hoàn thành! [Mô hình phân tích kinh doanh] Hướng dẫn xây dựng

Trong phân tích dữ liệu và tối ưu hóa kinh doanh, việc xây dựng các mô hình phân tích kinh doanh hiệu quả là chìa khóa để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bài viết này giới thiệu một cách có hệ thống phương pháp xây dựng các mô hình phân tích kinh doanh và giải thích chi tiết các tình huống ứng dụng, các bước xây dựng và cách tối ưu hóa từng mô hình dựa trên nhu cầu kinh doanh thực tế để bạn tham khảo.

Nhiều học sinh sợ nhất khi nghe đến từ "xây dựng mô hình". Đặc biệt là xây dựng “mô hình phân tích kinh doanh”:

1) Làm thế nào để kết hợp 4P, 4C, SWOT và những thứ tương tự với dữ liệu?

2) LR, SVM, CNN, v.v. không phải là doanh nghiệp

Khi nói đến doanh số, sản phẩm, hoạt động, hậu cần và các công việc kinh doanh khác, chúng ta nên đưa ra mô hình phân tích như thế nào? Hôm nay chúng ta hãy cùng giải thích một cách có hệ thống nhé.

01 Mô hình phân tích kinh doanh là gì?

Mô hình phân tích kinh doanh, tức là thông qua các chỉ số cố định + chiều phân tích cố định, để phản ánh tình hình kinh doanh và chẩn đoán các vấn đề kinh doanh.

Chìa khóa để xây dựng mô hình phân tích kinh doanh là phải hiểu:

1. Liệu doanh nghiệp có hiểu được tình hình hiện tại không?
2. Các đồng nghiệp trong doanh nghiệp có hiểu được nguồn gốc của vấn đề không?
3. Có giải pháp nào cho vấn đề kinh doanh này không?
4. Có dự đoán nào về xu hướng phát triển kinh doanh không?

Rõ ràng là mỗi người có trạng thái khác nhau. Do đó, trước khi lập mô hình, trước tiên chúng ta phải sắp xếp:

1. Tôi muốn phục vụ ở cấp độ nào?
2. Vấn đề cấp bách nhất của họ hiện nay là gì?
3. Quy trình kinh doanh có rõ ràng không? Đã thu thập đủ dữ liệu chưa?

Học sinh có thể đưa ra những phán đoán rõ ràng như thể hiện trong hình bên dưới.

Theo đó, có 4 mô hình thường được sử dụng:

1. Mô hình mô tả tình hình hiện tại
2. Mô hình phân loại câu hỏi
3. Mô hình tối ưu hóa doanh nghiệp
4. Mô hình dự báo kinh doanh

Chúng ta hãy cùng giới thiệu từng cái một bên dưới.

02 Mô tả tình hình hiện tại Mô hình

Các mô hình mô tả tình hình hiện tại được sử dụng trong giai đoạn đầu phát triển doanh nghiệp để mô tả hiệu suất kinh doanh bằng nhiều chỉ số, từ đó thiết lập hệ thống giám sát doanh nghiệp. Các mô hình AARRR, PRAPA, RFM, mô hình phễu, v.v. thường được sử dụng đều thuộc loại này.

Mô hình mô tả tình hình hiện tại được bắt nguồn từ quy trình kinh doanh.

Có hai quá trình phổ biến: nối tiếp và song song.

1. Tuần tự: Một quá trình được chia thành n giai đoạn, trong đó một bước cần được hoàn thành trước khi bước tiếp theo. Bắt đầu từ đầu quá trình và kết thúc ở cuối
2. Song song: chỉ một nhiệm vụ được chia và hoàn thành độc lập bởi mỗi dòng. Từ mục tiêu chung đến khi kết thúc nhiệm vụ

Hầu hết các quy trình kinh doanh là sự kết hợp của hai chế độ này (như được hiển thị bên dưới)

Chức năng lớn nhất của mô hình mô tả tình hình hiện tại là làm rõ trách nhiệm và nêu bật vấn đề.

Khi có vấn đề với các chỉ số chính (như doanh thu bán hàng, chi phí sản xuất), bạn có thể theo dõi ngược lại quy trình kinh doanh để xem liên kết nào có vấn đề. Do đó, nó đặc biệt được sử dụng trong quản lý bán hàng và quản lý hoạt động.

Nhưng xin lưu ý: tình hình hiện tại ≠ vấn đề, tình hình hiện tại + tiêu chuẩn = vấn đề. Do đó, vấn đề chỉ có thể được nhìn thấy trực tiếp khi các tiêu chuẩn thống nhất và rõ ràng.

Nếu tiêu chuẩn phức tạp thì cần có thêm các biện pháp khác.

03 Mô hình phân loại câu hỏi

Mô hình phân loại vấn đề được sử dụng để xác định xem có xảy ra vấn đề kinh doanh hay không dựa trên nhiều chỉ số.

Nếu chỉ có một tiêu chí để đánh giá một chỉ số là tốt hay xấu, chẳng hạn như chi phí hoặc lợi nhuận, thì không cần phải có mô hình. Chỉ cần kiểm tra xem chỉ báo đơn có đáp ứng tiêu chuẩn hay không.

Tuy nhiên, khi có nhiều hơn hai chỉ số, cần có phương pháp đánh giá toàn diện, đó là “mô hình phân loại vấn đề”. Nếu cần hai tiêu chuẩn để đánh giá một doanh nghiệp là tốt hay xấu và mối tương quan giữa hai tiêu chuẩn này thấp thì có thể sử dụng mô hình ma trận để phân loại.

Ma trận khẩn cấp quan trọng chung, ma trận Boston và ma trận chất lượng/số lượng đều tuân theo nguyên tắc này (như thể hiện bên dưới).

Nếu số lượng tiêu chuẩn đánh giá tăng lên hơn ba và có quá nhiều tiêu chuẩn đánh giá chéo, sẽ rất khó để đánh giá ai tốt, ai xấu bằng mắt thường. Lúc này, phương pháp DEA hoặc AHP có thể được sử dụng để phán đoán. So với phương pháp học máy thuần túy, phương pháp DEA đơn giản và trực tiếp hơn, còn phương pháp AHP liên quan đến các chuyên gia, được doanh nghiệp chấp nhận dễ dàng hơn.

04 Mô hình tối ưu hóa doanh nghiệp

Mô hình tối ưu hóa kinh doanh là mô hình phân tích tìm ra cấu hình tối ưu khi mức đầu vào và đầu ra chịu sự hạn chế về nguồn lực. Ví dụ, với chi phí lao động của mỗi phòng ban, hãy tìm cách phân bổ nhiệm vụ tối ưu.

Cách phổ biến nhất là giải quyết bài toán lập trình tuyến tính, thường được sử dụng trong phân bổ công việc (như thể hiện trong hình bên dưới).

Có những kịch bản tương tự về mặt tiếp thị, chẳng hạn như:

1) Mỗi ​​đội ngũ bán hàng nên phân bổ khách hàng tiềm năng/chi phí bán hàng như thế nào để đạt được mục tiêu bán hàng?

2) Để đạt hiệu quả thu hút khách hàng cao nhất, chi phí cho từng kênh phân phối nên được phân bổ như thế nào?

3) Nên phân bổ nguồn lực cho từng dòng sản phẩm như thế nào để tối đa hóa lợi nhuận gộp?

Tóm lại, bất kỳ hoạt động tối ưu hóa kết hợp kinh doanh nào liên quan đến nhiều doanh nghiệp đều phù hợp với loại mô hình này.

05 Mô hình dự đoán tương lai

Mô hình dự báo kinh doanh là dự đoán xu hướng kinh doanh dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Giả định cơ bản của mọi dự đoán là các quy luật của tương lai sẽ giống với quy luật của quá khứ và các cảnh trong quá khứ sẽ tái diễn trong tương lai.

Do đó, khi đưa ra dự báo kinh doanh, họ thường cho rằng một số thông số kinh doanh là cố định rồi mới suy đoán về tình hình trong tương lai.

Các hoạt động phổ biến như:

1. Giả sử xu hướng vòng đời vẫn không thay đổi, hãy suy đoán về tình hình tương lai
2. Giả sử tỷ lệ chuyển đổi/tỷ lệ duy trì vẫn không đổi, hãy suy đoán về tình hình trong tương lai
3. Giả sử tỷ lệ đầu vào-đầu ra không đổi, hãy suy đoán về tình hình trong tương lai

Trong một số ngành công nghiệp ổn định, những giả định này thường chính xác. Nhưng lưu ý rằng có ba trường hợp mà giả định này có thể sai.

1. Các doanh nghiệp mới và kịch bản mới có nghĩa là không có dữ liệu lịch sử nào để tham khảo.
2. Những tình huống đột ngột và không rõ ràng đã khiến mọi tỷ lệ chuyển đổi trở nên bất thường.
3. Hoạt động kinh doanh đang có những vấn đề rõ ràng và không thể đảo ngược xu hướng bình thường được nữa.

Ở thời điểm này, nên tiến hành thêm nhiều thử nghiệm để có được các thông số đáng tin cậy thay vì dự đoán một cách mù quáng. Sau khi mô hình kinh doanh được thiết lập, bạn không cần phải bắt đầu lại từ đầu mỗi khi gặp vấn đề, hãy sắp xếp các chỉ số, liệt kê giả thuyết, xác minh ý tưởng, tìm cảm hứng... Bạn có thể áp dụng trực tiếp, giúp cải thiện hiệu quả đáng kể.

Hơn nữa, bốn mô hình này đều mang tính tiến bộ.

Khi doanh nghiệp phát triển từ 0 đến 1, bằng cách thiết lập mô hình mô tả tình hình hiện tại → mô hình phán đoán vấn đề → mô hình tối ưu hóa doanh nghiệp → mô hình dự đoán doanh nghiệp từng cái một, chúng ta có thể đạt được sự phát triển dựa trên dữ liệu ngày càng hiệu quả.