Dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong mô hình kinh doanh hiện tại. Tuy nhiên điều thực sự tạo ra giá trị chính là khả năng phân tích dữ liệu, hiểu được những gì đang ẩn giấu đằng sau những con số. Hãy cùng ACCESSTRADE tìm hiểu về phân tích dữ liệu, phương pháp, quy trình, kỹ thuật và các công cụ hỗ trợ qua bài viết dưới đây.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (Data Analyst) là quá trình tổng hợp, xử lý, phân loại và khai thác dữ liệu nhằm chuyển đổi các thông tin thô thành những insight có giá trị, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Bên cạnh đó, việc phân tích dữ liệu còn có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ bức tranh toàn cảnh về hoạt động, thị trường và khách hàng.
Phân tích dữ liệu có thể áp dụng cho mọi loại thông tin và các nhóm ngành nghề khác nhau, từ hành vi người dùng, hiệu suất bán hàng, vận hành chuỗi cung ứng đến các hoạt động trong marketing,…
Ví dụ, một công ty giao hàng có thể áp dụng việc phân tích dữ liệu để tìm ra tuyến đường hiệu quả nhất, giảm thời gian giao nhận và tối ưu chi phí vận hành.
Các phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến
Tùy vào mục tiêu và tính chất dữ liệu, doanh nghiệp có thể lựa chọn một hoặc nhiều phương pháp phân tích phù hợp. Dưới đây là 4 phương pháp phân tích dữ liệu thường gặp:
Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
Phương pháp mô tả tập trung vào việc tổng hợp và trình bày dữ liệu hiện có dưới dạng bảng, biểu đồ hoặc các chỉ số thống kê như trung bình, phương sai… Đây được xem là phương pháp phân tích đơn giản nhất, giúp doanh nghiệp hiểu được những gì đã xảy ra.
Ví dụ: Doanh nghiệp có thể phân tích các chỉ số như doanh thu hàng tháng, lượt truy cập website, tỷ lệ chuyển đổi để có thể đưa ra cái nhìn tổng quan về tình hình kinh doanh. Hoặc có thể sử dụng phân tích mô tả để xác định trong tháng qua, doanh thu từ các sản phẩm cụ thể tăng hay giảm so với tháng trước.
Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
Phương pháp này tập trung vào việc đào sâu vào dữ liệu để tìm hiểu nguyên nhân đằng sau một sự việc hay vấn đề xảy ra. Phương pháp này thường kết hợp phân tích tương quan, phân tích hồi quy để trả lời: “Tại sao điều đó xảy ra?”.
Ví dụ: Nếu một chiến dịch quảng cáo không mang lại kết quả như kỳ vọng, phân tích chẩn đoán sẽ giúp bạn tìm ra lý do có thể là do đối tượng mục tiêu chưa đúng, nội dung quảng cáo chưa hấp dẫn, hoặc ngân sách quảng cáo chưa đủ.
Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
Phân tích dự đoán sử dụng mô hình thống kê, thuật toán machine learning để dự đoán xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Phương pháp này có thể giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống có thể xảy ra. Đồng thời, phân tích dự đoán còn có thể hỗ trợ tính phần trăm xác suất xảy ra của các sự kiện, giúp các adv dễ dàng đưa ra các quyết định phù hợp.
Ví dụ: Một công ty có thể sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán doanh thu trong các tháng tiếp theo dựa trên các yếu tố như mùa vụ, thói quen tiêu dùng của khách hàng, và các chiến lược marketing đã thực hiện. Từ đó, đảm bảo chuẩn bị về stock hàng hoá và các chiến lược kích cầu tiêu dùng.
Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
Đây là phương pháp ứng dụng đa dạng các thuật toán nhằm đề xuất và tối ưu hóa quyết định và các hành động của doanh nghiệp trong tương lai. Phân tích đề xuất đem lại những thông tin có giá trị cao nhưng đòi hỏi hệ thống dữ liệu và thuật toán mạnh mẽ.
Ví dụ: Sau khi dự đoán được doanh thu, phân tích đề xuất có thể gợi ý cho doanh nghiệp nên tập trung nguồn lực vào kênh bán hàng nào hoặc điều chỉnh chiến lược marketing như thế nào để đạt được mục tiêu.
Tại sao phân tích dữ liệu quan trọng trong kinh doanh?
Phân tích dữ liệu có thể tác động mạnh mẽ đến mọi hoạt động của doanh nghiệp. Khi được áp dụng hiệu quả, phân tích dữ liệu giúp:
- Phân tích đánh giá hiệu quả: Thông qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể nắm được các chỉ số CTR, tỷ lệ chuyển đổi, chi phí mỗi lượt tương tác… từ đó giúp xác định đâu là chiến dịch hiệu quả có thể phát huy, những điểm yếu cần cải thiện, những cơ hội và thách thức sắp tới có thể phải đối mặt.
- Phân tích khách hàng mục tiêu: Với những dữ liệu về độ tuổi, giới tính, vị trí, hành vi khách hàng, customer journey map,… doanh nghiệp có thể tìm được insight khách hàng. Từ đó có thể điều chỉnh các touchpoints và các chiến lược marketing sao cho phù hợp, tối ưu chi phí và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi hiệu quả.
- Tối ưu nền tảng quảng cáo: Khi phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể dễ sánh hiệu quả giữa các nền tảng, định dạng quảng cáo giúp doanh nghiệp phân bổ ngân sách hiệu quả hơn.
Các con số thường không biết nói dối. Việc phân tích dữ liệu có thể được xem là một trong những yếu tố sống còn, quyết định sự thành bại của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt hiện nay.
Các kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến
Hiện nay có rất nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu, tùy vào mục tiêu và loại dữ liệu đang xử lý mà doanh nghiệp có thể lựa chọn các kỹ thuật phân tích sao cho phù hợp. Dưới đây là một số kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến mà bạn có thể tham khảo:
Phân tích hồi quy (Regression Analysis)
Phân tích hồi quy là kỹ thuật thống kê giúp xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Phân tích hồi quy thường được sử dụng để dự đoán xu hướng hoặc xác định yếu tố ảnh hưởng đến kết quả.
Ví dụ: Nếu bạn đang chạy chiến dịch marketing, việc sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy có thể giúp bạn hiểu được lượng quảng cáo có ảnh hưởng đến doanh thu hay không.
Phân tích tổ hợp (Cohort Analysis)
Phân tích tổ hợp cho phép phân nhóm đối tượng theo đặc điểm chung và theo dõi hành vi thay đổi của từng nhóm theo thời gian. Đây có thể được xem là công cụ mạnh mẽ trong việc theo dõi vòng đời khách hàng, hành vi sau khi mua…
Phân tích nhân tố (Factor Analysis)
Phân tích nhân tố là kỹ thuật rút gọn số lượng biến trong dữ liệu bằng cách nhóm chúng thành các “nhân tố” có liên hệ mật thiết. Phân tích này đặc biệt hữu ích khi cần đơn giản hóa dữ liệu phức tạp nhưng vẫn giữ được thông tin cốt lõi.
Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)
Dựa trên dữ liệu được thu thập liên tục theo thời gian, doanh nghiệp có thể nhận diện xu hướng, mùa vụ, dự đoán thay đổi. Kỹ thuật phân tích dữ liệu Time Series Analysis thường được áp dụng để dự đoán giá cổ phiếu và doanh số bán hàng.
Quy trình phân tích dữ liệu
Quy trình phân tích dữ liệu sẽ có thể khác nhau ở mỗi doanh nghiệp, tuỳ vào quy mô và mô hình kinh doanh mà mỗi doanh nghiệp sẽ có các bước phân tích dữ liệu khác nhau. Nhưng về cơ bản, quy trình phân tích dữ liệu thường bao gồm các bước sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu phân tích
Trước khi làm bất cứ điều gì, việc xác định mục tiêu là điều không thể thiếu. Doanh nghiệp cần phải xác định rõ việc phân tích dữ liệu nằm nhằm mục đích gì?
Ví dụ, bạn có thể bắt đầu với câu hỏi: Tại sao chi phí quảng cáo tăng nhưng doanh thu không tăng tương ứng?
Bước 2: Thu thập dữ liệu phù hợp
Sau khi đã xác định được mục tiêu, doanh nghiệp cần thu thập những dữ liệu phù hợp. Dữ liệu có thể đến từ CRM, hệ thống kế toán, website, mạng xã hội, hoặc các khảo sát,… Tuy nhiên cần lưu ý, chỉ thu thập những dữ liệu liên quan phục vụ cho mục đích phân tích dữ liệu.
Bước 3: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
Doanh nghiệp cần sàng lọc và loại bỏ dữ liệu sai lệch, thiếu hụt, định dạng không đồng nhất. Chất lượng của insight phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng dữ liệu đầu vào.
Bước 4: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Bạn có thể tham khảo và sử dụng các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu kể trên để trực quan hoá dữ liệu thu thập được.
Bước 5: Diễn giải và đưa ra đề xuất
Sau khi đã có đầy đủ những thông tin cần thiết, các data analyst cần đưa ra các diễn giải và đề xuất phù hợp. Biến các số liệu khô khan thành những câu chuyện thực tế. Cần lưu ý rằng, hãy luôn đặt kết quả phân tích vào mục tiêu ban đầu, tránh việc “phân tích cho có” hoặc “phân tích vì có nhiều dữ liệu”.
Các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu
Để phân tích dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần phải sử dụng những công cụ phân tích dữ liệu phù hợp. Một số phần mềm phổ biến trong ngành phân tích dữ liệu phải kế đến bao gồm:
- Excel / Google Sheets: Phân tích dữ liệu đơn giản, phù hợp với đa số nhân viên văn phòng. Được sử dụng ở hầu hết các doanh nghiệp
- Power BI / Tableau: Phần mềm trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, phù hợp với nhà quản lý cần tổng hợp số liệu định kỳ.
- Google Data Studio: Tích hợp dễ dàng với Google Analytics, Ads… thuận tiện cho digital marketers.
- Python / R: Dành cho chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên sâu, hỗ trợ lập trình các mô hình tùy biến, xử lý big data.
- AI & Machine Learning Tools (như BigQuery, Azure ML, MonkeyLearn): Phân tích dữ liệu lớn, tự động hóa việc phát hiện xu hướng hoặc hành vi bất thường.
Mỗi công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu đều sẽ có những ưu nhược điểm riêng. Việc lựa chọn các công cụ phân tích dữ liệu cần dựa trên năng lực nội bộ, mục tiêu sử dụng và khối lượng dữ liệu hiện tại.
Những lưu ý quan trọng khi phân tích dữ liệu kinh doanh
Phân tích dữ liệu kinh doanh là một quá trình phức tạp và đòi hỏi người thực hiện phải có những kỹ năng và kinh nghiệm nhất định. Để khai thác được hết tiềm năng dữ liệu và mang lại giá trị tốt nhất, doanh nghiệp cần lưu ý những điều sau:
Hiểu rõ bối cảnh và mục tiêu kinh doanh
Việc hiểu rõ bối cảnh và mục tiêu kinh doanh là không thể thiếu khi phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu kinh doanh cụ thể như tăng trưởng doanh thu, tối ưu chi phí, mở rộng thị trường, nâng cao trải nghiệm khách hàng…. Đồng thời, phải hiểu được bối cảnh hoạt động của doanh nghiệp như ngành hàng, quy mô, chiến lược tổng thể,…
Phát triển tư duy phản biện và khả năng kết nối liên ngành
Một trong những kỹ năng quan trọng nhất của các data analysis chính là tư duy phản biện. Data analysis không chỉ nhìn vào con số, mà còn cần biết đặt câu hỏi, đối chiếu kết quả với các giả định và diễn giải dữ liệu theo ngữ cảnh thực tế. Ngoài ra, việc hiểu biết các lĩnh vực liên quan như marketing, sales, tài chính, vận hành… giúp người làm phân tích đưa ra những đề xuất toàn diện và khả thi.
Đảm bảo bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định
Đây là một vấn đề rất được quan tâm khi phân tích dữ liệu. Việc đảm bảo bảo mật không chỉ giúp doanh nghiệp tránh rủi ro pháp lý, mà còn góp phần xây dựng niềm tin với khách hàng và đối tác. Dưới đây là một số cách quản lý và bảo vệ dữ liệu hiệu quả mà bạn có thể tham khảo:
- Phân quyền truy cập theo cấp độ, chỉ cung cấp dữ liệu phù hợp với vai trò đảm nhận của từng cá nhân.
- Sử dụng công cụ mã hóa, sao lưu và lưu trữ dữ liệu có bảo mật cao.
- Thường xuyên tổ chức đào tạo nhân sự về an toàn thông tin và rủi ro rò rỉ dữ liệu.
- Tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như Nghị định 13/2023/NĐ-CP tại Việt Nam, hoặc các chuẩn quốc tế như GDPR, PDPA tùy theo phạm vi hoạt động của doanh nghiệp.
Lời kết
Bài viết vừa rồi của ACCESSTRADE đã giới thiệu đến bạn đọc tất tần tật những thông tin liên quan đến việc phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu đúng cách có thể giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt, tối ưu hóa quy trình và phát triển bền vững. Hãy khai thác sức mạnh của dữ liệu và tận dụng sức mạnh của data-driven trong mọi hoạt động sắp tới của doanh nghiệp để thấy được sự khác biệt. Chúc bạn thành công.
