tiểu luận đề tài phân tích hoạt động kinh doanh giai đoạn 2017

Mục tiêu nghiên cứuMục tiêu chung khi phân tích và nghiên cứu dữ liệu bán hàng là hiểu sâu về khách hàng, phát hiện xu hướng doanh thu, dự đoán doanh số bán hàng vào kỳ sau, và đánh giá

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

DỰ ÁN GIỮA KỲ Môn: Nhập môn Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh

Đề tài: PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH

GIAI ĐOẠN 2017

GVHD: ThS Nguyễn Văn Chức

Mã số nhóm: 1Nguyễn Thị Kim Dung

Lê Phước GiangNguyễn Ngọc Phương HânHoàng Thị Hậu

Hoàng Quỳnh Nhật Linh

Đà Nẵng, ngày 11 năm 2023

HẦN CÔNG VIỆC CỦA CÁC THÀNH VIÊN TRONG

Nguyễn Thị Kim Dung

Tham gia xây dựng kịch bản phân tíchdựng Dashboard

Phân tích về Sản phẩm (Mùa vụ, Pareto,

Lê Phước Giang

Tham gia xây dựng kịch bản phân tíchết

MỤC LỤC MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN

PHẦN MỞ ĐẦU

Mục tiêu nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu

3.1.1 Tổng quan

3.1.2 Đo lường theo phân khúc

3.1.3 Đo lường theo các dòng sản phẩm theo thời gian

3.1.4 Lợi nhuận và biên lợi nhuận theo phân khúc

3.1.5 Doanh thu theo quốc gia

3.2 Phân tích sản phẩm

3.2.1 Doanh thu của từng ngành hàng

3.2.2 Doanh thu theo dòng sản phẩm

3.2.3 Top sản phẩm có doanh thu cao nhất

3.2.4 Mùa vụ của các ngành hàng

3.2.5 Tỉ lệ đóng góp vào doanh thu của các subcategory

3.2.6 Kịch bản What

3.3.1 Số lượng khách hàng ở từng nhóm

3.3.2 Tỷ trọng doanh thu mỗi nhóm khách hàng đóng góp

3.3.3 Phân bố nhóm khách hàng theo khu vực địa lý

3.4 Phân tích đại lý (Reseller)

3.4.2 Top 5 đại lý có doanh số bán hàng tốt nhất

3.5 Đề xuất

TỔNG KẾT

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Too long to read on your phone? Save to

read later on your computer

Save to a Studylist

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Nguyễn Văn Chức người

đã trực tiếp hướng dẫn chúng em trong quá trình hoàn thành bài báo cáo này

Mặc dù, đã có sự đầu tư và nỗ lực hết sức trong quá trình làm bài, song nhóm nhóm khó có thể tránh khỏi những sai sót Chúng em rất mong có thể nhận được những ý kiến đóng góp của thầy để bài báo cáo được hoàn thiện tốt nhất có thể

Chúng em xin chân thành cảm ơn!

PHẦN MỞ ĐẦU

Bài báo cáo này có thể giúp các thành viên trong nhóm nâng cao được kỹ năng xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu trên các công cụ như Tableau, Tableau Prep Builder và Excel Bằng cách thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu thực tế, nhóm đã có cơ hội tiếp cận và làm quen với các tính năng và chức năng của các công cụ này

Ngoài ra, bài báo cáo này cũng đóng vai trò quan trọng trong việc rèn luyện kiến thức thống

kê và tư duy phân tích của nhóm cũng như khả năng nhìn nhận và giải quyết vấn đề Thông qua việc phân tích dữ liệu, nhóm sẽ áp dụng các khái niệm và phương pháp thống kê để tìm ra các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu

Bên cạnh đó, bài báo cáo còn hỗ trợ nhóm trong việc rèn luyện và phát triển tư duy phản biện

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung khi phân tích và nghiên cứu dữ liệu bán hàng là hiểu sâu về khách hàng, phát hiện xu hướng doanh thu, dự đoán doanh số bán hàng vào kỳ sau, và đánh giá hiệu suất bán

Đối tượng nghiên cứu

Ở bài báo cáo này, nhóm chọn bộ dữ liệu “Bán hàng của công ty kinh doanh xe đạp và phụ kiện leo núi Adventure Work” trong giai đoạn từ 1/ 7/2017 đến 15/6/2020

Lý do chọn đề tài

Trong thời đại số hóa hiện nay, dữ liệu đã trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quan trọng và cần thiết đối với mỗi doanh nghiệp Các công ty sử dụng dữ liệu để phân tích từ đó có thể nắm bắt được tình hình kinh doanh, thấu hiểu được khách hàng của mình, dự đoán xu hướng thị trường, cải thiện quy trình kinh doanh và tăng cường hiệu suất hoạt động Vì vậy việc phân tích dữ liệu đang trở thành một yếu tố quan trọng trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp hiện nay

Phân tích dữ liệu không chỉ giúp hiểu sâu về quá khứ và hiện tại, mà còn có khả năng dự đoán và tiên đoán về tương lai Phân tích dự báo sử dụng các mô hình và phương thức dự báo để

dự đoán xu hướng và thay đổi trong tương lai Điều này giúp doanh nghiệp chuẩn bị và ứng phó

trước những thay đổi và tạo ra sự linh hoạt trong hoạt động Ngoài ra, phân tích quyết định sử dụng kỹ thuật mô hình hóa và sử dụng các tiêu chí quan trọng cho việc đưa ra quyết định thông minh, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra cơ hội phát triển.

Như vậy, việc thu thập và phân tích dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp nắm bắt được tình hình kinh doanh của công ty mà còn xác định được nguyên nhân, nguồn gốc của các vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải, ngoài ra còn phát hiện được các nguồn lực tiềm tàng của doanh nghiệp, từ đó có thể tìm ra được cách để khắc phục những khó khăn của doanh nghiệp

Từ thực tiễn khách quan đó, cho thấy việc phân tích dữ liệu bán hàng của doanh nghiệp là một việc làm rất cần thiết và quan trọng Vậy nên nhóm đã quyết định chọn đề tài “ phân tích dữ liệu của Công ty kinh doanh đa quốc gia AdventureWorks ” cho bài báo cáo của mình

Từ kết quả của bài phân tích dữ liệu bán hàng doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn về khách hàng

và thị trường của công ty , nhận ra lợi thế cũng như các hạn chế của mình Từ đó đề xuất chiến lược bán hàng hợp lý vào kỳ sau

PHẦN NỘI DUNG CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ DATASET ADVENTUREWORKS SALES

● Nguồn dataset: Github

● Datasets này dùng để phân tích dữ liệu về hơn 121253 Sales Order_data,

Đối tượng sử dụng phân tích

● Đối tượng sử dụng của dự án là giám đốc kinh doanh công ty Adventure Work

● Các dữ liệu được phân tích ra từ dự án giúp giám đốc kinh doanh của công ty có thể nắm được tổng quan tình hình kinh doanh của công ty, phân tích thị trường, phân tính về sản phẩm của công ty và nắm được các đặc điểm cũng như chân dung của khách hàng

● ng qua các dữ liệu trên, giám đốc kinh doanh có thể đánh giá tình hình bán hàng, tình hình kinh doanh, điều chỉnh và xây dựng chiến lược sản phẩm, chiến lược về giá, các hoạt động marketing Tổng quan lại, giám đốc kinh doanh có thể vạch ra chiến lược dài hạn, phát triển hình ảnh thương hiệu một cách chính xác, hiệu quả hơn nhờ dữ liệu chính xác và trực quan.

Mục tiêu phân tích, đặt vấn đề

Xây dựng báo cáo thể hiện tình hình kinh doanh của AdventureWorks trong giai đoạn từ 6/2020, từ đó phân tích đưa ra các đề xuất cho công ty

● Tổng quan về tình hình kinh doanh của công ty

○ Đưa ra cái nhìn khách quan về tình hình bán hàng của Adventure Work qua các chỉ số tài chính: Doanh thu, Lợi nhuận, Doanh số bán,

○ Phân tích sự tăng trưởng doanh thu theo thời gian

○ Phân tích các chỉ số tài chính của các phân khúc khách hàng, các khu vực địa lý

● Phân tích về sản phẩm

○ Tình hình bán hàng, mùa vụ và xu hướng bán hàng của các danh mục sản phẩm

○ Xác định các dòng sản phẩm đóng góp tỷ trọng lớn trong doanh thu của công ty Từ đó xây dựng những kịch bản phân tích ảnh hưởng của các dòng sản phẩm đó đến hoạt động bán hàng của công ty

● Phân tích đặc điểm của khách hàng cá nhân AdventureWorks qua mô hình RFM

● Phân tích đặc điểm Đại lý của AdventureWorks

CHƯƠNG 2: TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU 2.1 Công cụ sử dụng

Nhóm xử lý dữ liệu trên Tableau Prep Builder

2.2 Các bước xử lý dữ liệu

● Bước 1: Nối các bảng dữ liệu, chọn ra các cột cần sử dụng

● Bước 2: Tạo cột mới có tên “Segments” Cột này dùng để phân loại 2 nhóm khách hàng: Khách hàng cá nhân (Customer) và Đại lý (Reseller)

● Bước 3: Tạo lần lượt các cột “Segments ID”, “Segment Names” để chứa dữ liệu ID khách

● Bước 4: Tạo cột Profit=Sum(Sales Amount)

● Bước 5: Tạo các trường dữ liệu phục vụ cho phân tích mô hình RFM

 Bước 6: Xuất dữ liệu dưới dạng

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH BỘ DỮ LIỆU

3.1.1 Tổng quan

● Tổng doanh thu: 108.552.256 USD

● Doanh thu trên một đơn hàng: 3.460 USD

● Tổng lợi nhuận: 12.544.576 USD

● Tổng số lượng đơn đặt hàng: 271.426

3.1.2 Đo lường theo phân khúc

 Mô tả: biểu đồ biểu diễn giá trị về doanh thu hoặc lợi nhuận mà từng phân khúc mang lại cho công ty, có thể lọc qua từng năm hoặc một vài năm cụ thể, có thể là ở một hay một

số quốc gia mà công ty kinh doanh



o Qua biểu đồ ta có thể thấy kênh reseller mang lại doanh thu cao cho công ty (gấp gần

3 lần so với kênh customer) do chỉ số order quantity của kênh này gấp hơn 3 lần so với kênh customer (đây là các kênh đại lý bán lẻ nên sản lượng order luôn cao hơn so với kênh khách hà

o Tuy có sự chiếm ưu thế về tổng doanh thu, kênh reseller lại mang lại lợi nhuận hoàn toàn ngược lại, với chỉ chưa đến 4% lợi nhuận của toàn công ty

o Trái với đó, kênh customer tuy có doanh thu không được cao như kênh reseller nhưng lại mang lại gần như là phần lớn lợi nhuận cho công ty.

3.1.3 Đo lường theo các dòng sản phẩm theo thời gian

 Mô tả: Biểu đồ biểu diễn sự tăng trưởng về doanh thu và lợi nhuận của công ty qua thời gian, đường trung bình về giá trị doanh thu hoặc lợi nhuận được biểu diễn

 Nhận xét:

o Xét về doanh số qua từng giai đoạn có khá nhiều biến động Tuy nhiên, nhìn tổng quan thì doanh thu của công ty qua giai đoạn 2017 2019 có biểu hiện phát triển theo chiều hướng tốt khi doanh thu có hướng tăng dần qua các năm, đỉnh điểm l

ở năm 2019 (ảnh hưởng bởi sự tăng mạnh về doanh thu ở mặt hàng accessorieschính vì thế công ty có thể xác định được dòng accessories là dòng sản phẩm tiềm năng khiến khách hàng chọn công ty của mình và có thể mang lợi sự tăng trưởng mạnh cho công ty

o Trong hầu hết các giai đoạn lợi nhuận của công ty luôn dương tuy nhiên không đồng đều ở các giai đoạn trong năm, Đặc biệt có biến động ở tháng 6/2018 khi mà thời điểm này ghi nhận mức doanh thu âm Chỉ số tăng trưởng của lợi nhuận khá

tốt khi trong năm 2020 doanh thu đã hầu hết đạt được những mức khá cao và gần như cao hơn thời gian trước đó

o Đường trung bình cho thấy doanh thu trung bình mà công ty đạt được nằm trong khoảng ba triệu đô và lợi nhuận trung bình là hơn ba trăm nghìn đô

3.1.4 Lợi nhuận và biên lợi nhuận theo phân khúc

 Mô tả: biểu đồ biểu diễn chi tiết chỉ số lợi nhuận của từng kênh bán hàng là customer và reseller qua từng năm, kèm theo đó là các đường biểu diễn sự chuyển biến chuyển của tỷ suất sinh lời của các kênh qua từng năm

 Nhận xét:

o Dễ dàng nhận thấy lợi nhuận cũng như tỷ suất sinh lời của kênh customer qua các năm luôn cao vượt trội, Cụ thể lợi nhuận thu về của kênh customer luôn chiêm phần rất lớn trong lợi nhuận chung của công ty, cùng với đó tỷ suất sinh lời ở mứ

o Ngược lại, mặt dù chiếm doanh thu cao hơn nhiều so với kênh customer tuy nhiên kênh reseller lại mang về mức doanh thu vô cùng thấp, thậm chí có xu hướng giảm qua từng năm Đến năm 2019 và 2020, kênh reseller đã không còn mang lại lợi nhuận,

thậm chí là gây lỗ cho công ty với tỷ suất sinh lời âm Từ đó, kênh bán lẻ đã có sự phát triển tiêu cực (negative growth)

o Về mặt hàng thì đối với dòng Accessories có tỷ suất sinh lời khá cao

 Giải thích:

o Kênh bán lẻ không đạt được lợi nhuận cao mặc dù có có doanh thu khá cao là vì theo

cơ chế thị trường các công ty bán lẻ phải chi nhiều tiền cho cơ chế khuyến mãi, tiếp thị, dịch vụ khách hàng, quản lý chuỗi, thuê mặt bằng, mở rộng quy mô dẫn đến biên lợi nhuận thấp, thậm chí là âm

o Một số lý do khác dẫn đến điều này có thể là do các chiến lược giá của công ty chưa hợp lý, ngoài ra chi phí sản xuất cao

o Năm 2020 biên lợi nhuận giảm có thể một phần do ảnh hưởng của đại dịch Covidmang lại

o Thị trường ảnh hưởng nhiều nhất đến việc giảm của lợi nhuận ở kênh bán lẻ năm 2020

là thị trường Australia và Germany khi đây là năm đầu tiên hai thị trường này tham gia với kênh bán lẻ nhưng đã mang lại tỷ suất sinh lợi vô cùng thấp lần lượt là

3.1.5 Doanh thu theo quốc gia

 Mô tả: Biểu đồ thể hiện doanh thu của các khách hàng cá nhân ở mỗi quốc gia

 Nhận xét: USA và Úc là hai quốc gia có số doanh thu và lợi nhuận cao nhất trong 6 quốc

 Mô tả: Biểu đồ thể hiện doanh thu của các khách hàng đại lý ở mỗi quốc gia

 Nhận xét: Đối với khách hàng là các đại lý thì số doanh thu của Úc, Pháp và Đức là thấp nhất và cả 3 quốc gia này đều chưa có lợi nhuận Bởi vì đây là những thị trường mới đang được công ty mở rộng đầu tư từ năm 2019 Vì vậy, có thể trong giai đoạn đầu công ty đang tập trung vào các chiến lược marketing nên vẫn chưa thu về lợi nhuận ở giai đoạn

Phân tích sản phẩm

3.2.1 Doanh thu của từng ngành hàng

 Công ty có 4 sản phẩm chính: xe đạp, linh kiện, quần áo và phụ kiện

 2 phân khúc chính là khách hàng và đại lý

 Số lượng Bikes (xe đạp) là sản phẩm chủ lực của công ty chiếm chủ yếu (trên 86% tổng doanh thu của công ty), còn xấp xỉ 14% còn lại là Components (linh kiện), Clothing (quần áo), Accessories (phụ kiện)

 Đại lý là người đem lại doanh thu cao nhất cho công ty (chiếm 73%) , phần doanh thu còn lại thuộc về khách hàng

 Đối với Components ( linh kiện) thì đại lý chiếm 100% doanh thu

→ Đưa ra cách chính sách chăm sóc khách hàng và chương trình ưu đãi để thu hút khách hàng , đẩy mạnh số lượng bán đối với linh kiện, phụ kiện và quần áo

3.2.2 Doanh thu theo dòng sản phẩm

Dòng sản phẩm thuộc ngành hàng Xe đạp (Bikes)

 Trong 4 năm 2017 2, Road Bikes đóng góp doanh thu cao nhất trong dòng sản phẩm

Xe đạp này

 Trong dòng sản phẩm Xe đạp, 2 năm đầu chỉ kinh doanh dòng Mountain Bikes và Road

 Đến năm 2019, công ty cho ra mắt dòng xe đạp mới là Touring Bikes

Trong 6 tháng năm 2020, doanh thu 3 dòng xe đạp của công ty kinh doanh khá đồng đều

Dòng sản phẩm thuộc ngành hàng Phụ kiện (Accessories)

 Trong 4 năm 2017 2020, Helmet là loại sản phẩm đóng góp doanh thu nhiều nhất cho dòng sản phẩm Accessories

 Năm 2017, công ty dòng sản phẩm chỉ có 1 loại là Helmet

 Năm 2018, công ty cho ra mắt thêm 2 loại phụ kiện: Pumps và Locks Tuy nhiên mũ bảo hiểm vẫn là loại sản phẩm đem lại doanh thu nhiều nhất cho dòng sản phẩm này trong năm 2019 với hơn 80% tổng doanh thu Phụ kiện

 Năm 2019, AdventureWorks giới thiệu hàng loạt sản phẩm cho dòng phụ kiện 2 loại sản phẩm ra mắt vào năm trước đó (Pumps và Locks) đóng góp doanh thu khá thấp so với những loại sản phẩm mới (chỉ với 2% tổng doanh thu Dòng phụ kiện)

Đến 6 tháng đầu năm 2020, 2 loại sản phẩm: Pumps và Locks đã ngừng kinh doanh

Dòng sản phẩm Quần áo (Clothing)

 Jerseys là loại sản phẩm đóng góp doanh thu nhiều nhất cho Clothing, tiếp theo là Shorts

 Trong năm 2017, dòng sản phẩm Clothing có 3 loại sản phẩm: Jerseys, Caps và Socks

 2018, công ty ra mắt thêm: Shorts, Gloves, Tights và Bib Shorts Các loại sản phẩm này được khách hàng đón nhận sớm và đem lại doanh thu khá tốt

 Vests được ra mắt năm 2019 Loại sản phẩm này cũng có tỷ lệ tăng trưởng khá ổn định khi đóng góp cho tổng doanh thu Clothing năm 2019, 2020 lần lượt là 14.26% và 19,8%

6 tháng đầu năm 2020, Bib Shorts và Tight ngừng kinh doanh

Dòng sản phẩm Components

 Mountain Bike Road Bike lần lượt là 2 loại sản phẩm đóng góp doanh thu thứ 1 và 2 của

 ăm 2017, chỉ có 2 loại: Mountain Frames và Road Frames

 Năm 2018, ra mắt thêm 4 loại sản phẩm: Wheels, Handlebars, Forks và Headsets Tuy nhiên chỉ có Wheel có doanh thu ổn

 2019, Công ty giới thiệu Touring Frames Loại sản phẩm này nhanh chóng nằm trong t

3 loại sản phẩm có doanh thu cao nhất của Components Các loại phụ tùng xe đạp khác cũng được ra mắt trong năm nhưng doanh thu không đáng kể

3.2.3 Top sản phẩm có doanh thu cao nhất

 Top 10 sản phẩm có doanh thu cao nhất thuộc về dòng sản phẩm Bike, dòng sản phẩm chính của công ty Trong đó, Mountain 200 là loại sản phẩm được khách hàng yêu chuộng nhất, tiếp theo là Road 250 2 màu sắc được bán nhiều nhất là Black và Silver

3.2.4 Mùa vụ của các ngành hàng

 Ngành hàng Bikes (xe đạp)

 hàng Accessories (Phụ kiện)