Tire proveito desses 2 pequenos dados Hacks para crescer o seu negócio

Big Data é um tema quente. E isso pode fazer maravilhas para o tipo certo de empresa.

Como uma pequena empresa, no entanto, você não é o “tipo certo de empresa”.

O ouro real está em seus pequenos dados.

Os benefícios da pequena análise de dados

Alavancar os Small Data pode proporcionar enormes ganhos em lucratividade e fluxo de caixa (alguns estudos mostraram que o aumento pode ser de 50 a 60%). E isso permite que você faça isso de uma maneira de baixo risco, em um período muito curto de tempo (como é a próxima semana, o próximo mês ou o próximo trimestre?)

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Dados pequenos são os dados transacionais capturados por suas interações com clientes, fornecedores, membros da equipe e seus produtos e serviços. São os dados que residem em coisas como seu sistema de contabilidade, seu CRM, seu ERP, planilhas do Excel e pequenos dados semelhantes.

Um empreendimento completo para alavancar seus pequenos dados requer ciência de dados de partes iguais, programação, auditoria forense e criatividade.

Pequenos Hacks de Dados

No entanto, para iniciar sua jornada de análise de dados pequenos, gostaria de fornecer dois "hacks de dados pequenos" muito eficazes que você pode usar para começar a aplicar o poder dos Small Data.

Experimente isso na sua empresa. Acho que você ficará agradavelmente surpreso com o que descobrir.

Corte de dados pequeno # 1 - análise de CVPM

A análise de CVPM é uma forma de dissecar a aparência da sua empresa a partir de um nível granular ou transacional. Para fazer sua análise de CVPM, você precisa analisar sua receita, seu lucro bruto e sua sobrecarga em uma base "por transação".

O que você está procurando são alterações nessas quantidades granulares ao longo do tempo. Por exemplo, nos últimos três anos fiscais. Ou, se for mais relevante, nos últimos quatro trimestres. Em geral, melhores informações são obtidas ao analisar sua análise de CVPM em três anos fiscais completos.

Vejamos um exemplo de duas empresas diferentes para esclarecer esse conceito. Alguns dados relevantes de cada uma das empresas são os seguintes:

	Business Alpha	Business Beta
(A) Número de Clientes	1,000	370
(B) Frequência por ano	0.5	6.0
(C) Lucro Bruto Médio	$ 350	$79
Lucro Bruto (A x B x C)	$175,000	$175,380

Essa informação nos diz que estamos analisando duas empresas com abordagens e estruturas completamente diferentes (dois modelos de negócios diferentes).

A Business Alpha mantém um grande número de clientes que só compram algo a cada dois anos (frequência de 0,5 por ano), mas é um item de ticket maior do que o Business Beta.

O Business Beta tem muito menos clientes (cerca de um terço), mas eles compram um item de ticket menor com muito mais frequência (a cada dois meses).

Mas olhe para o resultado final. Ambas as empresas retornam resultados de Lucro Bruto idênticos. Cada empresa tem cerca de US $ 175.000 para cobrir as despesas gerais, pagar dívidas, reinvestir no crescimento e fornecer retorno aos proprietários.

Small Data Hack # 2 - Análise de Matriz de Produto

Análise de Matriz de Produto é um método de observar clientes específicos, ou segmentos de clientes, e comparar vendas por produto (ou categoria de produto) para cada cliente. Ele fornece uma visão da amplitude da receita de cada cliente derivada de seus diferentes produtos e serviços.

Geralmente, é mais eficaz começar com níveis mais agregados e detalhar mais detalhadamente conforme indicam os dados e as análises.

A análise de matriz de produtos é mais poderosa quando é feita com as seguintes dimensões:

Cliente - vendas
Cliente - receita
Cliente - lucro bruto
Segmento de mercado ou de negócios
Geografia
Indústria

As tabelas abaixo fornecem um exemplo para guiá-lo:

Receita de vendas pelo cliente
Cliente	receita
Acme	$ 35,000
ACX	$ 23,600
Bergstrom	$ 74,835
Manilo SP	$ 126,959
TOTAL	$ 260,394

A informação contida nesta primeira tabela é interessante. Mas isso não fornece muitos detalhes sobre os componentes do total de receita para cada cliente. Na melhor das hipóteses, isso provavelmente levaria você e sua equipe de vendas a se contentar com o volume de receita da Manilo SP e simplesmente "tentar vender mais" para a Acme e a ACX.

A tabela abaixo fornece uma visão mais detalhada e útil dos mesmos clientes, usando os conceitos de Análise de Matrizes de Produto.

Matriz de penetração de produtos (por receita)
Cliente	Produto A	Produto B	Produto C	Produto D	TOTAL
Acme	$ 35,000	$ nil	$ nil	$ nil	$ 35,000
ACX	$ nil	$ nil	$ nil	$ 23,600	$ 23,600
Bergstrom	$ 12,500	$ 19,325	$ 1,350	$ 41,660	$ 74,835
Manilo SP	$ 103,000	$ 23, 009	$ 950	$ nil	$ 126,959
TOTAL	$ 150,500	$ 42,334	$ 2,300	$ 65,260	$ 260,394

As informações desta análise de matriz de produto provavelmente levariam a conclusões diferentes.

Por exemplo, embora Manilo SP parecesse que deveríamos estar satisfeitos com sua receita (quando apenas a receita de vendas da primeira tabela era usada), não deveríamos estar realmente satisfeitos. Eles estão comprando uma quantidade relativamente pequena de produtos C e D de nós.