Trong kỷ nguyên số, ngành Food Delivery không chỉ chạy đua về tốc độ giao hàng hay ưu đãi người dùng, mà còn là cuộc cạnh tranh về năng lực khai thác dữ liệu khách hàng. Khi số lượng giao dịch đạt đến hàng triệu mỗi ngày, dữ liệu trở thành “mạch máu” nuôi sống hoạt động kinh doanh – từ vận hành, định giá đến dự báo nhu cầu.
Với kinh nghiệm dày dặn trong việc quản lý đối tác nhà hàng, đội ngũ tài xế và phát triển doanh thu tại BAEMIN, Be Group và CloudEats, anh Đình Ngữ – Managing Director @CloudEats sẽ mang tới góc nhìn sâu sắc về cách xây dựng nền tảng dữ liệu, thiết lập hệ thống dashboard, ứng dụng AI trong phân tích, và phương pháp triển khai dữ liệu hiệu quả cho SMEs.
1. VÌ SAO DỮ LIỆU TRỞ THÀNH YẾU TỐ SỐNG CÒN TRONG NGÀNH FOOD DELIVERY?
Trong ngành Food Delivery, dữ liệu không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà là một phần cốt lõi của hoạt động kinh doanh.
Lý do nằm ở khối lượng giao dịch khổng lồ: số lượng giao dịch mỗi ngày vượt xa khả năng xử lý trên một tập tin Excel thông thường. Do đó, việc làm việc dựa trên dữ liệu là bắt buộc để duy trì và mở rộng quy mô.
Đọc thêm: Excel vs Power BI: Nên Dùng Công Cụ Nào Để Phân Tích Dữ Liệu?
Ở cấp độ vận hành, các đội ngũ chuyên môn phân tích dữ liệu lịch sử để phát hiện xu hướng và tối ưu hiệu suất, ví dụ:
- Điều chỉnh giờ cao điểm khuyến mãi dựa trên hành vi đặt món;
- Dự đoán khu vực có nhu cầu tăng cao để phân bổ tài xế hợp lý;
- Theo dõi tỷ lệ hoàn thành đơn hàng để cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Việc này đòi hỏi đội ngũ phải hiểu sâu dữ liệu và biết chuyển insight thành hành động cụ thể, thay vì chỉ dừng lại ở việc quan sát con số.
2. DOANH NGHIỆP NÊN BẮT ĐẦU TỪ ĐÂU ĐỂ KHAI THÁC DỮ LIỆU HIỆU QUẢ?
Các siêu ứng dụng như Be hay BAEMIN sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ. Để kết nối, phân tích và đưa ra các quyết định chiến lược kinh doanh từ khối Big Data này, anh Đình Ngữ chia sẻ rằng các hoạt động chính cần được tập trung vào ba yếu tố sau:
Tổ chức hệ thống dữ liệu để theo dõi liên tục và tiết kiệm chi phí
Ở quy mô lớn, dữ liệu được cập nhật liên tục mỗi giây. Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống lưu trữ ổn định, có khả năng mở rộng, và đặc biệt là không ảnh hưởng đến các hoạt động giao dịch đang diễn ra.
Một quy trình tổ chức dữ liệu tốt sẽ giúp:
- Giảm thiểu rủi ro khi truy xuất và bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu đang cập nhật.
- Tối ưu chi phí lưu trữ và xử lý, tránh lãng phí tài nguyên điện toán.
- Đảm bảo tính bảo mật, đặc biệt với dữ liệu người dùng và đối tác nhà hàng.
Xây dựng dashboard đa mục đích với phân cấp quyền hạn rõ ràng
Khi dữ liệu đã được tổ chức bài bản, bước tiếp theo là kết nối dữ liệu với các công cụ phân tích và dashboard. Các bảng điều khiển (dashboards) này cần phục vụ nhiều mục tiêu cùng lúc, chẳng hạn:
- Theo dõi tổng quan và chi tiết hiệu suất kinh doanh.
- Giám sát tỷ lệ hoàn thành KPIs của từng bộ phận.
- Cảnh báo sớm các chỉ số bất thường như thời gian giao hàng, tỷ lệ hủy đơn.
- Dự báo nhu cầu và hiệu suất trong các chiến dịch sắp tới.
Đồng thời, việc phân cấp và phân quyền truy cập là rất quan trọng, đảm bảo từng phòng ban (Marketing, Vận hành, Tài chính) chỉ khai thác đúng dữ liệu phục vụ công việc của mình.
Thử nghiệm và lập kế hoạch tăng trưởng dựa trên dữ liệu
Sau khi có hệ thống dữ liệu vận hành trơn tru, doanh nghiệp cần chuyển dữ liệu thành hành động. Theo anh Ngữ, thử nghiệm (A/B testing) là cách hiệu quả nhất để đánh giá ý tưởng kinh doanh mới. Dữ liệu thu được từ các thử nghiệm này giúp:
- Xác định yếu tố nào ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng doanh thu.
- Dự đoán xu hướng thị trường, hành vi đặt hàng và nhu cầu trong tương lai.
⇒ Từ đó, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch chiến lược cho các giai đoạn phát triển tiếp theo.
Đọc thêm: Hướng dẫn chi tiết cách thực hiện Phân tích dữ liệu Kinh doanh (Sales Analysis)
3. AI ĐÓNG VAI TRÒ GÌ TRONG VIỆC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU?
Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng, xu hướng sử dụng AI trong phân tích dữ liệu đang ngày càng phổ biến. Anh Ngữ nhận định AI sẽ hỗ trợ đắc lực trong việc tương tác với cơ sở dữ liệu và tự động hóa các tác vụ quan trọng, giúp tăng năng suất lao động cho đội ngũ phân tích nghiệp vụ.
Các ứng dụng cụ thể của AI trong phân tích dữ liệu phục vụ tăng trưởng bao gồm:
- Tự động hoá theo nhu cầu: AI có thể giúp tạo lập các báo cáo, trích xuất thông tin theo yêu cầu cụ thể của từng vị trí trong công ty một cách nhanh chóng.
- Dự báo xu hướng: AI tự động phân tích dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo, cũng như cảnh báo về các bất thường hoặc rủi ro tiềm ẩn cho các bên liên quan.
4. VỚI NGÂN SÁCH HẠN CHẾ, DOANH NGHIỆP SMEs ỨNG DỤNG DỮ LIỆU THẾ NÀO ĐỂ TỐI ƯU CHI PHÍ?
Các công ty khởi nghiệp (start-up) hay doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) thường có nguồn lực hạn chế hơn so với các siêu ứng dụng lớn. Do đó, việc ứng dụng dữ liệu đòi hỏi một chiến lược đầu tư và hành động rõ ràng.
Tính toán hiệu quả đầu tư (ROI)
Anh Ngữ nhấn mạnh rằng các sáng kiến sử dụng dữ liệu để phát triển kinh doanh cần được đối xử như các sáng kiến khác của công ty. Điều này bao gồm việc phân tích rõ ràng về lợi nhuận và chi phí (ROI) mà sáng kiến đó có thể mang lại.
Sáng kiến chỉ nên được triển khai khi nó mang lại tỉ lệ ROI tốt hơn kỳ vọng. Khi yêu cầu về lợi nhuận được thỏa mãn, bước cốt yếu tiếp theo là xử lý nguồn lực về tiền bạc.
Các doanh nghiệp cần tránh việc thực thi các sáng kiến dữ liệu theo phong trào, chỉ dựa trên sở thích cá nhân của người đứng đầu, hoặc khi không có thông tin rõ ràng về đầu tư.
Tìm kiếm hình mẫu và chỉ tiêu theo dõi phù hợp
Doanh nghiệp nên tìm một hình mẫu (role model) để học tập. Sau đó, điều chỉnh hình mẫu đó để phù hợp với mô hình kinh doanh của mình. Hình mẫu này giúp doanh nghiệp xác định rõ:
- Chỉ tiêu nào (KPIs) nên được theo dõi.
- Hệ thống nào nên được triển khai để tiết kiệm chi phí.
- Cách thức gây ảnh hưởng lên các chỉ tiêu theo mục tiêu kinh doanh.
Hợp tác cùng đối tác để khai thác thông tin phát triển kinh doanh
Đặc thù đối với ngành Food Delivery, doanh nghiệp có thể ứng dụng dữ liệu thông qua việc hợp tác với đối tác. Các nền tảng giao hàng (platform) thường cung cấp thông tin và tư vấn phát triển kinh doanh cho đối tác nhà hàng. Tương tự, các công ty cung cấp giải pháp POS (Point of Sale) cũng là nguồn dữ liệu quan trọng có thể khai thác.
Xây dựng cơ sở dữ liệu “sạch sẽ”
Dân ngành có câu: “garbage in, garbage out” (rác vào, rác ra), nghĩa là nếu dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc không sạch, mọi phân tích và quyết định dựa trên đó sẽ không mang lại giá trị. Do đó, việc ưu tiên chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu là yếu tố đảm bảo thành công cho chiến lược tăng trưởng dựa trên dữ liệu.
Đọc thêm: Data Cleaning là gì? Hướng dẫn các bước làm sạch dữ liệu
TẠM KẾT
Việc ứng dụng dữ liệu khách hàng không chỉ là xu hướng, mà còn là chìa khóa để thúc đẩy tăng trưởng bền vững cho các doanh nghiệp Food Delivery. Từ việc tổ chức cơ sở dữ liệu lớn, tận dụng AI, cho đến việc tính toán ROI cho các sáng kiến dữ liệu, tất cả đều đòi hỏi một chiến lược bài bản và kiến thức nền tảng về dữ liệu vững chắc.
Bạn có thể tham khảo khóa học Professional Data Analyst Program để trang bị thêm bộ kỹ năng phân tích dữ liệu toàn diện, kết hợp với kiến thức AI ứng dụng trong Marketing & Sales Analytics. Đây là hành trang vững chắc giúp bạn mở ra cơ hội phát triển sự nghiệp bền vững trong lĩnh vực Data Analytics.
