Udnyt disse 2 små datahakker til at dyrke din virksomhed

Store data er et varmt emne. Og det kan virke underværker for den rigtige virksomhed.

Som en lille virksomhed er du imidlertid ikke den "rigtige slags virksomhed".

Det virkelige guld er i dine små data.

Fordelene ved Small Data Analytics

Udnyttelse af små data kan give enorme gevinster i rentabilitet og pengestrømme (nogle undersøgelser har vist, at stigningen kan være så høj som 50-60 procent). Og det giver dig mulighed for at gøre det på en lav risiko måde, på meget kort tid (hvordan går næste uge, næste måned eller næste kvartal dig?)

$config[code] not found

Små data er transaktionsdata hentet af dine interaktioner med kunder, leverandører, teammedlemmer og dine produkter og tjenester. Det er de data, der er bosat i ting som dit regnskabssystem, din CRM, din ERP, Excel regneark og lignende små data troves.

En fuldstændig forpligtelse til at udnytte dine små data kræver lige dele datavidenskab, programmering, retsmedicinsk revision og kreativitet.

Små datahakker

For at komme i gang med din Small Data Analytics-rejse, vil jeg gerne give dig to meget effektive "små data hacks", som du kan bruge til at begynde at anvende kraften i Small Data.

Prøv disse i din virksomhed. Jeg tror, du vil blive glædeligt overrasket over hvad du opdager.

Small Data Hack # 1 - CVPM Analysis

CVPM Analysis er en måde at dissekere, hvordan din virksomhed ser ud fra et granulært eller transaktionsniveau. For at gøre din CVPM-analyse skal du analysere dine indtægter, dit bruttoresultat og din overhead på grundlag af "per transaktion".

Hvad du leder efter er ændringer i disse granulære mængder over tid. For eksempel i løbet af de sidste tre regnskabsår. Eller hvis mere relevant, i løbet af de sidste fire seneste kvartaler. Generelt opnås bedre indsigt ved at se på din CVPM-analyse i løbet af tre fulde regnskabsår.

Lad os se et eksempel på to forskellige virksomheder for at præcisere dette koncept. Nogle relevante data fra hver af virksomhederne er som følger:

	Business Alpha	Business Beta
(A) Antal kunder	1,000	370
(B) Frekvens pr. År	0.5	6.0
(C) Gennemsnitlig bruttoavance	$ 350	$79
Bruttoavance (A x B x C)	$175,000	$175,380

Disse oplysninger fortæller os, at vi ser på to virksomheder med helt forskellige tilgange og strukturer (to forskellige forretningsmodeller).

Business Alpha opretholder et stort antal kunder, der kun køber noget om hvert andet år (hyppighed 0,5 per år), men det er en større billetvare end Business Beta.

Business Beta har langt færre kunder (ca. en tredjedel så mange), men de køber en mindre billetartikel meget hyppigt (ca. hver anden måned).

Men se på slutresultatet. Begge virksomheder returnerer stort set samme bruttoresultat. Hver virksomhed har omkring 175.000 dollars til dækning af overheadudgifter, tilbagebetale gæld, geninvestere i vækst og give tilbagevenden til ejere.

Small Data Hack # 2 - Produktmatrixanalyse

Produktmatrixanalyse er en metode til at se specifikke kunder eller kundesegmenter og sammenligne salg for produkt (eller produktkategori) for hver kunde. Det giver en oversigt over indtjeningsbredden fra hver kunde afledt af dine forskellige produkter og tjenester.

Det er normalt mest effektivt at starte på flere aggregerede niveauer, og bor i mere detaljer som data og analyser indikerer.

Produktmatrixanalyse er mest kraftfuld, når den er færdig med følgende dimensioner:

Kunde - salg
Kunde - indtægter
Kunde - Bruttoavance
Markeds- eller forretningssegment
Geografi
Industri

Tabellerne nedenfor giver et eksempel til at guide dig:

Salgsindtægter efter kunde
Kunde	Omsætning
Acme	$ 35,000
ACX	$ 23,600
Bergstrom	$ 74,835
Manilo SP	$ 126,959
I ALT	$ 260,394

Oplysningerne i denne første tabel er interessante. Men det giver ikke meget detaljer om komponenterne i omsætningen for hver kunde. I bedste fald vil det sandsynligvis få dig og dit salgsteam til at være tilfreds med Manilo SPs omsætning og simpelthen "forsøge at sælge mere" til Acme og ACX.

Tabellen nedenfor giver en mere detaljeret og brugbar visning af de samme kunder ved hjælp af begreberne Produktmatrixanalyse.

Produkt Penetration Matrix (efter indtægter)
Kunde	Produkt A	Produkt B	Produkt C	Produkt D	I ALT
Acme	$ 35,000	$ nul	$ nul	$ nul	$ 35,000
ACX	$ nul	$ nul	$ nul	$ 23,600	$ 23,600
Bergstrom	$ 12,500	$ 19,325	$ 1,350	$ 41,660	$ 74,835
Manilo SP	$ 103,000	$ 23, 009	$ 950	$ nul	$ 126,959
I ALT	$ 150,500	$ 42,334	$ 2,300	$ 65,260	$ 260,394

Oplysningerne fra denne produktmatrixanalyse vil sandsynligvis føre til forskellige konklusioner.

For eksempel, selv om Manilo SP lignede, at vi skulle være tilfredse med deres indtægter (da kun salgsindtægter fra den første tabel blev brugt), burde vi slet ikke være tilfredse. De køber en relativt lille mængde produkter C og D fra os.