08:45 - 03/06/2019
Tăng trưởng nhờ dữ liệu
A là một doanh nghiệp sở hữu chuỗi cửa hàng bán lẻ thời trang.Họ muốn tăng doanh thu, kỳ vọng dữ liệu sẽ là một giải pháp, bắt tay hành động bằng một dự án. Và những thay đổi xuất hiện.
Trước khi xác định dữ liệu cần thu thập, đội ngũ công ty A ngồi lại cùng nhau và đặt ra bốn câu hỏi quan trọng quyết định sự thành bại của dự án. Cụ thể: (i) Có bao nhiêu người thật sự đi ngang qua cửa hàng của họ?; (ii) Có bao nhiêu người dừng lại để nhìn vào ô cửa sổ trưng bày và nhìn trong bao lâu?; (iii) Có bao nhiêu người trong số họ đi vào bên trong cửa hàng; (iv) Có bao nhiêu người sau đó quyết định mua hàng?
Có được câu hỏi trọng yếu, việc tìm ra dữ liệu đơn thuần chỉ là vấn đề kỹ thuật.Để trả lời câu hỏi số 1, cách làm truyền thống là thuê một nhân viên ngồi đếm số người qua lại.Thế nhưng, với sức mạnh công nghệ, người ta có thể làm điều đó dễ dàng hơn với những sai số có thể chấp nhận được. Một thiết bị đo đếm được cài đặt kín đáo trong cửa sổ cửa hàng, nhằm xác định tín hiệu di động đi ngang qua, từ đó suy ra số người tương ứng. Nguyên lý ngầm hiểu ở đây là mỗi người sở hữu một chiếc điện thoại thông minh. Dĩ nhiên có người có, có người không và có người có hơn một chiếc điện thoại. Sai số này có thể chấp nhận được.Với các cảm biến, hệ thống có thể đếm được có nhiêu người dừng lại để nhìn, rồi nhìn trong bao lâu và có bao nhiêu người bước vào cửa hàng. Như vậy, câu hỏi số 2 và 3 đã được trả lời. Kế đến, doanh nghiệp sử dụng dữ liệu bán hàng để ghi lại số người đã thực sự mua một sản phẩm gì đó.
Bằng cách kết hợp dữ liệu cảm biến và dữ liệu giao dịch, đội dự án của công ty A đo lường được tỷ lệ chuyển đổi từ người quan tâm thành người vô xem; và từ người vô xem thành khách hàng. Có tỷ lệ chuyển đổi, việc thực hiện các điều chỉnh, hay nói chính xác hơn là các phép thử để đo xem yếu tố nào giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi. Đơn cử như cửa hàng có thể thay đổi lại cách trang trí và bày biện sản phẩm, để xem tỷ lệ chuyển đổi từ người quan tâm sang người vô xem như thế nào. Công ty cũng có thể thay đổi nhân viên bán hàng, hoặc tăng cường đào tạo để đo mức độ ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi từ người xem thành người mua ra sao.
Dự án trên giúp A tăng doanh thu nhờ biết được yếu tố nào thu hút khách hàng, lôi cuốn họ đi vào cửa hàng. Chưa hết, A còn dùng những hiểu biết sâu sắc trên để tiết kiệm chi phí đáng kể, bằng cách đóng cửa bớt những cửa hàng không phù hợp. Không phù hợp ở đây được hiểu là vị trí của cửa hàng vốn có rất ít người qua lại. Điều này khác với kỳ vọng ban đầu của công ty khi quyết định mở cửa hàng ở một vị trí nào đó, dựa vào các số liệu mà công ty nghiên cứu thị trường đưa ra.
Câu chuyện về công ty A là một trong rất nhiều ví dụ được tác giả Bernard Marr đề cập đến trong cuốn sách Chiến lược dữ liệu – Lợi thế vượt trội từ big data, phân tích dữ liệu và IoT. Ở đó, tác giả phân tích vai trò của dữ liệu trong hoạt động của doanh nghiệp ngày nay.Đồng thời, tác giả còn chỉ ra cách làm sao doanh nghiệp có thể xây dựng được cơ sở hạ tầng dữ liệu, cũng như hình thành văn hoá ra quyết định dựa vào dữ liệu.
Từ khoá cần chú ý ở đây là “chiến lược dữ liệu”.Chiếc lược phải có trước và dữ liệu có sau.Dữ liệu sinh ra là để phục vụ cho mục tiêu của doanh nghiệp. Nếu không, dữ liệu sẽ trở thành một gánh nặng khi doanh nghiệp cố xây dựng, thu thập mà không dùng đến.
Quay lại với câu chuyện của chuỗi cửa hàng bán lẻ thời trang nêu trên, ta thấy rằng họ bắt đầu dự án bằng những câu hỏi sát sườn với mục tiêu kinh doanh mà công ty đặt ra. Câu hỏi đúng sẽ dẫn đến câu trả lời đúng và dữ liệu đến chỉ là vấn đề thời gian.Bạn sẽ không thể biết bạn cần dữ liệu nào cho đến khi bạn xác định chính xác bạn muốn tìm hiểu điều gì.
Kế đến, không nhất thiết phải chính tay bạn thực hiện điều bạn muốn. A là một doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực bán lẻ thời trang, họ không có chuyên môn về dữ liệu và công nghệ liên quan.Đừng quá lo lắng, thị trường có những nhà cung cấp đáp ứng nhu cầu của bạn.
Ngày nay, chúng ta thường xuyên nghe đến cụm từ “big data”, hay giản dị hơn là “dữ liệu lớn”. Đây là một ngôn ngữ thời thượng và đôi khi, tính từ “lớn” dễ bị đánh đồng với sự phức tạp và đắt đỏ.Điều này vô tình tạo ra khoảng cách giữa doanh nghiệp, đặc biệt những doanh nghiệp nhỏ, đi lên từ mô hình kinh doanh truyền thống và nhu cầu sử dụng khai thác dữ liệu phục vụ cho hoạt động.
Dữ liệu lớn không bằng dữ liệu phù hợp. Dữ liệu phù hợp bắt đầu từ những gì thiết thực nhất với công ty, chẳng hạn như: khách hàng của công ty gồm những ai? Trong số này, ai mang lại doanh thu nhiều nhất? Quan trọng hơn, ai mang lại lợi nhuận nhiều nhất?Ai mang lại lợi nhuận ít nhất hoặc làm doanh nghiệp thua lỗ?Bạn có thể có được báo cáo này chỉ trong vài giây thao tác trên điện thoại hay không?
Nghĩ lớn, nhìn xa là điều cần thiết.Nhưng thấu rõ thực trạng và biết mình ở đâu, lại quan trọng không kém.Giống như bạn có bản đồ, biết điểm đến, nhưng không biết mình đangở đâu thì làm sao chọn lộ trình.
Nguyễn Lang (theo TGHN)
Ý kiến của bạn về bài viết
Không có chức năng bình luận cho bài viết này