تحلیل و ارایه داده‌های فروش – بخش اول

کلیدی‌ترین داده‌های شرکت که به صورت مستقیم به درآمدزایی آن مربوط است، داده‌های فروش آن هستند. تحلیل نظام‌مند، جامع و آینده‌نگر داده‌های فروش، یکی از اساسی‌ترین نیازهای یک کسب و کار است. اگر شرکت نتواند رفتار نیروهای فروش، مشتریان و بازار را تحلیل کند و پیش‌بینی‌های لازم را نسبت به آینده داشته باشد، نمی‌تواند در این محیط رقابتی باقی بماند.

داده‌های تاریخی فروش، مواد خوبی برای بررسی کارآیی کسب و کار و رفتار مشتریان در گذشته و پیش‌بینی آینده هستند. مدیران و صاحبان کسب و کارها معمولا به طور شهودی، از اوضاع فروش باخبر هستند. مثلا طور ضمنی و تقریبی می‌دانند که در کدام بخش فروش افت دارد. اما این نگاه عمیق نیست و ممکن است با خطا همراه باشد. گاه مدیران حتی در اینکه مشتری برای آنها درآمدزاتر بوده نیز دچار اشتباه می‌شوند. واحدهای فروش در هر شرکتی نیاز به افرادی با مهارت‌های تحلیل‌گری داده دارند تا بتوانند اطلاعات مفیدی را برای آنها از بین داده‌های فروش شرکت استخراج کند.

دیتاپارتنرز در مجموعه‌ای از پست‌ها قصد دارد تا با نگاهی عمیق‌تر راهکارهایی ساده را برای تحلیل داده‌های فروش ارائه کند. پیش از هر چیز و به عنوان یک مقدمه، در این پست به این سوال پاسخ داده می‌شود که داده‌های فروش چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

داده‌های تاریخی فروش، راهنمای خوبی برای چگونگی ادامه فعالیت بنگاه هستند. این داده‌ها روند کلی و نوسانات دوره را در دل خود دارند و مدیران را متوجه نقاط قوت و ضعف می‌کنند. اما خوب است، ابتدا بدانیم که دقیقا منظور ما از داده‌های تاریخی فروش چیست؟ در جدول زیر نمونه‌ای ساده از داده‌های فروش نشان داده شده است.

27 Sales Dashboard 1

طبعا این فرم‌ها از در کسب و کارهای مختلف متفاوت هستند. مثلا در یک کسب و کار آنلاین، ممکن است داده‌های بیشتری را نیز جمع‌آوری کرد. اما همه این داده‌ها در یک سری از ویژگی‌های کمی و کیفی مشترک هستند. این فرم، فرم آماده‌سازی داده ها است. چرا ممکن است داده‌ها در شرکت با نظمی مانند فرم بالا جمع‌آوری نشوند.

آماده‌سازی داده‌های فروش از میان داده‌های ثبت شده در نرم‌افزار فروش، یکی از سخت‌ترین گام‌های تحلیل داده‌ها است. تحلیل‌گران داده بنا بر تجربه می‌دانند که داده‌ها هیچ وقت به آسانی در دسترس آنها قرار نمی‌گیرد و ساعت‌ها زمان برای جمع‌آوری چند سطر داده نیاز دارند. گاه پایگاه داده واحد و یکپارچه‌ای جهت ثبت و به‌روزرسانی داده‌ها در شرکت‌ها وجود ندارد. گاه بخشی از داده‌ها، بی‌اهمیت تلقی شده و ثبت نمی‌شوند. گاه نیز تغییر نرم‌افزار در یک برهه از زمان، منجر به بروز ناهم‌خوانی در داده‌های تاریخی شده یا پیچیدگی و هزینه‌ی کار را بالا می‌برند. بنا بر این توصیه اکید می‌شود که مرحله آماده‌سازی داده‌ها را جدی گرفته و برای آن اهمیت قائل شوید. زمان‌بر بودن آماده‌سازی داده‌های فروش نبایستی مانعی برای تحلیل‌گر داده‌ها باشد.

داده‌ها بایستی چند ویژگی کیفی داشته باشند:

  • دقت (Accuracy): داده باید با استانداردهای متعارف سازمانی و عمومی مطابقت داشته باشد. مثلا داده مربوط به ارقام فروش، از واحد یکسانی نظیر ریال تبعیت کنند. همچنین خطاهای انسانی یا فنی نیز باید بررسی و کنترل شوند. به عنوان مثال، رُند کردن اعداد اعشاری در محاسباتی که مراحل متعدد دارند، می‌تواند منجر به خطای بزرگی در مقدار نهایی محاسبه‌شده شود.
  • صحت و اعتبار (Validity): داده باید همان چیزی باشد که قصد سنجش‌اش را داشته‌ایم. مثلا دو متغیر متفاوت اما شبیه به هم، ممکن است با یکدیگر اشتباه گرفته شوند.
  • قابلیت اطمینان (Reliability): روش جمع‌آوری داده نباید مکررا تغییر کند. چرا که داده‌ها مبنای سنجش عملکرد هستند. مثلا بهبود بازده دارایی شرکت از طریق بازآرایی حساب‌ها و دستکاری صوری حسابداری، قابلیت اطمینان صورت‌های مالی شرکت را پایین می‌آورد.
  • ثبت به موقع (Timeliness): داده باید در فوری‌ترین زمان ممکن جمع آوری شود و تاخیر، از منافع آن کم می‌کند. مثلا مدیر عملیات یک شرکت تولیدی به آمار ساعتی، و مدیر عملیات یک شرکت آنلاین به آمار لحظه‌ای جهت تجزیه و تحلیل نیازمندند.
  • مرتبط بودن (Relevance): داده باید مرتبط با مقاصد ما باشد. مثلا اگر مدیر عملیات به دنبال تحلیل آماری خط تولید است، داده‌ی مرتبط را باید جهت این امر، گردآوری و تحلیل نمود.
  • کامل بودن (Completeness): نقص و کمبود داده مانع قدم‌های بعدی است. مثلا برای تحلیل فروش ماهانه شرکت در ۳ سال اخیر، داشتن آمار همه‌ی ماه‌ها ضروری است و نمی‌توان بدون داشتن جدول کامل تحلیل را آغاز کرد.
  • بدون پیش‌داوری (Bias): روش‌ها جمع‌آوری و ثبت باید بدون پیش‌داوری و تبعیض و وابسته به ذهنیت افراد باشند. در مواردی که قضاوت افراد در گردآوری داده دخیل است، باید به فکر راهی برای کسب داده به طور غیرانسانی یا اعتبارسنجی و استانداردسازی قضاوت انسانی بود. مثلا برای شمردن تعداد ماشین‎های عبوری از یک مسیر، می‌توان از دستگاه شمارنده به جای انسان استفاده نمود.
  • توجه به محدودیت‌ها (Limitations): توجه به محدودیت‌ها ضروری است. مثلا یک فروشگاه زنجیره‌ای، منابع کافی برای ثبت جنسیت تمام مشتریانش ندارد و باید به روش‌های آماری و نمونه‌گیری بسنده کند.
  • همخوانی با سایر منابع (Alignment): تناقض داده با داده‌های سایر منابع باید بررسی و کنترل شود. داده‌های ورودی و خروجی باید با هم مطابقت داشته باشند. مغایرت این دو نباید امری عادی تلقی شود.
  • مالکیت داده‌ها (Ownership): سازمان باید مالکیت داده‌ها را داشته باشد و از کیفیت داده‌هایش مطمئن گردد. همچنین اگر از داده‎های دیگران استفاده می‌کند، اعتبارسنجی آن‌ها ضروری است.

اولین گام برای تحلیل داده‌های فروش، فهم چیستی این داده‌ها و اطمینان از کیفیت مناسبش آن‌ها بود. حال، می‌توان به مراحل بعدی پرداخت. در قسمت بعدی این مطلب، گام دوم جهت تحلیل داده‌های فروش را بیان می‌کنیم. اگر علاقه‌مند پیگیری مداوم مطالب ما هستید، دیتا پارتنرز را در تلگرام، توییتر و اینستاگرام دنبال کنید.

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *