Các loại dữ liệu thông thường trong một doanh nghiệp được chia thành 3 nhóm dữ liệu chính, bao gồm:
- Dữ liệu vận hành: Là những dữ liệu được ghi nhận trong các hoạt động kinh doanh thường ngày của công ty. Ví dụ như hóa đơn bán hàng, phiếu xuất kho
- Dữ liệu hành vi: Các dữ liệu được ghi nhận khi khách hàng tương tác trên website hoặc ứng dụng của doanh nghiệp. Loại dữ liệu này thường được phân tích để giúp doanh nghiệp cải thiện quy trình vận hành và doanh số bán hàng. Tuy nhiên, đây là loại dữ liệu nhiều doanh nghiệp thường bỏ qua nhất. Ví dụ như khi chúng ta mua hàng trên Tiki hay Amazon, mỗi hành động nhấp chuột, mỗi lượt xem sản phẩm đều được hệ thống ghi nhận.
- Dữ liệu thị trường: Đây là loại dữ liệu yêu cầu có sự đầu tư về hạ tầng lẫn ngân sách. Doanh nghiệp cần bỏ tiền để mua lại các nghiên cứu và báo cáo và dữ liệu của các website trong ngành kinh doanh của mình.
Vậy đối với những doanh nghiệp không phát sinh quá nhiều dữ liệu, việc làm data có cần thiết hay không?
Điều đó phụ thuộc vào câu hỏi mà doanh nghiệp đặt ra cho mình. Ví dụ như bạn nghĩ hiện tại quy trình vận hành của bạn đã tối ưu chưa? Hoặc doanh nghiệp đã phân bổ và tối ưu tối đa chi phí nhân sự hay chưa? Để tiếp cận với việc làm dữ liệu có rất nhiều cách, đôi khi doanh nghiệp cần các buổi tư vấn để trao đổi về mong muốn và tình hình thực tế của doanh nghiệp để đội ngũ xây dựng hệ thống có thể tư vấn giúp doanh nghiệp có cái nhìn khách quan về nhu cầu làm data cho doanh nghiệp của mình.
Ở một góc độ khác, làm data sẽ giúp doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp vừa và nhỏ không phụ thuộc quá nhiều vào nhân sự ở cấp quản lý. Hệ thống dữ liệu giúp nhân sự điều hành giảm thiểu các quyết định dựa theo cảm tính. Theo một cách tổng quát hơn, việc làm dữ liệu giúp chuyển đổi mô hình doanh nghiệp định tính sang định lượng. Từ đó giúp quy trình vận hành hiệu quả, tiết kiệm chi phí và thời gian hơn.
Một ví dụ trực quan hơn mà Anatics giúp doanh nghiệp ứng dụng dữ liệu chính là tạo ra các quy trình làm việc hiệu quả và các bảng báo cáo tự động giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng quản lý hoạt động của từng phòng ban với từng bộ chỉ số (KPIs) phù hợp.
Ví dụ của việc ứng dụng dữ liệu vào tối ưu vận hành doanh nghiệp
Dựa trên kinh nghiệm nhiều năm làm việc với các đối tác, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng dữ liệu vào việc tối ưu quy trình vận hành để tăng doanh thu.
Ví dụ về việc sử dụng dữ liệu để tăng doanh thu cho hệ thống cửa hàng bán lẻ. Thông thường, các cửa hàng trong cùng một hệ thống áp dụng chung một chương trình khuyến mãi, ưu đãi cho nhiều đối tượng khách hàng khác nhau. Mức độ hiệu quả từ các chương trình khuyến mãi này thường không được đo đếm cụ thể, dẫn đến việc một số cửa hàng thu hút khách hàng tốt, một số cửa hàng không phát huy hết hiệu quả của chương trình khuyến mãi.
Khi bắt đầu sử dụng dữ liệu vào tối ưu vận hành, bằng việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp hiểu hơn khách hàng của mình và tung ra các chiến dịch khuyến mãi hiệu quả hơn.
Bắt đầu từ việc phân chia tệp khách hàng bán lẻ (Segmentation) dựa trên hành vi mua hàng khác nhau (Ví dụ: nhóm chờ khuyến mãi, nhóm mua không quan tâm giá). Doanh nghiệp tiến hành các chiến dịch hot deals độc lạ và tiếp cận thông tin các chiến dịch email marketing với chi phí cực thấp. Các thuật ngữ xuất hiện thường xuyên trong giai đoạn tối ưu quy trình vận hành như “cross-sell / up-sell”, “phân tích retention / loyalty” giúp biết được thời điểm cũng như tệp người dùng quan tâm đến từng gói sản phẩm cụ thể.
Ngoài ra, doanh nghiệp sử dụng dữ liệu tối ưu quy trình vận hành sẽ có ưu thế về tiết kiệm thời gian, tăng độ chính xác khi làm các báo cáo. Số liệu “thời gian thực – Real Time” liên tục được cập nhật giúp người điều hành doanh nghiệp có cái nhìn kịp thời để cải thiện tình hình. Không như các doanh nghiệp truyền thống, báo cáo được gửi theo tuần, thậm chí hàng tháng làm cho hoạt động doanh nghiệp không còn chính xác. Đồng thời, các chi phí vận hành, đặc biệt chi phí quảng cáo được sử dụng hiệu quả và tiết kiệm hơn.
Sau đại dịch Covid-19, các doanh nghiệp áp dụng dữ liệu vào việc tối ưu quy trình vận hành đã trải nghiệm và thích nghi tốt với những thay đổi liên tục này.
