Възползвайте се от тези 2 малки хакове за данни, за да развиете бизнеса си

Големите данни са гореща тема. И това може да направи чудеса за правилния вид компания.

Като малък бизнес, обаче, не сте „правилната компания”.

РЕАЛНОТО ЗЛАТО е в малките Ви данни.

Предимства на анализа на малките данни

Привличането на малки данни може да осигури огромни печалби в рентабилността и паричния поток (някои проучвания показват, че увеличението може да достигне 50 - 60 процента). И това ви позволява да го направите по-нискорисков начин, за много кратък период от време (как ще ви вземе следващата седмица, следващия месец или следващото тримесечие?)

$config[code] not found

Малките данни са транзакционните данни, уловени от вашите взаимодействия с клиенти, доставчици, членове на екипа и вашите продукти и услуги. Това са данните, които се намират в неща като вашата счетоводна система, вашата CRM, вашите ERP, Excel таблици и други подобни данни.

Цялостното начинание за използване на малките Ви данни изисква еднаква научна информация за данни, програмиране, съдебномедицински одит и творчество.

Малки хакове за данни

Въпреки това, за да можете да започнете пътуването си за анализ на малки данни, бих искал да ви дам две много ефективни „малки хакове с данни“, които можете да използвате, за да започнете да прилагате силата на малките данни.

Опитайте тези във вашата компания. Мисля, че ще бъдете приятно изненадани от това, което откривате.

Small Data Hack # 1 - CVPM анализ

Анализът на CVPM е начин за дисекция на начина, по който вашият бизнес изглежда от гранулирано или транзакционно ниво. За да направите своя CVPM анализ, трябва да анализирате приходите, брутната си печалба и режийните си на база „на транзакция“.

Това, което търсите, са промените в тези гранулирани количества с течение на времето. Например през последните три фискални години. Или, ако е по-уместно, през последните четири последни тримесечия. Като цяло, по-добри познания се получават, като се анализира Вашия CVPM анализ за три пълни фискални години.

Нека погледнем един пример за два различни бизнеса, за да изясним тази концепция. Някои релевантни данни от всеки бизнес са следните:

	Бизнес Алфа	Бизнес бета
(А) Брой клиенти	1,000	370
(Б) Честота на година	0.5	6.0
(C) Средна брутна печалба	$ 350	$79
Брутна печалба (A x B x C)	$175,000	$175,380

Тази информация ни подсказва, че разглеждаме два предприятия с напълно различни подходи и структури (два различни бизнес модела).

Business Alpha поддържа голям брой клиенти, които купуват само около две години (честота 0,5 на година), но това е по-голям билет от Business Beta.

Бизнес бета има много по-малко клиенти (около една трета от тях), но купуват по-малък билет много по-често (на всеки два месеца).

Но погледнете крайния резултат. И двата бизнеса връщат почти еднакви резултати за брутната печалба. Всеки бизнес има около $ 175,000 за покриване на режийните разходи, изплащане на дългове, реинвестиране в растежа и връщане на собствениците.

Small Data Hack # 2 - Анализ на матрицата на продукта

Продуктовият матричен анализ е метод за разглеждане на конкретни клиенти или сегменти от клиенти и сравняване на продажбите по продукти (или продуктова категория) за всеки клиент. Тя дава представа за широчината на приходите от всеки клиент, получени от различните ви продукти и услуги.

Обикновено най-ефективно е да се започне на по-агрегирани нива и да се пробват по-подробно, както показват данните и анализите.

Анализът на продуктовата матрица е най-силен, когато се извършва със следните размери:

Клиент - продажби
Клиент - приходи
Клиент - брутна печалба
Пазарен или бизнес сегмент
география
промишленост

Таблиците по-долу дават пример, който да ви напътства:

Приходи от продажби по клиент
клиент	приход
връхна точка	$ 35,000
ACX	$ 23,600
Бергстром	$ 74,835
Manilo SP	$ 126,959
ОБЩА СУМА	$ 260,394

Информацията, съдържаща се в тази първа таблица, е интересна. Но тя не предоставя много подробности за компонентите на общия приход за всеки клиент. В най-добрия случай най-вероятно ще доведе до вас и вашия екип по продажбите да сте доволни от обема на приходите на Manilo SP и просто да „опитате да продадете повече“ на Acme и ACX.

Таблицата по-долу предоставя по-подробен и полезен поглед към едни и същи клиенти, използвайки концепцията за продуктов матричен анализ.

Матрица за проникване на продукти (по приходи)
клиент	Продукт А	Продукт Б	Продукт С	Продукт D	ОБЩА СУМА
връхна точка	$ 35,000	$ нула	$ нула	$ нула	$ 35,000
ACX	$ нула	$ нула	$ нула	$ 23,600	$ 23,600
Бергстром	$ 12,500	$ 19,325	$ 1,350	$ 41,660	$ 74,835
Manilo SP	$ 103,000	$ 23, 009	$ 950	$ нула	$ 126,959
ОБЩА СУМА	$ 150,500	$ 42,334	$ 2,300	$ 65,260	$ 260,394

Информацията от този матричен анализ на продуктите вероятно ще доведе до различни заключения.

Например, въпреки че Manilo SP изглеждаше така, сякаш трябва да бъдем доволни от приходите си (когато бяха използвани само приходите от продажби от първата таблица), всъщност не трябва да бъдем удовлетворени. Те купуват сравнително малко количество продукти C и D от нас.