Data driven là gì? Các doanh nghiệp áp dụng nó như thế nào?

Nền kinh tế số đang trong giai đoạn phát triển mạnh, việc áp dụng các giải pháp trong kinh doanh luôn được thực thi. Để có được các giải pháp, trước hết cần phải đưa ra quyết định. Data driven là một phương pháp được hầu hết các doanh nghiệp áp dụng để có một kết quả tốt hơn so với những cách truyền thống khác mang tính chủ quan. Vậy Data driven là gì? Ứng dụng của phương pháp này vào doanh nghiệp ra sao? Nào, hãy cùng Digalyst khám phá ngay thông qua bài viết này.

Data driven là gì?

Data driven (hay còn được gọi là theo hướng dữ liệu) là một quá trình xây dựng các Data (dữ liệu) mà thông qua đó các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định chính xác. Khác với truyền thống, việc đưa ra quyết định không còn dựa theo cảm tính, suy đoán hoặc kinh nghiệm cá nhân. Từ đó giảm bớt những rủi ro khi đưa ra các giải pháp.

Các bước để Data driven bao gồm:

Thu thập dữ liệu:

Dữ liệu chắc chắn là một phần không thể thiếu trong quá trình này. Tất nhiên, nó không thể chỉ là bất kỳ dữ liệu nào; nó phải là dữ liệu phù hợp. Tập dữ liệu phải có liên quan đến câu hỏi hiện tại. Nó cũng phải kịp thời, chính xác, sạch sẽ, không thiên vị; và quan trọng nhất, nó phải đáng tin cậy.

Thực tế dữ liệu thu thập được từ doanh nghiệp luôn lớn, và nó “không sạch sẽ”. Những dữ liệu thô sẽ làm bạn khó khăn trong việc ra quyết định và việc làm sạch và sắp xếp chúng luôn được ưu tiên. Thông thường, theo thống kê, các nhà phân tích dành đến 80% thời gian của họ để làm sạch dữ liệu. Và chỉ 20% thời gian để xây dựng mô hình, phân tích, hình dung và đưa ra kết luận từ dữ liệu đó. Nhưng điều này là hoàn toàn đáng bởi lọc được những dữ liệu “sạch” như tìm được một ít kim cương trong đống cát lớn vậy.

Truy cập dữ liệu:

Dữ liệu thu thập được phải có thể truy cập và truy vấn được. Tuy nhiên, việc có dữ liệu chính xác, kịp thời và có liên quan không đủ để được coi là Data driven. Nghe có vẻ khó hiểu, hãy xem một vài ví dụ cụ thể:

Đối với dữ liệu phải ở dạng có thể được kết hợp với dữ liệu doanh nghiệp khác khi cần thiết, hãy nghĩ đến Excel. Excel hiện nay chỉ cho có 1048576 dòng và 16384 cột. Đối với những công ty lớn, có quá nhiều dữ liệu để thu thập. Tuy nhiên, việc sử dụng Excel để tính toán khiến cho các nhà quản lý gặp khó khăn, đó là khả năng và giới hạn về lưu trữ dữ liệu. Hơn nữa, người dùng phải tốn rất nhiều thời gian để chờ đợi chúng hiển thị đầy đủ thông tin. Đây là lí do mà người dùng phải chuyển sang một hệ sinh thái khác tốt hơn, chẳng hạn MySQL.

Đối với dữ liệu phải chia sẽ được, luôn cần phải có văn hóa chia sẻ dữ liệu trong tổ chức để dữ liệu có thể được kết hợp. Chẳng hạn như kết hợp dòng nhấp chuột của khách hàng với lịch sử giao dịch của họ.

Hãy tưởng tượng một bệnh nhân cấp cứu tại bệnh viện, được điều trị và sau đó được xuất viện với yêu cầu phải đến phòng khám ngoại trú để được điều trị và kiểm tra thêm. Bệnh nhân sẽ nhận được dịch vụ chăm sóc khách hàng kém hơn và quan trọng hơn là dịch vụ chăm sóc tồi tệ hơn nếu bệnh viện và phòng khám không chia sẻ dữ liệu. Khi nào, ở đâu và tại sao anh ta nhập viện, anh ta đã trình bày những vấn đề gì, anh ta đã điều trị bệnh gì,… v.v.

Từ quan điểm của các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, các nhà phân tích của họ sẽ khó hoặc không thể phân tích và cải thiện quy trình và chăm sóc. Đó là do nếu họ không có một bức tranh thống nhất và chính xác về lưu lượng bệnh nhân, quy trình chẩn đoán và dữ liệu dọc đầy đủ về những bệnh nhân đó.

Đối với dữ liệu phải truy vấn được, phải có các công cụ thích hợp để truy vấn và chia nhỏ dữ liệu. Tất cả các báo cáo và phân tích đều yêu cầu lọc, nhóm và tổng hợp dữ liệu để giảm lượng lớn dữ liệu thô thành một tập hợp nhỏ hơn các con số cấp cao hơn. Giúp bộ não của chúng ta hiểu được những gì đang xảy ra trong một doanh nghiệp. Các nhà phân tích phải có các công cụ cho phép họ tính toán các số liệu đó một cách tương đối dễ dàng.

Đưa ra quyết định

Đây là bước cuối cùng trong Data driven. Để làm được điều này, các nhà phân tích cần phải làm những công việc khác như phân tích và lập báo cáo. Hai công việc này cần phải được quan tâm, tránh phân tích không cần thiết dẫn đến những kết quả không mong muốn.

Trên thực tế, có nhiều tổ chức tập trung vào việc báo cáo và có thể có rất ít hoặc không có phân tích thực. Thứ nhất, việc báo cáo có thể được thúc đẩy bởi yêu cầu và trách nhiệm pháp lý, nhà quản lý tạo báo cáo thu nhập cho cổ đông, chứ không phải từ động lực văn hóa nội bộ để cải thiện doanh nghiệp.

Báo cáo cho bạn biết những gì đã xảy ra trong quá khứ. Nó cũng cung cấp một đường cơ sở để từ đó quan sát các thay đổi và xu hướng. Nó có thể thú vị và có thể khiến một số nhà đầu tư và cổ đông hài lòng, nhưng về cơ bản đó là một quan điểm lạc hậu về thế giới. Để được hướng vào dữ liệu, bạn phải vượt ra ngoài điều đó. Để hướng tới tương lai và tham gia vào phân tích, hãy nghiên cứu và tìm hiểu lý do tại sao các con số lại thay đổi và nếu thích hợp, đưa ra các dự đoán có thể kiểm tra hoặc chạy thử nghiệm để thu thập thêm dữ liệu sẽ làm sáng tỏ lý do.

Vai trò của Data driven

– Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết và cực kỳ hữu ích về nhiều lĩnh vực, cả bên trong lẫn bên ngoài. Từ đó, các nhà lãnh đạo có thể nhanh chóng đưa ra các quyết định tốt nhất. Mang lại lợi ích và cải thiện chuỗi cung ứng, hoạt động và các lĩnh vực khác của quá trình ra quyết định.

– Hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng cũng như cung cấp thông tin để phát triển sản phẩm.

– Nghiên cứu hành vi người dùng một cách sâu sắc, data driven có thể đem lại những đơn hàng tốt hơn, giúp tăng tỉ lệ chuyển đổi đơn hàng.

– Bạn có thể quản lý rủi ro tốt hơn nhờ có thông tin tốt, dựa trên các kích thước mẫu lớn của dữ liệu.

– Xuất phát từ tầm quan trọng của data driven, nên nhiều bên thứ 3 đã bắt đầu dùng data để kinh doanh gọi là các Market Research Agency . Họ thường chuyên về nghiên cứu thị trường và tổng hợp các data để bán lại cho những doanh nghiệp khác có nhu cầu.

Các doanh nghiệp áp dụng Data driven như thế nào?

Các phương pháp kinh doanh theo hướng Data driven có thể được áp dụng trong toàn bộ tổ chức theo nhiều cách khác nhau, gồm có:

– Marketing

– Chăm sóc khách hàng

– Nhân sự

– Tài chính và kế toán

Trong đó, Marketing đã ứng dụng Data driven một cách tích cực nhất. Dưới đây là các bước cần thiết để giúp bạn có thể áp dụng thành công các chiến lược Data driven trong Marketing.

Bước 1: Xác định mục tiêu

Bạn có thể sử dụng các phương pháp để thiết lập mục tiêu hiệu quả. Các mục tiêu này có thể là vĩ mô như tăng doanh thu, tăng lợi nhuận,… hoặc cũng có thể là vi mô như số người tham gia event, số lượt tìm kiếm, call to action…

Bước 2: Xây dựng team phân tích dữ liệu

Team này bao gồm những người có khả năng phân tích dữ liệu, họ có thể đến từ nhiều phòng ban khác nhau như: Marketing, Sales, Developer.

Các phòng ban khác nhau trong team Marketing cần phải hợp với nhau để làm việc. Nhân viên Media, phân tích dữ liệu và nghiên cứu dữ liệu nên làm việc với nhau để hiểu từng hành động như lượt click, đăng ký nhận bản tin,… ảnh hưởng như thế nào đến hành vi của khách hàng. 

Bước 3: Xây dựng chân dung khách hàng từ dữ liệu

Từ những dữ liệu đã thu thập được như phiên truy cập, lượt tương tác trên mạng xã hội, lịch sử mua hàng,… bạn có thể xác định được chân dung của từng khách hàng của mình. Chúng bao gồm hành vi, sở thích và động lực mua hàng của họ. Từ đó bạn có thể ưu tiên những khách hàng tiềm năng, những người có khả năng sẽ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.

Bước 4: Xác định loại dữ liệu mà bạn cần

Dựa vào mục tiêu của chiến dịch, mà bạn có thể xem xét và phân tích thời gian khách truy cập vào webpage, lịch sử truy cập, tương tác trên mạng xã hội, dữ liệu từ CRM,…

Bước 5: Tự động hóa các quy trình

Khối lượng lớn dữ liệu thu được sẽ tốn rất nhiều thời gian phân tích và xử lý để đưa ra được insight cho doanh nghiệp. Thay vì sử dụng quá nhiều nhân lực và thời gian, bạn có thể chọn ra một số công cụ tự động để xử lý các dữ liệu mà bạn thu thập được.

Ảnh hướng ngày càng lớn của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine learning) là những nhân tố quan trọng trong Data driven Marketing. Các công nghệ này giúp cho doanh nghiệp có thể đưa ra các phân tích dự đoán và tương tác với khách hàng hiệu quả hơn.

Bước 6: Thu thập và xử lý dữ liệu

Các dữ liệu mà bạn thu thập được có thể đến từ các thời gian thực (real-time) như: số lượng người truy cập trên trang web hiện tại; hoặc từ bên thứ 3 sẽ được xử lý bằng các công cụ tự động mà bạn đã chọn.

Bước 7: Xây dựng chiến dịch cho từng kênh

Từ các dữ liệu mà thu thập được, bạn sẽ chia các chiến dịch này ra thành các chiến dịch nhỏ hơn và chọn các kênh phù hợp cho từng chiến dịch.

Bước 8: Thu thập kết quả và tối ưu các chiến dịch tiếp theo

Đây là bước cuối cùng để gặt hái kết quả. Đo lường và tính toán các chỉ số thu được, qua đó tối ưu chúng bằng những chiếc dịch khác hiệu quả hơn.

Cảm ơn bạn đã dành thời gian theo dõi, hãy để lại phản hồi của bạn để Digalyst ngày một hoàn thiện hơn!