Tiki và bài học về tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu

Last updated on 7 May, 2020

Tiki là trang mua sắm trực tuyến đáng tin cậy nhất trong lĩnh vực thương mai điện tử tại Việt Nam, cung cấp hàng trăm nghìn sản phẩm đến cho khách hàng với những ngành khác nhau như sách, điện thoại, máy tính, thiết bị số,…

“Tiki cho phép các bạn sai – chỉ cần đảm bảo hai điều: giảm thiểu được tổn thất tối thiểu cho sai lầm đó và chắc chắn mình học được điều gì”, anh Trần Bá Khôi Nguyên (Andy) – người từng đảm nhận vị trí Head of Corporate Development & Tiki Global của Tiki Corporation tiết lộ lý do trong cuốn What Else cách đây không lâu. Chính vì điều này mà bộ phận phân tích dữ liệu của Tiki luôn được tập trung phát triển, dù cho cho nó là một ngành mới. Hãy cùng OOC tìm hiểu về câu chuyện của Tiki và bài học về tầm quan trọng của ngành phân tích dữ liệu. 

Phân tích dữ liệu dưới cái nhìn của người quản lý 

Anh Andy từng lãnh đạo nhiều bộ phận quan trọng của Tiki, cụ thể là: Data Analytics & Investor Relations Manager, Head of Corporate Development, Head of Corporate & Marketing Development. Trong đó, anh đảm bảo thực hiện & quản lý các nhiệm vụ liên quan đến Data Reporting, Data Analytics, Corporate Strategy, Fund Raising & Investor Relations.

Theo Andy, Phân tích dữ liệu ( Data- driven) không nên là chuyện của một vị trí/bộ phận/phòng ban – nó nên là văn hóa, cách nghĩ của toàn công ty. Anh cho rằng dữ liệu không nên là “độc quyền” của team data, mà nhiệm vụ của team data là giúp mọi người đều tiếp cận được dữ liệu, hiểu nó và lấy nó làm nền tảng của tranh biện – bỏ qua thói quen dựa trên quan điểm và kinh nghiệm. “Điều này ở Tiki thời gian đầu cũng diễn ra không dễ dàng, vì nhiều anh chị làm ngành hàng chuyển từ nhà bán lẻ offline sang – vốn là một môi trường dựa vào trực giác và kinh nghiệm khá nhiều”, Andy chia sẻ.

Bài học về tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu 

Tiki dùng câu chuyện mua thẻ cào điện thoại giá rẻ để thu hút thành viên mới. Trên lý thuyết (và cả số liệu ban đầu) đây là một quyết định đúng – một thẻ cào chỉ cần chịu lỗ vài ngàn đồng là có thể thu hút được một thành viên mới (chi phí này vẫn rẻ hơn tiền chạy quảng cáo hay thưởng).

Thời gian đầu chạy chiến dịch thì lượng thành viên tăng lên rất nhanh chóng nhưng sau đó theo dõi thì số lượng này hầu như không tiếp tục mua hàng mà chỉ “nằm im” – gần như là một dạng tài khoản ảo. Theo dõi số liệu trong 2-3 tháng thì team quyết định ngừng chiến dịch này. Khi đó lần đầu tiên trong Tiki mọi người thấy được giá trị của sự minh bạch và kịp thời của dữ liệu.

Một điểm khác Andy cho rằng mọi người nên thay đổi sự kỳ vọng vào dữ liệu. Theo đó với những sản phẩm/ngành hàng nhỏ thì một phân tích thỏa mãn 70-80% tiêu chí là có thể cho phép chạy, các dự án quan trọng thì câu chuyện này phải chính xác hơn. Nhưng dù chính xác đến thì vẫn là dự đoán, còn thực tế có thể rất khác.

Một case thất bại khá kinh điển, vốn từ một dự án mà “trên giấy” team thấy rất tự tin. Hồi năm 2016, Tiki có một sản phẩm gọi là Tiki Friends, là một hình thức affiliate marketing- Tiki thưởng cho những người tin yêu sản phẩm của mình và giới thiệu cho bạn bè. Mỗi người giới thiệu sẽ có một mã code (referral code) riêng, nếu bạn bè dùng mã code đó mua hàng thì mình cũng được thưởng Tiki xu.

Đây là một mô- tuýp không lạ với ngành ecommerce thế giới và kênh affiliate marketing cũng đã chứng tỏ giá trị thành công trên nhiều nước. Thời gian đầu khi launch chương trình thì số lượng thành viên mới từ referral tăng lên rất nhanh, nhưng sau đó phát hiện hơn 50% là tài khoản ảo – đăng ký để tài khoản chính được hưởng lợi. Sau 5 tháng (từ tháng 4 đến tháng 9.2016) khi có đủ số liệu, Tiki quyết định dừng chiến dịch này.

Qua case này Andy cho rằng một tính năng dù có rất nhiều số liệu và kinh nghiệm hậu thuẫn thì cũng không thể chắc chắn thành công được.

Nguồn: Trade Circle

Đọc thêm:

Ưu nhược điểm của hai mô hình quản lý nhân sự phổ biến nhất hiện nay