TẠI SAO RA QUYẾT ĐỊNH DỰA TRÊN DỮ LIỆU QUAN TRỌNG VỚI DOANH NGHIỆP?

Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven Decision Making) là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu rủi ro. Việc áp dụng DDDM giúp đưa ra các quyết định chính xác, dựa trên phân tích dữ liệu thực tế. Hãy cùng AI FIRST tìm hiểu cách triển khai chiến lược này để tối ưu hóa quy trình kinh doanh và đạt được mục tiêu lâu dài.

1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu là gì?

Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven Decision Making) là quá trình sử dụng dữ liệu thực tế và phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định thay vì dựa vào cảm tính, kinh nghiệm cá nhân hay dự đoán không có cơ sở. Quy trình này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến lược, tối đa hóa hiệu quả hoạt động và giảm thiểu rủi ro bằng cách dựa trên những con số và thông tin có thể kiểm chứng được.

Cụ thể, ra quyết định dựa trên dữ liệu bao gồm việc thu thập, phân tích và áp dụng những dữ liệu từ các nguồn khác nhau (như dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng, dữ liệu vận hành, v.v.) để xác định các xu hướng, mối quan hệ và insight có giá trị. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác, nhanh chóng và có khả năng dự báo kết quả trong tương lai.

2. Tầm quan trọng của Data-driven decision making đối với doanh nghiệp

Ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM) mang lại nhiều lợi ích lớn cho doanh nghiệp, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn, từ đó nâng cao năng suất và tăng trưởng. Dưới đây là những lý do tại sao DDDM lại quan trọng đối với doanh nghiệp:

• Tối ưu hóa hiệu quả và giảm rủi ro: DDDM giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành và giảm thiểu sự lãng phí tài nguyên. Bằng việc sử dụng dữ liệu thực tế, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm các vấn đề, giảm thiểu rủi ro và tránh các quyết định sai lầm do cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân.

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của người tiêu dùng. Điều này giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ, và cá nhân hóa các chiến dịch marketing, từ đó nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

• Ra quyết định nhanh chóng và chính xác: DDDM giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, nhờ vào việc phân tích dữ liệu một cách khoa học và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng, khi quyết định đúng thời điểm có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn.

• Nâng cao khả năng dự báo và lập kế hoạch chiến lược: Các công cụ AI phân tích dữ liệu cho phép doanh nghiệp dự báo xu hướng và biến động thị trường. Điều này giúp doanh nghiệp lập kế hoạch dài hạn, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo sự phát triển bền vững trong tương lai.

• Tăng tính minh bạch và khả năng giải trình: DDDM giúp các quyết định của doanh nghiệp trở nên minh bạch và có thể giải trình. Các bên liên quan như cổ đông và nhà đầu tư có thể dễ dàng hiểu được lý do đằng sau các chiến lược, từ đó tăng cường sự tin tưởng và độ tin cậy đối với doanh nghiệp.

3. Doanh nghiệp SME nên ra quyết định dựa trên dữ liệu nào?

Để đưa ra quyết định chính xác và tối ưu, doanh nghiệp SME cần phải thu thập và phân tích một loạt các dữ liệu quan trọng từ nhiều nguồn khác nhau. Dưới đây là các loại dữ liệu mà doanh nghiệp SME nên tập trung vào khi ra quyết định:

3.1. Dữ liệu khách hàng

Dữ liệu khách hàng là nguồn tài nguyên quý giá giúp doanh nghiệp SME hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu và sở thích của người tiêu dùng. Các thông tin quan trọng bao gồm:

• Hành vi mua sắm: Những sản phẩm khách hàng thường xuyên mua, tần suất mua hàng, giá trị mỗi đơn hàng.

• Thông tin nhân khẩu học: Tuổi tác, giới tính, địa lý, thu nhập, và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng.

• Phản hồi và đánh giá: Ý kiến từ khách hàng về chất lượng sản phẩm, dịch vụ, hoặc trải nghiệm mua sắm, giúp doanh nghiệp nhận diện điểm mạnh và yếu trong cung cấp dịch vụ.

Doanh nghiệp cần kết hợp quản lý dữ liệu khách hàng bằng AI và phân tích dữ liệu này để có thể hiểu rõ nhu cầu thực sự của khách hàng, tối ưu hóa chiến lược marketing, và cá nhân hóa các sản phẩm hoặc dịch vụ để phù hợp hơn với từng nhóm khách hàng.

3.2. Dữ liệu tài chính

Dữ liệu tài chính cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của doanh nghiệp, bao gồm các chỉ số quan trọng như:

• Doanh thu và lợi nhuận: Các số liệu này cho thấy khả năng sinh lợi của doanh nghiệp và khả năng duy trì hoạt động bền vững.

• Chi phí và dòng tiền: Phân tích dòng tiền và chi phí giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu quả chi tiêu và đảm bảo khả năng thanh toán.

• Nợ và tài sản: Quản lý nợ và tài sản hiệu quả giúp doanh nghiệp có chiến lược phát triển tài chính lâu dài và giảm thiểu rủi ro.

Dữ liệu tài chính giúp doanh nghiệp SME đưa ra các quyết định về đầu tư, phân bổ ngân sách, và tối ưu hóa lợi nhuận trong khi vẫn duy trì sự ổn định tài chính.

3.3. Dữ liệu thị trường

Dữ liệu thị trường bao gồm các thông tin và xu hướng trong ngành và đối thủ cạnh tranh, bao gồm:

• Xu hướng ngành: Dự đoán về sự phát triển của ngành, nhu cầu thay đổi và các yếu tố tác động từ bên ngoài (chính trị, kinh tế, xã hội).

• Thị trường tiềm năng: Phân tích các thị trường chưa được khai thác hoặc các nhóm khách hàng mới có thể đem lại cơ hội kinh doanh.

• Hoạt động của đối thủ: Nắm bắt chiến lược của các đối thủ cạnh tranh, từ đó giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược riêng biệt và tối ưu hơn.

Việc phân tích dữ liệu thị trường giúp doanh nghiệp SME nhận diện cơ hội và thách thức, đưa ra các quyết định chiến lược để cạnh tranh hiệu quả và phát triển bền vững trong môi trường kinh doanh đầy biến động.

3.4. Dữ liệu marketing

Dữ liệu marketing cung cấp thông tin về hiệu quả của các chiến dịch marketing và hành vi người tiêu dùng liên quan đến các hoạt động quảng bá. Các yếu tố quan trọng trong dữ liệu marketing bao gồm:

• Hiệu quả chiến dịch: Phân tích các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí mỗi lần chuyển đổi, và lợi nhuận trên chi phí quảng cáo (ROAS) giúp doanh nghiệp hiểu được chiến dịch nào mang lại hiệu quả cao.

• Mức độ tương tác: Theo dõi sự tương tác của khách hàng với các kênh marketing như website, email, mạng xã hội, từ đó điều chỉnh chiến lược tiếp thị phù hợp.

• Khách hàng tiềm năng: Phân tích dữ liệu về đối tượng khách hàng tiềm năng giúp doanh nghiệp tiếp cận đúng khách hàng, tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo và giảm thiểu chi phí marketing.

Phân tích dữ liệu marketing giúp doanh nghiệp SME cải thiện chiến lược tiếp thị, tối ưu hóa ngân sách và tăng khả năng tiếp cận khách hàng mục tiêu.

3.5. Dữ liệu sản phẩm

Dữ liệu sản phẩm giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu suất và sự yêu thích của khách hàng đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ của mình. Những dữ liệu quan trọng bao gồm:

• Doanh thu sản phẩm: Các sản phẩm bán chạy và những sản phẩm kém hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp điều chỉnh danh mục sản phẩm, tối ưu hóa nguồn lực và đầu tư.

• Phản hồi khách hàng về sản phẩm: Đánh giá từ khách hàng về chất lượng, tính năng, và giá trị của sản phẩm giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về những điểm mạnh và điểm yếu cần cải thiện.

• Chỉ số hiệu suất sản phẩm (KPI): Các chỉ số như tỷ lệ tái mua, mức độ hài lòng của khách hàng, và các phân tích vòng đời sản phẩm giúp doanh nghiệp tối ưu hóa danh mục và chiến lược sản phẩm.

Dữ liệu sản phẩm hỗ trợ doanh nghiệp trong việc cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm thiểu sự lãng phí và đáp ứng chính xác nhu cầu của khách hàng.

3.6. Dữ liệu vận hành

Dữ liệu vận hành bao gồm các thông tin liên quan đến hoạt động sản xuất, chuỗi cung ứng và quản lý kho hàng. Các yếu tố quan trọng trong dữ liệu vận hành bao gồm:

• Quy trình sản xuất: Theo dõi hiệu suất sản xuất, thời gian hoàn thành, và tỷ lệ lỗi giúp tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí.

• Quản lý kho: Phân tích dữ liệu tồn kho, mức độ cung ứng, và nhu cầu khách hàng để đảm bảo nguồn cung luôn đủ và không bị thừa.

• Chuỗi cung ứng: Phân tích các dữ liệu liên quan đến các nhà cung cấp và quy trình vận chuyển giúp giảm thiểu rủi ro gián đoạn và tăng tính linh hoạt của chuỗi cung ứng.

Dữ liệu vận hành giúp doanh nghiệp SME cải thiện hiệu suất công việc, giảm chi phí và tăng năng suất sản xuất, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh và khả năng đáp ứng nhu cầu của thị trường.

3.7. Dữ liệu về trải nghiệm khách hàng

Dữ liệu về trải nghiệm khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ về mức độ hài lòng và các cảm nhận của khách hàng trong suốt quá trình tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ. Các yếu tố quan trọng bao gồm:

• Phản hồi và đánh giá: Dữ liệu từ các khảo sát, phản hồi và đánh giá của khách hàng giúp doanh nghiệp nhận diện những vấn đề và cơ hội cải thiện dịch vụ.

• Hành vi của khách hàng: Theo dõi và phân tích hành vi khách hàng như thời gian họ dành cho dịch vụ, mức độ tương tác với các kênh chăm sóc khách hàng giúp doanh nghiệp cải thiện quá trình tương tác.

• Điểm đau và sự không hài lòng: Phân tích các lý do khiến khách hàng không hài lòng giúp doanh nghiệp xử lý các vấn đề kịp thời và nâng cao chất lượng dịch vụ.

Dữ liệu về trải nghiệm khách hàng là chìa khóa để doanh nghiệp SME cải thiện dịch vụ, giữ chân khách hàng và phát triển mối quan hệ lâu dài với họ.

4. Quy trình để ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả 

Để ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần tuân theo một quy trình chặt chẽ, từ việc xác định mục tiêu cho đến việc chia sẻ kết quả với các bên liên quan. Dưới đây là quy trình từng bước để doanh nghiệp có thể áp dụng:

4.1. Xác định mục tiêu kinh doanh

Để ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả, việc đầu tiên doanh nghiệp cần làm là xác định rõ ràng mục tiêu kinh doanh. Mục tiêu này phải cụ thể, đo lường được và có thể đo lường được bằng các chỉ số dữ liệu. Ví dụ:

• Tăng trưởng doanh thu: Nếu mục tiêu là tăng trưởng doanh thu, doanh nghiệp sẽ cần dữ liệu liên quan đến doanh thu hàng tháng, từng sản phẩm, các chiến dịch marketing, và hiệu quả bán hàng.

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Nếu mục tiêu là cải thiện sự hài lòng của khách hàng, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu phản hồi từ khách hàng, mức độ hài lòng, các vấn đề thường gặp và các kênh giao tiếp với khách hàng.

• Tối ưu hóa chi phí: Nếu mục tiêu là giảm thiểu chi phí sản xuất, vận hành hoặc marketing, doanh nghiệp cần dữ liệu về chi phí hàng tháng, hiệu quả chi tiêu và các khu vực có thể cắt giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ.

Việc xác định mục tiêu rõ ràng sẽ giúp hướng dẫn toàn bộ quá trình thu thập và phân tích dữ liệu, đồng thời giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các kết quả mong đợi và các chỉ số đánh giá thành công.

4.2. Khảo sát bộ phận kinh doanh để tìm nguồn dữ liệu chính

Sau khi xác định được mục tiêu kinh doanh, bước tiếp theo là khảo sát các bộ phận trong doanh nghiệp để tìm ra các nguồn dữ liệu chính cần thiết để hỗ trợ ra quyết định. Các bộ phận như:

• Bộ phận marketing: Cung cấp dữ liệu về hiệu quả các chiến dịch quảng cáo, dữ liệu khách hàng, mức độ tương tác trên các nền tảng marketing (mạng xã hội, email marketing, website, v.v.).

• Bộ phận bán hàng: Cung cấp dữ liệu về doanh số bán hàng, tỷ lệ chuyển đổi, các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng.

• Bộ phận tài chính: Cung cấp các báo cáo tài chính, chi phí, lợi nhuận, dòng tiền và các chỉ số tài chính quan trọng giúp đánh giá hiệu quả kinh doanh.

• Bộ phận sản xuất hoặc vận hành: Cung cấp dữ liệu về hiệu suất sản xuất, mức độ tồn kho, quy trình vận hành và quản lý chuỗi cung ứng.

Khảo sát kỹ lưỡng các bộ phận này giúp doanh nghiệp nhận diện được nguồn dữ liệu chính và đảm bảo tính đầy đủ và chính xác của thông tin cần thiết. Sau đó, dữ liệu từ các bộ phận này sẽ được tổng hợp để phân tích và hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

4.3. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu cần thiết

Khi đã xác định được các nguồn dữ liệu chính từ các bộ phận kinh doanh, bước tiếp theo là thu thập và chuẩn bị dữ liệu cần thiết. Quá trình này bao gồm các hoạt động sau:

• Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hệ thống CRM, phần mềm quản lý tài chính, công cụ marketing, và các bảng khảo sát khách hàng. Cần đảm bảo rằng dữ liệu thu thập là đầy đủ, chính xác và có tính nhất quán.

• Kiểm tra chất lượng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu không bị thiếu hoặc sai sót. Các dữ liệu bị lỗi hoặc không chính xác cần phải được xử lý hoặc loại bỏ để không ảnh hưởng đến quá trình phân tích.

• Chuẩn hóa dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính đồng nhất. Ví dụ, loại bỏ các giá trị bị thiếu, điều chỉnh các lỗi nhập liệu, đồng bộ hóa các định dạng (ngày tháng, địa chỉ, tên khách hàng...), và chuẩn hóa các đơn vị đo lường.

• Tạo cấu trúc dữ liệu hợp lý: Đảm bảo dữ liệu được tổ chức và sắp xếp sao cho dễ dàng truy xuất và phân tích. Có thể sử dụng các công cụ như Excel, Google Sheets, hoặc các phần mềm BI chuyên nghiệp như Power BI, Tableau để lưu trữ và quản lý dữ liệu.

4.4. Xem và khám phá dữ liệu

Khi dữ liệu đã được thu thập và chuẩn bị, bước tiếp theo là xem và khám phá dữ liệu để tìm ra những thông tin quan trọng và insights có thể giúp đưa ra quyết định đúng đắn. Các hoạt động trong bước này bao gồm:

• Xem xét tổng quan dữ liệu: Dành thời gian để hiểu cấu trúc dữ liệu và các yếu tố có trong bộ dữ liệu. Quan sát các mẫu dữ liệu chính, phân phối, tần suất xuất hiện của các giá trị, để đánh giá sự đầy đủ và tính chất của dữ liệu.

• Khám phá mối quan hệ và xu hướng: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu. Chẳng hạn, xem xét liệu có mối quan hệ giữa các yếu tố như chiến dịch marketing và doanh thu bán hàng không, hoặc giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.

• Phân tích thống kê cơ bản: Sử dụng các kỹ thuật thống kê cơ bản như tính trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, v.v., để hiểu rõ hơn về sự phân bố và biến động trong dữ liệu. Điều này giúp phát hiện các mẫu dữ liệu và điểm bất thường (outliers).

• Trực quan hóa dữ liệu: Dùng các công cụ trực quan như biểu đồ, bảng điều khiển (dashboards) để hình dung các xu hướng và mô hình trong dữ liệu. Ví dụ: biểu đồ đường để theo dõi xu hướng doanh thu theo thời gian, hoặc biểu đồ cột để so sánh hiệu suất của các chiến dịch marketing.

Bước khám phá này giúp doanh nghiệp tìm ra những thông tin quan trọng có thể chưa được nhận thấy, từ đó phát triển chiến lược phù hợp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.

4.5. Phát triển thông tin chuyên sâu

Sau khi đã xem và khám phá dữ liệu, bước tiếp theo là phát triển thông tin chuyên sâu từ những dữ liệu đã thu thập và phân tích. Việc này đòi hỏi doanh nghiệp phải tiến hành các bước phân tích sâu hơn để rút ra các kết luận có giá trị. Các hoạt động bao gồm:

• Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng: Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu khác nhau để hiểu rõ hơn về những gì đang xảy ra. Ví dụ, phân tích mối quan hệ giữa chiến lược marketing và mức độ tăng trưởng doanh thu, hoặc mối quan hệ giữa chất lượng sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng.

• Dự đoán và mô phỏng: Sử dụng các mô hình dự báo và kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao (như phân tích hồi quy, học máy) để phát triển các dự đoán về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường, hoặc kết quả của các chiến lược kinh doanh khác nhau. Điều này giúp doanh nghiệp dự báo kết quả trong tương lai và đưa ra các chiến lược điều chỉnh kịp thời.

• Xác định insights quan trọng: Phát triển thông tin chuyên sâu từ dữ liệu để đưa ra các kết luận mang tính quyết định. Những insights này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nguyên nhân của các vấn đề hoặc cơ hội tiềm năng. Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp nhận thấy rằng khách hàng có xu hướng bỏ giỏ hàng khi đến bước thanh toán, họ có thể đưa ra các giải pháp giảm thiểu hiện tượng này.

• Đưa ra các kịch bản và chiến lược: Dựa trên các insights đã phát triển, doanh nghiệp cần thiết lập các kịch bản khác nhau để kiểm tra và so sánh các lựa chọn chiến lược. Ví dụ, liệu việc tăng ngân sách cho chiến dịch quảng cáo có thực sự mang lại ROI cao hơn không, hoặc liệu thay đổi trong chính sách giá có tác động đến doanh thu hay không.

4.6. Ra quyết định hành động và chia sẻ thông tin

Khi các thông tin chuyên sâu đã được phát triển, bước cuối cùng là ra quyết định hành động và chia sẻ thông tin với các bên liên quan trong doanh nghiệp. Các bước trong giai đoạn này bao gồm:

• Ra quyết định hành động: Dựa trên các thông tin và insights đã phát triển, doanh nghiệp sẽ ra các quyết định chiến lược và hành động. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi chiến lược marketing, điều chỉnh giá sản phẩm, thay đổi quy trình sản xuất, hoặc triển khai các chương trình khuyến mãi mới. Quyết định này phải được thực hiện dựa trên dữ liệu đã phân tích, đảm bảo tính hiệu quả và khả năng đạt được mục tiêu kinh doanh.

• Chia sẻ thông tin với các bên liên quan: Sau khi quyết định hành động được đưa ra, thông tin và quyết định này cần được chia sẻ với các bộ phận liên quan trong doanh nghiệp. Điều này giúp các bộ phận như marketing, bán hàng, sản xuất, và tài chính hiểu rõ chiến lược và thực hiện các kế hoạch cụ thể. Quá trình chia sẻ thông tin này có thể thực hiện qua các cuộc họp, báo cáo, hoặc sử dụng các công cụ quản lý dự án.

• Theo dõi và đánh giá kết quả: Sau khi thực hiện các hành động, doanh nghiệp cần theo dõi kết quả và đánh giá hiệu quả của các quyết định đã đưa ra. Việc theo dõi này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược kịp thời nếu cần thiết, đồng thời cung cấp thông tin cho các quyết định tiếp theo.

5. Cách giúp doanh nghiệp xây dựng văn hóa ra quyết dựa trên dữ liệu

Để áp dụng thành công ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven Decision Making - DDDM) trong doanh nghiệp, cần phải xây dựng một văn hóa số mạnh mẽ, trong đó mọi bộ phận đều chủ động sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định. Dưới đây là các cách giúp doanh nghiệp xây dựng văn hóa này:

1- Xây dựng nhận thức về tầm quan trọng của dữ liệu

Để thay đổi cách thức ra quyết định trong doanh nghiệp, đầu tiên, cần phải xây dựng nhận thức chung về tầm quan trọng của dữ liệu đối với thành công của công ty. Các lãnh đạo và quản lý cần phải hiểu rằng dữ liệu chính xác, đầy đủ và đúng lúc sẽ giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra cơ hội mới. 

Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi đào tạo, hội thảo hoặc hội nghị về dữ liệu để nâng cao nhận thức và sự hiểu biết về các lợi ích của việc sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định.

2- Tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập và chia sẻ dữ liệu

Để xây dựng văn hóa dữ liệu, doanh nghiệp cần phải tạo ra một môi trường thu thập và chia sẻ dữ liệu dễ dàng và hiệu quả. Các công cụ và hệ thống quản lý dữ liệu như CRM, ERP, và phần mềm phân tích dữ liệu (BI tools) nên được tích hợp và sử dụng trên toàn bộ các bộ phận trong công ty. 

Đồng thời, doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu không bị "khóa chặt" trong các phòng ban mà phải dễ dàng tiếp cận và chia sẻ giữa các bộ phận khác nhau.

3- Đào tạo và phát triển kỹ năng cho nhân viên

Để giúp nhân viên có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần tổ chức các chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu cơ bản và nâng cao. Những khóa học này sẽ giúp nhân viên có thể thu thập, phân tích và áp dụng dữ liệu vào các quyết định công việc hàng ngày. 

Bên cạnh đó, việc phát triển các kỹ năng về công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng để giúp nhân viên không chỉ hiểu dữ liệu mà còn có thể đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên các insights từ dữ liệu.

4- Khuyến khích việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở tất cả các cấp độ

Doanh nghiệp cần khuyến khích tất cả các cấp độ nhân viên sử dụng dữ liệu để ra quyết định, không chỉ ở cấp quản lý mà còn ở các cấp độ thấp hơn. Việc tạo ra một môi trường mà trong đó mọi người từ các nhân viên cấp thấp đến cấp cao đều cảm thấy thoải mái khi sử dụng dữ liệu trong công việc sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho văn hóa dữ liệu. Các lãnh đạo cần phải làm gương trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và khuyến khích các nhóm khác làm điều tương tự.

5- Đưa dữ liệu vào quá trình ra quyết định hàng ngày

Để văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành thói quen, doanh nghiệp cần tích hợp việc sử dụng dữ liệu vào mọi quyết định hàng ngày. Thay vì chỉ ra quyết định dựa trên trực giác hay kinh nghiệm, mỗi quyết định lớn nhỏ cần được kiểm tra và xác nhận thông qua dữ liệu. Doanh nghiệp có thể thiết lập các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) để đo lường kết quả của các quyết định và từ đó điều chỉnh chiến lược kịp thời.

6. Chỉ số đo lường hiệu quả của phương pháp ra quyết định dựa trên dữ liệu

Một số chỉ số quan trọng để đánh giá tác động của phương pháp ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM) bao gồm:

• Tăng trưởng doanh thu: KPI này đánh giá ảnh hưởng của các quyết định dựa trên dữ liệu đối với lợi nhuận của công ty. Nó đo lường kết quả tài chính từ các sáng kiến DDDM, chẳng hạn như các chiến dịch marketing hoặc chiến lược định giá được hỗ trợ bởi dữ liệu.

• Hiệu quả hoạt động: KPI này đo lường những cải thiện quy trình nhờ vào các hiểu biết từ dữ liệu. Nó có thể bao gồm các chỉ số như giảm thời gian sản xuất hoặc gia tăng năng suất lao động, ví dụ như việc giảm thời gian ngừng sản xuất thông qua bảo trì dự đoán.

• Mức độ hài lòng của khách hàng: KPI này theo dõi tác động của các chiến lược dữ liệu đối với trải nghiệm và lòng trung thành của khách hàng. Các chỉ số như NPS, tỷ lệ giữ chân khách hàng hoặc giá trị vòng đời khách hàng sẽ phản ánh tác động của việc áp dụng dữ liệu khách hàng để phát triển sản phẩm và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa.

• Chất lượng và tốc độ ra quyết định: KPI này đánh giá việc cải thiện quy trình ra quyết định. Nó so sánh sự nhanh chóng và độ chính xác của quyết định dựa trên phân tích dữ liệu với các quyết định dựa vào cảm tính, đồng thời đánh giá sự rút ngắn thời gian ra quyết định nhờ vào việc sử dụng dữ liệu thời gian thực.

Việc theo dõi những KPI này một cách liên tục giúp các doanh nghiệp đánh giá và định lượng những hiểu biết giá trị có được từ việc áp dụng DDDM, đồng thời chứng minh được tác động rõ rệt đến kết quả tài chính của doanh nghiệp.

7. Thách thức khi triển khai Data-driven decision making

Mặc dù ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making - DDDM) mang lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, việc triển khai thành công chiến lược này không phải là điều đơn giản. Dưới đây là những thách thức chính mà doanh nghiệp thường gặp phải khi áp dụng DDDM:

• Chất lượng và tính đồng nhất của dữ liệu: Dữ liệu không chính xác, thiếu hụt hoặc không đồng nhất có thể dẫn đến các quyết định sai lầm. Việc làm sạch, chuẩn hóa và kiểm tra chất lượng dữ liệu là một thách thức lớn khi triển khai DDDM, đặc biệt khi doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

• Thiếu công cụ và kỹ năng phân tích dữ liệu: Doanh nghiệp cần có công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và dễ sử dụng để thực hiện DDDM, nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ phần mềm hoặc hệ thống phù hợp. Hơn nữa, nếu nhân viên thiếu kỹ năng phân tích, dữ liệu sẽ không thể được tận dụng đúng cách. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp đầu tư vào đào tạo và phát triển đội ngũ.

• Kháng cự từ nhân viên và lãnh đạo: Chuyển từ việc ra quyết định dựa trên kinh nghiệm và trực giác sang việc sử dụng dữ liệu có thể gặp phải sự kháng cự thay đổi. Nhân viên và lãnh đạo có thể cảm thấy không thoải mái khi thay đổi quy trình làm việc hoặc từ bỏ các phương pháp truyền thống, điều này đòi hỏi sự lãnh đạo mạnh mẽ và chiến lược thuyết phục.

• Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Việc xử lý và phân tích dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu khách hàng nhạy cảm, đặt ra vấn đề lớn về bảo mật và quyền riêng tư. Doanh nghiệp cần tuân thủ các quy định pháp lý về bảo mật dữ liệu (như GDPR, CCPA) và đầu tư vào các giải pháp bảo mật mạnh mẽ để tránh vi phạm và bảo vệ uy tín.

• Chi phí đầu tư và đo lường hiệu quả: Việc triển khai DDDM yêu cầu đầu tư ban đầu cao vào công nghệ, phần mềm, và đào tạo nhân sự. Bên cạnh đó, đo lường hiệu quả của các quyết định dựa trên dữ liệu có thể không ngay lập tức rõ ràng, dẫn đến khó khăn trong việc đánh giá ROI và duy trì sự cam kết lâu dài.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu là chìa khóa để doanh nghiệp đạt được hiệu quả tối đa và phát triển bền vững. Bằng cách áp dụng DDDM, bạn có thể tối ưu hóa chiến lược và giảm thiểu rủi ro. Hãy theo dõi AI FIRST để cập nhật các giải pháp và công nghệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn.