Biashara Inategemea Takwimu
Kila biashara, kubwa au ndogo, inafanya maamuzi kulingana na data. Duka la Kariakoo linaamua bidhaa gani za kuhifadhi kulingana na mauzo ya zamani. Safaricom inaboresha huduma za M-Pesa kulingana na data ya matumizi ya wateja. Kiwanda cha Bakhresa kinadhibiti ubora wa bidhaa zake kwa vipimo vya kitakwimu. Takwimu ni lugha ya biashara ya kisasa.
Udhibiti wa Ubora (Quality Control)
Viwanda vinatumia takwimu kuhakikisha bidhaa zao zinakidhi viwango. Badala ya kupima kila bidhaa (ambayo ingehitaji muda na fedha nyingi), wanachukua sampuli na kutumia mbinu za kitakwimu.
Kiwanda cha Azam kinatengeneza juisi na kila chupa inapaswa kuwa na mililita 500. Kila saa, wanachukua sampuli ya chupa 10 na kupima. Wastani unapaswa kuwa karibu na 500ml, na kupotoka kwa kawaida kinapaswa kuwa chini ya 5ml.
Kama sampuli moja inaonyesha wastani wa 492ml au kupotoka kwa kawaida zaidi ya 8ml, mfumo unaonyesha onyo - huenda mashine inahitaji kusahihishwa. Hii inaitwa "Statistical Process Control" - kutumia takwimu kudhibiti mchakato wa uzalishaji.
Majaribio ya A/B (A/B Testing)
Majaribio ya A/B ni njia ya kulinganisha matoleo mawili ya kitu ili kuona lipi linafanya kazi vizuri zaidi. Ni kama utafiti wa majaribio kwa biashara.
Jumia Tanzania inataka kuboresha ukurasa wao wa intaneti. Wanaunda matoleo mawili:
- Toleo A: Kitufe cha "Nunua Sasa" rangi ya bluu
- Toleo B: Kitufe cha "Nunua Sasa" rangi ya kijani
Wageni 5,000 wanaona Toleo A na 5,000 wanaona Toleo B (kwa nasibu). Matokeo: Toleo A - asilimia 3.2 wananunua. Toleo B - asilimia 4.1 wananunua. P-value = 0.02. Tofauti ni ya maana ya kitakwimu - kitufe cha kijani kinafanya kazi vizuri zaidi.
Kwa wateja milioni 1 kwa mwaka, tofauti ya asilimia 0.9 inamaanisha mauzo 9,000 zaidi. Hii ni nguvu ya majaribio ya A/B.
Utabiri (Forecasting)
Biashara zinatumia data ya zamani kutabiri siku zijazo. Hii inasaidia kupanga uzalishaji, uhifadhi wa bidhaa, na bajeti.
Duka kubwa la Shoppers Plaza Dar es Salaam linaangalia data ya mauzo ya miaka 3 iliyopita. Wanaona mifumo:
- Mauzo yanapanda asilimia 40 mwezi Desemba (msimu wa likizo)
- Mauzo ya vifaa vya shule yanapanda Januari (shule zinafunguliwa)
- Mauzo ya umeme yanapanda Julai-Agosti (msimu wa baridi)
Kwa kutumia regression na mifumo ya msimu, wanaweza kutabiri mahitaji na kuhifadhi bidhaa zinazofaa kwa kila msimu.
Tafiti za Wateja (Customer Surveys)
Kura za maoni za wateja zinatoa data muhimu, lakini lazima zichambuliwe kwa usahihi.
Vodacom Tanzania inafanya utafiti wa kuridhika kwa wateja. Wateja 2,000 wanapiga alama kutoka 1 (mbaya sana) hadi 10 (bora sana). Matokeo:
- Wastani: 6.8
- Median: 7
- Modi: 8
- SD: 2.1
Wastani wa 6.8 unaonekana sawa, lakini SD ya 2.1 inaonyesha wateja wanatofautiana sana - baadhi ni wa furaha sana na wengine ni wa hasira sana. Histogram inaweza kuonyesha usambazaji wa bimodal - kundi moja la wateja walioridhika na kundi lingine la waliochukizwa. Mean peke yake ingefichua hali hii.
KPI - Viashiria Muhimu vya Utendaji
KPI ni nambari zinazopima jinsi biashara inavyofanya. Kila KPI ni kigezo cha kitakwimu.
- Kiwango cha kubadilisha (Conversion rate): Asilimia ya wageni wa duka au tovuti wanaonunua. Mfano: kati ya wateja 100 wanaoingia dukani, 15 wananunua = asilimia 15.
- Wastani wa thamani ya oda (Average order value): Kiasi cha wastani ambacho mteja anatumia kwa kila ununuzi.
- Kiwango cha kuondoka (Churn rate): Asilimia ya wateja wanaoondoka kwa muda fulani. Mfano: kama wateja 50 kati ya 1,000 wanaondoka kila mwezi, kiwango cha kuondoka ni asilimia 5.
- Net Promoter Score (NPS): Kipimo cha kuridhika kinachouliza "Je, ungependekeza huduma yetu kwa rafiki?" Alama kutoka -100 hadi +100.
Duka la mtandaoni Kilimall linafuatilia KPI:
- Kiwango cha kubadilisha: 2.3% (lengo: 3%)
- Wastani wa thamani ya oda: Tsh 85,000
- Kiwango cha kuondoka: 8% kwa mwezi (lengo: chini ya 5%)
Kiwango cha kuondoka cha 8% ni juu - wanaweza kutumia uchambuzi wa kitakwimu kuona ni wateja wa aina gani wanaoondoka (labda wateja wa mkoa fulani, au walionunua kategoria fulani) na kushughulikia tatizo.
Regression katika Biashara
Kampuni ya bima ya UAP inafanya regression kutabiri kiasi cha madai ya bima kulingana na umri wa mteja, aina ya bima, na eneo. Mfano wa matokeo:
Madai ya mwaka = 50,000 + 2,500 × Umri + 150,000 × (Bima_ya_gari) - 30,000 × (Eneo_la_mjini)
Hii inasaidia kampuni kuweka bei sahihi ya bima kwa kila mteja - kubwa zaidi kwa watu wenye hatari kubwa na ndogo kwa wenye hatari ndogo.
Biashara zinatumia takwimu kwa udhibiti wa ubora (sampuli na mipaka ya udhibiti), majaribio ya A/B (kulinganisha matoleo mawili), utabiri (kutumia data ya zamani kutabiri siku zijazo), tafiti za wateja (kuelewa kuridhika na mahitaji), na KPI (kupima utendaji). Kuelewa takwimu si kwa watafiti tu - ni ujuzi muhimu kwa mtu yeyote anayefanya biashara au anayefanya kazi katika shirika.