Skip to main content

Tại sao các tổ chức cần có chiến lược Big Data

Bài đăng mới này dành cho các doanh nhân và chủ sở hữu doanh nghiệp quy mô nhỏ, vừa và lớn trên các lĩnh vực, dịch vụ cung cấp hoặc ngành dọc khác nhau. Sau khi đọc qua, bạn sẽ hiểu ý nghĩa của việc theo hướng dữ liệu và lý do tại sao các tổ chức cần được định hướng vào Big Data 

Tại sao dữ liệu là cần thiết? 


Tại sao các tổ chức nên tìm cách hướng tới dữ liệu ? Lợi ích của văn hóa hướng dữ liệu là gì? Làm thế nào các tổ chức có thể trở nên dựa trên dữ liệu? Đây và nhiều câu hỏi khác nữa là những câu hỏi liên quan mà tôi đã nghe các chủ doanh nghiệp, giám đốc điều hành và nhân viên hỏi trong các hội nghị, hội thảo và sự kiện chia sẻ kiến ​​thức.

Sau khi cân nhắc về một số câu hỏi nêu trên, cảm hứng viết lách tự nhiên đến và tôi quyết định chia sẻ suy nghĩ của mình theo cách tốt nhất có thể. Nếu bạn đang tìm hiểu ý nghĩa của việc theo hướng dữ liệu và tại sao dữ liệu lại cần thiết cho mọi doanh nghiệp, thì bạn đã đến đúng chỗ.

Tôi đã chia bài đăng này thành hai loạt bài riêng biệt. Trong bản phát hành đầu tiên này, tôi sẽ giúp bạn hiểu ý nghĩa của việc hướng dữ liệu và lý do tại sao dữ liệu lại cần thiết cho mọi tổ chức. Sau đó, tôi sẽ xuất bản một bài đăng khác trong đó tôi nói về một số thách thức của việc trở nên dựa trên dữ liệu và những gì các tổ chức nên làm để thực sự giải quyết những thách thức này.

Toàn bộ ấn phẩm về “tại sao tổ chức cần được thúc đẩy” là tài liệu cần phải đọc đối với các chủ doanh nghiệp, doanh nhân, doanh nghiệp công ty và cho bất kỳ ai muốn hiểu tầm quan trọng của dữ liệu đối với tổ chức và cách trở nên dựa trên dữ liệu.

Data-driven có nghĩa là gì ?

Thuật ngữ data-driven hay "định hướng dữ liệu" có nghĩa là một thực thể được định hướng để đưa ra các quyết định chiến thuật và chiến lược dựa trên dữ liệu thay vì bản năng trực tiếp, ý kiến ​​cá nhân, quan sát chung hoặc hy vọng thuần túy. Nói một cách khác, theo hướng dữ liệu cũng có nghĩa là một thực thể có dữ liệu cần thiết để đưa ra các quyết định dẫn đến kết quả vượt trội.

Trở nên theo hướng dữ liệu không chỉ là cài đặt các ứng dụng và công cụ phù hợp, thuê một nhóm chuyên gia dữ liệu chuyên dụng, cam kết đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng dữ liệu hoặc chạy chương trình kiến ​​thức về dữ liệu một lần - đó là việc làm cho dữ liệu và phân tích trở thành một phần cơ bản của chiến lược kinh doanh của bạn, văn hóa tổ chức, quy trình, và xuyên suốt tất cả các cấp độ.

Một dự án data-driven cần sự tham gia của các chuyên gia ở 3 lĩnh vực: 
business, engineering và science

Tổ chức theo hướng dữ liệu là tổ chức không chỉ nhận ra tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu thô mà còn hiểu rằng họ không nên đưa ra các quyết định kinh doanh chỉ sử dụng dữ liệu thô. Thay vào đó, họ thu thập, phân tích và thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh, xác định các cơ hội tăng trưởng mới và thúc đẩy lợi nhuận. Về bản chất, các tổ chức theo hướng dữ liệu sử dụng dữ liệu cho một số trường hợp sử dụng, chẳng hạn như phân tích phản hồi khảo sát khách hàng và nhân khẩu học, quan sát hành vi của khách hàng, các kiểu mua hàng, v.v. Các doanh nghiệp như vậy đã xây dựng một văn hóa dữ liệu xuyên suốt toàn bộ tổ chức - không chỉ trong một số khu vực chức năng hoặc chỉ ở cấp điều hành.

Dựa trên kinh nghiệm của tôi với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, tôi tin rằng mọi tổ chức đều tạo ra dữ liệu và có thể trở nên theo hướng dữ liệu, bất kể quy mô kinh doanh, lĩnh vực và dịch vụ họ cung cấp  (miễn là họ áp dụng các chiến lược phù hợp và thực hiện mọi việc đúng cách). Nếu bạn không tin rằng tổ chức của bạn đang tạo ra dữ liệu, thì một nơi tốt để bắt đầu là kiểm tra và suy nghĩ về mọi khía cạnh của doanh nghiệp, loại khách hàng bạn có, những gì họ nói về bạn trên các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau, e.t.c. Tôi cá rằng cuối cùng bạn sẽ khám phá ra các nguồn dữ liệu có thể có và thông tin có giá trị mà bạn có thể bắt đầu trích xuất, tổng hợp và phân tích để thúc đẩy doanh nghiệp của mình phát triển.

Tôi chắc rằng bây giờ bạn đã hiểu “data-driven” nghĩa là gì. Nếu bạn vẫn chưa hiểu, vui lòng dành một phút để xem lại các đoạn trước trước khi chuyển sang các phần sau, nơi bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao dữ liệu lại rất cần thiết cho các doanh nghiệp và những gì bạn đang bỏ lỡ khi không sử dụng dữ liệu mà doanh nghiệp của bạn tạo ra (hoặc có thể tạo ra) mỗi ngày.

Tại sao dữ liệu lại quan trọng đối với mọi doanh nghiệp

Dữ liệu là một trong những tài sản quý giá nhất đối với mọi tổ chức. Đó là một mỏ vàng và một nguồn  tài nguyên vô giá, rất chiến lược, có tiềm năng biến đổi thế giới, nâng cao cách chúng ta sống, phát triển doanh nghiệp và cho phép các quy trình kinh doanh rẻ hơn, nhanh hơn và tốt hơn.

Không giống như các công ty truyền thống, các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu không mở rộng quy mô tuyến tính và tôi tin rằng một trong những lý do khiến các công ty khổng lồ như Google và Amazon luôn ghi nhận mức tăng trưởng theo cấp số nhân là vì mô hình kinh doanh của họ về cơ bản được xây dựng dựa trên dữ liệu:

  1. Theo bài đăng này từ PwC, các tổ chức dựa trên dữ liệu có thể vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh 6% về lợi nhuận và 5% về năng suất.
  2. Nghiên cứu này cũng tiết lộ rằng các tổ chức dựa trên dữ liệu có khả năng vượt qua mục tiêu doanh thu cao hơn 162% và có khả năng đạt được mục tiêu doanh thu cao hơn 58% so với các tổ chức không dựa trên dữ liệu.
  3. 81% các tổ chức cũng đồng ý rằng dữ liệu phải là trọng tâm của mọi hoạt động ra quyết định kinh doanh.

Trước khi bạn bị cuốn đi bởi những con số đáng kinh ngạc, một điều quan trọng bạn cần luôn ghi nhớ là dữ liệu “giống như vàng chưa được khai thác” ở dạng thô có thể không mang lại nhiều thông tin hoặc hữu ích ngay lập tức. Để khai thác tốt nhất dữ liệu của mình, bạn cần thu thập dữ liệu thích hợp và chuyển đổi dữ liệu đó thành dạng có thể sử dụng lại. Điều đó nói rằng, sau đây là một số lý do quan trọng mà mọi tổ chức nên bắt đầu sử dụng dữ liệu kinh doanh của mình một cách hiệu quả.

Hiểu hành vi khách hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng

Chúng ta đang sống trong một thế giới mà các sản phẩm và / hoặc dịch vụ là vô số và khách hàng hiện tại / tiềm năng của bạn có một số lựa chọn về nơi đặt tiền của họ. Ngoài ra, sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp sản phẩm chưa bao giờ bớt căng thẳng.

Một cách rất chiến lược để nâng cao nhận thức về thương hiệu và trở nên phù hợp trong doanh nghiệp của bạn là hiểu khách hàng nói gì về bạn và cảm nhận của họ về thương hiệu của bạn. Nhưng nếu không có dữ liệu, việc biết khách hàng của bạn là ai, họ có thích sản phẩm và dịch vụ của bạn hay không, hoặc các chiến lược / chiến dịch tiếp thị của bạn có hiệu quả hay không. Ngược lại, bạn có thể dễ dàng đạt được tất cả những điều này bằng cách thực hiện các cuộc khảo sát khách hàng, đọc các bình luận trên mạng xã hội / đánh giá trực tuyến về thương hiệu của bạn e.t.c

Ngay sau khi bạn thu thập dữ liệu từ khách hàng của mình, bạn có thể phân tích các điểm dữ liệu để hiểu vấn đề nỗi đau (pain points) của họ, suy nghĩ của họ về doanh nghiệp của bạn, những sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ muốn bạn cung cấp, những gì tổ chức của bạn cần cải thiện và quan trọng hơn, họ sẵn sàng chọn bạn hơn đối thủ cạnh tranh. Cuối cùng, thông tin chi tiết được tạo ra từ phản hồi của khách hàng sẽ có lợi cho các dịch vụ chăm sóc khách hàng, cross-selling, up-selling và  các đổi mới innovation cho sản phẩm. Trong hầu hết các trường hợp, tôi tin rằng lợi nhuận kinh doanh được liên kết chặt chẽ với các quy trình và quyết định kinh doanh chiến lược, lấy khách hàng làm trung tâm và dựa trên dữ liệu.

Chẳng hạn, Netflix thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để xem loại phim và chương trình nào phổ biến. Sau đó, công ty sử dụng thông tin chi tiết có được để mua các tập lệnh tương tự, giả định rằng người đăng ký cũng sẽ thích các tập lệnh mới dựa trên sở thích trước đó của họ. Công ty đã sử dụng chiến lược dựa trên dữ liệu này để tăng giá trị kinh doanh lên hơn 50 tỷ đô la trong thời kỳ cao điểm của đại dịch vào năm 2020. Amazon cũng tận dụng dữ liệu của người tiêu dùng như lịch sử duyệt web, mua hàng của khách hàng và sở thích để thúc đẩy động cơ đề xuất sản phẩm của mình. Chiến lược dựa trên dữ liệu này tạo ra khoảng 35% doanh thu của công ty.

Đọc thêm paper này: A Predictive Analytics Model for Maximising Profit in e-commerce Companies

Đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn, các bộ phận trong tổ chức được cung cấp thông tin rõ ràng và chi tiết hơn 

LEO CDP - Data-driven Business
LEO CDP - Data-driven Business

Ra quyết định là một khía cạnh thiết yếu của mọi doanh nghiệp thường liên quan đến một số giám đốc điều hành doanh nghiệp, cổ đông và hàng triệu đô la mà chủ doanh nghiệp không thể để mất. Với dữ liệu phù hợp theo ý của bạn, tổ chức của bạn sẽ không phải đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng dựa trên linh cảm, dự đoán tốt nhất, giả định sai, phán đoán sơ sài hoặc những nhận định không chắc chắn - ngay cả trong thời kỳ khủng hoảng hoặc căng thẳng. Tuy nhiên, dữ liệu kinh doanh của bạn sẽ cung cấp các dữ kiện, xu hướng, con số thống kê và thông tin chi tiết mà bạn cần để đưa ra các quyết định có tính toán, sáng suốt hoặc hiểu được hiệu suất.

Tôi tin rằng mọi bộ phận trong một tổ chức trung bình tạo ra (hoặc có thể tạo ra) dữ liệu có giá trị có thể được sử dụng để xây dựng chiến lược kinh doanh, thúc đẩy tăng trưởng và lợi nhuận. Ví dụ:

  • Các giám đốc điều hành doanh nghiệp cần dữ liệu để hiểu các xu hướng quan trọng hơn trên thị trường của họ, chẳng hạn như những thay đổi trong sản xuất, vận chuyển hoặc độ nhạy cảm về giá của khách hàng.
  • Nhóm sản phẩm cần dữ liệu để hiểu cách người dùng cuối cảm nhận sản phẩm sau khi ra mắt.
  • Nhóm bán hàng cần dữ liệu hiệu suất bán hàng để hiểu và phân biệt các sản phẩm đang bán chạy với các sản phẩm khó bán.
  • Các bộ phận tiếp thị cần dữ liệu phân khúc thị trường để xác định những khách hàng sẵn sàng mua hàng của họ hơn và đẩy nhanh quá trình chốt sale.
  • Các bộ phận nhân sự cần dữ liệu về con người để quản lý nhân tài tốt hơn và xây dựng các nhóm từ xa, toàn cầu hiệu quả hơn.
  •  ....

Bằng cách liên tục thu thập, giám sát và phân tích dữ liệu kinh doanh, các tổ chức trở nên có vị thế tốt hơn để đưa ra các quyết định điều hành thông minh hơn và phát triển các ý tưởng chiến thắng tác động đến lợi nhuận, dẫn đến tăng trưởng hoặc chiến lược hiệu quả hơn. Về bản chất, các quyết định dựa trên dữ liệu giúp bạn quản lý rủi ro một cách hiệu quả hơn và nâng cao cơ hội thành công cho thương hiệu của mình.

Đo lường hiệu quả kinh doanh, quá trình ra quyết định với sự đồng thuận, tham gia của nhân viên

Ngoài việc giúp bạn hiểu hành vi của khách hàng, nâng cao nhận thức về thương hiệu và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn, phân tích dữ liệu kinh doanh còn cho phép bạn đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh, xây dựng các giả thuyết dài hạn, đáng tin cậy hơn và một lực lượng lao động rất sôi động. Bạn có thể đi sâu vào dữ liệu kinh doanh để hiểu liệu bạn có đang đáp ứng các chỉ số kinh doanh quan trọng nhất của mình hay không. Ví dụ: hầu hết các đội chuyên nghiệp ngày nay sử dụng một nhóm các nhà phân tích và thu thập dữ liệu để giúp hỗ trợ và cải thiện hiệu suất của cầu thủ trên sân bằng cách sử dụng dữ liệu.

Bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất kinh doanh, bạn cũng có thể hiểu các chiến lược đã hoạt động và không hoạt động trong quá khứ, các quyết định kinh doanh và / hoặc chính sách mang lại nhiều lợi nhuận nhất, hoạt động kinh doanh và chi phí có thể được tối ưu hóa và các động lực khác cho doanh nghiệp của bạn . Cuối cùng, tổ chức của bạn có thể tận dụng tất cả thông tin chi tiết để định cỡ lại, giảm chi phí, cải thiện dịch vụ, sản phẩm của bạn hoặc cách bạn nuôi dưỡng và thu hút khách hàng tiềm năng. Để xác thực giả thuyết, một số doanh nghiệp xem xét các thử nghiệm ngẫu nhiên như thử nghiệm A / B để kiểm tra một số biến thể của các quyết định kinh doanh, phân tích và tìm ra các giải pháp thay thế hoặc cách tiếp cận mang lại kết quả tốt hơn.

Nhiều tổ chức quá chú trọng vào câu thần chú “khách hàng là vua” hay “customer is king” đến mức họ chỉ ưu tiên duy trì sự vui vẻ và độc đáo cho khách hàng của mình. Điều này rất dễ hiểu bởi khách hàng là trung tâm của số phận doanh nghiệp. Tuy nhiên, lời khuyên duy nhất của tôi là bạn đừng bao giờ coi thường nhân viên của mình vì họ cũng quan trọng như thương hiệu của bạn:

  • Nhân viên của bạn có hài lòng khi làm việc với bạn không?
  • Họ đối phó với phương pháp làm việc mới như thế nào
  • Họ có tất cả các công cụ cần thiết để làm việc hiệu quả không?
  • Họ có vui khi làm việc tại nhà hay đang gặp khó khăn?
  • Nhân viên của bạn vẫn có mối quan hệ làm việc tốt với đồng đội của họ chứ?

Sự thật là mặc dù những câu hỏi này có vẻ rất đơn giản và hơi trực tiếp, nhưng chỉ dữ liệu phù hợp mới có thể cung cấp câu trả lời giúp bạn xác định xem nhân viên của bạn có đang đối mặt với những thách thức / hạn chế cụ thể ở nơi làm việc ảnh hưởng đến động lực, hạnh phúc, tinh thần hoặc năng suất của họ hay không .


“Khi nhân viên của bạn hạnh phúc, họ có nhiều khả năng xây dựng mối quan hệ tốt hơn và làm cho khách hàng của bạn hài lòng” - Tôi chắc rằng bạn đã quen thuộc với câu nói nổi tiếng này, phải không? Chà, lực lượng lao động hạnh phúc hơn gắn liền với khả năng mang lại sự hài lòng của khách hàng và tăng trưởng thương hiệu tốt hơn cho tổ chức của bạn. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu nhân viên phù hợp, đồng thời đặt trải nghiệm của họ lên cùng bệ đỡ với trải nghiệm của khách hàng, bạn trở nên chủ động hơn và có vị trí tốt hơn để vượt qua sự không hài lòng hoặc chán nản của nhân viên - điều đáng tiếc là một trong những vấn đề nan giải nhất trong thế giới doanh nghiệp.

Kết luận

Không nghi ngờ gì nữa, dữ liệu về khách hàng là trọng tâm của bất kỳ doanh nghiệp nào. Tầm quan trọng của nó thông qua mọi khía cạnh kinh doanh tăng lên hàng ngày với sự phát triển vượt bậc về Dữ liệu lớn và những khả năng mà dữ liệu tốt mang lại. Tôi tin rằng một trong những cách tốt nhất để các tổ chức định vị mình, vượt trội hơn các cuộc thi, thúc đẩy các chương trình đổi mới và dẫn đầu thị trường trong thập kỷ tới là sử dụng dữ liệu một cách đổi mới và sáng tạo. Tất nhiên, để đạt được điều này, các tổ chức cũng cần thúc đẩy một nền văn hóa hỗ trợ các quyết định dựa trên dữ liệu.

(click vào hình để zoom to hơn)
USPA framework, một mô hình giúp định hướng xây dựng chiến lược Big Data




Popular posts from this blog

Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng (Customer Data Platforms - CDP) là gì? - Một cách giải thích đơn giản Ngày nay, Thu nhập dữ liệu khách hàng là một trong những hoạt động “sót còn” để phát triển doanh nghiệp. Do đó, để giúp doanh nghiệp giải đáp bài toán phức tạp liên quan đến vấn đề này, một giải pháp mới được hình thành: Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform - CDP). Vậy chính xác nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là gì? Không cần sử dụng các biệt ngữ phần mềm và thuật ngữ kỹ thuật, chúng ta có thể hiểu đơn giản Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng như sau: 1, Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là gì? “ A Customer Data Platform is a packaged software that consolidates customer data from multiple sources and creates a persistent, unified and real-time customer database easily accessible by other systems. ” Có thể dịch đơn giản như sau: “Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là một loại phần mềm tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng liên tục, thống nhất, bền vững có thể truy cập được từ các hệ
Leo CDP System Architecture   Checklist for Server Specification (Minimum System Requirements)  The system needs 2 public IP addresses: 1 for Leo Observer (data tracking), 1 for admin dashboard Data Observer: 2 instances  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB)  Database: 1 instance  (2 CPU, 8 GB RAM, SSD disk 120 GB) Processing Job: 1 instances  (2 CPU, 4 GB RAM, SSD disk 40 GB) Admin Dashboard: 1 instance  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB) F.A.Q. in Vietnamese: 1. LEO CDP có giá bao nhiêu, mua như thế nào ? Nền tảng Leo CDP có tất cả là 3 phiên bản:  Miễn phí  (Free Edition with maximum 10,000 human profiles) cho mục đích giáo dục, học tập và các công ty muốn thử nghiệm test thử trước quyết định mua phiên bản có tính phí. Có tính phí  (Professional  Edition - 0.07 USD / year for every human profile), phí sử dụng là 7 USD cho mỗi 1000 profile ($0.007 / profile).   Mục đích sử dụng là tối ưu kinh doanh với công nghệ Big Data, phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các chức năng mặc định tr
Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDPs) sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới. Quy mô thị trường nền tảng dữ liệu khách hàng sẽ tăng từ 3,5 tỷ USD vào năm 2021 lên 15,3 tỷ USD vào năm 2026, với Tốc độ tăng trưởng hàng năm tổng hợp (CAGR) là 34,6% trong giai đoạn dự báo. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/customer-data-platform-market-94223554.html Mặc dù thuật ngữ này được sử dụng đầu tiên vào năm 2013 để mô tả chung một số loại hệ thống tiếp thị có chung khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất, nhưng vẫn có một số quan niệm sai lầm về Nền tảng dữ liệu khách hàng là gì.  Do đó, chúng ta sẽ làm rõ 9 quan điểm sai lầm về CDP ngay bên dưới bên dưới 1) CDP giống như một CRM ? Mặc dù phần mềm CDP và CRM có một vài điểm tương đồng nhưng xét về mục đích và chức năng chính thì chúng có sự khác biệt rõ ràng. CRM lưu trữ dữ liệu của những khách hàng đã từng tương tác với doanh nghiệp trước đó. Đó có thể là dữ liệu về khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại,