CHIẾN LƯỢC XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH DOANH TẬP TRUNG VÀO DỮ LIỆU

Trong thời đại số, mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu đang trở thành lựa chọn chiến lược của nhiều doanh nghiệp hiện đại. Không chỉ giúp ra quyết định chính xác hơn, mô hình này còn tối ưu hiệu suất vận hành và mở ra cơ hội tăng trưởng bền vững. Trong bài viết này, AI FIRST sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ mô hình này là gì, vì sao nên triển khai và cách áp dụng hiệu quả trong doanh nghiệp.

1. Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu là gì?

Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu (Data-Driven Business Model) là chiến lược vận hành doanh nghiệp trong đó mọi quyết định, từ marketing, bán hàng đến phát triển sản phẩm,... đều dựa trên phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp sử dụng công nghệ để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như hành vi khách hàng, quy trình vận hành, thị trường, sau đó xử lý và chuyển hóa thành thông tin hữu ích để tối ưu hóa hoạt động và tăng trưởng bền vững. Đây là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh với thay đổi thị trường và nâng cao khả năng cạnh tranh.

Không giống với các mô hình truyền thống vốn dựa vào trực giác hay kinh nghiệm cá nhân, mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu mang lại tính minh bạch, khách quan và khả năng dự đoán chính xác hơn. Ví dụ, một chuỗi cửa hàng mỹ phẩm có thể sử dụng dữ liệu mua hàng và lịch sử tương tác để cá nhân hóa chương trình khuyến mãi theo từng nhóm khách hàng, đồng thời dự báo nhu cầu để điều phối hàng hóa hiệu quả hơn. Việc khai thác dữ liệu hiệu quả sẽ mở ra cơ hội tạo ra giá trị mới và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong mọi lĩnh vực kinh doanh.

2. Vì sao doanh nghiệp cần chuyển đổi sang mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu?

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đang trở thành "tài sản chiến lược" quyết định tốc độ phát triển và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Việc chuyển đổi sang mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu giúp doanh nghiệp khai phá tối đa tiềm năng nội tại, đưa ra quyết định chính xác và thích nghi nhanh với biến động thị trường. Dưới đây là những lợi ích nổi bật của mô hình này:

• Ra quyết định chính xác hơn: Dữ liệu giúp doanh nghiệp loại bỏ yếu tố cảm tính trong vận hành và chiến lược. Các quyết định được đưa ra dựa trên phân tích logic và số liệu thực tế, từ đó giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả đầu tư.

• Tối ưu hóa quy trình vận hành: Việc sử dụng dữ liệu cho phép doanh nghiệp nhận diện các điểm tắc nghẽn trong hệ thống, theo dõi hiệu suất công việc theo thời gian thực và cải thiện năng suất thông qua tự động hóa và chuẩn hóa quy trình.

• Hiểu rõ khách hàng và thị trường: Phân tích hành vi và dữ liệu tiêu dùng giúp doanh nghiệp vẽ nên chân dung khách hàng chi tiết hơn, từ đó cá nhân hóa sản phẩm, thông điệp marketing và chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn.

• Tăng khả năng cạnh tranh: Với khả năng phản ứng nhanh chóng trước các thay đổi từ thị trường nhờ dữ liệu, doanh nghiệp có thể nắm bắt xu hướng sớm hơn đối thủ, định vị tốt hơn và mở rộng thị phần hiệu quả.

• Đổi mới sáng tạo liên tục: Dữ liệu giúp doanh nghiệp khám phá nhu cầu tiềm ẩn, phân khúc thị trường mới hoặc lỗ hổng chưa được khai thác, từ đó phát triển sản phẩm mới hoặc mô hình kinh doanh đột phá.

3. So sánh giữa mô hình kinh doanh truyền thống và mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu

Trong quá trình chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp vẫn còn lúng túng giữa việc duy trì mô hình truyền thống hay đầu tư xây dựng mô hình kinh doanh mới dựa trên dữ liệu. Sự khác biệt giữa hai mô hình không chỉ nằm ở công nghệ, mà còn thể hiện ở cách tư duy, ra quyết định và tiếp cận thị trường. Bảng so sánh dưới đây sẽ giúp bạn nhận diện rõ ràng ưu – nhược điểm của từng mô hình để từ đó có chiến lược chuyển đổi phù hợp với thời đại số.

4. Các thành phần chính của mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu

Để xây dựng một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp không chỉ cần dữ liệu mà còn phải tích hợp nhiều yếu tố chiến lược, công nghệ và vận hành. Sáu thành phần dưới đây là nền tảng giúp doanh nghiệp chuyển đổi từ vận hành truyền thống sang vận hành theo hướng dữ liệu, giúp tối ưu hóa hiệu suất, gia tăng giá trị và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

4.1. Dữ liệu

Trong bất kỳ mô hình kinh doanh hiện đại nào, đặc biệt là mô hình tập trung vào dữ liệu, “data” chính là tài sản cốt lõi. Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu vận hành và đưa ra quyết định chính xác hơn. Tuy nhiên, không phải mọi loại dữ liệu đều có giá trị như nhau, và không phải doanh nghiệp nào cũng biết cách khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên này.

Các loại dữ liệu doanh nghiệp nên ưu tiên xây dựng:

• Dữ liệu hành vi khách hàng: Lịch sử mua hàng, hành vi trên website, phản hồi, đánh giá.

• Dữ liệu vận hành nội bộ: Tồn kho, chi phí vận hành, thời gian xử lý đơn hàng, KPI từng bộ phận.

• Dữ liệu thị trường và đối thủ: Xu hướng ngành, chiến dịch của đối thủ, giá cả thị trường.

• Dữ liệu từ bên thứ ba: Dữ liệu bên ngoài từ mạng xã hội, khảo sát, đối tác cung cấp.

4.2. Công nghệ và hạ tầng

Dữ liệu chỉ thực sự mang lại sức mạnh khi được đặt trong một hệ thống hạ tầng đủ mạnh và linh hoạt để xử lý, phân tích, lưu trữ và khai thác. Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, lựa chọn đúng công nghệ phù hợp với quy mô và mục tiêu là yếu tố then chốt để tránh lãng phí nguồn lực.

Các nền tảng công nghệ doanh nghiệp nên đầu tư:

• Hạ tầng lưu trữ linh hoạt: Cloud (AWS, Google Cloud, Azure) giúp mở rộng quy mô dễ dàng, tiết kiệm chi phí.

• Kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse): Đảm bảo khả năng truy xuất, phân tích đồng bộ giữa các phòng ban.

• Công cụ phân tích dữ liệu (BI – Business Intelligence): Như Power BI, Tableau, Looker Studio… giúp trực quan hóa dữ liệu và ra quyết định nhanh chóng.

• AI/Machine Learning: Tự động hóa phân tích, dự đoán xu hướng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Ngoài ra, hệ thống cần có bảo mật cao và khả năng tích hợp linh hoạt với các phần mềm đang sử dụng như CRM, ERP, Marketing Automation... để tối ưu hiệu quả toàn diện.

4.3. Phân tích dữ liệu

Nếu dữ liệu là nguyên liệu đầu vào, thì phân tích dữ liệu chính là yếu tố quan trọng giúp đưa ra quyết định cho doanh nghiệp. Quá trình này giúp chuyển hóa dữ liệu thô thành insight chiến lược, từ việc hiểu hành vi khách hàng đến tối ưu chi phí vận hành hay xác định thời điểm tung sản phẩm.

Ba cấp độ phân tích chính doanh nghiệp cần nắm vững:

• Phân tích mô tả (Descriptive): Trả lời câu hỏi “Chuyện gì đang diễn ra?”, thông qua các báo cáo bán hàng, hiệu suất chiến dịch, số lượng khách hàng...

• Phân tích dự đoán (Predictive): Trả lời “Điều gì có thể xảy ra?”, dựa trên thuật toán AI để dự báo hành vi khách hàng, biến động thị trường, doanh thu...

• Phân tích đề xuất (Prescriptive): Đề xuất “Nên làm gì tiếp theo?”, hỗ trợ đưa ra quyết định tối ưu về ngân sách, kênh bán hàng, nội dung marketing...

4.4. Quy trình hoạt động

Trong mô hình kinh doanh truyền thống, các quy trình hoạt động thường vận hành theo thói quen, kinh nghiệm hoặc sự phán đoán chủ quan. Tuy nhiên, trong mô hình tập trung vào dữ liệu, toàn bộ chuỗi hoạt động, từ marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng cho đến quản lý kho và vận chuyển,... đều được đo lường, theo dõi và tối ưu bằng dữ liệu.

Các ứng dụng điển hình trong quy trình hoạt động dựa trên dữ liệu:

• Marketing: Theo dõi hành vi người dùng, đo hiệu suất chiến dịch, cá nhân hóa nội dung.

• Bán hàng: Ưu tiên khách hàng tiềm năng nhờ chấm điểm lead tự động, dự đoán khả năng chốt đơn.

• Chăm sóc khách hàng: Phân tích lịch sử tương tác để phản hồi nhanh và phù hợp với từng khách hàng.

• Quản lý chuỗi cung ứng: Dự đoán nhu cầu hàng tồn, tối ưu tồn kho, phân bổ nguồn lực hiệu quả.

Dữ liệu giúp doanh nghiệp vận hành với hiệu suất cao hơn, ra quyết định chính xác hơn và nhanh hơn. Đồng thời tạo ra lợi thế cạnh tranh về tốc độ và khả năng thích ứng với thị trường.

4.5. Đề xuất giá trị dựa trên dữ liệu

Giá trị cốt lõi mà doanh nghiệp mang đến cho khách hàng chính là yếu tố quyết định thành bại trên thị trường. Trong mô hình truyền thống, giá trị đề xuất thường mang tính chung chung. Nhưng với dữ liệu, doanh nghiệp có thể “thiết kế” giá trị đề xuất chính xác theo từng phân khúc, từng cá nhân.

Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, mức độ trung thành và giá trị vòng đời khách hàng (CLV).

4.6. Mô hình doanh thu

Một mô hình kinh doanh hiệu quả không thể thiếu nền tảng tạo ra dòng tiền bền vững. Trong mô hình tập trung vào dữ liệu, doanh nghiệp có thể khám phá ra những nguồn doanh thu mới bên cạnh cách bán hàng truyền thống.

Các hình thức tạo doanh thu từ dữ liệu:

• Cá nhân hóa gói sản phẩm/dịch vụ: Gia tăng giá trị bán hàng thông qua bundle hoặc upsell.

• Dịch vụ phân tích dữ liệu: Tạo ra sản phẩm/dịch vụ tư vấn hoặc phân tích cho khách hàng/đối tác.

• Khai thác dữ liệu như một tài sản: Bán dữ liệu ẩn danh cho các bên thứ ba (tuân thủ pháp lý), hợp tác chia sẻ dữ liệu với đối tác chiến lược.

• Tối ưu hiệu quả quảng cáo: Nhờ vào dữ liệu chính xác để phân bổ ngân sách marketing hiệu quả hơn, giảm chi phí chuyển đổi.

5. Những mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu phổ biến

Không phải doanh nghiệp nào áp dụng mô hình dữ liệu cũng giống nhau, tùy vào mục tiêu, ngành nghề và giai đoạn phát triển, các doanh nghiệp sẽ lựa chọn những cách khai thác dữ liệu khác nhau để tối ưu hóa hiệu quả. Dưới đây là 4 mô hình phổ biến đang được nhiều doanh nghiệp tiên phong áp dụng thành công:

5.1. Mô hình tối ưu hóa hoạt động

Đây là mô hình nền tảng trong hành trình chuyển đổi số, phù hợp với các doanh nghiệp muốn nâng cao hiệu quả vận hành và cắt giảm chi phí. Dữ liệu được sử dụng để theo dõi, đánh giá và cải tiến liên tục các quy trình nội bộ như sản xuất, logistics, quản lý kho, bán hàng hoặc chăm sóc khách hàng. 

Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu vận hành theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể nhận diện sớm các điểm nghẽn, đo lường hiệu suất chi tiết và ra quyết định điều chỉnh kịp thời. Điều này không chỉ giúp tối ưu nguồn lực mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng.

5.2. Mô hình cá nhân hóa

Mô hình cá nhân hóa là xu hướng nổi bật trong các ngành bán lẻ, thời trang, giáo dục và dịch vụ chăm sóc khách hàng. Doanh nghiệp sử dụng dữ liệu hành vi, lịch sử tương tác, sở thích và nhân khẩu học để thiết kế trải nghiệm phù hợp cho từng cá nhân. 

Từ thông điệp marketing đến sản phẩm gợi ý hay chính sách ưu đãi, mọi thứ đều được “may đo” theo hồ sơ dữ liệu của khách hàng. Khi khách hàng nhận được sự quan tâm đúng lúc, đúng nhu cầu, họ sẽ có xu hướng gắn bó lâu dài hơn và sẵn sàng chi tiêu nhiều hơn. Mô hình này giúp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi, nâng cao giá trị vòng đời khách hàng (CLV) và giảm chi phí marketing nhờ tiếp cận chính xác.

5.3. Mô hình dự đoán

Thay vì phản ứng bị động với các thay đổi trên thị trường, mô hình dự đoán giúp doanh nghiệp chủ động nắm bắt xu hướng và đưa ra quyết định sớm hơn đối thủ. Dựa vào dữ liệu lịch sử kết hợp với các thuật toán học máy (machine learning), doanh nghiệp có thể dự báo hành vi khách hàng, nhu cầu thị trường, biến động doanh thu, rủi ro tài chính hoặc tỷ lệ rời bỏ của khách hàng. 

Điều này cho phép doanh nghiệp xây dựng kịch bản ứng phó và tối ưu hóa kế hoạch marketing, bán hàng, tài chính và nhân sự theo hướng linh hoạt và chính xác hơn. Mô hình này đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực như tài chính, bất động sản, F&B và thương mại điện tử.

5.4. Mô hình tạo doanh thu từ dữ liệu

Đây là mô hình nâng cao, nơi dữ liệu không chỉ được sử dụng để cải thiện nội bộ mà còn trở thành một sản phẩm sinh lời trực tiếp. Doanh nghiệp có thể thương mại hóa dữ liệu bằng cách bán phân tích chuyên sâu, cung cấp dịch vụ dữ liệu dưới dạng nền tảng SaaS, hoặc xây dựng hệ sinh thái hợp tác với các đối tác để khai thác giá trị dữ liệu theo hình thức chia sẻ lợi ích. 

Việc phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ mới dựa trên phân tích dữ liệu người dùng cũng là một hình thức tạo doanh thu gián tiếp rất hiệu quả. Khi được quản trị đúng cách và đảm bảo an toàn thông tin, dữ liệu có thể trở thành một trong những tài sản giá trị nhất của doanh nghiệp, giúp mở rộng dòng thu nhập và nâng cao định giá doanh nghiệp trên thị trường.

6. Quy trình xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu

Việc xây dựng một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu không thể diễn ra trong ngày một ngày hai. Đây là quá trình có lộ trình rõ ràng, đòi hỏi sự đồng bộ giữa chiến lược, con người và công nghệ. Dưới đây là 6 bước cốt lõi giúp doanh nghiệp triển khai hiệu quả mô hình này:

6.1. Xác định mục tiêu chiến lược

Bước đầu tiên và cũng quan trọng nhất trong việc xây dựng mô hình kinh doanh dữ liệu là xác định rõ mục tiêu chiến lược. Doanh nghiệp cần tránh tiếp cận theo hướng "làm cho có công nghệ", mà thay vào đó, cần gắn mô hình dữ liệu với các chỉ số kinh doanh cụ thể. Một mục tiêu rõ ràng không chỉ định hướng cho các quyết định tiếp theo mà còn giúp đo lường hiệu quả triển khai trong tương lai.

Một số mục tiêu chiến lược phổ biến bao gồm:

• Tối ưu hóa chi phí vận hành: Tự động hóa quy trình, giảm sai sót và lãng phí.

• Tăng trưởng doanh thu: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, phát hiện cơ hội bán thêm hoặc bán chéo.

• Ra quyết định nhanh và chính xác hơn: Hạn chế phán đoán cảm tính, tăng tính minh bạch và đồng thuận nội bộ.

• Phát hiện cơ hội kinh doanh mới: Tận dụng dữ liệu để nghiên cứu thị trường, hành vi người dùng hoặc phát triển sản phẩm mới.

• Gia tăng khả năng giữ chân khách hàng: Dự đoán sớm hành vi rời bỏ, cải thiện dịch vụ hậu mãi.

6.2. Đánh giá hiện trạng dữ liệu

Trước khi đầu tư vào công nghệ hay tuyển chuyên gia phân tích, doanh nghiệp cần hiểu rõ mình đang có gì trong tay. Đánh giá hiện trạng dữ liệu là bước giúp nhận diện rõ khoảng cách giữa thực tế hiện tại và mục tiêu mong muốn, từ đó đưa ra kế hoạch hành động phù hợp.

Các yếu tố cần đánh giá bao gồm:

• Nguồn dữ liệu: Hiện có bao nhiêu nguồn? Dữ liệu từ kênh bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng, tài chính, nhân sự… có đang được thu thập đồng bộ không?

• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu có chính xác, đầy đủ, cập nhật thường xuyên không? Có xảy ra tình trạng trùng lặp, thiếu thông tin hoặc sai lệch?

• Hình thức lưu trữ: Dữ liệu hiện được quản lý qua Excel, phần mềm rời rạc hay đã có hệ thống tập trung như CRM, ERP, Data Warehouse?

• Quy trình quản lý và truy xuất: Ai chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu? Có cơ chế phân quyền rõ ràng, bảo mật và truy cập theo cấp độ không?

Việc đánh giá hiện trạng cần được thực hiện bởi đội ngũ có kiến thức về quản trị dữ liệu, phối hợp với các phòng ban liên quan để đảm bảo góc nhìn toàn diện. Kết quả đánh giá này sẽ là nền tảng để thiết kế hệ thống dữ liệu phù hợp, không gây lãng phí và tránh những sai lầm trong triển khai về sau.

6.3. Xây dựng hạ tầng dữ liệu và chọn công nghệ phù hợp

Trước khi đầu tư vào hệ thống mới hay tuyển dụng nhân sự phân tích, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc đánh giá toàn diện hiện trạng dữ liệu. Đây là bước giúp doanh nghiệp xác định lại chính mình để nhận ra rõ điểm mạnh, điểm yếu và khoảng cách cần cải thiện trong hạ tầng dữ liệu. Nếu bỏ qua bước này, các chiến lược sau có thể đi chệch hướng, gây tốn kém mà không mang lại hiệu quả thực chất.

Một số nội dung cần đánh giá bao gồm:

• Nguồn dữ liệu hiện có: Doanh nghiệp đang thu thập những loại dữ liệu nào? Dữ liệu từ kênh bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng, tài chính… có được lưu trữ tập trung và nhất quán không?

• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu có bị trùng lặp, thiếu sót hoặc sai lệch không? Có cập nhật thường xuyên hay bị lỗi thời?

• Cách thức lưu trữ và quản lý: Dữ liệu đang nằm ở đâu, trên file Excel, phần mềm kế toán rời rạc hay hệ thống quản trị tập trung như CRM, ERP?

• Độ sẵn sàng tích hợp: Các phần mềm và hệ thống có “nói chuyện” được với nhau không, hay dữ liệu đang bị phân mảnh giữa các phòng ban?

• Năng lực xử lý dữ liệu hiện tại: Doanh nghiệp đã có công cụ nào để phân tích, trực quan hóa hay vẫn đang xử lý thủ công?

6.4. Phát triển năng lực phân tích và đào tạo đội ngũ

Một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu không thể vận hành hiệu quả nếu thiếu con người, những người có khả năng hiểu, phân tích và chuyển đổi dữ liệu thành hành động. Dù có công nghệ tốt đến đâu, nếu nhân sự không đủ kỹ năng sử dụng hoặc hiểu sai dữ liệu, hệ thống cũng sẽ trở nên vô nghĩa.

Để xây dựng đội ngũ có năng lực dữ liệu, doanh nghiệp cần:

• Đào tạo nội bộ: Trang bị kiến thức nền tảng về phân tích dữ liệu, đọc hiểu biểu đồ, trực quan hóa thông tin cho các phòng ban liên quan.

• Tuyển dụng chuyên gia phù hợp: Bổ sung các vị trí như Data Analyst, BI Specialist hoặc Data Engineer tùy theo quy mô và giai đoạn phát triển.

• Tạo văn hóa dữ liệu toàn doanh nghiệp: Khuyến khích mọi quyết định, dù lớn hay nhỏ cũng đều phải có số liệu đi kèm. Lãnh đạo cần làm gương trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Kết hợp giữa kỹ năng phân tích và tư duy kinh doanh: Không chỉ hiểu dữ liệu, nhân sự còn phải biết đặt câu hỏi đúng và kết nối insight với các mục tiêu kinh doanh cụ thể.

6.5. Ứng dụng dữ liệu vào quy trình và ra quyết định

Sau khi đã có nền tảng dữ liệu, công nghệ và đội ngũ phù hợp, doanh nghiệp cần chuyển từ “thu thập dữ liệu” sang “hành động dựa trên dữ liệu”. Đây chính là giai đoạn biến dữ liệu thành sức mạnh thực thi – nơi dữ liệu không còn chỉ nằm trên bảng báo cáo mà trở thành phần không thể thiếu trong mọi quyết định kinh doanh.

Cách dữ liệu được tích hợp vào vận hành doanh nghiệp:

• Trong marketing: Sử dụng dữ liệu hành vi khách hàng để cá nhân hóa nội dung, tối ưu hiệu suất quảng cáo và phân bổ ngân sách hợp lý.

• Trong bán hàng: Ưu tiên các khách hàng có khả năng chuyển đổi cao nhờ phân tích điểm số tiềm năng (lead scoring).

• Trong chăm sóc khách hàng: Phân tích lịch sử tương tác để dự báo rủi ro rời bỏ và đưa ra chương trình giữ chân phù hợp.

• Trong sản xuất và vận hành: Dự báo nhu cầu để lên kế hoạch tồn kho, điều phối nhân sự và thiết bị hiệu quả hơn.

• Trong quản trị chiến lược: Dùng báo cáo BI để theo dõi KPI theo thời gian thực, giúp lãnh đạo ra quyết định nhanh chóng, chính xác.

Ứng dụng dữ liệu vào vận hành không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí mà còn tăng độ linh hoạt, giảm thời gian phản ứng với thay đổi thị trường.

6.6. Đo lường hiệu quả và tối ưu hóa liên tục

Mô hình kinh doanh dữ liệu không phải là đích đến, mà là một hệ sinh thái cần được vận hành và cải tiến liên tục. Doanh nghiệp cần thiết lập cơ chế đo lường hiệu quả cụ thể, không chỉ để đánh giá thành công, mà còn để phát hiện sớm điểm nghẽn và điều chỉnh kịp thời.

Các yếu tố cần theo dõi và tối ưu thường xuyên:

• Hiệu suất dữ liệu: Dữ liệu có đang được cập nhật kịp thời, đúng định dạng và độ chính xác cao không?

• Tính ứng dụng: Các phòng ban có thực sự sử dụng dữ liệu trong quyết định hằng ngày không? Có đang bám sát mục tiêu chiến lược đã đặt ra không?

• Công cụ và công nghệ: Hệ thống có đang vận hành ổn định không? Có cần nâng cấp hoặc tích hợp thêm công cụ để phục vụ nhu cầu mới?

• Trải nghiệm người dùng nội bộ: Nhân sự có cảm thấy dễ sử dụng công cụ phân tích không? Có cần đào tạo bổ sung để tăng năng lực khai thác dữ liệu?

Tối ưu hóa liên tục giúp mô hình luôn “sống” và thích ứng với thực tế kinh doanh. Đặc biệt trong bối cảnh thị trường biến động nhanh, việc duy trì sự linh hoạt sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ tồn tại mà còn dẫn đầu.

7. Doanh nghiệp cần làm gì để xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu

Việc triển khai mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu không chỉ là bài toán công nghệ, mà là một cuộc tái kiến thiết toàn diện từ tư duy chiến lược, hệ thống hạ tầng cho đến văn hóa doanh nghiệp. Dưới đây là 5 hành động cốt lõi doanh nghiệp cần thực hiện nếu muốn chuyển đổi thực chất và hiệu quả.

7.1. Thiết lập tư duy "Dữ liệu là tài sản chiến lược"

Nhiều doanh nghiệp SMEs hiện nay vẫn ra quyết định dựa trên cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân của người đứng đầu. Đây là cách làm phổ biến khi doanh nghiệp còn nhỏ, nhưng trong kỷ nguyên số, tư duy này dễ khiến doanh nghiệp rơi vào tình trạng mù mờ, thiếu căn cứ và khó mở rộng quy mô. Lúc này, dữ liệu cần được xem là tài sản chiến lược, là nền tảng cho mọi quyết định từ marketing, bán hàng, tài chính đến nhân sự.

Chuyển đổi từ “quyết định theo cảm giác” sang “quyết định dựa trên dữ liệu” là bước đi tất yếu nếu muốn tăng trưởng bền vững. Mỗi chỉ số về khách hàng, doanh thu, hành vi mua sắm, hiệu quả quảng cáo… cần được thu thập, phân tích và gắn với các mục tiêu cụ thể. Khi doanh nghiệp ra quyết định dựa trên actionable insight, rủi ro sẽ giảm, hiệu suất sẽ tăng, và mọi hoạt động trở nên minh bạch, dễ kiểm soát hơn.

7.2. Chuẩn hóa hạ tầng thu thập và lưu trữ dữ liệu

Để vận hành dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp cần có hạ tầng thu thập và lưu trữ bài bản. Trên website, cần cài đặt các công cụ như Google Analytics, Pixel tracking, heatmap, form đăng ký... để theo dõi hành vi người dùng. Tại điểm bán hoặc nền tảng thương mại điện tử, cần đồng bộ dữ liệu từ hệ thống POS, phần mềm quản lý bán hàng, CRM hoặc ERP để nắm bắt lịch sử mua hàng, hành vi tiêu dùng và quá trình chăm sóc khách hàng. Với các kênh quảng cáo, social media và email marketing, cần tích hợp tracking đa kênh (omni-channel) để có cái nhìn toàn diện về hành trình khách hàng.

Tuy nhiên, chỉ thu thập là chưa đủ. Dữ liệu cần được lưu trữ tập trung tại một Data Lake hoặc Data Warehouse, với quy chuẩn rõ ràng: đồng bộ định dạng, định danh khách hàng, mốc thời gian, loại hành vi... Đây là nền tảng quan trọng để doanh nghiệp dễ dàng phân tích, trích xuất báo cáo và ứng dụng công nghệ AI trong tương lai. Việc xây dựng hệ thống dữ liệu cần có sự tham gia của đội ngũ có chuyên môn về kiến trúc dữ liệu và bảo mật, đảm bảo hệ thống không chỉ mạnh mà còn an toàn và dễ mở rộng.

7.3. Phân tích và chuyển hóa dữ liệu thành insight kinh doanh

Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được phân tích và chuyển hóa thành những hiểu biết có thể hành động, được gọi là actionable insight. Đây chính là bước giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thành công cụ tăng trưởng thực sự.

Để làm được điều đó, doanh nghiệp cần xây dựng các báo cáo BI (Business Intelligence) thể hiện dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu và liên tục cập nhật theo thời gian thực. Các báo cáo này cần phản ánh rõ: ai đang mua hàng, mua gì, vào lúc nào, trên kênh nào, và lý do khách rời đi là gì. Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ nhìn lại mà còn có thể dự báo xu hướng và ra quyết định chính xác hơn.

Ở mức cao hơn, có thể áp dụng các phương pháp như phân khúc khách hàng (RFM), phân tích hành vi, dự báo nhu cầu... để tối ưu chi phí, nâng cao trải nghiệm và tăng giá trị vòng đời khách hàng. Đây là bước đệm để cá nhân hóa chiến lược marketing và vận hành theo hướng hiện đại.

7.4. Thay đổi cấu trúc vận hành và quy trình ra quyết định

Muốn vận hành bằng dữ liệu, doanh nghiệp phải thay đổi cả cách tổ chức và tư duy vận hành. Dữ liệu cần được tích hợp vào mọi quy trình, từ marketing, bán hàng đến tài chính, nhân sự. Mỗi phòng ban cần có KPI rõ ràng và được đo lường bằng dữ liệu thực tế.

Quan trọng hơn, cần chuyển từ ra quyết định theo cảm tính sang ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các cuộc họp, kế hoạch và báo cáo nội bộ không còn chỉ dựa vào cảm nhận, mà phải có cơ sở số liệu đi kèm. Lãnh đạo cần là người đi đầu trong việc đặt câu hỏi dựa trên dữ liệu, yêu cầu minh bạch hóa các con số trước khi chốt quyết định.

Khi toàn bộ tổ chức có thói quen vận hành theo dữ liệu, doanh nghiệp sẽ vận hành hiệu quả hơn, minh bạch hơn và giảm thiểu đáng kể các sai lầm trong quản trị.

7.5. Xây đội ngũ và chiến lược dài hạn về dữ liệu

Để mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu hoạt động bền vững, doanh nghiệp cần đầu tư nghiêm túc vào đội ngũ con người và chiến lược dữ liệu dài hạn.

Về đội ngũ, có thể bắt đầu với một nhân sự phân tích dữ liệu hoặc thuê ngoài, sau đó mở rộng thành team BI hoặc marketing analyst. Với doanh nghiệp phát triển nhanh, nên xây dựng vai trò Chief Data Officer (CDO) để định hướng, giám sát và kết nối dữ liệu giữa các phòng ban.

Về chiến lược, doanh nghiệp nên có kế hoạch dữ liệu 3–5 năm, bao gồm mục tiêu ứng dụng (phân tích, dự báo, tối ưu chi phí...), ngân sách đầu tư, và hệ thống đo lường hiệu quả. Dữ liệu không tự tạo ra giá trị mà nó cần một lộ trình và đội ngũ có năng lực để khai thác đúng cách.

Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu không chỉ là xu hướng mà là nền tảng cốt lõi để doanh nghiệp tăng trưởng bền vững và cạnh tranh trong thời đại số. Để ứng dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần tư duy chiến lược, đầu tư đúng chỗ và xây dựng văn hóa dữ liệu toàn diện. Theo dõi AI First để cập nhật kiến thức, công cụ và giải pháp triển khai mô hình kinh doanh dữ liệu tối ưu nhất cho doanh nghiệp của bạn.