Theo McKinsey, các tổ chức dựa trên dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng cao gấp 23 lần, giữ chân khách hàng cao gấp 6 lần và lợi nhuận cao gấp 19 lần. Thực tế, dữ liệu và phân tích không thay đổi kinh doanh. Nhưng khi dựa vào dữ liệu và phân tích, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả, cải thiện kết quả kinh doanh.
Khi chuyển đổi số trở thành xu hướng tất yếu trong môi trường kinh doanh hiện nay, dữ liệu đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết.
Càng có nhiều thông tin về công ty, khách hàng và sản phẩm, các nhà lãnh đạo càng có thể điều chỉnh chiến lược phù hợp với nhu cầu thị trường thay đổi và duy trì lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, nhiều tổ chức quá nóng vội áp dụng công nghệ cho chuyển đổi số khi chưa sẵn sàng về dữ liệu.
So how should businesses prepare data to be ready for digital transformation? Let's go through 4 below steps with Abivin!
Bước 1: Tổng hợp dữ liệu
Đầu tiên, các doanh nghiệp nên bắt đầu thu thập và tổng hợp dữ liệu.
Hiện tại, nhiều doanh nghiệp sử dụng hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm ứng dụng và hệ thống riêng lẻ (ví dụ: ERP, CRM, v.v.). Kết quả là dữ liệu dễ bị phân mảnh, trùng lặp và phổ biến nhất là lỗi thời khi chuyển giữa các phòng ban và bộ phận. Lúc đó, những câu hỏi cơ bản như "Khách hàng nào mang lại nhiều lợi nhuận nhất cho công ty?", "Sản phẩm nào tạo ra lợi nhuận tốt nhất?" trở nên phức tạp hơn để trả lời, hoặc ít nhất là kém chính xác.
Do đó, các doanh nghiệp nên (1) xác định vị trí lưu trữ dữ liệu hiện tại, (2) phân loại dữ liệu hiện có theo tên, loại dữ liệu, giá trị, quyền truy cập, v.v., và (3) tổng hợp chúng một cách có hệ thống.
Bước 2: Làm sạch dữ liệu
Sau khi dữ liệu đã được tổng hợp, các doanh nghiệp nên bắt đầu làm sạch chúng. Cụ thể, dữ liệu có thể có nhiều giá trị thiếu, giá trị ngoài phạm vi, giá trị null, giá trị trùng lặp, khoảng trắng, v.v. Dữ liệu không chính xác hoặc lỗi có thể dẫn đến sai sót trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Ví dụ, khi sử dụng Phần mềm Quản lý Vận tải (TMS) hoặc Phần mềm Tối ưu Hóa Tuyến Đường, nếu người điều phối nhập sai địa chỉ của khách hàng hoặc trọng lượng của hàng hóa, phần mềm sẽ gán đơn hàng cho các phương tiện không phù hợp với trọng lượng thực tế của hàng hóa. Giả sử tổ chức không kịp thời phát hiện và khắc phục vấn đề. Trong trường hợp đó, chi phí và thời gian giao hàng sẽ tăng đáng kể, giảm chất lượng dịch vụ khách hàng và ảnh hưởng đến danh tiếng của doanh nghiệp.
Làm sạch dữ liệu là điều cần thiết để tránh các lỗi do sử dụng dữ liệu không đạt chất lượng, nhưng đây cũng là bước tốn nhiều thời gian nhất.
Dưới đây là một số giải pháp thay thế:
- Loại bỏ khoảng trắng.
- Xóa các giá trị trùng lặp.
- Thay thế các giá trị thiếu (ví dụ: Chèn giá trị mặc định hoặc tìm kiếm thông tin bổ sung).
- Chuẩn hóa định dạng dữ liệu (ví dụ: Định dạng tên khách hàng, tên sản phẩm, ngày dữ liệu hoặc các từ viết tắt một cách nhất quán).
- Chuẩn hóa giá trị (ví dụ: Chuyển đổi tất cả các đơn vị đo lường sang hệ mét, chuyển đổi giá sang một loại tiền tệ chung).
Bước 3: Lưu trữ dữ liệu
Trong bước tiếp theo, dữ liệu cần được đưa vào cùng một hệ thống lưu trữ. Khi nguồn dữ liệu tăng lên và nhu cầu truy cập thông tin chính xác và kịp thời trở nên cấp bách, các doanh nghiệp nên chuyển sang quản lý dữ liệu chủ để cung cấp thông tin nhất quán và cập nhật kịp thời cho tất cả các bộ phận trong công ty.
Ví dụ, khi một doanh nghiệp bán sản phẩm mới cho khách hàng hiện tại, nhân viên bán hàng có thể dựa vào dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống (thông tin khách hàng, đơn hàng cũ, v.v.) để tư vấn phù hợp. Bên cạnh đó, giả sử một khách hàng đóng đơn hàng. Trong trường hợp đó, người điều phối có thể tận dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng về địa chỉ giao hàng, số lượng đơn hàng, v.v., để tối ưu hóa tuyến đường giao hàng.
Bằng cách lưu trữ dữ liệu một cách có hệ thống và dễ dàng truy cập, các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng cường sự gắn kết của họ với công ty, từ đó tạo ra nhiều lợi nhuận hơn.
Bước 4: Phân tích dữ liệu
Trong quá trình chuyển đổi số, chuyển đổi dữ liệu không chỉ là thu thập, tổng hợp, làm sạch và lưu trữ mà còn là phân tích và cập nhật liên tục theo thời gian thực để các nhà lãnh đạo có thể nắm bắt sự thay đổi của thị trường và khách hàng một cách nhanh chóng. Kết quả là họ có thể điều chỉnh chiến lược chuyển đổi số kịp thời để cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy nhiều lợi nhuận hơn cho doanh nghiệp.
Các doanh nghiệp có thể đưa dữ liệu vào các công cụ phân tích tiên tiến như phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán hoặc phân tích đề xuất. Để phục vụ từng nhu cầu cụ thể, các công ty nên sử dụng công cụ phân tích phù hợp để có được thông tin cần thiết và ý nghĩa nhất.
Ví dụ, phân tích dự đoán giúp các doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường trong tương lai và tác động của chúng đến hoạt động kinh doanh của tổ chức để các nhà lãnh đạo có thể lập kế hoạch giảm thiểu rủi ro phòng ngừa và hợp lý. Nếu các nhà lãnh đạo muốn giải quyết các vấn đề tồn đọng (ví dụ: giảm chi phí và thời gian dẫn đầu) để tối đa hóa giá trị cho doanh nghiệp, phân tích đề xuất sẽ là lựa chọn thiết thực hơn.
Kết luận
Dữ liệu là một tài sản kinh doanh. Với lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ mỗi ngày, các doanh nghiệp cần sử dụng hiệu quả để tạo ra nhiều giá trị hơn cho khách hàng, doanh nghiệp và đối tác. Tuy nhiên, không phải tổ chức nào cũng có thể dễ dàng vượt qua thách thức về dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số. Do đó, các công ty cần chuẩn bị kỹ lưỡng từ việc thu thập, tổng hợp đến phân tích và quản lý dữ liệu.
4 Bước Chuẩn Bị Dữ Liệu Cho Chuyển Đổi Số