Doanh nghiệp "chết chìm" trong biển dữ liệu, khách hàng lại...chẳng thấy đâu?

Trong một kỷ nguyên nơi thông tin đã dần len lỏi đến toàn bộ khía cạnh xã hội, tưởng chừng việc có nhiều dữ liệu hơn đồng nghĩa với việc đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Tuy nhiên, thực tế lại diễn biến theo chiều ngược lại : chúng ta đang đối mặt với hiện trạng quá tải dữ liệu nhưng khan hiếm insight.

Data Overload - Insight Scarcity chỉ đến tình trạng mà lượng dữ liệu thu thập được vượt quá khả năng xử lý và phân tích một cách hiệu quả. 

Từ đó, một nghịch lý diễn ra khi mặc dù có rất nhiều data, nhưng không thể có cái nhìn sâu sắc, ý nghĩa với chính khách hàng của bản thân.

Một báo cáo năm 2023 của Viện Ponemon cho thấy 27% các tổ chức thừa nhận đã bỏ lỡ các sự kiện bảo mật quan trọng do tình trạng quá tải cảnh báo và không có khả năng ưu tiên chúng.

Nó cho thấy sự nguy hiểm của việc bị "chết đuối" trong dữ liệu, nơi những tín hiệu quan trọng bị che lấp bởi vô vàn tiếng "nhiễu" thông tin.

Một trong những nguyên nhân gốc rễ và phổ biến nhất chính là chất lượng của dữ liệu đầu vào. Dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không nhất quán, trùng lặp, lỗi thời, hoặc thậm chí mang nặng định kiến (bias) là “kẻ thù thầm lặng” của mọi nỗ lực phân tích. Một khi nền nóng bị lung lay, thì đầu ra cũng chỉ là những kết quả vô nghĩa. 

Tình trạng trên còn phải quay ngược về việc doanh nhiệp không có chiến lược rõ ràng, thu thập dữ liệu " vô tội vạ " mà không chắt lọc, dẫn đến việc lãng phí tài nguyên vào những dữ kiện không cần thiết.

Một vấn đề đáng nói nữa là việc doanh nghiệp thiếu đi những kỹ năng phân tích quan trọng. Bản thân dữ liêu thô không nói lên một câu chuyện nào cả, mà chỉ có việc có kỹ năng bài bản để phân tích, xử lý, mô hình hóa dữ liệu mới có thể cho ra insight chất lượng. 

Việc mắc kẹt trong nghịch lý Data Overload - Insight Scarcity gây ra những hậu quả tiêu cực và sâu rộng:

Quyết định sai lầm: Các chiến dịch marketing không đúng đối tượng, sản phẩm không đáp ứng nhu cầu thị trường, phân bổ nguồn lực kém hiệu quả.

Lãng phí tài nguyên: Chi phí khổng lồ cho việc lưu trữ, bảo mật dữ liệu không mang lại giá trị, thời gian và công sức của nhân viên bị tiêu tốn vào việc xử lý "nhiễu".

Bỏ lỡ cơ hội: Không nhận diện kịp thời các xu hướng mới, không thấu hiểu sự thay đổi trong hành vi khách hàng, chậm chân đối thủ trong việc đổi mới

Nhằm vượt qua được tình trạng " tiến thoái lưỡng nan" này, cảc tổ chức cần có 1 cách tiếp cận toàn diện, và chiến lược.

Nuôi dưỡng văn hóa dữ liệu và phá bỏ rào cản là việc khuyến khích tư duy dựa trên dữ liệu ở mọi cấp, từ lãnh đạo cao nhất đến nhân viên. Phá bỏ các "ốc đảo" thông tin (data silos) bằng cách thúc đẩy sự hợp tác, chia sẻ dữ liệu và kiến thức giữa các phòng ban. 

Ví dụ điển hình là việc các phòng ban như Marketing , Sales, hay Chăm sóc khách hàng lại có những " data silos " của bản thân, khiến cho dữ liệu bị đứt gãy, không nhất quán. Việc thống nhất hóa những luồng thông tin này khiến cho trải nghiệm của khách hàng được liền mạch, và trọn vẹn nhất

Tập trung vào insight có thể hành động và dễ hiểu : Đặt câu hỏi "Vậy thì sao?" sau mỗi phân tích. Biến phát hiện thành câu chuyện ý nghĩa thông qua kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling và trực quan hóa hiệu quả.  Đảm bảo insight được trình bày một cách dễ hiểu và phù hợp với bối cảnh kinh doanh.

Sử dụng câu hỏi 5W-1H  (What, Where, When, Why, Who, How) là 1 cách giúp ta trực quan hóa và hệ thống lại dữ liệu của đầu vào thông tin.

Xây dựng Mô hình Dữ liệu Doanh nghiệp Thống nhất : Phát triển một mô hình dữ liệu chuẩn hóa, định nghĩa rõ ràng các thực thể dữ liệu cốt lõi (khách hàng, sản phẩm, giao dịch...) và mối quan hệ giữa chúng trong toàn doanh nghiệp.

Mô hình này đóng vai trò như một "bản thiết kế" chung, giúp phá vỡ các silo dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán, cải thiện khả năng tích hợp và tạo nền tảng vững chắc cho việc phân tích và báo cáo.

Bài viết đến đây là hết rồi, rất mong mọi người đóng góp ý kiến để mình tiếp tục xây dựng các bài viết khác chỉnh chu hơn nhé.