Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, data không chỉ đơn thuần là thông tin mà là “vũ khí” quan trọng quyết định sự thành bại của doanh nghiệp. Khi cuộc chiến dữ liệu đang dần bùng nổ hơn, những doanh nghiệp sở hữu kho dữ liệu phong phú, biết cách khai thác và ứng dụng đúng đắn sẽ càng nắm giữ lợi thế cạnh tranh vượt trội. Những “ông lớn” trong ngành không chỉ chiếm lĩnh thị trường nhờ vào sản phẩm và dịch vụ, mà còn bởi khả năng tận dụng tối đa dữ liệu để đưa ra những quyết định chiến lược sắc bén.Sau khi đã thu thập được thông tin, để triển khai chiến lược data-driven hiệu quả, doanh nghiệp cần phải làm gì? Hãy cùng GapOne tìm hiểu 4 bước cơ bản để doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và vững vàng hơn trong cuộc chiến dữ liệu khốc liệt.

1. Hiểu đúng về Data driven

Data-driven là một phương pháp ra quyết định dựa trên việc phân tích và diễn giải dữ liệu được thu thập từ các nguồn kỹ thuật số. Nói cách khác, thay vì dựa vào trực giác hay kinh nghiệm cá nhân, các doanh nghiệp áp dụng data-driven sử dụng dữ liệu làm nền tảng để đưa ra những lựa chọn chính xác, tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh vượt trội.

2. Quy trình áp dụng dữ liệu (data-driven) phù hợp nhất cho doanh nghiệp

Để áp dụng thành công tư duy dữ liệu (data-driven mindset) vào hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp cần thiết lập và tuân thủ một quy trình bài bản, để từng thông tin dữ liệu có được đem lại giá trị thực tiễn. Hãy tham khảo quy trình được đúc kết trong quá trình tư vấn bởi đội ngũ GapOne với 4 bước Plan – Do – Check – Act.

2.1. PLAN – Xác định mục tiêu sử dụng dữ liệu

Doanh nghiệp xác định Data Driven càng chính xác, cụ thể bao nhiêu thì việc phân tích và hành động sẽ càng thuận lợi bấy nhiêu. Doanh nghiệp cần hệ thống lại nhu cầu của mình thông qua một loạt các câu hỏi sâu hơn như:

• Doanh nghiệp cần dữ liệu này cho tác vụ/phòng ban/chiến dịch nào? Chiến dịch đó có đặc thù hay điểm gì cần lưu ý để tối ưu thời gian thu thập dữ liệu không?
• Dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ về khách hàng như thế nào?
• Cách đo lường hiệu quả cho từng điểm chạm CJM trong chiến dịch marketing

2.2. DO – Hành động đúng với dữ liệu

Đây có thể xem là giai đoạn quan trọng nhất, cần nguồn lực lớn nhất, đặc biệt là những nhân sự có hiểu biết, kỹ thuật và kinh nghiệm về Data Driven. Một quy trình tiêu chuẩn khi xử lý dữ liệu có thể gồm:

• Thu thập dữ liệu: Lấy dữ liệu từ nhiều nguồn như website, CRM, mạng xã hội, chiến dịch quảng cáo…
• Lọc trùng, làm sạch và phân loại dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu chính xác, loại bỏ trùng lặp và phân loại theo nhóm phù hợp.
• Phân tích dữ liệu: Sử dụng công cụ BI (Business Intelligence), AI hoặc thống kê để khám phá insight giá trị.
• Trình bày báo cáo trực quan: Sử dụng dashboard hoặc biểu đồ để truyền đạt thông tin dễ hiểu, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng.

2.3. CHECK – Ứng dụng dữ liệu đúng theo tệp khách hàng

Dữ liệu chỉ có giá trị khi được chuyển hóa thành hành động thực tế. Do đó, doanh nghiệp cần tận dụng insight từ dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch marketing. Với nhiều doanh nghiệp, dữ liệu sẽ cơ bản giúp họ xác định đúng đối tượng khách hàng, từ đó khoanh vùng và cá nhân hóa nội dung, điều chỉnh ngân sách quảng cáo cho hợp lý; hoặc thường thấy hơn, là việc kiểm tra volume của các từ khóa trước khi thiết lập các chiến dịch SEO. 

Với điểm chạm cuối hành trình mua (Loyalty program, hậu mãi sau bán,…) Data driven được ứng dụng để xây dựng kịch bản chăm sóc cá nhân hóa dựa trên hành vi, ví dụ luồng tin phản hồi theo từ khóa trong các câu hỏi của khách hàng.

Không chỉ vậy, dữ liệu cho thấy hiệu quả của các chiến dịch marketing ở quá khứ, dù không thể dự đoán chính xác hoàn toàn, song đây vẫn là cơ sở để phân bổ nguồn lực cho những kênh mang lại ROI cao hơn.

Có thể bạn quan tâm: Gamification – Công Cụ Đắc Lực Cho Chương Trình Khách Hàng Thân Thiết

2.4. ACT – Đo lường và tùy chỉnh

Với những hạn chế khi áp dụng data driven đã đề cập, doanh nghiệp phải xác định rằng dữ liệu sẽ không cho kết quả cố định mà cần được theo dõi, đánh giá và tối ưu liên tục. Trong việc đo lường hiệu quả kinh doanh, data-driven cần được áp dụng một cách linh hoạt để:

• Đánh giá hiệu quả marketing từ KPI về tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng (CPL), giá trị vòng đời khách hàng (LTV) …
• “Đón trend” công nghệ thông qua việc lắng nghe phản hồi từ thị trường
• Tận dụng nền tảng dữ liệu để lược bỏ những thao tác thủ công

3. Những lỗi cần tránh khiến doanh nghiệp áp dụng data driven không hiệu quả

Thời đại số hóa và truyền thông khiến nhiều doanh nghiệp tin rằng dữ liệu nên là kim chỉ nam duy nhất, đáng tin cậy nhất để họ đưa ra quyết định. Nếu như doanh nghiệp mắc những lỗi cơ bản khi áp dụng chiến lược dữ liệu, hậu quả có thể gây ảnh hưởng tiêu cực, lãng phí nguồn lực, tài nguyên của tổ chức.

3.1. Doanh nghiệp ra quyết định chỉ hoàn toàn dựa trên dữ liệu

Một trong những lỗi thường gặp khi áp dụng chiến lược data-driven là doanh nghiệp ra quyết định hoàn toàn dựa trên dữ liệu mà không xem xét các yếu tố khác. Việc chỉ dựa vào dữ liệu có thể dẫn đến những quyết định thiếu linh hoạt, không phản ánh đúng thực tế của thị trường hoặc nhu cầu khách hàng. Hậu quả là, dù dữ liệu có chính xác, nhưng nếu thiếu sự kết hợp với cảm tính và kinh nghiệm thực tế, quyết định đó có thể không phù hợp với bối cảnh cụ thể của doanh nghiệp. 

Thực tế, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên các cấp độ sau: 

• Tầng 1: Dựa trên kinh nghiệm và cảm tính

Ở giai đoạn đầu, các quyết định được đưa ra có phần ngẫu nhiên dựa trên phán đoán và trực giác của những người quản lý, đây là cách làm truyền thống, dễ dẫn đến sai lệch do thiếu căn cứ khách quan, sự phiến diện từ quan điểm cá nhân

• Tầng 2: Dựa hoàn toàn vào dữ liệu (Data driven)

Khi nhận thấy giá trị của dữ liệu, doanh nghiệp tận dụng data làm nền tảng chính cho các hành động của mình. Cách áp dụng này đáp ứng khuôn khổ trong tổ chức nhưng đồng nghĩa với sự cứng nhắc, không còn khớp với trải nghiệm thực tế hoặc bối cảnh kinh doanh. Mặc dù dữ liệu quá khứ có giá trị, nhưng nó có thể không dự đoán chính xác các xu hướng tương lai, đặc biệt trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng. Doanh nghiệp cần có sự cân bằng giữa dữ liệu lịch sử, phân tích real-time và các chỉ báo hướng tới tương lai.

• Tầng 3: Kết hợp giữa dữ liệu và trải nghiệm (Data informed)

Đây là bước tiến quan trọng phù hợp với thời kỳ chuyển đổi số. Data-informed giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định cân bằng, linh hoạt và đa chiều hơn. Khi dữ liệu chỉ còn là một phần trong bức tranh tổng thể, chúng ta thừa nhận sự tồn tại những “rác” trong quá trình thu thập và phân tích.

3.2. Chưa chú trọng vào chất lượng dữ liệu

Dữ liệu đầu vào kém chất lượng không chỉ làm sai lệch quá trình phân tích mà còn dẫn đến những quyết định thiếu chính xác, làm mất đi giá trị cốt lõi của mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven). Khi doanh nghiệp hoặc tổ chức đặt niềm tin vào những con số không đáng tin cậy, mọi chiến lược, dự báo hay kế hoạch phát triển đều có nguy cơ đi chệch hướng. 

Thậm chí, nếu những quyết định quan trọng được xây dựng trên nền tảng dữ liệu rác, hậu quả có thể còn nghiêm trọng hơn so với việc dựa vào kinh nghiệm cá nhân hay cảm tính, bởi lúc này, doanh nghiệp không chỉ đánh mất cơ hội mà còn phải gánh chịu những tổn thất không đáng có.

Xem thêm: Chuẩn bị nguồn dữ liệu sạch trước khi phân loại dữ liệu

3.3. Ứng dụng xu hướng data-driven một cách thiếu chiến lược

Trong nhiều tổ chức doanh nghiệp, dữ liệu nằm rải rác ở các hệ thống và định dạng khác nhau giữa các nhân sự, phòng ban, khiến việc tổng hợp và phân tích toàn diện trở nên khó khăn hơn. Đây cũng là hậu quả khi áp dụng data driven một cách thiếu chiến lược.

Nhân sự thiếu chuyên môn về data driven cũng đặt ra nhiều thách thức, khi không thể hiểu dữ liệu nói điều gì, không diễn giải được dữ liệu, dẫn đến hiểu sai và đi lệch hướng quản lý mong muốn. Tệ hơn là dữ liệu chính xác nhưng truyền đạt thông tin kém hiệu quả, dần trở nên kém minh bạch và thuyết phục với các bên liên quan.

Cuối cùng, thiên kiến xác nhận (confirmation bias) là vấn đề nhiều lãnh đạo, quản lý gặp phải. Người ra quyết định chọn lọc và “thiên vị” các diễn giải dữ liệu để ủng hộ quan điểm có sẵn của chính họ (có thể từ trải nghiệm, chuyên môn).

Kết luận

Khi triển khai chiến lược data-driven, bước đầu tiên và quan trọng nhất chính là việc tận dụng công cụ đo lường để thu thập dữ liệu chính xác và hiệu quả. Tại GAPIT, chúng tôi có thể hỗ trợ doanh nghiệp với nền tảng HubSpot, giúp đơn giản hóa quy trình thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng, từ đó giúp tối ưu hóa các chiến lược marketing. 

Bên cạnh đó, nền tảng GapOne được phát triển bởi GAPIT cũng là công cụ đắc lực để giải quyết bài toán đa kênh và dữ liệu đa kênh, giúp doanh nghiệp có thể tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau hiệu quả. Không chỉ vậy, tùy thuộc vào ngành nghề và loại dữ liệu mà doanh nghiệp cung cấp, GAPIT sẽ đưa ra các tư vấn chiến lược phù hợp, đặc biệt là với các doanh nghiệp ngành Bán lẻ và FMCG.

Để tìm hiểu thêm về các giải pháp dữ liệu mà GAPIT cung cấp, hãy liên hệ với chúng tôi qua form dưới đây.