Sự khác biệt lớn nhất giữa bạn và một chuyên gia phân tích dữ liệu là...

Trong thế giới phân tích dữ liệu, điều phân biệt người mới vào nghề với chuyên gia thường không phải là kỹ năng sử dụng công cụ mà là khả năng tích lũy nhãn để hiểu sâu sắc về doanh nghiệp. Bài viết này sử dụng ví dụ phân tích cửa hàng để chỉ ra cách phân tích dữ liệu sâu hơn bằng cách xây dựng các thẻ có ý nghĩa kinh doanh, do đó cung cấp thông tin chi tiết có giá trị hơn về kinh doanh.

Nhiều sinh viên cảm thấy rằng so với các chuyên gia, họ đạt được ít tiến bộ trong công việc. Họ xem xét dữ liệu nhiều lần, so sánh kết quả theo từng năm và từng tháng, nhưng vẫn không có sự cải thiện nào sau hai hoặc ba năm làm việc. Đằng sau điều này là một vấn đề lớn: việc thiếu tích lũy các nhãn có ý nghĩa kinh doanh dẫn đến việc chỉ xem xét dữ liệu một cách rời rạc, khiến việc đưa ra kết luận có ý nghĩa kinh doanh hoặc tích lũy kinh nghiệm phân tích kinh doanh trở nên bất khả thi.

Các chuyên gia phân tích dữ liệu rất chú trọng đến việc tích lũy nhãn trong cuộc sống hàng ngày của họ. Hôm nay chúng tôi sẽ dùng một ví dụ để chỉ cho bạn thấy sự khác biệt. Mọi người hãy ngồi yên và giữ chặt nhé. Chúng tôi sẽ rời đi ngay lập tức.

1. Kịch bản vấn đề

Một bạn cùng lớp đã nộp báo cáo phân tích cửa hàng, chỉ ra rằng thứ hạng hiệu suất của cửa hàng A thấp hơn các cửa hàng khác và đề xuất cải thiện. Nhưng tôi không ngờ một câu nói bình thường như vậy lại có thể lập tức khuấy động tổ ong. Các đồng nghiệp trong phòng kinh doanh bắt đầu tranh luận:

Đồng nghiệp A: A là cửa hàng mới mở nên chúng ta không nên so sánh với các cửa hàng khác. A thực sự rất tốt.

Đồng nghiệp B: Mặc dù A là cửa hàng mới mở nhưng là cửa hàng tiêu chuẩn và không thể so sánh với cửa hàng mini. A thực ra không tốt.

Đồng nghiệp C: Mặc dù A là một cửa hàng tiêu chuẩn, nhưng đó là một cửa hàng giá rẻ và không thể so sánh với các cửa hàng tiêu chuẩn thông thường. A thực sự rất tốt.

Đồng nghiệp Ding: Mặc dù A là cửa hàng săn hàng giá rẻ nhưng sức mạnh tiếp thị của nó không hề kém cạnh các cửa hàng thông thường. A vẫn chưa tốt.

Đồng nghiệp E: Mặc dù A có nỗ lực tiếp thị mạnh mẽ nhưng mức đầu tư cho tiếp thị không lớn nên A vẫn rất tốt.

…

Mọi người đều đang tranh cãi.

Kết luận cuối cùng là: "Việc phân tích dữ liệu chưa được thực hiện chuyên sâu, chỉ có con số mà không có diễn giải, cần kết hợp với phân tích chuyên sâu về doanh nghiệp". Những sinh viên ở lại để làm việc với dữ liệu đã rơi vào tình trạng hỗn loạn:

"Anh đang nói cái gì thế???"

“Làm sao tôi có thể đi sâu hơn vào Pháp???”

Vậy, chúng ta tiến hành phân tích chuyên sâu như thế nào?

2. Chìa khóa để phá vỡ trò chơi: Ý nghĩa kinh doanh của thẻ

Vấn đề lớn nhất ở đây là các chi tiết khác nhau của các cuộc thảo luận kinh doanh không thể được diễn đạt trực tiếp dưới dạng chỉ số dữ liệu, khiến việc định lượng trở nên bất khả thi, chứ đừng nói đến việc phân tích. Chìa khóa của kinh doanh định lượng nằm ở việc dán nhãn. Để ý! Khi nhiều học sinh nghe từ "nhãn", theo bản năng họ nghĩ đến "giới tính, độ tuổi, kích thước bao bì, màu sắc bao bì" và các nhãn khác có sẵn trong cơ sở dữ liệu và được nhập trực tiếp từ thông tin cơ bản. Hầu hết các thẻ cơ bản này không có ý nghĩa kinh doanh trực tiếp, có ít khả năng diễn giải kinh doanh và cần xử lý thứ cấp trước khi có thể sử dụng.

Nhãn có ý nghĩa kinh doanh là nhãn chỉ trực tiếp đến các vấn đề liên quan đến doanh nghiệp, phân biệt các chỉ số có vấn đề và cung cấp hướng dẫn cho hành vi kinh doanh. Ví dụ, "người quản lý cửa hàng này không đủ năng lực" là một nhãn mang ý nghĩa kinh doanh. Nếu xác nhận được rằng người đó không đủ năng lực, bước tiếp theo là thay đổi người quản lý cửa hàng hoặc đào tạo lại. Hướng dẫn về hành vi kinh doanh rất rõ ràng. Loại nhãn này đòi hỏi một quá trình chuyển đổi và xác minh dữ liệu phức tạp và không thể đạt được trong một sớm một chiều.

Vậy chúng ta phải chiến đấu như thế nào? Chúng ta hãy cùng xem xét từng bước một.

3. Bắt đầu bằng cách sắp xếp các giả định kinh doanh của bạn

Vì chúng ta đang dán nhãn cho doanh nghiệp, trước tiên chúng ta phải bắt đầu bằng cách phân loại “các giả định ảnh hưởng đến các chỉ số kinh doanh”. Các nhãn được tạo theo cách này sẽ trực tiếp chỉ ra các vấn đề kinh doanh. Ví dụ, đối với câu hỏi ở đầu, chúng ta có thể liệt kê chúng theo ý kiến ​​của các phòng ban kinh doanh:

1. Đối tượng kinh doanh cần mô tả

2. Các chỉ số đo lường chất lượng của đối tượng kinh doanh

3. Giả định ảnh hưởng đến các chỉ số

4. Hướng tác động giả định

Theo cách này, chúng ta có danh sách rõ ràng các thẻ cần phát triển (như hiển thị bên dưới):

Bước tiếp theo có thể là phát triển từng cái một.

4. Đầu tiên hãy tạo nhãn đơn giản

Trong quá trình phát triển, trước tiên hãy tạo các nhãn có thể tính toán trực tiếp bằng cách sử dụng các nhãn cơ bản + chỉ báo dữ liệu hiện có. Loại nhãn này còn được gọi là: nhãn quy tắc. Tức là sau khi doanh nghiệp được cung cấp các quy tắc tính toán thì có thể tính toán trực tiếp dựa trên các thẻ cơ bản + các chỉ số hiện có. Loại nhãn này có thể lấy nhanh và dễ xác minh.

Ví dụ: có cửa hàng mới nào được mở không. Về lý thuyết, bạn chỉ cần phân loại theo ngày mở cửa hàng. Ví dụ, có quy định rằng các cửa hàng đã mở trong vòng 6 tháng trở xuống đều là cửa hàng mới khai trương. Trong đó, những cửa hàng mở từ bảy tháng trở lên là cửa hàng cũ, còn những cửa hàng mở từ sáu tháng trở xuống là cửa hàng mới.

Có một câu hỏi quan trọng ở đây: làm thế nào để thiết lập tiêu chuẩn "6 tháng". Có hai cách tiếp cận ở đây:

Đầu tiên là nếu bộ phận kinh doanh có sự đồng thuận thì chúng ta có thể trực tiếp sử dụng tiêu chuẩn kinh doanh. Ví dụ, nếu mọi người đều đồng ý là 6 tháng thì đúng là 6 tháng.

Loại thứ hai là doanh nghiệp không có sự thống nhất về một giá trị cụ thể mà có một khái niệm như:

1. Trong giai đoạn mở cửa hàng mới, khả năng đóng cửa cửa hàng là rất cao

2. Trong giai đoạn mở cửa hàng mới, doanh thu cửa hàng/khối lượng đơn hàng đang tăng lên

Hiện tại, mặc dù chưa có tiêu chuẩn rõ ràng nhưng doanh nghiệp vẫn cung cấp phương pháp để tìm ra tiêu chuẩn. Chúng ta có thể thu thập dữ liệu về vòng đời của tất cả các cửa hàng để xem điểm ngoặt của xác suất đóng cửa hàng/doanh số/khối lượng đơn hàng là gì, để làm rõ các tiêu chuẩn (như thể hiện trong hình bên dưới).

Về nguyên tắc, ngay cả khi doanh nghiệp đưa ra tiêu chuẩn đầu tiên bằng lời nói, tôi đề nghị bạn nên hướng dẫn doanh nghiệp đưa ra tiêu chuẩn thứ hai. Bởi vì tiêu chuẩn thứ hai là tiêu chuẩn với logic kinh doanh. Trong trường hợp một ngày nào đó các phòng ban kinh doanh cãi nhau, hoặc người lãnh đạo doanh nghiệp thay đổi và không còn công nhận tiêu chuẩn đầu tiên nữa thì tiêu chuẩn thứ hai sẽ là nguyên tắc điều chỉnh.

Tương tự như vậy, nhãn khu vực cửa hàng có thể được nhập theo cách này. Đầu tiên hãy liệt kê các giả định kinh doanh:

1. Diện tích cửa hàng càng lớn thì chi phí tương ứng càng cao

2. Nếu diện tích kinh doanh lớn thì thu nhập cũng phải cao.

Sau đó, bạn có thể lập danh sách các khu vực lưu trữ hiện có, xem phạm vi tham số và tạo nhãn (như hiển thị bên dưới).

Một lời nhắc nhở đặc biệt ở đây là: nhiều sinh viên tự dán nhãn mà không trao đổi với doanh nghiệp. Họ đưa ra phán đoán dựa trên cảm xúc hoặc phân phối dữ liệu của riêng họ. Ví dụ, họ dành ba tháng để tìm hiểu cách phân biệt các cửa hàng mới... Loại công việc khép kín này có thể dễ dàng bị doanh nghiệp thách thức và không thể kết hợp với các kịch bản kinh doanh, cuối cùng khiến công việc dán nhãn trở thành trò giải trí.

Với những nhãn đơn giản làm nền tảng, chúng ta có thể xử lý những tình huống nhãn phức tạp.

5. Các thẻ phức hợp phổ biến

Tình huống phức tạp thường gặp 1: Một vấn đề kinh doanh cần được mô tả bằng nhiều thẻ. Ví dụ, đối với nhãn “khuyến mãi”, hình thức và cường độ khuyến mãi có thể cần được mô tả riêng. Ví dụ:

1. Phạm vi khuyến mại: số lượng SKU tham gia khuyến mại

2. Cường độ khuyến mại: người dùng được hưởng mức chiết khấu dựa trên giá gốc.

3. Hình thức khuyến mại: mua 1 tặng 1, giảm giá theo một số tiền nhất định, tặng quà, tặng thêm 1 sản phẩm nữa...

(Như hình dưới đây)

Có lẽ một kịch bản kinh doanh đòi hỏi sự kết hợp của nhiều thẻ để được mô tả rõ ràng.

Tình huống phức tạp phổ biến 2: Nhãn được hợp nhất từ ​​hai hoặc nhiều nhãn cơ bản (còn gọi là nhãn tính toán toàn diện). Ví dụ, "một cửa hàng mà chúng tôi tìm thấy một món hời" có hàm ý sau: cửa hàng này rất lớn, nhưng giá thuê thấp hơn bình thường và lượng khách hàng cũng không ít hơn bình thường là bao, vì vậy chúng tôi tìm thấy một món hời. Lúc này, cửa hàng săn hàng giá hời được tạo thành từ ba nhãn cơ bản (như hình dưới đây).

Tương tự như vậy, ví dụ, "người quản lý cửa hàng này không có năng lực". Để chứng minh sự bất tài của mình, có thể cần phải đưa ra lập luận từ nhiều khía cạnh, chẳng hạn như hiệu suất làm việc, khối lượng công việc và sơ yếu lý lịch cá nhân. Khi có nhiều chiều hơn để kiểm tra, vấn đề về cách chỉ định trọng số sẽ phát sinh. Có một bộ phương pháp để trả trọng lượng. Nếu bạn quan tâm, tôi sẽ chia sẻ riêng sau.

Kịch bản phức tạp phổ biến thứ ba: Nhãn được sử dụng để dự đoán các tình huống trong tương lai, không phải các tình huống đã xảy ra. Ví dụ, chúng tôi dự đoán rằng cửa hàng này là "cửa hàng có tiềm năng cao" và do đó yêu cầu cửa hàng này phải hoạt động tốt hơn mức trung bình. Để ý! Bản thân dự đoán là một nhiệm vụ phức tạp. Nó có thể dựa trên phán đoán hoặc mô hình dựa trên quy tắc. Có nhiều cách để mô hình hóa nên việc xử lý hơi phức tạp. Nếu bạn quan tâm, tôi sẽ chia sẻ riêng sau.

Tóm lại, sau một loạt các phép tính phức tạp, các nhãn hiện đã sẵn sàng và có thể được sử dụng để phân tích.

6. Sử dụng toàn diện các nhãn

Ứng dụng trực tiếp của thẻ là định lượng các vấn đề kinh doanh phức tạp, sau đó phân tích và kiểm tra chúng. Ví dụ, đối với một loạt lý do kinh doanh phức tạp nêu ở đầu bài viết, bạn có thể sử dụng nhãn để trực tiếp thực hiện so sánh một chiều và xác minh các tuyên bố.

Nếu nhiều nhãn được chồng lên nhau, logic phân tích phức tạp có thể được xây dựng và suy ra theo từng lớp. Logic phân tích phức tạp này là thứ chúng ta thường gọi là "phân tích chuyên sâu". Nhìn chung, chúng ta gọi việc xem xét nhiều tình huống là "phân tích toàn diện" và số lớp suy luận là "phân tích chuyên sâu" (như thể hiện trong hình bên dưới).

Tất nhiên, nhãn có thể được sử dụng theo nhiều cách. Ví dụ, nhãn có thể được sử dụng làm giá trị đặc trưng để lập mô hình và đưa vào mô hình để đánh giá/dự đoán toàn diện. Nhiều mô hình đánh giá/mô hình dự đoán của sinh viên không chính xác vì chúng thiếu tích lũy nhãn và đưa trực tiếp một vài dữ liệu thô đơn giản vào mô hình.

Ví dụ, thẻ cũng có thể được sử dụng để suy ra các hành động kinh doanh. Những câu hỏi như "người quản lý cửa hàng không đủ năng lực" và "nỗ lực tiếp thị không đủ" có thể dẫn trực tiếp đến những kết luận như "Tôi muốn đào tạo người quản lý cửa hàng" và "Tôi muốn tăng đầu tư cho tiếp thị".

Tóm lại, dán nhãn là một phần rất quan trọng của phân tích chuyên sâu, lập mô hình và đề xuất kinh doanh. Học sinh có thể thử tạo thêm nhiều nhãn có ý nghĩa kinh doanh, đặc biệt là những nhãn liên quan đến trạng thái "hộp mù", chẳng hạn như quảng cáo trực tuyến, theo dõi bán hàng ngoại tuyến, lựa chọn sản phẩm, v.v. Nhãn hữu ích hơn.