Khi nền kinh tế số đang tái định hình cách các doanh nghiệp vận hành trên thị trường, trực giác, kinh nghiệm hay lý trí không còn là cơ sở để ra quyết định. Dữ liệu (Data) mới là minh chứng thực tế nhất, minh bạch nhất để dựa vào.
Sự trỗi dậy của làn sóng chuyển đổi số đã đưa cụm từ data driven đến gần hơn với công chúng, trở thành yếu tố mà các doanh nghiệp ở mọi quy mô đều muốn đưa vào chiến lược vận hành. Vậy, bản chất của data driven là gì, các mô hình phân tích dữ liệu khác nhau như thế nào và cách ứng dụng trong thực tế ra sao? Hãy cùng GAPIT tìm hiểu ngay trong bài viết dưới đây.
Data Driven là gì?
Data Driven (Định hướng dữ liệu/Dựa trên dữ liệu) là thuật ngữ mô tả quá trình đưa ra chiến lược hoặc quyết định dựa trên nền tảng các hoạt động thu thập, phân tích và diễn giải số liệu, bằng chứng một cách khách quan. Thay vì dựa vào trực giác, dữ liệu là cơ sở để đánh giá tình hình thực tế, xác định vấn đề và lựa chọn phương hướng hành động. Các quyết định đưa ra đều có cơ sở minh bạch và được minh chứng bằng dữ liệu cụ thể.
Dữ liệu được sử dụng trong data driven có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như hành vi khách hàng, doanh số bán hàng, thống kê hiệu quả chiến dịch marketing, phản hồi từ người dùng hay dữ liệu nội bộ. Sau khi được tổng hợp và phân tích, những dữ liệu này sẽ được chuyển thành thông tin hữu ích hỗ trợ cho quá trình ra quyết định.
Một lưu ý khi tìm hiểu về data driven là phân biệt data (dữ liệu) và information (thông tin). Data là những con số, sự kiện, ghi nhận thô được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Khi được xử lý và đặt trong ngữ cảnh cụ thể, chúng sẽ trở thành information (thông tin) có ý nghĩa hỗ trợ việc ra quyết định. Nói cách khác, data là đầu vào, còn information là kết quả sau khi phân tích data.
Ví dụ: “Website có thêm 1.000 user mới truy cập trong tuần” – đây là dữ liệu. Sau khi phân tích và nhận thấy lượng user này đã tăng 30% so với tuần trước đó nhờ chiến dịch quảng cáo, dữ liệu trở thành thông tin có giá trị để đánh giá hiệu quả marketing.
>> Xem thêm: [Case Study] Netflix, Google và bài học Data-Driven giúp doanh nghiệp tăng trưởng vượt bậc
Sự khác biệt giữa Data-Driven, Data-Informed và Data-Inspired
Để áp dụng đúng chiến lược, doanh nghiệp cần phân biệt rõ 3 trạng thái sử dụng dữ liệu phổ biến hiện nay.
| Tiêu chí | Data-Driven | Data-Informed | Data-Inspired |
| Khái niệm | Phương pháp ra quyết định trong đó dữ liệu đóng vai trò trung tâm và có tính quyết định đối với hành động cuối cùng | Phương pháp ra quyết định kết hợp giữa dữ liệu, kinh nghiệm, kiến thức chuyên môn và các yếu tố bối cảnh khác | Phương pháp sử dụng dữ liệu như nguồn cảm hứng để tìm ra cơ hội, ý tưởng hoặc hướng đi mới |
| Vai trò của dữ liệu | Là cơ sở chính để đưa ra quyết định | Là nguồn tham khảo quan trọng nhưng không phải yếu tố duy nhất | Là yếu tố gợi ý, không mang tính chất quyết định |
| Định hướng ra quyết định | Quyết định được đưa ra dựa trên kết quả phân tích dữ liệu và các chỉ số đo lường | Dữ liệu được xem xét cùng với kinh nghiệm, trực giác và hiểu biết thị trường | Ý tưởng hoặc quyết định có thể xuất phát từ tầm nhìn, sự sáng tạo hoặc giả thuyết, sau đó tham khảo dữ liệu để kiểm chứng |
| Vai trò của kinh nghiệm cá nhân | Hạn chế tối đa yếu tố chủ quan | Được sử dụng để bổ sung và diễn giải dữ liệu | Thường đóng vai trò quan trọng hơn dữ liệu |
| Mục tiêu chính | Tối ưu hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong quá trình ra quyết định | Đưa ra quyết định cân bằng giữa dữ liệu và thực tiễn kinh doanh | Tìm kiếm cơ hội mới, đổi mới sáng tạo hoặc phát hiện xu hướng tiềm năng |
| Dạng quyết định nên dùng | Tối ưu quảng cáo, dự báo doanh thu, phân tích hiệu quả chiến dịch, đánh giá hiệu suất vận hành | Xây dựng chiến lược kinh doanh, phát triển sản phẩm, mở rộng thị trường | Nghiên cứu ý tưởng mới, đổi mới mô hình kinh doanh, khám phá nhu cầu chưa được đáp ứng của khách hàng |
| Ưu điểm | Khách quan, có khả năng đo lường và dễ kiểm chứng | Linh hoạt, cân bằng giữa dữ liệu và yếu tố con người | Khuyến khích tư duy sáng tạo và đổi mới |
| Hạn chế | Có thể bỏ sót các yếu tố định tính hoặc những biến số không được thể hiện rõ bằng dữ liệu | Phụ thuộc vào khả năng diễn giải và đánh giá của người ra quyết định | Dễ chịu ảnh hưởng bởi cảm tính nếu thiếu dữ liệu xác thực |
Mặc dù thường được nhắc đến cùng nhau, nhưng ba khái niệm này có sự khác biệt cốt lõi ở mức độ quan trọng của data trong quá trình ứng dụng. Trên thực tế, phần lớn doanh nghiệp hiện nay hoạt động theo mô hình Data-Informed chứ không phải Data-Driven tuyệt đối. Yếu tố dữ liệu là bắt buộc phải có để làm minh chứng, nhưng các quyết định quan trọng vẫn được xem xét bởi người có kinh nghiệm, tầm nhìn trong bối cảnh kinh doanh cụ thể.
Phân loại 4 nguồn dữ liệu chính trong Data Driven
Trong hoạt động marketing và quản trị dữ liệu hiện đại, 4 loại dữ liệu được đề cập nhiều nhất bao gồm Zero-Party Data, First-Party Data, Second-Party Data và Third-Party Data. Mỗi loại phản ánh mức độ khác nhau trong mối quan hệ tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp. Phân biệt rõ bốn loại dữ liệu này sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược khai thác hiệu quả, đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.
| Tiêu chí | Zero-party Data | First-party Data | Second-party Data | Third-party Data |
| Khái niệm | Dữ liệu được khách hàng chủ động và trực tiếp cung cấp cho doanh nghiệp | Dữ liệu doanh nghiệp tự thu thập thông qua các điểm chạm với khách hàng | Chính là first-party data được chia sẻ hoặc mua lại trực tiếp từ đối tác sở hữu dữ liệu | Dữ liệu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau bởi các đơn vị cung cấp dữ liệu bên thứ ba |
| Nguồn thu thập | Khảo sát, biểu mẫu đăng ký, chatbot, chương trình thành viên | Website, ứng dụng, CRM, POS, email marketing, mạng xã hội, lịch sử giao dịch | Đối tác kinh doanh, sàn thương mại điện tử, đơn vị liên kết, nhà phân phối | Nhà cung cấp dữ liệu, nền tảng quảng cáo, tổ chức nghiên cứu thị trường |
| Tính minh bạch với khách hàng | Cao, khách hàng chủ động cung cấp | Cao, có được thông qua quá trình tương tác giữa hai bên | Trung bình, không phải lúc nào khách hàng cũng biết doanh nghiệp đang sử dụng dữ liệu này | Không, khách hàng thường không biết cụ thể dữ liệu được tổng hợp và chia sẻ như thế nào |
| Ví dụ thực tế | Khách hàng điền form đăng ký để nhận sản phẩm dùng thử, trong đó có các trường thông tin như sở thích sản phẩm, ngành nghề, nhu cầu mua sắm hoặc khả năng tài chính trong biểu mẫu đăng ký | Khách hàng truy cập vào một trang web nhiều lần, liên tục xem một loại sản phẩm -> Hệ thống ghi nhận khách hàng có quan tâm đến sản phẩm này và gửi email cho họ. Khách hàng tiếp tục mở email càng thể hiện sự quan tâm | Một hãng hàng không chia sẻ dữ liệu khách hàng thân thiết với chuỗi khách sạn đối tác để triển khai chương trình liên kết | Doanh nghiệp mua báo cáo dữ liệu nhân khẩu học, hành vi tiêu dùng hoặc sở thích từ một tổ chức nghiên cứu thị trường để sử dụng cho các hoạt động marketing |
| Mức độ tin cậy | Rất cao vì do khách hàng trực tiếp cung cấp, không phụ thuộc vào thuật toán hay dự đoán | Cao vì được ghi nhận từ tương tác thực tế | Phụ thuộc vào uy tín của đối tác cung cấp | Khó kiểm chứng hoàn toàn |
| Vai trò trong doanh nghiệp | Hiểu rõ nhu cầu, mong muốn và ý định của khách hàng để đáp ứng | Phân tích hành vi thực tế, đo lường hiệu quả hoạt động và tối ưu trải nghiệm khách hàng | Mở rộng góc nhìn về khách hàng thông qua hệ sinh thái đối tác. Tiếp cận tệp khách hàng mình đã nhắm đến nhưng chưa có dữ liệu về họ | Mở rộng phạm vi tiếp cận thị trường và tìm kiếm tệp khách hàng mới |
| Ứng dụng phổ biến | Cá nhân hóa nội dung, đề xuất sản phẩm, xây dựng chương trình chăm sóc khách hàng | Marketing Automation, CRM, phân tích hành vi khách hàng, dự báo doanh thu | Hợp tác tiếp thị, chương trình khách hàng thân thiết liên kết, phân tích thị trường ngách | Quảng cáo nhắm mục tiêu, nghiên cứu thị trường, mở rộng tệp khách hàng tiềm năng |
| Rủi ro về quyền riêng tư | Không có rủi ro do khách hàng chủ động cung cấp thông tin | Trung bình, cần tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu | Trung bình đến cao tùy cách chia sẻ dữ liệu giữa các bên | Cao nhất do liên quan đến việc mua bán và chia sẻ dữ liệu từ nhiều nguồn |
Trong bốn loại dữ liệu trên, Zero-Party Data và First-Party Data đang trở thành trọng tâm của nhiều chiến lược data driven hiện đại. Chúng giúp doanh nghiệp xây dựng mối quan hệ trực tiếp với khách hàng, giảm phụ thuộc vào các nguồn bên ngoài và đáp ứng tốt hơn các yêu cầu về quyền riêng tư.
>> Xem thêm: First Party Data và Trust Based Marketing: Chìa khóa giữ chân khách hàng trong kỷ nguyên AI
Thực trạng ứng dụng Data Driven tại các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay
Trong những năm gần đây, data driven đã trở thành một trong những trọng tâm của quá trình chuyển đổi số tại Việt Nam. Ngày càng nhiều tổ chức quan tâm và đầu tư vào hệ thống CRM, CDP, ERP và các nền tảng phân tích dữ liệu, với mục tiêu nâng cao hiệu quả vận hành và tối ưu trải nghiệm khách hàng.
Theo một nghiên cứu của McKinsey, những doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả trong hoạt động kinh doanh có lợi thế vượt trội so với các đối thủ trên thị trường. Họ có khả năng thu hút khách hàng mới cao hơn 23 lần, tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên 9 lần và đạt mức lợi nhuận cao hơn trung bình 19 lần.
Các doanh nghiệp Việt Nam có lẽ đều đã nhận thức được tầm quan trọng và nắm rõ hiệu quả mà data driven mang lại. Tuy nhiên, việc ứng dụng nó trong thực tế vận hành lại gặp nhiều khó khăn. Nhiều doanh nghiệp đã thu thập được lượng lớn dữ liệu từ website, mạng xã hội, CRM, hệ thống bán hàng hoặc các kênh chăm sóc, nhưng chưa xây dựng được quy trình khai thác dữ liệu phục vụ cho việc ra quyết định.
Mặt khác, khi doanh nghiệp ứng dụng truyền thông đa kênh (omnichannel), tình trạng dữ liệu bị phân tán ở nhiều kênh cũng là một trong những vấn đề khiến data driven chưa được triển khai hiệu quả. Không ít quyết định được đưa ra vẫn đang phụ thuộc vào kinh nghiệm và tầm nhìn của đội ngũ quản lý, chứ không phải nhờ quá trình phân tích dữ liệu chuyên sâu.
Mặc dù vậy, xu hướng ứng dụng data driven tại Việt Nam vẫn đang phát triển tích cực. Sự phổ biến của điện toán đám mây, AI, các công cụ phân tích dữ liệu và nền tảng quản trị khách hàng đã giúp doanh nghiệp tiếp cận dữ liệu dễ dàng hơn với chi phí hợp lý hơn trước. Doanh nghiệp đã bắt đầu chú trọng đến việc xây dựng kho dữ liệu tập trung, chuẩn hóa dữ liệu và ứng dụng vào các hoạt động vận hành.
Cách thức ứng dụng Data Driven vào từng phòng ban chuyên trách
Dữ liệu có thể được ứng dụng trong hầu hết các hoạt động của doanh nghiệp. Mỗi phòng ban sẽ khai thác những loại dữ liệu khác nhau để phục vụ các mục tiêu riêng. Khi dữ liệu được khai thác đồng bộ, doanh nghiệp sẽ xây dựng được hệ thống vận hành thống nhất, mọi hoạt động đều được đo lường, đánh giá và tối ưu dựa trên bằng chứng cụ thể.
Bộ phận Marketing
Phòng Marketing là nơi dữ liệu phát huy sức mạnh chuyển đổi rõ rệt nhất. Tệp khách hàng mà doanh nghiệp hướng đến là rất lớn, các marketers khó có thể dùng cảm tính để đánh giá hành vi mua sắm của họ. Vậy nên, dữ liệu là vô cùng cần thiết để đội ngũ có thể hiểu rõ khách hàng mục tiêu, đánh giá hiệu quả kênh truyền thông và tối ưu ngân sách cho các chiến dịch.
Một số nguồn dữ liệu thường được phòng Marketing khai thác bao gồm:
- Hành vi truy cập website
- Tỷ lệ mở email
- Hiệu suất bài đăng trên mạng xã hội
- Hiệu quả quảng cáo
- Lịch sử mua hàng
- Thông tin từ CRM
Ví dụ, dữ liệu từ hiệu quả các bài đăng trên kênh Facebook cho thấy khách hàng quan tâm đến sản phẩm máy massage phần lớn thuộc nhóm 34 – 50 tuổi, nhóm thứ hai là 25 – 34 tuổi. Cùng một loại máy massage, doanh nghiệp tạo hai nội dung khác nhau để quảng cáo, điều chỉnh giọng văn và mục đích mua cho hai nhóm đối tượng. Nhóm 34 – 50 mua để sử dụng, trong khi nhóm 25 – 34 chủ yếu mua làm quà tặng cho phụ huynh.
Bộ phận Bán hàng (Sales)
Đối với bộ máy kinh doanh, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi hiệu suất bán hàng và dự báo doanh thu. Thông qua dữ liệu CRM, doanh nghiệp có thể nắm được tỷ lệ chuyển đổi ở từng giai đoạn của phễu bán hàng, thời gian chốt đơn trung bình, giá trị đơn hàng và hiệu quả làm việc của từng nhân viên kinh doanh.
Nhờ đó, nhà quản lý có thể nhanh chóng phát hiện các điểm nghẽn trong quy trình bán hàng, tối ưu nguồn lực và đưa ra những quyết định dựa trên số liệu thay vì cảm nhận chủ quan. Bên cạnh đó, dữ liệu còn giúp đội ngũ sales xác định nhóm khách hàng tiềm năng có khả năng chuyển đổi cao để ưu tiên nguồn lực cho những cơ hội mang lại giá trị lớn nhất.
Ví dụ thực tế: Thông qua dữ liệu CRM, doanh nghiệp phát hiện khách hàng được tư vấn trong vòng 30 phút đầu tiên có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 40% so với các khách hàng được phản hồi muộn hơn. Từ đó doanh nghiệp điều chỉnh quy trình chăm sóc lead, bổ sung công cụ hỗ trợ như chatbot để trả lời khách hàng nhanh chóng.
Bộ phận Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience)
Dữ liệu giúp bộ phận chăm sóc khách hàng hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu và mức độ hài lòng của từng khách hàng. Thông qua lịch sử mua hàng, lịch sử tương tác, phản hồi sau dịch vụ hoặc các chỉ số đo lường CSAT, NPS và CES, doanh nghiệp có thể đánh giá chất lượng dịch vụ một cách khách quan.
Khai thác dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp chủ động phát hiện các vấn đề trong hành trình khách hàng, giảm tỷ lệ khiếu nại và tăng khả năng giữ chân khách hàng hiện hữu. Dữ liệu cũng là nền tảng để triển khai các hoạt động chăm sóc cá nhân hóa như gửi ưu đãi phù hợp, nhắc lịch sử dụng dịch vụ hoặc đề xuất sản phẩm liên quan.
Ví dụ: Nền tảng xem phim nhận thấy khách hàng liên tục search các từ khóa liên quan đến “hủy gói, hoàn tiền” và không xem phim nào liên tục trong vòng 14 ngày. Hệ thống nhận diện đây là trường hợp có nguy cơ rời bỏ cao. Bộ phận chăm sóc lập tức chủ động kết nối, tặng ưu đãi để giữ chân trước khi đối tác thực sự hủy dịch vụ.
Bộ phận Kế toán – Tài chính
Bộ phận tài chính sử dụng dữ liệu để kiểm soát dòng tiền, quản lý chi phí và hỗ trợ hoạch định chiến lược kinh doanh. Các báo cáo doanh thu, lợi nhuận, chi phí, dòng tiền là cơ sở để doanh nghiệp đánh giá hiệu quả của các chiến lược kinh doanh đã đưa ra trong năm.
Thông qua việc phân tích dữ liệu theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể dự báo dòng tiền, nhận diện các khoản chi chưa tối ưu và đưa ra các quyết định đầu tư có cơ sở hơn.
Ví dụ: Dựa vào dữ liệu doanh thu, chi phí và lợi nhuận của từng chi nhánh, phòng Kế toán – Tài chính phát hiện một số điểm bán có doanh thu cao nhưng biên lợi nhuận thấp do chi phí thuê mặt bằng và nhân sự tăng mạnh. Kết quả phân tích này giúp ban lãnh đạo đưa ra quyết định tái cấu trúc ngân sách và tối ưu chi phí vận hành tại các chi nhánh kém hiệu quả.
Bộ phận Nhân sự
Trong lĩnh vực quản trị nhân sự, data driven giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác, đặc biệt trong mảng tuyển dụng, đào tạo hay quản lý nhân sự. Dựa trên dữ liệu theo dõi hiệu suất làm việc, tỷ lệ tham gia và hưởng ứng các hoạt động nội bộ, doanh nghiệp đánh giá được mức độ gắn kết của nhân sự và hiệu quả các chương trình đã tổ chức.
Những dữ liệu này giúp bộ phận nhân sự nhận diện sớm các vấn đề về nguồn lực nội bộ, xây dựng chính sách phù hợp và cải thiện trải nghiệm của nhân sự trong quá trình làm việc.
Ví dụ, siêu thị A theo dõi dữ liệu nghỉ việc trong vòng 6 tháng đầu của nhân viên mới. Sau khi phân tích dữ liệu khảo sát nội bộ, phỏng vấn trực tiếp, phòng nhân sự nhận thấy vị trí thu ngân có tỷ lệ nghỉ việc cao do nhân sự mới thường xuyên bị trừ thành tích vì tính tiền sai, không nhớ mã thanh toán, …, khiến khách hàng phải chờ đợi lâu. Bộ phận Nhân sự đã đề xuất lên Ban giám đốc kéo dài thời gian học việc, quan sát cho vị trí này, đồng thời thay đổi cách đào tạo ở giai đoạn đầu để nhân viên mới nắm rõ quy trình làm việc.
Ban Lãnh đạo
Khác với các phòng ban chức năng cần tập trung vào nhóm dữ liệu chuyên biệt, Ban lãnh đạo cần có góc nhìn tổng thể về tình hình hoạt động của toàn doanh nghiệp. Thông qua việc tổng hợp dữ liệu từ tất cả bộ phận, Ban lãnh đạo có thể đánh giá tổng thể hiệu quả hoạt động, nhận diện cơ hội tăng trưởng cũng như các rủi ro tiềm ẩn trước khi đưa ra quyết định.
Trong môi trường kinh doanh biến động nhanh và thay đổi nhanh chóng, kinh nghiệm và cảm giác dù vẫn đóng vai trò quan trọng, nhưng ngày càng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp giảm thiểu sự phụ thuộc vào cảm tính, đồng thời nâng cao khả năng phản ứng trước những thay đổi của thị trường.
Tuy nhiên, data driven không có nghĩa là mọi quyết định đều được đưa ra hoàn toàn bằng việc phân tích dữ liệu. Trong thực tế, những quyết định chiến lược thường đòi hỏi sự kết hợp giữa dữ liệu, kinh nghiệm quản trị, hiểu biết ngành và tầm nhìn dài hạn. Dữ liệu cung cấp bằng chứng để giảm thiểu rủi ro và vai trò của lãnh đạo là diễn giải những dữ liệu đó trong bối cảnh kinh doanh cụ thể để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất.
GAPIT đồng hành cùng doanh nghiệp xây dựng chiến lược Data Driven toàn diện
Để biến dữ liệu thành các quyết định kinh doanh mang lại giá trị thực tiễn, doanh nghiệp cần xây dựng một hệ sinh thái đồng nhất, nơi mọi thông tin khách hàng và hiệu quả hoạt động kinh doanh được tập trung, chuẩn hóa và khai thác. Đây cũng là lý do các nền tảng CRM và quản trị dữ liệu khách hàng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong chiến lược chuyển đổi số của doanh nghiệp.
>> Xem thêm: 4 Bước Triển Khai Data Driven Hiệu Quả Cho Doanh Nghiệp
Là đối tác Việt Nam duy nhất đạt Hạng Bạch Kim của HubSpot, GAPIT sẵn sàng hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng nền tảng quản lý dữ liệu khách hàng (CDM) tập trung, tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu và kết nối đồng bộ giữa các phòng ban. Bên cạnh đó, nền tảng GapOne – một sản phẩm được phát triển bởi GAPIT – cũng giúp doanh nghiệp hợp nhất dữ liệu từ nhiều kênh tương tác khác nhau, tạo nền tảng cho các hoạt động phân tích, cá nhân hóa trải nghiệm và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Liên hệ với GAPIT ngay tại đây để bắt đầu hành trình chuyển hóa dữ liệu thành những quyết định kinh doanh chính xác!
