.png){kind=small}
Theo McKinsey, các tổ chức hoạt động dựa trên dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng cao hơn 23 lần, khả năng giữ chân khách hàng cao hơn 6 lần và khả năng sinh lời cao hơn 19 lần.
Thật vậy, dữ liệu và phân tích không làm thay đổi doanh nghiệp. Nhưng dựa vào dữ liệu và phân tích, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra những quyết định chính xác và hiệu quả, giúp cải thiện kết quả kinh doanh của mình.
Khi chuyển đổi số trở thành xu thế tất yếu trong môi trường kinh doanh hiện nay, dữ liệu càng đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết. Càng có nhiều thông tin về công ty, khách hàng, và sản phẩm, các nhà lãnh đạo càng có cơ sở để định hướng chiến lược phù hợp với nhu cầu thay đổi của thị trường và duy trì lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Tuy vậy, nhiều tổ chức thường có tâm lý nóng vội, muốn nhanh chóng áp dụng công nghệ để chuyển đổi số mà chưa sẵn sàng về mặt dữ liệu.
Vậy doanh nghiệp nên chuẩn bị dữ liệu đầu vào như thế nào để sẵn sàng cho hoạt động chuyển đổi số? Hãy cùng Abivin điểm qua 4 bước dưới đây!
Bước 1: Tổng hợp dữ liệu
Trước hết, doanh nghiệp nên bắt đầu thu thập và tổng hợp dữ liệu.
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp sử dụng hàng chục, thậm chí hàng trăm ứng dụng và hệ thống riêng biệt (ví dụ như ERP, CRM,...). Bởi vậy, dữ liệu dễ dàng bị phân mảnh, trùng lặp và phổ biến nhất là lỗi thời khi được chuyển qua giữa các phòng ban và bộ phận của tổ chức. Lúc đó, việc trả lời các câu hỏi cơ bản như “Những khách hàng nào mang về nhiều lợi nhuận nhất cho công ty?”, “Sản phẩm nào đang tạo ra lợi nhuận tốt nhất?” trở nên khó khăn hơn, hoặc ít nhất là thiếu sự chính xác.
Vì vậy, doanh nghiệp nên (1) xác định các vị trí lưu trữ dữ liệu hiện tại, (2) phân loại các dữ liệu hiện có theo tên, loại dữ liệu, giá trị, nhóm người được truy cập,... và (3) tổng hợp chúng lại một cách hệ thống.
Bước 2: Làm sạch dữ liệu
Sau khi dữ liệu đã được tổng hợp, doanh nghiệp nên bắt tay vào làm sạch chúng. Cụ thể, những dữ liệu đầu vào có thể xảy ra nhiều vấn đề như các giá trị bị thiếu, giá trị nằm ngoài phạm vi, giá trị rỗng, giá trị trùng lặp, các khoảng trắng,... Những dữ liệu bị sai hoặc lỗi khi sử dụng có thể dẫn đến sai sót trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Ví dụ, khi sử dụng Phần mềm quản lý vận tải (TMS) hoặc Tối ưu tuyến đường, nếu người điều phối nhập sai địa chỉ của khách hàng hoặc trọng lượng hàng hoá, phần mềm sẽ đưa ra lộ trình với điểm giao hàng bị sai và phân công xe giao hàng không phù hợp với trọng lượng hàng hoá thực tế. Nếu tổ chức không kịp thời phát hiện và sửa chữa, chi phí và thời gian giao hàng sẽ bị tăng lên đáng kể, làm giảm chất lượng dịch vụ khách hàng và ảnh hưởng đến uy tín của doanh nghiệp.
Để tránh lỗi do sử dụng dữ liệu kém chất lượng, làm sạch dữ liệu đầu vào có vai trò vô cùng quan trọng, tuy nhiên đây cũng là bước tốn kém nhiều thời gian nhất.
Dưới đây là một số cách giải quyết:
Cắt bỏ các khoảng trắng.
Xoá các giá trị bị trùng lặp.
Thay thế các giá trị bị thiếu (ví dụ: Chèn giá trị mặc định, hoặc tra cứu thêm thông tin bổ sung).
Chuẩn hóa định dạng dữ liệu (ví dụ: Định dạng tên khách hàng, tên sản phẩm, ngày tháng trong dữ liệu hoặc các chữ viết tắt một cách nhất quán).
Chuẩn hóa giá trị (ví dụ: Chuyển đổi tất cả các phép đo thành số liệu, chuyển đổi giá thành đơn vị tiền tệ chung).
Bước 3: Lưu trữ dữ liệu
Ở bước tiếp theo, các dữ liệu cần được đưa vào cùng một hệ thống lưu trữ. Khi các nguồn dữ liệu ngày càng tăng và nhu cầu tiếp cận thông tin chính xác, kịp thời trở nên cấp thiết, doanh nghiệp nên chuyển sang quản lý dữ liệu tổng thể (Master Data Management) để quản lý một cách nhất quán và cập nhật kịp thời các thông tin nhằm giúp tất cả phòng ban trong công ty có thể truy cập và dễ dàng sử dụng.
Giả dụ, khi doanh nghiệp bán cho một khách hàng hiện tại sản phẩm hoàn toàn mới, nhân viên bán hàng có thể dựa vào những dữ liệu đã được lưu trữ trong hệ thống (thông tin khách hàng, đơn hàng cũ,...) để tư vấn cho phù hợp. Bên cạnh đó, nếu như khách hàng chốt đơn, người điều phối có thể tận dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng về địa chỉ giao hàng, số lượng đơn hàng,... để tối ưu hoá tuyến đường giao hàng.
Nhờ việc lưu trữ dữ liệu một cách hệ thống và dễ dàng truy cập, doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng sự gắn kết của họ với doanh nghiệp, từ đó tạo ra nhiều lợi nhuận hơn cho công ty.
Bước 4: Phân tích dữ liệu
Trong quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi dữ liệu không chỉ dừng lại ở các bước truyền thống như thu thập, tổng hợp, làm sạch, lưu trữ mà những dữ liệu đó còn cần được phân tích và cập nhật liên tục trong thời gian thực để các nhà lãnh đạo nắm bắt được những thay đổi của thị trường và khách hàng một cách nhanh chóng. Nhờ đó, họ có thể đưa ra những điều chỉnh kịp thời đối với chiến lược chuyển đổi số nhằm cải thiện trải nghiệm của khách hàng và thu về nhiều lợi nhuận hơn cho doanh nghiệp.
Doanh nghiệp có thể đưa dữ liệu vào các công cụ phân tích nâng cao như phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự báo hay phân tích đề xuất. Tuỳ vào từng nhu cầu, doanh nghiệp nên sử dụng công cụ phân tích phù hợp để thu được nhiều thông tin cần thiết và có ý nghĩa nhất.
Ví dụ, phân tích dự báo giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng tương lai của thị trường và các tác động của nó đến tình hình kinh doanh của tổ chức, từ đó các nhà lãnh đạo có thể đưa ra những phương án phòng ngừa và giảm thiểu rủi ro hợp lý. Nếu các nhà lãnh đạo muốn giải quyết những vấn đề còn tồn đọng (ví dụ như cắt giảm chi phí và thời gian trong quá trình giao hàng) để tối đa hoá giá trị cho doanh nghiệp, phân tích đề xuất sẽ là lựa chọn hiệu quả hơn.
Lời kết
Dữ liệu là tài sản của doanh nghiệp. Với số lượng lớn dữ liệu được tạo ra và lưu trữ mỗi ngày, doanh nghiệp cần tận dụng chúng một cách hiệu quả để tạo ra nhiều giá trị hơn cho khách hàng, doanh nghiệp, và đối tác. Tuy nhiên, không phải tổ chức nào cũng dễ dàng vượt qua thử thách về mặt dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số. Vậy nên, doanh nghiệp cần chuẩn bị thật kỹ càng từ thu thập, tổng hợp đến phân tích và quản lý dữ liệu.
Tài liệu tham khảo
