Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, dữ liệu ngày càng khẳng định vị thế là một tài sản vô giá của doanh nghiệp. Data driven, tạm dịch là “dựa trên dữ liệu” hay “định hướng dữ liệu”, là một thuật ngữ mô tả phương pháp tiếp cận trong đó các chiến lược hoặc quyết định được đưa ra dựa trên việc thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Khái niệm này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp.
Data Driven là gì?
Data driven (tạm dịch là “dựa trên dữ liệu” hay “định hướng dữ liệu”) là một thuật ngữ hoặc phương pháp dùng để mô tả quá trình đưa ra các chiến lược hoặc quyết định dựa trên việc thu thập và phân tích, xử lý dữ liệu. Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt hiện nay đang hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc đưa ra các chiến lược nhằm tối ưu hoạt động kinh doanh.
Thay vì dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân, việc áp dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp đảm bảo tính minh bạch và chính xác trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh. Để trở thành một doanh nghiệp định hướng dữ liệu (data-driven business), tổ chức cần đầu tư vào hệ thống, công nghệ, và quan trọng là chú trọng phát triển năng lực, tư duy của toàn bộ nhân viên trong việc sử dụng và hiểu biết về dữ liệu.
Vì sao doanh nghiệp nên ứng dụng phương pháp Data Driven ngay hôm nay?
Việc áp dụng phương pháp Data driven mang lại nhiều lợi ích to lớn cho doanh nghiệp:
- Nâng cao khả năng ra quyết định: Dữ liệu giúp nhà quản lý và lãnh đạo hiểu rõ các vấn đề nội bộ và bên ngoài, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt và kịp thời hơn.
- Hiểu sâu sắc về khách hàng: Phân tích dữ liệu khách hàng cung cấp insight về hành vi, nhu cầu của họ, giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm, dịch vụ và xây dựng chiến lược marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng hiệu quả.
- Tối ưu hóa hoạt động: Dữ liệu giúp nhận diện các khâu lãng phí nguồn lực hay vấn đề trong sản xuất, kinh doanh, cho phép điều chỉnh kịp thời để giảm chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành.
- Dự báo xu hướng tương lai: Dữ liệu hỗ trợ phân tích xu hướng và mô hình hóa thông tin để dự đoán các xu hướng mới, giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội và chuẩn bị cho sự phát triển.
- Cảnh báo và quản lý rủi ro: Phân tích dữ liệu giúp đánh giá rủi ro và phát hiện thách thức tiềm ẩn, từ đó có biện pháp phòng ngừa hiệu quả.
Theo McKinsey, các tổ chức định hướng dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng cao hơn 23 lần, giữ chân khách hàng cao hơn 6 lần và sinh lời cao hơn 19 lần. Nghiên cứu của BARCA cũng chỉ ra rằng doanh nghiệp sử dụng big data tăng lợi nhuận 8%, giảm chi phí 10%, đồng thời cải thiện quyết định chiến lược (69%), kiểm soát quy trình (54%) và hiểu khách hàng sâu hơn (52%). Rõ ràng, khai thác dữ liệu tốt giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và lợi thế cạnh tranh.
Ứng dụng của Data Driven trong các bộ phận oanh nghiệp
Data driven có thể được ứng dụng trong nhiều bộ phận của doanh nghiệp:
- Quản lý nhân sự: Dữ liệu nhân sự giúp nhận diện xu hướng, lỗ hổng quản trị, đưa ra chiến lược nhân sự hiệu quả. Cụ thể, nó hỗ trợ phân bổ nguồn lực, quản lý hiệu suất làm việc, tối ưu quy trình tuyển dụng (ví dụ với công cụ như Base E-Hiring), và tăng cường sự gắn kết, trải nghiệm nhân viên.
- Marketing: Sử dụng dữ liệu khách hàng (nhân khẩu học, sở thích, hành vi) để cá nhân hóa nội dung tiếp thị, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, và dự đoán xu hướng thị trường. Các nguồn dữ liệu phổ biến bao gồm CRM, email marketing, social media, website analytics.
- Bán hàng: Dữ liệu giúp dự báo nhu cầu khách hàng, quản lý tồn kho dựa trên lịch sử bán hàng và xu hướng thị trường. Đồng thời, nó giúp đo lường hiệu suất bán hàng (tỷ lệ chuyển đổi, doanh số theo kênh, hiệu suất cá nhân/nhóm) để xác định điểm cần cải thiện.
- Chăm sóc khách hàng: Phân tích dữ liệu hành vi, sở thích khách hàng giúp hiểu chân dung và hành trình của họ để cải tiến dịch vụ và cá nhân hóa giải pháp. Phân tích hiệu suất từng kênh chăm sóc khách hàng (livechat, email, điện thoại) giúp phân bổ nguồn lực hiệu quả, giải quyết vấn đề nhanh chóng và tăng cường tương tác.
5 Bước Triển Khai Mô Hình Data Driven Cho Doanh Nghiệp
Các chỉ số quan trọng là tỷ lệ phản hồi, thời gian phản hồi trung bình, mức độ hài lòng. Để triển khai Data driven thành công, doanh nghiệp có thể tham khảo lộ trình 5 bước:
1. Xác định mục tiêu chiến lược (Đặt ra mục tiêu rõ ràng cho việc dùng dữ liệu)
- Bước này bắt đầu từ lãnh đạo: Những người đứng đầu doanh nghiệp cần là người hiểu rõ nhất vai trò và giá trị của dữ liệu.
- Định hình “Điểm đến”: Cần xác định cụ thể doanh nghiệp muốn đạt được điều gì khi sử dụng dữ liệu. Ví dụ: Tăng doanh thu, giảm chi phí, hiểu khách hàng hơn, tối ưu quy trình nhân sự, v.v. Mục tiêu càng rõ ràng thì việc sử dụng dữ liệu sẽ càng hiệu quả.
- Truyền tải tinh thần: Phổ biến rộng rãi những mục tiêu này và tầm quan trọng của việc dùng dữ liệu đến tất cả nhân viên. Điều này giúp mọi người hiểu tại sao dữ liệu lại quan trọng với công việc của họ và hình thành “tư duy định hướng dữ liệu” (data driven mindset) trong toàn bộ tổ chức. Tư duy này là cốt lõi để dữ liệu được coi trọng và sử dụng hiệu quả.
2. Thu thập dữ liệu và xây dựng hệ thống tập trung (Tìm và gom dữ liệu vào một nơi)
- Gom “nguyên liệu”: Sau khi đã có mục tiêu và tư duy đúng đắn, bước tiếp theo là bắt đầu thu thập dữ liệu.
- Tìm đúng loại dữ liệu: Cần xác định loại dữ liệu nào cần thu thập (ví dụ: dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng, dữ liệu nhân sự), nguồn dữ liệu ở đâu (từ hệ thống nội bộ, từ website, từ mạng xã hội, từ khảo sát, v.v.) và cách thức thu thập như thế nào.
- Đưa về “kho” chung: Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xây dựng một hệ thống lưu trữ dữ liệu tập trung. Hệ thống này giúp dữ liệu được sắp xếp, minh bạch và dễ dàng truy cập cho việc phân tích sau này. Nguồn cũng đề cập đến hai cách thu thập phổ biến: thu thập trực tiếp (sơ cấp) như khảo sát, phỏng vấn; và sử dụng dữ liệu đã có (thứ cấp) từ các báo cáo, thống kê.
3. Trực quan hóa và phân tích dữ liệu (Biến dữ liệu thô thành thông tin dễ hiểu)
- Làm cho dữ liệu “có hình dạng”: Dữ liệu thô thường khó hiểu. Bước này là “trực quan hóa” dữ liệu, tức là biến chúng thành các hình thức dễ nhìn như biểu đồ, đồ thị, bảng biểu hoặc dashboard (bảng điều khiển tổng hợp). Điều này giúp mọi người nắm bắt thông tin nhanh chóng và hiệu quả hơn.
- “Đọc hiểu” dữ liệu: Sau khi dữ liệu đã dễ nhìn, cần tiến hành “phân tích dữ liệu”. Đây là quá trình sàng lọc, phân chia và đánh giá dữ liệu để tìm ra insight (thông tin chi tiết, có giá trị). Phân tích giúp doanh nghiệp phát hiện vấn đề, tìm giải pháp hoặc dự đoán xu hướng trong tương lai.
4. Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng)
- Dùng Insight để hành động: Đây là bước quan trọng nhất – sử dụng những insight đã phân tích (ở Bước 3) để đưa ra các quyết định chiến lược hoặc vận hành.
- Tránh cảm tính: Việc dựa vào dữ liệu đã xử lý giúp doanh nghiệp tránh đưa ra quyết định theo cảm xúc cá nhân hay kinh nghiệm chủ quan. Quyết định nên dựa trên dữ liệu chính xác, trong ngữ cảnh cụ thể, và người ra quyết định cần có kiến thức chuyên môn.
- Kết hợp linh hoạt: Nguồn nhấn mạnh rằng không nên loại bỏ hoàn toàn kinh nghiệm. Cần có sự cân bằng hợp lý giữa dữ liệu và kinh nghiệm để đảm bảo quyết định vừa chính xác vừa linh hoạt trước những thay đổi của thị trường.
5. Cập nhật và cải tiến quy trình (Luôn kiểm tra và làm tốt hơn)
- Dữ liệu luôn thay đổi: Thị trường và dữ liệu không đứng yên. Các thông tin hôm nay có thể không còn đúng vào ngày mai.
- Giữ cho dữ liệu mới mẻ: Thường xuyên cập nhật dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác, giảm rủi ro từ việc dùng dữ liệu cũ và ngăn chặn những quyết định sai lầm.
- Học hỏi và điều chỉnh: Hoạt động điều chỉnh và cải tiến toàn bộ quy trình sử dụng dữ liệu giúp doanh nghiệp học hỏi, phát triển, nâng cao khả năng cạnh tranh và hiệu suất. Đây là một vòng lặp liên tục để duy trì và nâng cao hiệu quả của việc định hướng dữ liệu trong môi trường kinh doanh đầy biến động.
Các xu hướng Data Driven sắp tới doanh nghiệp cần biết
Xu hướng phát triển của Data driven trong tương lai bao gồm:
AI và Học máy sẽ đóng vai trò lớn hơn: Xu hướng sắp tới là tích hợp sâu hơn các tính năng của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) vào hệ thống Data driven. Sự kết hợp này sẽ giúp các hoạt động thu thập và phân tích dữ liệu diễn ra tự động và hiệu quả hơn, đồng thời cho phép tạo ra các mô hình dự báo với độ chính xác cao hơn. Một mục tiêu quan trọng là mọi nhân viên trong doanh nghiệp đều có thể sử dụng dữ liệu và AI thường xuyên để phục vụ công việc. Vì thế, việc các công ty cần đầu tư vào đào tạo để nâng cao kiến thức và kỹ năng cho nhân viên về mảng này là rất cần thiết.
Xử lý dữ liệu tức thời (Real-time): Hiện tại, có những hạn chế về công nghệ khiến việc thu thập và xử lý dữ liệu chưa đủ nhanh, đôi khi làm chậm quá trình phân tích và ra quyết định. Tuy nhiên, xu hướng tương lai hứa hẹn nhiều cải tiến. Một mạng lưới rộng lớn các thiết bị sẽ được kết nối để thu thập và xử lý dữ liệu ngay lập tức trong thời gian thực (real-time). Mục đích là để cung cấp thông tin hữu ích một cách kịp thời cho doanh nghiệp, giúp ra quyết định nhanh chóng hơn.
Tăng cường đảm bảo an toàn dữ liệu: Dữ liệu đang ngày càng được xem là tài sản vô giá của doanh nghiệp. Việc để xảy ra tình trạng mất mát hoặc rò rỉ dữ liệu có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng. Với việc sử dụng dữ liệu ngày càng phổ biến, yêu cầu về tính bảo mật sẽ được chú trọng cao hơn. Để làm được điều này, dữ liệu quan trọng cần được mã hóa an toàn (cả khi truyền đi và khi lưu trữ). Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần huấn luyện nhân viên về các biện pháp bảo vệ thông tin và cách nhận diện những mối đe dọa có thể dẫn đến rò rỉ dữ liệu.
Ứng dụng Data Driven trong thực tế
Nhiều doanh nghiệp lớn đã thành công nhờ áp dụng Data driven:
Google: Họ đã sử dụng dữ liệu thu thập được về nhân viên và người lãnh đạo (bao gồm hiệu suất làm việc và những mong muốn về người quản lý lý tưởng). Phân tích dữ liệu này giúp Google cải tiến các chính sách nhân sự và thay đổi phong cách lãnh đạo cho phù hợp. Nhờ đó, họ đã nâng cao hiệu suất làm việc của đội ngũ lên tới 75%, đồng thời xây dựng một môi trường làm việc hấp dẫn và giữ chân nhân viên hiệu quả hơn.
Coca-Cola: Với lượng người theo dõi khổng lồ trên mạng xã hội, Coca-Cola sở hữu một kho dữ liệu khách hàng rất lớn. Họ đã ứng dụng các công nghệ tiên tiến như nhận diện hình ảnh và phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra các chiến dịch quảng cáo được “đo ni đóng giày” cho từng nhóm đối tượng. Kết quả là các quảng cáo này đạt tỷ lệ nhấp chuột cao gấp 4 lần so với trước đây, giúp tối ưu hóa lợi nhuận trên đầu tư (ROI) của chiến dịch.
Netflix: Doanh nghiệp giải trí này đã tận dụng triệt để dữ liệu từ hàng triệu người dùng (số lượng đăng ký, tìm kiếm, lượt xem mỗi ngày). Bằng cách phân tích dữ liệu này, họ có thể dự đoán xu hướng giải trí và loại nội dung mà khách hàng sẽ yêu thích trong tương lai. Điều này cho phép Netflix thành công trong việc sản xuất và khai thác những bộ phim, chương trình “ăn khách”, góp phần vào sự tăng trưởng mạnh mẽ của họ.
Spotify: Nền tảng nghe nhạc này đã rất thông minh khi sử dụng dữ liệu thu thập từ thông tin và hành vi của người dùng. Dữ liệu này giúp họ tạo ra các nội dung và đề xuất âm nhạc được cá nhân hóa, phù hợp riêng với sở thích và thói quen nghe nhạc của từng người dùng.
Tóm lại, Data driven là yếu tố then chốt cho sự thành công trong kỷ nguyên số. Việc ứng dụng dữ liệu hiệu quả là một hành trình đòi hỏi sự đầu tư nghiêm túc về chiến lược, công nghệ và con người. Tuy đối mặt với không ít thách thức, nhưng nếu được triển khai bài bản, Data driven có thể giúp doanh nghiệp “chuyển mình”, tạo ra những bước đột phá đáng kể bằng cách tận dụng tối đa kho dữ liệu của mình.
