Dữ liệu là tài sản rất quý giá của mỗi doanh nghiệp, tuy nhiên nếu không được xử lý thông minh và kịp thời, sẽ dễ gây “rối rắm”, không thể quản lý hoặc đưa ra quyết định sai lầm.
Từng hợp tác với rất nhiều doanh nghiệp, DataDance tin rằng, có rất nhiều doanh nghiệp đang gặp phải 4 vấn đề sau:
1- Vấn đề về kết nối dữ liệu: Các nguồn dữ liệu hiện đang bị phân mảnh, rời rạc ở nhiều nơi
Dữ liệu được lưu trữ tại nhiều hệ thống khác nhau, từ hệ thống của Google, Facebook, quản lý khách hàng (CRM) đến các bảng tính làm việc cá nhân của nhân viên. Việc thu thập và tổng hợp dữ liệu từ các nguồn này đòi hỏi nhiều thời gian và công sức, chưa kể, không phải doanh nghiệp nào cũng có nhân viên/bộ phận có thể xử lý tổng hợp được tất cả các nguồn này lại với nhau một cách chính xác, đầy đủ. Dẫn đến việc không thể sử dụng kịp thời và ra quyết định không đúng thời điểm.
Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có cả cửa hàng truyền thống và gian hàng trực tuyến. Dữ liệu về doanh số bán hàng, hàng tồn kho và phản hồi của khách hàng được lưu trữ tách biệt trong hệ thống POS (quản lý hàng tồn kho, quản lý kho hàng, CRM, kế toán…) và hệ thống trực tuyến của trang web, các trang TMĐT. Việc rá soát và tích hợp các nguồn này đòi hỏi mất nhiều thời gian và rất dễ gây sai sót.
2. Vấn đề về định hình trường thông tin: Cấu Trúc Dữ Liệu Và Định Hình Thông Tin Cần Lấy Không Phù Hợp
Một vấn đề khác mà nhiều doanh nghiệp gặp phải là dữ liệu không tuân theo cùng một cấu trúc, chuẩn mực hoặc một hệ quy chiếu so sánh. Điều này gây khó khăn trong việc phân tích và so sánh dữ liệu, đồng thời làm giảm tính chính xác của các quyết định dựa trên dữ liệu.
Một ví dụ dễ thấy nhất:
Mỗi tháng, doanh nghiệp thường xem xét các chỉ số báo cáo chính như:
- – Tháng này chi phí marketing là bao nhiêu?
- – Thu về bao nhiêu lead?
- – Doanh thu thực tế được bao nhiêu?
- – Chi phí marketing chiếm bao nhiêu %?
Sau đó sẽ đưa ra các nhận định, phân tích và đề xuất điều chỉnh cho tháng sau.
Vậy thì, cách báo cáo truyền thống này, liệu có đúng?
Khi so sánh bất cứ điều gì, hãy nhớ đặt các yếu tố cần so sánh nằm trong cùng một hệ quy chiếu, mới phản ánh được kết quả so sánh.
Quay lại ví dụ trên. Đối với các sản phẩm có hành trình ra quyết định mua hàng nhanh <7 ngày, thì các nhận định về hoạt động marketing trong tháng đó có thể hợp lý.
Tuy nhiên, các doanh nghiệp cung cấp sản phẩm/dịch vụ có hành trình ra quyết định lâu từ 20 ngày trở lên, việc báo cáo và phân tích như trên sẽ dẫn đến những quyết định điều chỉnh sai lầm.
Vì, Lead mang về đến 20 ngày sau mới chốt được. Nói dễ hiểu hơn, doanh thu tháng này đạt được từ lead của 20 ngày cuối của tháng trước đó + 10 ngày đầu của tháng này. Trong bức tranh này thì doanh thu tháng này không phản ánh được hoạt động kinh doanh cũng như chất lượng của lead tháng này mang về.
Nhưng, nếu như vậy thì hiệu quả dòng tiền của công ty theo tháng này sẽ khó có thể theo dõi, để kịp thời xem xét được về biến động trong xu hướng của hiệu quả kinh doanh & marketing. Doanh nghiệp vẫn có thể áp dụng báo cáo trên
Vậy tóm lại, đối với những doanh nghiệp có hàng trình ra quyết định mua hàng lâu, cần phải theo dõi cả 2 báo cáo:
Báo cáo số 1 – Báo cáo thực tế hiệu quả, trên quan điểm Đầu tư – Thu hồi
Xem chi phí Marketing như một khoản đầu tư, mình sẽ gặt hái được kết quả sau xx ngày (Trung bình).
Cụ thể, báo cáo này xây dựng trên cách tính toán các số liệu cụ thể như sau:
- Chi phí Marketing vẫn sẽ lấy số tiền thực tế chi ra trên các kênh (Bao gồm cả phí của Facebook/Gooogle/Ngân hàng/…. và thuế)
- Số Leads, vẫn sẽ tính toán trên số Leads thực tế mà tháng đó ghi nhận được
- Tuy nhiên, doanh thu tháng nào sẽ dựa trên Lead thu được của tháng đó (Chẳng hạn Lead thu được ở tháng 3, nhưng tháng 4 mới chốt thì vẫn ghi nhận của tháng 3)
Mình sẽ dựa vào ngày ghi nhận Lead để tính toán số liệu này
Như vậy, báo cáo này sẽ ra được các chỉ số và ý nghĩa
- Chi phí / Lead và Chi phí / Order (CPL & CPS): Dựa vào chi phí thực tế bỏ ra trên mỗi Lead, Order thu về
- % Chi phí Ads / Doanh thu đến từ Ads
- Doanh thu đến từ Ads / Chi phí Ads bỏ ra (ROAS – Mỗi đồng quảng cáo sẽ thu về bao nhiêu đồng doanh thu): Như vậy mỗi tháng, mình sẽ so sánh được hiệu quả đầu tư quảng cáo dựa trên chỉ số này
Chỉ số này nhằm mục đích làm rõ ý tưởng về tính toán hiệu quả đầu tư, mình cũng sẽ xem xét được xu hướng của hiệu quả đầu tư của mỗi tháng dựa vào đây.
Chính vì thời gian chuyển đổi trung bình là xx ngày, nên báo cáo này sẽ chậm hơn so với thực tế. Do vậy, mình vẫn cần báo cáo thứ 2 để kịp thời phân tích và điều chỉnh.
Báo cáo số 2: Báo cáo trên quan điểm Dòng tiền – Thực thu, thực chi
Đây chính là báo cáo hiện tại mình đang triển khai, tức là dựa trên các chỉ số:
- Chi phí Marketing vẫn sẽ lấy số tiền thực tế chi ra trên các kênh (Bao gồm cả phí của Facebook/Gooogle/Ngân hàng/…. và thuế)
- Số Leads, vẫn sẽ tính toán trên số Leads thực tế mà tháng đó ghi nhận được
- Doanh thu, sẽ dựa trên doanh thực sự phát sinh của tháng đó mà không quan tâm doanh thu đó đến từ Lead của tháng nào.
Hạn chế của báo cáo này là do chi phí Marketing & Doanh thu ghi nhận không cùng hệ quy chiếu thời gian, nên việc dữ liệu đầu ra sẽ không phản ánh được hiệu quả thực sự của hoạt động kinh doanh và marketing của thời gian phân tích.
Tuy nhiên, báo cáo này nhằm mục đích xem xét hiệu quả của dòng tiền, dựa trên số tiền thực thu, thực chi của công ty; Nên có thể kịp thời xem xét được về biến động trong xu hướng của hiệu quả kinh doanh & marketing để có thể điều chỉnh nhanh dựa trên xu hướng này.
Như vậy, báo cáo này sẽ ra được các chỉ số:
- Chi phí / Lead và Chi phí / Order (CPL & CPS): Chi phí thực tế bỏ ra trên mỗi Lead, Order thu về
- % Tiền Ads chi ra / Doanh thu
3. Vấn đề về cách sử dụng “chìa khóa” dữ liệu: Ra quyết định dựa trên cảm tính
Trong doanh nghiệp, nếu như không có hệ thống dữ liệu được thu gom đầy đủ và phân loại chính xác để đối chiếu, lãnh đạo rất dễ ra quyết định sai lầm dựa trên cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân khi nhận một phản ánh về vấn đề nào đó từ nhân viên.
Một trường hợp dễ thấy giữa 2 phòng ban Marketing & Sale.
Trong 1000 lead mang về, một ngày đẹp trời nào đó, có 2 lead cùng 1 bạn sale tiếp nhận là 2 trẻ em không phải khách hàng tiềm năng. Bạn sale báo lên cho Sale Leader là hôm nay em tiếp nhận lead toàn rac thôi ạ.
Câu chuyện đến đây, Sale Leader đã báo lên Group Quản trị “Lead hôm nay chủ yếu là lead rác, nhờ team Marketing kiểm tra lại giúp em nhé”.
Nếu tính theo tỷ lệ 2/1000 thì chỉ có 0,2% là rác, còn lại tệp vẫn chất lượng. Nhưng chỉ nghe một phía từ sale mà không dựa trên các dữ liệu thì rất dễ dẫn đến việc điều chỉnh hoạt động marketing hiện tại. Mặc dù hoạt động Marketing hiện tại vẫn đang ổn.
Vậy nên, đối với quản lý cấp cao, càng phải có kiến thức về việc ra quyết định dựa trên dữ liệu để không dẫn đến những quyết định sai lầm, gây ảnh hưởng đến công ty.
4. Khai Thác Dữ Liệu Tiềm Ẩn – Tối Ưu Hóa và Mở Rộng Khả Năng Kinh Doanh
Dữ liệu là “dầu mỏ mới chưa được khai thác của nền kinh tế số”, nhưng nếu không được khai thác triệt để, nó chỉ đơn giản là một khối lượng thông tin thô không có giá trị. Để khai thác hết tiềm năng của dữ liệu, chúng ta cần một cách tiếp cận thông minh.
Dữ liệu sẽ cho doanh nghiệp biết được: Cái gì đang diễn ra? Tại sao lại diễn ra sự kiện này? Từ đó, phân tích để dự đoán xu hướng và đề ra các hành động cần thực thi.
4.1 Phân Đoạn Khách Hàng Hiệu Quả:
Doanh nghiệp bán lẻ muốn tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị của họ để tăng doanh số bán hàng. Sử dụng dữ liệu từ đơn đặt hàng, lịch sử mua sắm và phản hồi khách hàng, dịch vụ Business Intelligence có thể tạo ra các phân đoạn khách hàng dựa trên độ tuổi, sở thích, vị trí địa lý và hành vi mua sắm. Điều này giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch tiếp thị chính xác hơn, tập trung vào những đối tượng có khả năng mua cao hơn và tăng doanh thu.
4.2 Dự Đoán Xu Hướng Thị Trường:
Một công ty thời trang muốn dự đoán xu hướng màu sắc và phong cách thịnh hành trong năm tới. Bằng cách phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, các sự kiện thời trang trên toàn cầu và lịch sử bán hàng, dịch vụ Business Intelligence có thể dự đoán những xu hướng thị trường tiềm năng. Điều này giúp công ty tối ưu hóa quá trình thiết kế sản phẩm và lập kế hoạch tiếp thị để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
4.3 Tối Ưu Hóa Giá Cả và Khuyến Mãi:
Một doanh nghiệp bán lẻ muốn xác định giá cả và chiến lược khuyến mãi hiệu quả cho từng sản phẩm. Sử dụng dữ liệu về giá cả, lịch sử mua sắm và phản hồi khách hàng, dịch vụ Business Intelligence có thể phân tích mức độ nhạy cảm với giá và đánh giá hiệu quả của các chiến lược khuyến mãi trước khi triển khai.
4.4 Phát Hiện Cơ Hội Mới:
Một công ty công nghệ muốn tìm ra cơ hội mới trong lĩnh vực kinh doanh của họ. Sử dụng dữ liệu từ thị trường, phản hồi khách hàng và dữ liệu nghiên cứu, dịch vụ Business Intelligence có thể phân tích các nguy cơ và cơ hội trong lĩnh vực kinh doanh của họ. Điều này giúp công ty định hình lại chiến lược phát triển sản phẩm và thị trường.
Tùy thuộc vào ngành hàng và mục tiêu kinh doanh cụ thể, giải pháp Business Intelligence có thể tạo ra những lợi ích đáng kể và giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu của mình.
Giải pháp Data Analytics & Business intelligence của DataDance
Đi từ việc giải quyết 4 vấn đề cốt lõi trên của rất nhiều doanh nghiệp đã và đang hợp tác, DataDance đã ra mắt giải pháp Data Analytics & Business intelligence giúp các doanh nghiệp và tổ chức hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình và tận dụng thông tin này để đưa ra quyết định thông minh hơn. Cụ thể, 4 lợi ích mà giải pháp DataDance mang lại:
Giải pháp 1: Biến dữ liệu thành công cụ để gia tăng doanh số
Giải pháp 2: Cách ghi nhận dữ liệu chính xác, đáp ứng các tiêu chí: Đúng, Kịp thời, Nhanh chóng & tái sử dụng để phân tích.
Ví dụ về cách ghi dữ liệu dẫn đến sai xót nghiêm trọng
Đối chiếu cách ghi nhận về trạng thái đơn hàng: Hoàn thành (ý nghĩa: Đã giao hàng thành công và ghi nhận doanh thu) và trạng thái vận chuyển: Chuyển hoàn (ý nghĩa: Chưa giao hàng được cho khách, đã hoàn hàng về kho)
Dễ dang thấy được, cách ghi nhận trên làm sai xót số liệu rất lớn, sai hoàn toàn về mặt thực tế: đơn hàng không giao thành công nhưng vẫn ghi nhận doanh thu vào báo cáo.
Giải pháp 3: Xây dựng sẵn hệ thống Data Hub Lab
Xây dựng sẵn hệ thống các Dashboard từ tổng quan đến chi tiết để dễ dàng theo dõi các đối tượng của Doanh nghiệp.
Có 3 Dashboard chính mà DataDance tích hợp sẵn cho mỗi doanh nghiệp gồm:
- – Nhóm chỉ số chính cần theo dõi của từng đối tượng
- – Dashboard phân tích mối tương quan giữa các đối tượng
- – Dashboard dùng để khám phá/rà soát từng đối tượng để phân tích, dự đoán các xu hướng
Ví dụ: Muốn theo dõi kết quả của chiến dịch google ads đang triển khai tại doanh nghiệp, trong Dashboard sẽ thể hiện các chỉ số chính sau:
Dashboard 1: Nhóm chỉ số tổng quan:
Hiện thị (Impression), Số nhấp chuột (Click), Tỷ lệ Click-Through (CTR – Click-Through Rate), Số chuyển đổi, Tỷ lệ Chuyển đổi (Conversion Rate), Giá Trung Bình Mỗi Nhấp Chuột (Average Cost Per Click – Avg. CPC), Tổng giá trị chuyển đổi, Chi phí đã tiêu, Độ Phủ (Impression Share)
Dashboard 2: Nhóm chỉ số về kết quả hiển thị:
Theo cụm từ tìm kiếm
Cụm từ tìm kiếm – Chi phí – Top 1 – Top 4
Theo chiến dịch
Tên chiến dịch – Chi phí – Top 1 – Top 4
Theo nhóm quảng cáo
Tên nhóm quảng cáo – Chi phí – Top 1 – Top 4
So với đối thủ
Auction Site Domain – Impression Share – Overlap Rate – Position Above Rate
Tương tự:
Nhóm chỉ số theo hiệu quả điểm chất lượng
Nhóm chỉ số theo hiệu quả theo khu vực
Nhóm chỉ số theo hiệu quả theo cơ cấu
Nhóm chỉ số phản ánh xu hướng
Tại sao DataDance có thể hiểu rõ doanh nghiệp cần gì?
Đã và đang hợp tác với rất nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, DataDance tự tin có thể thấu hiểu những vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng hiểu rõ lợi ích mà dữ liệu có thể mang lại cho doanh nghiệp.
Một số khách hàng đã và đang hợp tác thành công hiện nay bao gồm:
- – Công ty cổ phần Nệm Thuần Việt
- – Tập đoàn Thế giới Điện giải
- – Tập đoàn Fuji Medical
- – BWT Barrier Việt Nam
- – Tập đoàn Wells Korea…
DataDance đang trong quá trình Launching bản miễn phí của hệ thống Data Analytics & Business Itelligence. Chúng tôi sẽ sớm cập nhật thông tin để các doanh nghiệp có thể trải nghiệm sớm hơn.