- Hệ số tương quan chỉ trong nửa đầu năm là 0.55, nhưng sang nửa cuối năm
là 0.23, nghĩa là không thấy được hiệu quả DM.
Vì vậy ta có thể kết luận: Một trong những nguyên nhân gây sụt giảm
Lượng khách của cửa hàng A (giảm Lượng bán) có thể là do DM thiếu hiệu
quả. Đương nhiên điều ta nhận ra ở đây là sự thật rằng DM không phát huy
hiệu quả thu hút khách hàng như mong đợi (việc sử dụng tiền cho hoạt động
này là đang lãng phí). Đây có phải là nguyên nhân chủ yếu khiến “lượng
khách sụt giảm” không, hay ngoài ra còn có nguyên nhân gì khác khiến
khách hàng rời đi không,... ta có thể kết hợp với các giả thuyết khác, kiểm
chứng và xác nhận được. Điều ý nghĩa thật sự ở đây là nếu “nắm được
nguyên nhân cụ thể”, ta phải tìm hiểu toàn bộ giả thuyết giống như vậy.
Giống như trên, cửa hàng D vốn DM không hiệu quả, có lẽ nguyên nhân là
do sự phân bố của Lượng khách ở mỗi tháng là lớn nhất trong số bốn cửa
hàng. Ở đây ta có thể đoán rằng, vì phương pháp thu hút khách hàng bằng
DM không hiệu quả, dẫn đến Lượng khách giảm, nhưng Sự phân bố lại lớn
thêm. Dù không phải là nguyên nhân trực tiếp khiến Lượng khách sụt giảm,
nhưng có thể nói vấn đề của cửa hàng D cũng nằm ở hiệu quả DM nữa.
Điểm mấu chốt
Ta sẽ biết nguyên nhân nằm ở đâu nếu biết có hay không Quan hệ tương
quan giữa các data.
Phân tích mối tương quan dễ dàng bằng Excel
Tính nhanh chóng bằng hàm CORREL!
Việc phân tích mối tương quan bằng chỉ tiêu đơn giản Hệ số tương quan để
xác nhận mối liên hệ giữa các data, ngay cả khi các data đó có đơn vị khác
nhau (ở đây là “số mail” và “người”), ví dụ như Số DM đã gửi và Lượng
khách, có ưu điểm vượt trội là dễ hiểu, phạm vi ứng dụng lại rất rộng.
