15 câu hỏi tìm ra hướng phân tích dữ liệu hiệu quả

marketing foundation

Tomorrow Marketers – Trong thời đại digital ngày càng phát triển, việc đặt ra các câu hỏi phân tích nhằm khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu là điều cần thiết cho sự phát triển và tăng trưởng của doanh nghiệp. 

Dữ liệu chỉ hữu ích khi các câu hỏi phân tích bạn đặt ra đủ tốt. 

Câu hỏi càng cụ thể, câu trả lời càng có giá trị và có thể thực hiện. 

Ví dụ, với câu hỏi “Làm thế nào để tăng doanh thu?”, câu trả lời bạn nhận lại sẽ chỉ là các chiến thuật chung chung như: “hợp tác với influencer, thiết kế các chiến dịch ưu đãi giảm giá, bổ sung các dịch vụ chăm sóc khách hàng”… – những câu trả lời này hẳn sẽ không giúp bạn cải thiện hoạt động kinh doanh. 

Thay vào đó, hãy hỏi “Chúng ta cần tập trung vào kênh nào để tăng doanh thu trong khi vẫn giữ nguyên chi phí nhằm có biên lợi nhuận lớn hơn?”. Hoặc hãy hỏi “Chiến dịch marketing nào trong quý này có ROI cao nhất, và làm thế nào để một lần nữa đạt được thành công này?”.

Đọc thêm: Những lỗi nhỏ nếu không để ý có thể dẫn tới sai sót lớn khi phân tích dữ liệu

Trong bài viết dưới đây, cùng Tomorrow Marketers tìm hiểu 15 ví dụ về câu hỏi phân tích để tìm ra hướng tiếp cận dữ liệu hiệu quả nhé!

1) Tôi muốn tìm hiểu cụ thể điều gì?

Đầu tiên, bạn cần đánh giá tình trạng hoạt động kinh doanh của công ty, chuẩn bị những pain points mà bạn muốn hiểu rõ trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu. 

Tìm ra đâu là KPI liên quan nhất với doanh nghiệp và những KPI đó đã phát triển như thế nào. Nghiên cứu các ví dụ KPI khác nhau của các doanh nghiệp cùng lĩnh vực và so sánh với KPI của doanh nghiệp bạn. Bạn sẽ muốn các KPI này phát triển như nào? Bạn có thể tác động đến sự phát triển này không, bằng cách nào? Nếu không có gì có thể thay đổi, sẽ chẳng ích gì khi phân tích dữ liệu. Nhưng nếu bạn tìm thấy cơ hội để tăng trưởng KPI đó và cải thiện hiệu quả kinh doanh, thì việc đầu tư cho phân tích dữ liệu là đáng giá.

Tiếp theo, hãy xem xét mục tiêu của bạn là gì và việc phân tích dữ liệu sẽ giúp gì cho việc ra quyết định. Kết quả nào từ phân tích mà bạn định nghĩa là thành công? 

Bước tiếp theo là xem xét mục tiêu của bạn là gì và nó sẽ tạo thuận lợi cho việc ra quyết định như thế nào. Kết quả nào từ phân tích mà bạn cho là thành công? 

2) Đâu là KPI quan trọng cần quan tâm?

BI (business intelligence) giúp doanh nghiệp nhìn thấy bức tranh kinh doanh thực tế, để CEO có thể đưa ra quyết định có lợi cho công ty phát triển. 

Ví dụ: Bạn có thể đặt ra câu hỏi : “Chiến dịch PPC nào trong quý trước có kết quả tốt nhất?”. Nhưng như nào là “có kết quả tốt nhất”? Tạo ra doanh thu cao nhất? Mang lại lợi nhuận cao nhất? Hay đạt mức ROI tối ưu nhất? 

Tất cả những metrics trên đều hợp lý, và bạn cần chọn ra đâu là metric có thể trở thành KPI của doanh nghiệp, dựa theo mục tiêu kinh doanh chung. 

Đọc thêm: KPI và Metric – 2 khái niệm các doanh nghiệp cần phân biệt

Hãy xem điều này thông qua một ví dụ đơn giản.

Giả sử, công ty bạn hoạt động trong lĩnh vực bán lẻ, và công ty sẽ muốn biết mình nên bán sản phẩm/dịch vụ gì, ở đâu, khi nào? Nhìn vào dashboard trên, xu hướng tăng giảm của khối lượng hàng bán (volume sales) sẽ phản ánh nhu cầu về sản phẩm – như vậy bạn có thể trả lời được câu hỏi ban đầu với các KPI cụ thể. Sau đó, bạn có thể đào sâu hơn các dữ liệu chi tiết và quyết định các cơ hội bán hàng bổ sung, và xác định các khu vực có hoạt động kinh doanh kém gây ảnh hưởng tới doanh số bán chung.

Đọc thêm: Dashboard là gì? Dashboard đóng vai trò gì trong “cách mạng chuyển đổi số” của doanh nghiệp?

3) Dữ liệu của doanh nghiệp sẽ tới từ nguồn nào?

Tiếp theo, bạn cần xác định nguồn dữ liệu và các trường dữ liệu cần có để phân tích. Dữ liệu bạn cần có thể tới từ bất cứ nguồn nào – nguồn dữ liệu thứ cấp từ nội bộ, ví dụ từ các bộ phận trong công ty (bộ phận Sales, tài chính, công nghệ,…), các kênh digital như Facebook và Google Analytics, từ các báo cáo thị trường; hoặc từ nguồn dữ liệu sơ cấp từ các khảo sát, phỏng vấn,…

Để có dữ liệu sẵn sàng sử dụng, bạn cần có hệ thống đường ống dữ liệu, kết nối nguồn dữ liệu về một nhà kho dữ liệu duy nhất. Sử dụng các phần mềm kết nối dữ liệu sẽ giúp bạn làm việc với một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau chỉ với vài thao tác đơn giản. Nhờ các công cụ này, mọi người trong doanh nghiệp đều có thể tiếp cận và sử dụng dữ liệu để cải thiện hoạt động kinh doanh. 

Đọc thêm: Data democratization là gì? Làm thế nào để dân chủ hóa dữ liệu?

3.5) Loại thang đo (level of measurement) của các trường dữ liệu là gì?

Lưu ý: Đây là một phần của “phân loại dữ liệu” . Bạn có thể bỏ qua phần này nếu nó không có nhiều ý nghĩa đối với bạn.

Các loại thang đo của các biến số khác nhau sẽ ảnh hưởng đến kỹ thuật thống kê có thể áp dụng. Về cơ bản, có 4 loại thang đo:  

Thang đo định danh (Nominal) – thang đo này sắp xếp dữ liệu theo các danh mục không thể xếp hạng hoặc so sánh một cách định lượng. Ví dụ: Các màu áo khác nhau, các loại trái cây khác nhau, các thể loại âm nhạc khác nhau,…

Thang đo định hạng hoặc thứ bậc (Ordinal) – trong thang đo định hạng, tất cả các quan sát được gán cho một trong các phân loại. Sau đó, các phân loại này được sắp xếp thứ tự theo một đặc tính cụ thể. Ví dụ, một bệnh nhân có thể bày tỏ mức độ đau đớn theo cảm nhận trên thang điểm từ 1 đến 10. Điểm 7 có nghĩa là họ cảm thấy đau hơn điểm 5, và điểm 5 có nghĩa là họ cảm thấy đau hơn điểm 3. Nhưng sự khác biệt giữa điểm 7 và 5 có thể không giống như giữa 5 và 3. Các giá trị chỉ biểu thị một thứ tự. Một ví dụ khác là xếp hạng phim, từ 0 đến 5 sao.

Thang đo định khoảng (Interval) – trong loại thang đo này, dữ liệu được nhóm thành các danh mục có thứ tự và có khoảng cách bằng nhau giữa các danh mục này. Vì vậy bạn có thể so sánh trực tiếp, cộng và trừ (nhưng không thể nhân hoặc chia các biến). Ví dụ: Xếp hạng nhiệt độ. Thang đo định khoảng được sử dụng cho cả độ F và độ C. Sự khác biệt giữa nhiệt độ 100 độ và 90 độ cũng giống như sự khác biệt giữa 90 độ và 80 độ.

Thang đo tỷ lệ (Ratio) –  thang đo tỷ lệ cung cấp cũng chia dữ liệu thành các nhóm, các nhóm được sắp xếp theo thang thứ tự và khoảng cách giữa các nhóm bằng nhau, mang cùng một ý nghĩa và có điểm gốc 0 thực sự. Với thang tỷ lệ, bạn có thể thực hiện các phép toán như cộng, trừ, chia, nhân, tìm giá trị trung bình,… Ví dụ: chiều cao, cân nặng, số doanh thu, số khách hàng tiềm năng, số lần gặp mặt với khách hàng.

4) Làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu?

Chất lượng của dữ liệu sẽ ảnh hưởng tới chất lượng Insight và các phân tích rút ra. Đó là lý do tại sao bước tiếp theo của bạn là “làm sạch” bộ dữ liệu để loại bỏ thông tin sai hoặc lỗi thời. Đây cũng là thời điểm thích hợp để thêm nhiều trường vào dữ liệu của bạn để làm cho nó đầy đủ và hữu ích hơn. 

Một cuộc khảo sát của CrowdFlower – nhà cung cấp/nền tảng dữ liệu – đã phát hiện ra rằng hầu hết các data scientists dành ra:

  • 60% thời gian cho việc sắp xếp và dọn dẹp dữ liệu (!).
  • 19% thời gian cho việc thu thập các bộ dữ liệu. 
  • 9% thời gian cho việc khai thác dữ liệu để vẽ các patterns. 
  • 3% thời gian cho việc đào tạo các bộ dữ liệu. 
  • 4% thời gian cho việc điều chỉnh các thuật toán. 
  • 5% thời gian cho các nhiệm vụ khác.

57% trong số họ coi quá trình làm sạch dữ liệu là nhiệm vụ nhàm chán và kém thú vị nhất. Nếu bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ, có thể bạn không cần một data scientist, nhưng bạn sẽ cần làm sạch dữ liệu và đảm bảo tiêu chuẩn thông tin phù hợp. Sau khi đã hoàn thành công việc đảm bảo chất lượng dữ liệu, bạn có thể xây dựng các dataset chính xác có thể được chuyển đổi, kết hợp và đo lường bằng các phương pháp thống kê.

Dữ liệu được coi là “sạch” khi đảm bảo 7 yếu tố sau: 

  • Timeliness – Tính kịp thời 
  • Completeness – Tính đầy đủ 
  • Consistency – Tính nhất quán 
  • Relevance – Mức độ liên quan 
  • Transparency – Tính minh bạch 
  • Accuracy – Độ chính xác 
  • Representation – Tính đại diện

Đọc thêm: Chất lượng dữ liệu: Không phải data nào cũng là vàng, marketers phải “đào” sao cho đúng?

5) Doanh nghiệp cần sử dụng kỹ thuật phân tích thống kê nào?

Có hàng chục kỹ thuật phân tích thống kê, trong đó, các kỹ thuật thống kê dưới đây được sử dụng thường xuyên để phân tích hoạt động kinh doanh:

Phân tích hồi quy (Regression Analysis) – xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến.

Phân tích hồi quy giúp bạn hiểu giá trị của biến phụ thuộc thay đổi như thế nào khi một biến độc lập thay đổi, trong khi các biến độc lập khác được giữ cố định. 

Phân tích hồi quy chỉ ra biến nào trong số các biến độc lập có liên quan đến biến phụ thuộc và khám phá các dạng của mối quan hệ này. Thông thường, phân tích hồi quy dựa trên dữ liệu trong quá khứ để đưa ra quyết định tốt hơn về tương lai.

Phân tích theo nhóm (Cohort Analysis) – đây là kỹ thuật phân tích so sánh hành vi của các nhóm hoặc nhóm khách hàng khác nhau theo thời gian. 

Ví dụ: bạn có thể gộp một nhóm khách hàng dựa trên ngày thực hiện giao dịch mua đầu tiên, sau đó nghiên cứu xu hướng chi tiêu của các nhóm khách hàng theo các nhóm thời gian khác nhau để xác định xem chất lượng của khách hàng trung bình có đang tăng hay giảm theo thời gian. 

Phân tích dự báo & đề xuất (Predictive & Prescriptive Analysis) – kỹ thuật phân tích này dựa trên việc phân tích các bộ dữ liệu hiện tại và lịch sử để dự đoán các khả năng trong tương lai, bao gồm các kịch bản thay thế và đánh giá rủi ro.

Phân tích kết hợp (Conjoint analysis) – kỹ thuật phân tích này được các công ty sử dụng trong nghiên cứu thị trường, nhằm hiểu cách khách hàng đánh giá các thành phần hoặc tính năng khác nhau của sản phẩm/dịch vụ.

Kỹ thuật phân tích này sẽ cung cấp các thông tin chi tiết cần thiết để xem đối tượng mục tiêu thực sự cảm nhận sản phẩm/dịch vụ như thế nào, từ đó đưa ra các cải tiến có mục tiêu nhằm mang lại lợi thế cạnh tranh.

Phân tích cụm (Cluster analysis) kỹ thuật phân tích này nhóm một tập hợp các đối tượng hoặc bộ dữ liệu thành các nhóm (được gọi là cụm) dựa trên các giá trị, thuộc tính hoặc điểm tương đồng. 

Kỹ thuật phân tích này thường được sử dụng khi làm việc với các ứng dụng tự động hoặc cố gắng xác định các xu hướng hoặc pattern cụ thể. 

Việc lựa chọn phương pháp phân tích nào sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu bạn đã thu thập, kỹ năng của nhân sự và tài nguyên của doanh nghiệp.

6) Quy trình ETL nào cần được phát triển?

ETL là viết tắt của Extract-Transform-Load, công nghệ trích xuất dữ liệu từ nguồn dữ liệu gốc, chuyển đổi nó thành dạng dữ liệu phù hợp, đảm bảo đúng tiêu chuẩn yêu cầu để nhập vào cơ sở dữ liệu công ty. 

Những công cụ ETL này cung cấp giải pháp hiệu quả vì bộ phận công nghệ hoặc data scientist không phải trích xuất thông tin theo cách thủ công từ nhiều nguồn khác nhau.

Nếu có tập dữ liệu lớn, doanh nghiệp nên thiết lập ETL thật tốt để tất cả thông tin mà doanh nghiệp muốn sử dụng luôn sẵn sàng.

7) Ai là người sử dụng cuối của những kết quả phân tích?

Người dùng cuối trong phân tích là ai? Họ sẽ áp dụng các phân tích như nào? Họ mong đợi gì từ dữ liệu? Nhu cầu của họ là gì? Kỹ năng chuyên môn và các hiểu biết về dữ liệu/công nghệ của họ ở mức nào? Họ có thể dành bao nhiêu thời gian để phân tích dữ liệu? Họ là nhân viên cấp dưới sử dụng phân tích cho công việc hay là cấp quản lý sử dụng phân tích cho các quyết định? 

Biết được câu trả lời sẽ giúp bạn quyết định mức độ chi tiết của báo cáo dữ liệu và bạn nên tập trung vào dữ liệu nào. 

Người dùng nội bộ và người dùng bên ngoài có nhu cầu đa dạng: nếu các phân tích được sử dụng trong nội bộ công ty, ít nhiều bạn sẽ biết được báo cáo phân tích cần có mức độ chi tiết tới đâu và mức độ phức tạp của dữ liệu tới đâu. Tuy nhiên, nếu báo cáo phân tích cũng được sử dụng bởi người ngoài, có thể bạn sẽ cần tuân thủ các nguyên tắc bảo mật của công ty.

8) Các phân tích được sử dụng như nào? 

Bạn có thể đặt các câu hỏi liên quan tới thời điểm, mục đích, cách thức sử dụng những phân tích. Ví dụ: khi tạo báo cáo, bạn sẽ sử dụng báo cáo đó độc lập mà không cần kết nối với các báo cáo khác, hay bạn sẽ mong muốn có thể nhúng vào hệ thống để cập nhật phân tích liên tục theo thời gian thực? 

Embedded analytics là một nhánh của công nghệ BI, tích hợp các dashboard hoặc nền tảng chuyên nghiệp vào các ứng dụng hiện có của doanh nghiệp để nâng cao phạm vi và khả năng phân tích dữ liệu. Bằng cách tận dụng sức mạnh của các dashboard, bạn có thể tận dụng mọi điểm tiếp xúc thông tin có sẵn cho doanh nghiệp. Ví dụ: bạn có thể cung cấp các báo cáo và dashboard cho các stakeholder bên ngoài để chia sẻ thông tin có tương tác và dễ hiểu.

Ngoài các báo cáo được nhúng (embedded report), bạn cũng nên cân nhắc việc nên truy cập dữ liệu trên thiết bị di động, dưới dạng xuất tệp hay được in ra trên giấy hay không, nhằm đảm bảo tính linh hoạt và dễ sử dụng.

9) Dữ liệu cần được trực quan hóa như nào?

Bạn có thể có những insight có giá trị, nhưng nếu không trình bày và trực quan hóa những thông tin này tốt, người dùng báo cáo sẽ không tận dụng được những thông tin này. Bạn phải thuyết phục những người ra quyết định rằng dữ liệu này:

  • Đúng
  • Quan trọng
  • Cho thấy sự cần thiết và gấp gáp phải hành động 

Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả sẽ hỗ trợ bạn làm điều này. Có hàng tá biểu đồ dữ liệu để lựa chọn và nếu chọn sai cách trực quan hóa dữ liệu (ví dụ, biểu diễn diễn biến thời gian trên biểu đồ tròn), bạn có thể đạp đổ mọi nỗ lực phân tích trước đó.

Đọc thêm: Data Visualization – Cách chọn loại biểu đồ minh họa tốt nhất cho metrics của bạn?

Dashboard cập nhật dữ liệu thời gian thực sẽ hiệu quả hơn so với các trang thống kê thông tin tĩnh. Bạn có thể tiếp cận và tương tác với dữ liệu trong thời gian thực một cách dễ dàng, bằng các thiết bị di động 24/7 và có quyền truy cập vào từng phần dữ liệu phân tích mà bạn cần.

Đọc thêm: 5 nguyên tắc thiết kế dashboard hữu ích cho doanh nghiệp

10) Phần mềm nào có thể giúp tôi trình bày những phân tích?

Có một số công cụ cơ bản và nâng cao mà bạn có thể sử dụng. Trong đó, trang tính (spreadsheet) sẽ là công cụ giúp bạn tiếp cận dữ liệu tĩnh, theo một cách truyền thống. 

Nhưng nếu bạn mong muốn được tùy chỉnh cách hiển thị dữ liệu theo cách riêng, thực hiện các phân tích cơ bản và nâng cao với sự trợ giúp của công nghệ, đồng thời mong muốn cập nhật dữ liệu tự động theo thời gian thực mà không phải cập nhật dữ liệu một cách thủ công, vậy thì các công cụ như PowerBI, Tableau… sẽ phù hợp hơn. 

Đọc thêm: Tại sao không nên phụ thuộc hoàn toàn vào Excel hay Google Sheets?

11) Doanh nghiệp hiện có khả năng thực hiện những công nghệ tiên tiến nào?

Khi bạn quyết định tập trung vào câu hỏi phân tích nào, việc xem xét những công nghệ tiên tiến hoặc đâu là công nghệ mà doanh nghiệp bạn có thể thực hiện là điều quan trọng tiếp theo. Với các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence), máy học (ML – Machine Learning) và phân tích dự đoán (predictive analytics), bạn sẽ hợp lý hóa các chiến lược phân tích câu hỏi dữ liệu của mình đồng thời thu được thêm một lớp chuyên sâu từ thông tin của mình. 

12) Có điều gì khác cần biết không?

Trước khi kết thúc, một trong những câu hỏi quan trọng cần đặt ra là làm thế nào để xác minh tính đúng đắn và tính toàn vẹn của kết quả. Hãy nhớ rằng dữ liệu thống kê luôn có những độ lệch và phần trăm không chắc chắn. 

Suy nghĩ xem có thông tin nào bị thiếu và bạn sẽ sử dụng thêm thông tin như thế nào nếu có thông tin đó. Bằng cách đó, bạn có thể xác định thông tin tiềm năng có thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.

Luôn quay lại các mục tiêu ban đầu và đảm bảo rằng bạn xem xét kết quả phân tích  một cách toàn diện. Bạn sẽ muốn đảm bảo rằng kết quả cuối cùng là chính xác và không mắc phải bất kỳ sai lầm nào trong quá trình thực hiện. Trong bước này, các câu hỏi quan trọng để phân tích dữ liệu nên được tập trung vào là:

  • Kết quả phân tích có ý nghĩa không?
  • Những kết quả đo lường đã đúng với tình hình kinh doanh hiện tại của doanh nghiệp chưa?

Bạn cũng có thể đối sánh các kết quả phân tích dữ liệu bằng các phép tính toán thủ công. Nếu có sự khác biệt và không trùng khớp, bạn sẽ tìm ra được những lỗi sai cần khắc phục. 

13) Làm thế nào để xây dựng văn hóa dữ liệu?

Dashboards dưới đây là một ví dụ để bắt đầu văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp: 

Để thực sự kết hợp cách tiếp cận dựa trên dữ liệu vào việc điều hành doanh nghiệp, tất cả các cá nhân đều cần biết cách bắt đầu đặt câu hỏi phân tích dữ liệu phù hợp. Họ cần hiểu tại sao điều quan trọng là phải tiến hành phân tích dữ liệu ngay từ đầu. Tuy nhiên, chỉ mong muốn và hy vọng rằng những người khác sẽ tiến hành phân tích dữ liệu là một chiến lược chắc chắn sẽ thất bại. Thành thật mà nói, yêu cầu họ sử dụng phân tích dữ liệu (mà không cho họ thấy lợi ích trước) cũng khó có thể thành công.

Thay vào đó, hãy hữu hình hóa những lợi ích họ nhận được khi sử dụng dữ liệu cho các quyết định. Cho các nhân viên nội bộ thấy rằng thói quen phân tích dữ liệu thường xuyên sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả làm việc như nào. Cố gắng tạo ra một văn hóa dữ liệu – phân tích dữ liệu không phải là phương tiện để kỷ luật nhân viên và tìm ra người chịu trách nhiệm cho những thất bại, mà là để trao quyền cho họ cải thiện hiệu suất và tự cải thiện.

Đọc thêm: Làm thế nào để xây dựng văn hóa dữ liệu khi không có Data Team?

14) Tôi có đang bỏ lỡ điều gì, và liệu dữ liệu đã được khai thác hết các ý nghĩa chưa?

Bạn nên dành thời gian để khám phá tất cả các báo cáo và biểu đồ trực quan dữ liệu để xác định liệu có bất kỳ khoảng trống thông tin nào có thể bổ sung hay không? 

Ví dụ: Theo dõi các mục tiêu Sales và hiệu suất làm việc của từng nhân viên sẽ giúp bạn có đủ thông tin để cải thiện tình hình làm việc của bộ phận. Nhưng sau một cuộc họp nội bộ của team và các stakeholder, bạn có thể thấy rằng việc đưa customer lifetime value và acquisition costs vào phân tích sẽ cung cấp đầy đủ thông tin cho bức tranh phân tích dữ liệu hơn. 

15) Làm thế nào để liên tục cải thiện chiến lược phân tích?

Bạn có thể làm gì để tiếp tục cải thiện chất lượng báo cáo, quy trình phân tích hoặc các biểu đồ trực quan hóa dữ liệu để phù hợp với tình hình thực tế? 

Bất kể thị trường hay lĩnh vực của bạn là gì, mọi thứ đều chuyển động không ngừng. Những gì đang là xu hướng ngày hôm nay có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai. Vì vậy, một câu hỏi quan trọng cần đặt ra là làm thế nào để bạn có thể liên tục phát triển các phân tích.

Câu trả lời của câu hỏi số 14 sẽ là bước nền để bạn xác định các khoảng trống hoặc điểm yếu trong lập luận của những phân tích. Từ đây, bạn nên khám phá mọi KPI hoặc hình ảnh trực quan hóa dữ liệu giữa các bộ phận và tìm ra cách để cải thiện chiến lược phân tích bằng nhiều cách: cập nhật các mục tiêu phân tích, sửa đổi các cảnh báo hoặc điều chỉnh biểu đồ trực quan để dashboard trả về thông tin chi tiết phù hợp hơn với tình hình hiện tại,…

Ví dụ: bạn có thể quyết định rằng dashboard KPI kho cần được drill-down để đi sâu vào chi tiết của tổng tỷ lệ giao hàng đúng hạn (total on-time shipment rate) bởi tỷ lệ đặt hàng của khách hàng hoặc tốc độ tăng trưởng đang tăng gần đây. 

Tạm kết

“Ask the right question” là kỹ năng tiên quyết để khai thác tối đa dữ liệu doanh nghiệp có. Dựa trên 15 ví dụ về câu hỏi phân tích này, bạn có thể bắt đầu xây dựng danh sách các câu hỏi của riêng doanh nghiệp mình để phát triển một chiến lược sử dụng dữ liệu tối ưu và hiệu quả cho việc đưa ra các quyết định kinh doanh. Đây cũng là tư duy xuyên suốt mà khóa học Data Analysis tại Tomorrow Marketers truyền tải qua chương trình học, tham gia ngay nhé!

Tagged: