Trong môi trường kinh doanh ngày nay, tối ưu chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu là một yếu tố quan trọng để đạt được thành công.. Tuy nhiên, không phải tất cả các doanh nghiệp đều hiểu cách tận dụng tối đa sức mạnh của dữ liệu để định hình chiến lược của mình.
Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn sâu sắc về bốn loại phân tích dữ liệu quan trọng: phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán và phân tích đề xuất. Những phương pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp của bạn nhìn lại quá khứ và hiện tại mà còn đưa ra các quyết định thông minh để tối ưu chiến lược kinh doanh của mình. Hãy cùng khám phá cách mỗi loại phân tích có thể giúp bạn đạt được lợi thế cạnh tranh và dẫn đầu trong lĩnh vực của mình.
Phân tích mô tả: Mô tả hiện tại hoặc quá khứ
Phân tích mô tả là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến nhất. Nó không rút ra suy luận hay dự đoán từ các kết quả của mình. Phân tích mô tả sử dụng dữ liệu hiện tại và lịch sử để xác định xu hướng và mối quan hệ.
Phân tích mô tả là bước đầu tiên trong quá trình khám phá dữ liệu. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ thống kê đơn giản như tính trung bình, trung vị, và các biểu đồ trực quan như biểu đồ cột, biểu đồ đường.
Loại phân tích này thường được sử dụng trong các hoạt động hàng ngày, chẳng hạn như các báo cáo công ty về quy trình làm việc, doanh thu, và bán hàng, hoặc kiểm kê hàng hóa và dịch vụ, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về hoạt động của công ty. Cái nhìn tổng quan là một công cụ tiết kiệm thời gian và công sức cho các bên liên quan cần hiểu những gì đang diễn ra trong dữ liệu.
Ví dụ: Công ty Walt Disney phát hành các báo cáo tài chính để chia sẻ thông tin về hiệu suất kinh doanh hiện tại của mình. Các nhà đầu tư của công ty sử dụng thông tin này để quyết định có tiếp tục đầu tư hay không. Loại phân tích này được gọi là phân tích mô tả vì phân tích được sử dụng để chia sẻ hiệu suất kinh doanh trong quá khứ và hiện tại với các nhà đầu tư theo cách dễ hiểu.
Trong một báo cáo tài chính về Công ty Walt Disney, bạn có thể tìm thấy những tuyên bố như “Trong sáu tháng kết thúc vào ngày 30 tháng 3 năm 2019, doanh thu của Công ty Walt Disney tăng 1% lên 30,23 tỷ USD.” Tỷ lệ thay đổi phần trăm này là một chỉ số hiệu suất kinh doanh mô tả dữ liệu cơ bản đã được thu thập và do đó được coi là một loại phân tích mô tả.
Phân tích chẩn đoán: Trả lời lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra
Phân tích chẩn đoán tiến thêm một bước nữa so với phân tích mô tả bằng cách chẩn đoán lý do tại sao điều gì đó đang xảy ra trong dữ liệu. Điều này có thể hiểu lý do tại sao một xu hướng xuất hiện hoặc tại sao một vấn đề xảy ra.
Ví dụ: Các công ty tư vấn, chẳng hạn như McKinsey & Company, giúp các công ty sản xuất bằng cách áp dụng phân tích để xác định các yếu tố chính làm gia tăng chi phí trong quy trình sản xuất. Khách hàng sử dụng thông tin này để giảm chi phí sản xuất. Loại phân tích này được gọi là phân tích chẩn đoán vì phân tích được sử dụng để trả lời lý do tại sao chi phí cao hơn trong một quy trình sản xuất cụ thể.
Trong một báo cáo về sự suy giảm tỷ lệ thu nhập từ lao động ở Hoa Kỳ, McKinsey đưa ra những tuyên bố như “Giá hàng hóa tăng nhanh chóng trong lĩnh vực năng lượng và khoáng sản có xu hướng làm tăng lợi nhuận (và đầu tư) và giảm tỷ lệ thu nhập từ lao động.” Chẩn đoán này là một trong những yếu tố góp phần vào sự suy giảm tỷ lệ thu nhập từ lao động. Đây là một ví dụ về phân tích chẩn đoán.
Phân tích dự đoán: Dự đoán hoặc dự báo điều chưa biết.
Phân tích dự đoán sử dụng thông tin trong quá khứ cùng với thông tin nền tảng của dữ liệu để dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai. Trong phân tích dự đoán, trọng tâm là dự báo các kết quả có thể xảy ra và xác định khả năng xảy ra của chúng. Với thông tin này, các doanh nghiệp có thể tổ chức và lập kế hoạch tốt hơn, đặt ra các mục tiêu thực tế và tránh các rủi ro không cần thiết. Ngoài ra, nó có thể giải quyết các câu hỏi “nếu” mà các doanh nghiệp đang cân nhắc về một số thay đổi.
Ví dụ: Một nhà phân tích kinh doanh có thể chịu trách nhiệm tạo ra các dự báo chính xác về chi tiêu của năm tới cho đội ngũ tài chính của một doanh nghiệp. Họ có thể chịu trách nhiệm dự đoán nhu cầu cho một số mặt hàng nhất định tùy thuộc vào khu vực hoặc thời điểm trong năm cho đội ngũ vận hành. Các ngân hàng, chẳng hạn như JPMorgan Chase & Co., dự đoán khả năng một người hoặc doanh nghiệp sẽ không thể trả nợ. Các ngân hàng sử dụng thông tin này để xác định lãi suất cho khoản vay.
Trong bài viết này, các nhà phân tích tại JPMorgan Chase & Co. giải thích những gì họ nghĩ sẽ xảy ra với thị trường trong ngắn hạn: “Tin tức hôm nay có thể dẫn đến biến động thị trường tăng cao trong tuần tới, nhưng điều này đã được dự đoán rộng rãi — khi các vị thế bán được đóng lại, một số sự gián đoạn tạm thời có thể xảy ra, nhưng sự hỗn loạn có khả năng sẽ qua nhanh.” Đây là một ví dụ về phân tích dự đoán.
Phân tích đề xuất: Tối đa hóa hoặc tối thiểu hóa một mục tiêu đã được xác định sẵn
Phân tích đề xuất tập trung vào những gì cần làm hoặc có thể làm để đạt được điều gì đó. Điều này đưa ra các dự đoán một bước xa hơn trong việc khám phá ra những hiểu biết kinh doanh thực sự có ý nghĩa. Nó cũng có nghĩa là giải thích cách giải quyết vấn đề hoặc nắm bắt một cơ hội mới có giá trị cho công ty. Các hành động hướng mục tiêu, như tối đa hóa, tối thiểu hóa, tối ưu hóa, và khuyến khích, thường là kết quả của phân tích đề xuất.
Ví dụ: UPS sử dụng phân tích để tạo ra các kế hoạch giao hàng của họ bằng cách tối ưu hóa việc vận chuyển các gói hàng của nhiều khách hàng. Bằng cách làm như vậy, họ đảm bảo rằng các gói hàng được giao đúng thời hạn và với chi phí thấp nhất cho doanh nghiệp.
Loại phân tích này được gọi là phân tích đề xuất vì phân tích được sử dụng để giảm thiểu chi phí, vốn là một vấn đề đã được xác định trước đó. Phân tích đề xuất tiến xa hơn một bước so với phân tích dự đoán bằng cách đưa ra các biện pháp cụ thể để giải quyết các vấn đề dựa trên thông tin đã được phát hiện.
Trong bài viết này từ Trường Kinh doanh Harvard, bạn có thể tìm hiểu cách UPS sử dụng hệ thống có tên ORION để tối ưu hóa việc giao hàng của mình: “Tính đến năm 2016, UPS ước tính đã tối ưu hóa 55.000 tuyến đường của mình, đạt được tiết kiệm 10 triệu gallon nhiên liệu, giảm lượng phát thải CO2 xuống 100.000 tấn và tiết kiệm cho công ty từ 300-400 triệu USD chi phí.
UPS tính toán rằng việc loại bỏ một dặm đường, một tài xế mỗi ngày có thể tạo ra khoản tiết kiệm 50 triệu USD mỗi năm.” Phân tích này đã dẫn đến các thực hành mang tính đề xuất như bảo trì phòng ngừa cho các phương tiện.
Tổng hợp 4 loại phân tích tối ưu chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu
Hãy tưởng tượng rằng bạn đang leo núi, và ngọn núi này là hành trình kinh doanh của bạn:
- Phân tích mô tả là khi bạn đứng tại một điểm dừng trên núi và nhìn lại quãng đường bạn đã leo qua. Bạn có thể thấy các đoạn đường đã đi và nắm rõ những khó khăn đã gặp phải.
- Phân tích chẩn đoán là khi bạn dừng lại và suy nghĩ tại sao có những đoạn đường lại khó leo hơn hoặc tại sao bạn cảm thấy mệt mỏi hơn ở một số đoạn khác. Bạn tìm hiểu nguyên nhân, có thể là do địa hình, thời tiết, hoặc trang bị chưa phù hợp.
- Phân tích dự đoán là khi bạn nhìn lên phía trước và dự đoán rằng đoạn đường tiếp theo có thể sẽ dốc hơn hoặc có thể có một đoạn đường quanh co. Bạn dựa vào kinh nghiệm trước đó và các dấu hiệu để đưa ra dự báo cho phần đường sắp tới.
- Phân tích đề xuất là khi bạn quyết định điều chỉnh lộ trình của mình, có thể chọn đi vòng qua đồi thay vì leo thẳng lên để tiết kiệm sức, hoặc tìm một con đường dễ hơn để lên đỉnh núi nhanh chóng và an toàn hơn.
Những loại phân tích này giúp bạn không chỉ nhìn lại quãng đường đã leo, mà còn đưa ra quyết định sáng suốt để tiếp tục hành trình chinh phục đỉnh núi.
Nên Sử Dụng Loại Phân Tích Nào?
Một cách để xác định loại phân tích nào nên sử dụng là xác định câu hỏi mà doanh nghiệp muốn trả lời. Dưới đây là một biểu đồ các câu hỏi được phân loại theo loại phân tích phù hợp để trả lời câu hỏi đó. Nếu vấn đề kinh doanh của bạn tương tự như một câu hỏi được liệt kê dưới đây, bạn nên áp dụng loại phân tích tương ứng. Nếu bạn nhận thấy rằng mình đang cố gắng trả lời nhiều câu hỏi, bạn có thể muốn áp dụng nhiều loại phân tích khác nhau.
Một case study thành công điển hình không thể không nhắc tới là Netflix. Từ một cửa hàng cho thuê DVD đến “ông vua” phim trực tuyến.
Bạn có bao giờ thắc mắc tại sao Netflix luôn biết bạn thích xem phim gì không? Đó chính là nhờ vào một “bí quyết” đặc biệt: sử dụng dữ liệu.
Netflix làm gì với dữ liệu?
- Thu thập thông tin về bạn: Mỗi lần bạn xem phim, đánh giá, hoặc thậm chí chỉ lướt qua một bộ phim, Netflix đều ghi lại. Họ biết bạn xem phim gì, lúc nào, trên thiết bị nào, và bạn đánh giá ra sao.
- Phân tích dữ liệu: Netflix sử dụng các phần mềm thông minh để phân tích toàn bộ dữ liệu này. Phần mềm này giống như một “nhà khoa học dữ liệu” siêu cấp, nó có thể tìm ra những mẫu hình trong hành vi xem phim của bạn và của hàng triệu người khác.
- Dự đoán sở thích: Dựa vào những mẫu hình tìm được, Netflix có thể dự đoán bạn sẽ thích xem phim gì tiếp theo. Ví dụ, nếu bạn thường xem phim hành động, hài hước, và có đánh giá cao về các bộ phim của một diễn viên nào đó, Netflix sẽ gợi ý cho bạn những bộ phim tương tự.
- Tùy chỉnh trải nghiệm: Nhờ vào những dự đoán này, Netflix có thể tạo ra một “làn sóng” phim mà bạn sẽ thích, giúp bạn tiết kiệm thời gian tìm kiếm và tận hưởng những bộ phim hay hơn.
Tại sao điều này lại quan trọng?
- Giữ chân khách hàng: Khi bạn cảm thấy Netflix luôn hiểu mình và đưa ra những gợi ý phù hợp, bạn sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ này thường xuyên hơn.
- Tăng doanh thu: Việc cá nhân hóa trải nghiệm giúp Netflix tăng lượng người đăng ký mới và giảm tỷ lệ khách hàng huỷ đăng ký.
- Phát triển nội dung chất lượng: Nhờ hiểu rõ sở thích của khán giả, Netflix có thể đầu tư sản xuất những bộ phim, series hấp dẫn, thu hút được đông đảo người xem.
Ví dụ:
Giả sử bạn rất thích xem phim Hàn Quốc, đặc biệt là phim tình cảm lãng mạn. Bạn đã xem và đánh giá cao rất nhiều phim của một diễn viên Hàn Quốc nổi tiếng. Lần tới khi bạn mở Netflix, bạn sẽ thấy một danh sách các bộ phim Hàn Quốc lãng mạn khác, trong đó có những bộ phim mà diễn viên yêu thích của bạn tham gia. Điều này khiến bạn cảm thấy rất vui và tiếp tục xem phim trên Netflix.
Tóm lại, việc sử dụng dữ liệu một cách thông minh đã giúp Netflix trở thành một trong những nền tảng xem phim trực tuyến lớn nhất thế giới. Bằng cách hiểu rõ sở thích của từng người dùng, Netflix đã tạo ra một trải nghiệm xem phim cá nhân hóa, hấp dẫn và khó có thể tìm thấy ở bất kỳ nơi nào khác. Không chỉ Netflix mà rất nhiều công ty thành công khác mà chắc bạn cũng biết đến như: Amazon, Spotify, Starbucks… cũng đã rất thành công khi sử dụng dữ liệu để tối ưu chiến lược kinh doanh của mình.
Hy vọng bài viết này giúp bạn có cái nhìn tổng quan, tầm quan trọng của dữ liệu và các phương pháp thường dùng khi phân tích dữ liệu để tối ưu chiến lược kinh doanh cho doanh nghiệp của mình. Nếu bạn quan tâm đến những nội dung liên quan tới tối ưu chiến lược kinh doanh, tối ưu hiệu quả quảng cáo bằng dữ liệu đừng ngần ngại đăng ký nhận bản tin mới từ iSharedigital.com
Có thể bạn quan tâm:
- Tại sao nên sử dụng phần mềm CRM?
- Xây dựng chiến lược phân đoạn trong email marketing
- Marketing funnel – Cách tạo phễu khách hàng tối ưu chuyển đổi trong Inbound
- Đo lường hiệu quả chiến dịch quảng cáo: tổng hợp số liệu xong rồi làm gì tiếp theo?
- Inbound marketing: Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu
