3 CẤP ĐỘ TRƯỞNG THÀNH TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

📊 Phân tích dữ liệu không chỉ là việc “làm báo cáo” – mà là hành trình nâng cao năng lực ra quyết định của doanh nghiệp. Từ việc mô tả hoạt động hiện tại, dự đoán xu hướng tương lai, đến đề xuất hành động tối ưu, dữ liệu có thể trở thành nền tảng cho mọi chiến lược. Trong kỷ nguyên số, phân tích dữ liệu không chỉ là lợi thế cạnh tranh mà còn là năng lực tối thiểu để doanh nghiệp tồn tại và phát triển bền vững. Tuy nhiên, không thể “nhảy cóc” để làm chủ dữ liệu, mỗi cấp độ phân tích sẽ đòi hỏi cách tiếp cận, công cụ và nguồn lực khác nhau.

💡 Vậy doanh nghiệp của bạn đang ở đâu trong hành trình này? Và đâu là bước tiếp theo để khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu?

Theo cuốn “How to drive substantial business value with data analytics” của tác giả Andrea De Mauro và Michele Pacifico (2024), mô hình phân tích dữ liệu có 3 cấp độ chính, được chia thành 2 nhóm:

Business Intelligence: Bao gồm phân tích mô tả (Descriptive) – giúp trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”
AI & Advanced Analytics: Gồm phân tích dự đoán (Predictive) và phân tích đề xuất (Prescriptive) – giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra” và “Nên làm gì tiếp theo?”

1. Descriptive Analytics – Phân tích mô tả

Phân tích mô tả là bước đầu tiên và nền tảng trong hành trình khai thác dữ liệu. Nó giống như một tấm gương phản chiếu tình hình hoạt động kinh doanh – từ quá khứ đến hiện tại – giúp trả lời những câu hỏi tưởng chừng đơn giản nhưng thiết yếu như: “Chuyện gì đã xảy ra?” hoặc “Tình hình hiện tại như thế nào?”. Thay vì đưa ra dự đoán hay đề xuất, phân tích mô tả tập trung vào việc hiển thị dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu. Những con số rải rác trong cơ sở dữ liệu được sắp xếp thành các biểu đồ sinh động hay dashboard trực quan, cung cấp cái nhìn toàn cảnh về các chỉ số quan trọng (KPIs). Từ đó dễ dàng đánh giá hiệu suất, phát hiện xu hướng và so sánh với các mốc tham chiếu như mục tiêu nội bộ, dữ liệu năm trước hoặc dữ liệu đối thủ.

Các cấp độ phân tích mô tả có thể kể đến như:

Static reports: Báo cáo định kỳ theo dõi hiệu quả hoạt động doanh nghiệp được gửi qua email dưới dạng Excel hoặc PDF
Interactive dashboards: Các hệ thống giao diện báo cáo trực quan trên các công cụ phổ biến như Tableau, Power BI…, cho phép người dùng tương tác trực tiếp để khám phá dữ liệu theo nhiều chiều, nhiều góc nhìn linh hoạt – thay vì chỉ nhìn thấy các số liệu tĩnh.

Phân tích mô tả có thể không đủ để đưa ra các quyết định chiến lược phức tạp, nhưng lại cực kỳ quan trọng để hiểu rõ hiện trạng, từ đó đặt nền móng cho các bước phân tích sâu hơn. Ví dụ, nếu một thương hiệu thời trang nhận thấy lượng truy cập vào trang sản phẩm áo khoác tăng đột biến trong tháng gần đây, họ có thể ngay lập tức điều chỉnh quảng cáo, ưu tiên trưng bày sản phẩm này trên website và chuẩn bị nguồn hàng để đáp ứng nhu cầu gia tăng.

2. Predictive Analytics – Phân tích dự đoán

Nếu phân tích mô tả là “tấm gương” phản chiếu quá khứ và hiện tại, thì phân tích dự đoán giống như một “ống nhòm” hướng tới tương lai. Đây là hình thức phân tích giúp doanh nghiệp trả lời những câu hỏi mang tính chiến lược như: “Chuyện gì có khả năng sẽ xảy ra tiếp theo?” hay “Xu hướng nào đang hình thành?”. Khác với phân tích mô tả vốn chỉ tóm lược dữ liệu, phân tích dự đoán sử dụng các mô hình thống kê, học máy (machine learning) và dữ liệu lịch sử để dự báo hành vi, nhu cầu hoặc rủi ro trong tương lai. Không chỉ dừng lại ở việc thấy điều gì đang diễn ra, doanh nghiệp còn có thể dự đoán những kịch bản tiếp theo dựa trên các chu kỳ trước, đồng thời đưa ra cảnh báo sớm để chủ động chuẩn bị và ứng phó hiệu quả.

Các cấp độ phân tích dự đoán có thể kể đến như:

Diagnostics (Chẩn đoán): đánh giá và kiểm nghiệm mô hình dựa trên các dấu hiệu sai lệch, nhằm đảm bảo độ tin cậy và tối ưu hóa kết quả dự báo.
Segmentations (Phân cụm): phân nhóm dữ liệu theo các đặc điểm tương đồng nhằm phân tích sâu hơn và tối ưu hiệu quả chiến lược.
Forecasts (Dự báo): Các giá trị ước tính trong tương lai, được tạo ra từ mô hình dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử.
Anomaly detection (Phát hiện bất thường): phát hiện các giá trị, hành vi hoặc mẫu dữ liệu khác biệt bất thường so với xu hướng hoặc hành vi thông thường trong tập dữ liệu.

Từ góc nhìn của nhà quản lý, phân tích dự đoán chính là công cụ hữu ích để chủ động thay vì phản ứng. Ví dụ, dựa theo dữ liệu thu thập về hành vi mua sắm của khách hàng từ các nền tảng thương mại điện tử, công ty nhận thấy nhu cầu mua hàng của nhóm Gen Z sẽ tăng mạnh tại một số khu vực cụ thể, họ có thể sớm triển khai chiến dịch marketing chuyên biệt cho nhóm khách hàng này và ưu tiên khối lượng hàng hóa để đáp ứng kịp nhu cầu và cải thiện trải nghiệm giao hàng tại khu vực đó.

3. Prescriptive Analytics – Phân tích đề xuất

Phân tích đề xuất là bước phát triển cao nhất và cũng là khó nhất trong hành trình khai thác dữ liệu. Đây là công cụ chỉ ra hành động nào là tối ưu nhất để đạt được kết quả mong muốn, trả lời những câu hỏi chiến lược như: “Chúng ta nên làm gì?”, “Làm thế nào để thực hiện điều này?”. Điểm đặc biệt của phân tích đề xuất là sử dụng các thuật toán phức tạp để xác định phương án hành động cụ thể, dựa trên dữ liệu hiện tại, các xu hướng và các yếu tố hạn chế (như ngân sách, thời gian, hoặc nguồn lực). Phân tích không chỉ dừng lại ở việc mô hình hóa hành vi trong quá khứ, mà còn giúp đưa ra những gợi ý hành động cụ thể, từ đó tối ưu hóa quyết định và hỗ trợ doanh nghiệp hành động một cách chủ động, chính xác và hiệu quả hơn.

Một số ví dụ điển hình của phân tích đề xuất là:

Scoring (Chấm điểm): quá trình gán một điểm số (score) cho từng đối tượng (khách hàng, chiến dịch, nội dung, sản phẩm…) dựa trên các tiêu chí đã xác định, nhằm đánh giá mức độ tiềm năng, hiệu quả hoặc mức độ ưu tiên của từng đối tượng.
Optimisation (Tối ưu): quá trình sử dụng các thuật toán để xác định phương án hành động tốt nhất trong một tập hợp các lựa chọn, dựa trên dữ liệu có sẵn và các ràng buộc cụ thể.
Generative agents (Tác nhân tạo sinh): các hệ thống AI tự động tạo ra hành động hoặc phản hồi, giúp tối ưu hóa các quyết định và trải nghiệm người dùng thông qua tương tác tự động.

Từ góc nhìn của nhà quản lý, phân tích đề xuất giống như một người đồng hành thông minh, giúp đưa ra những quyết định chiến lược với cơ sở dữ liệu vững chắc. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng phân tích đề xuất để tối ưu hóa chiến lược giá dựa trên sự biến động của thị trường và sở thích của từng phân khúc khách hàng, từ đó tối đa hóa lợi nhuận và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Đích đến cuối cùng của khai thác dữ liệu là Fully autonomous business processes (Tự động toàn trình). Đây là các quy trình mà trong đó tất cả các tác vụ và quyết định đều được tự động hóa mà không cần sự can thiệp của con người. Các hệ thống này sử dụng trí tuệ nhân tạo, các thuật toán học máy và các công nghệ tự động hóa để thực hiện công việc, từ việc xử lý dữ liệu, ra quyết định cho đến thực hiện các hành động mà không cần sự giám sát hoặc điều khiển thủ công.

Ví dụ, trong doanh nghiệp, một quy trình tự động hoàn toàn có thể bao gồm từ việc thu thập và phân tích dữ liệu bán hàng để xác định các sản phẩm bán chạy hoặc những vấn đề trong quá trình bán hàng, từ đó cung cấp các báo cáo giúp doanh nghiệp nắm bắt tình hình hiện tại mà không cần sự can thiệp thủ công. Tiếp theo, sử dụng các mô hình dự báo để tính toán lượng sản phẩm sẽ được bán trong tương lai, chẳng hạn như dự đoán số lượng đơn hàng trong tuần tiếp theo và tự động điều chỉnh mức tồn kho hoặc tạo đơn hàng với nhà cung cấp. Cuối cùng, tự động đưa ra các quyết định dựa trên các mô hình dự báo, đề xuất các hành động tối ưu như thay đổi chiến lược marketing hoặc điều chỉnh giá sản phẩm để tăng doanh thu, giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả và tiết kiệm thời gian và nhân lực.
🔍 Kết luận:
Phân tích dữ liệu là một hành trình liên tục, không phải là một điểm dừng. Điều cốt yếu là doanh nghiệp cần bắt đầu, dù chỉ với những bước nhỏ nhưng đúng đắn. Không nhất thiết phải có ngay AI hay các mô hình phức tạp, đôi khi một báo cáo mạch lạc, một dashboard trực quan đã là khởi đầu tuyệt vời để cải thiện năng lực đưa ra quyết định. Tuy nhiên, để quá trình phân tích dữ liệu thực sự hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một lộ trình rõ ràng, cùng với sự kiên định và đồng lòng từ ban lãnh đạo cũng như đội ngũ triển khai. Khi tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp cùng hướng đến mục tiêu chung, việc áp dụng và phát triển phân tích dữ liệu sẽ trở nên suôn sẻ và mang lại giá trị lâu dài.

👉 Liên hệ ngay với Lead Consulting để được tư vấn các giải pháp phân tích dữ liệu và thiết lập dashboard tự động!

#MarketingAnalytics #Phễu #Funnel #LeadConsulting #Leadbydata