Theo Mc.Kinsey, các tổ chức định hướng dữ liệu (Data Driven) có khả năng thu hút khách hàng cao hơn 23 lần, giữ chân khách hàng cao gấp 6 lần và sinh lời cao hơn 19 lần so với các doanh nghiệp không tận dụng dữ liệu. Trong thời đại chuyển đổi số phát triển mạnh mẽ, dữ liệu trở thành tài sản quý giá, Data Driven trở thành phương pháp, kim chỉ nam cho các hoạt động của doanh nghiệp. Vậy Data Driven là gì? Làm thế nào để ứng dụng hiệu quả? Cùng MISA AMIS tìm hiểu ngay!
[Tặng bạn ấn phẩm] MISA Collection 01: Xây dựng hệ thống báo cáo quản trị – Đọc đúng, quyết trúng |
1. Data Driven là gì?
Data-driven hay còn gọi là định hướng là phương pháp tiếp cận trong quản trị doanh nghiệp, trong đó các quyết định chiến lược và hoạch định chính sách được hình thành dựa trên nền tảng thu thập, phân tích và xử lý số liệu.
Thay vì lệ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân, trực giác hay giả định chủ quan, các doanh nghiệp áp dụng phương pháp định hướng dữ liệu nhằm đưa ra những quyết định tối ưu. Trong thời đại số hóa hiện nay, Data Driven được coi là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành, dự báo xu hướng thị trường và nâng cao lợi thế cạnh tranh.
2. Áp dụng Data Driven vào doanh nghiệp mang lại những lợi ích gì?
Nghiên cứu của Forrester cho thấy, các doanh nghiệp áp dụng chiến lược data-driven có thể tăng trưởng doanh thu đến 30% so với các đối thủ không sử dụng dữ liệu. Báo cáo này cũng chỉ ra rằng, các công ty này dễ dàng cải thiện hiệu quả marketing và dịch vụ khách hàng nhờ khả năng phân tích dữ liệu chính xác.
Có thể thấy, Data Driven đang trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và năng lực cạnh tranh. Dưới đây là những lợi ích cụ thể khi áp dụng Data Driven vào trong hoạt động.
2.1. Đưa ra quyết định chính xác và kịp thời
Việc áp dụng phương pháp định hướng dữ liệu giúp doanh nghiệp loại trừ các yếu tố chủ quan hoặc giả định trong quá trình ra quyết định. Thay vào đó, mọi chiến lược được đưa ra đều dựa trên các dữ liệu được thu thập chính xác trước đó. Do vậy, doanh nghiệp có khả năng xác định chính xác các nhân tố tác động đến quá trình hoạt động và kịp thời đưa ra những quyết định sáng suốt để đạt được các mục tiêu đề ra.
2.2. Nâng cao hiệu quả hoạt động
Từ các phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có cơ sở để xác định được các khâu sử dụng lãng phí nguồn lực, đồng thời xác định chính xác các vấn đề tồn tại trong quy trình kinh doanh và sản xuất. Thông qua việc nhận diện những “điểm nóng” này, doanh nghiệp có thể đề xuất giải pháp và thực hiện điều chỉnh kịp thời nhằm tối ưu hóa chi phí vận hành, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.
Tặng bạn: 10 biểu mẫu & dashboard giúp kiểm soát quy trình và hiệu suất làm việc tổng thể
2.3. Thấu hiểu khách hàng
Khi ứng dụng Data Driven, doanh nghiệp thấu hiểu sâu sắc nhu cầu, mong muốn của khách hàng. Những thông tin này tạo điều kiện cho doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách tối ưu thông qua việc cải tiến sản phẩm, dịch vụ; xây dựng các chiến lược marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng hiệu quả. Từ đó, doanh nghiệp có thể thiết lập và duy trì mối quan hệ bền vững với khách hàng.
2.4. Dự báo xu hướng và cơ hội
Thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử kết hợp với cập nhật các xu hướng hiện tại, doanh nghiệp có khả năng dự báo những biến động trong hành vi tiêu dùng, diễn biến thị trường hoặc nhu cầu về sản phẩm/dịch vụ trong tương lai.
Khả năng dự đoán này không chỉ giúp doanh nghiệp chủ động chuẩn bị để nắm bắt các cơ hội kinh doanh mà còn tăng cường lợi thế cạnh tranh, từ đó giành vị thế dẫn đầu trong thị trường.
2.5. Quản lý rủi ro hiệu quả
Data-driven cung cấp các công cụ và dữ liệu giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn trong quá trình hoạt động. Từ đó, thực hiện kế hoạch “đi trước đón đầu”, chuẩn bị phương án ứng phó một cách toàn diện và hiệu quả. Với năng lực nhận diện và phản ứng nhanh nhạy trước các tình huống, doanh nghiệp có thể giảm thiểu tối đa các tổn thất và duy trì sự ổn định trong hoạt động.
2.6. Nâng cao năng lực cạnh tranh
Với việc áp dụng Data Driven, doanh nghiệp có thể giành được lợi thế cạnh tranh so với đối thủ trong bối cảnh công nghệ số như hiện nay. Bằng cách khai thác dữ liệu để tối ưu hóa mọi khía cạnh hoạt động từ phát triển sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ đến hoàn thiện chiến lược Marketing, bán hàng, doanh nghiệp có khả năng mang đến những giá trị khác biệt và vượt trội cho khách hàng.
Xem thêm: Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Chìa khóa thành công cho CEO thời đại công nghệ
3. Ứng dụng của Data Driven trong hoạt động của doanh nghiệp
Trong thời đại số hóa, data-driven đã được ứng dụng vào tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp, trở thành yếu tố quan trọng giúp tối ưu hóa hoạt động và nâng cao hiệu quả.
3.1. Ứng dụng Data Driven trong Tài chính – Kế toán
Trong Tài chính – Kế toán, Data Driven được áp dụng trong việc ra quyết định, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả công việc. Phương pháp này giúp các doanh nghiệp và tổ chức tận dụng dữ liệu để cải thiện độ chính xác, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa các chiến lược tài chính. Cụ thể, ứng dụng chính của Data Driven trong Tài chính – Kế toán có thể kể đến:
- Tự động hóa quy trình kế toán: Giúp tự động ghi nhận giao dịch và quản lý công nợ, giảm sai sót và tiết kiệm thời gian.
- Tối ưu hóa phân tích và báo cáo tài chính: Cung cấp cái nhìn chi tiết và chính xác về tình hình tài chính doanh nghiệp.
- Phát hiện rủi ro và gian lận: Giúp phát hiện các giao dịch bất thường và ngăn ngừa gian lận.
- Dự báo và lập kế hoạch tài chính: Dự báo dòng tiền và lập kế hoạch ngân sách chính xác hơn.
- Quản lý chi phí và tối ưu hóa nguồn lực: Phân tích chi phí và tìm cơ hội tiết kiệm.
- Đảm bảo tuân thủ quy định và quản lý thuế: Tự động tính toán thuế và đảm bảo tuân thủ chuẩn mực kế toán.
- Quản lý tài sản và khấu hao: Theo dõi và tính toán khấu hao tài sản cố định chính xác.
- Hỗ trợ ra quyết định tài chính chiến lược: Cung cấp thông tin đáng tin cậy giúp đưa ra quyết định tài chính chiến lược.
- Tăng cường khả năng dự báo rủi ro tài chính: Phân tích rủi ro và giúp dự báo các biến động tài chính.
Phần mềm kế toán MISA – AMIS Kế toán với khả năng tự động hóa quy trình kế toán, tối ưu hóa phân tích tài chính, và hỗ trợ dự báo dòng tiền chính là công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp áp dụng Data Driven toàn diện vào trong hoạt động Tài chính – Kế toán. Phần mềm này giúp tự động ghi nhận giao dịch, phát hiện gian lận, đảm bảo tuân thủ thuế, và quản lý tài sản cố định hiệu quả.
Bằng việc cung cấp thông tin chi tiết và đáng tin cậy, AMIS Kế toán hỗ trợ các quyết định tài chính chiến lược, tối ưu hóa chi phí và dự báo rủi ro tài chính chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động tài chính của doanh nghiệp.
3.2. Ứng dụng Data Driven trong Marketing – Bán hàng
Dựa trên phương pháp Data Driven, doanh nghiệp có thể thu thập và phân tích dữ liệu về nhân khẩu học, sở thích và hành vi khách hàng để tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa, tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả.
Đồng thời, việc phân tích dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu thị trường và quản lý hoạt động bán hàng hiệu quả, tránh lãng phí nguồn lực và duy trì hàng tồn kho hợp lý. Thêm vào đó, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, gợi ý sản phẩm và xây dựng chương trình khuyến mãi phù hợp, từ đó tăng khả năng mua lại và nâng cao mức độ trung thành của khách hàng.
Dữ liệu Marketing – Bán hàng cần được thu thập từ các nền tảng như Website, Social Media (Facebook, Tiktok, Instagram,…), các nền tảng Email Marketing,… Và các phần mềm CRM như AMIS CRM có khả năng đồng bộ dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn để ra các quyết định chính xác, kịp thời.
3.3. Ứng dụng Data Driven trong quản lý nhân sự
Trong kỷ nguyên số, quản trị nhân sự không còn là lĩnh vực dựa trên kinh nghiệm chủ quan, mà đang chuyển mình mạnh mẽ theo hướng sử dụng dữ liệu và phân tích để đưa ra các quyết định khách quan và chính xác. Phương pháp Data-driven HR cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất làm việc của nhân viên, tăng cường khả năng giữ chân nhân tài và nâng cao trải nghiệm làm việc một cách toàn diện.
Việc ứng dụng phương pháp quản trị nhân sự dựa trên dữ data driven mang lại nhiều lợi ích thiết thực như:
- Phân phối nguồn nhân lực một cách chiến lược và hợp lý
- Nâng cao chất lượng và giảm thiểu chi phí trong quy trình tuyển dụng
- Đánh giá nhân viên công bằng hơn
- Cải thiện phúc lợi và môi trường làm việc
- Cá nhân hóa đào tạo và phát triển
- Dự đoán xu hướng nhân sự để có chiến lược dài hạn
Các nền tảng quản trị nhân sự toàn diện như AMIS HRM với khả năng số hóa toàn bộ nghiệp vụ quản lý nhân sự từ quản lý thông tin nhân sự, chấm công, tính lương, mục tiêu,… tạo ra hệ thống các báo cáo dữ liệu trực quan để hỗ trợ doanh nghiệp đạt được các mục tiêu trên.
3.4. Ứng dụng Data Driven trong quản lý dự án
Việc quản lý dự án yêu cầu khả năng đưa ra các quyết định chính xác, tối ưu hóa nguồn lực, và giám sát tiến độ một cách hiệu quả. Ứng dụng Data Driven giúp thực hiện những yêu cầu này bằng cách cung cấp các dữ liệu thực tế và phân tích chi tiết. Dữ liệu giúp các nhà quản lý dự án đưa ra quyết định thông minh, dự báo và giảm thiểu rủi ro, đồng thời tối ưu hóa việc phân bổ nhân lực, tài chính và vật lực.
Ứng dụng Data Driven giúp theo dõi tiến độ và hiệu suất công việc, tối ưu chi phí dự án, và cải thiện giao tiếp giữa các nhóm. Việc sử dụng dữ liệu giúp nhận diện các vấn đề và điều chỉnh kế hoạch kịp thời để đảm bảo dự án hoàn thành đúng hạn và trong ngân sách. Thêm vào đó, dữ liệu còn hỗ trợ đánh giá các quy trình dự án và cải tiến chúng cho các dự án tương lai.
AMIS Công việc là công cụ mạnh mẽ hỗ trợ các nhà quản lý để nắm bắt tiến độ công việc/dự án – hiệu suất nhân sự – điểm nóng tức thời và tất cả các chỉ số cần thiết trên một dashboard duy nhất.
- Giao việc tập trung: Giao việc, phân bổ công việc cho từng người/phòng ban/dự án tập trung trên phần mềm, nhân viên chủ động trong công việc, biết mình cần làm gì, phối hợp với ai, khi nào cần hoàn thành.
- Trao đổi – phối hợp – báo cáo đồng nhất trên một nền tảng: Đội ngũ bình luận, trao đổi, quản lý tài liệu và phối hợp công việc theo quy trình được thiết lập sẵn. Khi hoàn thành xong công việc, chỉ cần tích done hoặc kéo – thả, quản lý không cần mất thời gian hỏi lại.
- Theo dõi tiến động công việc, dự án tức thời: Quản lý chủ động theo dõi tiến độ công việc của phòng ban/dự án, thời gian hoàn thành thực tế so với kế hoạch, nắm bắt ai đang phụ trách công việc gì, tiến độ ra sao, cập nhật thông báo tức thời khi có điểm nóng phát sinh.
- Đo lường hiệu suất nhân viên tự động: Hiệu suất, hiệu quả làm việc của từng nhân viên, Khối lượng thực hiện, phần trăm hoàn thành, tính cam kết,… được tự động đánh giá theo thời gian thực.
4. Các bước triển khai Data Driven trong doanh nghiệp
Triển khai Data Driven trong doanh nghiệp là một quá trình liên tục và có sự chuẩn bị kỹ lưỡng, giúp doanh nghiệp sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả để ra quyết định và tối ưu hóa các hoạt động. Dưới đây là các bước cơ bản để triển khai Data Driven trong doanh nghiệp:
Bước 1: Xác định mục tiêu chiến lược
Đây là bước đầu tiên và được coi là bước quan trọng nhất. Ở bước này, doanh nghiệp cần xác định rõ ràng các mục tiêu kinh doanh cụ thể mà họ muốn đạt được thông qua việc sử dụng dữ liệu. Chẳng hạn như: tăng doanh số bán hàng, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình hoạt động, giảm thiểu rủi ro,…
Bước 2: Thu thập dữ liệu và xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung
Sau khi xác định mục tiêu chiến lược, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu từ đa dạng nguồn, bao gồm dữ liệu nội bộ như thông tin bán hàng, hồ sơ khách hàng, dữ liệu nhân sự và dữ liệu bên ngoài như thông tin thị trường, dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội.
Để đảm bảo tính thống nhất, chính xác và khả năng truy cập dễ dàng, dữ liệu cần được thu thập một cách có hệ thống và lưu trữ trong một hệ thống dữ liệu tập trung như kho dữ liệu (data warehouse) hoặc hồ dữ liệu (data lake). Việc xây dựng một hệ thống dữ liệu tập trung hiệu quả là nền tảng vững chắc cho quá trình phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu
Bước 3: Trực quan hóa và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập và làm sạch dữ liệu, doanh nghiệp cần trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ, bảng tổng hợp hoặc dashboard để dễ dàng quan sát và so sánh. Việc này giúp làm nổi bật các xu hướng, mối quan hệ và điểm bất thường trong dữ liệu mà mắt thường khó nhận ra.
Tiếp theo, dữ liệu được phân tích để tìm ra những thông tin có giá trị như hành vi tiêu dùng của khách hàng, hiệu suất bán hàng, hay nguyên nhân của các vấn đề tồn đọng. Kết quả phân tích là cơ sở quan trọng giúp nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
Bước 4: Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Dựa trên những thông tin chi tiết thu được từ quá trình phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và hiệu quả. Thay vì dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm chủ quan, các quyết định được đưa ra dựa trên bằng chứng xác thực từ dữ liệu.
Bước 5: Cập nhật và cải tiến quy trình định hướng dữ liệu
Việc triển khai Data-Driven không phải là một dự án một lần, mà là một quá trình liên tục. Doanh nghiệp cần thường xuyên cập nhật và cải tiến quy trình định hướng dữ liệu của mình để đảm bảo rằng nó luôn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh và điều kiện thị trường thay đổi.
5. Các xu hướng Data Driven trong tương lai
5.1. Tăng cường ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy vào quy trình phân tích, ra quyết định.
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng đóng vai trò then chốt trong mọi hoạt động kinh doanh, sự tích hợp sâu rộng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) trở thành xu hướng tất yếu. Hai công nghệ này không chỉ là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ mà còn mở ra tiềm năng tự động hóa các tác vụ phức tạp, từ dự đoán xu hướng thị trường đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quy trình vận hành.
Nhờ khả năng học hỏi và thích ứng liên tục, AI và Machine Learning giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.
5.2. Data-driven Automation – Tự động hóa dựa trên dữ liệu
Tự động hóa dựa trên dữ liệu (Data-Driven Automation) là quá trình sử dụng dữ liệu thu thập được để tối ưu hóa và tự động hóa các quy trình vận hành, giảm thiểu sự can thiệp của con người, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc và tối ưu chi phí. Việc áp dụng Data-Driven Automation giúp doanh nghiệp vận hành trơn tru hơn, giảm thiểu sai sót và tăng khả năng phản ứng nhanh với các thay đổi của thị trường.
Ví dụ, trong quản lý kho hàng, hệ thống có thể tự động theo dõi số lượng hàng tồn kho, dự đoán nhu cầu và đặt hàng bổ sung khi cần thiết. Hay trong chăm sóc khách hàng, chatbot AI có thể phân tích dữ liệu tương tác để đưa ra phản hồi nhanh chóng, cá nhân hóa trải nghiệm cho từng khách hàng.
5.3. Tích hợp dữ liệu thời gian thực (Real-time Data)
Việc tích hợp dữ liệu thời gian thực giúp doanh nghiệp nắm bắt các biến động và phản hồi của thị trường ngay khi chúng xảy ra. Nhờ đó, các bộ phận như bán hàng, marketing hay chăm sóc khách hàng có thể phản ứng nhanh chóng, đưa ra quyết định tức thời nhằm tối ưu hiệu quả hoạt động. Dữ liệu thời gian thực cũng giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng, khi doanh nghiệp có thể cá nhân hóa nội dung, ưu đãi hoặc hỗ trợ khách ngay tại thời điểm tương tác.
5.4. Gia tăng tính bảo mật của dữ liệu
Các chiến lược Data-Driven giờ đây không chỉ tập trung vào việc tối ưu hóa dữ liệu mà còn vào việc đảm bảo dữ liệu an toàn trước các mối đe dọa. Khi dữ liệu trở thành tài sản quý giá của doanh nghiệp, việc bảo mật dữ liệu đang trở thành vấn đề quan trọng trong môi trường Data-Driven. Các vụ vi phạm dữ liệu ngày càng gia tăng đã làm cho các doanh nghiệp ưu tiên đầu tư vào các công nghệ bảo mật tiên tiến như mã hóa, hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) và nền tảng quản lý danh tính và truy cập (IAM).
5.5. Data Mesh – Phân tán dữ liệu để tối ưu hóa quản lý
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phân tán và đa dạng, kiến trúc Data Mesh nổi lên như một giải pháp tiên tiến nhằm tối ưu hóa quản lý dữ liệu. Data Mesh là một mô hình quản lý dữ liệu phi tập trung, trao quyền tự chủ cho các nhóm kinh doanh trong việc quản lý dữ liệu thuộc phạm vi trách nhiệm của họ.
Kiến trúc đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp có quy mô lớn, hoạt động trên nhiều bộ phận và chi nhánh, nơi mà việc quản lý dữ liệu tập trung trở nên phức tạp và kém hiệu quả. Việc áp dụng Data Mesh không chỉ giúp cải thiện chất lượng và tốc độ truy xuất dữ liệu mà còn thúc đẩy văn hóa dữ liệu, khuyến khích sự hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận.
Không thể phủ nhận Data Driven mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình, cải thiện ra quyết định và tăng cường hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, việc triển khai Data Driven trong doanh nghiệp không hề đơn giản bởi những thách thức như:
- Chất lượng dữ liệu kém: Dữ liệu trong doanh nghiệp có thể không chính xác, không đầy đủ hoặc bị trùng lặp, bị lỗi hoặc không đồng bộ có thể dẫn đến quyết định sai lầm.
- Dữ liệu bị cô lập (Data silos): Nhiều doanh nghiệp chưa có hệ thống dữ liệu tập trung, dữ liệu bị phân tán và chỉ có một bộ phận truy cập được.
- Thiếu kỹ năng phân tích dữ liệu: Nếu nhân viên không biết cách đọc và sử dụng dữ liệu đúng cách, họ sẽ không thể tận dụng sức mạnh của Data-Driven.
- Chi phí đầu tư cao: việc xây dựng hệ thống Data-Driven yêu cầu đầu tư với chi phí cao vào công nghệ, nhân sự, đào tạo. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) thường gặp khó khăn trong việc triển khai do ngân sách hạn chế.
MISA AMIS là nền tảng quản trị doanh nghiệp hợp nhất, được xây dựng dựa trên nguyên lý Data-Driven, giúp doanh nghiệp tập trung hóa và tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu. Với MISA AMIS, các bộ phận như Tài chính, Nhân sự, Sản xuất, Bán hàng, Dự án,… có thể dễ dàng tích hợp và đồng bộ dữ liệu, mang lại hiệu quả quản lý vượt trội và khả năng ra quyết định nhanh chóng, chính xác dựa trên dữ liệu thực tế.
6. Kinh nghiệm ứng dụng Data Driven thành công của Netflix, Google và Coca Cola
6.1. Netflix sử dụng Data Driven để tạo nên loạt bom tấn mới
Trong lĩnh vực dịch vụ sáng tạo, các doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào kinh nghiệm quá khứ. Hiểu rõ vấn đề này, Netflix đã phát huy sức mạnh của Data Driven để dự đoán những hình thức giải trí mà khách hàng ưa chuộng.
Sau khi phân tích hơn 30 triệu lượt xem mỗi ngày của 4 triệu người đăng ký, 3 triệu lượt tìm kiếm, Netflix đã chứng minh được lợi ích mà Data Driven mang lại. Các bom tấn được hoan nghênh rộng rãi như “House of Cards’’ và “Arrested Development” chính là thành quả của quá trình này.
6.2. Data Driven giúp Google cải thiện chính sách nhân sự
Đội ngũ nhân sự luôn được xem như nguồn lực để doanh nghiệp phát triển và đổi mới. Do đó, Google tập trung đào sâu vào khối dữ liệu liên quan đến con người nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.
Google tiến hành khảo sát năng suất cũng như mong muốn của từng thành viên về người lãnh đạo lý tưởng. Dữ liệu chỉ ra phương hướng cải thiện phong cách làm việc cho người đứng đầu, đồng thời cải thiện 75% hiệu suất của đội ngũ. Ngoài ra, sự thay đổi trên còn tăng tỷ lệ giữ chân nhân viên lâu năm, tạo nên môi trường làm việc tích cực.
6.3. Coca Cola phát huy sức mạnh của quảng cáo
Trong năm 2018, hơn 283 tỷ USD đã được chi cho quảng cáo kỹ thuật số. Con số trên được dự đoán sẽ tăng lên 517 tỷ USD vào năm 2023.
Tuy nhiên, nghiên cứu do công ty thương mại điện tử và Internet Rakuten (Nhật Bản) thực hiện lại chỉ ra rằng các nhà tiếp thị đang lãng phí khoảng 26% ngân sách quảng cáo do chiến lược truyền thông sai lầm.
Lấy ví dụ như Coca-Cola, với hơn 105 triệu người theo dõi trên Facebook và 2,7 triệu người trên Instagram, thương hiệu này sở hữu một kho tàng dữ liệu khổng lồ. Coca-Cola đã khéo léo tận dụng sức mạnh của công nghệ nhận dạng hình ảnh và phân tích dữ liệu từ khách hàng.
Các quảng cáo cá nhân hóa phân phối dựa trên Data Driven có tỷ lệ nhấp chuột cao hơn gấp 4 lần so với các phương pháp quảng cáo cũ. Như vậy, phân tích dữ liệu trước khi ra quyết định giúp thương hiệu tiếp cận đúng đối tượng, từ đó tối đa hóa ROI của chiến dịch quảng cáo.
7. Tạm kết
Bằng cách thấu hiểu Data Driven là gì, doanh nghiệp không chỉ cải tiến quy trình mà còn nắm bắt nhiều cơ hội mới hơn. Tại MISA AMIS, chúng tôi đã xây dựng nền tảng hợp nhất cho phép các tổ chức khai thác, phân tích dữ liệu tối ưu hơn. Chính vì vậy, bạn có thể ứng dụng Data Driven cũng như chuyển đổi số thành công ngay từ hôm nay.