Ta có thể chọn phân tích trực tiếp số liệu Lượng bán mà không phân ra, tuy
nhiên để phần phân tích chi tiết, sâu hơn, và để có cái nhìn cụ thể hơn ta nên
cố gắng phân tích data ra.
Thông thường sẽ có yếu tố khác để phân tích Lượng bán. Lý do tôi phân
thành ba yếu tố “Lượng khách”, “Tỉ lệ mua”, “Tỉ lệ mua/người” là sau khi
biết đó là vấn đề, ta có thể phỏng đoán phương án và cách giải quyết.
Ví dụ “lượng khách” có thể bị ảnh hưởng nhất định bởi hoạt động quảng
cáo, hay có khả năng thu hút người mua hay không dựa vào “tỉ lệ bán”. “Tỉ
lệ bán/người” cũng được cho là có khả năng ảnh hưởng đến biến số này, tùy
vào việc trưng bày ở kệ, hay sắp xếp các loại sản phẩm liên quan để thu hút
người mua. Khi phân tích data, phần phân tích có “hợp lý” hay không sẽ phụ
thuộc vào việc có lường trước được những việc thế này không. Khi phân
tích data bằng bốn phép toán, ta nên có “giả thuyết” mang ý nghĩa bao quát,
chứ không phó mặc cho máy móc xử lý tùy tiện. Đương nhiên điều quan
trọng là ta phải có được những data như thế.
Bước 2: Xây dựng giả thuyết được dự đoán là Nguyên nhân chính cho
Biến số đã phân tích
Tiếp theo, sau khi chia “Lượng bán” thành “Lượng khách”, “Tỉ lệ bán” và
“Tỉ lệ bán/người”, ta sẽ lập giả thuyết tìm nguyên nhân cho từng cái. Lúc
này, giả thuyết sẽ có kiểu WHY ta đã gặp nhiều lần trước đó.
Lấy ví dụ nếu “Lượng khách” giảm, giống như đã xem ở chương 2, ta có thể
lập giả thuyết như sau:
- Vì hoạt động quảng cáo không hiệu quả như mong đợi, nên lượng khách
giảm.
- Sức hút của thương hiệu hay sản phẩm đã không còn đủ để thu hút khách
hàng nữa.
