Làm thế nào để xây dựng văn hoá dữ liệu khi không có Data Team?

marketing foundation

Tomorrow MarketersVăn hoá dữ liệu là điều mà công ty nào cũng muốn xây dựng. Một công ty có văn hoá dữ liệu mạnh mẽ là khi mọi thành viên trong công ty đều có thể dễ dàng sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định, dữ liệu trở thành một phần thiết yếu, không thể thiếu trong công việc hàng ngày của họ. 

Tuy nhiên, trở thành một công ty data-driven không phải là điều dễ dàng, bạn có thể nghe nói rằng cần phải có một Data Scientist ở trong team, hoặc cần phải có một vị trí như analytics engineer thì mới có thể làm được. 

Nhưng sự thật là, bạn không cần những thứ fancy như vậy, để thiết lập văn hoá dữ liệu, bạn cần có công cụ phù hợp, và một chút “lao động chân tay” để vận hành công cụ đó. Bạn không cần hẳn 1 data team chuẩn chỉnh để bắt đầu. Dưới đây là 03 lựa chọn đơn giản, giúp bạn kích hoạt văn hoá dữ liệu cho doanh nghiệp của mình ngay lập tức. 

Đọc thêm: Data không phải đặc quyền của các công ty công nghệ

Lựa chọn 1: In-App Dashboards

Lựa chọn đầu tiên để thiết lập văn hoá dữ liệu là sử dụng báo cáo của chính phần mềm/ công cụ mà bạn đang sử dụng. Với lựa chọn này, dữ liệu của bạn (hiển nhiên) sẽ bị phân mảnh, nó không phải phương pháp lý tưởng để xây dựng văn hoá dữ liệu, nhưng khi điều kiện về nguồn lực chưa cho phép, cách này vẫn hiệu quả trong ngắn hạn, nếu bạn vẫn kiểm soát được tình trạng Data Silos.

Có rất nhiều các app hiện nay có phần Báo cáo cực xịn ngay trong sản phẩm của họ, một ví dụ phổ biến nhất là Google Analytics, công cụ này cung cấp những insight đắt giá về website traffic và tình trạng organic search của doanh nghiệp. 

Những giải pháp in-app reporting như này chỉ cung cấp dữ liệu ở một phạm vi hẹp. Chúng thu thập và hiển thị dữ liệu tập trung vào một mảng nghiệp vụ (ví dụ như Google Analytics cung cấp thông tin về website traffic). Chúng không cung cấp dữ liệu thô, không phân loại hay lọc để ra được dữ liệu tuỳ chỉnh mà bạn thực sự cần. Và để sử dụng hay hiểu được những báo cáo này, bạn cần phải làm quen và sử dụng thành thạo app này trước. Thông thường, những người có đủ thời gian để làm quen với những app này thường là những người thường xuyên sử dụng chúng mỗi ngày. 

Chính bởi yêu cầu này, nên cách này gây ra sự phân mảnh rời rạc cho việc đọc hiểu dữ liệu nội bộ. Ví dụ, product team không sử dụng Google Analytics trong công việc hàng ngày, nếu một ngày họ cần có thông tin về website traffics (VD: họ muốn check traffic truy cập vào tính năng mới trên landing page), họ phải phụ thuộc vào team marketing để giải quyết được việc này. Đó là chưa kể đến những dữ liệu mà team product sử dụng hàng ngày mà có thể rất hữu ích cho team marketing. 

Nếu không thống nhất cách giao tiếp, sẽ có tình trạng mỗi team tự hình thành “phương ngữ” dữ liệu riêng. Ví dụ, team marketing có thể chỉnh sửa landing-page dựa trên hành vi của người dùng website, trong khi team product lên kế hoạch cập nhật những tính năng tương tự, nhưng lại dựa trên hành vi của người dùng product. Cả hai bộ phận đều ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng theo cách riêng và hoàn toàn tách biệt nhau.  

Tình huống trên minh hoạ cho một công ty có văn hoá dữ liệu, nhưng chúng bị phân mảnh/ rời rạc. Mỗi team đều đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng chỉ dựa trên những gì họ hiểu, và theo cách họ thấy có ý nghĩa. May mắn là, bạn có thể tuân theo những bước sau đây để giảm thiểu sự phân mảnh khi sử dụng in-app dashboard.

Cách xây dựng Data Culture với In-App Dashboards

1. Chọn công cụ xịn: Hãy đầu tư những app cho phép truy cập vào nhiều dữ liệu và cho phép làm rất nhiều thứ với data thu thập được. Ví dụ: Phần mềm CRMs sẽ có dữ liệu của sales, marketing, và một số dữ liệu khách hàng nữa, những dữ liệu này có thể được sử dụng cho rất nhiều phòng ban trong công ty theo nhiều cách khác nhau. 

2. Khuyến khích các team sử dụng thành thạo công cụ chứa dữ liệu có ảnh hưởng tới họ. Team marketing nên hiểu rõ về CRM y như team sales hay customer success. Bằng cách này, bạn có ba team đều nói cùng một “phương ngữ dữ liệu”.
3. Khuyến khích sự trao đổi thông tin thường xuyên giữa các team: Bởi vì dữ liệu của Sales, Marketing đều ở trong một phần mềm CRM, do đó nếu team product muốn hiểu về dữ liệu này thì phải trao đổi với các team kia, hãy đảm bảo sự trao đổi thông tin này diễn ra thường xuyên để hạn chế tình trạng phân mảnh thông tin.

Lựa chọn 2: Cloud-Based Spreadsheets

Một cách để giảm thiểu khoảng cách dữ liệu giữa những app riêng lẻ, đó là export chúng và tổng hợp vào một cloud-based spreadsheets (một trang tính lưu trữ trên nền tảng đám mây – ví dụ như Google Sheet). Điều này có thể giúp phát triển văn hóa dữ liệu thống nhất mà không cần riêng một Data team, nhưng nó có thể đòi hỏi khá nhiều thời gian và công sức để duy trì.

Ưu điểm lớn nhất của cloud-based spreadsheet là nó sử dụng online và có khả năng tự động hóa. Google Sheet tự động lưu mọi thay đổi, do đó dữ liệu luôn được cập nhật realtime cho bất kỳ ai có quyền truy cập nó. Khả năng chia sẻ và tự động hóa khiến cho các bảng tính cloud-based trở nên cực kỳ linh hoạt. Bạn có thể sử dụng chúng để tổng hợp dữ liệu, tính toán, sử dụng pivot table,… – và chia sẻ chúng cho bất kỳ ai bạn cần. 

Tuy nhiên, tính linh hoạt đó đi kèm với một cái giá phải trả: Việc duy trì những báo cáo trên spreadsheet đòi hỏi rất nhiều công sức. Cập nhật dữ liệu, thiết kế dashboard cho dễ đọc, thay đổi biểu đồ, v.v., là tất cả những việc phải làm một cách thủ công. Và sau khi hoàn tất, bạn vẫn cần đảm bảo rằng mình đang trình bày tất cả dữ liệu đó theo cách có ý nghĩa với người khác.

Làm thế nào để triển khai Data Culture với Spreadsheets?

  • Tạo một báo cáo cố định trên Spreadsheet và chia sẻ chúng thường xuyên: Hãy quy trình hóa việc nhập dữ liệu và chia sẻ kết quả trong team. 
  • Sử dụng template: Sử dụng các mẫu template để chuẩn hóa các bảng tính mà team bạn sử dụng, nhằm đảm bảo chúng thống nhất và dễ hiểu cho số đông.
  • Tự động hóa nhiều nhất có thể. Google Sheets cung cấp một số khả năng tự động hóa có thể giúp quản lý bảng tính dễ dàng hơn. Sử dụng các tính năng tự động này nếu bạn có thời gian tìm hiểu và thành thạo chúng.

Lựa chọn 3: Self-service Business Intelligent platform

Nếu bạn không muốn gặp vấn đề data silo, hoặc không muốn quản lý dữ liệu thông qua những bảng tính “chạy bằng cơm”, bạn có thể sử dụng Self-service Business Intelligence platform (các công cụ cho phép trích xuất, khai thác, trực quan hoá dữ liệu… tự phục vụ). Chi phí đầu tư vào giải pháp này có thể cao hơn chút so với 2 giải pháp trên, nhưng kết quả nó mang lại cho bạn sẽ đạt tới tầm vũ trụ. 

Một business intelligence platform giúp bạn tổng hợp, khai thác và trực quan hoá dữ liệu. Trong quá khứ, BI platforms là một thứ rất phức tạp và cần chuyên môn của data teams để sử dụng được chúng. Nhưng self-service BI platform ngày nay như PowerBI, Tableau thì hoàn toàn có thể tự học để sử dụng được.

Đọc thêm: Business Intelligence là gì? Bí quyết áp dụng Business Intelligence thành công trong doanh nghiệp

Self-service BI platforms được thiết kế chuyên sâu để trao quyền cho người dùng có thể tự mình xử lý những dữ liệu mà họ cần, kể cả họ không biết về SQL, schemas, hoặc bất kỳ khía cạnh kỹ thuật nào của data. Những tính năng như truy vấn SQL, xây dựng dashboard, cộng tác ngay trong dashboard… khiến các công cụ self-service BI thân thiện hơn bao giờ hết, bạn không cần tới một data team để tận dụng hết mọi tính năng của nó. 

Với self-service BI platform, team product có thể tìm chính xác data mà họ cần trong CRM mà không cần phải biết cách sử dụng CRM. Họ cũng không cần “lội” qua bảng tính của team marketing xây dựng. Tương tự với team sales và marketing. Tất cả những điều đó có thể thực hiện được mà không cần một data team. 

Đọc thêm: Mẫu Marketing Dashboard giúp bạn theo dõi và đánh giá hiệu quả bộ phận Marketing

Việc sử dụng rộng rãi BI platform giúp dân chủ hoá dữ liệu – là cơ sở để văn hóa dữ liệu được lan rộng trong doanh nghiệp. Những gì trước đây chỉ có thể thực hiện khi có data team, giờ là điều cơ bản mà bất kỳ công ty nào cũng có thể làm được, với BI Platform. Sẽ đến một thời điểm mà bạn cần thuê một nhân sự dữ liệu trong team, nhưng trước khi đến lúc đó, BI platform sẽ là một trợ thủ đắc lực cho công cuộc data-driven của bạn.

Khi nào bạn nên tuyển/ xây dựng một team Data?

Bạn nên cân nhắc tới việc thuê nhân sự Data đầu tiên của mình khi bạn bắt đầu cần modeling data hoặc bạn cần một người chịu trách nhiệm cho những vấn đề phức tạp hơn. Về cơ bản, khi nhu cầu dữ liệu của bạn bắt đầu vượt ra khỏi phạm vi trao quyền cho data-driven decisions, thì hãy bắt đầu xây dựng data team. 

Tuy nhiên, trước khi đạt đến điểm này, bạn có thể phải đi một chặng đường dài trong việc thiết lập văn hóa dữ liệu mà không cần Data Team, bằng cách trang bị tư duy dữ liệu với khoá học Data System của Tomorrow Marketers.

Khoá học sẽ giúp bạn hiểu: 

  • Tầm quan trọng của hệ thống dữ liệu nội bộ đối với sự tăng trưởng dài hạn của doanh nghiệp. 
  • Cấu trúc của hệ thống dữ liệu nội bộ: Hiểu rõ các thành phần của một hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh. 
  • Tư duy xây dựng quy trình và số hoá quy trình kinh doanh nhằm thu thập được dữ liệu qua thời gian
  • Tư duy xây dựng đường ống dữ liệu và nhà kho dữ liệu, giúp doanh nghiệp chuẩn hoá dữ liệu từ sớm.
  • Tư duy khai thác dữ liệu để xây dựng báo cáo quản trị, cung cấp bức tranh toàn cảnh của kinh doanh và giám sát hoạt động. 

Tìm hiểu thêm về khoá học ngay tại đây: https://bit.ly/3p1zWWD

Tagged: