Data, Big Data và Data Analytics đang là những từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất khi nhắc về chuyển đổi số. Thực tế, Data Analytics có những lợi ích gì? Ứng dụng vào doanh nghiệp ra sao? Tại sao nhiều doanh nghiệp sẵn sàng chi mạnh để xây dựng bộ sậu phân tích dữ liệu hùng hậu? Cùng tìm hiểu với SOM ngay!
4 lợi ích của việc ứng dụng Data Analytics vào bôi trơn doanh nghiệp
1. Ứng dụng Data Analytics vào nhận diện cơ hội thúc đẩy doanh số
Data Analytics là giai đoạn đặt nền tảng cho các công cụ, phần mềm, quy trình tự động nhằm khai thác hiệu quả số liệu về các hoạt động quảng cáo – bán hàng đa kênh (Facebook, Google, Kênh Thương mại điện tử). Trong thời đại mà việc thu thập dữ liệu người dùng đang dần bị siết chặt trên thế giới nhưng còn nới lỏng ở Việt Nam, càng sớm hoàn thiện quy trình thu thập – xử lý – phân tích – tự động, càng chiếm được lợi thế lớn hơn.
Bên cạnh đó, Data còn giúp đồng bộ hóa tất cả dữ liệu từ online đến offline trong cùng một nơi và xem báo cáo tự động trong một màn hình duy nhất. Khi quy trình phân tích dữ liệu được tự động và tinh gọn, doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được rất nhiều chi phí quảng cáo cũng như lược bớt thời gian kiểm tra các đơn hàng bỏ lỡ mà không cần trải qua nhiều công đoạn thủ công.
2. Data Analytics giúp nắm rõ market insight
Phân tích dữ liệu mang lại rất nhiều thông tin đắt giá về thị trường trong thời gian thực (real-time) bao gồm cung cầu thị trường, giá cả sản phẩm trên thị trường, hành động của các đối thủ cạnh tranh hay các biến cố bất thường. Dựa trên những kết quả phân tích đó, các công ty cũng dễ dàng triển khai chiến lược phát triển kinh doanh, ra mắt sản phẩm mới, chiến dịch marketing hợp lý nhất.
Ngoài ra, quá trình phân tích dữ liệu khách hàng từ website và fanpage trên các xu hướng “hot trend” cũng giúp công ty nắm được hay tâm lý thị trường, từ đó định hình thương hiệu và phát triển sản phẩm phù hợp.
3. Data Analytics có thể tối ưu các sản phẩm, dịch vụ khách hàng
Giữa cách mạng công nghệ 4.0, khối lượng dữ liệu khách hàng đến từ các trang web, các trang mạng xã hội, hay các ứng dụng thông minh có kết nối Internet..vv.. là rất lớn. Sự phát triển của công nghệ AI, hay Machine Learning giúp các doanh nghiệp tùy chỉnh sản phẩm, dịch vụ đến khách hàng dựa vào đọc hiểu dữ liệu. Nhờ đó, công ty có thể qua đó biết được nhu cầu của từng khách hàng để đưa ra gợi ý các sản phẩm, dịch vụ phù hợp đến họ.
Ở một mặt khác, data analytics cũng giúp công ty phát hiện ra lỗi sản phẩm và kịp thời sửa chữa, hay cho thu hồi sản phẩm. Các dữ liệu về chất lượng sản phẩm, dịch vụ có thể được thu thập từ các mẫu đánh giá gửi đến khách hàng, hay số lượng feedback cụ thể từ mỗi sản phẩm. Tất cả sẽ được tổng hợp, thống kê, và phân tích cụ thể để khắc phục.
4. Data Analytics giúp phát triển các chiến dịch digital marketing
Data Analytics hiện nay đang là công cụ phổ biến và cực kỳ quan trọng đối với các công ty lĩnh vực thương mại điện tử. Phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng trên internet, như khách hàng tra cứu dòng sản phẩm nào, khoảng giá họ đang tìm kiếm, dữ liệu nhân khẩu học, hành vi mua hàng,…
Dựa vào kết quả phân tích, chiến lược tiếp cận từng khách hàng sẽ cụ thể hơn về cả nội dung, tần suất hiển thị. Công ty biết cách quảng cáo các sản phẩm phù hợp bằng thông điệp rất “tâm lý”, từ đó thu hút sự quan tâm của họ hơn.
Có thể bạn quan tâm:
Các bước triển khai Data Analytics trong thực tế
Quá trình ứng dụng Data Analytics yêu cầu những bước sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu, vấn đề cần phân tích:
Bước này là kim chỉ nam cho mọi hoạt động tiếp theo. Trước khi chìm sâu vào vũ trụ data, chúng ta cần phải xác định rõ bài toán cần giải là gì và đặt ra được những câu hỏi có thể giải đáp rõ ràng bằng dữ liệu. Yêu cầu càng rõ ràng, càng chi tiết thì việc phân tích sẽ càng cụ thể và chính xác, tránh tiêu tốn nguồn lực nhưng không mang lại nhiều kết quả.
Bước 2: Thu thập dữ liệu:
Trong thế giới số có hàng ngàn loại dữ liệu khác nhau, và công ty không thể nào thu thập hết tất cả những dữ liệu về được. Do đó, sau khi xác định rõ ràng được mục tiêu cần phân tích, chúng ta sẽ phải xác định các loại dữ liệu cần thu thập dựa trên những metrics nhất định để tránh dàn trải nguồn lực vô ích.
Bước 3: Xử lý và xác minh dữ liệu:
Khi thu thập dữ liệu sẽ từ nhiều nguồn khác nhau (VD: Trên hệ thống google, trên hệ thống Facebook, trên hệ thống CRM, trên hệ thống offline store,…), các dữ liệu sẽ rời rạc không thống nhất. Bên cạnh đó, định nghĩa về metrics trên các hệ thống này cũng sẽ khác nhau, các chuyên viên sẽ cần xử lý tất cả dữ liệu đã tổng hợp để thu được kho Data tinh gọn.
Sau khi xong phần xử lý dữ liệu, phải có bước xác minh để kiểm tra lại mức độ chính xác và hợp lý của dữ liệu, vì chỉ cần dữ liệu không chính xác thì gần như các quyết định được đưa ra sẽ không hợp lý, đôi khi còn làm tệ hơn so với tình trạng hiện tại. Quá trình xác minh phải dựa trên việc so sánh dữ liệu sau khi được xử lý với tình hình thực tế mà chúng ta có.
Bước 4: Phân tích dữ liệu
Đây là khâu phân tích để có thể đưa ra được câu trả lời đã đặt ra ở bước đầu tiên. Chúng ta cần sử dụng các công cụ, vận dụng tư duy logics, đối chiếu tình hình thực tế để rút ra được những kết luận ẩn sâu trong các con số. Các công cụ thường được dùng để phân tích dữ liệu là Ms Excel, Python, R, MS Power Bi,…
Bước 5: Trực quan hóa và diễn giải kết quả data analytics:
Không phải dữ liệu nào và bản phân tích nào cũng sẽ thể hiện được kết quả/ ý nghĩa với vấn đề. Chính vì vậy, cần phải trực quan hóa và diễn giải kết quả phân tích để người đọc, người nghe dễ dàng nhìn ra được xu hướng, insight cần thiết, đồng thời nắm bắt được giải pháp mà chúng ta muốn truyền tải.
Ví dụ về ứng dụng của Data Analytics trong từng ngành hàng
Phân tích dữ liệu đang hiện diện trong hầu hết các ngành hàng. Mức độ đóng góp của công nghệ này với từng lĩnh vực là khác nhau. Dưới đây là những ngành hàng đang phụ thuộc và Data Analytics nhiều nhất:
1. Ngành bán lẻ:
Phân tích dữ liệu giúp các nhà bán lẻ hiểu nhu cầu và thói quen mua hàng của khách hàng để dự đoán xu hướng, giới thiệu sản phẩm mới và thúc đẩy hoạt động kinh doanh của họ.
Việc thu thập và đọc dữ liệu hiểu của cũng sẽ giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng và hoạt động bán lẻ ở mọi bước trong hành trình khách hàng (customer journey).
2. Chăm sóc sức khỏe:
Các ngành chăm sóc sức khỏe thường xuyên phân tích dữ liệu bệnh nhân để đưa ra các chuẩn đoán và cách thức điều trị phù hợp. Phân tích dữ liệu cũng giúp khám phá nhiều phương pháp phát triển các loại thuốc mới.
3. Sản xuất:
Sử dụng phân tích dữ liệu, các lĩnh vực sản xuất có thể khám phá các cơ hội tiết kiệm chi phí. Họ cũng có thể giải quyết các vấn đề phức tạp về chuỗi cung ứng, hạn chế về lao động và sự cố thiết bị thông qua việc đọc dữ liệu hiệu quả.
4. Lĩnh vực ngân hàng:
Các tổ chức ngân hàng và tài chính sử dụng phân tích để tìm ra những người cho vay không trả được nợ có thể xảy ra và tỷ lệ rời bỏ khách hàng. Nó cũng giúp phát hiện các giao dịch gian lận ngay lập tức.
5. Hậu cần:
Các công ty hậu cần thường sử dụng phân tích dữ liệu để phát triển các mô hình kinh doanh mới và tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển. Điều này đảm bảo cho việc giao hàng đạt đúng tiến độ và tối ưu chi phí.
Nhìn chung, cả doanh nghiệp lẫn nhân viên văn phòng đều khó mà “đứng vững” trong thời đại 4.0 nếu không có chút tư duy nào về dữ liệu và phân tích dữ liệu. Vì vậy, ngay từ bây giờ, việc trau dồi các kiến thức và chút kỹ năng về Data Analytics là điều cần thiết với tất cả mọi người.
Có thể bạn quan tâm:
- Nhà quản lý nên học gì trong kỷ nguyên kinh doanh 4.0
- Khóa học nâng cao khả năng phân tích dữ liệu kinh doanh cho quản lý