Ứng dụng Pivot Table trong ngành bán lẻ

2
2875

Trong nhiều năm làm việc trên bảng tính (excel/google sheet) và với những dữ liệu thô, có một công cụ thực sự đã hỗ trợ và giúp ích cho việc tối ưu hóa thời gian của mình rất nhiều. Đó là Pivot Table.

Pivot table là 1 công cụ dùng phân tích dữ liệu với nhiều góc độ và nhiều cấp khác nhau. Ví dụ bạn có bảng dữ liệu thô của những khách hàng đã mua hàng của bạn, bao gồm ngày sinh, địa chỉ… bạn hoàn toàn có thể dùng Pivot Table để sắp xếp và phân loại khách hàng, xem ở khu vực nào có nhiều người mua hàng của bạn nhiều, xem những người trong độ tuổi bao nhiêu thường xuyên mua hàng của bạn, tất nhiên mức độ chính xác là tuyệt đối, và dữ liệu được thống kê tự động.

Tính ứng dụng của Pivot Table thì vô cùng nhiều, tuy nhiên ở trong phạm vi của bài này, mình sẽ giới thiệu một số case trực tiếp mình đã làm với Pivot Table, trong các mảng Sale, Marketing, HR, Business Report… Cả Excel và Google Sheet đều có Pivot Table, và tư duy ứng dụng (mindset) giống nhau, vậy nên mình sẽ hướng dẫn tên nền tảng Google Sheet.

Ngành bán lẻ, ví dụ một số case như: Nhập đồ Trung Quốc về bán Online, nhập mỹ phẩm về bán trên Facebook Ads… Với quy mô 1 vài đơn 1 ngày dĩ nhiên bạn không cần một hệ thống lớn để quản lý, tuy nhiên nếu muốn làm ăn lâu dài và dần tối ưu về thời gian, và để chuẩn bị cho những thời điểm lên đến vài chục đơn hàng. Thì rõ ràng bạn cần một cách thức quản lý thông mình hơn là chỉ nhập liệu bảng tính đơn thuần, hoặc lưu trữ ở sổ tay.

Quy trình bán lẻ của đại đa số người làm không chuyên sẽ như thế này:

  1. Nhập hàng -> xây dựng nội dung / chiến lược -> bán hàng online
  2. Lưu trữ thông tin của những người quan tâm đến mặt hàng
  3. Tiến hình gọi điện (telesales) để confirm với khách
  4. Cập nhật lại dữ liệu ở Bước 2 (hoặc copy sang 1 Sheet khác) với các trạng thái như Nội thành/ngoại thành, địa chỉ nhận, số điện thoại, tình trạng đã chuyển/chờ/hủy…
  5. Tính toán lợi suất và điều chỉnh, tiếp tục quay lại Bước 1.

Ok, vấn đề là, chúng ta mất quá nhiều thời gian ở bước 2 và bước 4, cho việc nhập liệu và cập nhật dữ liệu, chưa kể những sai xót. Vậy phải làm như thế nào, chúng ta thử làm thế này nhé:

Ở Bước 2, chúng ta tạo 1 Sheet với title là Data SĐT (hoặc tùy bạn đặt tên), với nhiệm vụ lưu trữ tất cả dữ liệu thô.

Cùng Sheet “Data SĐT” chúng ta chỉ cần cho thêm 2 column Khu vựcTình Trạng để lọc:

Và công việc tiếp theo là bạn cần tạo 2 Pivot Table, một Pivot Table cho khu vực Nội Thành, và 1 Pivot Table cho khu vực Ngoại Thành, với điều kiện Đã chuyển. Các dữ liệu này được cập nhật tự động, và giúp bạn có sự phân tích tập trung và chính xác hơn:

Một bảng Popup hiện ra, hỏi bạn muốn tạo Pivot Table cho khoảng dữ liệu nào, bạn chỉ cần nhập như hình dưới (‘DATA SĐT’ = tên Sheet, !A:CA = Khu vực cột lấy dữ liệu):

Ở Trình soạn thảo báo cáo, bạn chỉ cần gọi các trường dữ liệu thô:

Sheet này sẽ là bảng lưu trữ thông tin cho các đơn hàng Đã chuyển cho khu vực ngoại thành, vậy nên nó sẽ có một số điều kiện để hiển thị, ở phần Bộ Lọc:

Vậy là bạn đã có một bảng dữ liệu tự động cập nhật cho khu vực ngoại thành với các đơn hàng thành công. Nhưng đừng vội mừng, chưa xong đâu…

Tình trạng Đã chuyển là chưa đủ với 1 đơn hàng, vì rất có thể đơn hàng sẽ làm đường lạc lối đi đâu đó, bạn sẽ cần một trạng thái khác cho đơn hàng đã chuyển: Thành Công / Sai Địa chỉ / Không liên hệ được / Khách từ chối nhận…

Có 1 lưu ý nhỏ, bạn có để ý thấy cột ID “DH00x” đó không? Đấy là mã đơn hàng, được gắn ở bảng Data SĐT, do Pivot table sẽ sắp xếp theo các điều kiện Tăng dần / giảm dần của nhóm hàng đầu tiên, nên chúng ta cần một ID để neo, vì rất có thể trong quá trình xử lý bạn sẽ sửa nhầm ngày tháng, thông tin đơn hàng ở bảng DATA SĐT,… Vậy ID đơn hàng có tự động không? tất nhiên là có rồi, ở bảng DATA SĐT bạn chỉ cần tạo cột ID, và nhập dòng lệnh sau ở ô tính đầu tiên:

=arrayformula( if( len(B2:B); “DH” & text(row(B2:B) row(A2) + 1; “000”); iferror(1/0) ) )

Về cơ bản, các bước trên đây là đủ, nhưng có lẻ bạn sẽ cần nhiều hơn ở Pivot Table, ví dụ như kiểm soát tổng số đơn hàng thành công, tổng số đơn hàng thất bại, số đơn hàng trong ngày của nhân viên…. Vậy phần báo cáo (report) đó, vẫn cứ để Pivot Table lo.

Dưới đây là 1 ví dụ cho việc report kết quả bán lẻ của bạn:

Ví dụ trên đây tuy đơn giản, nhưng thực sự hữu ích cho cá nhân mình, và những người áp dụng nó. Tất nhiên, nếu nó hữu ích với bạn, hãy share cho bạn bè cùng đọc nhé.

Mình sẽ cân nhắc về việc chia sẻ cách ứng dụng Pivot Table trong Reseach, Marketing, HR, Business Report… Dĩ nhiên là nếu bạn có quan tâm 🙂

CHIA SẺ
Tôi thích nhạc Trịnh, cafe, đôi khi là một mình. Với tôi, mọi sự tận tâm rồi sẽ được bất tận trân trọng.

Leave a Reply

2 Comments on "Ứng dụng Pivot Table trong ngành bán lẻ"

Notify of
avatar
Ngo Hoang Anh
Guest

Cảm ơn anh ạ Mà cho em hỏi trong bài là anh dùng google sheet à anh?

trackback

[…] Source link […]

wpDiscuz