Như thế này thì quá đáng lắm, phân tích doanh số có thể thực hiện tốt như vậy sao?

Trong thế giới phân tích dữ liệu, phân tích doanh số thường được đề cập đến, nhưng phân tích có thể thực sự chuyển đổi dữ liệu thành động lực bán hàng lại rất hiếm. Từ hướng dẫn hoạt động bán hàng cơ sở đến việc ra quyết định chiến lược cho ban quản lý cấp cao, bài viết phân tích cẩn thận nhu cầu phân tích dữ liệu ở các cấp độ khác nhau và đưa ra các giải pháp thực tế.

Khẩu hiệu “Dữ liệu trao quyền cho doanh nghiệp” đã được hô vang trong nhiều năm, nhưng khi nói đến phân tích dữ liệu, mọi người vẫn thường nhắc đến: Excel, Python, SQL, dọn dẹp dữ liệu, tính toán dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Rất ít người thảo luận nghiêm túc về loại phân tích dữ liệu mà bộ phận kinh doanh cần. Hôm nay chúng ta sẽ lấy doanh số bán hàng làm ví dụ để xem cụ thể loại phân tích dữ liệu nào là hữu ích.

1. Bí quyết để làm cho dữ liệu hữu ích

Hãy để tôi hỏi bạn một câu hỏi đơn giản: Khi bạn sử dụng điện thoại di động, bạn có hiểu bộ nhớ hoạt động như thế nào và CPU được xử lý ra sao không? Sẽ không! Bạn chỉ quan tâm đến việc làm sao để bật máy tính và mở trò chơi nhanh nhất có thể để có thể chơi một cách vui vẻ. Điều này đúng với tất cả các sản phẩm công nghệ: người dùng quan tâm đến giá trị mà sản phẩm mang lại cho họ chứ không phải các nguyên lý khoa học của chính sản phẩm đó.

Điều này cũng đúng đối với việc phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp. Mặc dù phân tích dữ liệu liên quan đến các nguyên tắc phức tạp như toán học, thống kê, nghiên cứu hoạt động, khoa học tính toán và học máy, nhưng bộ phận kinh doanh không hiểu hoặc không quan tâm đến chúng. Chỉ cần cho tôi biết: "Tôi có thể làm gì để đạt được kết quả?"

Đặc biệt là bộ phận bán hàng. Bộ phận bán hàng phải tiếp xúc với khách hàng hàng ngày và chịu áp lực rất lớn. Tôi thậm chí không muốn nghe lý lẽ. Do đó, nếu bạn muốn biến dữ liệu thành dữ liệu hữu ích cho bộ phận bán hàng, điều đầu tiên bạn cần làm là hiểu sâu sắc các quy trình của bộ phận bán hàng và quan sát cẩn thận những khó khăn thực tế của họ (như thể hiện trong hình bên dưới).

Điều quan trọng cần lưu ý là bộ phận bán hàng có tổ chức riêng. Chỉ cần công ty có quy mô nhất định, đội ngũ bán hàng sẽ lớn, với sự khác biệt trong các ngành kinh doanh khác nhau (tiếp thị qua điện thoại, đội ngũ bán hàng ở các thành phố khác nhau, bán hàng trực tuyến, v.v.) và cơ chế quản lý thành phố/đội. Những người ở những vị trí khác nhau sẽ chú ý đến những điều khác nhau. Vì vậy, chúng ta phải tìm hiểu kỹ về tổ chức bán hàng của công ty để phân biệt nhu cầu của cấp cao, cấp trung và cấp cơ sở.

2. Làm thế nào để dữ liệu có ích cho cơ sở

Nhân viên bán hàng tuyến đầu là những người làm việc chăm chỉ nhất, mệt mỏi nhất và căng thẳng nhất. Hãy tưởng tượng đến những cuộc gọi chào hàng mà bạn liên tục cúp máy (thậm chí là chửi thề) mỗi ngày, và những cô gái bán hàng mà bạn thậm chí không thèm liếc nhìn trong trung tâm thương mại. Đúng vậy, nhân viên bán hàng tuyến đầu phải làm việc chăm chỉ để bán sản phẩm bất chấp sự khinh thường của khách hàng mỗi ngày.

Những gì họ cần ít nhất vào lúc này là những chỉ số khó hiểu như khối lượng bán hàng, số lượng người mua và giá trị đơn hàng trung bình. Điều họ cần là hướng dẫn hành động rõ ràng: phải làm gì!

Do đó, nếu họ muốn dữ liệu có ích cho mình, họ phải cẩn thận phân tích quy trình vận hành và xem liên kết nào có thể giúp ích. Ví dụ, lấy bán hàng qua điện thoại làm ví dụ, quy trình hoạt động và các vấn đề tiềm ẩn có thể trông như thế này (như được hiển thị bên dưới):

Như câu nói: Kinh doanh đòi hỏi nhiều lời nói, nhưng dữ liệu đòi hỏi nhiều sự vận hành. Sau khi phân tích quy trình và hiểu rõ những điểm khó khăn, bạn sẽ thấy rằng không có mô hình phân tích bán hàng toàn diện nào có thể giải quyết mọi vấn đề cùng một lúc.

Ví dụ, câu hỏi đơn giản nhất: "Tôi nên sản xuất điện thoại nào trước và sản xuất điện thoại nào tiếp theo?" có thể bao gồm:

● Khách hàng nào có giá trị cao?

● Khách hàng nào có khả năng phản hồi?

● Khoảng thời gian nào có tỷ lệ phản hồi cao hơn?

● Những loại nào phù hợp để theo dõi lần thứ hai?

Một câu hỏi riêng lẻ có thể cần phân tích từ nhiều điểm để được hỗ trợ đầy đủ và phải thực hiện tính toán dữ liệu để đưa ra giải pháp có tỷ lệ phản hồi cao hơn so với các cuộc gọi ngẫu nhiên. Điều này đòi hỏi các nhà phân tích dữ liệu phải đặc biệt kiên nhẫn khi làm việc và giải quyết từng vấn đề một.

Điều thú vị là mặc dù phân tích dữ liệu thực hiện được rất nhiều công việc, nhưng khi đưa dữ liệu ra tuyến đầu, người ta phải rất kiềm chế và không nói về những điều không liên quan đến tuyến đầu. Ví dụ: "Tôi nên gọi cuộc gọi nào trước và gọi cuộc gọi nào sau?" Cuối cùng, chỉ cần xuất trực tiếp vào danh sách quay số của tổng đài viên và đặt cuộc gọi ưu tiên lên trước. Chỉ bằng cách ẩn các quy trình phức tạp và cải thiện sự tiện lợi của các hoạt động tuyến đầu thì những người tuyến đầu mới có thể thực sự sử dụng nó (như thể hiện trong hình bên dưới).

Tương tự như vậy, bằng cách phân loại cẩn thận các vấn đề trong từng liên kết, có thể tìm thấy nhiều cơ hội, chẳng hạn như:

1. Cải thiện tỷ lệ quay số thành công

2. Chọn những từ ngữ hiệu quả hơn

3. Giảm bớt khó khăn khi tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu

4. Thông tin khuyến mãi liên quan

Có thể cần thực hiện 2-3 phân tích dữ liệu cho mỗi điểm. Mặc dù đây là công việc khó khăn, nhưng việc cải thiện tỷ lệ thành công của tuyến đầu sẽ hiệu quả hơn là nói về bất kỳ nguyên tắc khoa học nào (như được trình bày bên dưới)

3. Làm thế nào để dữ liệu hữu ích cho các nhà quản lý cấp trung

Khi đối mặt với những nhà quản lý cấp trung như trưởng nhóm gọi điện thoại, quản lý thành phố và quản lý nhóm bán hàng, bạn phải thay đổi tư duy của mình. Với tư cách là những nhà quản lý cấp trung, hoạt động tuyến đầu ở cấp độ trực tiếp chỉ là một khía cạnh mà họ quan tâm. Sẽ tập trung nhiều hơn vào cách lập kế hoạch, cách tổ chức công việc và cách thúc đẩy/hạn chế cấp dưới (như thể hiện trong hình bên dưới).

Lưu ý: Không giống như đội ngũ nhân viên tuyến đầu bận rộn, các nhà quản lý cấp trung có thời gian để ngồi lại, suy nghĩ kỹ về kế hoạch và xem xét dữ liệu. Nhưng tại các thời điểm khác nhau, họ dành thời gian khác nhau cho dữ liệu.

Ví dụ:

● Vào một ngày cụ thể, bạn chỉ có thể có 20 phút để xem dữ liệu trước cuộc họp buổi sáng.

● Khi nói đến tóm tắt hàng tuần, tôi có thể dành 1 hoặc 2 giờ để xem dữ liệu.

● Khi nói đến báo cáo tóm tắt hàng tháng, tôi có thể dành nửa ngày để chuẩn bị kỹ lưỡng PPT

Do đó, kết quả dữ liệu đầu ra phải phù hợp với thói quen làm việc của bên kia. Ngay cả khi có nhiều kết quả được công bố thì cũng phải công bố một cách có chừng mực và phù hợp với từng trường hợp để tránh tình trạng bùng nổ thông tin. Nếu bạn có ít thời gian, hãy xem ít hơn; nếu bạn có nhiều thời gian hơn, hãy xem thêm (như hiển thị bên dưới):

Với kịch bản đầu ra rõ ràng, nội dung đầu ra cũng phải tập trung vào kịch bản đó. Ví dụ:

● Cuộc họp buổi sáng hàng ngày chỉ để kiểm tra tiến độ, thúc đẩy cấp dưới và đưa ra một số thông tin quan trọng

● Các cuộc họp hàng tuần yêu cầu kiểm kê tài nguyên, kiểm tra tình trạng thực hiện và giải quyết vấn đề, đòi hỏi phải phân tích từ nhiều khía cạnh

● Trong cuộc họp hàng tháng, chúng ta cần xem xét lại công việc của tháng. Đánh giá càng sâu thì càng cần nhiều dữ liệu hỗ trợ.

Sự tiến triển theo thứ bậc có thể hỗ trợ rất nhiều cho công việc quản lý (như thể hiện bên dưới):

4. Làm thế nào để dữ liệu hữu ích cho ban quản lý cấp cao

Dành cho các nhà quản lý khu vực và các nhà lãnh đạo cấp giám đốc phòng ban quản lý toàn bộ ngành kinh doanh hoặc nhiều nhóm và nhiều bản đồ. Nhiệm vụ của họ không chỉ là phát biểu, động viên, hô vang khẩu hiệu mà còn đảm nhận các nhiệm vụ do cấp trên giao và phối hợp tốt với các phòng ban hỗ trợ như thương hiệu/khuyến mãi, các phòng ban hỗ trợ như chuỗi cung ứng, dịch vụ khách hàng và hậu mãi.

Ngược lại, nếu chỉ có bán hàng mà không có sản phẩm, không có khuyến mãi, không có quảng cáo, không có nguồn cung và không đảm bảo chất lượng nguồn cung thì mục tiêu không thể đạt được (như minh họa trong hình bên dưới).

Những nhà quản lý này cũng dành nhiều thời gian ở văn phòng mỗi ngày nên họ có thời gian để đọc nhiều báo cáo phân tích hơn và suy nghĩ về những vấn đề sâu sắc hơn. Do đó, việc chỉ đưa ra báo cáo kết quả không thể đáp ứng được nhu cầu.

Theo góc nhìn suy nghĩ về vấn đề, điểm cốt lõi gây tranh cãi nhất là: Tôi có thể hoàn thành nhiệm vụ một cách độc lập không? Với tư cách là một nhà quản lý cấp cao, việc phối hợp các nguồn lực, đảm bảo hỗ trợ và loại bỏ các vấn đề tiềm ẩn (đổ lỗi cho người khác) quan trọng hơn là bắt tay vào làm việc. Do đó, logic của phân tích chủ đề có thể dựa trên cách phân biệt các vấn đề hợp tác giữa bộ phận bán hàng/các phòng ban khác và nhiều chủ đề có thể được chia nhỏ để diễn giải sâu hơn (như được hiển thị bên dưới):

5. Tại sao những việc chúng ta thường làm lại vô ích?

Sau khi đọc những điều trên, bạn có thể phát hiện ra lý do tại sao phân tích doanh số thông thường lại vô dụng: dữ liệu của hầu hết các công ty đều không liên quan chặt chẽ đến doanh số. Là một nhà phân tích dữ liệu, tôi không hiểu quy trình bán hàng, cơ cấu tổ chức hoặc kỹ năng bán hàng. Mỗi ngày, tất cả những gì tôi làm là viết công thức: doanh số = số lượng khách hàng * tỷ lệ chuyển đổi * giá trị đơn hàng trung bình, lặp đi lặp lại, chia nhỏ theo từng thành phố. Những thứ như thế này chắc chắn không có nhiều tác dụng.

Tuy nhiên, nhân viên bán hàng ở nhiều công ty không coi trọng việc phân tích. Họ chỉ nhìn vào tổng thành tích đạt được mỗi ngày rồi bắt đầu hô vang khẩu hiệu: "Cố gắng làm việc chăm chỉ đến khi không bị giết". Ngay cả khi họ có nền tảng CRM, họ cũng không sử dụng nó đúng cách và họ bí mật phát triển đủ loại hoạt động công nghệ đen mỗi ngày. Kết quả là ngày càng có nhiều phương pháp không thông thường nhưng không đạt được nhiều thành tựu thực sự.

Tóm lại, nếu bạn muốn dữ liệu phát huy tác dụng thì cần có sự đầu tư từ cả hai nhóm. Khi dữ liệu đi sâu vào doanh nghiệp, bạn cần phải suy nghĩ về các vấn đề theo góc độ kinh doanh và giải quyết những điểm khó khăn thực sự. Là một doanh nghiệp, chỉ bằng cách tôn trọng dữ liệu, tuân thủ nghiêm ngặt quy trình và chấp nhận phương pháp mới, chúng ta mới có thể đạt được kết quả tốt.