TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNGKHOA THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ BÀI BÁO CÁO GIỮA KỲ BỘ MÔN: NHẬP MÔN KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH Đề tài: Phân tích dữ liệu bán hàng của chuỗi cửa hà
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNGKHOA THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
BÀI BÁO CÁO GIỮA KỲ
BỘ MÔN: NHẬP MÔN KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH Đề tài: Phân tích dữ liệu bán hàng của chuỗi cửa hàng Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Văn Chức
Nhóm thực hiện: Nhóm 6 - Lớp 47K22.3 Thành viên:
1 Hồ Viết Lộc Duy2 Hoàng Tiến Tài3 Võ Thị Dung4 Lê Phương Nhi5 Trần Thị Kim Loan Tháng 11 năm 2023
Trang 2
PHẦN TRĂM ĐÓNG GÓP
góp
Trang 3MỤC LỤC
A.Mở đầu 4
I Đặt vấn đề, lý do lựa chọn đề tài thực hiện dự án 4
II Kết quả dự kiến đạt được 4
1) Lý thuyết 4
2) Thực hành 5
B Nội dung: 5
I Tổng quan và mô tả về dataset 5
1) Đối tượng phục vụ và mục tiêu của bài phân tích 5
2) Giới thiệu về dataset 6
3) Mô tả dataset 6
II Tiền xử lý dữ liệu 8
III Trực quan hóa dữ liệu 8
Trang 4A Mở đầu:
I Đặt vấn đề, lý do lựa chọn đề tài thực hiện dự án:
- Đặt vấn đề: sự phát triển của các cửa hàng bán lẻ ở hầu hết các thành phốđông dân ngày càng gia tăng và sự cạnh tranh trên thị trường cũng rấtcao Bộ dữ liệu này là một trong những doanh số bán hàng của cửa hàngđã được ghi nhận ở các chi nhánh khác nhau trong dữ liệu.
+ Giúp các doanh nghiệp: hiểu được hành vi của người tiêu dùng, tốiưu hoá quản lý hàng tồn kho, tối ưu hoá giá cả, khuyến mãi , dựbáo nhu cầu và doanh số, nâng cao trải nghiệm của khách hàngNhìn chung, việc phân tích dữ liệu bán hàng của chuỗi cửa hàng bán lẻcho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và duy trì doanhthu và tính cạnh tranh trong ngành bán lẻ.
II Kết quả dự kiến đạt được:1) Lý thuyết:
- Kỹ thuật phân tích dữ liệu (Data Analytics):+ Các loại dữ liệu
+ Tiền xử lý dữ liệu: Tích hợp dữ liệu, Làm sạch dữ liệu, Chuyển đổidữ liệu
+ Quá trình phân tích dữ liệu:● Xác định mục tiêu phân tích● Thu thập dữ liệu
Save to a Studylist
Trang 5- Data storytelling:+ Khái niệm
+ Phân tích theo nhóm (Cohort analysis): sử dụng dữ liệu lịch sử đểkiểm tra và đối chiếu một phân khúc xác định về hành vi của ngườidùng, sau đó nhóm chúng lại với những phân khúc khác có đặcđiểm tương tự Mục tiêu hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng,thậm chí là một nhóm đối tượng mục tiêu số lượng lớn hơn + Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis): sử dụng để hiểu
nguyên nhân của các xu hướng và mô hình khác nhau, có thể kếthợp với dự báo chuỗi thời gian nhằm dự báo sự kiện có thể xảy ratrong tương lai.
B Nội dung:
I Tổng quan và mô tả về dataset:
1) Đối tượng phục vụ và mục tiêu của bài phân tích:
- Các đối tượng phục vụ chính và mục tiêu của bài phân tích bao gồm:
Trang 6● Nhóm quản lý kinh doanh: Dữ liệu này cung cấp thông tin về quátrình đặt hàng, bán hàng và lợi nhuận, giúp nhóm quản lý đưa ra cácquyết định chiến lược để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
● Nhóm bán hàng và marketing: Thông tin về khách hàng, sản phẩmvà các thông số liên quan đến doanh số và giảm giá có thể hỗ trợnhóm bán hàng và marketing trong việc tối ưu hóa chiến lược tiếpthị và phát triển mối quan hệ khách hàng.
● Nhóm phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh: Tập dữ liệu cung cấpnguồn thông tin để phân tích các xu hướng, mô hình kinh doanh vàtối ưu hóa các quy trình
2) Giới thiệu về dataset:
- Tập dữ liệu "Bán hàng" đã được chọn lựa để tiến hành phân tích vànghiên cứu trong khoảng thời gian từ tháng 1/2021 đến tháng 1/2023.Tập dữ liệu này bao gồm hơn 5000 đơn hàng được ghi nhận từ các chinhánh bán hàng Trong đó, các mặt hàng chủ yếu liên quan đến lĩnh vựcđiện tử, điện lạnh và nội thất Cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hìnhhoạt động kinh doanh của các chi nhánh trong khoảng thời gian nói trên.- Tập dữ liệu không chỉ đơn thuần là một bản ghi về các đơn hàng mà cònbao gồm thông tin chi tiết về khách hàng như tên, giới tính, thuộc nhómkhách hàng nào Ngoài ra, còn ghi lại các thông tin liên quan đến doanhthu, chi phí và lợi nhuận Điều này mang lại cái nhìn rõ ràng về hiệu quảkinh doanh của từng đơn hàng.
- Hơn nữa, tập dữ liệu còn bao gồm thông tin về thời gian giao nhận hàngcũng như hình thức giao hàng Điều này hỗ trợ trong việc đánh giá và tốiưu hóa quá trình vận chuyển và giao nhận, từ đó đảm bảo sự hài lòngcủa khách hàng.
3) Mô tả dataset:
- Mô tả chung: Dataset bao gồm 5196 hàng dữ liệu bán hàng và 27 cột(không có dữ liệu nào có cột null)
- Mô tả chi tiết:
Trang 73 Container Công/ thùng đựng hàng Text 4 Customer Code Mã của khách hàng Text 5 Customer Name Tên của khách hàng Text
10 Status Order Tình trạng đơn hàng Text11 Order Priority Thứ tự ưu tiên Text
Trang 826 Shipping Phí giao hàng Number
II Tiền xử lý dữ liệu
- Tình trạng bộ dữ liệu tốt:- Bộ dữ liệu không có giá trị null.
- Các kiểu dữ liệu phù hợp với thuộc tính, không bị lỗi kiểu dữ liệu trongtừng cột (đúng định dạng)
- Bộ dữ liệu đầy đủ các thuộc tính phù hợp với mục đích phân tích.
III Trực quan hóa dữ liệu: 1) Tổng quan:
Cung cấp một cái nhìn tổng quan về doanh thu, lợi nhuận và đặt hàng theo
thời gian của cửa hàng Để làm rõ hơn sẽ chọn phân tích tổng quan về tìnhhình doanh thu tại thời gian tháng 10/2022:
- Đặt tất cả các số liệu dựa trên khoảng thời gian đã chọn gọi là thời gianhiện tại và cho các đường xu hướng và hiển thị dữ liệu trong 13 thángluân phiên.
Giả sử tháng được chọn ở đây là tháng 10/2022 thì tháng hiện tại là tháng10/2022 nên dữ liệu 13 tháng của tôi sẽ bắt bắt đầu từ tháng 10/2021 đếntháng 10/2022
- Lựa chọn các đo lường:
Giả sử chọn Sales: Theo dữ liệu bao gồm tổng doanh thu, tổng lợinhuận, tỷ lệ phần trăm lợi nhuận và tổng số đơn đặt hàng theo giá trịtháng hiện tại.
- Giả sử về tổng doanh thu:
Trang 9● Tổng doanh thu tăng 412,7% so với tháng trước( tháng 9/2022) vàtăng 324,3% so với năm trước( tháng 10/2021).
● Đường xu hướng thể hiện tổng doanh thu cao nhất vào tháng4/2022 và thấp nhất vào tháng 10/2021p.
- Tổng quan theo khu vực bao gồm doanh số bán hàng ở từng khu vựcvà tỷ suất lợi nhuận.
+ Giả sử theo khu vực miền Bắc:
● Doanh số bán là 23417, tăng 1427,8% so với tháng trước( tháng9/2022)
● Tỷ suất lợi nhuận 19,1%
Trang 10- Doanh số bán hàng theo phân khúc:
+ Doanh số bán hàng của phân khúc khách hàng Consumer cao nhất là49 246, tăng 484,6% so với tháng trước( tháng 9/2022).
+ Doanh số bán hàng thấp nhất là phân khúc khách hàng Corporate vớidoanh số 17260, tăng 167,8% so với tháng trước( tháng 9/2022).
- Doanh số bán hàng theo phương thức vận chuyển:
+ Standard có doanh số bán cao nhất 49761, tăng 758,6% so với thángtrước.
+ Thấp nhất là Same Day chỉ với doanh số 1850 và giảm 62,5% so vớitháng trước.
- Doanh thu bán hàng theo nhóm hàng:
+ Nhìn chung cả 3 nhóm hàng: hàng điện lạnh, hàng điện tử và nội thất códoanh thu không quá chênh lệch nhau, trong đó hàng điện lạnh códoanh thu cao nhất với 31358 và tăng 1331,6% so với tháng trước.
- Doanh thu so với lợi nhuận của từng nhóm hàng:
Trang 11+ Dựa vào dữ liệu ta có thể thấy được doanh thu, lợi nhuận và tỷ lệ lợinhuận cụ thể của từng nhóm hàng
+ Chẳng hạn, hàng nội thất: có doanh thu 27150( tăng 723,2% so vớitháng trước), lợi nhuận bằng 1147( giảm 65,2% so với tháng trước) vàtỷ lệ lợi nhuận là 4,2%.
- Thông tin chi tiết về khách hàng:
Trang 12+ Từ bảng dữ liệu sẽ cho biết cụ thể về thông tin chi tiết khách hàng: tên khách hàng, khu vực , thành phố, mặt hàng khách hàng đã mua với doanhthu, lợi nhuận và tỷ lệ lợi nhuận
2) Khách hàng
+ Có tổng cộng 957 khách hàng trong khoảng thời gian từ tháng 1/2020đến 1/2023 Điều này cho thấy có sự gia tăng đáng kể trong cơ sởkhách hàng của cửa hàng trong giai đoạn này.
+ Tổng số đơn hàng mua là 5.195 đơn hàng Điều này có thể cho thấymức độ trung thành của khách hàng, với mỗi khách hàng mua trungbình khoảng 5 đơn hàng.
- Tỉ lệ nam nữ:
+ Khách hàng nam chiếm phần lớn (71.6%), có thể được giải thích bởimặt hàng chủ yếu là điện tử, điện lạnh và nội thất Nam thường có xuhướng mua sắm nhiều hơn trong các lĩnh vực này Điều này có thể gợiý rằng cửa hàng cần thiết kế chiến lược tiếp cận và quảng bá phù hợpđể hướng tới đối tượng khách hàng tiềm năng.
Trang 13- Phân khúc khách hàng:
Có 3 nhóm khách hàng chính: - Consumer:
● Số lượng khách hàng: 497/957 khách hàng (chiếm hơn 51.9% tổnglượng khách hàng).
+ Nhóm này có thể là các khách hàng đại diện cho các doanh nghiệphoặc tổ chức lớn.
+ Có thể có nhu cầu mua sắm lớn hơn và có thể cần các dịch vụ hoặc giảipháp doanh nghiệp hơn.
- Home Office:
● Số lượng khách hàng: 181/957 khách hàng● Đặc điểm:
+ Nhóm khách hàng này có thể là nhóm cá nhân hoặc tổ chức nhỏ vớinhu cầu mua sắm và sử dụng sản phẩm và dịch vụ tại nhà hoặc vănphòng nhỏ.
Trang 14- Kênh mua hàng:
+ Thông tin cho thấy số đơn hàng mua tại đại lý lớn nhất Điều nàycó thể cho thấy sự tin tưởng và ưa chuộng của khách hàng đối vớiviệc mua sắm trực tiếp tại cửa hàng Tuy nhiên, cửa hàng cũng cầntập trung vào việc phát triển kênh mua sắm trực tuyến để đáp ứngnhu cầu của một phần khách hàng tiềm năng Đặc biệt trong thời kìthương mại điện tử ngày càng phát triển như hiện nay.
+ Trái lại, chi nhánh Quảng Ninh lại có số lượng khách hàng và đơnhàng thấp nhất, đây có thể là một điểm cần cân nhắc về việc tối ưuhóa hoạt động của chi nhánh này.
3) Bán hàng
Trang 15- Hiệu suất bán hàng:
+ Hàng điện lạnh bán chạy nhất: Sản phẩm thuộc danh mục hàng điệnlạnh đang có hiệu suất bán hàng cao nhất Điều này có thể được giảithích bởi sự cần thiết và phổ biến của các sản phẩm này trong đời sốnghàng ngày.
+ Máy giặt bán chạy nhất: Máy giặt là sản phẩm bán chạy nhất với tổngcộng 5.793 sản phẩm được bán từ tháng 1/2020 đến tháng 1/2023 Đâycó thể là một ngành công nghiệp có thị trường rộng và nhu cầu cao.+ Sản phẩm Copiers bán ít: Sản phẩm Copiers chỉ bán được 123 sản
phẩm trong khoảng thời gian nêu trên Điều này có thể cho thấy rằngcó thể cần xem xét lại việc tiếp thị và quảng bá cho loại sản phẩm nàyhoặc cân nhắc về việc điều chỉnh danh mục sản phẩm.
- Mã kênh theo đơn hàng:
hàng Sau đó là thông qua kênh Online chiếm 24,53% tổng đơn hàngvà cuối cùng là thông qua kênh Store.
Trang 16=> Sự tiếp cận của khách hàng đối với kênh Agent cao tạo ra sự gia tăngvề đơn đặt hàng Cần tạo chiến lược tiếp cận khách hàng đúng đắn Chiếnlược mang đến cơ hội tiếp cận đúng khách hàng vào đúng thời điểm Khảnăng tiếp cận nâng cao này có thể dẫn đến sự tăng cao của doanh thu.- Danh mục theo đơn hàng:
sách này được chia thành nhiều mục, trong đó mục hàng điện lạnh cónhiều đơn đặt hàng nhất (chiếm khoảng 66% tổng đơn hàng), sau đólà hàng điện tử ( chiếm xấp xỉ 22% tổng đơn hàng).
=> Cho thấy nhu cầu về hàng điện tử và điện lạnh tăng cao của kháchhàng Từ đó nâng cao quảng bá hai danh mục mặt hàng này để tăngdoanh thu đáng kể.
Trang 17- Doanh thu bán hàng theo sản phẩm:
+ Doanh thu bán hàng tập trung vào các sản phẩm thuộc 3 nhóm hàngchính: hàng điện lạnh, hàng điện tử và hàng nội thất
+ Mặt hàng đem lại doanh thu cao nhất là ghế với doanh thu lên đến169.057 và thấp nhất là giường có doanh thu chỉ bằng 44.703 + Các mặt hàng đem lại nguồn doanh thu cao cho doanh nghiệp bao gồm
ghế, phones, máy giặt với doanh thu không quá chênh lệch nhau Đặcbiệt, các dòng sản phẩm giường, kệ sách, Copiers có doanh thu tươngđối thấp và chênh lệch khá lớn so với mặt hàng ghế.
Trang 18- Lợi nhuận kinh doanh theo phương thức bán hàng:
+ Biểu đồ cho thấy, cửa hàng thu được lợi nhuận từ 3 phương thức khácnhau: Store, Online, Agent Việc này có thể giúp họ giảm rủi ro do sự phụthuộc vào một phương thức duy nhất.
● Phương thức Agent chiếm 51.07% tổng lợi nhuận Việc giảm thiểuhàng tồn kho bằng cách đẩy hàng qua các đại lý giúp tăng lợinhuận và giảm rủi ro không cần thiết
● Phương thức Online chiếm 38,39% tổng lợi nhuận Phương thứcOnline đã trở thành nguồn lợi nhuận quan trọng Đây là dấu hiệucủa sự thích nghi và chuyển đổi trong mô hình kinh doanh trựctuyến và sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.
● Phương thức Store chiếm 10,54% tổng lợi nhuận Khách hàng cóxu hướng thích ứng với mô hình mua sắm qua internet và nhu cầugiảm thiểu đi lại cho việc mua hàng giảm Điều này có thể đã ảnhhưởng đến giảm hiệu suất của phương thức store.
- Doanh thu và lợi nhuận của các sản phẩm:
Trang 19+ Nhìn chung, mặt hàng ghế có doanh thu cao nhất với 169.057 nhưng lợinhuận chỉ xếp hạng thứ 6 với 15.595 Mặt hàng có lợi nhuận cao nhất làCopiers, tuy nhiên doanh thu lại rất thấp chỉ đứng thứ 6 chỉ với 64.141.phones là mặt hàng tương đối ổn định nhất với doanh thu 165.952 và lợinhuận 23.360 đều đứng thứ 2 Ngoài ra, bàn và kệ sách là 2 mặt hàng cólợi nhuận âm.
+ Hàng điện lạnh bao gồm máy điều hòa, máy giặt và tủ lạnh Máy giặt códoanh thu cao nhất với 164.401, nhưng doanh thu lại xếp sau tủ lạnh với16.301 Tủ lạnh có doanh thu thấp nhất với 61.926 nhưng lại có lợi nhuậncao nhất với lợi nhuận lên tới 19.360.
+ Xét theo nhóm hàng điện tử bao gồm Accessories, Copiers, Machines,Phones Doanh thu cao nhất là mặt hàng Phones với doanh thu 165.952và lợi nhuận cao nhất là Copiers với lợi nhuận là 26.022 Phones tuy códoanh thu cao nhất nhưng lợi nhuận lại đứng sau Copiers với lợi nhuậnchỉ với 23.923 Ngoài ra, mặc dù có doanh thu thấp nhất chỉ với 64.141nhưng lại có lợi nhuận cao nhất trong nhóm hàng điện tử.
+ Ghế là mặt hàng ổn định nhất trong nhóm hàng nội thất với doanh thu169.057 và lợi nhuận 15.595 đều xếp vị thứ 1 Với doanh thu 44.703 vàlợi nhuận 5.894 thì giường đứng vị trí thứ về lợi nhuận mặc dù doanh thuthấp nhất Bàn và kệ sách mặc dù có doanh thu cao hơn Giường nhưng lạicó lợi nhuận âm.
=> Tóm lại, Nhóm hàng nội thất có sự chênh lệch rõ ràng về doanh thu và lợinhuận nhất Doanh nghiệp cần có kế hoạch sản xuất và phân phối những sảnphẩm cho phù hợp nhất để đạt hiệu quả kinh doanh nhu mong muốn.
Trang 20- What-if for Profit:
+ Phân tích kịch bản khi doanh số tăng lên bao nhiêu phần trăm thìdoanh số sẽ thay đổi như thế nào ?
Như trên hình ta phân tích kịch bản khi doanh số tăng lên n% thì doanh số sẽbiến động như thế nào?
Ta có thể thấy được thông qua dữ liệu phân tích là giả sử như khi doanh số tăng40% thì doanh số sẽ biến động tăng đặc biệt là ở quý II năm 2022 doanh số tăngtừ 238,775 lên đến 250,714
+ Phân tích kịch bản tỷ lệ rời bỏ của khách hàng và tốc độ tăng trưởng
Ở đây ta sẽ phân tích nếu tỉ lệ khách hàng rời bỏ không mua hàng khoảng n%và tốc độ phát triển công ty làm % thì lợi nhuận sẽ thay đổi như thế nào Khi tỉ
Trang 21lệ khách hàng rời bỏ là 5% và tốc độ tăng trưởng là 20% thì ta có thể thấy lợinhuận biến động, ở Quý II năm 2022 thì ta có thể thấy được lợi nhuận dự đoántăng từ 27,772 lên đến 31,660
+ Lượt khách hàng mua hàng dao động từ 1-29 lần Có 139/957 khách hàngchỉ mua một lần ở cửa hàng Số lần mua hàng rải rác từ 1 đến 29 lần vàthưa dần cho đến lần mua thứ 29 Tỷ lệ quay lại của khách hàng chính làcon số đánh giá chính xác uy tín và sự thịnh hành của cửa hàng Một khimua lần thứ nhất cảm thấy hài lòng, họ sẽ tìm tới mua ở đó lần thứ 2, thứ3, … Để duy trì và tăng tỉ lệ quay lại của khách hàng trong 5 năm tiếptheo, ngoài sự tự nguyện của khách hàng ra, doanh nghiệp cũng nên ápdụng các chính sách để kích thích khách hàng quay lại mua hàng ở đâytrong những lần tiếp theo Doanh nghiệp có thể áp dụng các hình thứctích điểm online - đây là một công cụ phổ biến hiện nay Hơn thế nữadoanh nghiệp thường xuyên thực hiện các chính sách chăm sóc kháchhàng, luôn cập nhập thông tin về các sản phẩm mới tới khách hàng và tưvấn cho họ Thường xuyên tung các voucher giảm giá vào các dịp lễ, đặcbiệt là các thời điểm thích hợp cho mùa các trò chơi thể thao mạo hiểmdiễn ra để kích thích khách hàng quay lại.
- Phân tích kịch bản lợi nhuận của mặt hàng khi một số mặt hàng tăngvà một số mặt hàng giảm thì lợi nhuận thay đổi như thế nào?
Khi tăng lợi nhuận của một số mặt hàng lên 5% và giảm lợi nhuận của mộtsố mặt hàng khác xuống 6%, lợi nhuận tổng thể sẽ thay đổi theo cách đã