“Không có ý nghĩa gì trong việc sở hữu dữ liệu nếu bạn không biết cách biến chúng thành thông tin hữu ích và hành động hiệu quả.” – Bernard Marr, Chuyên gia phân tích dữ liệu
Trong thời đại kỹ thuật số, khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa là một yếu tố quan trọng để đạt được thành công kinh doanh. Hãy cùng tìm hiểu cách biến dữ liệu thành thông tin sâu sắc và đưa ra hành động thông qua những lời khuyên từ các chuyên gia.
4 bước cần làm trước khi phân tích dữ liệu
Mọi việc đều bắt đầu với câu hỏi “Tại sao?”, và phân tích dữ liệu cũng không ngoại lệ. Dù bạn có kiến thức sâu về Excel và các kỹ thuật xử lý thông tin, nhưng nếu mục tiêu cuối cùng của bạn là tìm ra những insight “đắt giá”, bạn cần định rõ điều bạn muốn tìm kiếm và cách tìm ra nó trong một biển số liệu vô cùng phức tạp.
Một trong những gợi ý của Max Shron, một chuyên gia về phân tích dữ liệu, trước khi chúng ta bắt đầu khám phá “biển dữ liệu” là áp dụng mô hình 4 bước: Context – Need – Vision – Outcome. Hãy cùng tìm hiểu về mô hình này và ý nghĩa của từng bước:
- Context: Bên cạnh vấn đề bạn đang đi tìm giải pháp, bạn sẽ cần quan tâm đến bối cảnh của dự án như ai là người cần và sử dụng nghiên cứu này? Điều họ muốn đạt được là gì? Họ sẽ làm gì tiếp theo sau khi đạt được thông tin cần thiết và những điều bạn sẽ chuẩn bị làm có giúp họ điều đó hay không. Ví dụ: “phòng marketing của một thương hiệu thời trang có độ hiện diện mạnh trên online muốn thuyết phục khách hàng mới thử sản phẩm và kêu gọi khách hàng cũ tiếp tục ủng hộ những bộ sưu tập mới. Quyết định cuối cùng sẽ được CMO đưa ra”.
- Need: Đâu là những nhu cầu cụ thể có thể giải quyết bằng dữ liệu? Xác định được nhu cầu trên sẽ giải quyết được điều gì. Thông thường, bạn sẽ rất khó cụ thể hóa ‘nhu cầu’ doanh nghiệp ngay bước đầu tiên mà cần làm việc sát sao với những bên liên quan để thu hẹp đề bài. Và có thể đôi lúc có thể bạn sẽ phải đối mặt với những yêu cầu bất khả thi, thế nên hãy chắc rằng bài toán bạn đang cố giải có thể sử dụng ‘dữ liệu’ để trả lời. Ví dụ: “để đẩy mạnh doanh số cho sản phẩm mới, bạn nên đẩy mạnh quảng cáo tới thành phố nào?”
- Vision: Phác thảo sơ bộ điều chúng ta sẽ đạt được sau khi giải quyết được ‘nhu cầu’ ở bước trước. Bạn có thể đồ thị hóa/ mô hình hóa kết qua ra không? Cơ sở lý luận đằng sau là gì? Không có mục tiêu để neo đậu, rất có thể bạn sẽ xa đà vào phân tích những điều không định chứng minh. Ví dụ: vision – xác định thứ tự yêu tiên của các thành phố sẽ đẩy mạnh quảng cáo; mockup – Sài Gòn mang lại 40% doanh số, Hà Nội chiếm 35%…
- Outcome: kết quả bạn tìm thấy sẽ được sử dụng như thế nào và bởi ai? Làm thế nào để đo lường mức độ thành công của dự án. Nếu vision giúp bạn có cái nhìn về mục tiêu cuối cùng thì outcome chỉ dừng lại sau khi những mô hình hay kết luận được trả ra. Ví dụ: Phòng marketing phải được đào tạo để sử dụng hệ thống CRM để làm kim chỉ nam đưa ra quyết định. Kết quả sẽ được đo lường bằng doanh thu thực tế…
Vậy làm thế nào để phân tích dữ liệu để tìm Insight hiệu quả?
1. Xác định rõ mục tiêu bạn muốn đạt được sau phân tích dữ liệu.
Theo chuyên gia về phân tích dữ liệu John Tukey, “Dữ liệu không phải là thông tin, thông tin không phải là hiểu biết, và hiểu biết không phải là hành động.” Điều quan trọng là bạn phải định rõ mục tiêu của mình trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu. Điều này sẽ giúp bạn tập trung vào việc thu thập và phân tích các thông tin quan trọng nhất, từ đó tạo ra những hành động mang lại giá trị.
Ví dụ: Một doanh nghiệp bán lẻ có thể đặt mục tiêu tăng doanh số bán hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu về lịch sử mua hàng và hành vi khách hàng, họ có thể tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng để tập trung quảng cáo và chiến lược tiếp thị.
2. Loại bỏ những dữ liệu dư thừa
Sau khi mường tượng được đích đến, bước tiếp theo bạn sẽ phải trả lời câu hỏi: tiếp cận ‘mớ dữ liệu hỗn độn’ trước mặt ra sao. Bạn cần xác định những nguồn dữ liệu phù hợp và xây dựng quy trình để thu thập và lưu trữ dữ liệu một cách có tổ chức. Sau đó, bạn phải xử lý dữ liệu để loại bỏ các sai sót và nhiễu, từ đó đảm bảo chất lượng thông tin cuối cùng. Một vài gợi ý cho giai đoạn này là:
- Lọc: Cắt bỏ những thông tin gây nhiễu và chỉ tập trung vào dữ liệu chính, chủ đề chính.
- Sắp xếp: Sắp xếp thứ tự từng nhóm dữ liệu theo tầm quan trọng
- Nhóm và phân loại: Tổng hợp và phân nhóm dữ liệu theo những đặc tính tương đồng/ liên quan
- Hình ảnh hóa: Sử dụng đồ thị, mô hình, hình ảnh để thể hiện dữ liệu.
3. Sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp
Để biến dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa, bạn cần sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp. Các phương pháp này có thể bao gồm phân tích thống kê, học máy, khai phá dữ liệu và việc tạo ra biểu đồ và đồ thị minh họa để hỗ trợ quá trình hiểu biết. Sở dĩ như vậy là bởi số liệu chỉ giúp bạn nhìn thấy những sự thật đã biết còn đồ thị sẽ mở ra những nghịch lý bạn không nghĩ đến hay những ‘vùng đất’ bạn chưa đặt chân tới bao giờ trong tâm trí khách hàng.
Một vài gợi ý bạn nên cân nhắc khi xử lý dữ liệu trong giai đoạn này như:
- Tập trung vào xu thế thay vì chỉ chìm đắm trong lịch sử dữ liệu: insight thường đến từ xu thế, đặc biệt là những thay đổi mới trong dữ liệu hành vi mà bạn may mắn lọc được.
- So sánh các khoảng thời gian: so sánh tuần với tuần, tháng với tháng, mùa lễ giữa 2 năm để tìm ra những thay đổi, những xu hướng chung… từ đó tìm ra những giả định/ mệnh đề cần chứng minh. Chẳng hạn, bạn có thể bắt đầu đơn giản với công cụ lập kế hoạch từ khóa về sản phẩm của mình và xem đâu là mùa cao điểm được tìm kiếm? Bạn có hoạt động gì trong thời gian đó không? Dữ liệu so sánh với những năm trước đó ra sao
- Tìm kiếm mối tương quan: thường thì những insight mạnh tìm thấy từ dữ liệu luôn có mối tương quan hay phụ thuộc vào một hay vài biến số và nhiệm vụ của bạn lúc này là tìm ra chúng!
- Tiếp cận từ nhiều góc độ khác nhau: góc nhìn của một người luôn có giới hạn, bởi vậy, sự phối hợp, thảo luận của nhiều người, nhiều bộ phận với kinh nghiệm và đặc thù chuyên môn sẽ giúp bạn bao quát những ‘điểm mù’ để tìm ra những insight đắt giá.
- Luôn phân tích dữ liệu dưới 2 góc độ khác nhau: chẳng hạn sử dụng 2 loại đồ thị để phân tích. Dữ liệu cũng như con dao hai lưỡi, hãy chắc rằng bạn đang đọc đúng thông điệp từ những con số trước khi đưa ra những quyết định không thể quay đầu!
4. Đưa ra quyết định và hành động:
Dựa trên insight từ dữ liệu, bạn có thể đánh giá và lựa chọn các lựa chọn hành động phù hợp nhằm tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, cải thiện hiệu suất hoặc tăng cường trải nghiệm khách hàng. Điều này đòi hỏi bạn áp dụng tri thức từ dữ liệu vào thực tế và theo dõi kết quả của các hành động để đánh giá hiệu quả và thực hiện điều chỉnh khi cần thiết.
Nguồn: Mibrand Vietnam
