Tiểu luận phân tích dữ liệu kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định cho công ty adidas

ĐẠI HỌC HUẾ KHOA KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ  BÁO CÁO ĐỒ ÁN Học kỳ II, năm học 2022 - 2023 Học phần: PHÂN TÍCH KINH DOANH HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH Số phách (Do hội đồng chấm thi ghi) Thừa Thiên Huế, tháng 05 năm 2023 ĐẠI HỌC HUẾ KHOA KỸ THUẬT VÀ CƠNG NGHỆ  (Bìa phụ 2) BÁO CÁO ĐỒ ÁN Học kỳ II, năm học 2022 - 2023 Học phần: PHÂN TÍCH KINH DOANH HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thị Hải Lê Lớp: Khoa học Dữ liệu Trí tuệ Nhân tạo – K1 Sinh viên thực hiện: Lê Thanh Hùng – 20E1020063 Nguyễn Phước – 20E1020010 (ký tên ghi rõ họ tên) Số phách (Do hội đồng chấm thi ghi) Thừa Thiên Huế, tháng 05 năm 2023 MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU I TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY ADIDAS II KINH DOANH ĐIỆN TỬ VÀ THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ III TỔNG QUAN VỀ BỘ DỮ LIỆU Nền Tảng Kaggle Bộ Dữ Liệu Adidas Sales IV TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Lý Do Khách Quan Lý Do Chủ Quan NỘI DUNG NGHIÊN CỨU I TỔNG QUAN THÔNG TIN TỪ BỘ DỮ LIỆU (DESCRIPTIVE ANALYSIS) Các Thông Tin Cơ Bản Tương Quan Dữ Liệu 11 Bảng Phân Tích Mơ Tả 11 II TRỰC QUAN HOÁ DỮ LIỆU (DATA VISUALIZATION) 13 III THỐNG KÊ SUY DIỄN (INFERENTIAL STATISTICS) 34 Kiểm Định Phân Phối Chuẩn (Norm Distribution) 35 Phân Tích Phương Sai Anova 37 IV HỒI QUY TUYẾN TÍNH (LINEAR-REGRESSION) 44 GỢI Ý CHIẾN LƯỢC .50 I TĂNG CƯỜNG CHIẾN LƯỢC BÁN HÀNG TRỰC TUYẾN: 50 II TẬP TRUNG VÀO MEN'S STREET FOOTWEAR VÀ WOMEN'S APPAREL 51 III TĂNG CƯỜNG QUẢNG BÁ VÀ PHÂN PHỐI TẠI CÁC VÙNG TIỀM NĂNG: .52 IV THEO DÕI VÀ PHÂN TÍCH DOANH THU VÀ LỢI NHUẬN THEO THÁNG VÀ NĂM 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Bảng mô tả thuộc tính Bảng 2: Bảng mô tả kiểu liệu thuộc tính Bảng 3: Các biến định tính, định lượng Bảng 4: Tương quan liệu 11 Bảng 5: Bảng thống kê mô tả (Descriptive Statistics Table) .12 Bảng 6: Lợi nhuận theo tháng Adidas 44 Bảng 7: L.ợi nhuận theo tháng Adidas 47 DANH MỤC ĐỒ THỊ Đồ thị 1: Tỉ lệ lượng hàng bán theo phương pháp 13 Đồ thị 2: Tỉ lệ lượng hàng bán theo phương pháp 13 Đồ thị 3: Biểu đồ thể lợi nhuận Adidas (2020 -2021) .14 Đồ thị 4: Lợi nhuận thu từ kiểu bán hàng năm 2020-2021 15 Đồ thị 5: Lượng sản phẩm bán theo phương pháp bán hàng năm 2020-2021 15 Đồ thị 6: Biểu đồ phương thức bán hàng phổ biến theo loại sản phẩm 16 Đồ thị 7: Biểu đồ lợi nhuận 2020-2021 .17 Đồ thị 8: Biểu đồ lợi nhuận thu qua năm theo nhà bán lẻ 18 Đồ thị 9: Biểu đồ lợi nhuận từ nhà bán lẻ 19 Đồ thị 10: Biểu đồ lợi nhuận dựa khu vực 20 Đồ thị 11: Biểu đồ doanh thu dựa nhà bán lẻ 21 Đồ thị 12: Biểu đồ doanh thu dựa nhà khu vực 22 Đồ thị 13: Biểu đồ doanh thu dựa nhà khu vực 23 Đồ thị 14: Lợi nhuận theo thành phố .24 Đồ thị 15: Lợi nhuận theo thành phố .25 Đồ thị 16: Phân phối nhà bán lẻ Amazon 26 Đồ thị 17: Phân phối nhà bán lẻ Footlocker .27 Đồ thị 18: Phân phối nhà bán lẻ Kohl’s 28 Đồ thị 19: Phân phối nhà bán lẻ Sports Direct 29 Đồ thị 20: Phân phối nhà bán lẻ Walmart .30 Đồ thị 21: Phân phối nhà bán lẻ West Gear 31 Đồ thị 22: Operating Margin QQPlot - Đồ thị 23: Price per Unit QQPlot 36 Đồ thị 24: Unit Sold QQPlot - Đồ thị 25: Total Sales QQPlot 36 Đồ thị 26: Operating Profit QQPlot 37 Đồ thị 27: Phân phối tỉ lệ lợi nhuận theo nhà bán lẻ 38 Đồ thị 28: Phân bố giá sản phẩn hình thức bán hàng 40 Đồ thị 29: Phân bố lợi nhuận loại sản phẩm .41 Đồ thị 30: Phân phối giá sản phẩm theo vùng 43 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình ảnh 1: Bộ liệu Adidas -7 Hình ảnh 2: Các bảng mơ tả thuộc tính liệu - 10 Hình ảnh 3: Bộ ước lượng ước lượng 34 Hình ảnh 4: Phân phối liệu 35 Hình ảnh 5: Kết phân tích ANOVA xem có khác biệt tỉ suất lợi nhuận nhà bán lẻ không? 38 Hình ảnh 6: Kết phân tích ANOVA khác biệt giá sản phẩm bán hình thức khác - 39 Hình ảnh 7: Kết phân tích ANOVA khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác 41 Hình ảnh 8: Kết phân tích ANOVA khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác 42 Hình ảnh 9: Kết phân tích hồi quy tuyến tính dự đoán lợi nhuận Adidas 45 Hình ảnh 10: Kết phân tích hồi quy tuyến tính dự đốn lợi nhuận Adidas 48 ĐẠI HỌC HUẾ KHOA KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ  PHIẾU ĐÁNH GIÁ ĐỒ ÁN/TIỂU LUẬN/BÀI TẬP LỚN Học kỳ II, năm học 2022 - 2023 Cán chấm thi Cán chấm thi Nhận xét: Nhận xét: Điểm đánh giá CBCT1: Điểm đánh giá CBCT2: Bằng số: Bằng số: Bằng chữ: Bằng chữ: Điểm kết luận: Bằng số: Bằng chữ: Thừa Thiên Huế, ngày tháng năm 2023 Cán chấm thi Cán chấm thi (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) Phân tích liệu kinh doanh hỗ trợ định cho công ty ADIDAS PHẦN MỞ ĐẦU I TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY ADIDAS Adidas tập đồn đa quốc gia có trụ sở Herzogenaurach, Bavaria, Đức, chuyên thiết kế sản xuất giày thể thao, quần áo phụ kiện Với vị trí nhà sản xuất đồ thể thao lớn châu Âu thứ hai toàn cầu, Adidas xây dựng thương hiệu mạnh mẽ uy tín Cơng ty cơng ty mẹ nhiều thương hiệu tiếng khác Reebok, TaylorMade-Adidas Runtastic Ngoài ra, Adidas sở hữu 9,1% cổ phần FC Bayern Munich Doanh thu Adidas vào năm 2012 đạt 14,88 tỷ Euro, cho thấy thành công sức mạnh thương hiệu Adidas thành lập vào ngày 18 tháng năm 1949 Adolf Dassler, sau xích mích gia đình với anh trai Rudolf, người sáng lập Puma Hai công ty trở thành đối thủ cạnh tranh sòng phẳng có trụ sở thành phố Logo Adidas nhận diện ba vạch song song, tên thương hiệu viết thường với chữ "a" viết thường Adidas chia sản phẩm thành ba dịng Adidas Performance, Adidas Original Adidas Style Adidas Performance tập trung vào môn thể thao bóng đá, chạy, huấn luyện bóng rổ, với mục tiêu trang bị cho vận động viên để họ vượt qua giới hạn đạt thành công Adidas Original mang đến độc đáo sáng tạo với sưu tập cá nhân phong cách đột phá Trong đó, Adidas Style kết hợp thể thao thời trang để tạo sản phẩm phù hợp với xu hướng nhu cầu giới trẻ Với hiệu "Impossible is Nothing", Adidas xác định thân thương hiệu không ngừng vươn lên vượt qua thách thức Để trì tạo dựng hình ảnh này, Adidas đầu tư lớn vào quảng cáo xúc tiến thương hiệu Thương hiệu ln tìm cách phản ứng linh hoạt với tâm lý quan điểm người tiêu dùng thời kỳ khó khăn, khủng hoảng kinh tế toàn cầu, để truyền tải triết lý doanh nghiệp kiên trì, tâm, đam mê hài hước Với 80 năm kinh nghiệm, Adidas không nhà lãnh đạo toàn cầu ngành giày dép, mà ngành hàng thể thao Từ giày dép đến quần áo phụ kiện, Adidas cam kết mang đến cho người dùng sản phẩm vượt trội công nghệ thiết kế, đồng thời liên kết mạnh mẽ với thể thao mức độ (Đại học kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2021/2022) II KINH DOANH ĐIỆN TỬ VÀ THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Kinh doanh điện tử (e-business) đề cập đến tất quy trình kinh doanh điện tử, bao gồm thương mại điện tử (e-commerce), tức việc mua bán hàng hóa dịch vụ qua phương tiện điện tử internet Các cơng ty kinh doanh điện tử đặt lợi ích bên liên quan lên hàng đầu trình phát triển, chí chấp nhận tổn thất cần Mục tiêu kinh doanh điện tử tận dụng công nghệ thông tin truyền thông (ICT) để nâng cao suất hoạt động kinh doanh, bên bên ngồi tổ chức Nó bao gồm nhiều hoạt động nhằm hỗ trợ chức kinh doanh Thương mại điện tử (e-commerce) phần kinh doanh điện tử, tập trung đặc biệt vào giao dịch mua bán hàng hóa Nó bao gồm việc thực giao dịch kinh doanh thông qua kênh số mạng Thương mại điện tử tận dụng công nghệ công cụ kinh doanh để cải thiện tính xác hiệu quản lý kinh doanh Nhiều tổ chức coi internet tảng tồn diện để cung cấp thơng tin, tiếp thị, dịch vụ giao tiếp Ví dụ, doanh nghiệp sử dụng ứng dụng web để quản lý giá hàng hóa, cơng cụ thơng tin trao đổi qua internet, hoạt động ngày phát triển Thương mại điện tử việc áp dụng công nghệ thông tin truyền thông vào quản lý kinh doanh Nó bao gồm cơng nghệ fax, điện thoại cố định, điện thoại di động, email dịch vụ internet khác Thương mại điện tử cho phép doanh nghiệp, đặc biệt doanh nghiệp nhỏ, tận dụng hội mà ICT mang lại Dưới số ví dụ hoạt động kinh doanh điện tử: • • • • • • • Giao tiếp điện tử đối tác, khách hàng nhà cung cấp để thực giao dịch Giao tiếp tự động với tổ chức khác để đặt hàng sản phẩm dịch vụ Bán mua hàng thông qua trang web Sử dụng web để tìm kiếm thơng tin, giá đánh giá sản phẩm Sử dụng web để nghiên cứu, khám phá xu hướng sản xuất Cung cấp thông tin sản phẩm dịch vụ thông qua trang web Thực giao dịch toán trực tuyến qua internet Thương mại điện tử (e-commerce) trình mua bán sản phẩm dịch vụ khác qua Internet Nó đề cập đến nhiều loại hình kinh doanh, từ trang web bán lẻ cho người tiêu dùng, bao gồm đấu giá Trọng tâm tập trung vào hoạt động kinh doanh liên quan đến hàng hóa dịch vụ doanh nghiệp khác Nhìn chung, thương mại điện tử chia thành bốn danh mục chính: Kinh doanhDoanh nghiệp (B2B), Kinh doanh-Người tiêu dùng (B2C), Người tiêu dùng-Kinh doanh (C2B), Người tiêu dùng-Người tiêu dùng (C2C), Ngang hàng (P2P) Thương mại di động (m-Commerce) Tóm lại, kinh doanh điện tử bao gồm nhiều hoạt động kinh doanh dựa công nghệ thông tin truyền thông, thương mại điện tử tập trung đặc biệt vào giao dịch mua bán trực tuyến Cả hai đóng vai trị quan trọng tận dụng cơng nghệ để cải thiện hoạt động kinh doanh tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch thời đại số (Yari Huma, Technical University Berlin, August 2012) III TỔNG QUAN VỀ BỘ DỮ LIỆU Nền tảng Kaggle Kaggle tảng trực tuyến tiếng phổ biến cộng đồng liệu mở khoa học liệu Được thành lập vào năm 2010, Kaggle trở thành điểm đến quan trọng cho nhà khoa học liệu, chuyên gia phân tích nhà phát triển khắp giới Nền tảng cung cấp môi trường thuận tiện cho việc chia sẻ, tìm kiếm tham gia dự án liệu Kaggle không kho liệu, mà cịn cộng đồng đơng đảo chun gia liệu Trên Kaggle, người dùng truy cập tải xuống hàng ngàn liệu từ nhiều lĩnh vực khác kinh doanh, y học, xã hội học, khoa học máy tính nhiều lĩnh vực khác Ngoài ra, Kaggle tổ chức thi liệu (data competitions) hấp dẫn, thu hút tham gia hàng ngàn người từ khắp nơi giới Những thi thường liên quan đến việc giải vấn đề thực tế ngành cơng nghiệp, y học, tài nhiều lĩnh vực khác, mang lại hội để người dùng thể kỹ sáng tạo Kaggle đóng góp quan trọng vào phát triển tiến lĩnh vực liệu mở khoa học liệu Nền tảng cung cấp cộng đồng động, nơi người dùng chia sẻ ý tưởng, học hỏi từ xây dựng dự án thú vị Bên cạnh đó, Kaggle đóng vai trò kênh kết nối nhà nghiên cứu, doanh nghiệp cộng đồng liệu, góp phần thúc đẩy phát triển ứng dụng liệu mở thực tế Bộ liệu Adidas Sales Bộ liệu Adidas Sales xây dựng cơng bố Heemali Chaudhari Mục đích việc xây dựng liệu để cung cấp nguồn thông tin phong phú đáng tin cậy doanh số bán hàng Adidas Nó giúp cho nhà nghiên cứu, chuyên gia phân tích liệu nhà quản lý tiếp cận khám phá yếu tố ảnh hưởng đến doanh số bán hàng Adidas Đồng thời, mang lại nhìn tồn diện phát triển xu hướng bán hàng sản phẩm Adidas thị trường Bộ liệu Adidas Sales công khai vào năm 2022, thời gian gần (cách tháng) với liệu thu thập vào năm 2020 -2021 (dựa liệu) Việc thu thập, xử lý tổ chức liệu từ nguồn khác địi hỏi cơng phu kiên nhẫn Điều cho phép liệu Adidas Sales trở thành nguồn tài nguyên quan trọng để nghiên cứu phân tích lĩnh vực thương mại điện tử ngành công nghiệp thể thao Bộ liệu Adidas Sales cung cấp loạt thông tin quan trọng doanh số bán hàng, bao gồm số lượng sản phẩm bán được, doanh thu bán hàng, giá cả, địa điểm bán hàng, loại sản phẩm nhiều thông tin khác Điều tạo điều kiện cho người sử dụng tập liệu thực nhiều phân tích khám phá thơng tin hữu ích bán hàng Adidas Nhờ liệu này, người dùng phân tích xu hướng bán hàng, đánh giá hiệu chiến dịch tiếp thị, xác định sản phẩm thành công phát triển chiến lược bán hàng tương lai • Nhìn chung,tỉ lệ lợi nhuận trung bình đơn hàng từ nhà bán lẻ giống (khoảng 40% - 41.9%) riêng Sports Direct có lợi nhuận cao so với tất (44,5%) • Kết ANOVA: Kết ANOVA thể bảng, cho thấy giá trị F p-value Giá trị F 28.192, p-value < alpha (1.82135E-28 < 0.05) Điều cho thấy có khác biệt ý nghĩa nhóm lợi nhuận đơn hàng • Từ biểu đồ boxplot thấy trung vị Sports Direct cao hẳn so với tất nhà bán lẻ khác Những sản phẩm mang lại lợi nhuận cao tập trung vào nhà bán lẻ Trong Amazon có khoảng lợi nhuận hẹp so với nhà bán lẻ khác b Kiểm định xem có khác biệt giá sản phẩm bán hình thức khác khơng Với alpha = 0.05: Phát biểu giả thuyết: H0: Khơng có khác biệt giá sản phẩm bán hình thức khác H1: Có khác biệt giá sản phẩm bán hình thức khác Hình ảnh 6: Kết phân tích ANOVA khác biệt giá sản phẩm bán hình thức khác Đồ thị 28: Phân bố giá sản phẩn hình thức bán hàng Nhận xét: • Giá trị p-value (0) nhỏ giá trị alpha (0.05), cho thấy khác biệt nhóm có ý nghĩa thống kê Có khác biệt đáng kể giá sản phẩm bán hình thức khác (In-store, Online, Outlet) • F-statistic (131.8107544) cao, củng cố thêm cho kết luận khác biệt hình thức • Từ biểu đồ cho thấy, giá in-store thường cao hẳn so với phương pháp lại Giá Online thấp cuối Outlet • Tuy in-store có mức giá cao tập trung số lượng bán lại hẳn so với phương pháp khác 1740 so với online 4889 Outlet 3019 c Kiểm định xem có khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác không Với alpha = 0.05: Phát biểu giả thuyết: H0: Khơng có khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác H1: Có khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác Hình ảnh 7: Kết phân tích ANOVA khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác Đồ thị 29: Phân bố lợi nhuận loại sản phẩm Nhận xét: • Có khác biệt đáng kể tỉ lệ lợi nhuận nhóm sản phẩm, thể qua giá trị p-value nhỏ giá trị alpha (1.57424E-55 < 0.05) • Các nhóm sản phẩm (Men's Apparel, Men's Athletic Footwear, Men's Street Footwear, Women's Apparel, Women's Athletic Footwear, Women's Street Footwear) có tỉ lệ lợi nhuận khác • Nhìn từ biểu đồ thấy khác biệt Trong Women's Apparel có mức lợi nhuận trãi dài (từ 10% - 80%) Women's Street Footwear có vùng phân bố hẹp (từ 22% - 65%) • Hai dịng sản phẩm Men'Street Footwear Women's Apparel hai dòng sản phẩm mang lại tỉ lệ lợi nhuận cao • Men's Street Athletic Footwear dịng sản phẩm có tỉ lệ lợi nhuận thấp d Kiểm định xem có khác biệt số tiền bỏ để mua sản phẩm vùng Với alpha = 0.05: Phát biểu giả thuyết: H0: Khơng có khác biệt số tiền bỏ để mua sản phẩm vùng H1: Có khác biệt số tiền bỏ để mua sản phẩm vùng Hình ảnh 8: Kết phân tích ANOVA khác biệt tỉ lệ lợi nhuận thu từ loại sản phẩm khác Đồ thị 30: Phân phối giá sản phẩm theo vùng Nhận xét: • Có khác biệt đáng kể số tiền bỏ vùng, thể qua giá trị pvalue nhỏ (2.0917E-229) • Các vùng (Midwest, Northeast, South, Southeast, West) có số tiền bỏ trung bình khác mua sản phẩm • Khơng có đồng số tiền bỏ vùng • Điều cho thấy giá chi tiêu người tiêu dùng có biến đổi theo vị trí địa lý IV HỒI QUY TUYẾN TÍNH (LINEAR-REGRESSION) Linear regression phương pháp thống kê học máy sử dụng để mơ hình hóa mối quan hệ tuyến tính biến phụ thuộc nhiều biến độc lập Nó phương pháp đơn giản phổ biến để dự đốn giải thích biến đổi biến phụ thuộc dựa biến độc lập Trong linear regression, mục tiêu tìm đường thẳng (hay siêu mặt phẳng trường hợp đa biến) phù hợp tốt với liệu Đường thẳng xác định dựa phân tích hồi quy cố gắng tối thiểu hoá sai số liệu quan sát giá trị dự đốn Đường thẳng sử dụng để dự đoán giá trị biến phụ thuộc cho giá trị biến độc lập Bảng 6: Lợi nhuận theo tháng Adidas Moth Profit 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 5830005 5207354 5862006 9301293 5870842 2292727 4917665 7338925 7119702 4139469 2783476 2712196 19311929 16185382 14577782 18257944 24075413 24421989 29137233 27112516 23889884 20938975 21972045 28878006 Dựa bảng liệu trên, có chuỗi giá trị lợi nhuận công ty Adidas suốt 24 tháng Với mục tiêu xây dựng mơ hình dự đốn lợi nhuận Adidas, sử dụng phương pháp hồi quy để tìm mối quan hệ tháng (biến độc lập) lợi nhuận (biến phụ thuộc) Mơ hình hồi quy tuyến tính áp dụng để ước lượng mức độ ảnh hưởng tháng lên lợi nhuận Adidas Bằng cách sử dụng liệu từ bảng trên, xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính để dự đốn lợi nhuận Adidas tương lai dựa thơng tin tháng Mơ hình giúp hiểu rõ xu hướng biến động lợi nhuận theo thời gian cung cấp công cụ dự báo quan trọng cho việc quản lý tài định hướng chiến lược công ty Trong tổng thể, xây dựng mô hình dự đốn lợi nhuận Adidas dựa bảng liệu lợi nhuận có bước quan trọng để tối ưu hóa quản lý tài định hướng phát triển công ty tương lai Việc sử dụng phương pháp hồi quy cơng cụ phân tích thích hợp đóng vai trị quan trọng việc xác định xu hướng dự báo lợi nhuận, giúp Adidas đưa định thơng minh đạt hiệu suất tài cao Hình ảnh 9: Kết phân tích hồi quy tuyến tính dự đốn lợi nhuận Adidas 45 Nhận xét: • RSquare: Giá trị R Square 0.736, cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính giải thích 73.6% biến đổi biến phụ thuộc biến độc lập • Adjusted R Square: Giá trị Adjusted R Square 0.724, điều chỉnh cho số lượng biến độc lập mẫu liệu, cho thấy mô hình giữ độ xác cao sau điều chỉnh • P-value: Cả hai hệ số Intercept X Variable có giá trị P-value nhỏ (dưới 0.05), cho thấy có tương quan đáng kể biến biến phụ thuộc • Coefficients: Hệ số Intercept -489,178.3543 hệ số X Variable 1,146,250.14 Điều cho thấy mối quan hệ tuyến tính X Variable biến phụ thuộc, với đơn vị tăng X Variable 1, giá trị biến phụ thuộc tăng lên 1,146,250.14 đơn vị • Standard Error: Độ lỗi tiêu chuẩn (Standard Error) cho mơ hình 4,963,935.573, cho biết mức độ xác dự đốn mơ hình • Tuy nhiên, mơ hình dự đốn đơn giản, lợi nhuận Adidas phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác cần thêm vào mơ hình Như ta hoàn thiện bảng lợi nhuận Adidas tháng Moth 2020 2021 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Moth Profit 5830005 5207354 5862006 9301293 5870842 2292727 4917665 7338925 7119702 4139469 2783476 2712196 19311929 16185382 14577782 18257944 24075413 24421989 29137233 27112516 23889884 20938975 21972045 28878006 2022 2023 46 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 Profit 29145432 30291682 31437932 32584182 33730432 34876683 36022933 37169183 38315433 28878007 40607933 41754183 42900434 44046684 39 40 45192934 46339184 41 42 47485434 48631684 43 44 49777934 28878008 45 52070435 46 53216685 47 54362935 48 55509185 Bảng 7: L.ợi nhuận theo tháng Adidas Moth 2020 2021 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Sold 48333 37846 46972 54709 35705 16269 38219 62307 46125 30167 25152 20545 179299 156113 143988 161717 178900 164745 180481 195414 182425 152834 149350 171246 Tương tự phía trên, tiếp tục xây dựng thêm mơ hình hồi quy tuyến tính để dự đốn số lượng sản phẩm mà Adidas bán thời gian tới Việc xây dựng mơ hình dự đốn xác số lượng sản phẩm bán mang lại lợi ích quan trọng cho cơng ty Adidas Nó giúp cung cấp thơng tin quan trọng cho việc định sản xuất, quản lý nguồn lực lập kế hoạch tiếp thị, từ định hướng chiến lược kinh doanh tối ưu hóa doanh thu 47 Hình ảnh 10: Kết phân tích hồi quy tuyến tính dự đốn lợi nhuận Adidas 48 Nhận xét: • R-squared (R^2): Giá trị R^2 0.687, tức mơ hình giải thích khoảng 68.7% biến thiên số lượng sản phẩm bán Điều cho thấy mơ hình có khả giải thích phần đáng kể biến động số lượng sản phẩm bán • Coefficients: Các hệ số cho Intercept X Variable 4087.326087 7935.883913 tương ứng Điều có nghĩa với đơn vị tăng X Variable (tháng), dự đoán số lượng sản phẩm bán tăng khoảng 7935 đơn vị Intercept đại diện cho giá trị dự đốn ban đầu X Variable • P-values: Các giá trị p cho Intercept X Variable nhỏ (5.71736E-07), thể đáng kể thống kê Điều cho thấy có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê X Variable (tháng) số lượng sản phẩm bán • Standard Error: Độ lỗi chuẩn (Standard Error) cho mơ hình 38767.60351 Đây ước lượng xác dự đốn dựa mơ hình Độ lỗi chuẩn thấp mơ hình xác • Ngồi thấy từ năm 2020 – 2021 có phát triển vượt bậc dẫn đến việc sử dụng mơ hình dự đốn cịn thiếu sót chưa thể tính tốn hết tồn yếu tố ảnh hưởng đến số lượng bán nên kết dự báo mang tính tham khảo Như ta xây dựng bảng số lượng bán Adidas năm Moth 2020 2021 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Sold 48333 37846 46972 54709 35705 16269 38219 62307 46125 30167 25152 20545 179299 156113 143988 161717 178900 164745 180481 195414 182425 152834 149350 2022 2023 48 385009.8 49 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 171246 202484.4 210420.3 218356.2 226292.1 234228 242163.8 250099.7 258035.6 265971.5 273907.4 281843.3 289779.1 297715 305650.9 313586.8 321522.7 329458.6 337394.5 345330.3 353266.2 361202.1 369138 377073.9 GỢI Ý CHIẾN LƯỢC I TĂNG CƯỜNG CHIẾN LƯỢC BÁN HÀNG TRỰC TUYẾN: Có thể tăng cường chiến lược bán hàng trực tuyến phương thức bán hàng online đem lại lợi nhuận tốt có số lượng sản phẩm bán cao so với phương thức khác Xây dựng tối ưu hóa trang web bán hàng: Tạo giao diện trực quan, dễ sử dụng tương thích với thiết bị di động Ví dụ: Cải thiện giao diện trang toán giỏ hàng, đảm bảo việc mua hàng trực tuyến trở nên thuận tiện nhanh chóng cho khách hàng • Tạo trang Landing page riêng cho danh mục sản phẩm, ví dụ: Trang giày nam, giày nữ, trang phục nam, trang phục nữ • Cải thiện tính tìm kiếm trang web để khách hàng dễ dàng tìm thấy sản phẩm mong muốn Quảng cáo trực tuyến: Sử dụng kênh quảng cáo trực tuyến Google Ads, Facebook Ads, Instagram Ads để tăng khả tiếp cận tạo nhận diện thương hiệu Ví dụ: Tạo quảng cáo với hình ảnh sản phẩm hấp dẫn câu chuyện sáng tạo để thu hút khách hàng • Chạy quảng cáo định hướng theo sở thích hành vi mua hàng trực tuyến khách hàng Ví dụ: Hiển thị quảng cáo giày nam cho người dùng quan tâm đến thể thao streetwear • Tạo quảng cáo tương tác, ví dụ: Quảng cáo video mơ tả tính ưu điểm sản phẩm Tận dụng email marketing: Xây dựng danh sách khách hàng gửi email chăm sóc khách hàng, thơng báo sản phẩm mới, ưu đãi đặc biệt chương trình khuyến Ví dụ: Gửi email nhắc nhở khách hàng việc mua sắm sản phẩm giày thông báo khuyến đặc biệt cho khách hàng thân thiết • Gửi email nhắc nhở cho khách hàng giỏ hàng chưa hoàn thành cung cấp ưu đãi đặc biệt để khuyến khích việc mua hàng • Tạo chương trình khách hàng thân thiết gửi email thông báo ưu đãi đặc biệt phiếu giảm giá dành riêng cho họ II TẬP TRUNG VÀO MEN'S STREET FOOTWEAR VÀ WOMEN'S APPAREL Đa dạng hóa sản phẩm: Nghiên cứu thị trường phân tích xu hướng thời trang để hiểu nhu cầu sở thích khách hàng Đảm bảo danh mục sản phẩm bao gồm loại giày phù hợp với môi trường đường phố trang phục thời trang cho nam giới, quần áo phụ nữ Ví dụ: Mở rộng danh mục sản phẩm cách thêm mẫu giày sneaker nam/nữ thời trang phụ kiện thích hợp • Nắm bắt xu hướng thời trang đường phố dành cho nam giới nữ giới Ví dụ: Đưa mẫu giày sneaker nam có phong cách retro phong cách đại trang phục thời trang phụ nữ phù hợp với xu hướng đại • Thử nghiệm mở rộng danh mục sản phẩm dựa phản hồi từ khách hàng Ví dụ: Thêm mẫu giày nam/nữ có màu sắc độc đáo hợp tác với nhà thiết kế thời trang để tạo sản phẩm độc quyền Xây dựng hình ảnh thương hiệu: Tạo phong cách thương hiệu riêng biệt độc đáo cho Men's Street Footwear Women's Apparel Ví dụ: Tạo sưu tập giày trang phục thiết kế riêng biệt, phù hợp với xu hướng thời trang phong cách khách hàng mục tiêu • Tạo viết blog tạp chí trực tuyến xu hướng thời trang đường phố, cách phối đồ phong cách cá nhân • Tạo nội dung trực quan mạng xã hội để thể phong cách thời trang thương hiệu tạo tương tác với khách hàng Ví dụ: Chia sẻ hình ảnh người mẫu khách hàng mặc sản phẩm thương hiệu Instagram Hợp tác với Influencer: Liên kết với nhân vật có ảnh hưởng ngành thời trang giày dép để quảng bá sản phẩm tăng nhận diện thương hiệu Ví dụ: Hợp tác với blogger, vlogger người tiếng mạng xã hội để đăng viết, đánh giá sản phẩm chia sẻ trải nghiệm cá nhân III TĂNG CƯỜNG QUẢNG BÁ VÀ PHÂN PHỐI TẠI CÁC VÙNG TIỀM NĂNG Theo liệu, vùng tiềm Midwest, Northeast South có số lượng sản phẩm bán đáng kể Có thể tăng cường quảng bá mở rộng mạng lưới phân phối vùng để tăng doanh số bán hàng • Tạo mối quan hệ đối tác với cửa hàng bán lẻ: o Hợp tác với cửa hàng thời trang, cửa hàng giày dép cửa hàng địa phương để bày bán sản phẩm bạn Ví dụ: Đặt sản phẩm giày thể thao nam/nữ cửa hàng thể thao địa phương Xem xét việc phân phối sản phẩm thông qua cửa hàng trực tuyến có uy tín Ví dụ: Hợp tác với trang web bán hàng giày dép tiếng để đưa sản phẩm bạn đến với nhiều khách hàng tiềm • Tham gia kiện thời trang triển lãm: o Tham gia triển lãm thời trang, tuần lễ thời trang kiện đặc biệt để giới thiệu quảng bá sản phẩm bạn Ví dụ: Đặt gian hàng triển lãm thời trang địa phương tài trợ cho buổi biểu diễn thời trang độc đáo IV THEO DÕI VÀ PHÂN TÍCH DOANH THU VÀ LỢI NHUẬN THEO THÁNG VÀ NĂM • Thiết lập hệ thống ghi nhận phân tích liệu doanh thu lợi nhuận theo tháng năm • Xem xét biểu đồ báo cáo để hiểu rõ xu hướng mơ hình kinh doanh • Sử dụng thơng tin từ phân tích để điều chỉnh chiến lược kinh doanh, ví dụ tăng cường tiếp thị vào tháng có doanh số bán hàng yếu để tăng khả tăng trưởng doanh thu Ví dụ: Dựa liệu, tháng có doanh số bán hàng cao Do đó, tăng cường quảng cáo tiếp thị cho sản phẩm đặc biệt tháng này, đồng thời đề xuất chương trình khuyến đặc biệt giảm giá quà tặng miễn phí để thu hút khách hàng Lưu ý định kinh doanh cụ thể cần phụ thuộc vào yếu tố khác mục tiêu kinh doanh, tình hình thị trường, nguồn lực có sẵn cạnh tranh Đề xuất mang tính chất tham khảo Adidas nên tiến hành phân tích chi tiết đánh giá trước đưa định kinh doanh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] CHAUDHARI, H (2022) Adidas Sales Dataset Retrieved from Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/heemalichaudhari/adidas-sales-dataset [2] Đại học kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội ( 2021/2022) Adidas Introduction - essay Hà Nội: Studocu Retrieved from https://www.studocu.com/vn/document/truong-daihoc-kinh-te-dai-hoc-quoc-gia-ha-noi/kinh-te-quoc-te/adidas-introductionessay/37523029 [3] Đặng Cảnh Thạc, T T (n.d.) ỨNG DỤNG MICROSOFT EXCEL TRONG KINH TẾ [4] Diego Farren, University of Cologne (June 26, 2014) Inferential statistic AlbertusMagnus-Platz, 50923 Köln, Đức: Researchgate Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/271964516_Inferential_Statistic [5] HILLIER, W (2023, MAY 17) A Step-by-Step Guide to the Data Analysis Process Retrieved from careerfoundry: https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/thedata-analysis-process-step-bystep/#:~:text=The%20first%20step%20in%20any,figuring%20how%20to%20test%2 0it [6] Matthew N O Sadiku, A E (December 2016) DATA VISUALIZATION Prairie View A&M University Prairie View, tiểu bang Texas, Hoa Kỳ: Researchgate Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/311597028_DATA_VISUALIZATION [7] PHONG, T T (2004) EXCEL Ứng dụng kinh tế Phần [8] Sawyer, S (2009) Analysis of Variance: The Fundamental Concepts Lubbock, TX 79430, Hoa Kỳ: Researchgate Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/272311020_Analysis_of_Variance_The_Fu ndamental_Concepts [9] Tan, L (December 2014) Correlational Study Nanyang Walk, Singapore: Researchgate Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/305082512_Correlational_Study [10] WINSTON (n.d.) BUSINESSS ANALYTICS - DATA ANALYSIS AND DECISION MAKING [11] Yari Huma, Technical University Berlin (August 2012) Introduction to e Commerce Berlin: Academia Retrieved from https://www.academia.edu/4137010/Introduction_to_e_Commerce