ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಹಾರ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೇವಲ ವಹಿವಾಟುಗಳ ದಾಖಲೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ, ಬದಲಿಗೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಚದುರಿಹೋಗಿರುತ್ತದೆ, ಕಚ್ಚಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ: ಇದು ಸುಲಭವಾದ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲು, ಸರಳೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯವಹಾರ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಹೇಗೆ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾರಾಟದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಂಪನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅದರ ಮುಖ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು: ಸರಾಸರಿ ದೈನಂದಿನ ಮಾರಾಟಗಳು ಯಾವುವು, ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾರಾಟವಾಗುತ್ತವೆ, ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಯಾವಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಹಿವಾಟು ದಿನಾಂಕ, ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಬೆಲೆ, ಒಟ್ಟು ಆದಾಯ, ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ, ಮಾರಾಟ ಚಾನಲ್ (ಆನ್ಲೈನ್/ಆಫ್ಲೈನ್), ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಗುರುತಿನಂತಹ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಅಳತೆಗಳು, ಪ್ರಸರಣದ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಾರಾಂಶಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.
ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶ ತಯಾರಿ ಹಂತ
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಡೆಸುವ ಮೊದಲು, ಸಿಂಧುತ್ವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು. ಈ ಹಂತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
1. ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ (ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ದಿನಾಂಕವಿಲ್ಲದೆ ಅಥವಾ ಯೂನಿಟ್ ಪ್ರಮಾಣವಿಲ್ಲದೆ ವಹಿವಾಟುಗಳು.
2. ನಕಲಿ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಇದ್ದರೆ, ನಕಲಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿ.
3. ದಿನಾಂಕ ಸ್ವರೂಪ (YYYY-MM-DD) ಅಥವಾ ಕರೆನ್ಸಿಯಂತಹ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ.
4. ಇನ್ಪುಟ್ ದೋಷಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಯೂನಿಟ್ ಮೊತ್ತದ ವಹಿವಾಟುಗಳಂತಹ ಹೊರಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ.
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಈ ಪೂರ್ವಸಿದ್ಧತಾ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟು ಮಾರಾಟ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮಾಡಬಹುದು.
ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ ಕ್ರಮಗಳು: ಮಾರಾಟದ "ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯ" ವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಅಳತೆಗಳು ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶದ "ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ" ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಮೂರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅಳತೆಗಳೆಂದರೆ ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮೋಡ್.
1. ಸರಾಸರಿ (ಸರಾಸರಿ)
ಎಲ್ಲಾ ಮಾರಾಟ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಅವಧಿಗಳು/ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರಾಸರಿ ದೈನಂದಿನ ಮಾರಾಟವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರಾಸರಿಯು ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ದಿನಗಳು ಸರಾಸರಿ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಒಂದೇ ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟು ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಮಧ್ಯಮ
ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿದಾಗ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯವು ಮಧ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಸರಾಸರಿಯು ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿರೋಧಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾರಾಟದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಾಲೋಚಿತ ಏರಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದರೆ ಸರಾಸರಿ ದೈನಂದಿನ ಮಾರಾಟವು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
3. ಮೋಡ್
ಮೋಡ್ ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಮೌಲ್ಯ. ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಖರೀದಿ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೋಡ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ಗ್ರಾಹಕರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ 1 ಅಥವಾ 2 ಯೂನಿಟ್ಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ).
ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾರಾಟ ವಿತರಣೆಯು ಓರೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಸರಾಸರಿಯು ಮಧ್ಯಾಂಕಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಓರೆಯಾಗಿಸುತ್ತಿರುವ ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟುಗಳಿರಬಹುದು.
ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಗಾತ್ರ: ಮಾರಾಟದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು
ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟವು ಎಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಪ್ರಸರಣದ ಅಳತೆಗಳು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
1. ಶ್ರೇಣಿ
ಈ ಶ್ರೇಣಿಯು ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ತಿಂಗಳಿನ ಅತ್ಯಧಿಕ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾರಾಟ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯು ತ್ವರಿತ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿಪರೀತಗಳಿಂದ ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
2. ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ
ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವು ದತ್ತಾಂಶವು ಸರಾಸರಿಯಿಂದ ಎಷ್ಟು ದೂರಕ್ಕೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾರಾಟವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ, ದಾಸ್ತಾನು, ಕಾರ್ಯಪಡೆ ಮತ್ತು ಆದಾಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಸ್ಥಿರತೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
3. ಇಂಟರ್ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ರೇಂಜ್ (IQR)
IQR ಎಂದರೆ ಮೂರನೇ ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ (Q3) ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ (Q1) ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. ಈ ಅಳತೆಯು ಮಧ್ಯದ 50% ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿರೋಧಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿನ "ಸಾಮಾನ್ಯ" ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು IQR ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಸರಣದ ಅಳತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಮಾರಾಟವು ಏರಿಳಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಚಾರ ತಂತ್ರ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ರೂಪ: ಮಾರಾಟದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ವಿತರಣಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಮಾರಾಟದ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಮಪಾರ್ಶ್ವವಾಗಿರುತ್ತದೆ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ವಿತರಣೆಯ ಆಕಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಂತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
– ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ಬಲ-ಓರೆಯಾದ ವಿತರಣೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ: ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಖರೀದಿಗಳು, ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ಖರೀದಿಗಳು.
- ಬೈಮೋಡಲ್ ವಿತರಣೆಯು ಎರಡು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚಿಲ್ಲರೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಗಟು ಗ್ರಾಹಕರು.
ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳು, ಬಾಕ್ಸ್ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿತರಣಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಕಾರಣವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಬಹುದು: ಅದು ಪ್ರಚಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ, ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನದಿಂದಾಗಿ ಆಗಿರಬಹುದು.
ವರ್ಗದಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಉತ್ಪನ್ನ, ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಚಾನಲ್
ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಿದಾಗ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಾರಾಟದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ನೋಡುವ ಬದಲು, ಕಂಪನಿಗಳು ಬೆಳವಣಿಗೆ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
1. ಉತ್ಪನ್ನ/ವರ್ಗವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ
ಒಟ್ಟು ಮಾರಾಟ, ಸರಾಸರಿ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಆದಾಯಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ. "ಸ್ಟಾರ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು" ಮತ್ತು ನಿಶ್ಚಲ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಪ್ರಚಾರಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2. ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ
ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶದ ಮಾರಾಟವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಪ್ರದೇಶವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಕಂಪನಿಯು ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
3. ಮಾರಾಟ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ
ಆನ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಆಫ್ಲೈನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಕಂಡುಬರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆನ್ಲೈನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸರಾಸರಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಆಫ್ಲೈನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಪಿವೋಟ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಂತಹ ಸಾರಾಂಶ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವುದು
ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರಾಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು:
– ದೈನಂದಿನ/ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ/ಮಾಸಿಕ ಮಾರಾಟ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್.
- ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶದ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್.
– ವರ್ಗದ ಕೊಡುಗೆ ಅನುಪಾತಗಳಿಗಾಗಿ ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ (ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ).
- ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಚಾನಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾರಾಟದ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಹೊರವಲಯಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಬಾಕ್ಸ್ಪ್ಲಾಟ್.
ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಇರಬೇಕು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರಚಾರದ ಅವಧಿಗಳು ಅಥವಾ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ರಜಾದಿನಗಳ ಕುರಿತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯವಹಾರದ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸ್ವತಃ ಒಂದು ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ; ಇದು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಒಳನೋಟಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
– ಸರಾಸರಿ ದೈನಂದಿನ ಮಾರಾಟ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೂ ಸರಾಸರಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದ್ದರೆ, ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳದ ಸೂಚನೆ ಇರುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಸಗಟು ಖರೀದಿಗಳು).
- ತಿಂಗಳಿನಿಂದ ತಿಂಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ ಹೆಚ್ಚಾದರೆ, ಮಾರಾಟವು ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಟಾಕ್ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.
- ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನವು ಆದಾಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಆ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಬೇಡಿಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾದರೆ ಕಂಪನಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ; ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
- ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೂ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಆ ಪ್ರದೇಶವು ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾರಾಂಶ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಕೇವಲ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಪೆನುಟಪ್
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಕಂಪನಿಗಳು ವ್ಯವಹಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ಪ್ರಸರಣ, ವಿತರಣೆ, ವರ್ಗ ಗುಂಪು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಅಳತೆಗಳ ಮೂಲಕ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಾರಾಂಶಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ನಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರಾಟ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಥಿರವಾದ ಅನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಡಿಪಾಯವಾಗುತ್ತದೆ.
