Các phương pháp và cách Phân tích Dữ liệu hiệu quả trong doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu (Data analysis) rất quan trọng đối với tất cả các phòng ban trong doanh nghiệp, bất kể bạn làm việc ở bộ phận hay vai trò nào. Cho dù bạn là chủ doanh nghiệp cần hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh của mình (hiểu khách hàng, đo lường hiệu quả kinh doanh, dự đoán xu hướng,..) để đưa ra quyết định sáng suốt, nhà tiếp thị đang phân tích lợi tức đầu tư của chiến dịch mới nhất hay người quản lý sản phẩm xem xét dữ liệu sử dụng. Có thể nói, sở hữu khả năng xác định, khám phá các xu hướng và biến động trong dữ liệu của bạn là một kỹ năng cần thiết để ra quyết định.

Thật không may, nhiều công ty ngày nay phải vật lộn với việc tổ chức và phân tích dữ liệu. Một cuộc khảo sát toàn cầu của Splunk ( tập đoàn đa quốc gia tại Mỹ, được coi là một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu) cho thấy 55% tất cả dữ liệu được các doanh nghiệp thu thập là “dữ liệu tối” (Dark data problem): thông tin được thu thập nhưng không bao giờ được sử dụng. Đôi khi một công ty thậm chí sẽ không biết rằng họ đã thu thập thông tin. Hoặc, dữ liệu nằm đó vì công ty không biết cách phân tích và sử dụng nó.

Cuộc khảo sát tương tự cho thấy 76% giám đốc điều hành tin rằng việc đào tạo nhân viên hiện tại về khoa học dữ liệu sẽ giúp giải quyết vấn đề dữ liệu tối của công ty họ. Nếu nhân viên hiểu cách phân tích các loại dữ liệu khác nhau, công ty sẽ có thể sử dụng thông tin thu thập được tốt hơn.

Ở bài viết này, TACA tập hợp các kiến thức để giúp doanh nghiệp bạn nắm vững các phương pháp và kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản – từ làm sạch dữ liệu, chọn công cụ phân tích phù hợp cũng như phân tích các mẫu và xu hướng, trực quan hóa để có thể đưa ra kết luận chính xác và thông tin chi tiết hữu ích.

5 Phương pháp phân tích dữ liệu hiện nay

Các phương pháp phân tích dữ liệu

Descriptive analysis (Phân tích miêu tả) 

Phương pháp phân tích mô tả là điểm khởi đầu cho bất kỳ quá trình phân tích nào, và nó nhằm mục đích trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra?” bằng cách sắp xếp, thao tác và diễn giải dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau để biến nó thành insights có giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Ví dụ phổ biến nhất của phân tích mô tả là các loại báo cáo tài chính, báo cáo doanh thu, tình hình kinh doanh của công ty, ví dụ: thay đổi giá qua từng năm, tăng trưởng doanh số hàng tháng, số lượng người dùng hoặc tổng doanh thu trên mỗi người đăng ký. Các thước đo này đều mô tả những gì đã xảy ra trong một doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định.

Mặc dù bản thân phân tích miêu tả sẽ không cho phép bạn dự đoán kết quả trong tương lai hoặc cho bạn biết câu trả lời cho những câu hỏi như tại sao điều gì đó đã xảy ra, nhưng nó sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra nguyên nhân của vấn đề để đưa ra hướng giải quyết chính xác hơn. Bên cạnh đó, trong lĩnh vực phân tích dữ liệu khác, phân tích mô tả cũng giúp dữ liệu của bạn được sắp xếp và sẵn sàng tiến hành phân tích thêm.

Exploratory analysis (Phân tích khám phá) 

Sau khi dữ liệu được điều tra, phân tích khám phá cho phép bạn tìm ra các kết nối và đưa ra các giả thuyết và giải pháp cho các vấn đề cụ thể. Một lĩnh vực ứng dụng điển hình cho phân tích khám phá là khai thác dữ liệu.

Một số  nhiệm vụ được thực hiện với phân tích dữ liệu khám phá là tìm lỗi, phát hiện dữ liệu, lập bản đồ cấu trúc dữ liệu, liệt kê các điểm bất thường và thiết lập các tham số. Do đó, phân tích dữ liệu khám phá là một bước quan trọng để đảm bảo bạn có tập dữ liệu hoàn hảo vì nó tạo tiền đề cho các phân tích nâng cao hơn, như máy học và mô hình dữ liệu.

Diagnostic Analysis (Phân tích chẩn đoán)

Một trong những loại hình phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất. Phân tích chẩn đoán là phương pháp nhằm để hỏi dữ liệu của mình: Tại sao điều này lại xảy ra? Phân tích chuẩn đoán tìm hiểu sâu vào dữ liệu của bạn để tìm kiếm thông tin chi tiết có giá trị.

Phân tích mô tả, bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu của hầu hết các công ty, là một quy trình đơn giản hơn ghi lại các dữ kiện về những gì đã xảy ra. Phân tích chẩn đoán sẽ tiến thêm một bước nữa để khám phá ra lý do đằng sau 1 kết quả hoặc kết luận.

Phân tích chẩn đoán thường được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật như  Exploratory analysis (khám phá dữ liệu), drill-down (xem chi tiết), data mining (khai thác dữ liệu), and correlations (các mối tương quan).

Predictive Analysis (Phân tích dự đoán)

Phương pháp dự đoán cho phép bạn nhìn vào dữ liệu để trả lời câu hỏi: điều gì sẽ xảy ra? Để làm được điều này, phương pháp dự đoán sử dụng kết quả của phân tích mô tả, khám phá và chẩn đoán đã đề cập trước đó, bên cạnh học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Như vậy, bạn có thể phát hiện ra các xu hướng trong tương lai, các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu của bạn.

Trong lĩnh vực kinh doanh, bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng phân tích dự đoán để giảm rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu.

Ví dụ ngành tài chính từ lâu đã chấp nhận phân tích dự đoán để phát hiện và giảm gian lận, đo lường rủi ro tín dụng, tối đa hóa cơ hội bán kèm / bán thêm và giữ chân khách hàng có giá trị. Ngân hàng Commonwealth sử dụng phân tích để dự đoán khả năng xảy ra hoạt động gian lận đối với bất kỳ giao dịch nhất định nào trước khi được phép – trong vòng 40 mili giây kể từ khi bắt đầu giao dịch.

Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất) 

Một trong những loại phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả nhất trong nghiên cứu. Phân tích đề xuất nhằm trả lời cho câu hỏi “Nó sẽ diễn ra như thế nào?” và “Nên làm gì tiếp theo?”. Phân tích đề xuất là một quy trình phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất tức thì về cách tối ưu hóa các phương thức kinh doanh để phù hợp với nhiều kết quả dự đoán.

Về bản chất, phân tích đề xuất lấy “những gì chúng ta biết” (dữ liệu), hiểu một cách toàn diện dữ liệu đó để dự đoán những gì có thể xảy ra và đề xuất các phương án tốt nhất dựa trên các kết quả phân tích mô phỏng.

Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và câu trả lời khảo sát, bạn sẽ có được những hiểu biết về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ.

Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khách hàng của bạn trong khi tăng cường giữ chân khách hàng. Đây là một trong những công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu tư vào.

>>>Xem thêm:

Phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu kinh doanh dành cho nhà quản trị: những mẹo và điều cốt lõi bạn cần biết

Đâu là các cách phân tích dữ liệu hiệu quả cho doanh nghiệp

Xác định mục tiêu của doanh nghiệp

Trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu của mình, doanh nghiệp bạn cần đặt ra một số mục tiêu rõ ràng. Nếu bạn không có ý tưởng rõ ràng về những gì bạn đang tìm kiếm, bạn sẽ chỉ dành hàng giờ để nhìn chằm chằm vào bảng tính hoặc cuốn vào vô số yêu cầu hỗ trợ, chờ đợi khoảnh khắc ‘’lóe lên’’ một ý tưởng hay ho mãi chưa xuất hiện.

Mục tiêu của bạn sẽ khác nhau tùy thuộc vào nhóm bạn tham gia, dữ liệu bạn đang thu thập và vai trò của bạn trong doanh nghiệp:

• Nhóm Tài chính muốn xác định các cơ hội tiết kiệm chi phí bằng cách phân tích dữ liệu chi phí của mình.
• Nhóm Marketing đang tìm cách cải thiện chuyển đổi dùng thử miễn phí bằng cách xem xét các thay đổi trong hoạt động của khách hàng tiềm năng.
• Nhóm kỹ thuật cần hiểu có bao nhiêu khách hàng bị ảnh hưởng bởi sự cố ngừng dịch vụ gần đây, vì vậy nhóm sẽ xem xét rất nhiều dữ liệu sử dụng sản phẩm.
• Nhóm sản phẩm cần ưu tiên các tính năng mới và sửa lỗi trong lộ trình sản phẩm, do đó, nhóm sẽ phân tích phiếu hỗ trợ gần đây của DN để hiểu điều gì là quan trọng nhất đối với khách hàng.

Còn mục tiêu của chủ doanh nghiệp và dữ liệu mà họ cần quan tâm sẽ phụ thuộc vào ngành nghề và mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp. Dưới đây là một số mục tiêu phổ biến và dữ liệu tương ứng mà chủ doanh nghiệp cần quan tâm:

• Tăng doanh số và doanh thu: các dữ liệu về doanh số bán hàng, lợi nhuận, khách hàng mới và khách hàng trung thành để phân tích xu hướng và xác định các chiến lược kinh doanh hiệu quả.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu về phản hồi khách hàng, đánh giá, thói quen mua hàng và sự tương tác trên các nền tảng trực tuyến có thể giúp chủ doanh nghiệp hiểu sâu hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng khách hàng trung thành.
• Tối ưu hoá quy trình và chi phí: Dữ liệu về hiệu suất hoạt động, quy trình sản xuất và vận chuyển, chi phí sản xuất và chi phí hoạt động có thể giúp chủ doanh nghiệp phân tích và tìm ra cách tối ưu hoá quy trình kinh doanh và giảm thiểu chi phí.
• Dự đoán và dự báo: Chủ doanh nghiệp luôn quan tâm đến dữ liệu lịch sử và xu hướng để dự đoán và dự báo tình hình kinh doanh trong tương lai, từ đó xác định các kế hoạch và chiến lược dài hạn.

Những mục tiêu này sẽ thông báo loại dữ liệu DN cần  thu thập, công cụ phân tích để sử dụng và thông tin chi tiết bạn nhận được từ tập dữ liệu của mình.

Làm sạch dữ liệu của bạn và xóa mọi thứ bạn không cần

Khi tiến hành phân tích dữ liệu hãy kiểm tra xem thông tin bạn sở hữu có bị chắp vá, không chính xác hoặc không nhất quán hay không để đảm bảo thông tin chi tiết bạn nhận được từ phân tích của mình sẽ không bị thiếu sót hoặc sai lệch. Vì vậy, sau khi bạn đã thu thập dữ liệu của mình, hãy dành chút thời gian để làm sạch dữ liệu đó bằng cách đảm bảo dữ liệu nhất quán và không bao gồm thông tin trùng lặp.

Nếu bạn chỉ đang xem một tập dữ liệu nhỏ, bạn có thể thấy dễ dàng nhất để xóa dữ liệu của mình theo cách thủ công trong bảng tính. Để bắt đầu, đây là một số điều đơn giản bạn có thể làm để dọn sạch dữ liệu của mình trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu:

• Thêm hàng tiêu đề để dễ hiểu thông tin bạn có trong bảng tính của mình
• Xóa các hàng hoặc cột trùng lặp nếu bạn đã kết thúc với nhiều bản sao của cùng một bản ghi trong tập dữ liệu của mình
• Nếu bạn đã xuất dữ liệu, hãy xóa các hàng hoặc cột mà bạn sẽ không sử dụng. Ví dụ: nhiều công cụ thêm cột “ID” hoặc dấu thời gian (timestamps) vào quá trình xuất dữ liệu mà bạn sẽ không sử dụng trong phân tích của mình
• Chuẩn hóa dữ liệu của bạn để các giá trị số như số, ngày tháng hoặc tiền tệ đều được thể hiện theo cùng một cách

Nếu bạn đang xử lý một tập dữ liệu mở rộng, thì việc xóa dữ liệu đó theo cách thủ công sẽ khó hơn (hoặc ít nhất là tốn thời gian hơn nhiều!). Thay vào đó, hãy cân nhắc sử dụng các công cụ làm sạch dữ liệu như OpenRefine hoặc Talend để tăng tốc quá trình. Các công cụ làm sạch dữ liệu chuyên dụng sẽ nhanh chóng dọn sạch thông tin lộn xộn, không nhất quán để sẵn sàng sử dụng.

Bạn cũng có thể triển khai chiến lược quản trị dữ liệu từ Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu để đặt ra các hướng dẫn chi tiết về cách công ty của bạn quản lý và sắp xếp dữ liệu, đồng thời cắt giảm lượng thời gian bạn phải dành để làm sạch dữ liệu trong tương lai. Một số thực tiễn tốt nhất về quản trị dữ liệu bao gồm:

• Tạo một quy trình chuẩn về thời gian và cách thức thu thập dữ liệu
• Áp dụng các quy ước đặt tên được tiêu chuẩn hóa để giảm sự không nhất quán trong dữ liệu của bạn
• Nếu bạn đã tự động hóa bất kỳ quy trình thu thập dữ liệu nào của mình, hãy coi chừng mọi thông báo lỗi hoặc dữ liệu không chính xác. Nếu bạn thấy bất kỳ thông báo lỗi nào, hãy điều tra thiết lập của bạn để chẩn đoán nguyên nhân gây ra các lỗi đó
• Chỉnh sửa và cập nhật dữ liệu đã thu thập trước đây để dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng mới của bạn

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu của bạn là một bước chuẩn bị cần thiết để phân tích dữ liệu của bạn. Nó giúp bạn ít có khả năng đưa ra kết luận sai dựa trên dữ liệu không nhất quán và có nhiều khả năng bạn sẽ nhận được thông tin chi tiết hữu ích, có thể sử dụng được.

>>>Xem thêm: Xử lý dữ liệu trong kinh doanh – Những lợi thế giúp doanh nghiệp cạnh tranh và tăng trưởng

Xây dựng bộ công cụ phân tích dữ liệu của bạn

Nhiều công ty dựa vào Excel hoặc các công cụ bảng tính khác để lưu trữ và phân tích dữ liệu của họ, nhưng có nhiều nền tảng khác nhau để giúp bạn phân tích dữ liệu của mình. Loại công cụ phân tích dữ liệu bạn sử dụng sẽ phụ thuộc vào hai điều:

• Loại dữ liệu bạn đang phân tích. Dữ liệu định lượng thường ở dạng số, lý tưởng để trình bày trong bảng tính và công cụ trực quan. Tuy nhiên, dữ liệu định tính – chẳng hạn như câu trả lời cho bảng câu hỏi, phản hồi khảo sát, vé hỗ trợ hoặc tin nhắn trên mạng xã hội – không có cấu trúc, khiến việc rút ra thông tin chi tiết có thể sử dụng chỉ trong một bảng tính trở nên khó khăn. Bạn cần một cách để phân loại hoặc cấu trúc dữ liệu định tính của mình để có thể phân tích dữ liệu đó một cách hiệu quả.
• Lượng dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn chỉ phân tích một tập dữ liệu nhỏ mỗi tuần hoặc mỗi tháng, bạn có thể phân tích thông tin theo cách thủ công. Nhưng bạn càng xử lý nhiều dữ liệu thì càng có nhiều khả năng bạn sẽ cần đầu tư vào các công cụ tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu cho bạn. Những nền tảng này sẽ giảm khả năng xảy ra lỗi của con người và tăng tốc quá trình phân tích.

Dưới đây là một số công cụ được đề xuất có thể bổ sung hữu ích cho bộ công cụ phân tích dữ liệu của bạn. Tất nhiên, bạn không thể sử dụng tất cả chúng mỗi khi phân tích dữ liệu, vì mỗi loại là tốt nhất cho một loại dữ liệu cụ thể.

• Các bảng tính như Excel hoặc Google Trang tính là công cụ truyền thống để kiểm tra dữ liệu. Chúng rất tuyệt vời để phân tích các lô dữ liệu vừa và nhỏ mà không cần kiến ​​thức kỹ thuật chuyên sâu để bắt đầu
• Các công cụ Business Intelligence (BI) được sử dụng bởi các công ty cần thu thập và phân tích các tập dữ liệu lớn để phát hiện các xu hướng, mẫu và thông tin chi tiết
• Các công cụ phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử và máy học của công ty bạn để dự đoán những thay đổi về hiệu suất sẽ ảnh hưởng đến kết quả trong tương lai như thế nào
• Các công cụ mô hình hóa dữ liệu thể hiện cách thông tin chảy và được kết nối giữa các hệ thống kinh doanh khác nhau. Các công ty sử dụng các công cụ lập mô hình dữ liệu để xem bộ phận nào nắm giữ dữ liệu nào và các bộ dữ liệu đó tương tác như thế nào
• Các công cụ phân tích dành riêng cho bộ phận được các nhóm trong các lĩnh vực khác nhau của doanh nghiệp sử dụng để phân tích dữ liệu cụ thể theo vai trò và trách nhiệm của họ. Ví dụ: bộ phận nhân sự cần theo dõi nhiều dữ liệu về con người như bảng lương, hiệu suất và dữ liệu tương tác, do đó, công cụ phân tích con người như ChartHop sẽ dễ sử dụng hơn bảng tính
• Các công cụ trực quan hóa dữ liệu biểu thị thông tin dưới dạng biểu đồ, đồ thị và đồ họa khác để giúp phát hiện xu hướng trong tập dữ liệu của bạn dễ dàng hơn

Chọn các công cụ sẽ giúp bạn nhanh chóng phân tích tập dữ liệu của mình và thu thập thông tin chi tiết khó tìm.

Tìm kiếm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu

Dữ liệu của bạn sạch sẽ và bạn được thiết lập với nhiều công cụ khác nhau. Bây giờ, bạn có thể bắt đầu quá trình phân tích dữ liệu.

Để bắt đầu, hãy tìm các xu hướng trong tập dữ liệu của bạn. Nếu hầu hết dữ liệu của bạn là số, thì việc vẽ các mẫu trên biểu đồ và các hình ảnh trực quan khác tương đối dễ dàng. Nhưng nếu bạn có dữ liệu phi cấu trúc như email hoặc vé hỗ trợ, bạn có thể cần một cách tiếp cận khác. Dưới đây là một số phương pháp phân tích dữ liệu mà bạn có thể thử nếu thông tin của bạn không vừa vặn với bảng tính:

• Phân tích văn bản sử dụng máy học để trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc, chẳng hạn như email, tin nhắn mạng xã hội, đánh giá sản phẩm. Nó liên quan đến việc phát hiện và giải thích các mẫu trong dữ liệu phi cấu trúc này. Các công cụ phân tích văn bản ví dụ: Thematic , Re:infer
• Phân tích cảm xúc sử dụng công nghệ máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực trong dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Các công ty thường sử dụng phân tích tình cảm để đánh giá nhận thức về thương hiệu trong các thông điệp truyền thông xã hội, phản hồi về sản phẩm và vé hỗ trợ. Ví dụ về các công cụ phân tích tình cảm: IBM Watson , MonkeyLearn
• Phân tích chủ đề sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để gán các thẻ được xác định trước cho dữ liệu văn bản tự do. Nó hữu ích cho việc tổ chức và cấu trúc dữ liệu văn bản. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phân tích chủ đề để phân loại phản hồi hỗ trợ nhằm giúp bạn hiểu lĩnh vực nào của công ty hoặc sản phẩm của bạn đang gây ra nhiều vấn đề nhất cho khách hàng. Các công cụ phân tích chủ đề ví dụ: Datumbox , MonkeyLearn
• Phân tích theo nhóm liên quan đến việc kiểm tra dữ liệu trong các nhóm khách hàng tương tự trong các khung thời gian cụ thể. Bạn có thể xem xét những thay đổi trong việc sử dụng sản phẩm của những khách hàng đã đăng ký sản phẩm của bạn trong cùng một tháng. Ví dụ về các công cụ phân tích nhóm: Bảng tính, Looker

Khi bạn phát hiện ra các mẫu, đừng cho rằng mối tương quan có nghĩa là quan hệ nhân quả. Ví dụ: nếu bạn thấy số lượng người theo dõi trên mạng xã hội tăng mạnh trong cùng thời điểm bạn thấy số lượt đăng ký sản phẩm tăng đột biến, thì bạn có thể cho rằng tất cả người dùng mới của mình đều đến từ mạng xã hội. Nhưng nếu bạn xem dữ liệu theo dõi nguồn trong Google Analytics, bạn sẽ thấy rằng thậm chí rất ít người truy cập trang web của bạn từ phương tiện truyền thông xã hội – chứ đừng nói đến việc đăng ký sản phẩm của bạn.

Giả định rằng mối tương quan giữa hai thứ có nghĩa là thứ này gây ra thứ kia được gọi là quan hệ nhân quả sai và đó là một trong những lỗi phổ biến nhất mà mọi người mắc phải khi phân tích dữ liệu. Thường có một yếu tố khác gây ra xu hướng mà bạn đã phát hiện, vì vậy hãy dành thời gian để thu thập đủ bằng chứng và đảm bảo thông tin chi tiết của bạn là chính xác.

So sánh dữ liệu hiện tại với xu hướng lịch sử

Khi phân tích dữ liệu, so sánh dữ liệu hiện tại với xu hướng lịch sử trong doanh nghiệp có thể cung cấp cái nhìn tổng quan về sự phát triển và thay đổi của doanh nghiệp theo thời gian. Dưới đây là một số điểm so sánh quan trọng:

1. Tăng trưởng doanh số: Bằng cách so sánh doanh số hiện tại với các con số trong quá khứ, chủ doanh nghiệp có thể đánh giá được mức độ tăng trưởng và xu hướng doanh số. Điều này giúp xác định liệu doanh nghiệp đang phát triển mạnh mẽ hay đang gặp khó khăn trong việc thu hút khách hàng và tăng doanh thu.
2. Thay đổi lợi nhuận: So sánh lợi nhuận hiện tại với các con số lợi nhuận trong quá khứ cho phép chủ doanh nghiệp đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh. Nếu lợi nhuận đang giảm dần, chủ doanh nghiệp có thể phát hiện ra những vấn đề cần giải quyết để cải thiện hiệu suất và tăng trưởng lợi nhuận.
3. Thay đổi khách hàng: So sánh số lượng khách hàng hiện tại với số lượng khách hàng trong quá khứ giúp chủ doanh nghiệp nhận biết xu hướng tăng trưởng hoặc suy giảm của cơ sở khách hàng. Điều này có thể cho phép chủ doanh nghiệp đưa ra các biện pháp để thu hút và giữ chân khách hàng, đồng thời nắm bắt được các thay đổi trong nhu cầu và yêu cầu của khách hàng.
4. Hiệu suất hoạt động: So sánh các chỉ số hiệu suất hoạt động như tỷ lệ tồn kho, tỷ suất chuyển đổi đơn hàng hoặc tỷ lệ chăm sóc khách hàng thành công giữa hiện tại và quá khứ có thể giúp chủ doanh nghiệp đánh giá sự cải thiện hoặc giảm thiểu trong các quy trình và hoạt động kinh doanh.

Tìm kiếm dữ liệu đi ngược lại mong đợi của bạn 

Khi bạn bắt đầu phân tích dữ liệu, bạn đã đặt ra những mục tiêu rõ ràng và kỳ vọng về những điều bạn muốn tìm hiểu và những hiểu biết mà bạn mong đợi tìm thấy. Nhưng điều này nhiều khi vẫn sẽ có những sai lầm, khi bạn có xu hướng chỉ chú ý đến các xu hướng ủng hộ giả định hoặc giả thuyết hiện có của bạn.

Hãy giữ tâm trí mở rộng bằng cách tìm kiếm các xu hướng hoặc điểm dữ liệu mà đi ngược lại với kỳ vọng của bạn. Bạn cũng nên tìm kiếm các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu gốc. Điều này sẽ giúp bạn tránh việc chỉ tìm kiếm những phát hiện hỗ trợ niềm tin hiện tại của bạn.

Nếu bạn tìm thấy điểm bất thường trong dữ liệu của mình, bạn nên điều tra thêm về chúng, vì có thể có một lời giải thích đơn giản. Ví dụ: nếu nhóm marketing của bạn đã gửi một bản tin nhưng bạn không thấy bất kỳ lưu lượng truy cập trang web nào đến, thì có thể họ đã gửi bản tin đó đến danh sách thử nghiệm nội bộ hoặc họ quên thêm thông số UTM vào các liên kết trong bản tin.

Trực quan hóa dữ liệu của bạn và giải thích kết quả

Sau các bước xác định mục tiêu. làm sạch dữ liệu, chọn các công cụ phân tích dữ liệu,..thì điều bạn cần thực hiện ngay bây giờ là Trực quan hóa dữ liệu.

Quá trình trực quan hóa giúp chúng ta nhìn thấy dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu hơn. Thay vì chỉ nhìn vào các con số và bảng dữ liệu khô khan, chúng ta có thể tạo ra biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ vòng, biểu đồ sáng tạo và các loại biểu đồ khác để trực quan hóa thông tin.

Trực quan hóa dữ liệu giúp chúng ta phát hiện ra các mẫu, xu hướng và sự biến đổi trong dữ liệu một cách nhanh chóng. Nó cung cấp một cách tốt hơn để truyền đạt thông tin và kết quả cho người khác, bao gồm cả đồng đội và khách hàng. Bằng cách sử dụng các biểu đồ và đồ thị, chúng ta có thể giải thích một cách rõ ràng và hấp dẫn về những gì dữ liệu đang cho chúng ta biết.

Dưới đây là một số hình ảnh Demo về kết quả trực quan hóa dữ liệu sau khi đã thực hiện giải pháp Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu cho khách hàng doanh nghiệp của TACA:

Một trang dữ liệu báo cáo dòng tiền

Theo dõi trực quan dữ liệu từ Báo cáo tổng quan về nhân sự trong doanh nghiệp

Trực quan dữ liệu trên Báo cáo quản trị Marketing

Báo cáo phân tích hoạt động kinh doanh

>>> Xem thêm:

Trải nghiệm Demo mẫu báo cáo quản trị bằng Excel & Power BI

Báo cáo quản trị doanh thu: Ứng dụng công nghệ để triển khai và phân tích

Công cụ Power Bi là gì? Ứng dụng Power Bi trong việc lập Báo cáo quản trị doanh nghiệp

Cách xây dựng hệ thống báo cáo quản trị trong doanh nghiệp

Giải pháp Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu TACA

Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu TACA xây dựng một quy trình ĐẶC BIỆT QUAN TRỌNG giúp doanh nghiệp bạn thu thập, sắp xếp, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả nhằm tiết kiệm thời gian, công sức, phân tích và đưa ra các quyết định quan trọng để nâng cao khả năng cạnh tranh và tăng trưởng đột phá trong hoạt động kinh doanh.

Đặc biệt, trước yêu cầu của thời cuộc, ngày nay khi lượng dữ liệu trong các doanh nghiệp ngày càng lớn và họ mong muốn có được những công cụ đắc lực hỗ trợ việc lưu trữ và xử lý, phân tích dữ liệu giúp nhà quản trị đưa ra được các quyết định kinh doanh đúng đắn và kịp thời thì cơ sở dữ liệu của TACA đã được thiết kế để đáp ứng được yêu cầu đó. Ngoài ra, xuất phát từ học viện đào tạo chuyên môn hàng đầu, TACA có đủ năng lực đê đào tạo và chuyển giao toàn bộ kết quả thực hiện cho nhân sự các phòng ban trong doanh nghiệp. Hơn nữa với những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, bán lẻ, cần theo dõi quản lý phân tích chuyên sâu về hàng hóa, thì cơ sở dữ liệu của TACA đã được nghiên cứu, thiết kế để xử lý tối ưu cho các đơn vị này.

Với đội ngũ chuyên gia 20 năm kinh nghiệm về dữ liệu và quản trị doanh nghiệp đủ CHUYÊN MÔN – đủ TÂM HUYẾT, dày dạn kinh nghiệm thực tế lâu năm tại các doanh nghiệp tập đoàn lớn. TACA tự tin mang đến cho doanh nghiệp bạn những giải pháp về Hệ thống xử lý và phân tích có nhiều ƯU ĐIỂM NỔI TRỘI với nền tảng phần mềm ưu việt chuyên biệt, chi phí hợp lý và BẢO HÀNH trước – trong – sau khi hoàn thành dự án của doanh nghiệp.

Chúng tôi không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức mà còn là tư vấn và giải quyết mọi vấn đề liên quan đến dữ liệu của bạn để đưa ra những quyết định thông minh dựa trên kế hoạch phân tích dữ liệu chính xác.

Link chi tiết dịch vụ: 

Nếu bạn muốn trao đổi với chúng tôi về các yêu cầu tư vấn Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu, vui lòng liên hệ với TACA theo Hotline CSKH: 0982 518 586 hoặc đăng kí tư vấn TẠI ĐÂY

Taca Business Consulting,

Trụ sở chính: Tầng 2 toà A Chelsea Residences, số 48 Trần Kim Xuyến, Q. Cầu Giấy, TP. Hà Nội