Phân tích bộ dữ liệu CANDY DATASET ANALYSIS

Nguyễn Đình Tiến
Nguyễn Đình Tiến

8/6/2025•15 mins read

506
1
Phân tích bộ dữ liệu CANDY DATASET ANALYSIS

 

CAPSTONE PROJECT

CANDY DATASET ANALYSIS

A. TỔNG QUAN DỰ ÁN

     Dự án này tập trung vào việc phân tích dữ liệu bán hàng của các sản phẩm tiêu dùng nhanh từ nhiều nhà sản xuất và thương hiệu khác nhau, được phân phối qua nhiều kênh siêu thị, cửa hàng đặc sản và các chuỗi bán lẻ. Bộ dữ liệu phản ánh chi tiết về khối lượng tiêu thụ và doanh thu của các sản phẩm theo thời gian (năm, tháng), kênh phân phối, loại sản phẩm, bao bì và nhà sản xuất

Mục tiêu của dự án là hiểu rõ hơn về hiệu suất bán hàng của các sản phẩm trên từng kênh và thị trường, phân tích sự thay đổi trong xu hướng tiêu dùng và xác định yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu và khối lượng tiêu thụ. Kết quả cảu phân tích này sẽ hỗ trợ các bên liên quan đưa ra quyết định chiến lược nhằm tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và phân phối sản phẩm

B. THÔNG TIN DỮ LIỆU

1. Tổng quan

    Thông tin về bộ dữ liệu hỗ trợ phân tích chi tiết hiệu suất bán hàng của các sản phẩm kẹo dựa trên nhiều khía cạnh như danh mục sản phẩm, thương hiệu, nhà sản xuất và loại bao bì. Bên cạnh đó, dữ liệu còn cung cấp góc nhìn rõ ràng về hành vi tiêu dùng của khách hàng thông qua các kênh phân phối khác và theo thời gian (năm, tháng). Những phân tích này cho phép đánh giá toàn diện hiệu quả kinh doanh của từng nhóm sản phẩm, đồng thời đo lường hiệu quả tài chính dựa trên doanh thu và khối lượng tiêu thụ.

     Bộ dữ liệu tại đây.

2. Thông tin chi tiết về dữ liệu

BảngMô tảCộtMô tả cộtKiểu dữ liệu
product_distributionDữ liệu chi tiết về hoạt động bán hàng về các loại bánh kẹoyearNăm bán hàngInt
monthTháng bán hàngString
distribution_channelKênh phân phối(Nơi bán hàng)String
item_idMã định danh sản phẩmInt
itemTên sản phẩmString
categoryDanh mục sản phẩmInt
brandThương hiệu sản phẩmString
product_typeLoại sản phẩmString
package_typeLoại bao bìString
sales_volumn_kgKhối lượng bán ra (kg)Int
sales_volumn_eurDoanh số bán hàng (eur)Float
manufacturerNhà sản xuấtString

C. PHÂN TÍCH VÀ LÀM SẠCH DỮ LIỆU

1. Phân tích dữ liệu

a. Kiểm tra các bản ghi NULL

SQL
SELECT COUNT(*)
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
WHERE YEAR IS NULL
   OR MONTH IS NULL
   OR DISTRIBUTION_CHANNEL IS NULL
   OR ITEM_ID IS NULL
   OR ITEM IS NULL
   OR CATEGORY IS NULL
   OR BRAND IS NULL
   OR PRODUCT_TYPE IS NULL

b. Kiểm tra các bản ghi trùng lặp

SQL
--KIỂM TRA CÁC BẢN GHI TRÙNG LẶP ITEM_ID(1 ITEM_ID CÓ NHIỀU ITEM)
SELECT P1.ITEM, P1.ITEM_ID, P2.ITEM, P2.ITEM_ID
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION P1
JOIN PRODUCT_DISTRIBUTION P2 ON P2.ITEM!=P1.ITEM AND P1.ITEM_ID=P2.ITEM_ID

--KIỂM TRA CÁC BẢN GHI TRÙNG LẶP ITEM(1 ITEM CÓ NHIỀU ITEM_ID)
SELECT P1.ITEM, P1.ITEM_ID, P2.ITEM, P2.ITEM_ID
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION P1
JOIN PRODUCT_DISTRIBUTION P2 ON P2.ITEM=P1.ITEM AND P1.ITEM_ID!=P2.ITEM_ID

c. Kiểm tra các giá trị khác nhau ở các cột

SQL
SELECT
  COUNT (DISTINCT YEAR) AS distinct_year,
  COUNT (DISTINCT MONTH) AS distinct_month,
  COUNT (DISTINCT DISTRIBUTION_CHANNEL) AS distinct_distribution_channel,
  COUNT (DISTINCT ITEM_ID) AS distinct_item_id,
  COUNT (DISTINCT ITEM) AS distinct_item,
  COUNT (DISTINCT CATEGORY) AS distinct_category,
  COUNT (DISTINCT BRAND) AS distinct_brand,
  COUNT (DISTINCT PRODUCT_TYPE) AS distinct_product_type,
  COUNT (DISTINCT PACKAGE_TYPE) AS distinct_package_type,

2. Làm sạch dữ liệu

a. Sửa lại dữ liệu 1 item chỉ có 1 item_id

SQL
WITH ITEM_MAPPING AS (
    SELECT ITEM, MIN(ITEM_ID) AS STANDARD_ITEM_ID
    FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
    GROUP BY ITEM
)
UPDATE PD
SET ITEM_ID = IM.STANDARD_ITEM_ID
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION PD
JOIN ITEM_MAPPING IM ON PD.ITEM = IM.ITEM;

b. Kiểm tra xem có bị trùng item_id, item

SQL
SELECT ITEM, COUNT(DISTINCT ITEM_ID) AS ITEM_ID_COUNT
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY ITEM
HAVING COUNT(DISTINCT ITEM_ID) > 1;

c. Xóa bỏ các bản ghi bị trùng

SQL
WITH CTE_DUPLICATES AS (
  SELECT *, 
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY 
             [YEAR], [MONTH], DISTRIBUTION_CHANNEL, ITEM_ID, ITEM, 
             CATEGORY,BRAND, PRODUCT_TYPE, PACKAGE_TYPE, 
             SALE_VOLUME_IN_KG, SALE_VOLUME_IN_EUR, MANUFACTURER
           ORDER BY (SELECT NULL)
         ) AS RN
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION

d. Sửa định dạng cột month sang định dạng số

SQL
UPDATE PRODUCT_DISTRIBUTION
SET MONTH = CASE LOWER(MONTH)
  WHEN 'JANUARY' THEN 1
  WHEN 'FEBRUARY' THEN 2
  WHEN 'MARCH' THEN 3
  WHEN 'APRIL' THEN 4
  WHEN 'MAY' THEN 5
  WHEN 'JUNE' THEN 6
  WHEN 'JULY' THEN 7
  WHEN 'AUGUST' THEN 8

D. TRUY VẤN VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU

1. Phân tích xu hướng Doanh số và Khối lượng bán theo thời gian 

a. Doanh số (sales_volume_eur) theo từng năm?

SQL
SELECT [YEAR], SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY [YEAR]
ORDER BY [YEAR];

Phân tích: 

Xu hướng biến động doanh số

  • Giai đoạn giảm (2018-2019): Doanh số giảm mạnh từ 31.46 triệu xuống 29.01 triệu (giảm ~7.7%), có thể do:
    • Khủng hoảng kinh tế hoặc thay đổi chiến lược kinh doanh.
    • Cạnh tranh thị trường gia tăng.
  • Ổn định tương đối (2019-2020): Doanh số dao động không đáng kể (~29 triệu), phản ánh giai đoạn cân bằng hoặc tác động của đại dịch COVID-19 đầu năm 2020.
  • Phục hồi và tăng trưởng (2020-2022): Doanh số tăng liên tiếp, đạt đỉnh 31.95 triệu năm 2022 (tăng ~10.1% so với 2020), cho thấy:
    • Sự phục hồi sau đại dịch.
    • Hiệu quả của chiến lược mở rộng thị trường hoặc cải tiến sản phẩm.
  • Suy giảm nhẹ (2022-2024): Doanh số giảm về mức ~29.85 triệu (giảm ~6.6% so với 2022), có thể do:
    • Bão hòa thị trường.
    • Lạm phát hoặc thay đổi nhu cầu khách hàng.

So sánh với năm gốc (2018)

  • Năm 2022 là năm thành công nhất, vượt 1.5% so với 2018.
  • Các năm còn lại đều thấp hơn 2018, đặc biệt năm 2024 thấp hơn ~5.1%.

Phân tích chu kỳ

  • Dữ liệu cho thấy một chu kỳ kinh doanh kéo dài khoảng 4-5 năm:
    • Giai đoạn giảm (2018-2020).
    • Giai đoạn tăng (2020-2022).
    • Giai đoạn điều chỉnh (2022-2024).

b. Khối lượng bán (sales_volume_kg) theo từng tháng trong từng năm?

SQL
SELECT [YEAR], [MONTH], SUM(SALE_VOLUME_IN_KG) AS TOTALSALES
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY [YEAR], [MONTH]
ORDER BY [YEAR], [MONTH];

Phân tích: 

  • Biến động theo tháng:
    • Tháng 12 là tháng cao điểm nhất trong tất cả các năm
      Có thể do nhu cầu tăng cao cuối năm (mùa lễ/tết).
    • Tháng 6–8 thường là vùng trũng nhẹ (mùa hè), tổng khối lượng giảm hoặc ổn định.
  • So sánh giữa các năm:
    • 2024 là năm có tổng khối lượng bán cao nhất toàn kỳ.
    • 2020–2021 có vẻ bị chững lại nhẹ so với đà tăng (có thể do ảnh hưởng khách quan như dịch chẳng hạn).

c. Tổng doanh số theo năm và quý?

SQL
SELECT [YEAR], [QUARTER], SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
FROM (
  SELECT [YEAR],
    CASE 
      WHEN [MONTH] IN(1, 2, 3) THEN 1
      WHEN [MONTH] IN(4, 5, 6) THEN 2
      WHEN [MONTH] IN(7, 8, 9) THEN 3
      ELSE 4
    END AS [QUARTER],
    SALE_VOLUME_IN_EUR

Phân tích: 

  • Chu kỳ mùa vụ theo quý:
    • Quý thường có doanh số cao nhất trong năm thường là Quý 4 (Q4) nếu có yếu tố mùa vụ (cuối năm, lễ hội, Tết...)
    • Quý thường là thấp nhất có thể là Q2 hoặc Q3
  • So sánh các năm:

=> Tổng doanh số tăng dần qua các năm. Dấu hiệu tốt về tăng trưởng thị trường hoặc hoạt động kinh doanh

d. Xu hướng doanh số và khối lượng bán theo từng loại sản phẩm (product_type) theo thời gian (năm, tháng)?

SQL
SELECT [YEAR], [MONTH], PRODUCT_TYPE, 
     SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT, 
     SUM(SALE_VOLUME_IN_KG) AS TOTALSALESQTY
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY [YEAR], [MONTH], PRODUCT_TYPE
ORDER BY [YEAR], [MONTH];
image-block

Phân tích:

Tổng quan

  • Đặc điểm nổi bật:
    • CHIPS luôn dẫn đầu về doanh số và khối lượng, chiếm tỷ trọng lớn nhất.
    • Một số sản phẩm có doanh số rất thấp (ví dụ: CANDY MIX, WHITE CHOCOLATE) nhưng xuất hiện đều đặn.

Xu hướng chính

Theo sản phẩm

  • CHIPS:
    • Doanh số cao nhất (trung bình ~1–1.5 triệu EUR/tháng), chiếm 40–60% tổng doanh số.
    • Khối lượng bán ổn định (~100,000–180,000 KG/tháng).
    • Đỉnh điểm: Tháng 5/2018 (1.75 triệu EUR) và tháng 8/2021 (1.8 triệu EUR).
  • BISCUITS:
    • Doanh số ổn định (~500,000–900,000 EUR/tháng), khối lượng ~80,000–150,000 KG/tháng.
    • Tăng mạnh vào tháng 12 hàng năm (ví dụ: 12/2023 đạt 1.59 triệu EUR).
  • CHOCOLATES/WAFERS:
    • Biến động theo mùa: Tăng vào dịp cuối năm (tháng 11–12) do nhu cầu quà tặng.
    • WHITE CHOCOLATE và DARK CHOCOLATE có doanh số khiêm tốn (<100,000 EUR/tháng).
  • Sản phẩm nhỏ:
    • CANDY MIX, WHITE CHOCOLATE thường <10,000 EUR/tháng, khối lượng dưới 100 KG.

Theo thời gian

  • Mùa vụ:
    • Tháng 12 luôn là tháng đỉnh điểm cho hầu hết sản phẩm (ví dụ: CHIPS, BISCUITS, CHOCOLATES).
    • Tháng 6–8 (mùa hè): Một số sản phẩm như WAFERS giảm nhẹ.
  • Năm 2020–2021:
    • Ảnh hưởng của COVID-19: Doanh số CHIPS tăng mạnh (nhu cầu tích trữ), trong khi CHOCOLATES giảm.
  • Năm 2023–2024:
    • CHIPS tiếp tục tăng trưởng, trong khi BISCUITS và WAFERS ổn định.

Mối quan hệ giữa Doanh số và Khối lượng

  • Tương quan không đồng đều:
    • CHIPS: Doanh số cao nhưng khối lượng không tăng tỷ lệ thuận → Giá bán đơn vị có thể cao hơn.
    • CHOCOLATES: Khối lượng thấp nhưng doanh số đáng kể (ví dụ: DARK CHOCOLATE ~50,000 EUR/5,000 KG).
  • Ngoại lệ:
    • CANDY MIX: Doanh số cực thấp dù khối lượng không nhỏ (ví dụ: 12/2019: 0.2 EUR/2 KG) → Dữ liệu có thể bị lỗi.

Điểm bất thường cần kiểm tra

  • CANDY MIX:
    • Nhiều tháng ghi nhận doanh số 0.1–0.3 EUR nhưng khối lượng 1–5,000 KG → Sai sót nhập liệu hoặc định giá.
  • WHITE CHOCOLATE:
    • Tháng 3/2023: Doanh số 5,570 EUR (cao bất thường so với trung bình ~1,000 EUR).
  • CHIPS:
    • Tháng 8/2023: Doanh số 1.57 triệu EUR (cao nhất trong 7 năm) → Cần xem xét yếu tố khuyến mãi hoặc sự kiện.

e. So sánh doanh số giữa các năm?

SQL
WITH YEARLY_SALES AS (
  SELECT [YEAR], SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR]
)
SELECT 
  Y1.[YEAR] AS YEAR1,
  Y2.[YEAR] AS YEAR2,
  Y1.SALESAMOUNT AS SALES_YEAR1,
  Y2.SALESAMOUNT AS SALES_YEAR2,
image-block

Phân tích:

Xu hướng tăng trưởng

NămDoanh số (EUR)Chênh lệch (EUR)Tỷ lệ (%)Nhận xét
2018–201931.46M → 29.01M-2.45M-7.8%Giảm mạnh nhất trong giai đoạn.
2019–202029.01M → 29.04M+31.9K+0.11%Hầu như không tăng trưởng.
2020–202129.04M → 31.41M+2.37M+8.15%Tăng trưởng mạnh sau giai đoạn ảm đạm.
2021–202231.41M → 31.95M+540.8K+1.72%Tăng nhẹ, tốc độ chậm lại.
2022–202331.95M → 29.97M-1.98M-6.2%Sụt giảm rõ rệt.
2023–202429.97M → 29.85M-115.5K-0.39%Ổn định nhưng vẫn âm.

Điểm nổi bật

  • Giai đoạn giảm sâu:
    • 2018–2019: Giảm 7.8% (có thể do khủng hoảng kinh tế hoặc thay đổi chiến lược).
    • 2022–2023: Giảm 6.2% (nguyên nhân cần kiểm tra: lạm phát, cạnh tranh, hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng).
  • Giai đoạn tăng trưởng:
    • 2020–2021: Tăng 8.15% dù có COVID-19 → Có thể do tăng nhu cầu hàng tiêu dùng thiết yếu (ví dụ: CHIPS).
    • 2021–2022: Tăng trưởng chậm (1.72%) sau đà tăng mạnh.
  • Xu hướng gần đây (2023–2024):
    • Doanh số tiếp tục giảm nhẹ (-0.39%), cho thấy thị trường bão hòa hoặc khó khăn kinh tế.

Nguyên nhân tiềm ẩn

  • 2018–2019:
    • Có thể do thay đổi chính sách giá, cắt giảm sản phẩm kém hiệu quả (ví dụ: CANDY MIX).
  • 2020–2021:
    • Tăng trưởng nhờ xu hướng tích trữ thực phẩm trong đại dịch.
  • 2022–2023:
    • Ảnh hưởng từ lạm phát, chi phí nguyên liệu tăng, hoặc cạnh tranh từ đối thủ

f. Tháng nào có doanh số cao nhất và thấp nhất trong mỗi năm?

SQL
WITH MONTHLY AS (
  SELECT [YEAR], [MONTH],SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR], [MONTH]
),
RANKED AS (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY [YEAR] ORDER BY SALESAMOUNT DESC) AS RN_MAX,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY [YEAR] ORDER BY SALESAMOUNT ASC) AS RN_MIN
  FROM MONTHLY
image-block

Phân tích:

Xu Hướng Doanh Số Cao Nhất (MAXSALESAMOUNT)

  • Tháng 12 là tháng mạnh nhất trong hầu hết các năm (trừ năm 2022 là tháng 11).
    • Lý do: Tháng 12 thường gắn liền với mùa mua sắm cuối năm (Giáng sinh, Tết Dương lịch, khuyến mãi lớn).
    • Năm 2023 có doanh số tháng 12 cao kỷ lục (3,760,446.00), có thể do phục hồi kinh tế sau COVID hoặc chiến dịch marketing hiệu quả.
  • Năm 2022 là ngoại lệ (tháng 11 cao nhất), có thể do:
    • Black Friday (tháng 11) đóng góp lớn vào doanh số.
    • Doanh nghiệp triển khai chương trình khuyến mãi sớm trước tháng 12.

Biến Động Doanh Số Cao Nhất Qua Các Năm:

  • 2018–2020: Giảm dần (3,537,580.50 → 3,210,862.70 → 3,212,136.30), phản ánh tác động của suy thoái hoặc đại dịch COVID-19.
  • 2021–2023: Tăng trở lại, đạt đỉnh vào 2023 (3,760,446.00).
  • 2024: Giảm nhẹ so với 2023 (3,323,562.80), có thể do thị trường bão hòa hoặc cạnh tranh gia tăng.

Xu Hướng Doanh Số Thấp Nhất (MINSALESAMOUNT)

  • Tháng 1, 2, 3, 6, 8, 9 thường là các tháng yếu nhất, tùy năm.
    • Tháng 1 (2019, 2023) & Tháng 2 (2022): Sau mùa cao điểm cuối năm, nhu cầu giảm mạnh.
    • Tháng 6 (2018), Tháng 8 (2020), Tháng 9 (2021): Có thể do ảnh hưởng của mùa hè (ít hoạt động mua sắm) hoặc thiếu chiến dịch marketing.
    • Tháng 3 (2024): Xu hướng mới cần theo dõi thêm.

Biến Động Doanh Số Thấp Nhất Qua Các Năm:

  • 2018–2024: Dao động quanh mức 2.0–2.1 triệu, không có sự sụt giảm quá lớn → Doanh nghiệp duy trì được mức sàn ổn định.
  • Năm 2019 có doanh số tháng 1 thấp nhất (1,621,464.60), có thể do hậu quả của khủng hoảng kinh tế hoặc quản lý tồn kho sau mùa cao điểm.

Chênh Lệch Giữa Tháng Cao Nhất & Thấp Nhất

NămChênh lệch (MAX - MIN)Tỷ lệ chênh (%)
20181,500,375.20~73.6%
20191,889,398.10~116.5%
20201,230,808.90~62.1%
20211,227,369.60~61.4%
20221,176,813.40~56.6%
20231,685,233.20~81.2%
20241,295,123.60~63.9%
  • Năm 2019 & 2023 có chênh lệch lớn nhất
  • Năm 2022 có chênh lệch thấp nhất, có thể do doanh nghiệp đã cân bằng hoạt động bán hàng tốt hơn.

Đánh Giá Chung & Khuyến Nghị

Điểm Mạnh:

  • Tháng 12 luôn là tháng đem lại doanh số cao, cần tận dụng tối đa bằng các chương trình khuyến mãi, quảng cáo.
  • Doanh số sàn ổn định (~2.0–2.1 triệu), không có tháng nào sụt giảm quá thấp.

Điểm Yếu & Cơ Hội Cải Thiện:

  • Sự chênh lệch giữa tháng cao & thấp còn lớn → Cần cải thiện doanh số các tháng yếu bằng:
    • Chiến dịch marketing riêng cho tháng ít khách (Ví dụ: "Mua sắm giữa năm", "Back to School" tháng 8–9).
    • Khuyến mãi đặc biệt vào tháng 1–2 để kích cầu sau Tết.
  • Năm 2024 doanh số tháng 12 giảm so với 2023 → Cần phân tích nguyên nhân (cạnh tranh, kinh tế, chiến lược giá).

g. Sản phẩm nào có mức tăng trưởng doanh số cao nhất qua từng năm?

SQL
WITH YEARLY_SALES AS (
  SELECT 
    [YEAR], 
    ITEM_ID AS PRODUCTID, 
    ITEM AS PRODUCTNAME, 
    SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR], ITEM_ID, ITEM
),
GROWTH_CALC AS (
image-block

2. Phân tích hiệu suất theo Kênh phân phối và Nhà nhà sản xuất

a. Doanh số và khối lượng bán theo từng distribution_channel?

SQL
SELECT DISTRIBUTION_CHANNEL, COUNT(DISTINCT ITEM_ID) AS TOTALPRODUCT, 
  SUM(SALE_VOLUME_IN_KG) AS TOTALSALES, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY DISTRIBUTION_CHANNEL;
image-block

Phân tích:

  • SUPPERMARKET CHAINS là kênh hiệu quả nhất:
    • Dẫn đầu cả về khối lượng bán (8.4 triệu đơn vị) và doanh số (65.1 triệu EUR).
    • Dù số sản phẩm phân phối (876) gần bằng các kênh khác, nhưng hiệu suất vượt trội.
  • BIG STORES FOR YOU và SMALL AND SPECIALTY STORES có hiệu suất tương đương:
    • BIG STORES FOR YOU: Khối lượng bán thấp hơn nhưng doanh số cao hơn → Giá bán trung bình có thể cao.
    • SMALL AND SPECIALTY STORES: Khối lượng bán cao hơn nhưng doanh số thấp hơn Supermarket Chains → Cần kiểm tra chiết khấu hoặc giá bán.

  • ADENLE ALEX SHOPS và MARCO RAMOS SHOPS hoạt động kém hiệu quả:

    • Cùng số sản phẩm phân phối (864) nhưng doanh số và khối lượng thấp nhất.
    • Nguyên nhân có thể do:
      • Phạm vi tiếp cận khách hàng hẹp.
      • Chiến lược giá không cạnh tranh.

    Phân tích sâu hơn

        a. Giá bán trung bình (EUR/đơn vị)

  • SUPPERMARKET CHAINS: 65,155,435.40 / 8,406,018 ≈ 7.75 EUR/đơn vị.
  • BIG STORES FOR YOU: 40,620,258.60 / 5,188,227 ≈ 7.83 EUR/đơn vị.
  • SMALL AND SPECIALTY STORES: 50,088,830.50 / 6,363,728 ≈ 7.87 EUR/đơn vị.
  • ADENLE ALEX SHOPS: 31,787,153.90 / 3,998,007 ≈ 7.95 EUR/đơn vị.
  • MARCO RAMOS SHOPS: 25,049,054.90 / 3,221,377 ≈ 7.78 EUR/đơn vị.

=> Không chênh lệch lớn về giá bán trung bình giữa các kênh.

b. Hiệu suất phân phối (Doanh số/sản phẩm)

  • SUPPERMARKET CHAINS: 65,155,435.40 / 876 ≈ 74,378 EUR/sản phẩm.
  • BIG STORES FOR YOU: 40,620,258.60 / 873 ≈ 46,530 EUR/sản phẩm.
  • SMALL AND SPECIALTY STORES: 50,088,830.50 / 874 ≈ 57,310 EUR/sản phẩm.

=> SUPPERMARKET CHAINS tối ưu nhất về khả năng sinh lời trên mỗi sản phẩm.

b. So sánh doanh số các distribution_channel theo từng năm?

SQL
WITH YEAR_SALES AS (
  SELECT [YEAR], DISTRIBUTION_CHANNEL, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR], DISTRIBUTION_CHANNEL
)
SELECT Y1.DISTRIBUTION_CHANNEL, Y1.[YEAR] AS YEAR_1, Y1.SALESAMOUNT AS SALESAMOUNT_Y1, 
Y2.[YEAR] AS YEAR_2, Y2.SALESAMOUNT AS SALESAMOUNT_Y2,
ROUND(100 * (Y2.SALESAMOUNT- Y1.SALESAMOUNT)/ Y1.SALESAMOUNT, 2) AS GROWTHPERCENT 
FROM YEAR_SALES Y1
INNER JOIN YEAR_SALES Y2 ON Y2.[YEAR] = Y1.[YEAR] + 1 AND Y2.DISTRIBUTION_CHANNEL=Y1.DISTRIBUTION_CHANNEL
image-block

Phân tích:

a. Giai đoạn tăng trưởng (2020–2021)

  • Hầu hết kênh tăng mạnh sau COVID-19 (2020–2021), đặc biệt:
    • MARCO RAMOS SHOPS: +29.28% (cao nhất).
    • SUPPERMARKET CHAINS: +11.98%.
    • SMALL AND SPECIALTY STORES: +10.72%.
      → Phản ánh nhu cầu tích trữ hàng hóa trong đại dịch.

b. Giai đoạn suy giảm (2022–2023)

  • SUPPERMARKET CHAINS giảm -13.7% (nặng nề nhất).
  • BIG STORES FOR YOU giảm -3.7%.
    → Có thể do lạm phát hoặc thay đổi hành vi tiêu dùng sau COVID.

c. Phục hồi nhẹ (2023–2024)

  • SUPPERMARKET CHAINS tăng +4.72%.
  • SMALL AND SPECIALTY STORES tăng +3.27%.
    → Dấu hiệu phục hồi, nhưng chưa bền vững.

Đánh giá hiệu suất tổng thể

Kênh phân phốiĐiểm mạnhĐiểm yếu
SUPPERMARKET CHAINSQuy mô lớn, phục hồi 2024.Nhạy cảm với biến động thị trường.
SMALL AND SPECIALTY STORESỔn định, tăng trưởng đều.Khó mở rộng quy mô.
BIG STORES FOR YOUTiềm năng tăng đột biến.Rủi ro cao, biến động mạnh.
ADENLE ALEX SHOPSÍt biến động.Tăng trưởng thấp.
MARCO RAMOS SHOPSCó thể đột phá.Khó dự báo.

c. Nhà sản xuất (manufacturer) nào có tổng doanh số cao nhất?

SQL
SELECT [YEAR], MANUFACTURER, SALESAMOUNT
FROM (
  SELECT [YEAR], MANUFACTURER, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT, 
  RANK() OVER(PARTITION BY [YEAR] ORDER BY SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) DESC) AS RN
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR], MANUFACTURER
) R 
WHERE RN=1;
image-block

Phân tích:

     Điểm đáng chú ý:

  • JOLLIBEE có thể đã mất thị phần từ 2021 → 2024 (doanh số giảm liên tục).

  • KFC/TEXAS không duy trì được sự hiện diện → Có thể đã rút khỏi thị trường hoặc thay đổi chiến lược.

    Giả thuyết nguyên nhân

  • Sự sụt giảm của JOLLIBEE (2021–2024):
    • Cạnh tranh: Xuất hiện đối thủ mới hoặc KFC/TEXAS tái gia nhập thị trường.
    • Khủng hoảng nội bộ: Vấn đề chất lượng, dịch vụ, hoặc giá cả.
    • Yếu tố vĩ mô: Lạm phát, thay đổi thu nhập khách hàng.
  • KFC & TEXAS:
    • Có thể chỉ tham gia thị trường với chiến dịch ngắn hạn.

d. Doanh số theo từng manufacturer theo từng năm?

SQL
SELECT [YEAR], MANUFACTURER, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY [YEAR], MANUFACTURER
ORDER BY [YEAR] ASC;
image-block

Phân tích:

  • JOLLIBEE luôn giữ mức doanh số cao nhất trong nhiều năm.
  • KFC, TEXAS và MCDONALD'S cũng có sự ổn định hoặc tăng trưởng.
  • Các hãng như LAYS, SNICKERS, KITKAT, v.v. có doanh số thấp hơn nhưng vẫn duy trì đều qua các năm.

e. Kênh phân phối nào có tốc độ tăng trưởng doanh số nhanh nhất từ năm 2022 tới 2024?

SQL
WITH YEAR_SALES AS (
  SELECT [YEAR], DISTRIBUTION_CHANNEL, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  WHERE [YEAR] IN (2022, 2024)
  GROUP BY [YEAR], DISTRIBUTION_CHANNEL
),
PIVOT_SALES AS (
  SELECT 
    DISTRIBUTION_CHANNEL,
    MAX(CASE WHEN [YEAR] = 2022 THEN SALESAMOUNT END) AS SALES_2022,
image-block

f. Thương hiệu (brand) nào có hiệu suất doanh số trung bình mỗi sản phẩm tốt nhất trong từng kênh phân phối?

SQL
SELECT DISTRIBUTION_CHANNEL, BRAND,AVG_SALES_PER_PRODUCT
FROM (
  SELECT 
    DISTRIBUTION_CHANNEL, 
    BRAND, 
    ROUND(SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) * 1.0 / COUNT(DISTINCT ITEM_ID), 2) AS AVG_SALES_PER_PRODUCT,
    RANK() OVER (PARTITION BY DISTRIBUTION_CHANNEL ORDER BY SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) * 1.0 / COUNT(DISTINCT ITEM_ID) DESC) AS RN
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY DISTRIBUTION_CHANNEL, BRAND
) R
image-block

Phân tích:

  • LAND PRODUCTS thống trị 3/5 kênh phân phối:
    • Đặc biệt hiệu quả tại SMALL AND SPECIALTY STORES (438,660 EUR/sản phẩm).
    • Hiệu suất giảm dần ở các kênh lớn hơn (BIG STORES, MARCO RAMOS).
  • NOBLE BLEHDS chỉ xuất hiện ở SUPPERMARKET CHAINS nhưng hiệu suất rất cao (330,010 EUR).
  • EVER CANDYWORKS có hiệu suất thấp nhất trong top (174,810 EUR).

Gợi ý chiến lược

  • Tập trung vào LAND PRODUCTS:
    • Ưu tiên phân phối tại SMALL AND SPECIALTY STORES để tối đa lợi nhuận.
    • Điều chỉnh chiến lược giá hoặc quảng cáo tại MARCO RAMOS SHOPS để cải thiện hiệu suất.
  • Phát triển NOBLE BLEHDS:
    • Mở rộng sang các kênh khác nếu có thể (ví dụ: BIG STORES).

3. Phân tích theo danh mục, thương hiệu, loại sản phẩm

a. Doanh số theo từng category?

SQL
SELECT [YEAR], CATEGORY, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY [YEAR], CATEGORY
ORDER BY [YEAR] ASC;
image-block

Phân tích:

So sánh giữa các danh mục

Danh mụcDoanh số trung bình/năm (EUR)Tỷ trọng (%)Xu hướng (2018–2024)
CHIPS AND SNACKS~13.8 triệu~50%Ổn định, đỉnh 2022.
BAKERY PRODUCTS~11.6 triệu~35%Ổn định, giảm nhẹ 2024.
CANDY~3.2 triệu~10%Tăng nhẹ, không biến động.
CHOCOLATE BARS~1.5 triệu~5%Giảm nhẹ, phục hồi chậm.

Điểm bất thường cần kiểm tra

  • CHIPS AND SNACKS giảm năm 2023:
    • Nguyên nhân: Giá nguyên liệu tăng? Đối thủ cạnh tranh mới?
  • CHOCOLATE BARS giảm mạnh 2019:
    • Có thể do thay đổi công thức hoặc chiến dịch marketing kém hiệu quả.
  • BAKERY PRODUCTS giảm 2024:
    • Cần phân tích theo từng sản phẩm cụ thể (ví dụ: bánh mì vs. bánh ngọt).

Khuyến nghị chiến lược

  • Tập trung vào CHIPS AND SNACKS:
    • Tăng quảng cáo để duy trì thị phần.
    • Đa dạng hóa hương vị/sản phẩm mới.
  • Cải thiện BAKERY PRODUCTS:
    • Khảo sát khách hàng để hiểu lý do giảm doanh số 2024.
  • Tối ưu hóa CHOCOLATE BARS:
    • Đổi mới bao bì hoặc kích thước sản phẩm.
    • Chạy chiến dịch khuyến mãi tập trung.
  • Ổn định danh mục CANDY:
    • Duy trì chất lượng, không cần đầu tư lớn.

b. Thương hiệu nào bán được nhiều nhất trong từng category?

SQL
SELECT [YEAR],  CATEGORY, BRAND, TOTALSALES
FROM (
  SELECT [YEAR], CATEGORY, BRAND, SUM(SALE_VOLUME_IN_KG) AS TOTALSALES, 
  RANK() OVER(PARTITION BY  [YEAR], CATEGORY ORDER BY SUM(SALE_VOLUME_IN_KG) DESC) AS RN
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR], CATEGORY, BRAND
) R 
WHERE RN=1
ORDER BY [YEAR] ASC;
image-block

Phân tích:

  • LAND CORP. và VISTA GOODS thống trị tuyệt đối trong category của họ
  • Category Chips and Snacks có doanh số cao nhất, gấp ~10 lần Chocolate Bars
  • Candy là category duy nhất có xu hướng tăng trưởng rõ ràng
  • Chocolate Bars có sự thay đổi thương hiệu và doanh số không ổn định
  • Năm 2024 ghi nhận sự sụt giảm ở hầu hết các category so với các năm trước

c. So sánh doanh số của các loại bao bì (package_type) theo từng loại sản phẩm (product_type)?

SQL
SELECT [YEAR], PACKAGE_TYPE, PRODUCT_TYPE, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT,
  DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY [YEAR], PACKAGE_TYPE ORDER BY SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) DESC) AS RN 
FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
GROUP BY [YEAR],PACKAGE_TYPE, PRODUCT_TYPE;

Phân tích

  • BAG thống trị tuyệt đối với CHIPS
  • FLOW WRAP phổ biến với BISCUITS và WAFERS
  • UNPACKED chiếm thị phần lớn với CHOCOLATES và kẹo
  • WEIGHTED BARS là hình thức đóng gói chính cho sô cô la thanh
  • Năm 2021 ghi nhận doanh số cao bất thường ở nhiều loại bao bì
  • Xu hướng giảm nhẹ ở hầu hết bao bì từ 2022-2023, phục hồi năm 2024

d. Trong từng manufacturer, sản phẩm nào có doanh số cao nhất?

SQL
SELECT [YEAR], MANUFACTURER, PRODUCTID, PRODUCTNAME, SALESAMOUNT
FROM (
  SELECT [YEAR], MANUFACTURER, ITEM_ID AS PRODUCTID, ITEM AS PRODUCTNAME, SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) AS SALESAMOUNT,
  RANK() OVER(PARTITION BY [YEAR], MANUFACTURER ORDER BY SUM(SALE_VOLUME_IN_EUR) DESC) AS RN
  FROM PRODUCT_DISTRIBUTION
  GROUP BY [YEAR], MANUFACTURER, ITEM_ID, ITEM
) R 
WHERE RN=1
ORDER BY [YEAR] ASC;
image-block

Phân tích:

  • JOLLIBEE có sản phẩm bán chạy nhất toàn bộ dataset với CLASSIC TZATZIKI đạt 453,220.20 (2021)
  • CRUSTY CHEDDAR (14) là sản phẩm phổ biến, dẫn đầu ở nhiều nhà sản xuất (KFC, SNICKERS, OREO,...)
  • CLASSIC TZATZIKI (35) bùng nổ năm 2021-2022, đặc biệt với JOLLIBEE và LOTTERIA
  • CHIPS BLUE CHEESE (2935) là sản phẩm mạnh của OREO và MCDONALD'S
  • Mỗi nhà sản xuất có 1-2 sản phẩm chủ lực chiếm ưu thế trong danh mục
  • Năm 2021-2022 ghi nhận nhiều sản phẩm đạt doanh số cao kỷ lục