North America Retail Supply Chain & Sales Analysis Dataset - Đọc “sức khỏe vận hành” qua dữ liệu bán hàng và giao hàng

Trong thực tế phân tích dữ liệu Retail, rất nhiều đội ngũ gặp cùng một nghịch lý:

• Doanh thu tăng, nhưng lợi nhuận không tăng tương ứng.

• Sales report nói “bán tốt”, nhưng kho – giao hàng liên tục phát sinh vấn đề.

• Dashboard có đủ KPI, nhưng vẫn khó trả lời câu hỏi quan trọng nhất: vấn đề nằm ở bán hàng hay nằm ở chuỗi cung ứng?

Nguyên nhân thường không nằm ở việc thiếu dữ liệu.→ Mà nằm ở cách nhìn sales tách rời supply chain, trong khi ngoài đời hai thứ này kéo nhau lên hoặc kéo nhau xuống.

North America Retail Supply Chain & Sales Analysis là bộ dataset giúp bạn nhìn hoạt động kinh doanh theo đúng thực tế:

• Sales tạo ra đơn.

• Supply chain quyết định trải nghiệm.

• Và lợi nhuận là kết quả của cả hệ thống.

  
  

North America Retail Supply Chain & Sales Analysis Dataset là gì?

Đây là bộ dữ liệu giao dịch chi tiết (order line level) phục vụ phân tích bán hàng và vận hành giao hàng trong bối cảnh retail tại North America.

Dataset cho phép bạn kết nối được: Hiệu quả kinh doanh (revenue, profit, quantity, orders) với Chất lượng vận hành (ship mode, delivery time, khác biệt theo vùng).

Từ đó, bạn có thể xây dashboard không chỉ để “trình bày số”, mà để phát hiện điểm nghẽn và ra quyết định tối ưu.

Dataset gồm những nhóm thông tin nào?

Dataset thường được tổ chức theo từng dòng giao dịch, bao gồm các nhóm trường phổ biến sau:

1) Thời gian & đơn hàng

• Order Date, Ship Date

• Order ID, Ship Mode

2) Khách hàng & phân khúc

• Customer ID, Customer Name

• Segment

3) Địa lý

• Country, Region, State, City, Postal Code

4) Sản phẩm

• Product ID, Product Name

• Category, Sub-Category

5) Chỉ số kinh doanh & vận hành

• Sales (Revenue)

• Quantity

• Profit

• Delivery Days (Ship Date − Order Date)

• (Tuỳ dashboard) Cost có thể được suy ra từ Sales − Profit [Inference]

(Hình: Dashboard North America Retail Supply Chain & Sales Analysis)

Có thể khai thác gì từ dataset này?

1) Tách tăng trưởng doanh thu khỏi tăng trưởng “chất lượng”

Dataset giúp bạn đặt đúng câu hỏi về tăng trưởng:

• Revenue tăng do tăng số đơn hay tăng giá trị đơn?

• Tăng trưởng đến từ Region nào, Segment nào, Category nào?

• Có sub-category nào kéo doanh thu lên nhưng biên lợi nhuận lại mỏng?

Đây là lớp phân tích giúp phân biệt tăng trưởng bền vững và tăng trưởng “đẹp bề mặt”.

2) Profit không chỉ là con số, mà là câu chuyện của mix và vận hành

Nếu revenue tăng nhưng profit không tăng, dataset cho phép bạn bóc tách theo cấu trúc:

• Category/Sub-category nào bán mạnh nhưng profit thấp?

• Profit tốt là nhờ bán đúng mặt hàng, hay nhờ giảm rò rỉ vận hành?

• “Điểm rò” nằm ở sản phẩm, khu vực, hay ship mode?

Thay vì xem profit là KPI đứng riêng lẻ, bạn sẽ buộc phải nhìn theo hệ thống.

3) Đọc vận hành giao hàng bằng Delivery Days (thứ dashboard sales hay bỏ qua)

Delivery Days là thước đo cực thực tế, vì nó liên quan trực tiếp đến trải nghiệm và chi phí:

• Avg Delivery Days nhìn ổn, nhưng outlier đang nằm ở đâu?

• Max Delivery Days tăng là do ship mode, vùng địa lý hay backlog?

• Same Day/First Class thực sự cải thiện trải nghiệm, hay chỉ tăng áp lực chi phí?

Đây là điểm khiến dashboard “ra quyết định” khác hẳn dashboard “chỉ báo cáo”.

4) Ship Mode là chiến lược, không chỉ là lựa chọn logistics

Bạn có thể phân tích ship mode theo đúng góc độ quản trị:

• Standard Class chiếm phần lớn revenue: an toàn hay đang tạo rủi ro SLA?

• Mode nào mang nhiều đơn nhưng hiệu quả lợi nhuận thấp?

• Nên tối ưu ship mode bắt đầu từ vùng nào, nhóm khách nào, nhóm hàng nào?

Dataset giúp bạn đặt bài toán cân bằng cost - tốc độ - lợi nhuận theo cách có cơ sở.

5) Luyện cách xây dashboard quản trị, không phải dashboard trưng bày

Chỉ với dataset này, bạn có thể luyện các kỹ thuật phân tích rất thực chiến:

• YoY/MoM trend và variance analysis

• Driver breakdown theo Region/Segment/Category/Sub-category

• Shipping performance monitoring (avg/max delivery)

• Profitability lens: Sales vs Profit vs Cost [Inference]

Làm xong, bạn sẽ thấy rõ: KPI xanh chưa chắc business đang xanh.

Dataset này phù hợp với ai?

Bộ dataset này đặc biệt phù hợp với:

• người học Power BI muốn luyện dashboard kiểu retail + supply chain thực chiến

• người làm Business Intelligence/Analytics muốn học cách nối sales với vận hành

• Sales Ops/Supply Chain/Retail team muốn đọc KPI đúng bản chất, không chỉ KPI bề mặt

  
  

Kết luận

Góc nhìn từ Mastering Data Analytics: dữ liệu không tự tạo ra quyết định. Giá trị nằm ở cách bạn đặt câu hỏi và cấu trúc phân tích.

North America Retail Supply Chain & Sales Analysis là một nền tảng rất tốt để luyện tư duy:

• đọc tăng trưởng theo chất lượng

• nhìn profit theo cấu trúc

• theo dõi giao hàng như một phần của hiệu quả kinh doanh

• xây dashboard phục vụ quyết định, không chỉ để trình bày

  
  

📥 Link tải dataset

Dataset North America Retail Supply Chain & Sales Analysis: [tải tại đây]

Source: fp20analytics, ZoomCharts

Nếu bạn muốn học bài bản tư duy BI để ra quyết định

Tham khảo các chương trình đào tạo tại MDA:

• Business Intelligence K58: https://mastering-da.com/business-intelligence-program/

• Finance Analytics F2: https://mastering-da.com/finance-analytics-program/

Liên hệ tư vấn: Zalo 0961 48 66 48 (Za.lo)Email: sales@mastering-da.com