Trong ngành bán lẻ cà phê, việc tận dụng dữ liệu để phân tích doanh thu, khách hàng và hiệu suất kinh doanh là yếu tố then chốt để cải thiện dịch vụ, tối ưu hoá doanh thu và lợi nhuận..
TỔNG QUAN
Giới thiệu đề tài
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, nắm bắt và phân tích dữ liệu bán hàng trở thành yếu tố quyết định thành công cho các doanh nghiệp, đặc biệt trong ngành bán cà phê nơi việc phân tích doanh thu, khách hàng và hiệu suất kinh doanh giúp cải thiện dịch vụ, tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận Dữ liệu kinh doanh không chỉ là nguồn thông tin mà còn là tài sản chiến lược giúp doanh nghiệp hiểu rõ hoạt động, xác định cơ hội và dự báo xu hướng tương lai; nhờ khả năng xử lý dữ liệu linh hoạt, Microsoft Excel đã và đang trở thành công cụ không thể thiếu cho quản lý và phân tích dữ liệu kinh doanh Bài tiểu luận này nhằm khám phá tiềm năng của MS Excel trong việc phân tích dữ liệu kinh doanh ngành cà phê để hỗ trợ quyết định hiệu quả, nâng cao hoạt động bán hàng và đáp ứng nhu cầu khách hàng, đồng thời làm rõ vai trò của phân tích dữ liệu trong quản trị và minh hoạ cách ứng dụng các công cụ MS Excel vào thực tế.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu gồm:
Để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và đưa ra quyết định nhanh chóng, hãy xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu bán cà phê trên Excel đảm bảo đầy đủ và chính xác Hệ thống này nên tập trung vào các bảng dữ liệu cốt lõi như sản phẩm (mã, tên, loại, giá), đơn hàng (mã đơn, ngày bán, khách hàng, trạng thái), khách hàng (tên, địa chỉ, điện thoại, email), tồn kho và doanh thu, đồng thời thiết lập các mối liên kết giữa bảng sản phẩm, đơn hàng và khách hàng để theo dõi hành vi mua hàng, quản lý tồn kho và dự báo doanh thu Thêm vào đó, áp dụng các quy tắc kiểm tra dữ liệu (data validation) và mẫu biểu chuẩn nhằm đảm bảo tính nhất quán dữ liệu, xây dựng báo cáo bán hàng tự động và bảng điều khiển trực quan để theo dõi doanh số theo sản phẩm, khu vực và thời gian Cuối cùng, thiết lập quy trình cập nhật dữ liệu định kỳ, sao lưu và bảo mật cơ bản để dữ liệu luôn chính xác và an toàn.
- Xử lí và phân tích dữ liệu khách hàng: Sử dụng các công cụ Excel như
PivotTable, SubTotal, Power Pivot và các hàm xử lí dữ liệu (như SUMIF,
Ứng dụng hàm AVERAGEIF để phân loại và tổng hợp dữ liệu, phân tích doanh thu theo thời gian, xác định sản phẩm bán chạy và khách hàng tiềm năng Phân tích xu hướng tiêu dùng cà phê bằng cách nhận diện sản phẩm bán chạy nhất và thời điểm bán được nhiều nhất Khám phá hành vi và đặc điểm khách hàng thông qua thời gian mua hàng phổ biến, đánh giá hiệu quả các chương trình khuyến mãi và điều chỉnh chiến lược kinh doanh dựa trên phản hồi của khách hàng Từ kết quả phân tích, đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả nhằm tối đa hoá doanh thu và lợi nhuận.
Để dự báo doanh thu trong tương lai một cách chính xác, doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ phân tích của MS Excel để xây dựng các mô hình dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường Quá trình này giúp xác định hướng đi doanh thu, biến động theo thời gian và các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh Dựa trên kết quả dự báo doanh thu, cần đưa ra khuyến nghị chiến lược như điều chỉnh giá cả, thiết kế chương trình khuyến mãi phù hợp, cải thiện dịch vụ khách hàng và tối ưu các chiến lược marketing nhằm tăng trưởng doanh thu và cạnh tranh trên thị trường Việc liên kết dự báo doanh thu với các biện pháp điều chỉnh này giúp tối ưu hóa lợi nhuận, lập kế hoạch ngân sách và ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế Tóm lại, sự kết hợp giữa phân tích MS Excel và các chiến lược giá cả, khuyến mãi, dịch vụ và marketing mang lại một kế hoạch hành động có căn cứ để đạt mục tiêu kinh doanh.
- Đánh giá hiệu quả và hạn chế: Xác định lợi ích của việc sử dụng MS
Excel so với công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp khác Đề xuất cải tiến và cách tận dụng tối đa khả năng của Excel trong việc phân tích dữ liệu bán hàng.
Phạm vi nghiên cứu
- Dữ liệu tình hình bán hàng của quán cà phê từ ngày 02/01/2019 đến ngày 01/01/2022
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu tình hình bán cà phê
- Link: https://www.kaggle.com/datasets/michals22/coffee-dataset
- Thời gian thực hiện: Từ ngày 19/11/2024 đến ngày 29/11/2024
Phương pháp nghiên cứu
Để phân tích dữ liệu tình hình bán hàng của quán cà phê trong giai đoạn từ ngày 02/01/2019 đến ngày 01/01/2022, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu với Microsoft Excel Các bước nghiên cứu bao gồm thu thập dữ liệu thô từ nguồn ghi nhận bán hàng, làm sạch và chuẩn hoá dữ liệu nhằm loại bỏ các giá trị không hợp lệ hoặc trùng lặp Sau đó sử dụng các công cụ và chức năng của MS Excel như biểu đồ, PivotTable, Power Pivot, các hàm tính toán để phân tích dữ liệu từ nhiều khía cạnh bao gồm doanh thu, sản phẩm, khách hàng Phương pháp này không chỉ đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong xử lí dữ liệu mà còn giúp trực quan hoá kết quả, từ đó đưa ra các nhận định và giải pháp thực tiễn cho hoạt động kinh doanh.
NỘI DUNG THỰC HIỆN
Mô tả bộ dữ liệu
Dữ liệu gồm sheet như sau:
- Sheet “Đơn Hàng”: lưu trữ tất cả các đơn hàng của doanh nghiệp gồm các thông tin: Mã Đơn Hàng, Ngày Đặt Hàng, Mã Khách Hàng, Mã Sản Phẩm, Số Lượng, Tên Khách Hàng, Email, Quốc Gia, Loại Cà Phê, Kiểu Rang, Khối
Lượng, Đơn Giá, Thành Tiền, Tên Loại Cà Phê.
Sheet "Khách Hàng" lưu trữ thông tin của tất cả khách hàng đã mua hàng từ doanh nghiệp, gồm các trường dữ liệu: Mã Khách Hàng, Tên Khách Hàng, Email, Số Điện Thoại, Địa Chỉ, Thành Phố, Quốc Gia, Mã Bưu Điện và Thẻ Khách Hàng Thân Thiết Việc tập trung đầy đủ các thông tin này giúp quản lý dữ liệu khách hàng một cách có tổ chức, theo dõi lịch sử mua hàng và nâng cao chất lượng chăm sóc, liên hệ khách hàng nhanh chóng để triển khai các chiến dịch tiếp thị hiệu quả Hệ thống lưu trữ được thiết kế bảo mật và có khả năng mở rộng khi danh sách khách hàng tăng lên.
Sheet 'Sản Phẩm' lưu trữ thông tin chi tiết về các loại sản phẩm của doanh nghiệp, gồm Mã Sản Phẩm, Loại Cà Phê, Kiểu Rang, Khối Lượng, Đơn Giá và Giá Mỗi 100g, nhằm quản lý danh mục sản phẩm và hỗ trợ quyết định giá bán Thông tin này cho phép so sánh giữa các sản phẩm, tối ưu tồn kho và lên kế hoạch marketing dựa trên loại cà phê, kiểu rang và khối lượng Việc cập nhật Đơn Giá và Giá Mỗi 100g trên Sheet Sản Phẩm đảm bảo tính nhất quán và minh bạch trong chuỗi cung ứng, từ đó nâng cao hiệu quả bán hàng và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Quá trình làm sạch dữ liệu
- Kiểm tra và xoá các dòng có dữ liệu trùng nhau
+ Bước 1: Tô đen toàn bộ dữ liệu + Bước 2: Chọn thẻ “Data” = > “Remove Duplicates” => Nhấn “OK”
Hình 2-1: Hộp thoại Remove Duplicates
Kết quả sau khi làm “Remove Duplicates” :
Hình 2-2: Hình ảnh thể hiện dữ liệu không có dòng trùng lặp
- Định dạng cột ngày tháng ở sheet “Đơn Hàng”:
+ Bước 1: Tô đen cột “Ngày Đặt Hàng”
+ Bước 2: Click chuột phải vào cột đó và chọn “Format Cells”
+ Bước 3: Tại “Number” chọn “Date” ở “Category” và “Vietnamese” ở “Locale”
+ Bước 4: Chọn kiểu định dạng phù hợp và nhấn OK
Hình 2-3: Hộp thoại Format Cells
Sau khi định dạng cột “Ngày Đặt Hàng” :
Hình 2-4: Kết quả sau khi định dạng lại ngày đặt hàng
- Thống nhất định dạng văn bản ở sheet “Đơn Hàng”
+ Bước 1: Tạo cột mới với công thức sau để định dạng viết hoa chữ cái đầu cho cột “Tên Loại Cà Phê”
Hình 2-5: Định dạng viết hoa chữ đầu
+ Bước 2: Copy dữ liệu của cột mới
+ Bước 3: Chọn cột “Tên Loại Cà Phê” => Chuột phải => “Paste Special”
+ Bước 4: Trong hộp thoại Paste Special chọn “Values” => Nhấn OK+ Bước 5: Xoá cột mới
Hình 2-6: Kết quả định dạng viết hoa chữ cái đầu
+ Bước 1: Tô đen 3 cột dữ liệu “Đơn Giá”, “Trị Giá”, “Lợi Nhuận”
+ Bước 2: Chọn thẻ “Home” => “Number” => “Currency”
Hình 2-7: Định dạng đơn vị tiền tệ
Hình 2-8: Kết quả định dạng đơn vị tiền tệ
- Định dạng đơn vị đo lường “KG” cho cột “Size” ở sheet “Sản Phẩm”
+ Bước 1: Tô đen cột “Size”
+ Bước 2: Nhấn tổ hợp phím Ctrl +1 để mở hộp thoại “Format Cells” + Bước 3: Trong hộp thoại “Format Cells” chọn “Custom” rồi nhập
“KG” ở ô Type => Nhấn “OK” để áp dụng.
Hình 2-9: Hộp thoại Format Cells
Hình 2-10: Kết quả định dạng đơn vị đo lường
Phân tích dữ liệu và kết quả
2.3.1 Định dạng dữ liệu có điều kiện (Conditioning fomatting)
- Tình huống: Tô vàng các dòng dữ liệu “Rob” của cột “Loại Cà Phê” có “Số
Hình 2-11: Minh hoạ các bước thực hiện Conditional FormattingA
+ Bước 3: Trong hộp thoại “New Formatting Rule” chọn “Use a fomula to determine which cells to format” và khai báo câu lệnh
Hình 2-12: Khai báo câu lệnh và định dạng tô vàng
Hình 2-13: Kết quả của Conditional Formatting 2.3.2 Thống kê theo nhóm với SubTotal
- Tình huống: Thống kê tổng trị giá theo từng quốc gia
+ Bước 1: Tô đen toàn bộ dữ liệu
+ Bước 2: Sắp xếp dữ liệu: Chọn “Data” => “Sort” => Chọn “Quốc Gia” ở Sort by => Nhấn Ok
Hình 2-14: Hộp thoại Sort trong thẻ Data
+ Bước 3: Thống kê tổng trị giá theo từng quốc gia: Chọn “Data” =>
+ Bước 4: ở “At each change in” chọn “Quốc Gia” => “Use funtion” chọn “Sum” => Add subtotal to “Trị Giá” => Nhấn Ok
Hình 2-17: Kết quả của thống kê theo nhóm với Subtotal 2.3.3 Thống kê dữ liệu với Pivot Table và Pivot Chart
- Tình huống 1: Thống kê tổng SL và tổng TT theo từng loại cà phê và kiểu rang (lọc theo quốc gia)
+ Bước 1: Tô đen toàn bộ dữ liệu + Bước 2: Chọn “Insert" => “Pivot Table”
+ Bước 3: Chọn “New Wordsheet” => Nhấn Ok
+ Bước 4: Trong “PivotTable Fields”, kéo các fields vào khu vực phù hợp:
Kéo “Quốc Gia” vào Filter để lọc dữ liệu theo từng quốc gia
Kéo “Loại Cà Phê”, “Kiểu Rang”, “Đơn Giá” vào Rows
Kéo “Số Lượng” và “Thành Tiền” vào Values để thực hiện phép tính
Hình 2-19: Hộp thoại PivotTable from table of range
+ Bước 5: Điều chỉnh: Chọn thẻ “Design” => chọn “Show in Tabular Form” ở “Report Layout”, “Do not show Subtotals” ở “Subtotals” và
“On for Columns Only” ở “Grand Totals”
Hình 2-21: Minh hoạ các bước điều chỉnh bảng báo cáo
+ Bước 6: Tô đen toàn bộ PivotTable => Chọn “Insert” => “PivotChart” + Bước 7: Chọn “Line” trong hộp thoại “Insert Chart” rồi nhấn Ok
Kết quả của tình huống 1:
Hình 2-22: Kết quả của PivotTable 1
- Tình huống 2: Tạo danh mục cà phê gồm: loại cà phê, mã SP, kiểu rang, size, giá 100g, ĐG
+ Bước 1: Tô đen toàn bộ dữ liệu ở sheet “Sản Phẩm”
+ Bước 2: Chọn thẻ “Insert” => “Pivot Table” => “New Wordsheet” => Nhấn Ok
+ Bước 3: Trong “PivotTable Fields”, kéo các fields vào khu vực phù hợp:
Kéo “Loại Cà Phê”, “Mã Sản Phẩm”, “Kiểu Rang”, “Size”,
“Giá 100g”, “Đơn Giá” vào Rows
+ Bước 4: Điều chỉnh: Chọn thẻ “Design” => chọn “Show in Tabular Form” ở “Report Layout”, “Do not show Subtotals” ở “Subtotals” và
“Off for Rows and Columns” ở “Grand Totals”
Kết quả của tình huống 2:
Hình 2-23: Kết quả của PivotTable 2
Trong tình huống 3, cần tạo bảng báo cáo thông tin khách hàng cho quốc gia United Kingdom, bao gồm thẻ khách hàng thân thiết và các trường dữ liệu Tên KH, Địa chỉ, Thành phố, Email, SĐT và Thẻ KHTT; bảng này tập hợp đầy đủ thông tin để quản lý khách hàng, theo dõi trạng thái thẻ KHTT và phục vụ chăm sóc khách hàng hiệu quả tại thị trường UK, đồng thời tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu và báo cáo CRM.
+ Bước 1: Tô đen toàn bộ dữ liệu của sheet “Khách Hàng” => Chọn thẻ
+ Bước 2: Trong “PivotTable Fields”, kéo các tiêu đề vào khu vực phù hợp:
Click chuột vào mũi tên ở góc phải của ô “Thẻ khách hàng thân thiết” => Chọn “Yes”
Click chuột vào mũi tên ở góc phải của ô “Quốc Gia” => Chọn
Hình 2-24: Thực hiện lọc theo Quốc Gia
Hình 2-25: Thực hiện lọc theo Thẻ khách hàng thân thiết
Kết quả của tình huống 3:
Hình 2-26: Kết quả của PivotTable 3
2.3.4 Phân tích dữ liệu với Power Pivot
Báo cáo theo dõi tình hình bán hàng tháng 2/2020 cung cấp đầy đủ dữ liệu gồm Mã ĐH, Tên KH, Ngày đặt hàng, Mã SP, Tên loại cà phê, SL, ĐG, Trị giá, Chiết khấu và TT, nhằm nắm bắt chi tiết từng đơn hàng và đánh giá hiệu quả bán hàng Dữ liệu cho phép theo dõi doanh thu và hành vi khách hàng theo từng sản phẩm cà phê, từ Mã SP đến Tên loại cà phê, với số lượng (SL), đơn giá (ĐG) và Trị giá sau Chiết khấu, giúp xác định doanh thu thực tế Thông tin này hỗ trợ quản trị trong việc giám sát tình trạng thanh toán (TT) dựa trên Tên KH và Ngày đặt hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược bán hàng cho tháng tới Nhờ sự tập trung vào các trường dữ liệu quan trọng, báo cáo này giúp nắm bắt xu hướng mua hàng, đánh giá hiệu quả từng dòng sản phẩm cà phê và cải thiện kế hoạch bán hàng và quản lý tồn kho.
Nếu Trị Giá > $30, Chiết khấu = Trị Giá * 5%
Thành tiền = Trị Giá – Chiết Khấu Các bước thực hiện:
+ Bước 1: Tạo cột “Chiết Khấu” và “Thành Tiền” ở sheet “Đơn Hàng”: Chọn “Add Column” và gõ công thức phù hợp
Hình 2-27: Add Column và nhập công thức cho cột chiết khấu và thành tiền
+ Bước 2: Click chuột phải vào cột đó và chọn “Rename Column” để đổi tên cho cột
Hình 2-28: Kết quả sau khi tạo cột chiết khấu và thành tiền
+ Bước 3: Chọn “PivotTable” => “New wordsheet” => Nhấn Ok
Hình 2-29: Minh hoạ cách tạo PivotTable
Trong Bước 4, kéo các trường Mã ĐH, Tên KH, Ngày đặt hàng, Mã SP và Tên loại cà phê vào Rows, và kéo Số lượng, Đơn giá, Trị Giá, Chiết khấu, Thành tiền vào Values để thiết lập bảng Pivot Table, giúp phân tích đơn hàng theo từng mã ĐH và tên khách hàng, theo ngày đặt hàng và loại cà phê, đồng thời tổng hợp số lượng, giá trị và thành tiền sau chiết khấu một cách trực quan.
Hình 2-30: Minh hoạ kéo các Fields vào khu vực phù hợp
+ Bước 5: Lọc dữ liệu tháng 2/2020: Tô đen toàn bộ bảng báo cáo => Chọn thẻ “Insert” => Chọn “Timeline”
Hình 2-31: Minh hoạ bước lọc dữ liệu bằng công cụ Timeline
Hình 2-32: Kết quả Power Pivot
