Khi chiến lược tập trung mạnh mẽ vào việc sử dụng dữ liệu và phân tích trong quá trình phát triển kinh doanh, những nhà lãnh đạo chịu trách nhiệm về phân tích và dữ liệu (D&A) của cả doanh nghiệp vừa và nhỏ cần mở rộng phạm vi tiếp cận một cách hiệu quả. Các chương trình phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các hoạt động kinh doanh toàn diện, giúp lãnh đạo đưa ra quyết định dựa trên chứng cứ, ưu tiên nguồn lực cho các sáng kiến hiệu quả nhất, tăng cường năng suất, và triển khai các chiến dịch tiếp thị mạnh mẽ hơn, và nhiều điều khác nữa.

Tuy nhiên, những nhà lãnh đạo D&A của doanh nghiệp nhỏ phải đối mặt với thách thức của việc xử lý lượng lớn dữ liệu khó tích hợp và tìm ra thông tin chi tiết. Đồng thời, có thể xuất hiện vấn đề liên quan đến sự mời chào từ các nhóm dữ liệu, gây khó khăn cho việc truy cập và làm giảm minh bạch của dữ liệu, từ đó làm giảm hiệu quả của chúng. Trong bài viết này, Asiasoft sẽ giải thích cách các chương trình phân tích và dữ liệu có thể mang lại giá trị, cũng như cách để đạt được tác động lớn nhất thông qua cách tiếp cận độc đáo của bạn.

1. Dữ liệu và phân tích dữ liệu dành cho doanh nghiệp nhỏ là gì?

Dữ liệu và phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp nhỏ là quá trình sử dụng tập hợp thông tin để nhận biết xu hướng và mô hình, cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định kinh doanh. Bằng cách tận dụng sâu sắc những thông tin này, các nhà lãnh đạo có thể tăng cường doanh số bán hàng, cải thiện hiệu suất, tối ưu hóa nguồn lực và ngân sách, cũng như mở rộng quy mô kinh doanh của họ.

Mặc dù dữ liệu và phân tích đã trở thành một chủ đề quan trọng trong các doanh nghiệp toàn cầu, với đầu tư hàng triệu đô la vào các dự án trí tuệ nhân tạo và học máy, nhưng chúng cũng mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp nhỏ. Ngay cả khi nguồn lực về ngân sách công nghệ, cơ sở hạ tầng và lưu trữ dữ liệu lớn không phải là mạnh của họ, các doanh nghiệp nhỏ vẫn có thể tiện lợi ích từ việc sử dụng dữ liệu.

Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp nhỏ, phân tích dữ liệu được tích hợp trên nhiều bộ phận, từ tiếp thị, bán hàng đến hỗ trợ khách hàng và tài chính. Sử dụng phần mềm thông minh kinh doanh thường là một cách hiệu quả để tổng hợp, phân tích và báo cáo dữ liệu trên quy mô lớn. Khi triển khai các chương trình phân tích và dữ liệu toàn diện, các doanh nghiệp nhỏ có thể đạt được nhiều lợi ích từ quyết định thông minh và hiệu suất tối ưu.

2. Tại sao nên sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu chuyên dụng?

Theo nghiên cứu của Gartner, việc dựa vào dữ liệu và phân tích giúp cải thiện sự phát triển, hiệu quả, khả năng phục hồi và đổi mới của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp nhỏ sử dụng phương pháp phân tích chuyên dụng sẽ có được lợi thế cạnh tranh so với các doanh nghiệp khác nhờ các lợi ích như cải thiện khả năng ra quyết định, tăng năng suất,…

2.1. Cải thiện việc ra quyết định

Một trong những lợi ích kinh doanh của phương pháp phân tích dữ liệu chuyên dụng là cải thiện việc ra quyết định kinh doanh. Dữ liệu cung cấp những hiểu biết có giá trị về sức khỏe của khách hàng, doanh nghiệp, sản phẩm,… Dữ liệu có giá trị luôn tồn tại trong mỗi nhóm nội bộ của bạn. 

Ví dụ, nhóm bán hàng có thể nắm vững thông tin chi tiết về tỷ lệ chốt hợp đồng, trong khi nhóm tiếp thị sở hữu dữ liệu về tỷ lệ chuyển đổi. Khi tất cả dữ liệu này được kết hợp và gắn kết theo một cách tiếp cận thống nhất, khả năng ra quyết định của cả tổ chức sẽ được cải thiện. Chẳng hạn, bộ phận bán hàng và tiếp thị có thể hợp tác để điều chỉnh chiến lược quảng cáo và tài sản thế chấp dựa trên dữ liệu, tăng tỷ lệ chốt hợp đồng.

Đồng thời, để thực hiện được cách tiếp cận hợp tác và không thiên vị này trong quá trình ra quyết định, các nhóm dữ liệu và phân tích cần phải hỗ trợ kiến trúc từ đầu đến cuối.

2.2. Phân tích dữ liệu giúp tăng năng suất làm việc 

Mặc dù bản thân dữ liệu cực kỳ hữu ích nhưng việc áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu thống nhất sẽ giúp tăng năng suất nội bộ. Khi dữ liệu có thể dễ dàng truy cập và chia sẻ giữa các nhóm, từng nhân viên có thể tự chịu trách nhiệm về việc học của mình, phân tích xu hướng cũng như khám phá các mô hình và thông tin chuyên sâu có giá trị. Với thông tin này trong tay, các nhóm có thể làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, tập trung vào các dự án và sáng kiến ​​quan trọng.

2.3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng 

Một trong những cách tốt nhất để sử dụng phân tích dữ liệu trong tổ chức của bạn là cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Với những hiểu biết sâu sắc về hành vi, sở thích, mô hình mua hàng của khách hàng,… bạn không chỉ có thể nhắm mục tiêu đúng người mua tiềm năng một cách hiệu quả hơn mà còn có thể tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho họ khi họ bước vào doanh nghiệp của bạn. Dữ liệu định tính như độ tuổi, giới tính, vị trí,… có thể được sử dụng để tạo nội dung tiếp thị và bán hàng được cá nhân hóa, truyền tải thông điệp quảng cáo của bạn hiệu quả hơn. Khi họ trở thành khách hàng, cả dữ liệu định tính và định lượng đều có thể được sử dụng để gửi thông điệp bán hàng đúng vào thời điểm phù hợp, đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi mua hàng trước đây của họ.

Hơn nữa, khi khách hàng liên hệ để nhận hỗ trợ, đại diện dịch vụ có thể cung cấp câu trả lời nhanh chóng và chính xác hơn khi họ có dữ liệu khách hàng dễ dàng và có thể tiếp cận để phân tích. Điều này giúp tránh cho khách hàng phải lặp lại thông tin, tra cứu số đơn hàng và các công việc khác có thể làm trải nghiệm hỗ trợ của họ trở nên không thoải mái. Tổng cộng, việc tiếp cận phân tích dữ liệu một cách cẩn thận sẽ làm cho hành trình mua sắm của khách hàng trở nên suôn sẻ hơn từ đầu đến cuối.

2.4. Bảo đảm tương lai cho doanh nghiệp của bạn

Khi dữ liệu trở thành chìa khóa để chiến thắng trong thị trường kinh doanh hiện đại, việc thiết lập chương trình phân tích dữ liệu chính thức ngay hôm nay sẽ mang lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp của bạn. Việc có được dữ liệu lịch sử trong nhiều năm là cực kỳ hữu ích khi đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng trong tương lai như đầu tư hoặc tung ra một dòng sản phẩm mới. Việc thiết lập cơ sở hạ tầng để lưu trữ, sắp xếp và truy cập dữ liệu của bạn cũng dễ dàng nhất khi được thực hiện ngay từ đầu. Khi tổ chức của bạn mở rộng và thay đổi theo thời gian, chiến lược phân tích dữ liệu của bạn sẽ hỗ trợ sự phát triển này và có thể mở rộng quy mô theo bạn.

Một cách để tối ưu hóa các chiến lược phân tích dữ liệu nhằm đảm bảo hoạt động kinh doanh của bạn trong tương lai là thông qua phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán là các chiến lược trí tuệ nhân tạo phức tạp có tác dụng dự báo kết quả trong tương lai. Đây có thể là những dự đoán về doanh số bán hàng, mô hình tăng trưởng,… Bằng cách sử dụng dữ liệu và xu hướng lịch sử, phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp của bạn vững vàng trong tương lai bằng cách hỗ trợ việc đưa ra quyết định thông minh dựa trên các mục tiêu khách quan.

3. 3 mẹo giúp phương pháp phân tích dữ liệu trở nên hiệu quả

Chương trình phân tích và dữ liệu không phải là dự án làm một lần; nó liên quan đến việc tối ưu hóa, cải tiến và bảo trì quy trình liên tục. Khi chức năng phân tích và dữ liệu của bạn trở nên phức tạp hơn, bạn có thể thực hiện việc làm sạch, phân đoạn và tích hợp dữ liệu thường xuyên thông qua các phòng ban. 

3.1. Mẹo số 1: Tạo chức năng D&A mang tính chủ động

Chức năng phân tích dữ liệu hoạt động hiệu quả nhất khi chúng được triển khai một cách chủ động. Nguyên tắc “tư duy như một doanh nghiệp,” từ nghiên cứu của Gartner, khuyến khích các nhóm phân tích tập trung vào việc tạo ra giá trị cho tổ chức thay vì tập trung vào các tập dữ liệu riêng lẻ. Thay vì chỉ đơn giản đáp ứng yêu cầu báo cáo, các nhóm nên chủ động tăng cường nhận thức và sử dụng dữ liệu trong toàn bộ tổ chức. Các nhóm phân tích và dữ liệu nên hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu bằng cách xây dựng kế hoạch để kích thích sự tích hợp với phần còn lại của tổ chức.

Hơn nữa, khi các nhóm chú trọng vào việc tư duy như một doanh nghiệp, họ có thể chủ động trong việc đảm bảo cơ sở hạ tầng, nền tảng, tích hợp, và nhiều khía cạnh khác sẽ phát triển một cách linh hoạt trong tương lai. Đặc biệt, với sự xuất hiện của các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy, doanh nghiệp áp dụng cách tiếp cận này sẽ có khả năng áp dụng các sáng kiến này một cách linh hoạt và đạt được nhiều thành công hơn.

3.2. Mẹo số 2: Tích hợp một hệ sinh thái dữ liệu duy nhất 

Xóa kho dữ liệu, hay việc giữ dữ liệu trong các bộ phận riêng biệt, không chỉ tạo ra tác động tiêu cực đối với tình hình tổng thể của doanh nghiệp mà còn đặt ra những thách thức đối với chương trình phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Khi dữ liệu được giữ trong các kho lưu trữ khác nhau và được quản lý bởi các đơn vị độc lập, điều này không chỉ giảm tính minh bạch và hiệu suất mà còn làm giảm khả năng cộng tác. Việc này khiến cho việc tổng hợp dữ liệu lớn của công ty để phân tích xu hướng và mô hình trở nên khó khăn.

Giữa nhiều hệ thống như quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bộ phận tiếp thị, dịch vụ bán vé của bộ phận hỗ trợ khách hàng và các nền tảng lập ngân sách kế toán, dữ liệu thường nằm ở nhiều nơi khác nhau. Khi thông tin quan trọng chuyển từ một nền tảng hoặc bộ phận sang một nơi duy nhất, việc tạo ra một văn hóa dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa quy trình và tận dụng tối đa ưu điểm của dữ liệu trở nên phức tạp.

Lý tưởng nhất là hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp nhỏ nên được thiết kế để dễ dàng truy cập, chia sẻ và cập nhật liên tục theo thời gian thực. Thay vì hoạt động trên các nền tảng phần mềm riêng lẻ, việc tích hợp mọi thứ vào một hệ sinh thái dữ liệu duy nhất trở thành yếu tố quan trọng. Khi sử dụng các công cụ và nền tảng mới, quan trọng không chỉ là chúng có khả năng kết nối với hệ sinh thái kinh doanh hiện tại mà không cần tạo ra một bộ phận riêng lẻ mới.

3.3. Mẹo số 3: Thúc đẩy nhân viên tham gia vào quy trình

Mặc dù dữ liệu liên quan đến fax và số liệu nhưng điều quan trọng là phải duy trì yếu tố con người. Giữ nhân viên tham gia vào các quy trình và tiêu chuẩn phân tích dữ liệu mới là một cách để đưa việc mua hàng của họ đến với nền văn hóa dựa trên dữ liệu. Lý tưởng nhất là nhân viên được đào tạo, làm quen và hướng dẫn cách phân tích biểu đồ và báo cáo một cách hiệu quả. Khi nhân viên cảm thấy được trao quyền và tự tin để tìm hiểu các con số và xu hướng, họ có nhiều khả năng chủ động khám phá những bài học mới, thu được những hiểu biết có giá trị và áp dụng những bài học này cho nhóm lớn hơn của mình.

Ngoài ra, nhân viên thường là thành phần quan trọng trong việc duy trì vệ sinh dữ liệu vì họ có thể kiểm tra ngay những điểm không chính xác và thông báo xem có thiếu thứ gì không. Nhân viên của bạn có thể là tín hiệu đầu tiên cho thấy tính năng tích hợp khóa đã ngừng hoạt động hoặc dữ liệu dường như đã lỗi thời. Đó là lý do tại sao việc thúc đẩy sự thay đổi lãnh đạo từ trên xuống lại quan trọng khi áp dụng văn hóa dựa trên dữ liệu.

Kết luận 

Trong môi trường kinh doanh ngày nay, sức mạnh của dữ liệu và phân tích không chỉ dành cho các tên lớn. Các doanh nghiệp nhỏ cũng có thể hưởng lợi từ chức năng phân tích và dữ liệu mạnh mẽ mà không cần phải chìm đắm vào sự lớn lao của dữ liệu.

Không giống như những doanh nghiệp lớn với nguồn lực và khối lượng dữ liệu khổng lồ, doanh nghiệp nhỏ có thể tận dụng chức năng phân tích dữ liệu để cải thiện mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Đầu tiên và quan trọng nhất, là tiếp thị. Các chương trình này có thể giúp doanh nghiệp nhỏ hiểu rõ hành vi của khách hàng, ưu tiên chiến lược quảng cáo, và tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị để đạt được hiệu suất tối đa.

Cũng đáng chú ý là tác động của phân tích dữ liệu trong lĩnh vực bán hàng. Thông qua việc nắm bắt thông tin về xu hướng mua sắm, doanh nghiệp nhỏ có thể cá nhân hóa các chiến lược bán hàng, tăng cường tương tác với khách hàng và tối ưu hóa quy trình bán hàng.

Ngoài ra, ứng dụng phân tích và dữ liệu không chỉ hữu ích cho các hoạt động ngoại vi mà còn quan trọng trong quản lý tổ chức. Các công cụ này có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc vào hiệu suất, quy trình làm việc, và mối quan hệ khách hàng, giúp doanh nghiệp nhỏ đưa ra quyết định thông minh và linh hoạt.

Tóm lại, không cần phải là “lớn” để tận dụng sức mạnh của dữ liệu. Các chức năng phân tích dữ liệu hiện đại có thể là người bạn đồng hành lý tưởng cho doanh nghiệp nhỏ, hỗ trợ chúng không chỉ trong việc duy trì mà còn trong việc phát triển và cạnh tranh trên thị trường ngày càng kỹ thuật số.