Tầm quan trọng của dữ liệu trong quản lý doanh nghiệp

“Mặc dù không cầm nắm được, nhưng dữ liệu được ví như một tài sản của công ty”.

Lời nhận xét ấn tượng này đã được ThS. Nguyễn Thị Phương Thảo – Giảng viên ngành Viện ISB – Digital Acquisition Manager, Prudential, chia sẻ tại hội thảo trực tuyến MBA Prep #4 vừa qua.

Cô Thảo cho biết: “Ngày nay, dữ liệu được coi là một trong những yếu tố rất quan trọng trong kinh doanh. Mặc dù không cầm nắm được, nhưng dữ liệu được ví như một tài sản của công ty, giúp công ty đưa ra những quyết định sáng suốt, cải thiện chiến lược truyền thông hoặc cắt giảm chi phí và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh”.

Theo cô, việc phân tích và ứng dụng dữ liệu trong kinh doanh nhìn chung nên được chia làm 3 nhóm mục tiêu lớn: Xác định nhu cầu khách hàng và đưa ra những chiến lược tiếp cận; Nắm bắt thị trường và dự đoán xu hướng, cải thiện sản phẩm dịch vụ và Tối ưu hóa năng suất.

1. Xác định nhu cầu khách hàng và đưa ra những chiến lược tiếp cận phù hợp nhất

Có một thuật ngữ mà doanh nghiệp thường sử dụng – Customer segmentation (phân khúc khách hàng), để chỉ quá trình phân chia khách hàng thành các nhóm dựa trên các đặc điểm chung để công ty có thể tiến hành các hoạt động marketing hiệu quả và phù hợp.

“Thuật ngữ này không chỉ đơn giản cho các hoạt động marketing mà còn cho các hoạt động bán hàng hoặc các bước chiến lược để đưa ra cách tiếp cận khách hàng hiệu quả” – cô Phương Thảo cho biết thêm.

Xuyên suốt những điểm chạm của khách hàng, từ lúc họ nhìn thấy quảng cáo, xem sản phẩm trên sàn thương mại, các nền tảng mạng xã hội, đến lúc họ mua sản phẩm, doanh nghiệp có thể thu thập được dữ liệu các tập khách hàng khác nhau, từ đó có thể hiểu được đối tượng của mình là ai và đối tượng tiềm năng của mình như thế nào.

Công ty còn có thể xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng. Cụ thể, đối với những khách hàng hiện hữu, chiến lược upsell (bán hàng gia tăng), cross-selling (bán chéo) như thế nào là thích hợp? Việc áp dụng một chiến lược đúng đắn sẽ giúp công ty tăng cường mối quan hệ với khách hàng, tăng lòng trung thành đối với thương hiệu.

2. Nắm bắt thị trường, dự đoán xu hướng

Đối với những công ty logistics, họ cần biết nên sắp xếp nhu cầu như thế nào để tận dụng dữ liệu historical data (dữ liệu từ những năm trước) nhằm dự đoán những thời điểm nhu cầu tăng cao hơn. Từ đó, họ đề ra những chiến lược để sắp xếp hàng hóa phù hợp, tiết kiệm và tối ưu.

Ngoài việc tối ưu nguồn lực doanh nghiệp, dữ liệu còn giúp doanh nghiệp biết được sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm/ thương hiệu. Trên nền tảng mạng xã hội có các báo cáo liên quan đến tỉ lệ được nhắc đến, để đo lường độ yêu thích của khách hàng đối với từng thương hiệu bằng việc phân tích từng câu chữ của khách hàng có liên quan đến doanh nghiệp. Sau khi tổng hợp dữ liệu, doanh nghiệp sẽ có được kết quả sentiment analysis (phân tích tâm lý thị trường).

3. Cải thiện sản phẩm, dịch vụ và tối ưu hóa năng suất

Thông qua những dữ liệu liên quan đến độ hài lòng của khách hàng, doanh nghiệp có thể đưa ra những sản phẩm, dịch vụ mới. Sử dụng công nghệ để thử nghiệm những ý tưởng của mình ngay trên nền tảng trực tuyến, sau đó phân tích và đưa ra những định hướng tốt hơn.

Dữ liệu còn hỗ trợ tăng năng suất của nhân viên. Trong doanh nghiệp có thể có những phân tích về độ hài lòng của nhân viên đối với công ty. Các công ty lớn còn thu thập thêm những dữ liệu của nhân viên để giảm đi employee attrition (tiêu hao lực lượng lao động).

Trên cơ sở này, họ sẽ phân tích tất cả những nhân viên đã từng nghỉ việc, đưa ra điểm chung của những người này, tiên đoán những người có khả năng nghỉ việc, đưa ra chiến lược tiếp cận với nhân viên nhằm tăng thời gian nhân viên ở lại với công ty.

Xem thêm thông tin Chương trình PSO MBA.