ເໜືອກວ່າຂັ້ນພື້ນຖານ: Excel ສາມາດປ່ຽນແປງທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍຂອງທ່ານໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນໄດ້ແນວໃດ?
Excel ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໂປຣແກຣມພິມຂໍ້ມູນ — ມັນເປັນເຄື່ອງມືທຸລະກິດທີ່ມີພະລັງ. ບົດຄວາມນີ້ອະທິບາຍວ່າ SME ໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນສາມາດປະຫຍັດເວລາ, ຕັດສິນໃຈໄດ້ດີກວ່າ ແລະ ຂະຫຍາຍທຸລະກິດໄດ້ດ້ວຍທັກສະ Excel ຂັ້ນສູງ, ພ້ອມກັບຕົວຢ່າງຈາກທຸລະກິດຈິງ 3 ກໍລະນີສຶກສາ.
ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍເກືອບທຸກແຫ່ງໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ ລ້ວນແຕ່ໃຊ້ Excel. ແຕ່ເກືອບຈະບໍ່ມີທຸລະກິດໃດເລີຍທີ່ນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງມັນເກີນສິບເປີເຊັນ. ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງສິ່ງທີ່ Excel ສາມາດເຮັດໄດ້ ກັບວິທີທີ່ SME ສ່ວນໃຫຍ່ກຳລັງນຳໃຊ້ນັ້ນ ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງໂອກາດອັນມະຫາສານທີ່ຍັງບໍ່ຖືກນຳໃຊ້ — ເພື່ອປະຫຍັດເວລາ, ເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ດີຂຶ້ນ, ແລະ ເພີ່ມລາຍຮັບ.
ບົດຄວາມນີ້ບໍ່ໄດ້ເວົ້າເຖິງການສ້າງໂມເດວທາງສະຖິຕິຂັ້ນສູງ ຫຼື ການຂຽນໂປຣແກຣມ. ແຕ່ມັນເວົ້າເຖິງຄຸນສົມບັດຂອງ Excel ທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ໄດ້ຈິງ ເຊິ່ງເຈົ້າຂອງທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ຫຼື ພະນັກງານຂອງພວກເຂົາສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້ໃນສອງສາມມື້, ແລະ ຈະເລີ່ມສ້າງຜົນຕອບແທນພາຍໃນໜຶ່ງອາທິດ. ຖ້າທ່ານເປັນເຈົ້າຂອງ ຫຼື ເຮັດວຽກໃນທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍໃນວຽງຈັນ, ແລະ Excel ກໍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວຽກປະຈຳວັນຂອງທ່ານຢູ່ແລ້ວ, ນີ້ຄືສິ່ງທີ່ທ່ານກຳລັງພາດໄປ.
SME ສ່ວນໃຫຍ່ໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ Excel ພຽງແຕ່ປະມານສິບເປີເຊັນ. ອີກເກົ້າສິບເປີເຊັນທີ່ເຫຼືອນັ້ນ ຄືຈຸດທີ່ສ້າງຜົນຕອບແທນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ.
ຄຳວ່າ "ເໜືອກວ່າຂັ້ນພື້ນຖານ" ໝາຍເຖິງຫຍັງແທ້ໆ? (What "Beyond the Basics" Actually Means)
ເວລາທີ່ຄົນເວົ້າວ່າພວກເຂົາ "ໃຊ້ Excel ເປັນ", ໂດຍທົ່ວໄປມັກຈະໝາຍເຖິງພວກເຂົາສາມາດພິມຂໍ້ມູນລົງໃນຕາຕະລາງ, ໃຊ້ສູດ SUM ແລະ AVERAGE, ຈັດລຽງຄໍລຳ, ແລະ ອາດຈະສ້າງກຣາບພື້ນຖານໄດ້. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການໃຊ້ Excel ເປັນ — ມັນພຽງແຕ່ເປັນການຮູ້ວິທີໃຊ້ Excel ໃນຖານະປຶ້ມບັນຊີທີ່ດີກວ່າປຶ້ມທຳມະດາໜ້ອຍໜຶ່ງເທົ່ານັ້ນ.
ຄວາມຊຳນານໃນການໃຊ້ Excel ຢ່າງແທ້ຈິງ ປະກອບມີ 4 ຄວາມສາມາດທີ່ຈະປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ:
Pivot Tables: ນຳເອົາໜ້າຂໍ້ມູນທີ່ມີທຸລະກຳການຂາຍເປັນພັນໆລາຍການ ມາຕອບຄຳຖາມເຊັ່ນ: "ສິນຄ້າໃດຂາຍດີທີ່ສຸດໃນເດືອນແລ້ວ?", "ລາຍຮັບຂອງຂ້ອຍແບ່ງຕາມກຸ່ມລູກຄ້າແມ່ນເທົ່າໃດ?", ຫຼື "ຂ້ອຍຂາຍໄດ້ເທົ່າໃດໃນແຕ່ລະມື້ຂອງອາທິດ?" — ພາຍໃນບໍ່ເທົ່າໃດວິນາທີ. ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ສູດ. ພຽງແຕ່ລາກ ແລະ ວາງ (drag and drop).
Power Query: ຫັນການອະນາໄມຂໍ້ມູນໃຫ້ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ. ຖ້າທ່ານດາວໂຫຼດບົດລາຍງານຈາກລະບົບຂາຍໜ້າຮ້ານ (POS), ຈາກທະນາຄານ ຫຼື ແພລດຟອມອອນລາຍເປັນປະຈຳ, ແລ້ວຕ້ອງເສຍເວລາເປັນຊົ່ວໂມງເພື່ອຈັດຮູບແບບມັນໃໝ່ສຳລັບການວິເຄາະ, Power Query ຈະຊ່ວຍລຶບເວລາໜຶ່ງຊົ່ວໂມງນັ້ນຖິ້ມໄປ. ເມື່ອຕັ້ງຄ່າແລ້ວ, ມັນຈະທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນໃນທຸກໆຄັ້ງພຽງແຕ່ການຄລິກດຽວ.
ສູດຂັ້ນສູງ (Advanced formulas): VLOOKUP, INDEX/MATCH, ແລະ ກຸ່ມສູດ IF (IF, IFS, SUMIFS, COUNTIFS) ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດລວມຂໍ້ມູນຂ້າມໜ້າ (sheets) ໄດ້, ນຳໃຊ້ກົດເກນທາງທຸລະກິດແບບອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ສ້າງການຄຳນວນທີ່ຈະປັບປ່ຽນຕາມເມື່ອຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງ.
ແດຊບອດແບບໂຕ້ຕອບ (Interactive dashboards): ປະສົມປະສານ Pivot Tables, ກຣາບ ແລະ slicers ເພື່ອສ້າງແດຊບອດໜ້າດຽວສຳລັບທຸລະກິດຂອງທ່ານ. ກັ່ນຕອງເບິ່ງຕາມເດືອນ, ສິນຄ້າ, ຫຼື ພື້ນທີ່ໄດ້ພຽງແຕ່ຄລິກດຽວ. ກົດ Refresh ອາທິດລະຄັ້ງແລ້ວທ່ານກໍຈະເຫັນທຸກຢ່າງໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນໃນພາບລວມ.
ກໍລະນີສຶກສາ: ເຈົ້າຂອງຮ້ານອາຫານໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ (Case Study: The Restaurant Owner in Vientiane)
ເຈົ້າຂອງຮ້ານອາຫານແຫ່ງໜຶ່ງໃກ້ກັບປະຕູໄຊ ໄດ້ບັນທຶກຍອດຂາຍລົງໃນປຶ້ມມາກວ່າສາມປີ. ພວກເຂົາຮູ້ຄ່າວໆວ່າ ທຸລະກິດໃນແຕ່ລະເດືອນດີ ຫຼື ບໍ່ດີ, ແຕ່ບໍ່ມີວິທີທີ່ຈະຕອບຄຳຖາມທີ່ສະເພາະເຈາະຈົງກວ່ານັ້ນໄດ້.
ຫຼັງຈາກໄດ້ຮຽນຮູ້ການໃຊ້ Pivot Tables ແລະ ເອົາຂໍ້ມູນຍອດຂາຍ 3 ເດືອນປ້ອນລົງໃນ Excel, ພວກເຂົາໄດ້ຄົ້ນພົບສິ່ງທີ່ບໍ່ເຄີຍສັງເກດເຫັນມາກ່ອນ: ວັນອັງຄານຄືມື້ທີ່ຍອດຂາຍຕົກຕໍ່າທີ່ສຸດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ດ້ວຍຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍ. ວັນພຸດ ແລະ ວັນພະຫັດ ຂາຍດີກວ່າວັນອັງຄານພຽງເລັກນ້ອຍເທົ່ານັ້ນ. ສ່ວນທ້າຍອາທິດແມ່ນກວມເອົາຍອດຂາຍສ່ວນໃຫຍ່ຂອງອາທິດ.
ພວກເຂົາຈຶ່ງໄດ້ເປີດໂຕໂປຣໂມຊັ່ນກາງອາທິດ — ເປັນສ່ວນຫຼຸດເລັກນ້ອຍ ແລະ ຊຸດອາຫານສຳລັບຄອບຄົວ — ໂດຍແນໃສ່ສະເພາະວັນອັງຄານ ແລະ ວັນພຸດ. ພາຍໃນສອງເດືອນ, ລາຍຮັບໃນຊ່ວງກາງອາທິດໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນປະມານຊາວເປີເຊັນ. ຂໍ້ມູນລວງເລິກນີ້ຖືກເຊື່ອງຢູ່ໃນຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາມີຢູ່ແລ້ວ. ພວກເຂົາພຽງແຕ່ບໍ່ຮູ້ວິທີທີ່ຈະເບິ່ງມັນເທົ່ານັ້ນ.
ກໍລະນີສຶກສາ: ຮ້ານຂາຍຍ່ອຍ (Case Study: The Retail Shop)
ຮ້ານຂາຍຍ່ອຍຂະໜາດນ້ອຍທີ່ຂາຍເຄື່ອງໃຊ້ໃນຄົວເຮືອນແຫ່ງໜຶ່ງ ມັກຈະສັ່ງສິນຄ້າເຂົ້າຮ້ານໃນແບບດຽວກັບຮ້ານນ້ອຍທົ່ວໄປ — ນັ້ນຄືການຍ່າງເຂົ້າໄປໃນສາງ, ໃຊ້ສາຍຕາກະປະມານເບິ່ງວ່າເຄື່ອງຫຍັງໃກ້ຈະໝົດ, ແລ້ວໂທຫາຜູ້ສະໜອງສິນຄ້າ. ສິ່ງນີ້ກໍ່ໃຫ້ເກີດບັນຫາຊຳເຮື້ອສອງຢ່າງ: ພວກເຂົາມັກຈະມີບັນຫາສິນຄ້າຂາຍດີໝົດສະຕັອກຢູ່ເລື້ອຍໆ, ແລະ ມັກຈະສັ່ງສິນຄ້າທີ່ຂາຍອອກຊ້າມາຫຼາຍເກີນໄປ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເງິນທຶນຈົມ.
ລູກສາວຂອງເຈົ້າຂອງຮ້ານ ເຊິ່ງເປັນນັກສຶກສາມະຫາວິທະຍາໄລ, ໄດ້ໃຊ້ເວລາໃນຊ່ວງທ້າຍອາທິດສ້າງໄຟລ໌ Excel ງ່າຍໆ ໂດຍໃຊ້ Power Query ແລະ Pivot Tables. ມັນຈະດຶງເອົາຂໍ້ມູນຍອດຂາຍໃນ 3 ເດືອນຫຼ້າສຸດມາ, ຄຳນວນຍອດຂາຍສະເລ່ຍຕໍ່ອາທິດສຳລັບແຕ່ລະສິນຄ້າ, ແລະ ສ້າງຄຳແນະນຳໃນການສັ່ງຊື້. ມັນຍັງແຈ້ງເຕືອນສິນຄ້າທີ່ບໍ່ໄດ້ຂາຍອອກເລີຍໃນໄລຍະ 30 ມື້.
ພາຍໃນສອງເດືອນ, ຮ້ານດັ່ງກ່າວກໍບໍ່ມີບັນຫາສິນຄ້າຂາຍດີໝົດສະຕັອກອີກຕໍ່ໄປ, ສາມາດປົດລັອກເງິນທຶນຈາກສິນຄ້າທີ່ຂາຍຊ້າ, ແລະ ເຫັນພາບຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນວ່າສິນຄ້າໃດແທ້ທີ່ສ້າງກຳໄລ. ເວລາລວມທີ່ລົງທຶນໄປ: ໃຊ້ເວລາຮຽນຮູ້ໜຶ່ງທ້າຍອາທິດ, ແລະ ໃຊ້ເວລາປະມານ 15 ນາທີຕໍ່ອາທິດເພື່ອອັບເດດຂໍ້ມູນ.
ກໍລະນີສຶກສາ: ທີ່ປຶກສາອິດສະຫຼະ (Case Study: The Freelance Consultant)
ນັກແປພາສາອິດສະຫຼະໃນວຽງຈັນຄົນໜຶ່ງ ມີບັນຫາກະແສເງິນສົດຊຳເຮື້ອ — ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າລູກຄ້າບໍ່ຈ່າຍເງິນ, ແຕ່ຍ້ອນນາງບໍ່ມີລະບົບຕິດຕາມວ່າໃຜຕິດໜີ້ແດ່. ໃບແຈ້ງໜີ້ (Invoices) ຖືກປະໄວ້ໃນອີເມວເປັນເດືອນໆກ່ອນທີ່ນາງຈະຕິດຕາມຖາມ. ລູກຄ້າບາງຄົນກໍພຽງແຕ່ລືມຈ່າຍ, ແລະ ນາງກໍບໍ່ຮູ້ຕົວຈົນກວ່າຈະຕ້ອງການໃຊ້ເງິນ.
ນາງໄດ້ສ້າງຕາຕະລາງຕິດຕາມລູກຄ້າແບບງ່າຍໆໃນ Excel: ຊື່, ໂຄງການ, ວັນທີອອກໃບແຈ້ງໜີ້, ຈຳນວນເງິນ, ວັນກຳນົດຈ່າຍ, ສະຖານະ. ໃຊ້ການຈັດຮູບແບບຕາມເງື່ອນໄຂ (Conditional formatting) ເພື່ອໄຮໄລ້ໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ກາຍກຳນົດເປັນສີແດງ. ໜ້າສະຫຼຸບແບບໜ້າດຽວ ຊ່ວຍໃຫ້ນາງເຫັນຍອດເງິນຄ້າງຮັບທັງໝົດໄດ້ທຸກເວລາ.
ລະບົບນີ້ໃຊ້ເວລາສ້າງພຽງຕອນບ່າຍດຽວ. ພາຍໃນ 3 ເດືອນ, ໄລຍະເວລາສະເລ່ຍໃນການລໍຖ້າຮັບເງິນຂອງນາງໄດ້ຫຼຸດລົງຫຼາຍກວ່າເຄິ່ງໜຶ່ງ, ແລະ ນາງກໍບໍ່ຕ້ອງມາຮັບໜ້າວຽກໃໝ່ແບບຮີບດ່ວນພຽງເພື່ອຫາເງິນມາຈ່າຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ນາງຄວນຈະໄດ້ຮັບເງິນມາກ່ອນໜ້ານັ້ນແລ້ວອີກຕໍ່ໄປ.
ສິ່ງທີ່ຈຳເປັນແທ້ໆໃນການຮຽນຮູ້ (What It Actually Takes to Learn)
ເຫດຜົນທີ່ພະນັກງານທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ຮຽນ Excel ຂັ້ນສູງ ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນພວກເຂົາບໍ່ມີຄວາມສາມາດ — ແຕ່ເປັນຍ້ອນບົດຮຽນອອນລາຍຕ່າງໆມັນເບິ່ງຄືວ່າໜັກເກີນໄປ, ແລະ ຫຼັກສູດມາດຕະຖານສ່ວນໃຫຍ່ກໍແນໃສ່ພະນັກງານຫ້ອງການໃນບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່, ບໍ່ແມ່ນເຈົ້າຂອງທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີບັນຫາສະເພາະເຈາະຈົງທີ່ຕ້ອງແກ້ໄຂ.
ໃນທາງປະຕິບັດແລ້ວ, ການຝຶກອົບຮົມແບບເຈາະຈົງເປັນເວລາ 2 ມື້ ທີ່ຄອບຄຸມເລື່ອງ Pivot Tables, Power Query, ສູດຄຳນວນຫຼັກໆ, ແລະ ການສ້າງແດຊບອດພື້ນຖານ ແມ່ນພຽງພໍແລ້ວທີ່ຈະປ່ຽນແປງວິທີການທີ່ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍຈັດການກັບຂໍ້ມູນຂອງຕົນ. ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮຽນຮູ້ມີຢູ່ຈິງ ແຕ່ກໍສາມາດຮັບມືໄດ້. ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນການມີບົດຝຶກຫັດທີ່ດຶງມາຈາກສະຖານະການທຸລະກິດຈິງ, ແລະ ການມີຄົນຄອຍຕອບຄຳຖາມນ້ອຍໆ ທີ່ຖ້າບໍ່ມີກໍອາດຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານຕິດຂັດເປັນຫຼາຍຊົ່ວໂມງ.
ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນ:
VBA ຫຼື ມາໂຄຣ (macros) — ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບຜູ້ໃຊ້ຂັ້ນສູງຫຼາຍ, ແຕ່ບໍ່ຈຳເປັນສຳລັບວຽກທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍເຖິງ 99%
ທຸກໆຟັງຊັນຂອງ Excel — ຟັງຊັນປະມານ 20 ກວ່າອັນທີ່ໃຊ້ເປັນປະຈຳນັ້ນ ກໍສາມາດຄອບຄຸມຄວາມຕ້ອງການຕົວຈິງໃນໂລກທຸລະກິດໄດ້ເກືອບທັງໝົດແລ້ວ
ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ, ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທຸລະກິດຂອງທ່ານຈະຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ແທ້ໆ
ໃຫ້ໂຟກັສໃສ່ສິ່ງທີ່ຈະປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຂອງທ່ານແທ້ໆຄື: ການອະນາໄມຂໍ້ມູນແບບອັດຕະໂນມັດ, ການວິເຄາະສິ່ງທີ່ທ່ານມີຢູ່ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ແລະ ການສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ທ່ານສາມາດເອົາກັບມາໃຊ້ໃໝ່ໄດ້ໃນທຸກໆອາທິດ.
ມາດຕະຖານການວິເຄາະຂໍ້ມູນສຳລັບທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍແມ່ນຍັງຕໍ່າ ແຕ່ຜົນຕອບແທນແມ່ນສູງ (The Bar for Small Business Analytics Is Low. The Return Is High.)
ໃນເມືອງທີ່ SME ທຸກແຫ່ງໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂັ້ນສູງ, ຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນຈາກການຮຽນຮູ້ Excel ໃຫ້ເກັ່ງນັ້ນອາດຈະມີພຽງເລັກນ້ອຍ. ແຕ່ໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ, ເຊິ່ງມີທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍພຽງຈຳນວນໜ້ອຍທີ່ເຮັດໄດ້, ຂໍ້ໄດ້ປຽບນັ້ນແມ່ນມະຫາສານ. ເຄື່ອງມືຕ່າງໆແມ່ນມີຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານແລ້ວ. ຂໍ້ມູນກໍຖືກສ້າງຂຶ້ນມາຢູ່ແລ້ວ. ສິ່ງທີ່ຂາດຫາຍໄປພຽງຢ່າງດຽວຄື ທັກສະໃນການນຳໃຊ້ມັນ.
ການຝຶກອົບຮົມແບບເຈາະຈົງພຽງສອງມື້ ສາມາດລົບລ້າງການເຮັດວຽກດ້ວຍມືຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃນແຕ່ລະອາທິດ, ຊ່ວຍເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນລວງເລິກທີ່ທຸລະກິດຂອງທ່ານອາດເບິ່ງຂ້າມໄປ, ແລະ ໃຫ້ພື້ນຖານທີ່ແທ້ຈິງສຳລັບການຕັດສິນໃຈ ແທນທີ່ຈະອາໄສພຽງການຄາດເດົາວ່າສະຖານະການເປັນແນວໃດ. ສຳລັບທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍສ່ວນໃຫຍ່ແລ້ວ, ນີ້ຄືໜຶ່ງໃນການລົງທຶນທີ່ໃຫ້ຜົນຕອບແທນສູງທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ມີຢູ່.
