EnglishBusiness Intelligenc (BI) hay Data Analytics – phân tích dữ liệu từ lâu đã trở thành các công cụ hữu ích hỗ trợ các tổ chức, công ty trong quá trình hoạt động và phát triển. Ở bài viết lần này, BigDataUni sẽ giới thiệu đến các bạn các lợi ích của phân tích dữ liệu trong kinh doanh, nhưng trước tiên ta cùng phân biệt rõ 2 khái niệm được nêu ở trên mà nhiều người thường nhầm lẫn.
- Business Intelligence (BI)
BI là các quy trình, cách thức sử dụng dữ liệu (data) để hỗ trợ các nhà quản lý trong các công ty đưa ra các quyết định về kinh doanh hay còn gọi là Business decisions. BI còn là các hệ thống, công nghệ cho phép chúng ta thu thập, phân tích dữ liệu, thể hiện các thông tin kinh doanh hữu ích. Theo các chuyên gia nước ngoài, BI được coi là thuật ngữ phổ biến để miêu tả các cách sử dụng data phục vụ cho việc dự báo môi trường kinh doanh.
Hệ thống BI điển hình (Nguồn anblicks.com)
Nhìn trên hình, BI bao gồm cả quá trình phân tích dữ liệu. BI chính là các bước phân tích mà các nhà kinh doanh sử dụng để nắm bắt, phát hiện các vấn đề trong kinh doanh trong dữ liệu, “học” từ dữ liệu và tiến hành đưa ra các hành động, giải pháp cụ thể cho công ty . BI còn được sử dụng để mô tả, kiểm tra các công cụ, các chiến lược, các kế hoạch được hình thành dựa trên quá trình phân tích dữ liệu trước đó.
- Data Analytics
Data Analytics – phân tích dữ liệu – là một phần của khoa học dữ liệu (Data Science). Nếu BI là quá trình hỗ trợ ra quyết đinh kinh doanh dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, thì Data Analytics là quá trình xuất hiện trong hoặc trước BI, nghiêng về xây dựng các câu hỏi trên bộ dữ liệu, tìm các phương pháp, thuật toán để giải ra các câu hỏi đó, và các kết quả này được dùng cho bước ra quyết định cho BI. Vậy đơn giản Data Analytics có thể được xem là “tập hợp con” trong BI.
Nhiều tổ chức ứng dụng các phần mềm phân tích dữ liệu để tìm hiểu vấn đề đang hiện hữu trong những hoạt động thường ngày hay đưa ra các dự báo cho tương lai. Còn BI bao gồm tất cả các công cụ từ việc thu thập, chuyển đổi, đến phân tích dữ liệu và thể hiện kết quả phân tích (biến các kết quả, model dự báo trong phân tích thành các báo cáo, bảng biểu dễ nhìn, dễ đọc hơn).
Quy trình Data Analytics (Nguồn DataFlair)
Trong môi trường kinh doanh ngày nay, khối lượng dữ liệu cần thu thập là rất lớn, sự ra đời của Big Data càng thúc đẩy việc áp dụng phân tích dữ liệu của hầu hết mọi tổ chức trên thế giới. Data Analytics cho chúng ta cái nhìn rõ hơn, một cách chi tiết quá trình từ đầu các công ty thu thập dữ liệu như thế nào và phân tích chúng ra sao để có được Insights – những giá trị bên trong của dữ liệu.
Nói tóm lại, áp dụng BI vào kinh doanh thì có nghĩa đang thực hiện Data Analytics. Tức là, Data Analytics là cách thức các công ty đạt được hiệu quả từ việc ứng dụng BI. Quá trình phân tích dữ liệu đem đến cho những nhà quản lý các dự báo chính xác về những gì sẽ xảy ra trong tương lai, các biện pháp dựa trên những kết quả phân tích để khắc phục vấn đề hiện tại và các chiến lược phát triển khác. Đó chính là thành công, điểm đến cuối cùng của BI. Phân tích dữ liệu là giai đoạn trả lời cho các câu hỏi của bộ dữ liệu dẫn đến giai đoạn ra quyết định trong sơ đồ tổng thể của BI.
Sau khi phân biệt BI và Data Analytics, chúng ta cùng đến với các lợi ích mà Data Analytics đem lại phục vụ các mục tiêu kinh doanh:
- Phân tích dữ liệu để có cái nhìn tổng thể về các khách hàng của mình
Tìm hiểu khách hàng là hoạt động, quy trình diễn ra thường xuyên và hàng ngày của các doanh nghiệp từ nhỏ đến lớn. Phát triển mối quan hệ khách hàng, gia tăng khách hàng tiềm năng luôn là một trong những mục tiêu chính. Chính vì thế để triển khai các chiến dịch ngắn hạn và dài hạn nhằm tăng doanh thu thì khai thác tập dữ liệu của khách hàng là việc không thể thiếu. Data Analytics cung cấp các công cụ, phần mềm, thuật toán,.. giúp chúng ta phân tích dữ liệu về nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, tập trung ở thị trường nào,..; phân tích dữ liệu chi tiết hơn về các lịch sử giao dịch, hành vi mua sắm của khách hàng, lịch sử trò chuyện, tin nhắn với khách hàng. Từ kết quả phân tích được thể hiện trên các bảng biểu, đồ thị sẽ đem lại cái nhìn tổng thể, toàn cảnh về tất cả khách hàng mà các công ty đang có kể cả khách hàng cũ, cho đến khách hàng tiềm năng.
- Phân tích dữ liệu để nắm rõ thị thường kinh doanh
Hay nói cách khác là để đạt được Market Insights thông qua phân tích dữ liệu. Data Analytics cực kỳ quan trọng đối với công ty thuộc ở lĩnh vực mà nhiệm vụ hằng ngày của họ là phải theo dõi tình hình thị trường. Phân tích dữ liệu mang lại các thông tin cần thiết về thị trường trong thời gian thực (real-time) như cung cầu thị trường, giá cả sản phẩm trên thị trường, hành động của các đối thủ cạnh tranh, các biến cố bất thường,… đều có thể có được thông qua Data Analytics. Kết hợp những thông tin có giá trị trên, luân chuyển chúng đến các bộ phận marketing, bộ phận chăm sóc khách hàng, bộ phận bán hàng để các nhân viên kịp thời thích ứng, hay đưa ra các giải pháp ngắn hạn nhanh chóng. Và cũng dựa trên những kết quả phân tích thị trường, các công ty cũng dễ dàng triển khai các chiến lược phát triển, ra mắt sản phẩm mới, chiến dịch marketing một cách nhanh chóng trong tương lai.
- Tiếp cận với các cơ hội kinh doanh trên thị trường
Nếu các bạn đã theo dõi các bài viết về Big Data và Social media Marketing của BigDataUni, chúng tôi đã từng nói đến khối lượng dữ liệu mà các platform mạng xã hội, các website, email, hay các kênh truyền thông khác đem lại là rất lớn, và rất cần được khai thác hiện nay. Dữ liệu có thể là hành vi của khách hàng tiềm năng bao gồm các tương tác trên fanpage, các feedback trên fanpag hay qua tin nhắn, các lần ghé thăm website, lịch sử tìm hiểu hay xem qua các sản phẩm, thông tin cá nhân như tài khoản Facebook, số điện thoại, địa chỉ email,.. rất nhiều và cực kỳ đa dạng. Quá trình phân tích dữ liệu sẽ hỗ trợ công ty nắm bắt nhu cầu mới, xu hướng mới của các khách hàng, thị trường tiềm năng mới lý tưởng để xâm nhập.
- Phân tích dữ liệu để thay đổi, tùy chỉnh các sản phẩm, dịch vụ cung cấp đến khách hàng
Như đã nói ở trên về khối lượng dữ liệu đến từ các trang web, các trang mạng xã hội, hay các ứng dụng thông minh có kết nối Internet,… là rất lớn và rất cần thiết để phân tích. Những dữ liệu đó không chỉ cung cấp các thông tin về thị trường mà còn cung cấp các thông tin cá nhân khách hàng cực kỳ hữu ích. Công ty có thể qua đó biết được nhu cầu của từng khách hàng mà đưa ra gợi ý các sản phẩm, dịch vụ phù hợp đến họ. Khách hàng sẽ nhanh chóng cảm thấy thỏa mãn và sẵn lòng giao dịch.
Các dữ liệu hữu ích từ khách hàng (nguồn Scnsoft.com)
Theo nghiên cứu của SaleForce trong năm 2016 một công ty cung cấp các giải pháp, phần mềm Cloud computing tại Mỹ cho thấy có hơn 62% người tiêu dùng mong đợi các công ty gửi hay gợi ý các ưu đãi hoặc giảm giá của sản phẩm, dịch vụ một cách cá nhân hóa dựa trên lịch sử giao dịch mà họ đã thực hiện trong quá khứ. Nhu cầu của khách hàng ngày càng cao theo thời gian, nếu các công ty còn chậm trễ, không bắt kịp thì sẽ thất bại không sớm thì muộn. Ngày nay khi cách mạng công nghệ 4.0, sự phát triển của công nghệ AI, hay Machine Learning giúp các công ty tùy chỉnh sản phẩm, dịch vụ đến khách hàng. Đó chính là giải pháp Chatbot. Chatbot là hệ thống máy tính trả lời tự động, dựa trên dữ liệu khách hàng, Chatbot có thể tự học, tự phân tích, tự tương tác với khách hàng cá nhân như một con người, thỏa mãn nhu cầu cụ thể của khách hàng ví dụ một khách hàng muốn mua một sản phẩm thời trang phù hợp với “túi tiền”, Chatbot sẽ đưa ra các gợi ý phù hợp sau khi phân tích các thông tin khách hàng cung cấp như số tiền mà khách hàng sẵn sàng trả.
Mời các bạn theo dõi thêm các bài viết về Chatbot để hiểu rõ hơn:
Chatbot là gì: https://bigdatauni.com/vi/tin-tuc/tong-quan-ve-chatbot-phan-1-chatbot-la-gi.html
Lợi ích Chatbot: https://bigdatauni.com/vi/tin-tuc/tong-quan-ve-chatbot-phan-3-loi-ich-cua-chatbot.html
Phân tích dữ liệu để dự báo, ngăn chặn các vấn đề từ phía khách hàng trước khi chúng xảy ra và xây dựng quan hệ bền vững với khách hàng
Đây là một trong những lợi ích cực kỳ quan trọng mà Data Analytics đem lại trong quá trình công ty phục vụ khách hàng. Khác với các lợi ích vừa kể trên, ở đây chúng tôi muốn nói rõ hơn về cách mà Data Analytisc có thể hỗ trợ ngăn chặn các vấn đề từ phía khách hàng trước khi chúng xảy ra và xây dựng quan hệ bền vững với khách hàng.
Nhìn thấy trước những vấn đề có thể xảy ra và suy nghĩ hành động, giải pháp thích hợp để hạn chế giảm khách hàng, giảm doanh thu chính là một trong những thành công lớn nhất của mỗi công ty. Lòng trung thành của khách hàng đối với công ty trong thời đại ngày nay được đưa lên hàng đầu khi sự cạnh tranh ở mọi lĩnh vực quá gay gắt. Data Analytics cung cấp các mô hình dự báo, giúp công ty phát hiện vấn đề cần giải quyết, giảm thiểu tỷ lệ khách hàng rời dịch vụ (churn rate).
Ở các công ty kinh doanh smartphone, cửa hàng bán smartphone thường chứng kiến nhiều trường hợp khách hàng trả lại sản phẩm, khiếu nại sản phẩm đòi bồi thường, họ cho rằng sản phẩm lỗi, trục trặc, nhưng theo nghiên cứu thì đa phần là do khách hàng không nắm hết các chức năng, tính năng của sản phẩm. Giải pháp cần đưa ra là gì?
Như đã nói ở trên, Chatbot có thể hỗ trợ giải quyết vấn đề này. Ví dụ trước khi mua sản phẩm, khách hàng sẽ tìm hiểu thông tin sản phẩm, dựa vào dữ liệu thu thập được từ khách hàng, Chatbot sẽ tiến hành gợi ý sản phẩm, dẫn dắt khách hàng, cung cấp toàn bộ tính năng của sản phẩm đó đến khách hàng. Nhưng đầu tiên, hệ thống bên trong Chatbot phải có tích hợp các thuật toán của Predictive Analytics (phân tích dự báo) và Machine Learning để có thể phân tích dữ liệu hành vi khách hàng để trả lời các câu hỏi sau: Khách hàng muốn mua sản phẩm gì? Mức độ am hiểu của khách hàng về sản phẩm? Khách hàng muốn trả bao nhiêu?… Các câu trả lời phù hợp với từng câu hỏi cụ thể sẽ được Chatbot nhắn đến khách hàng.
Một trong dữ liệu quan trọng khác nó chính là ý kiến của khách hàng, feedback về sản phẩm, dịch vụ, quảng cáo của công ty. Phân tích dữ liệu cho phép chúng ta dự đoán được các vấn đề khách hàng gặp phải về sản phẩm, dịch vụ, cảm xúc khi khách hàng sử dụng sản phẩm, các tin đồn thất thiệt có thể có,..và bằng các công cụ phân tích ngữ nghĩa, giọng điệu của khách hàng bằng text analytics, semantic analytics. Sau khi phân tích, công ty sẽ đề ra giải pháp thích hợp xoa dịu khách hàng, tăng sự thỏa mãn khách hàng, và thiết lập các tương tác phù hợp lên Chatbot để Chatbot phản hồi lại đến khách hàng. Từ đó, vấn đề giữ chân khách hàng trở nên dễ dàng hơn.
- Phân tích dữ liệu để xây dựng chiến dịch digital marketing
Data Analytics hiện nay đang là công cụ phổ biến và cực kỳ quan trọng đối với các công ty lĩnh vực thương mại điện tử . Phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng trên các website thương mại điện tử, khách hàng tra cứu dòng sản phẩm nào, khoảng giá mà khách hàng đang tìm kiếm, dữ liệu nhân khẩu học, thông tin cá nhân khách hàng lưu lại trên các trang mạng xã hội và website…Tránh trường hợp, khách hàng rời đi mà chưa chọn được sản phẩm vừa ý, dựa vào kết quả phân tích kết hợp với các phần mềm, công cụ chuyên dụng để marketing – tiếp thị trực tiếp – các sản phẩm phù hợp với mong muốn của khách hàng, thỏa mãn cả sở thích và giá cả mà họ muốn trả. Các chiến dịch digital marketing sẽ được xây dựng trên các kênh truyền thông mà theo công ty là phù hợp như lựa chọn Facebook Ads hay Google Ads, hay Email Marketing? Ngoài ra đối với khách hàng cũ, dựa vào dữ liệu lịch sử mua sắm và các dữ liệu khác thu thập từ trước, Predictive Analytics còn giúp công ty dự đoán được nhu cầu trong tương lai của khách hàng, qua đó tiếp tục remarketing (tiếp thị lại) các sản phẩm khác phù hợp. Đây cũng là công cụ hỗ trợ các chiến dịch Up-selling và Cross-selling cho các công ty.
- Phân tích dữ liệu để cải thiện sản phẩm, dịch vụ
Trong quá trình phân tích ý kiến khách hàng, công ty có thể sẽ phát hiện ra lỗi sản phẩm và kịp thời sửa chữa, hay cho thu hồi sản phẩm, còn đối với dịch vụ được khách hàng đánh giá tệ, nếu lỗi đến từ hệ thống website, hay các ứng dụng thì bộ phận IT sẽ phụ trách sửa chữa, nếu lỗi đến từ nhân viên thì các quản lý cấp cao cần nhanh chóng xử lý, đào tạo lại. Các dữ liệu về chất lượng sản phẩm, dịch vụ có thể được thu thập từ các mẫu đánh giá gửi đến khách hàng, hay số lượng feedback cụ thể từ mỗi sản phẩm. Tất cả sẽ được tổng hợp, thống kê, và phân tích cụ thể. Ngoài ra, quá trình phân tích dữ liệu khách hàng từ website và fanpage kết hợp với việc nghiên cứu các xu hướng được gọi là “hot trend” trên các trang mạng xã hội sẽ giúp công ty nắm được nhu cầu cao hơn trong tương lai hay nhu cầu thầm kín (customer insights) của khách hàng để cải tiến sản phẩm, dịch vụ.
- Loại bỏ các mối đe dọa về an toàn dữ liệu
Các hệ thống Big Data ngày nay hỗ trợ rất nhiều cho việc bảo mật dữ liệu của các công ty, tạo sự an toàn cho quá trình phân tích dữ liệu. Các nguồn dữ liệu mà chúng tôi liệt kê ở trên ngày nay mang thuật ngữ khác phổ biến hơn trong thời đại 4.0 đó chính là Big Data. Cũng như Business Intelligence, hệ thống, quy trình Big Data cũng bao gồm quy trình phân tích dữ liệu có thể còn được gọi là “phân tích dữ liệu lớn” nếu khối lượng dữ liệu phải phân tích là rất lớn, đa dạng. Để biết thêm về Big Data mời các bạn tham khảo thêm: Khái niệm Big Data: https://bigdatauni.com/vi/tin-tuc/big-data-cai-ten-noi-len-khai-niem.html Ứng dụng Big Data: https://bigdatauni.com/vi/tin-tuc/ung-dung-cua-big-data-trong-nhieu-linh-vuc.html Hiện tại với sự phát triển của công nghệ, nhiều công ty đang đẩy mạnh xây dựng hệ thống Big Data, tích cực ứng dụng các công cụ và khai thác những lợi ích mà Big Data đem lại mà không chỉ đơn thuần triển khai phân tích dữ liệu thông thường. Có Big Data, các quá trình Data Analytics sẽ được cải thiện hơn, trong đó có cả vấn đề bảo mật thông tin.
- Phân tích dữ liệu để hỗ trợ, gia tăng năng suất của nhân viên
Bộ phận nhân sự có thể ứng dụng phân tích dữ liệu liên quan đến nhân viên như năng suất làm việc, thời gian làm việc, thông tin cá nhân, trình độ, lương thưởng nhân viên nhận được, các ý kiến, mong muốn của nhân viên thông qua các bảng khảo sát. Dựa vào kết quả phân tích để kiểm tra, giám sát, đánh giá năng lực của nhân viên, đưa ra các giải pháp cải thiện môi trường làm việc của nhân viên, thay đổi mức lương thưởng phù hợp với năng lực của nhân viên. Từ đó nhân viên sẽ thấy thỏa mãn, yêu thích công việc, và gia tăng năng suất làm việc, giảm thời gian làm việc, tiến độ công việc sẽ nhanh hơn, toàn bộ tổ chức sẽ vận hành trơn tru và hiệu quả. Các nhà quản lý nhân sự cũng có thể chọn được những nhân viên tiềm năng để đào tạo trong tương lai.
- Phân tích dữ liệu để theo dõi đối thủ cạnh tranh
Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh được xem là lợi ích mà Data Analytics đem lại cũng quan trọng không kém. Bằng cách thêm các mô hình phân tích mới vào quy trình phân tích dữ liệu, xây dựng thêm các hệ thống có thể thu thập thông tin từ các đối thủ cạnh tranh, công ty có thể theo dõi các đối thủ lớn nhất và xem cách họ phản ứng với những thay đổi của thị trường theo thời gian. Phân tích dữ liệu giúp công ty nắm băt thông tin về các đối thủ mà mình cạnh tranh trên thị trường trong thời gian thực, bao gồm giá cả, sản phẩm, khách hàng mua sản phẩm gì của đối thủ, đánh giá trực tuyến của khách hàng, chiến dịch marketing, v.v …
Qua đó, công ty có thể dự đoán các bước đi trong tương lai và kế hoạch chiến lược của đối thủ để xây dựng các biện pháp phù hợp.
Các lợi ích mà Data Analytics đem lại được chúng tôi nêu ở trên cũng chính là mục đích sau cùng, kết quả mong muốn của các công ty khi triển khai xây dựng hệ thống Business Intelligence hay hệ thống Big Data tiên tiến – đang là xu hướng mạnh mẽ không chỉ trong nước mà còn ngoài nước. Ứng dụng Big Data vào mọi lĩnh vực ngày nay không còn được xem là mới lạ, mà được coi là cần thiết và không thể bỏ qua. Để khai thác Big Data thành công thì quá trình Data Analytics trong hệ thống Big Data phải đem lại hiệu quả.
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực Big Data sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu Big Data”, “Khai thác dữ liệu Big Data dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.
Thông qua bài viết nếu công ty bạn thấy được tầm quan trọng của Data Analytics trong kinh doanh thì hãy đừng ngần lại liên hệ với BigDataUni thông qua số điện thoại hoặc đăng ký thông tin ở mục “Liên hệ” để được chúng tôi tư vấn, hỗ trợ sớm nhất.