Sự tăng trưởng của doanh nghiệp phụ thuộc một phần vào khả năng thấu hiểu và khai thác hiệu quả những thông tin mà tổ chức đang sở hữu.

Phân tích dữ liệu giúp chuyển đổi các thông tin về hành vi khách hàng và hoạt động vận hành hằng ngày thành những bằng chứng có giá trị, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định tài chính.

Nhờ đó, các nhà lãnh đạo có thể cân nhắc chi phí và lợi ích của từng phương án trước khi quyết định phân bổ ngân sách hoặc nguồn nhân lực.

Ứng dụng dữ liệu trong hoạt động kinh doanh

Hầu hết các tổ chức đều đã thu thập dữ liệu thông qua trang web, quá trình tương tác với khách hàng và hệ thống quản lý nội bộ. Tuy nhiên, vấn đề thường nằm ở chỗ thông tin chưa được sắp xếp khoa học hoặc chưa được kết nối với những quyết định mà chúng có thể hỗ trợ. Chẳng hạn, bộ phận hậu cần có thể theo dõi thời gian giao hàng, trong khi doanh nghiệp sản xuất có thể đo lường sản lượng và thời gian ngừng hoạt động của máy móc để xác định những công đoạn đang làm chậm tiến độ.

Theo Erik Brynjolfsson, Giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế số Stanford, một nghiên cứu mà ông tham gia thực hiện cho thấy các công ty đại chúng quy mô lớn sử dụng dữ liệu làm cơ sở ra quyết định thường có năng suất cao hơn, ngay cả khi đã tính đến những khoản đầu tư khác và mức độ ứng dụng công nghệ.

So sánh các phương án kinh doanh

Khi doanh nghiệp phát triển, một quyết định có thể tác động đồng thời đến nhiều bộ phận. Ví dụ, việc thay đổi giá bán không chỉ ảnh hưởng đến doanh số mà còn liên quan đến khả năng giữ chân khách hàng và kế hoạch sản xuất. Quyết định này cũng có thể tác động đến vốn lưu động, tức nguồn tiền phục vụ các hoạt động kinh doanh thường ngày. Việc so sánh những ảnh hưởng đó giúp nhà quản lý nhận biết liệu một phương án mang lại lợi ích cho bộ phận này có thể khiến toàn doanh nghiệp phải chịu chi phí lớn hơn ở bộ phận khác hay không.

Kiểm soát chi phí và giảm lãng phí

Doanh nghiệp thường xuyên phải đưa ra lựa chọn liên quan đến nhân sự, đầu tư, mua sắm và thứ tự ưu tiên của các dự án. Phân tích dữ liệu giúp việc so sánh các phương án và ước tính rủi ro trở nên dễ dàng hơn trước khi quyết định sử dụng nguồn vốn. Chẳng hạn, trong hoạt động thu mua, đối chiếu xu hướng đặt hàng với lượng hàng tồn kho có thể giúp doanh nghiệp xác định nên mua những gì và vào thời điểm nào.

Phân tích dữ liệu theo thời gian thực còn có thể phát hiện những điểm chậm trễ và công việc lặp lại không dễ nhận thấy trong các báo cáo vận hành thông thường. Khi xác định được vị trí xảy ra tình trạng trì trệ, nhà quản lý sẽ có cơ sở để lựa chọn quy trình cần cải thiện trước tiên. Loại bỏ những công việc không cần thiết có thể giúp giảm chi phí hoạt động mà không đòi hỏi doanh nghiệp phải tăng doanh số bán hàng.

Thấu hiểu hành vi và lựa chọn của khách hàng

Dữ liệu khách hàng cho biết thời điểm họ tương tác với doanh nghiệp cũng như những giai đoạn họ do dự hoặc ngừng thực hiện giao dịch. Doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để xác định thời điểm phù hợp nhằm giới thiệu sản phẩm hoặc cung cấp sự hỗ trợ. Những đề xuất sát với nhu cầu có thể làm tăng khả năng khách hàng hoàn tất giao dịch hoặc quay lại mua sắm.

Việc tìm hiểu lý do khách hàng lựa chọn đối thủ cạnh tranh cũng có thể giúp doanh nghiệp nhận ra những nhu cầu chưa được đáp ứng. Nếu có thể giải quyết các nhu cầu đó bằng sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn, doanh nghiệp sẽ tạo được lợi thế cạnh tranh mà không phải chỉ dựa vào việc giảm giá, vốn có thể khiến biên lợi nhuận bị thu hẹp.

Dự báo xu hướng và nhận diện dấu hiệu cảnh báo

Các xu hướng trong quá khứ và những biến động theo mùa có thể giúp doanh nghiệp dự đoán sự thay đổi của nhu cầu thị trường hoặc áp lực đối với nguồn cung. Dự báo không thể loại bỏ hoàn toàn yếu tố bất định, nhưng có thể giúp các bộ phận chủ động điều chỉnh kế hoạch mua hàng hoặc sản xuất trước khi tình trạng thiếu hụt buộc doanh nghiệp phải chi nhiều tiền hơn cho những đơn hàng khẩn cấp.

Theo dõi hoạt động hiện tại lại phục vụ một mục đích khác. Những biến động bất thường như lượng hàng tồn kho sụt giảm đột ngột, giao dịch thanh toán không giống thông lệ hoặc sản lượng đi xuống có thể được phát hiện dễ dàng hơn khi các bộ phận thường xuyên giám sát những chỉ số liên quan. Nhận biết thay đổi từ sớm giúp nhà quản lý có thời gian kiểm tra nguyên nhân và xác định liệu vấn đề có cần được xử lý hay không.

Đưa phân tích dữ liệu vào hoạt động thường ngày

Chỉ đầu tư vào công nghệ là chưa đủ. Nhà lãnh đạo có thể biến phân tích dữ liệu thành một phần của quy trình ra quyết định bằng cách yêu cầu các bộ phận trình bày bằng chứng hỗ trợ cho đề xuất và xác định cách đánh giá kết quả sau khi triển khai. Điều này đặc biệt quan trọng khi nhiều phòng ban cùng tham gia một quyết định. Nếu mỗi bộ phận sử dụng những thước đo khác nhau, họ có thể đưa ra nhận định trái ngược về hiệu quả của cùng một thay đổi.

Thông tin cũng cần được tổ chức để những người có trách nhiệm dễ dàng tìm kiếm, có độ tin cậy đủ cao để tái sử dụng và có khả năng tương thích giữa các hệ thống. Muốn đạt được điều đó, doanh nghiệp cần duy trì phương pháp thu thập dữ liệu nhất quán và xây dựng đội ngũ nhân sự có khả năng diễn giải những thông tin thu được. Phần mềm tiên tiến đến đâu cũng không thể bù đắp hoàn toàn những hạn chế của dữ liệu thiếu sót hoặc không đồng nhất.

Trong cuộc họp lập kế hoạch tiếp theo, hãy lựa chọn một quyết định sắp được đưa ra và cùng thống nhất những bằng chứng nào có thể khiến doanh nghiệp thay đổi phương án. Sau đó, phân công một người chịu trách nhiệm thu thập và trình bày thông tin cần thiết để cả nhóm thảo luận trước khi cam kết sử dụng thời gian hoặc ngân sách.