Để có thể vạch ra một kế hoạch Marketing chi tiết, khả thi, thuyết phục, việc dẫn chứng bằng các con số cụ thể là điều cần thiết. Nhưng chẳng có ai cho bạn sẵn những số liệu giá trị cả đâu. Bạn phải tự mình tiến hành thu thập, phân tích chúng. Công việc đó được gọi là Data Analyticsphân tích dữ liệu. Cụ thể Data Analytics là gì, triển khai như thế nào để đạt hiệu quả. Tất cả sẽ được SEOHoaPhuong bật mí ngay sau đây.

Data Analytics là gì?

Data Analytics là gì?
Data Analytics là gì?

Data Analytics chính là quá trình phân tích dữ liệu bao gồm việc tìm kiếm, chọn lọc, thu thập các thông tin quan trọng phù hợp với mục đích tìm kiếm trong một mớ thông tin hỗn độn cực kỳ lớn. Từ đó đưa ra đưa ra kết luận và hỗ trợ quá trình ra quyết định.

Hiện nay Data Analytics được sử dụng ở tất cả các cấp độ doanh nghiệp từ lớn tới nhỏ. Phân tích dữ liệu cần sử dụng rất nhiều công cụ hỗ trợ khác nhau. Một vài công cụ quan trọng trong số này phải kể đến là các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python. Microsoft Excel cũng là công cụ phổ biến, khá được “trọng dụng” trong phân tích dữ liệu.

Việc sử dụng các công cụ này trong quá trình phân tích dữ liệu sẽ giúp kết quả được diễ giải một cách cụ thể, sinh động, trực quan dưới dạng bảng biểu, đồ thị. Quá trình trình bày dữ liệu ở dạng trực quan như vậy được gọi là trực quan hóa dữ liệu. Các chương trình như Tableau hoặc Microsoft Power BI sẽ cho bạn nhiều hình ảnh hỗ trợ trình bày dữ liệu sống động.

Vì sao doanh nghiệp cần tiến hành phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu là việc mà bất cứ đơn vị kinh doanh nào cũng cần triển khai. Bởi đây chính là cơ sở để đưa ra các chiến lược kinh doanh, cải thiện doanh thu cho doanh nghiệp. Nếu không phân tích dữ liệu mà cứ thế bắt tay vào kinh doanh, sản xuất. Việc doanh nghiệp bị sụt giảm doanh thu, thậm chí phá sản chỉ là điều sớm muộn mà thôi.

5 bước cơ bản trong phân tích dữ liệu

Có rất nhiều cách, nhiều bước khác nhau khi tiến hành Data Analytics nhưng về cơ bản ta có thể triển khai theo 5 bước sau:

quy trình phân tích dữ liệu
quy trình phân tích dữ liệu

Xác định mục tiêu

Để đảm bảo việc phân tích dữ liệu của bạn đem lại hiệu quả tốt nhất, đúng trọng tâm, tiết kiệm thời gian, công sức và cả tiền bạc. Trước tiên bạn cần xác định chính xác mục tiêu phân tích mà mình hướng đến là gì. Từ đó bạn sẽ biết việc phân tích số liệu mà mình sẽ triển khai nhằm mục tiêu gì và làm thế nào để đạt mục tiêu đó.

Thu thập dữ liệu

Bước thứ hai bạn cần làm chính là thu thập dữ liệu có liên quan. Có 2 loại dữ liệu mà bạn cần thu thập đó là:

  • Dữ liệu sơ cấp: có thể thu thập được thông qua bảng hỏi, khảo sát, phỏng vấn sâu, phỏng vấn nhóm.
  • Dữ liệu thứ cấp: Thu thập các dữ liệu đã tồn tại sẵn, được cung cấp bởi các công ty nghiên cứu thị trường chuyên nghiệp, hoặc các tổ chức, cơ quan nhà nước, các công ty Marketing uy tín…

Xử lý dữ liệu

Tất cả các dữ liệu mà bạn thu thập được ở bước 2 vẫn đang ở dạng “thô”. Để có thể sử dụng được, bạn cần phải “tinh chế” chúng nhé!

Ở bước này, bạn nên xử lý, trình bày số liệu dưới dạng bảng (dành cho dữ liệu đơn giản) và dạng biểu đồ (dành cho dữ liệu phức tạp, có sự biến đổi theo thời gian) để chúng trở nên sinh động hơn, khoa học hơn. Hãy thực sự cẩn thận khi lựa chọn hình thức thể hiện để tránh bỏ sót các dữ liệu quan trọng có vai trò khai phá những insight mới. Chẳng hạn, biểu đồ tròn cho phép thể hiện tỷ lệ thị phần ở các quốc gia khác nhau, nhưng lại khó biểu đạt sự thay đổi này theo từng năm, từng giai đoạn. Ngược lại, biểu đồ cột cho phép thể hiện sự biến thiên qua từng giai đoạn nhưng chỉ phù hợp để thể hiện một vài cá thể nhất định mà thôi.

Phân tích dữ liệu

Ở bước này, bạn sẽ phải “chế biến” dữ liệu để biến các con số đó thành con số “biết nói”. Đây chính là kết quả của cuộc khảo sát, phân tích dữ liệu mà bạn đang triển khai. Các công việc bạn cần làm ở bước này bao gồm:

  • Đọc kỹ dữ liệu lẻ: Tất cả các dữ liệu bạn thu thập được vẫn đang hết sức rời rạc, chưa có sự kết nối với nhau. Vì vậy, bạn cần đọc kỹ để hiểu ý nghĩa từng dữ liệu muốn thể hiện là gì, chúng mô tả điều gì…
  • Phân nhóm dữ liệu: Sắp xếp các dữ liệu có sự tương đồng với nhau vào thành một nhóm. Ba nhóm dữ liệu mà bạn cần quan tâm khi làm Data Analytics đó chính là: Sales (bán hàng), Consumer (khách hàng) và Brand (thương hiệu).
  • So sánh, tìm điểm bất thường: Khi các dữ liệu đã được gộp thành từng nhóm khác nhau. Việc tiếp theo bạn cần làm chính là so sánh chúng với giai đoạn trước, so sánh với đối thủ cạnh tranh, đặc biệt chú ý tới các giai đoạn tăng giảm mạnh bất ngờ. Bởi đó có thể là insight tuyệt vời để bạn khai thác, tạo doanh thu cho doanh nghiệp.

Rút ra kết luận và đưa ra dự đoán

Bước cuối cùng, bạn hãy đưa ra một vài nhận định cuối cùng liên quan tới mục tiêu nghiên cứu ban đầu. Từ đó đưa ra đề xuất ngắn hạn và dài hạn cho chiến lược phát triển trong thời gian tới.

“Tips” hay cần nhớ khi thực hiện Data Analytics

Tips hay phân tích dữ liệu như chuyên gia
Tips hay phân tích dữ liệu như chuyên gia

Để việc phân tích dữ liệu tiến hành trôi chảy, thu được kết quả như mong muốn. Ngoài việc tuân thủ quy trình 5 bước cơ bản trên, bạn cũng nên lưu ý và áp dụng một số “tips” hay mà chúng tôi mách nhỏ ngay sau đây:

  • Luôn kiểm tra tính chính xác của dữ liệu. Nếu các con số bạn tìm thấy không chính xác, mọi kế hoạch đều “đổ sông đổ bể”.
  • Cân nhắc chọn đúng loại biểu đồ minh họa, tránh làm sót các thông tin quan trọng.
  • Đặc biệt chú ý tới những con số mang tính biến động. Bởi rất có thể đây chính là “insight” quan trọng bạn cần “focus” vào.
  • Luôn kết nối các dữ liệu để tìm ra nguyên nhân, kết quả cho những bất thường.
  • Nếu bị lạc trôi trong các dữ liệu, bạn hãy ngay lập tức quay về với công thức 6P.

Lời Kết

Data Analytics – phân tích dữ liệu là một trong những công việc quan trọng mà bất cứ Maketer chuyên nghiệp nào cũng phải biết và thành thạo. Bạn có thể tham gia các khóa học đào tạo chuyên sâu về lĩnh vực này để có thêm kiến thức, kinh nghiệm. Từ đó cho ra đời những nghiên cứu, phân tích chính xác, phục vụ tốt nhất công việc kinh doanh của doanh nghiệp mình. Chúc các bạn thành công!

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *