Data Driven là gì? Lợi ích, thách thức và ví dụ đi kèm

Last updated on 9 December, 2024

Trong thời đại dữ liệu lớn (Big Data), các công ty ngày càng thu thập được nhiều dữ liệu hơn. Tuy nhiên, không phải tất cả các công ty đều tận dụng tối đa những dữ liệu sẵn có này. Các tổ chức đặt dữ liệu làm trung tâm trong chiến lược của mình thường nhận thấy hiệu suất hoạt động được cải thiện rõ rệt. Vậy lợi ích của cách tiếp cận dựa trên dữ liệu (hay còn gọi là Data Driven) là gì? Và làm thế nào để triển khai nó? Cùng OCD tìm hiểu kỹ hơn về xu hướng này trong bài viết dưới đây nhé!

Data Driven là gì?

Data Driven (“Định hướng dữ liệu” hay “Dựa trên dữ liệu”) là một cách tiếp cận chiến lược được các tổ chức trong nhiều lĩnh vực khác nhau (bán lẻ, sản xuất, y tế, tài chính,…) áp dụng rộng rãi. Nó sử dụng phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin và định hướng cho việc ra quyết quyết định và phát triển các chiến lược hiệu quả nhằm tối ưu kết quả.

Trong lĩnh vực kinh doanh, Data Driven là công cụ then chốt để hiểu hành vi khách hàng, nhận diện xu hướng thị trường và nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể. Các tổ chức dựa vào phân tích dữ liệu doanh nghiệp, bao gồm việc thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu để đưa ra các quyết định sáng suốt, xây dựng chiến lược và định hình các quy trình vận hành.

Mỗi doanh nghiệp đều sở hữu dữ liệu dù ít hay nhiều, nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng sử dụng dữ liệu một cách có hệ thống và phương pháp để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Đáng ngạc nhiên là vẫn có một lượng lớn doanh nghiệp dựa vào cảm tính và kinh nghiệm trong quá khứ để định hướng chiến lược hoặc ra quyết định.

Một nghiên cứu của EY chỉ ra rằng “81% doanh nghiệp đồng ý rằng dữ liệu nên là cốt lõi của mọi quyết định,” nhưng chỉ 31% doanh nghiệp có cơ sở hạ tầng vận hành phù hợp để thực hiện các quyết định dựa trên dữ liệu.

Lợi ích chính của việc áp dụng Data Driven trong doanh nghiệp

Việc áp dụng mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp chuyển đổi hoạt động, định vị cho sự thành công lâu dài, cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm chi phí đáng kể.

Lợi ích của Data Driven

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu thường tập trung vào khách hàng và hiểu sâu hơn về hành trình của họ. Data Driven nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và nhu cầu của họ.

Điều này giúp bạn tùy chỉnh sản phẩm/dịch vụ, cải thiện chất lượng dịch vụ và giải quyết hiệu quả các vấn đề của khách hàng. Kết quả là tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, củng cố mối quan hệ với khách hàng và gia tăng doanh thu. Một phương pháp bạn có thể sử dụng cùng với Data Driven là Tư duy thiết kế; sự kết hợp này khiến cho quá trình thấu hiểu khách hàng trở nên sâu sắc và tạo ra tác động tích cực hơn,

Lập kế hoạch chiến lược hiệu quả hơn

Sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định giúp bạn đặt ra các mục tiêu chiến lược khả thi và đi trước đối thủ cạnh tranh. Data Driven thúc đẩy sự hợp tác giữa các phòng ban bằng cách tạo ra sự hiểu biết chung, thúc đẩy giao tiếp và khuyến khích sự cam kết chung để đạt các mục tiêu của tổ chức.

Nhận diện cơ hội phát triển

Data Driven giúp bạn xác định các cơ hội kinh doanh mới hoặc các mô hình kinh doanh độc đáo. Nó có thể phân tích các xu hướng, hành vi khách hàng và điều kiện thị trường bằng các công cụ dữ liệu tinh vi, giúp doanh nghiệp xác định những nhu cầu chưa được đáp ứng hoặc các phân khúc mới nổi.

Quá trình này thường tiết lộ những ý tưởng sản phẩm sáng tạo, các lĩnh vực tiềm năng để mở rộng, hoặc các nhóm khách hàng chưa được phục vụ đầy đủ. Kết quả là, các công ty có thể đầu tư vào những dự án mới với mức độ tự tin cao hơn.

Tăng hiệu quả vận hành và sự linh hoạt

Với dữ liệu chính xác, các công ty có thể tối ưu hóa hoạt động, loại bỏ các lãng phí và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Điều này thường khó đạt được bằng các phương pháp truyền thống, vốn dựa trên các giả định chung và thông tin lỗi thời.

Ngoài ra, dữ liệu còn nâng cao khả năng thích ứng khi doanh nghiệp có thể nhanh chóng điều chỉnh dựa trên những thông tin chi tiết từ dữ liệu. Sự cứng nhắc của các kế hoạch dài hạn có thể gây khó khăn trong việc thích nghi với thay đổi. Tuy nhiên, các tổ chức Data Driven được hưởng lợi từ cách tiếp cận linh hoạt hơn, cho phép họ thay đổi chiến lược và hướng đi với gián đoạn ở mức tối thiểu.

Dự báo chính xác hơn

Ra quyết định dựa trên dữ liệu cho phép doanh nghiệp đưa ra các dự báo và dự đoán chính xác hơn về tương lai, giúp hoạt động hiệu quả hơn và giảm thiểu chi phí. Ví dụ, Amazon sử dụng AI để tối ưu hóa dự báo nhu cầu, giúp cải thiện tính chính xác trong phân phối và lưu kho.

Tăng cường sự gắn kết của nhân viên

Dữ liệu mang lại sức mạnh cho nhân viên bằng cách cung cấp các tiêu chí, chỉ tiêu rõ ràng để đánh giá hiệu suất làm việc và một cách minh bạch để theo dõi tiến trình cũng như đóng góp của họ cho công ty. Môi trường như vậy không chỉ thúc đẩy cảm giác tự tin và niềm tự hào trong công việc mà còn có thể làm họ trở nên trung thành và gắn bó hơn với công ty.

Thách thức và quan niệm sai lầm phổ biến trong việc áp dụng Data Driven

Các doanh nghiệp trong nhiều ngành nghề sử dụng Data Driven để gia tăng độ chính xác và hiệu quả. Tuy nhiên, quá trình khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu không tránh khỏi những thách thức và quan điểm sai lầm. Để vượt qua những trở ngại này, bạn cần hiểu rõ các cạm bẫy phổ biến liên quan đến phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu.

Thách thức khi áp dụng Data Driven

Xem nhẹ chất lượng dữ liệu

Một trong những thách thức lớn nhất khi ra quyết định dựa trên dữ liệu là đảm bảo chất lượng dữ liệu. Dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến những thông tin sai lệch, không đáng tin cậy, và từ đó dẫn đến quyết định sai lầm.

Nhiều người nghĩ rằng càng có nhiều dữ liệu càng tốt, nhưng trên thực tế, chất lượng, tính đầy đủ và độ chính xác của dữ liệu mới là những yếu tố quan trọng. Quá nhiều dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu không liên quan hoặc không được phân tích đúng cách, có thể làm người ra quyết định cảm thấy choáng ngợp, dẫn đến “tê liệt thông tin.”

Dữ liệu phân tán

Dữ liệu bị phân tán trong các bộ phận khác nhau giống như những mảnh ghép không khớp nhau, gây khó khăn cho việc hợp tác và dẫn đến những quyết định không đồng nhất.

Nhiều người cho rằng các công cụ phân tích tiên tiến có thể giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, trên thực tế, việc đồng bộ hóa quy trình thu thập, xử lý dữ liệu và tạo sự đồng thuận giữa các bên liên quan là điều không thể thiếu để dữ liệu được khai thác hiệu quả.

Thiếu kiến thức, kỹ năng về dữ liệu

Data Driven không chỉ dành cho các chuyên gia phân tích. Mọi cấp bậc trong tổ chức, từ lãnh đạo cấp cao đến nhân viên, đều cần có hiểu biết cơ bản về dữ liệu và quản trị dữ liệu.

Thiếu kiến thức về dữ liệu có thể dẫn đến giao tiếp kém hiệu quả giữa các chuyên gia phân tích dữ liệu và những người không có chuyên môn nghiệp vụ. Điều này cản trở việc triển khai văn hóa dựa trên dữ liệu trong tổ chức.

Quá phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử

Quá tin tưởng và phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử có thể là một trở ngại. Điều này giống như việc bạn cho rằng xu hướng thời trang năm ngoái sẽ luôn hợp thời. Tuy nhiên, thị trường liên tục thay đổi, xu hướng liên tục tiến hóa, và những quyết định chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử có thể bỏ lỡ các cơ hội trong hiện tại.

Thiên kiến xác nhận

Thiên kiến xác nhận là một thách thức lớn khi người ra quyết định chỉ để tâm đến dữ liệu phù hợp với niềm tin hoặc giả thuyết sẵn có của họ. Trong khi đó, họ lại bác bỏ hoặc xem nhẹ dữ liệu trái với quan điểm cá nhân. Điều này có thể dẫn đến việc hình thành các thành kiến phi lý, kéo theo những quyết định hoặc chiến lược thiếu chính xác.

Giao tiếp kém về những thông tin dữ liệu

Ngay cả khi có dữ liệu chính xác, việc giao tiếp giữa nhà phân tích dữ liệu và người ra quyết định vẫn có thể xảy ra trục trặc, dẫn đến hiểu lầm. Điều quan trọng là những người quản lý dữ liệu phải trình bày kết quả một cách rõ ràng, dễ hiểu, và nhấn mạnh sự liên quan, hữu ích của thông tin đối với mục tiêu của từng đối tượng cụ thể.

Case study về các doanh nghiệp áp dụng chiến lược Data Driven thành công

Netflix

Netflix là một ví dụ điển hình về việc áp dụng chiến lược dựa trên dữ liệu để cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa các quyết định kinh doanh.

Chiến lược: Netflix thu thập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ người dùng, bao gồm các hành vi xem phim, thói quen tiêu dùng, và phản hồi từ người dùng. Dữ liệu này giúp Netflix không chỉ cá nhân hóa các đề xuất phim mà còn tạo ra những sản phẩm mới (chẳng hạn như các bộ phim gốc do Netflix tự sản xuất như House of Cards và Stranger Things) dựa trên sở thích và xu hướng người xem.

Kết quả: Dữ liệu giúp Netflix tăng trưởng người đăng ký, giảm tỷ lệ hủy dịch vụ, và duy trì vị thế dẫn đầu trong ngành công nghiệp giải trí trực tuyến.

Amazon

Amazon đã sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp, từ việc quản lý kho hàng đến dự đoán nhu cầu của khách hàng.

Chiến lược: Amazon áp dụng các thuật toán học máy (machine learning) và phân tích dữ liệu lớn để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Họ phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để cá nhân hóa các khuyến nghị sản phẩm, đồng thời tối ưu hóa các quy trình vận chuyển và lưu kho để giảm chi phí.

Kết quả: Sự ứng dụng dữ liệu giúp Amazon trở thành một trong những công ty bán lẻ trực tuyến lớn nhất thế giới, tăng trưởng nhanh chóng và tạo ra những sản phẩm và dịch vụ tiện ích cho người tiêu dùng.

Vinamilk

Vinamilk là một trong những công ty sản xuất sữa hàng đầu tại Việt Nam, và họ đã sử dụng chiến lược dựa trên dữ liệu để cải thiện hoạt động sản xuất và phân phối.

Chiến lược: Vinamilk sử dụng dữ liệu từ khách hàng và thị trường để phân tích nhu cầu tiêu dùng và điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp với từng phân khúc khách hàng. Vinamilk hiện có hơn 200.000 điểm bán trên toàn quốc, và công ty sử dụng dữ liệu để phân tích hành vi tiêu dùng, từ đó tối ưu hóa quy trình phân phối và giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa sản phẩm.

Kết quả: Vinamilk đã tăng trưởng mạnh mẽ và duy trì vị trí dẫn đầu trong ngành sữa tại Việt Nam, đồng thời mở rộng thị trường ra nước ngoài nhờ vào việc ứng dụng chiến lược dựa trên dữ liệu.

Shopee

Shopee là một nền tảng thương mại điện tử lớn tại Việt Nam và Đông Nam Á, sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và chiến lược kinh doanh.

Chiến lược: Shopee sử dụng dữ liệu lớn để phân tích hành vi người dùng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả, cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm và tối ưu hóa quy trình tìm kiếm sản phẩm. Họ cũng sử dụng dữ liệu để phân tích nhu cầu khách hàng và quản lý kho bãi hiệu quả.

Kết quả: Shopee đã phát triển nhanh chóng tại Việt Nam và các thị trường Đông Nam Á, đạt được sự tăng trưởng mạnh mẽ về người dùng và doanh thu, đồng thời gia tăng độ hài lòng và gắn bó của khách hàng.

6 bước triển khai Data Driven trong doanh nghiệp

Dưới đây là khung 6 bước giúp các tổ chức triển khai quy trình quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả:

Các bước triển khai Data Driven trong doanh nghiệp

Bước 1: Xác định vấn đề

Rõ ràng xác định quyết định hoặc vấn đề cần giải quyết. Khuyến khích đội ngũ đặt câu hỏi giúp hiểu rõ bối cảnh, mục tiêu và kết quả mong muốn của quyết định. Việc xác định vấn đề sẽ đặt nền tảng cho việc thu thập và phân tích dữ liệu.

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Xác định các nguồn dữ liệu liên quan có thể cung cấp thông tin liên quan đến vấn đề cần giải quyết. Các nguồn dữ liệu này có thể bao gồm cả dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài.

• Nguồn dữ liệu nội bộ: cơ sở dữ liệu của tổ chức, phản hồi của khách hàng, hồ sơ bán hàng, các chỉ số hiệu suất chính.
• Nguồn dữ liệu bên ngoài: báo cáo nghiên cứu thị trường, báo cáo ngành, dữ liệu công khai.

Bước 3: Phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, cần phải phân tích để tìm ra các mô hình, mối quan hệ và thông tin chi tiết. Bước này bao gồm việc sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích thích hợp như:

• Phân tích thống kê
• Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu
• Phân tích nâng cao như thuật toán học máy.

Bước 4: Diễn giải dữ liệu

Sau khi phân tích dữ liệu, bước tiếp theo là trình bày các phát hiện. Điều này có thể bao gồm việc nhận diện các xu hướng, mối tương quan, dữ liệu bất thường hoặc bất kỳ mẫu nào liên quan đến quyết định. Bước này nhấn mạnh tầm quan trọng của tư duy phản biện và khả năng rút ra kết luận chính xác từ dữ liệu.

Bước 5: Ra quyết định

Dựa trên thông tin thu được từ phân tích dữ liệu, đã đến lúc đưa ra quyết định.

• Trình bày các phát hiện cho người ra quyết định, làm rõ các tác động và kết quả tiềm năng của từng lựa chọn.
• Khuyến khích thảo luận một cách cởi mở, trong đó dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ lập luận và chứng minh cho các quyết định.
• Đảm bảo người ra quyết định hiểu rõ giới hạn và sự không chắc chắn của dữ liệu, đồng thời xem xét các rủi ro hoặc chi phí cơ hội.

Bước 6: Giám sát và điều chỉnh

Sau khi quyết định được đưa ra và thực hiện, bạn cần giám sát kết quả và thu thập phản hồi. Việc xây dựng một văn hóa hỗ trợ và khuyến khích các bước này.

• Thiết lập các chỉ số KPI để đánh giá hiệu quả của các quyết định.
• Đánh giá liên tục kết quả so với mục tiêu mong đợi và điều chỉnh khi cần thiết.

Vòng lặp này giúp cải thiện liên tục và học hỏi từ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hãy đảm bảo bạn đưa ra quy trình và quy chế hướng dẫn rõ ràng về quyền truy cập dữ liệu theo phân cấp, bảo mật và quản lý dữ liệu để dữ liệu được cân bằng và kiểm soát tốt nhất. Bạn nên tìm sự hỗ trợ từ các lãnh đạo cấp cao và tạo ra một cộng đồng nơi Data Driven được đánh giá cao và chấp nhận ở tất cả các cấp trong tổ chức.

Hãy nhớ rằng, việc phát triển văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu cần thời gian và công sức, nhưng những lợi ích từ việc đưa ra những quyết định dựa trên bằng chứng và thông tin khách hàng là vô tận.

Công cụ giúp doanh nghiệp trở nên “Data Driven” hơn

Phần mềm quản lý KPI digiiTeamW của OOC giúp doanh nghiệp dễ dàng trở thành một tổ chức “Data-Driven” nhờ vào khả năng theo dõi và phân tích hiệu suất công việc theo dữ liệu cụ thể. Nó bao gồm các tính năng mạnh mẽ để đo lường và quản lý các chỉ số KPI theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp không chỉ giám sát tiến độ mà còn phân tích sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả công việc.

Phần mềm quản lý KPI digiiTeamW của OOC

Cụ thể, digiiTeamW giúp các doanh nghiệp dễ dàng thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều bộ phận khác nhau, mang lại cái nhìn tổng thể và chính xác về hiệu quả công việc. Việc tự động hóa quá trình này giúp giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian cho các nhà quản lý, đồng thời tạo nền tảng vững chắc cho các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thực tế.

Phần mềm này cũng hỗ trợ việc tạo ra các báo cáo KPI dashboard trực quan và dễ hiểu, giúp các nhà lãnh đạo và đội ngũ nhân viên nhanh chóng nhận diện được điểm mạnh và điểm yếu trong hoạt động của từng cá nhân, bộ phận và công ty. Việc áp dụng digiiTeamW giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất, cải thiện quy trình công việc và đưa ra các quyết định kịp thời và chính xác hơn, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh và bền vững trên thị trường.

Dịch vụ Tư vấn Hệ thống Chỉ số KPI

OCD là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực tư vấn xây dựng Hệ thống Chỉ số KPI (KPI – Key Performance Indicator), OCD tự hào là công ty tư vấn quản lý hàng đầu Việt Nam với bề dày kinh nghiệm trong tư vấn chiến lược và xây dựng hệ thống quản lý hiệu suất.

Dịch vụ tư vấn KPI

Uy tín của OCD được khẳng định qua hàng loạt dự án tư vấn Hệ thống KPI thành công cho các tên tuổi lớn như Tập đoàn Điện lực Việt Nam, Tập đoàn Xây dựng và Kinh doanh Địa ốc Hòa Bình, Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí (PVFCo), Tổng Công ty Điện lực Miền Trung, Tập đoàn Thương mại Dược phẩm SOHACO, Tập đoàn Dược phẩm Abipha, Tập đoàn Vitto Hoàn Mỹ…

Không chỉ dừng lại ở tư vấn, OCD còn đồng hành cùng doanh nghiệp trong suốt quá trình triển khai Hệ thống KPI thông qua Phần mềm quản lý KPI hàng đầu Việt Nam – digiiTeamW, được phát triển bởi công ty thành viên OOC Solutions.

——————————-