Insight giới trẻ Việt Nam: Những thay đổi mạnh mẽ trong hoạt động marketing của các doanh nghiệp
10/08/2022
Insight khách hàng ngành mỹ phẩm tại Việt Nam
Insight khách hàng ngành mỹ phẩm tại Việt Nam
20/09/2022
Show all

Chiến lược khai thác, phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp tại Việt Nam

Chiến lược khai thác phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp tại Việt Nam

Hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp đều nhận ra rằng dữ liệu cũng là một tài sản vô giá về mặt dài hạn, nhưng đa phần các doanh nghiệp Việt hiện nay lại đang lãng phí lợi ích từ những dữ liệu này. Sự lãng phí đó có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân như: chưa nhận ra được tầm quan trọng của dữ liệu trong doanh nghiệp, chưa biết cách khai thác dữ liệu, khai thác dữ liệu chưa hiệu quả mặc dù tốn nhiều chi phí đầu tư,v.v

Mục tiêu của phân tích dữ liệu trong kinh doanh và marketing là cung cấp cho các doanh nghiệp thông tin nhằm ra quyết định trong doanh nghiệp. Những thông tin sâu sắc này có thể giúp nhà quản lý, chủ doanh nghiệp ra quyết định, giải quyết vấn đề hoặc nắm bắt được insight khách hàng hoặc xác định các định hướng, chiến lược trong tương lai,..

Mặt khác, mỗi một doanh nghiệp thường mang những màu sắc, vấn đề khác nhau. Vậy nên, có thể cùng 1 chiến lược phân tích dữ liệu nhưng cách áp dụng có thể khác nhau hoặc phải được điều chỉnh cho phù hợp với thực tiễn doanh nghiệp.

Đó chính là lý do mỗi doanh nghiệp nên có định hướng chiến lược khai thác dữ liệu kinh doanh hiệu quả, tránh lãng phí. 

Trong bài viết này, DTM Consulting sẽ giúp bạn phát triển chiến lược phân tích dữ liệu sẽ nhằm giúp bạn giảm thiểu rủi ro khi ra quyết định dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu.

Chiến lược phân tích dữ liệu (data analytics strategy) là gì?

Một chiến lược phân tích dữ liệu (data analytics strategy) đề cập tới nhiều yếu tố và toàn diện, thay vì chỉ đơn giản tập trung vào việc phân tích dữ liệu (data analytics)

Chiến lược phân tích dữ liệu

Việc phát triển một chiến lược phân tích dữ liệu là một trong những công việc mà các nhà lãnh đạo, quản lý cân nhắc kỹ:

  • Nên tự làm hay đi thuê đơn vị phân tích dữ liệu?
  • Có nên áp dụng công nghệ để lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu?
  • Doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ (SMEs), startups với ngân sách hạn chế có cần xây dựng chiến lược phân tích dữ liệu không?

Tại sao mọi doanh nghiệp cần có chiến lược phân tích dữ liệu?

Thay vì bắt đầu với chính dữ liệu, các doanh nghiệp nên bắt đầu với chiến lược. Một chiến lược phân tích dữ liệu không phải là dựa vào dữ liệu đang sẵn có hoặc có khả năng sẵn có mà là về những gì mà doanh nghiệp bạn muốn đạt được và cách dữ liệu có thể giúp bạn đạt được điều đó. 

Do đó, nếu doanh nghiệp muốn tránh bị chết chìm trong biển dữ liệu, thì bạn nên phát triển chiến lược phân tích dữ liệu thông minh và khoa học. Việc phát triển chiến lược phân tích dữ liệu và giải thích dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp nói chung cũng như các chiến lược marketing nói riêng.

Các yếu tố quan trọng trong chiến lược phân tích dữ liệu

Để phát triển chiến lược phân tích dữ liệu, điều quan trọng đối với mỗi doanh nghiệp là xác định dữ liệu và phân tích có ý nghĩa như thế nào đối với doanh nghiệp và những kế hoạch ​​(dự án) và ngân sách nào là cần được đưa ra để nắm bắt các cơ hội giúp doanh nghiệp phát triển.

Yếu tố 1 – Mục tiêu kinh doanh và marketing của doanh nghiệp

Dữ liệu cần giải quyết được các nhu cầu kinh doanh, marketing cụ thể để đạt được các mục tiêu chiến lược và tạo ra giá trị thực cho doanh nghiệp. 

Bước đầu tiên của việc phát triển chiến lược phân tích dữ liệu là hiểu được định hướng và mục tiêu kinh doanh dài hạn, marketing của doanh nghiệp dưới góc nhìn của một nhà marketing nói chung, phân tích dữ liệu nói riêng. 

Yếu tố 2 – Nguồn dữ liệu và cách thức và thu thập dữ liệu 

Để tìm được dữ liệu phù hợp với sứ mệnh và mục tiêu của doanh nghiệp, trước tiên bạn nên xác định được cách bạn dùng dữ liệu. Bạn có thể dùng một số dữ liệu cho một số mục tiêu và các loại dữ liệu khác nhau cho những mục tiêu khác.

analytics

Sau khi xác định được bạn muốn làm gì với dữ liệu, bước tiếp theo, bạn có thể suy nghĩ đến việc tìm nguồn cung ứng và thu thập dữ liệu tốt nhất để đạt được những mục tiêu đã đề ra ở phía trên. 

>> Đọc thêm: Data analytics là gì? Học phân tích dữ liệu với ngôn ngữ R

Yếu tố 3 – Nguồn lực con người 

Để tận dụng tối đa dữ liệu, điều cần thiết là phải trau dồi các kỹ năng nhất định. Có hai cách chính để phát triển phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn: phát triển đội ngũ nhân sự thực sự am hiểu cũng như nắm rõ chuyên môn, kỹ năng nhất định thúc đẩy tài năng nội bộ của bạn và thuê đơn vị bên ngoài phân tích dữ liệu. 

Vậy nên tự làm hay đi thuê đơn vị phân tích dữ liệu? Điều này còn tùy thuộc vào nguồn lực của doanh nghiệp bạn. DTM Consulting chúng tôi tự hào là đơn vị có đội ngũ chuyên môn và kinh nghiệm về phân tích dữ liệu và kinh nghiệm tư vấn cho các công ty lớn trong và ngoài nước. 

Nắm bắt được thực trạng các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam còn hạn chế về ngân sách. Hiện tại, nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) và startups tại Việt Nam có cơ hội khai thác và sử dụng các nguồn dữ liệu có sẵn cũng như gia tăng hiệu quả kinh doanh. DTM Consulting chúng tôi đã xây dựng gói dịch vụ phân tích dữ liệu với chi phí tối thiểu, tối ưu hóa hiệu quả cho nhóm doanh nghiệp này. 

Yếu tố 4 – Cách thức chuyển dữ liệu thành thông tin chi tiết (insight) để ra quyết định

Chiến lược dữ liệu nên cung cấp các khuyến nghị về cách áp dụng phân tích để trích xuất thông tin chi tiết quan trọng về kinh doanh và hoạt động marketing của doanh nghiệp. Những công ty có nguồn lực hạn chế hoàn toàn có thể dựa vào Excel, email hoặc công cụ khác miễn phí có sẵn để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu làm cho dữ liệu “trông đẹp mắt”, nhưng quan trọng hơn là làm cho dữ liệu dễ hiểu và dễ diễn giải hơn. Một số yếu tố bạn có thể xem xét khi lựa chọn công cụ trực quan hóa:

  • Hình dung: Bạn sẽ có thể nhanh chóng phát hiện ra các xu hướng, rủi ro và khuyến nghị, v,v trong quá trình diễn giải.
  • Tổng quan: Trang tổng quan nên trình bày bối cảnh của các chỉ số và dự đoán lộ trình điều tra và chẩn đoán của người dùng.
  • Quyền truy cập và mức độ bảo mật dữ liệu: Ai có quyền truy cập vào dữ liệu nào? Dữ liệu khi phân tích có được bảo mật an toàn hay không?
  • Mức độ chi tiết của dữ liệu: Có thể cung cấp, diễn giải mức độ chi tiết dữ liệu phù hợp cho đúng đối tượng. Một nhà phân tích có thể cần nhiều thông tin chi tiết hơn một giám đốc điều hành và các nhà lãnh đạo, quản lý có thể cần khả năng đi sâu của dữ liệu.

Yếu tố 5-  Cơ sở hạ tầng công nghệ của doanh nghiệp

Lời khuyên đầu tiên của DTM Consulting chúng tôi là: Đừng bị cuốn vào những lời quảng cáo thổi phồng và công nghệ mới nhất; nên tập trung vào mục tiêu kinh doanh và marketing ​​của bạn. Xây dựng một chiến lược phân tích dữ liệu linh hoạt và có thể mở rộng có nhiều lựa chọn và phương pháp tiếp cận, vì vậy đây là một số điều quan trọng nên xem xét:

  • Hệ thống hoạt động có thể hỗ trợ nhu cầu phân tích ở mức độ nào? 
  • Doanh nghiệp có các kỹ năng và cơ sở hạ tầng kỹ thuật để hỗ trợ quản trị dữ liệu không?
  • Dữ liệu có thể được tính toán hoặc ước tính không? Nó có thể được mua từ dữ liệu xu hướng thị trường của bên thứ ba hoặc dữ liệu kinh tế vĩ mô không? 
  • Bạn sẽ cung cấp hoặc cấp quyền truy cập vào dữ liệu như thế nào? Các báo cáo sẽ là báo cáo pixel hoàn hảo (có thể in được) hay các báo cáo sẽ cho phép người dùng tương tác với dữ liệu? v.v

Cơ sở hạ tầng công nghệ

Tất cả những cân nhắc này nên đặt ra khi xây dựng một chiến lược phân tích dữ liệu của bạn. Và, với chiến lược phân tích dữ liệu của doanh nghiệp, càng tính đến nhiều yêu cầu và nhu cầu trong tương lai của bạn, thì giải pháp thực sự sẽ hỗ trợ việc ra quyết định giúp doanh nghiệp phát triển dựa trên cơ sở dữ liệu.

>> Đọc thêm: Các phần mềm được sử dụng trong phân tích dữ liệu 

Yếu tố 06 –  Quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp

Thu thập và lưu trữ dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu cá nhân, nó kèm theo nghĩa vụ pháp lý và quy định pháp luật. Do đó, điều quan trọng là bất kỳ yếu tố tổ chức nào sở hữu dữ liệu, các vấn đề về quyền riêng tư cần được bảo mật trong chiến lược dữ liệu.

Yếu tố 7 – Quy trình quản trị dữ liệu

Thiết lập quy trình chiến lược phân tích dữ liệu giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn, phân tích dữ liệu một cách hợp lý, cân đối các vấn đề cần giải quyết. Ngoài ra, việc này giúp bạn có thể kiểm soát mức độ hiệu quả, cũng như có các phương án phòng ngừa rủi ro. 

Các yếu tố khác có thể đưa vào chiến lược

  • Nguồn lực của doanh nghiệp có thể tự vận hành được và liệu có cần sự trợ giúp từ bên ngoài hay không.
  • Ngân sách của doanh nghiệp có đủ để đầu tư và duy trì việc phân tích dữ liệu hay không.v.v

Kết luận

Việc xây dựng chiến lược phân tích dữ liệu rất quan trọng đối với các doanh nghiệp thuộc mọi lĩnh vực. Giúp doanh nghiệp tối ưu ngân sách, cải thiện chất lượng hiệu quả kinh doanh, giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu kinh doanh và marketing đã đặt ra.

Ngoài ra, DTM Consulting có thể hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) và startups trong việc xây dựng chiến lược phân tích dữ liệu và quy trình phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định hiệu quả dựa trên cơ sở dữ liệu.

 

Gọi ngay