Vai trò của dữ liệu (Data-driven) trong quyết định kinh doanh

Ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven) nghĩa là doanh nghiệp dùng số liệu được thu thập và phân tích có hệ thống để chọn hướng đi, thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm của một vài người. Vai trò của dữ liệu là giảm sự mơ hồ: giúp nhìn rõ hiện trạng, phát hiện vấn đề sớm, kiểm chứng giả thuyết và đo lường kết quả của mỗi quyết định. Kinh nghiệm vẫn quan trọng, nhưng kinh nghiệm được kiểm chứng bằng dữ liệu sẽ đáng tin hơn nhiều.

Khi trực giác không còn đủ

Ở giai đoạn đầu, chủ doanh nghiệp nhỏ biết từng khách hàng, từng mặt hàng. Trực giác hoạt động tốt. Nhưng khi doanh nghiệp có hàng trăm mã hàng, hàng nghìn khách hàng, nhiều kênh bán, nhiều chi nhánh, không ai có thể "cảm" được toàn cảnh. Các quyết định như nhập thêm hàng gì, giảm giá cho ai, đầu tư quảng cáo kênh nào, mở cửa hàng ở đâu cần nhiều thông tin hơn khả năng ghi nhớ của một người.

Trực giác cũng dễ bị chi phối bởi những gì gần đây và nổi bật: một khách hàng lớn phàn nàn khiến lãnh đạo nghĩ sản phẩm có vấn đề, trong khi số liệu cho thấy tỷ lệ hài lòng chung vẫn tốt. Dữ liệu giúp cân bằng những thiên kiến đó.

Dữ liệu trả lời bốn loại câu hỏi

Phần lớn doanh nghiệp vừa và nhỏ chưa làm tốt hai loại đầu. Làm tốt phân tích mô tả và chẩn đoán đã mang lại giá trị lớn trước khi nghĩ đến dự báo hay trí tuệ nhân tạo.

Nền tảng cần có

Dữ liệu được ghi nhận đầy đủ

Không thể phân tích những gì không được ghi lại. Các hệ thống vận hành như phần mềm bán hàng, ERP, CRM là nguồn dữ liệu chính. Nếu giao dịch vẫn được ghi trên giấy hay trong tin nhắn, bước đầu tiên là đưa chúng lên hệ thống.

Định nghĩa thống nhất

"Khách hàng mới" là khách mua lần đầu trong năm hay lần đầu từ trước tới nay? "Doanh thu" tính theo ngày xuất hóa đơn hay ngày giao hàng? Nếu mỗi phòng ban hiểu một kiểu, các cuộc họp sẽ tranh cãi về con số thay vì thảo luận về hành động. Một bảng định nghĩa chỉ số chung là tài sản đơn giản nhưng quý giá.

Dữ liệu sạch và tập trung

Khách hàng trùng lặp, mã hàng đặt tên tùy tiện, ô bỏ trống là những vấn đề phổ biến. Cần quy tắc nhập liệu và người chịu trách nhiệm chất lượng dữ liệu. Khi dữ liệu nằm ở nhiều hệ thống, một kho dữ liệu hoặc nền tảng dữ liệu trên đám mây giúp gom lại để phân tích. Việc chuyển dữ liệu lên đám mây cần cẩn trọng, như hướng dẫn trong bài di chuyển dữ liệu lên Cloud an toàn.

Công cụ báo cáo tự phục vụ

Công cụ BI cho phép người dùng nghiệp vụ tự xem, lọc, khám phá dữ liệu mà không phải chờ IT xuất báo cáo. Bảng điều khiển tốt tập trung vào vài chỉ số quan trọng, không nhồi nhét hàng chục biểu đồ.

Chọn chỉ số đúng

Dữ liệu nhiều không có nghĩa là quyết định tốt. Cần chọn chỉ số gắn với mục tiêu kinh doanh và có thể hành động được:

• Chỉ số dẫn dắt và chỉ số kết quả: doanh thu là kết quả, còn số cơ hội bán hàng mới, tỷ lệ chuyển đổi báo giá là chỉ số dẫn dắt, cho phép can thiệp sớm.
• Tránh chỉ số phù phiếm: lượt thích trên mạng xã hội hay lượt truy cập website ít ý nghĩa nếu không gắn với đơn hàng.
• Ít mà sâu: mỗi phòng ban nên có vài chỉ số chính, mỗi chỉ số có người chịu trách nhiệm.

Văn hóa dữ liệu quan trọng hơn công cụ

Nhiều doanh nghiệp đầu tư công cụ BI đắt tiền nhưng các cuộc họp vẫn kết thúc bằng "theo kinh nghiệm của tôi thì…". Văn hóa dữ liệu thể hiện qua những thói quen cụ thể:

• Lãnh đạo hỏi "số liệu nói gì?" trước khi đưa ra ý kiến.
• Đề xuất mới đi kèm cách đo lường kết quả.
• Thử nghiệm nhỏ trước khi triển khai lớn, ví dụ thử chính sách giá ở một khu vực.
• Thừa nhận khi dữ liệu cho thấy quyết định trước đó chưa đúng.
• Nhân viên được đào tạo đọc hiểu biểu đồ, phân biệt tương quan và nhân quả.

Những cạm bẫy khi làm việc với dữ liệu

• Nhầm tương quan với nhân quả: doanh thu tăng cùng lúc chạy quảng cáo chưa chắc do quảng cáo; có thể do mùa vụ.
• Thiên kiến chọn mẫu: khảo sát chỉ những khách hàng trung thành sẽ cho kết quả lạc quan.
• Tìm số liệu để bảo vệ quyết định đã có thay vì để số liệu dẫn đường.
• Tê liệt vì phân tích: chờ dữ liệu hoàn hảo mới quyết định. Nhiều quyết định có thể đảo ngược nên được đưa ra nhanh với dữ liệu "đủ tốt".
• Bỏ qua quyền riêng tư: dữ liệu khách hàng phải được thu thập và sử dụng đúng quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Bắt đầu từ một câu hỏi

Cách hiệu quả nhất để trở thành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu không phải là xây hệ thống lớn, mà là chọn một câu hỏi kinh doanh quan trọng và trả lời nó bằng dữ liệu. Ví dụ: "20% khách hàng nào mang lại phần lớn lợi nhuận, và họ có điểm gì chung?". Quá trình trả lời sẽ bộc lộ dữ liệu nào còn thiếu, định nghĩa nào chưa rõ, công cụ nào cần có. Lặp lại với câu hỏi tiếp theo, doanh nghiệp sẽ dần xây được năng lực dữ liệu thật sự. Kết quả của mỗi vòng cũng là đầu vào tốt cho việc đánh giá mức độ trưởng thành số định kỳ.