối quan hệ tốt với các chuỗi siêu thị/cửa hàng tiện lợi để đảm bảo việc cung cấp dữ liệu diễn ra suôn sẻ.
Xác định người chịu trách nhiệm:
Phân công người chịu trách nhiệm thu thập, kiểm tra và lưu trữ dữ liệu.
Lập lịch thu thập dữ liệu:
Đặt lịch nhắc nhở để đảm bảo dữ liệu được thu thập đúng hạn.
2. Thu Thập Dữ Liệu Từ Các Nguồn:
Trích xuất dữ liệu từ hệ thống ERP:
Nếu có, sử dụng các công cụ trích xuất dữ liệu (ETL) để lấy dữ liệu từ hệ thống ERP của công ty.
Nhận dữ liệu từ các chuỗi siêu thị/cửa hàng tiện lợi:
Làm theo hướng dẫn của họ để tải xuống hoặc nhận dữ liệu qua email, FTP, hoặc các phương tiện khác.
Mua dữ liệu từ nhà cung cấp:
Nếu sử dụng nhà cung cấp dữ liệu, làm theo hướng dẫn của họ để truy cập và tải dữ liệu.
3. Kiểm Tra Tính Đầy Đủ và Chính Xác:
Kiểm tra số lượng bản ghi:
Đảm bảo số lượng bản ghi phù hợp với kỳ vọng.
Kiểm tra các trường dữ liệu quan trọng:
Kiểm tra xem các trường như mã sản phẩm, tên sản phẩm, ngày bán hàng, số lượng, giá bán có bị thiếu hoặc sai lệch không.
So sánh với dữ liệu lịch sử:
So sánh dữ liệu mới với dữ liệu lịch sử để phát hiện các bất thường.
III. Làm Sạch Dữ Liệu (Data Cleaning)
Dữ liệu thô thường chứa nhiều lỗi và thiếu sót. Làm sạch dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác của kết quả phân tích.
1. Xử Lý Dữ Liệu Thiếu:
Loại bỏ các bản ghi thiếu thông tin quan trọng:
Nếu số lượng bản ghi thiếu ít, bạn có thể loại bỏ chúng.
Điền giá trị thiếu (Imputation):
Sử dụng giá trị trung bình hoặc trung vị cho các trường số.
Sử dụng giá trị phổ biến nhất (mode) cho các trường phân loại.
Sử dụng các thuật toán dự đoán để điền giá trị (ví dụ: hồi quy).
2. Xử Lý Dữ Liệu Sai Lệch:
Phát hiện các giá trị ngoại lệ (Outliers):
Sử dụng các phương pháp thống kê (ví dụ: z-score, IQR) hoặc trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: box plot) để phát hiện các giá trị bất thường.
Sửa chữa hoặc loại bỏ các giá trị sai lệch:
Tùy thuộc vào mức độ sai lệch và nguyên nhân, bạn có thể sửa chữa (nếu có thể xác định giá trị đúng) hoặc loại bỏ các giá trị này.
3. Chuẩn Hóa Dữ Liệu:
Định dạng dữ liệu:
Đảm bảo các trường dữ liệu có định dạng thống nhất (ví dụ: ngày tháng, số tiền).
Chuyển đổi kiểu dữ liệu:
Chuyển đổi kiểu dữ liệu phù hợp (ví dụ: từ chuỗi sang số).
Loại bỏ khoảng trắng thừa:
Loại bỏ khoảng trắng ở đầu và cuối chuỗi.
4. Loại Bỏ Dữ Liệu Trùng Lặp:
Tìm kiếm các bản ghi trùng lặp:
Sử dụng các công cụ hoặc hàm trong Excel, SQL, Python để tìm kiếm các bản ghi có giá trị giống nhau ở tất cả các trường hoặc các trường quan trọng.
Loại bỏ các bản ghi trùng lặp:
Giữ lại một bản ghi và loại bỏ các bản ghi còn lại.
5. Công Cụ Sử Dụng:
Excel:
Đơn giản, dễ sử dụng cho các tập dữ liệu nhỏ.
SQL:
Mạnh mẽ để xử lý dữ liệu lớn trong cơ sở dữ liệu.
Python (với các thư viện Pandas, NumPy):
Linh hoạt, mạnh mẽ cho các tác vụ làm sạch dữ liệu phức tạp.
Các công cụ ETL (Extract, Transform, Load):
Informatica, Talend, Apache NiFi.
IV. Phân Tích Dữ Liệu
1. Phân Tích Mô Tả (Descriptive Analysis):
Tính toán các chỉ số thống kê:
Trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, min, max cho các trường số.
Đếm tần suất xuất hiện:
Cho các trường phân loại (ví dụ: số lượng sản phẩm bán ra theo từng loại sản phẩm).
Sử dụng bảng tổng hợp (Pivot Table) trong Excel:
Để tạo ra các báo cáo tổng hợp theo nhiều chiều khác nhau.
2. Phân Tích Xu Hướng (Trend Analysis):
Vẽ biểu đồ đường:
Để xem xu hướng doanh số bán hàng theo thời gian (ngày, tuần, tháng, năm).
Sử dụng phân tích hồi quy:
Để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
Phân tích mùa vụ (Seasonality):
Xác định các mùa cao điểm và thấp điểm trong năm.
3. Phân Tích So Sánh (Comparative Analysis):
So sánh doanh số bán hàng giữa các khu vực địa lý:
Để xác định các khu vực tiềm năng.
So sánh doanh số bán hàng giữa các sản phẩm:
Để xác định các sản phẩm bán chạy nhất và các sản phẩm cần cải thiện.
So sánh hiệu quả của các chương trình khuyến mãi:
Để đánh giá ROI (Return on Investment) của các chương trình.
4. Phân Tích Mối Quan Hệ (Relationship Analysis):
Phân tích tương quan (Correlation):
Để xem mối quan hệ giữa các biến số (ví dụ: mối quan hệ giữa giá và doanh số bán hàng).
Phân tích hồi quy:
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số bán hàng.
Phân tích phân cụm (Cluster Analysis):
Để phân nhóm khách hàng hoặc sản phẩm dựa trên các đặc điểm tương đồng.
Phân tích kết hợp (Association Rule Mining):
Tìm các sản phẩm thường được mua cùng nhau (phân tích giỏ hàng).
5. Sử Dụng Các Công Cụ Phân Tích:
Excel:
Phù hợp cho các phân tích đơn giản và trực quan hóa dữ liệu cơ bản.
SQL:
Để truy vấn và tổng hợp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
Python (với các thư viện Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn):
Mạnh mẽ cho các phân tích phức tạp, trực quan hóa dữ liệu nâng cao và xây dựng mô hình dự đoán.
R:
Tương tự Python, mạnh mẽ cho phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
Tableau, Power BI:
Các công cụ BI (Business Intelligence) trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo tương tác.
Google Analytics (nếu có dữ liệu từ kênh online):
Phân tích hành vi người dùng trên website/app của bạn.
V. Báo Cáo và Đưa Ra Kết Luận
1. Trực Quan Hóa Dữ Liệu:
Sử dụng biểu đồ:
Biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ phân tán… để trình bày dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.
Sử dụng dashboard:
Tạo dashboard tương tác để theo dõi các KPI quan trọng và khám phá dữ liệu.
Sử dụng màu sắc và chú thích:
Để làm nổi bật các thông tin quan trọng.
2. Đưa Ra Kết Luận và Đề Xuất:
Tóm tắt các phát hiện chính:
Nêu bật các insight quan trọng nhất từ phân tích dữ liệu.
Đề xuất các hành động cụ thể:
Dựa trên các phát hiện, đề xuất các hành động cụ thể để cải thiện doanh số bán hàng, tối ưu hóa chiến lược marketing, hoặc giải quyết các vấn đề khác. Ví dụ:
Tăng cường quảng bá cho các sản phẩm bán chạy nhất.
Điều chỉnh giá để tăng tính cạnh tranh.
Cải thiện trưng bày sản phẩm tại các khu vực có doanh số thấp.
Tối ưu hóa chương trình khuyến mãi để tăng ROI.
Đề xuất các phân tích sâu hơn:
Nếu cần thiết, đề xuất các phân tích sâu hơn để hiểu rõ hơn về một vấn đề cụ thể.
3. Chia Sẻ Báo Cáo:
Chia sẻ báo cáo với các bên liên quan:
Các bộ phận sales, marketing, quản lý cấp cao.
Thảo luận về các kết quả và đề xuất:
Đảm bảo rằng các bên liên quan hiểu rõ các kết quả phân tích và đồng ý với các đề xuất hành động.
Ví Dụ Cụ Thể về Phân Tích:
Giả sử bạn có dữ liệu bán hàng từ một chuỗi siêu thị, bao gồm các trường:
`Date`: Ngày bán hàng
`ProductID`: Mã sản phẩm
`ProductName`: Tên sản phẩm
`Category`: Danh mục sản phẩm
`Quantity`: Số lượng bán ra
`Price`: Giá bán
`StoreID`: Mã cửa hàng
`StoreName`: Tên cửa hàng
`Region`: Khu vực địa lý của cửa hàng
Một số phân tích bạn có thể thực hiện:
Sản phẩm bán chạy nhất:
Tính tổng số lượng bán ra cho từng sản phẩm và sắp xếp theo thứ tự giảm dần.
Doanh số theo khu vực:
Tính tổng doanh số (Quantity Price) cho từng khu vực.
Xu hướng bán hàng theo thời gian:
Vẽ biểu đồ đường thể hiện doanh số bán hàng theo tháng.
So sánh doanh số giữa các cửa hàng:
So sánh doanh số bán hàng của các cửa hàng khác nhau để xác định các cửa hàng hoạt động tốt nhất và các cửa hàng cần cải thiện.
Phân tích giỏ hàng:
Tìm các sản phẩm thường được mua cùng nhau để đề xuất các chương trình khuyến mãi chéo (cross-selling).
Lưu Ý Quan Trọng:
Bảo mật dữ liệu:
Tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và xử lý an toàn.
Tính nhất quán:
Đảm bảo rằng các định nghĩa và quy trình phân tích được áp dụng một cách nhất quán trong toàn bộ tổ chức.
Liên tục cải tiến:
Liên tục xem xét và cải tiến quy trình thu thập và phân tích dữ liệu để đảm bảo rằng nó luôn đáp ứng được nhu cầu của doanh nghiệp.
Kết hợp với thông tin thị trường:
Kết hợp dữ liệu bán hàng với thông tin thị trường khác (ví dụ: dữ liệu về đối thủ cạnh tranh, xu hướng tiêu dùng) để có cái nhìn toàn diện hơn.
Chúc bạn thành công trong việc thu thập và phân tích dữ liệu bán hàng từ kênh MT! Hãy nhớ rằng, việc phân tích dữ liệu là một quá trình liên tục và cần sự kiên nhẫn, sáng tạo và tinh thần học hỏi.
Nguồn: #Nhan_vien_ban_hang