الاستفادة من هذه 2 البيانات الصغيرة المأجورون لنمو عملك

جدول المحتويات:

Anonim

البيانات الكبيرة هي موضوع ساخن. ويمكن أن تعمل العجائب عن النوع المناسب من الشركة.

لكنك بصفتك شركة صغيرة ، فأنت لست "الشركة المناسبة".

الذهب الحقيقي هو في بياناتك الصغيرة.

فوائد تحليلات البيانات الصغيرة

يمكن أن توفر الاستفادة من البيانات الصغيرة مكاسب هائلة في الربحية والتدفق النقدي (أظهرت بعض الدراسات أن هذه الزيادة قد تصل إلى 50 - 60 بالمائة). ويتيح لك القيام بذلك بطريقة منخفضة المخاطر ، في فترة زمنية قصيرة للغاية (كيف ستأخذك الأسبوع المقبل أو الشهر المقبل أو الربع التالي؟)

$config[code] not found

البيانات الصغيرة هي بيانات المعاملات التي تم التقاطها من خلال تفاعلاتك مع العملاء والموردين وأعضاء الفريق ومنتجاتك وخدماتك. إنها البيانات الموجودة في أشياء مثل نظام المحاسبة ، و CRM ، و ERP ، وجداول بيانات Excel ، وحملات البيانات الصغيرة المشابهة.

يتطلب التعهد الكامل للاستفادة من بياناتك الصغيرة وجود بيانات متساوية في علم البيانات ، والبرمجة ، ومراجعة الحسابات الجنائية ، والإبداع.

البيانات الصغيرة المأجورون

ومع ذلك ، لمساعدتك في بدء رحلة تحليلات بياناتك الصغيرة ، أود أن أقدم لك اثنين من "الاختراقات الصغيرة للبيانات" الفعالة جدًا التي يمكنك استخدامها للبدء في تطبيق قوة البيانات الصغيرة.

جرب هذه في شركتك. أعتقد أنك ستفاجأ بسرور لما تكتشفه.

هاك البيانات الصغيرة # 1 - تحليل CVPM

يُعد تحليل CVPM طريقة لتشريح الطريقة التي يبدو بها نشاطك التجاري من خلال مستوى معاملات أو مستوى معاملات. لإجراء تحليل CVPM الخاص بك ، تحتاج إلى تحليل أرباحك ، وإجمالي أرباحك ، ونفقاتك العامة على أساس "لكل معاملة".

ما كنت تبحث عنه هي التغييرات في هذه المبالغ الحبيبية مع مرور الوقت. على سبيل المثال ، على مدى السنوات المالية الثلاث الماضية. أو إذا كان أكثر ملاءمة ، خلال الأرباع الأربعة الأخيرة الأخيرة. بشكل عام ، يتم اكتساب رؤى أفضل من خلال النظر في تحليل CVPM الخاص بك على مدار ثلاث سنوات مالية كاملة.

لنلقِّل مثالاً على نشاطين تجاريين مختلفين لتوضيح هذا المفهوم. بعض البيانات ذات الصلة من كل من الشركات هي كما يلي:

الأعمال ألفا الأعمال التجارية بيتا
(أ) عدد العملاء 1,000 370
(ب) تردد في السنة 0.5 6.0
(ج) متوسط ​​الربح الإجمالي $ 350 $79
إجمالي الربح (أ × ب × ج) $175,000 $175,380

تخبرنا هذه المعلومات أننا ننظر إلى شركتين تجاريتين لهما نهوج وهياكل مختلفة تمامًا (نموذجان تجاريان مختلفان).

يحتفظ Business Alpha بعدد كبير من العملاء الذين يشترون شيئًا ما كل عامين تقريبًا (معدل 0.5 في السنة) ، ولكنه أكبر عنصر في البطاقة من Business Beta.

لدى Business Beta عدد أقل بكثير من العملاء (حوالي ثلث العدد) ، ولكنهم يشترون تذكرة أصغر بشكل متكرر (كل شهرين تقريبًا).

لكن انظر إلى النتيجة النهائية. كلا الشركات تعود إلى حد كبير نتائج الربح الإجمالي متطابقة. كل عمل لديه حوالي 175،000 دولار لتغطية النفقات العامة ، وسداد الديون ، وإعادة الاستثمار في النمو ، وتوفير العودة إلى أصحابها.

هاك البيانات الصغيرة # 2 - تحليل مصفوفة المنتج

يعد "مصفوفة تحليل المنتج" طريقة للنظر إلى عملاء محددين أو شرائح العملاء ومقارنة المبيعات حسب المنتج (أو فئة المنتج) لكل عميل. يوفر عرضًا لاتساع الإيرادات من كل عميل مشتق من منتجاتك وخدماتك المختلفة.

عادةً ما يكون أكثر فاعلية في البدء عند مستويات أكثر تجميعًا ، وحفر المزيد من التفاصيل كما تشير البيانات والتحليلات.

يعد تحليل مصفوفة المنتج أقوى عندما يتم تنفيذه باستخدام الأبعاد التالية:

  • مبيعات العملاء
  • العميل - الإيرادات
  • العميل - الربح الإجمالي
  • السوق أو قطاع الأعمال
  • جغرافية
  • صناعة

تقدم الجداول أدناه مثالاً لإرشادك:

إيرادات المبيعات من قبل العميل
زبون إيرادات
ذروة $ 35,000
ACX $ 23,600
بيرجستروم $ 74,835
مانيلو س $ 126,959
مجموع $ 260,394

المعلومات الواردة في هذا الجدول الأول مثيرة للاهتمام. ولكنه لا يقدم الكثير من التفاصيل حول مكونات إجمالي الإيرادات لكل عميل. في أفضل الأحوال ، من المحتمل أن تقودك وفريق المبيعات الخاص بك إلى الاكتفاء بحجم دخل Manilo SP وببساطة "محاولة بيع المزيد" إلى Acme و ACX.

يوفر الجدول أدناه عرضًا أكثر تفصيلاً ومفيدة للعملاء نفسهم ، باستخدام مفاهيم تحليل مصفوفة المنتج.

مصفوفة اختراق المنتج (حسب الإيرادات)
زبون المنتج أ المنتج ب المنتج ج المنتج د مجموع
ذروة $ 35,000 $ لا شيء $ لا شيء $ لا شيء $ 35,000
ACX $ لا شيء $ لا شيء $ لا شيء $ 23,600 $ 23,600
بيرجستروم $ 12,500 $ 19,325 $ 1,350 $ 41,660 $ 74,835
مانيلو س $ 103,000 $ 23, 009 $ 950 $ لا شيء $ 126,959
مجموع $ 150,500 $ 42,334 $ 2,300 $ 65,260 $ 260,394

من المحتمل أن تؤدي المعلومات المستقاة من تحليل مصفوفة المنتجات هذا إلى استنتاجات مختلفة.

على سبيل المثال ، على الرغم من أن Manilo SP بدا وكأنه يجب أن نكون راضين عن إيراداتهم (عندما تم استخدام إيرادات المبيعات فقط من الجدول الأول) ، فإننا في الواقع لا ينبغي أن نكون راضين على الإطلاق. انهم يشترون كمية صغيرة نسبيا من المنتجات C و D منا.

حتى الحصول على القرصنة

الآن بعد أن قرأت عن هذين الاختراقين ، ابدأ في استخدام تحليلات البيانات الصغيرة على الفور.

خذ ساعة أو ساعتين ، واجمع فريقك ، وقررت تطبيق تحليل CVPM وتحليل مصفوفة المنتجات في شركتك.

لم تحصل على شيء سوى زيادة الأرباح والتدفقات النقدية لتحقيقها.

بيانات مفهوم الصورة عبر Shutterstock

3 تعليقات ▼