大数据是一个热门话题。它可以为正确的公司创造奇迹。
然而,作为一家小企业,您不是“正确的公司”。
真正的黄金在你的小数据中。
小数据分析的好处
利用小数据可以在盈利能力和现金流量方面获得巨大收益(一些研究表明,这一增长可能高达50-60%)。它允许你在很短的时间内以低风险的方式做到这一点(下周,下个月或下个季度如何抓住你?)
$config[code] not found小数据是您与客户,供应商,团队成员以及您的产品和服务交互所捕获的交易数据。这些数据存在于会计系统,CRM,ERP,Excel电子表格和类似的小型数据库中。
充分利用您的小数据需要同等的数据科学,编程,法证审计和创造力。
小数据黑客
但是,为了让您开始进行小型数据分析之旅,我想为您提供两个非常有效的“小数据黑客”,您可以使用它们开始应用小数据的强大功能。
在贵公司试试这些。我想你会对你发现的东西感到惊喜。
小数据黑客#1 - CVPM分析
CVPM分析是一种从细粒度或事务级别剖析业务外观的方法。要进行CVPM分析,您需要在“每笔交易”的基础上分析您的收入,毛利和开销。
您正在寻找的是这些细粒量随时间的变化。例如,在过去三个财政年度。或者如果在最近四个季度中更相关。通常,通过查看三个完整会计年度的CVPM分析可以获得更好的见解。
让我们看一下两个不同企业的例子来澄清这个概念。每项业务的一些相关数据如下:
商业阿尔法 | 业务测试版 | |
(A)客户数量 | 1,000 | 370 |
(B)每年的频率 | 0.5 | 6.0 |
(C)平均毛利润 | $ 350 | $79 |
毛利(A x B x C) | $175,000 | $175,380 |
这些信息告诉我们,我们正在研究具有完全不同的方法和结构的两个业务(两种不同的业务模型)。
Business Alpha维护着大量客户,他们每两年只购买一件东西(每年频率为0.5),但它比商业测试版更大。
业务测试版的客户数量少得多(约三分之一),但他们更频繁地购买较小的购票项目(大约每两个月一次)。
但看看最终结果。这两家企业的毛利润结果几乎相同。每家企业都有大约175,000美元来支付间接费用,偿还债务,重新投资增长,并为业主提供回报。
Small Data Hack#2 - 产品矩阵分析
产品矩阵分析是一种查看特定客户或客户群,并按产品(或产品类别)比较每个客户的销售额的方法。它提供了从您的不同产品和服务中获得的每个客户的广泛收入的视图。
通常最有效的方法是从更多的聚合级别开始,并在数据和分析表明的情况下深入研究更多细节。
使用以下尺寸完成产品矩阵分析时功能最强大:
- 客户 - 销售
- 客户 - 收入
- 客户 - 毛利润
- 市场或业务部门
- 地理
- 行业
下表提供了一个指导您的示例:
客户的销售收入 | |
顾客 | 收入 |
顶点 | $ 35,000 |
ACX | $ 23,600 |
伯格斯特龙 | $ 74,835 |
Manilo SP | $ 126,959 |
总 | $ 260,394 |
第一个表中包含的信息很有趣。但它没有提供关于每个客户的收入总额的组成部分的大量细节。充其量,它可能会导致您和您的销售团队满足于Manilo SP的收入,并且只是“尝试向Acme和ACX销售更多”。
下表使用产品矩阵分析的概念,提供了相同客户的更详细,更有用的视图。
产品渗透矩阵(按收入计) | |||||
顾客 | 产品A. | 产品B. | 产品C. | 产品D. | 总 |
顶点 | $ 35,000 | $零 | $零 | $零 | $ 35,000 |
ACX | $零 | $零 | $零 | $ 23,600 | $ 23,600 |
伯格斯特龙 | $ 12,500 | $ 19,325 | $ 1,350 | $ 41,660 | $ 74,835 |
Manilo SP | $ 103,000 | $ 23, 009 | $ 950 | $零 | $ 126,959 |
总 | $ 150,500 | $ 42,334 | $ 2,300 | $ 65,260 | $ 260,394 |
此产品矩阵分析的信息可能会得出不同的结论。
例如,虽然Manilo SP看起来我们应该对他们的收入感到满意(当只使用第一张表的销售收入时),但实际上我们根本不应该满意。他们从我们这里购买了相对少量的产品C和D.
所以获取黑客
现在您已经了解了这两个黑客攻击,立即开始使用小数据分析。
在接下来的一两个小时内,聚集您的团队,并决定在您的公司中应用CVPM分析和产品矩阵分析。
除了增加的利润和现金流之外,你什么都得不到。
数据概念照通过Shutterstock
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