Trong thời đại số, dữ liệu không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn trở thành “vũ khí chiến lược” giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác, tối ưu vận hành và gia tăng lợi nhuận. Những “gã khổng lồ” như Netflix và Google đã tận dụng Data-Driven như thế nào để chinh phục người dùng và giữ vững vị thế của mình? Cùng GapOne khám phá sâu hơn về data driven, cũng như bài học từ “những gã khổng lồ”, để tìm ra hướng đi mà doanh nghiệp bạn có thể áp dụng ngay trong bài viết này!
1. Hiểu đúng về Data driven
Việc sử dụng dữ liệu để thiết lập các báo cáo, đánh giá và đo lường hiệu suất không phải điều mới mẻ ở các tổ chức. Minh chứng là từ những năm đầu thế kỷ XX, doanh nghiệp đã nhen nhóm các kỹ thuật quản trị dữ liệu, làm sao để khai thác và ứng dụng dữ liệu để tối ưu hiệu suất. Sự xuất hiện của công nghệ tiên tiến hơn như Big data, AI, điện toán đám mây,.. đã biến dữ liệu thành tài sản quý giá, liên kết không chỉ các chức năng phòng ban, mà còn bao gồm cả hệ thống kênh thông tin giữa doanh nghiệp với khách hàng.
Vậy data driven là gì?
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 sẽ sử dụng dữ liệu làm nền tảng để đưa ra những quyết định chính xác, tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh vượt trội.
|
2. Lợi ích khi áp dụng thành công data-driven trong hoạt động kinh doanh
Data driven giúp doanh nghiệp có định hướng rõ ràng hơn, mở ra cánh cửa tối đa hóa lợi nhuận nhờ giảm thiểu chi phí và tăng trưởng về doanh thu.
- Đưa ra quyết định sáng suốt hơn:
Trước đây, các quyết định kinh doanh thường dựa trên trực giác và kinh nghiệm cá nhân, kéo theo đó là những cuộc thảo luận kéo dài với hàng loạt quan điểm thiếu căn cứ, nhất quán.
Phương pháp này không sai nhưng chắc chắn mất thời gian và nhiều nguồn lực hơn, lại tiềm ẩn các rủi ro khi có yếu tố cá nhân. Do vậy, sẽ rất nguy hiểm nếu chủ doanh nghiệp không may “sảy chân” trong thị trường suy thoái và khó khăn chung như hiện tại.
- Tăng năng suất làm việc và tối ưu hiệu quả:
Data driven giúp doanh nghiệp tinh gọn quy trình, lược bỏ những khâu bước rườm rà.
Ví dụ: Mô hình kinh tế lượng (econometric modelling) trong nghiên cứu khoa học dùng để phân tích mối quan hệ giữa các biến số, từ đó dự báo các tác động ngoại cảnh và nội cảnh ảnh hưởng tới vấn đề nghiên cứu hoặc kinh doanh.
- Đem lại trải nghiệm tích cực cho khách hàng:
Data driven giúp doanh nghiệp phân nhóm khách hàng theo những tiêu chí đã có từ trước, xây dựng chân dung mục tiêu chi tiết (buyer persona), từ đó tạo ra những thông điệp cá nhân hóa. Doanh nghiệp bớt sự phụ thuộc trong việc thu thập và xử lý dữ liệu từ các bên thứ ba, mà vẫn đủ hiểu sâu khách hàng trên những owned channels của mình.
- Tăng tính minh bạch và trách nhiệm
Dữ liệu tạo một khuôn khổ rõ ràng hơn cho việc đưa ra các quyết định, nhờ đó đảm bảo sự thống nhất và tránh xung đột nội bộ ngay từ cấp quản lý, cũng như nâng cao hiệu quả vận hành và niềm tin trong đội ngũ.
Xem thêm: Doanh Nghiệp Cần Chuẩn Bị Gì Để Phân Loại Dữ Liệu Khách Hàng Hiệu Quả? – GapOne
3. Phân biệt Data driven & Data informed: Hai “công cụ” hữu ích doanh nghiệp hiện đại dùng để đưa ra quyết định
Có thể khẳng định, tất cả doanh nghiệp hiện tại đều sử dụng dữ liệu ở những mức độ khác nhau. Điều tạo nên sự khác biệt giúp một doanh nghiệp xuất sắc và nổi bật so với phần còn lại nằm ở việc doanh nghiệp đó cho phép dữ liệu quyết định bao nhiêu.
Đây chính là sự khác biệt căn bản giữa data-driven và data-informed.
- Data-driven: Bạn để dữ liệu dẫn dắt quá trình ra quyết định của mình.
- Data-informed: Bạn sử dụng dữ liệu như một công cụ kiểm tra lại trực giác của mình.
Khi áp dụng data-driven, bạn thu thập thêm nhiều nguồn thông tin, tạo ra những báo cáo, mô hình chính xác nhất và dự đoán xu hướng. Nhưng sự thật là dữ liệu không thể và sẽ không bao giờ kể hết toàn bộ câu chuyện, hay cho bạn biết chính xác hành động tiếp theo cần làm là gì. Lúc đó, bạn đôi khi sẽ cần những thông tin “ngoài dự liệu” hoặc những “cảm giác” để góp phần đưa ra quyết định chính xác hơn. Đó là thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt khi áp dụng dữ liệu trong chiến lược của mình.
4. Case study – Netflix và nghệ thuật tối ưu trải nghiệm người dùng (CX) thông qua áp dụng dữ liệu (data driven)
Với hơn 230 triệu người dùng toàn cầu, Netflix đã biến dữ liệu thành “vũ khí chiến lược” cho những chiến dịch kinh doanh của mình.
Phương pháp tiếp cận dữ liệu từ Netflix
Với từng cá nhân, Netflix thu thập thông tin dữ liệu từ các chương trình họ thường xuyên xem, phân tích các yếu tố như thể loại, đạo diễn, diễn viên, thời gian xem và tần suất xem trong tuần/tháng… Từ đó, dữ liệu tạo ra hơn 1300 cụm từ đề xuất, cụ thể là những danh sách gợi ý theo từng nhóm thói quen, với những thuật toán tinh vi để đảm bảo mỗi trải nghiệm người dùng (CX) là duy nhất.
Chiến thuật giữ chân người dùng bằng trải nghiệm cá nhân hóa
Netflix không tạo ra các trailer “dành cho mọi nhà, mọi người xem”, không cố gắng tìm điểm chung, thiết kế trailer phù hợp cho tất cả người dùng. Thay vào đó, họ phân tích dữ liệu người dùng để phân khúc thành các nhóm khác nhau với những đặc điểm về sở thích, hành vi, rồi dựa trên kết quả để sản xuất nhiều loại trailer khác nhau, và cá nhân hóa trang chủ theo sở thích của mỗi người xem.
Từ hệ thống theo quy tắc đến giao diện cá nhân hóa, Netflix “show off” trước mắt người dùng bộ lọc nội dung kỹ lưỡng và liên tục “theo sát” hành vi của người xem với từng giao diện đề xuất đó. Thuật toán học máy giúp doanh nghiệp này dự đoán được bố cục nào sẽ thu hút người dùng nhất, dành được nhiều thời gian nhất để liên tục đem lại cảm giác được thấu hiểu cho người dùng.
5. Case Study – Lựa chọn nhân sự phù hợp dựa trên dữ liệu tại Google: Project Oxygen
Bối Cảnh
Google đã thành lập Bộ phận Phân tích Con người (People Analytics Department) để hỗ trợ việc ra quyết định trong lĩnh vực nhân sự bằng dữ liệu. Ban đầu, các nhà sáng lập nghi ngờ về vai trò của quản lý, thậm chí từng loại bỏ toàn bộ vị trí quản lý và chuyển tất cả nhân viên thành cá nhân làm việc độc lập. Tuy nhiên, mô hình này không hiệu quả, buộc Google phải khôi phục lại vị trí quản lý.
Project Oxygen: Xác Định Giá Trị Của Quản Lý
Nhóm People Analytics tại Google đã khởi động Project Oxygen, một nghiên cứu nhằm xác định xem các nhà quản lý có ảnh hưởng như thế nào đến hiệu suất làm việc và sự hài lòng của nhân viên.
Nghiên cứu bắt đầu từ việc thu thập & phân tích dữ liệu từ các đánh giá hiệu suất và khảo sát toàn bộ nhân viên.Sau khi xác nhận rằng quản lý có vai trò quan trọng, nhóm nghiên cứu đặt ra câu hỏi: “Điều gì tạo nên một nhà quản lý giỏi tại Google?”. Họ tiếp tục thu thập dữ liệu mới thông qua phỏng vấn sâu, sau đó, dữ liệu từ giải thưởng và phỏng vấn được xử lý bằng phân tích văn bản (text analysis) để tìm ra các mẫu hành vi.
Kết quả: Google xác định được 8 hành vi của một quản lý xuất sắc và 3 nguyên nhân khiến quản lý thất bại.
Google không chỉ công bố kết quả mà còn thực hiện các thay đổi thực tế, bao gồm:
- Đánh giá quản lý theo 8 tiêu chí quan trọng thông qua khảo sát phản hồi hai lần/năm.
- Duy trì giải thưởng “Great Manager Award” để ghi nhận quản lý xuất sắc.
- Cải tiến chương trình đào tạo quản lý dựa trên các phát hiện từ nghiên cứu.
Chọn CDM – Chọn GapOne
Đứng trước nhu cầu dữ liệu cấp thiết cùng sự phát triển của công nghệ nói riêng và AI nói chung, các nền tảng quản lý thông tin khách hàng là một lựa chọn phù hợp cho bất kỳ doanh nghiệp nào muốn cải thiện tổng thể trải nghiệm của khách hàng, xây dựng chiến lược kinh doanh dựa trên logic dữ liệu và “boost” sức cạnh tranh trên thị trường.
GapOne tự hào là đơn vị đi đầu về Customer Data Management – CDM tại Việt Nam và là nền tảng duy nhất kết hợp CDM với Delivery Platform và Marketing Platform. Với hơn 19 năm kinh nghiệm trên thị trường Martech, hãy để GapOne đồng hành cùng sự thịnh vượng của doanh nghiệp bạn.
Liên hệ với chùng tôi tại đây.
