Cách dùng Excel để kiểm tra dữ liệu bán hàng trước khi ra quyết định

Một file Excel bán hàng có thể chỉ vài trăm dòng, nhưng nếu nhìn không đúng cách thì rất dễ bỏ sót vấn đề.

Ví dụ, doanh thu tháng này giảm.

Thay vì ngồi nhìn từng dòng đơn hàng, bạn có thể dùng Excel để kiểm tra nhanh:

• Sản phẩm nào giảm?

• Khu vực nào giảm?

• Ngày nào doanh thu thấp?

• Số đơn giảm hay giá trị đơn giảm?

• Khách cũ hay khách mới thay đổi?

• Có dữ liệu nào bị nhập sai không?

Bài này đi thẳng vào cách làm.

Chuẩn bị một bảng dữ liệu

Một bảng bán hàng đơn giản có thể gồm:

Nếu dữ liệu thực tế có thêm thông tin như nhân viên, nguồn khách, mã sản phẩm hoặc trạng thái đơn hàng thì càng thuận tiện cho việc kiểm tra.

Điều quan trọng là:

Mỗi dòng nên đại diện cho một bản ghi rõ ràng.

Không nên vừa để dữ liệu bán hàng, vừa chèn dòng tổng cộng, ghi chú hoặc tiêu đề phụ vào giữa bảng.

Việc đầu tiên: kiểm tra dữ liệu có sạch không

Trước khi tính toán, hãy kiểm tra dữ liệu.

Đừng vội tạo biểu đồ.

Kiểm tra dòng bị trùng

Nếu một đơn hàng xuất hiện hai lần, tổng doanh thu sẽ bị sai.

Trong Excel, có thể chọn bảng dữ liệu rồi sử dụng:

Data → Remove Duplicates

Nhưng trước khi xóa, nên kiểm tra xem hai dòng có thực sự là bản trùng hay không.

Ví dụ:

Có thể đây là bản ghi trùng.

Nhưng nếu:

thì chưa chắc là dữ liệu trùng.

Kiểm tra ô trống

Một số cột quan trọng không nên bị bỏ trống.

Ví dụ:

• Ngày.

• Mã đơn.

• Sản phẩm.

• Doanh thu.

Bạn có thể dùng Filter để lọc các ô trống.

Nếu cột doanh thu có một vài dòng không có số, cần kiểm tra nguyên nhân trước khi tính tổng.

Có thể đó là:

• Đơn chưa hoàn tất.

• Đơn bị hủy.

• Nhân viên chưa nhập.

• Lỗi dữ liệu.

Không nên tự động điền số 0 nếu chưa biết nguyên nhân.

Kiểm tra doanh thu bất thường

Đây là một cách kiểm tra rất hữu ích.

Giả sử hầu hết đơn hàng nằm trong khoảng:

200.000 – 2.000.000đ

nhưng có một đơn:

250.000.000đ

Đừng vội nghĩ đây là một đơn hàng đặc biệt.

Có thể nhân viên đã nhập nhầm:

250.000

thành:

250.000.000

Chỉ một dòng sai cũng có thể làm báo cáo doanh thu thay đổi rất lớn.

Trong Excel, bạn có thể sắp xếp cột doanh thu từ Largest to Smallest.

Sau đó nhìn nhanh những giá trị lớn bất thường.

Lọc dữ liệu theo sản phẩm

Giả sử tháng này có 20 sản phẩm.

Không cần xem từng dòng.

Dùng Filter ở cột Sản phẩm để chọn từng nhóm.

Sau đó có thể xem:

• Số đơn.

• Số lượng bán.

• Doanh thu.

Ví dụ:

Nhìn bảng này, bạn có thể thấy ngay:

Áo A bán được nhiều sản phẩm nhất.

Nhưng Giày C tạo ra doanh thu khá lớn dù số lượng bán thấp hơn nhiều.

Đây là lý do không nên chỉ nhìn vào số lượng sản phẩm bán ra.

So sánh hai khoảng thời gian

Đây là một trong những cách sử dụng dữ liệu đơn giản nhưng rất hữu ích.

Ví dụ:

Tháng 7: 850 triệu

Tháng 8: 720 triệu

Doanh thu giảm.

Nhưng đó mới chỉ là bước đầu.

Hãy chia tiếp:

Bây giờ vấn đề rõ hơn.

Doanh thu giảm chủ yếu đến từ Giày C.

Thay vì nói:

“Doanh thu tháng này giảm.”

Bạn có thể kiểm tra tiếp:

• Giày C hết hàng?

• Giá thay đổi?

• Ít khách mua hơn?

• Có vấn đề với quảng cáo?

• Có thay đổi chính sách bán hàng?

• Có sản phẩm mới cạnh tranh?

Excel lúc này chỉ giúp bạn tìm đúng chỗ cần kiểm tra tiếp.

Dùng PivotTable để tổng hợp nhanh

Nếu có hàng nghìn dòng, PivotTable sẽ tiện hơn việc cộng thủ công.

Ví dụ muốn xem doanh thu theo sản phẩm:

Insert → PivotTable

Sau đó:

Rows: Sản phẩm

Values: Doanh thu

Bạn sẽ có một bảng tổng hợp rất nhanh.

Có thể đổi tiếp:

Rows: Khu vực

Columns: Tháng

Values: Doanh thu

Từ đó dễ dàng nhìn được khu vực nào đang tăng hoặc giảm.

Xem doanh thu theo ngày

Nếu doanh thu thay đổi mạnh, hãy kiểm tra theo ngày.

Ví dụ:

Ngày 04/08 có sự khác biệt rất lớn.

Lúc này không cần phân tích cả tháng.

Chỉ cần mở dữ liệu của ngày 04/08 và kiểm tra:

• Có ít đơn không?

• Có sản phẩm nào hết hàng?

• Website có lỗi?

• Nhân viên nghỉ?

• Có thay đổi chương trình bán hàng?

• Dữ liệu ngày đó có bị thiếu?

Đây là cách thu hẹp vấn đề thay vì kiểm tra mọi thứ cùng lúc.

Kiểm tra nguồn khách

Nếu bảng có thêm cột nguồn khách:

Bạn có thể tổng hợp doanh thu theo từng nguồn.

Từ đó biết được nguồn nào đang mang lại nhiều đơn hàng hoặc doanh thu hơn.

Nếu dữ liệu đến từ nhiều kênh, nên thống nhất cách ghi tên.

Ví dụ không nên để cùng một nguồn thành:

• Facebook

• FB

• Facebook Ads

• Meta

nếu tất cả đều muốn tính chung.

Nếu không thống nhất, bảng tổng hợp có thể tách thành nhiều nhóm khác nhau.

Khi phân tích Facebook Ads

Nếu bạn xuất dữ liệu quảng cáo về Excel, không cần phải nhìn tất cả các cột.

Hãy bắt đầu với những thông tin cơ bản:

• Ngày.

• Campaign.

• Chi phí.

• Lượt chuyển đổi.

• Doanh thu nếu có.

Sau đó sắp xếp theo chi phí hoặc doanh thu.

Mục đích đầu tiên là tìm:

Tiền đang được chi vào đâu?

và:

Kết quả đang đến từ đâu?

Sau đó mới đi sâu vào những campaign bất thường.

Cách này đơn giản hơn rất nhiều so với việc mở một báo cáo có hàng chục cột rồi cố đọc tất cả.

Khi phân tích Google Ads

Với Google Ads, bạn cũng có thể đưa dữ liệu về Excel rồi nhóm theo:

• Campaign.

• Nhóm quảng cáo.

• Từ khóa.

• Ngày.

• Sản phẩm.

Ví dụ một campaign đang tiêu nhiều tiền nhưng mang lại ít đơn.

Đừng vội xóa.

Hãy tách dữ liệu xuống nhóm nhỏ hơn để xem vấn đề nằm ở đâu.

Có thể chỉ một nhóm đang hoạt động kém trong khi những nhóm khác vẫn tốt.

Không cần tạo dashboard cho mọi thứ

Nếu bạn chỉ có vài trăm hoặc vài nghìn dòng dữ liệu, một file Excel được tổ chức tốt đôi khi đã đủ.

Có thể chia file thành:

Data

Dữ liệu gốc.

Analysis

Các bảng tổng hợp.

Report

Kết quả cuối cùng.

Không nên biến một công việc đơn giản thành một hệ thống quá phức tạp.

Nếu mục tiêu chỉ là trả lời:

“Sản phẩm nào giảm doanh thu mạnh nhất trong tháng này?”

thì một PivotTable có thể đã đủ.

Một nguyên tắc rất hữu ích

Khi mở một bảng dữ liệu, đừng hỏi ngay:

“Tôi có thể tạo biểu đồ gì?”

Hãy hỏi:

“Tôi đang cần biết điều gì?”

Ví dụ:

Cần biết sản phẩm bán chậm?

→ Tổng hợp theo sản phẩm.

Cần biết khu vực nào giảm?

→ Tổng hợp theo khu vực.

Cần biết doanh thu giảm từ khi nào?

→ Tổng hợp theo ngày hoặc tuần.

Cần biết nguồn khách nào hiệu quả?

→ Tổng hợp theo nguồn.

Cần biết vấn đề nằm ở đâu?

→ Chia dữ liệu thành các nhóm nhỏ hơn.

Cách làm này giúp file Excel phục vụ công việc, thay vì trở thành một bảng số liệu ngày càng phức tạp.

Một quy trình kiểm tra có thể dùng mỗi tuần

Mỗi tuần, bạn có thể dành một khoảng thời gian cố định để kiểm tra:

1. Tổng doanh thu

So với tuần trước.

2. Số đơn

Xem doanh thu thay đổi do số đơn hay do giá trị mỗi đơn.

3. Sản phẩm

Tìm sản phẩm tăng mạnh và giảm mạnh.

4. Khu vực

Xem khu vực nào có biến động lớn.

5. Nguồn khách

So sánh các nguồn mang lại đơn hàng.

6. Dữ liệu bất thường

Tìm dòng bị trùng, thiếu dữ liệu hoặc giá trị quá lớn/quá nhỏ.

7. Vấn đề cần xử lý

Chỉ ghi lại những điểm thực sự cần kiểm tra tiếp.

Như vậy, cuối buổi bạn không chỉ có một bảng báo cáo mà còn có một danh sách vấn đề rõ ràng.

Kết luận

Excel hoàn toàn có thể trở thành một công cụ phân tích dữ liệu rất thực tế nếu sử dụng đúng cách.

Bạn không cần bắt đầu bằng những công thức phức tạp.

Hãy bắt đầu bằng những việc đơn giản:

Kiểm tra dữ liệu → Lọc → Sắp xếp → Tổng hợp → So sánh → Tìm điểm bất thường.

Từ đó mới đi tiếp đến nguyên nhân và cách xử lý.

Đây cũng là cách tiếp cận của chuyên mục Data Analyst trên DuctriSEO.io: lấy những dữ liệu đang xuất hiện trong công việc hằng ngày và tìm cách sử dụng chúng để nhìn rõ vấn đề, kiểm tra nhanh hơn và đưa ra quyết định tốt hơn.