Tomorrow Marketers – Với mong muốn cung cấp kỹ năng phân tích và đưa ra quyết định chiến lược từ dữ liệu, đặc biệt cho các bạn mới tiếp xúc với dữ liệu, thậm chí “sợ số”, Tomorrow Marketers tổ chức webinar “Nâng cao kỹ năng đọc và phân tích dữ liệu cho Fresher”. Webinar giúp bạn chuẩn bị cho cuộc thi NielsenIQ Case Competition và ứng tuyển vào Management Trainee Program sắp tới, cũng như tự tin làm việc và khẳng định bản thân tại môi trường doanh nghiệp.
Tại sự kiện này, các bạn trẻ đã có cơ hội lắng nghe chia sẻ từ ba vị diễn giả, những người có nhiều kinh nghiệm trong việc đọc và phân tích dữ liệu:
1. Anh Minh Quang – Founder @Tomorrow Marketers, Cựu Quán quân Nielsen Case Competition.
2. Chị Xuân Thuỵ – Manager Analytics & Insights @Nielsen IQ, Finalist Nielsen Case Competition
3. Chị Mỹ Linh – Former Senior Analyst @Uzabase Singapore, Cựu Quán quân Nielsen Case Competition.
Dưới đây là những chia sẻ trực tiếp và thực tế từ các anh chị:
1. Kỹ năng đọc số và phân tích: Phân tích theo quy trình nào?
Anh Minh Quang chia sẻ:
Trước khi bước vào quy trình phân tích dữ liệu, ta cần phải hiểu mục tiêu của việc phân tích là gì, việc bạn đọc dữ liệu phục vụ cho mục đích gì. Chẳng hạn khi tham gia cuộc thi Nielsen Case, mục tiêu của việc đọc dữ liệu chính là để trả lời cho câu hỏi mà đề bài đưa ra. Khi thiết lập mục tiêu cho nghiên cứu, bạn cần lưu ý 2 vấn đề đó là: cụ thể và rõ ràng. Khi đã có mục tiêu, ta cần bám sát vào mục tiêu đó để tiến hành nghiên cứu và bổ nhỏ vấn đề.
Sau khi đã có được mục tiêu, chúng ta sẽ đi vào bước thứ 2 đó là hiểu các loại chỉ số (metric). Metric là tập hợp các số liệu có thể đo lường. Khi bạn không hiểu ý nghĩa của từng metric và mối liên hệ, bạn sẽ không thể hiểu được dữ liệu dẫn đến việc không thể phân tích được. Nhiệm vụ của bạn là phải hiểu đặc thù ngành hàng của mình, đâu là metric quan trọng nhất để quan sát (theo từng giai đoạn tăng trưởng nhất định của công ty). Tiếp theo, bạn cần phân tích xem vấn đề mà bạn đang tìm hiểu có liên quan đến những metric nào. Tại bước này, bạn có thể sử dụng bản đồ phân tích (issue tree), để xem mối liên hệ của từng metric với nhau.
Bước tiếp theo là phân tích dữ liệu bao gồm 3 bước nhỏ: kết nối, so sánh và tách nhỏ. Đề bài sẽ cho các bạn rất nhiều các số liệu khác nhau, nhiệm vụ của bạn là phải kết nối những số liệu đó, xem các số liệu đó có mối tương quan hay sự liên hệ, xu hướng nào đặc biệt không. Sau khi kết nối dữ liệu xong, ta sẽ đi vào bước so sánh. Insight chỉ xuất hiện khi chúng ta tìm được điểm bất thường khi so sánh. Tuy nhiên, khi đã tìm ra được insight, vẫn chưa thể giải thích được tại sao lại xuất hiện điểm bất thường, đây là lúc chúng ta cần tách nhỏ dữ liệu. Nghĩa là, nhìn theo vùng miền, kênh phân phối, nhóm nhu cầu tương ứng để tìm ra tại sao xu hướng đó lại diễn ra.
Đọc thêm: Làm thế nào để đánh giá được một insight tốt?
Các lỗi thường gặp khi phân tích dữ liệu:
- Mục đích không rõ ràng, cụ thể dẫn đến lúc thu thập, phân tích dữ liệu bị nhập nhằng.
- Không hiểu rõ ý nghĩa của metric dẫn đến việc đọc hiểu sai.
- Không có hình dung rõ ràng về kết quả cần đạt được sau quá trình nghiên cứu, phân tích, nên không đưa ra được các kết luận có tính khả thi cao, giải quyết được vấn đề ban đầu.
- Không khoa học, không có tính đại diện và các thuật toán thống kê bị sai, sai số lớn. Dữ liệu thô sai thì không thể phân tích chính xác được. Do đó, cần có sự tư vấn của của những người có chuyên môn về phân tích và thống kê.
- Khi bạn có một phỏng đoán cá nhân (chưa chắc chắn) và chỉ chăm chăm đi tìm dữ liệu liên quan để chứng minh điều đó mà bỏ lỡ những data khác quan trọng thì bạn có thể bỏ lỡ những kết luận khác có tính chính xác cao hơn.
2. Lựa chọn dữ liệu theo quy trình nào?
Chị Mỹ Linh chia sẻ:
Với data về tình hình kinh doanh của công ty, các KPI có thể được chia thành từng mảng khác nhau bao gồm:
- Về sales: Volume/ value sale, volume/ value share, weighted distribution (số lượng hàng được bán)…
- Về người tiêu dùng: Penetration (mức độ thâm nhập), frequency (tần suất mua hàng)…
- Về thương hiệu: Brand equity (thương hiệu có nhiều người mua hay không?), brand health (sức khỏe thương hiệu)… Các data liên quan đến tình hình kinh doanh của công ty có thể thu thập từ dữ liệu nội bộ, các công ty nghiên cứu thị trường và khách hàng.
Với data về thị trường chung, có thể được chia thành từng mảng khác nhau bao gồm:
- Về tổng quan thị trường: Thị trường có những đặc điểm gì? Thị trường có hấp dẫn không? So với các quốc gia khác các ngành khác thì như thế nào?
- Về xu hướng thị trường: Thị trường có những thay đổi gì trong 5-10 năm qua? Các thông số đã tăng giảm như thế nào? Dự báo tương lai ra sao?
- Về tình hình cạnh tranh trong thị trường: Tình hình kinh doanh của những công ty trong thị trường này như thế nào? Làm thế nào để chiến thắng trong thị trường này?
Với data về thị trường chung, bạn có thể tiến hành thu thập dữ liệu từ Tổng cục thống kê, Worldbank, Trade map, UN comtrade, báo cáo quý/niên, công ty nghiên cứu thị trường, các công ty phân tích/đầu tư…
Những điều cần lưu ý khi chọn data:
- Tự tính ra data dựa trên data có sẵn: Dựa vào mối quan hệ giữa các data để ước tính ra những data không có sẵn. Chẳng hạn, khi đã biết doanh thu của công ty và doanh thu của toàn ngành thì có thể tính được thị phần của công ty đó.
- Tránh xung đột data giữa những nguồn khác nhau: Đảm bảo có ít nhất hai nguồn uy tín trích dẫn data tương tự nhau.
- Chú ý đơn vị, sự thay đổi data những năm trước: Đôi khi các báo cáo sẽ cập nhật lại số liệu mới, khác với số đã từng công bố trước đó.
- Lấy data mới nhất có thể: Luôn lấy data mới nhất, chú ý nếu đó là data sơ bộ.
- Tham khảo nguồn data từ các báo cáo: Đọc phần nguồn trích dẫn trước các báo cáo, các bài báo để biết nguồn data là ở đâu.
3. Kỹ năng làm bài thuyết trình sau khi phân tích xong data
Chị Minh Thụy chia sẻ: Sau khi đã đọc data và phân tích dữ liệu thì bây giờ chúng ta cần làm bài thuyết trình về những kết quả đã đạt được.
Đây là 1 số lưu ý khi làm bài thuyết trình:
- Câu chuyện xuyên suốt: Đọc thật kỹ toàn bộ thông tin trong đề, ghi chú những kết luận tìm được cho từng phần, từ đó xây dựng một câu chuyện xuyên suốt. Chẳng hạn, một cái tên hay có thể giúp giám khảo nhớ về câu chuyện của bạn hơn.
- Liên kết hợp lý: Đảm bảo rằng slide sau đang đi cùng hướng và hỗ trợ slide trước. Cấu trúc của bài thuyết trình nên đi từ bức tranh tổng thể đến tập trung vào những chi tiết sâu hơn để phát triển câu chuyện.
- Desk research: Desk research cho thấy nỗ lực đầu tư và làm bạn khác biệt. Việc tìm kiếm thêm thông tin và tìm hiểu về client trong đề sẽ là một điểm cộng. Chú ý: một thông tin trên một slide không nên kết hợp nhiều nguồn khác nhau.
- Tính thống nhất: Cần đảm bảo sự thống nhất về cả trình bày (font, size, màu sắc…) và nội dung (dữ liệu, kết luận, đề xuất…)
- Đề xuất SMART: Đề xuất theo mô hình SMART, liên kết những kết luận phía trên với bản chất của client. Nếu có nhiều đề xuất cần đưa ra thứ tự ưu tiên và theo giai đoạn.
Các lưu ý khi trình bày dữ liệu
Trình bày dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải thông điệp mình muốn gửi đến người đọc. Vì vậy, bạn cần trình bày sao cho thật khoa học. Thứ nhất, bạn nên để một đến hai ý chính trong một slide. Điều này sẽ giúp nhấn mạnh thông điệp bạn muốn đề cập và ít khiến người đọc cảm thấy bị quấy nhiễu vì quá nhiều thông tin. Thứ hai, tiêu đề phải mang tính thuyết phục. Cụ thể, tiêu đề cần ngắn gọn, súc tích và đưa ra hành động mà doanh nghiệp cần làm. Thứ ba, kết luận cần rõ ràng và súc tích và phải có liên quan đến câu chuyện.
Tính sáng tạo cũng nên được lưu ý khi trình bày bài làm. Bạn nên dùng nhiều cách khác nhau để thể hiện thông tin (bảng, sơ đồ, hình vẽ…). Và cuối cùng, quan trọng không kém là tính đơn giản và chính xác. Mỗi biểu đồ cần rõ ràng, thông tin được thể hiện ngắn gọn và súc tích.
Các lưu ý khi viết tiêu đề
Tiêu đề chuyển từ Key findings sang Implications giúp cho bài phân tích có nghĩa với doanh nghiệp:
- Key findings: cho biết dữ liệu đó là gì?
- Implications: cho biết dữ liệu có ý nghĩa gì?
4. Q&A chia sẻ kinh nghiệm thi Nielsen Case Competition
Trong những trường hợp bị hạn chế về thời gian, thì lúc nào nên dừng lại?
Chị Mỹ Linh: Các bạn cần tính toán được timeline, không chỉ trong cuộc thi mà trong cả công việc và cuộc sống, liệt kê ra những công việc mà bạn cần hoàn thành, từng thời điểm khác nhau trong ngày thì bạn cần làm những công việc gì và mỗi việc ấy sẽ tốn bao nhiêu thời gian. Ví dụ, bạn có 24 tiếng để giải case thì bạn sẽ phân bố bao nhiêu tiếng để đi tìm data, bao nhiêu tiếng để tìm giải pháp… Đó là mốc thời gian để các bạn dừng lại, nghĩa là qua mốc thời gian đó thì phải di chuyển qua bước tiếp theo nếu không sẽ bị trễ.
Nếu như bị thiếu dữ liệu thì phải làm gì?
Chị Mỹ Linh: Đầu tiên các bạn cần thực sự hiểu đề và nhìn nhận vấn đề dưới nhiều góc độ để xem rằng có dữ liệu nào có thể thay thế cho những dữ liệu bị thiếu không. Thứ hai, tư duy về mặt kinh doanh của bạn cũng rất quan trọng. Đôi khi bạn phải giả định và tìm dữ liệu để củng cố mức độ tin cậy của giả định của mình. Thứ ba, bạn có thể tham khảo ý kiến của những người đi trước, xem với tình huống như vậy thì giải pháp của họ sẽ là gì.
Nên ôn tập như thế nào để chuẩn bị cho vòng 1 của Nielsen Case Competition với format hoàn toàn mới và thời gian chuẩn bị ngắn?
Chị Xuân Thụy: Các kiến thức trong NCC khá là đặc thù, trước cuộc thi thì Nielsen sẽ phát một textbook cho các bạn thì các bạn hãy chia nhau ra đọc vì trong đề thi cũng chia ra từng phần tương ứng với textbook đó. Vì thời gian đọc textbook và làm bài khá ngắn nên các bạn hãy chia nhau ra để nghiên cứu để có thể nắm được những thông tin và kiến thức quan trọng phục vụ cho quá trình làm bài.
Làm sao để có được một câu chuyện xuyên suốt trong bài làm của mình?
Chị Xuân Thụy: Trong một bài làm thì sẽ có rất nhiều insight khác nhau. Từng slide lại có những nội dung khác nhau, vì vậy khi làm bài thuyết trình, các bạn cần chọn một theme xuyên suốt tất cả mọi slide của mình và những insight bên dưới sẽ hỗ trợ và làm rõ theme đó.
Tạm kết
Chắc chắn những chia sẻ của các anh chị ngày hôm nay không chỉ giúp các bạn trẻ có cái nhìn tổng quan về cách đọc và phân tích dữ liệu mà còn truyền lửa cho các bạn để hoàn thiện bản thân và tự tin chinh phục Nielsen Case Competition.
Nếu các bạn muốn làm chủ kỹ năng đọc, hiểu và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược và chuẩn bị thật tốt cho NCC và các chương trình quản trị viên tập sự sắp tới, hãy tham khảo ngay khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketers ngay hôm nay nhé!
