Big Data es un tema candente. Y puede hacer maravillas para el tipo correcto de compañía.
Sin embargo, como pequeña empresa, usted no es el "tipo de empresa correcto".
El oro real está en tus datos pequeños.
Los beneficios del análisis de datos pequeños
Aprovechar los datos pequeños puede proporcionar enormes ganancias en la rentabilidad y el flujo de efectivo (algunos estudios han demostrado que el aumento puede ser tan alto como 50 a 60 por ciento). Y le permite hacerlo de manera de bajo riesgo, en un período de tiempo muy corto (¿cómo lo atrapa la próxima semana, el próximo mes o el próximo trimestre?)
$config[code] not foundLos datos pequeños son los datos transaccionales capturados por sus interacciones con los clientes, proveedores, miembros del equipo y sus productos y servicios. Son los datos que residen en cosas como su sistema de contabilidad, su CRM, su ERP, sus hojas de cálculo de Excel y otros pequeños datos similares.
Un compromiso total para aprovechar su Small Data requiere ciencia de datos de partes iguales, programación, auditoría forense y creatividad.
Hacks pequeños de datos
Sin embargo, para comenzar su viaje analítico de Small Data, me gustaría ofrecerle dos “trucos de datos pequeños” muy efectivos que puede utilizar para comenzar a aplicar el poder de Small Data.
Prueba estos en tu empresa. Creo que te sorprenderá gratamente lo que descubras.
Small Data Hack # 1 - Análisis de CVPM
El análisis CVPM es una forma de analizar la forma en que se ve su negocio desde un nivel granular o transaccional. Para realizar su Análisis CVPM, debe analizar sus ingresos, su ganancia bruta y sus gastos generales "por transacción".
Lo que está buscando son cambios en estas cantidades granulares a lo largo del tiempo. Por ejemplo, durante los últimos tres años fiscales. O si es más relevante, en los últimos cuatro trimestres más recientes. En general, se obtienen mejores conocimientos al analizar su análisis de CVPM durante tres años fiscales completos.
Veamos un ejemplo de dos empresas diferentes para aclarar este concepto. Algunos datos relevantes de cada una de las empresas son los siguientes:
| Alfa de negocios | Beta de Negocios | |
| (A) Número de clientes | 1,000 | 370 |
| (B) Frecuencia por año | 0.5 | 6.0 |
| (C) Ganancia bruta promedio | $ 350 | $79 |
| Ganancia bruta (A x B x C) | $175,000 | $175,380 |
Esta información nos dice que estamos viendo dos negocios con enfoques y estructuras completamente diferentes (dos modelos de negocios diferentes).
Business Alpha mantiene una gran cantidad de clientes que solo compran algo cada dos años (con una frecuencia de 0.5 por año), pero es un artículo más importante que Business Beta.
Business Beta tiene muchos menos clientes (aproximadamente un tercio más), pero compran un artículo de boleto más pequeño con mayor frecuencia (aproximadamente cada dos meses).
Pero mira el resultado final. Ambos negocios devuelven resultados de Ganancia Bruta prácticamente idénticos. Cada negocio tiene aproximadamente $ 175,000 para cubrir gastos generales, pagar deudas, reinvertir en el crecimiento y proporcionar un retorno a los propietarios.
Small Data Hack # 2 - Análisis de matriz de producto
El análisis matricial de productos es un método para analizar clientes específicos o segmentos de clientes, y comparar las ventas por producto (o categoría de producto) para cada cliente. Proporciona una vista de la amplitud de los ingresos de cada cliente derivados de sus diferentes productos y servicios.
Por lo general, es más efectivo comenzar en niveles más agregados y profundizar en más detalles como lo indican los datos y los análisis.
El análisis matricial del producto es más poderoso cuando se realiza con las siguientes dimensiones:
- Cliente - ventas
- Cliente - ingresos
- Cliente - ganancia bruta
- Segmento de mercado o negocio.
- Geografía
- Industria
Las tablas a continuación proporcionan un ejemplo para guiarlo:
| Ingresos por ventas por cliente | |
| Cliente | Ingresos |
| Cumbre | $ 35,000 |
| ACX | $ 23,600 |
| Bergstrom | $ 74,835 |
| Manilo SP | $ 126,959 |
| TOTAL | $ 260,394 |
La información contenida en esta primera tabla es interesante. Pero no proporciona muchos detalles sobre los componentes del total de ingresos para cada cliente. En el mejor de los casos, lo más probable es que usted y su equipo de ventas se contenten con el volumen de ingresos de Manilo SP y simplemente "intenten vender más" a Acme y ACX.
La tabla a continuación proporciona una vista más detallada y útil de los mismos clientes, utilizando los conceptos de Análisis de matriz de productos.
| Matriz de penetración del producto (por ingresos) | |||||
| Cliente | Producto A | Producto B | Producto C | Producto D | TOTAL |
| Cumbre | $ 35,000 | $ cero | $ cero | $ cero | $ 35,000 |
| ACX | $ cero | $ cero | $ cero | $ 23,600 | $ 23,600 |
| Bergstrom | $ 12,500 | $ 19,325 | $ 1,350 | $ 41,660 | $ 74,835 |
| Manilo SP | $ 103,000 | $ 23, 009 | $ 950 | $ cero | $ 126,959 |
| TOTAL | $ 150,500 | $ 42,334 | $ 2,300 | $ 65,260 | $ 260,394 |
La información de este análisis matricial de productos probablemente llevaría a conclusiones diferentes.
Por ejemplo, aunque Manilo SP parecía que deberíamos estar satisfechos con sus ingresos (cuando solo se usaban los ingresos de ventas de la primera tabla), en realidad no deberíamos estar satisfechos en absoluto. Nos están comprando una cantidad relativamente pequeña de productos C y D.
Asi que consigue hackear
Ahora que ha leído sobre estos dos hacks, comience con el análisis de datos pequeños de inmediato.
Tome la siguiente hora o dos, reúna a su equipo y decida aplicar el Análisis CVPM y el Análisis de Matrices de Productos en su empresa.
Usted no tiene nada más que un aumento de ganancias y flujo de efectivo para ganar.
Foto del concepto de datos a través de Shutterstock
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