একটি বেকারির প্রতিদিনের-দিন থেকে-অপারেশনে, এমন অনেক সমস্যা রয়েছে যার সমাধান প্রয়োজন। কিছু লোক সমস্যাগুলি ভেঙে ফেলার জন্য এবং সমাধানগুলি খুঁজে পেতে গাণিতিক অ্যালগরিদম (ডেটা বিশ্লেষণ) ব্যবহার করতে পছন্দ করে (একটি পদ্ধতি যা আমি প্রায়শই ব্যবহার করি), কিন্তু কিছু সমস্যার জন্য, একটি যৌক্তিক দৃষ্টিকোণ থেকে তাদের কাছে যাওয়া দ্রুত এবং আরও সরাসরি হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, "বিক্রয় বৃদ্ধি করা" একজন দোকান পরিচালকের একটি মূল দায়িত্ব। যদি আমরা ডেটা বিশ্লেষণের দৃষ্টিকোণ থেকে এই সমস্যাটির সাথে যোগাযোগ করি, তাহলে আমরা ফুট ট্র্যাফিক, গড় লেনদেনের মান এবং লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সির মতো মেট্রিকগুলি গণনা এবং সংগঠিত করতে বাধাগ্রস্ত হতে পারি। যদিও এতে কোনো ভুল নেই, শুধুমাত্র "গণনার" উপর নির্ভর করা সাধারণত মূল কারণটি সমাধান করতে ব্যর্থ হয়।
যদি আমরা একটি যৌক্তিক দৃষ্টিকোণ থেকে "বিক্রয় বৃদ্ধি" এর সমস্যাটির সাথে যোগাযোগ করি, তাহলে আমরা আরও দ্রুত সমাধান খুঁজে পেতে পারি।
আসুন "কীভাবে বিক্রয় কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করা যায়" প্রশ্নটিকে কয়েকটি নির্দিষ্ট, কার্যকরী প্রশ্নে বিভক্ত করি: "কীভাবে গ্রাহকদের দোকানে প্রবেশ করাতে হয়," "কিভাবে গ্রাহকদের একটি কেনাকাটা করতে পেতে হয়," "কীভাবে গ্রাহকদের আরও একটি আইটেম কিনতে পেতে হয়," এবং "কীভাবে গ্রাহকরা পরের বার ফিরে আসতে চান।" এগুলির প্রতিটিকে ব্যবচ্ছেদ করে এবং উত্তর (সমাধান) খোঁজার মাধ্যমে, আমরা আরও সরাসরি মূল কারণ সনাক্ত করতে পারি। আসুন আমরা কীভাবে মূল যুক্তি শনাক্ত করতে পারি এবং কার্যকরী কৌশলগুলি বিকাশ করতে পারি তা দেখতে উদাহরণ হিসাবে "কীভাবে গ্রাহকদের দোকানে প্রবেশ করানো যায়" বিচ্ছেদ চালিয়ে যাওয়া যাক।
যৌক্তিক দৃষ্টিকোণ থেকে, "গ্রাহক আসছেন" এর বিপরীতটি হল "কেন গ্রাহকরা আসছেন না?" এইভাবে চিন্তা করা মূল সমস্যাটি প্রকাশ করে: যদি তারা না আসে তবে এটি অবশ্যই হবে কারণ আমরা কিছু ক্ষেত্রে কম পড়ে যাচ্ছি। ঠিক কোথায়? আমরা যে দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলি পরিচালনা করি-বিশেষভাবে, আমাদের পণ্য, পরিষেবা এবং পরিচ্ছন্নতা ছাড়া আর কিছু দেখতে পারি না৷
এটিকে আরও এগিয়ে নিয়ে, এই দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যে "লিভারেজ পয়েন্ট" সনাক্ত করে, আমরা সমাধান এবং কর্ম পরিকল্পনা প্রণয়ন করতে পারি।
উদাহরণস্বরূপ, পণ্য সম্পর্কিত: গুণমান কি সামঞ্জস্যপূর্ণ? স্বাদ কি গ্রাহকদের কাছে আবেদন করে? দাম কি সাশ্রয়ী মূল্যের এবং যুক্তিসঙ্গত? গ্রাহক প্রতিক্রিয়া ইতিবাচক, নিরপেক্ষ, নাকি নেতিবাচক? এই সমস্ত দিকগুলি প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে পরিমাপ করা যেতে পারে-যেমন পণ্যগুলি খারাপভাবে তৈরি করা, ডিসপ্লেগুলি অসংগঠিত হওয়া, বা গ্রাহকদের স্বাদ অসন্তোষজনক বা দাম খুব বেশি পাওয়া।
আরও গভীরে খনন করে, আপনি নির্ণয় করতে পারেন যে সমস্যাটি সম্পূর্ণরূপে পণ্য লাইনের সাথে বা নির্দিষ্ট আইটেমগুলির সাথে রয়েছে এবং নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া মাঝে মাঝে বা প্রতিদিনের ঘটনা কিনা। এটি আপনাকে মূল কারণ চিহ্নিত করতে এবং লক্ষ্যযুক্ত উন্নতিগুলি বাস্তবায়ন করতে দেয়।
অবশ্যই, একটি সমস্যা ভাঙার সময়, আপনি অনেক ছোটখাটো সমস্যার সম্মুখীন হতে পারেন। এই ধরনের ক্ষেত্রে, কোনটি গুরুত্বপূর্ণ এবং কোনটি জরুরী তা নির্ধারণ করতে আপনাকে অবশ্যই স্টোরের প্রকৃত পরিস্থিতি মূল্যায়ন করতে হবে, সমাধানের জন্য সমস্যাগুলিকে অগ্রাধিকার দিন এবং ক্রমানুসারে একের পর এক তাদের সমাধান করতে হবে।
উদ্দেশ্যমূলকভাবে বলতে গেলে, ডেটা বিশ্লেষণ একটি দক্ষতা, যখন যৌক্তিক ভাঙ্গন অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে। এখানে লক্ষ্য হল "কালো-এবং-সাদা" পছন্দ করা নয়, বরং আরও ভালো ফলাফলের জন্য এই দুটি পন্থাকে একত্রিত করা। সমস্যাটি চিহ্নিত করার জন্য লজিক্যাল ব্রেকডাউন ব্যবহার করে, আপনি দ্রুত উন্নতিগুলি বাস্তবায়ন করতে পারেন এবং তারপরে সেই উন্নতিগুলির ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং সেগুলি প্রত্যাশা পূরণ করেছে কিনা তা নির্ধারণ করতে ডেটা (এবং এর পরিবর্তনগুলি) ব্যবহার করতে পারেন৷
