“Big Data à? Công ty anh nhỏ lắm, làm gì có ‘dữ liệu lớn’ mà phân tích.”
“Mấy cái này chắc chỉ dành cho các tập đoàn công nghệ như Google, Amazon thôi, chứ doanh nghiệp sản xuất như bên em thì áp dụng sao được.”
“Tôi nghe nói đầu tư vào Big Data tốn kém lắm, sợ lại không hiệu quả, thà cứ tin vào kinh nghiệm và cảm tính của mình cho chắc.”
Khi tôi trò chuyện với các CEO, Founder của các doanh nghiệp B2B Việt Nam, đây là những rào cản, những ngộ nhận phổ biến nhất về Big Data B2B. Họ xem nó như một khái niệm trừu tượng, một “con quái vật” công nghệ đòi hỏi những khoản đầu tư khổng lồ và một đội ngũ kỹ sư siêu phàm.
Sự ngộ nhận này không chỉ khiến họ bỏ lỡ một “mỏ vàng” đang nằm ngay dưới chân mình, mà còn đẩy họ vào một tình thế cực kỳ rủi ro: ra những quyết định kinh doanh trị giá hàng tỷ đồng dựa trên “cảm tính”.
Tại MondiaL, với kinh nghiệm của một đối tác tăng trưởng, chúng tôi tin rằng Big Data không phải là câu chuyện về công nghệ. Đó là câu chuyện về tư duy ra quyết định. Bài viết này sẽ không nói về những thuật toán phức tạp.
Chúng ta sẽ cùng nhau “bình dân hóa” Big Data, để xem nó thực sự là gì, tại sao nó lại quan trọng, và làm thế nào bạn có thể bắt đầu “khai thác mỏ vàng” của chính mình, ngay từ hôm nay.
“Big Data” không phải là “Dữ liệu Lớn”, đó là “Dữ liệu Thông minh”
Sai lầm đầu tiên và lớn nhất là dịch “Big Data” thành “Dữ liệu Lựa”. Điều này khiến các doanh nghiệp SME ngay lập tức cảm thấy nó không dành cho mình.
Thực tế, “Big” trong Big Data không chỉ nói về Dung lượng (Volume). Nó còn bao gồm 2 chữ V quan trọng hơn nhiều:
- Đa dạng (Variety): Dữ liệu đến từ rất nhiều nguồn khác nhau.
- Tốc độ (Velocity): Dữ liệu được tạo ra và thay đổi liên tục theo thời gian thực.
Bạn nghĩ rằng công ty mình không có dữ liệu? Hãy thử kiểm tra lại xem:
- Dữ liệu từ Website: Ai đã truy cập website của bạn? Họ đến từ đâu? Họ xem những trang nào lâu nhất? (Google Analytics)
- Dữ liệu từ Kinh doanh: Lịch sử mua hàng của từng khách hàng? Sản phẩm nào bán chạy nhất? Khách hàng nào mang lại nhiều lợi nhuận nhất? (File Excel, Phần mềm kế toán, CRM)
- Dữ liệu từ Marketing: Chiến dịch email nào có tỷ lệ mở cao nhất? Bài viết nào trên mạng xã hội có nhiều tương tác nhất? (Mailchimp, Facebook Insights)
- Dữ liệu từ Vận hành: Thời gian trung bình để sản xuất một lô hàng? Tỷ lệ máy móc hỏng hóc? Chi phí logistics cho từng khu vực? (Nhật ký sản xuất, báo cáo kho)
Tất cả những thứ đó CHÍNH LÀ BIG DATA của bạn. Nó đang tồn tại ở đó, trong những file Excel, những phần mềm riêng lẻ. Vấn đề không phải là bạn không có dữ liệu. Vấn đề là bạn đang để chúng “ngủ quên” và không biết cách kết nối chúng lại để tạo ra những hiểu biết thông minh.
Tại sao “Cảm Tính” là Kẻ Thù Nguy Hiểm Nhất Của Tăng Trưởng?
Trong một thế giới vận động không ngừng, việc ra quyết định dựa trên kinh nghiệm và “cảm tính” (“tôi nghĩ là…”, “tôi cảm thấy là…”) ngày càng trở nên rủi ro.
- Bạn có thể bỏ lỡ những cơ hội vàng: Dữ liệu có thể chỉ ra một nhóm khách hàng tiềm năng mới mà bạn chưa bao giờ nghĩ đến, hoặc một nhu cầu thị trường đang âm thầm hình thành.
- Không thể nhìn ra những vấn đề tiềm ẩn: Dữ liệu có thể cảnh báo sớm về một khách hàng sắp rời đi, một quy trình đang kém hiệu quả, trong khi cảm tính của bạn vẫn thấy mọi thứ “ổn”.
- Bạn không thể thuyết phục được đối tác lớn: Khi làm việc với các tập đoàn, các nhà đầu tư, họ không muốn nghe về “cảm tính” của bạn. Họ muốn thấy những con số, những bằng chứng, những dự báo dựa trên dữ liệu.
W. Edwards Deming, một huyền thoại về quản trị chất lượng, đã nói một câu bất hủ: “In God we trust. All others must bring data.” (Chúng ta tin vào Chúa. Còn tất cả những người khác đều phải mang theo dữ liệu.). Trong kinh doanh, dữ liệu chính là sự thật. Và những doanh nghiệp ra quyết định dựa trên sự thật luôn có một lợi thế cạnh tranh không thể bị đánh bại.
“Khai Thác Mỏ Vàng”: 3 Ứng dụng thực tế của Phân Tích Dữ Liệu B2B
Vậy, việc “đánh thức” và kết nối các nguồn dữ liệu đang “ngủ quên” có thể mang lại những phép màu gì cho kinh doanh B2B của bạn?
1. Thấu hiểu khách hàng để “bán những gì họ sẽ mua”
Thay vì cố gắng bán những gì bạn có, phân tích dữ liệu B2B giúp bạn biết trước khách hàng thực sự cần gì.
- Xây dựng chân dung khách hàng 360 độ: Bằng cách kết hợp dữ liệu từ CRM và website, bạn có thể biết khách hàng A không chỉ mua sản phẩm X, mà họ còn thường xuyên đọc các bài viết về giải pháp Y. Đây là một tín hiệu vàng cho thấy họ đang có một nhu cầu mới, một cơ hội để đội ngũ sales tiếp cận và bán thêm (cross-sell).
- Dự báo hành vi: Phân tích lịch sử mua hàng có thể giúp bạn dự báo được chu kỳ mua hàng tiếp theo của một khách hàng, từ đó chủ động liên hệ và chăm sóc họ đúng thời điểm, thay vì chờ họ gọi.
- Cá nhân hóa ở quy mô lớn: Bạn có thể phân nhóm khách hàng một cách thông minh (ví dụ: nhóm khách hàng lớn, nhóm khách hàng mới, nhóm khách hàng lâu không mua hàng…) và đưa ra những chiến lược tiếp cận phù hợp, thay vì dùng một thông điệp chung chung cho tất cả.
2. Tối ưu hóa vận hành để “tiết kiệm từng đồng chi phí”
Đối với các doanh nghiệp sản xuất hay logistics, mỗi % chi phí tiết kiệm được đều là lợi nhuận.
- Ví dụ trong sản xuất: Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên máy móc (IoT), bạn có thể phát hiện ra máy nào đang tiêu thụ nhiều năng lượng hơn bình thường, hay máy nào sắp đến kỳ cần bảo trì. Việc bảo trì chủ động này giúp bạn tránh được những sự cố dừng chuyền sản xuất đột ngột, có thể gây thiệt hại hàng tỷ đồng.
- Ví dụ trong chuỗi cung ứng: Phân tích dữ liệu vận đơn và chi phí logistics có thể giúp bạn tìm ra tuyến đường vận chuyển tối ưu nhất, hoặc lựa chọn đối tác vận chuyển có chi phí tốt nhất cho từng khu vực, thay vì quyết định theo thói quen.
3. Đo lường hiệu quả Marketing để “đầu tư vào nơi sinh lời nhất”
Đây là ứng dụng giải quyết nỗi đau lớn nhất của các CEO: “Làm sao biết kênh marketing nào thực sự hiệu quả?”.
- Xây dựng mô hình phân bổ (Attribution Model): Thay vì chỉ nhìn vào cú click cuối cùng, phân tích dữ liệu giúp bạn nhìn thấy toàn bộ hành trình. Bạn sẽ biết rằng, để có được hợp đồng này, khách hàng đã xem một quảng cáo B2B trên LinkedIn, sau đó đọc 3 bài viết trên blog chuyên gia của bạn, rồi mới điền vào form liên hệ. Điều này giúp bạn biết chính xác cần phải đầu tư vào kênh nào để có được những khách hàng giá trị nhất.
- Tối ưu hóa chi phí quảng cáo: Phân tích dữ liệu giúp bạn biết chính xác nhóm đối tượng nào, thông điệp nào mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao nhất, từ đó tập trung ngân sách vào những chiến dịch hiệu quả, ngừng “đốt tiền” vào những thứ không mang lại kết quả.
Lời kết: Đừng để dữ liệu của bạn “ngủ quên” trong các file Excel
Thách thức lớn nhất của Big Data B2B không nằm ở công nghệ, mà nằm ở văn hóa và tư duy. Bạn không cần phải đầu tư hàng triệu đô la vào các hệ thống phức tạp ngay lập tức. Hãy bắt đầu bằng một bước nhỏ: Tôn trọng dữ liệu.
Hãy bắt đầu thu thập, làm sạch và kết nối những nguồn dữ liệu mà bạn đang có. Hãy bắt đầu đặt câu hỏi dựa trên dữ liệu, thay vì chỉ dựa vào cảm tính. Hãy bắt đầu xây dựng một văn hóa nơi mọi quyết định, từ marketing, bán hàng đến vận hành, đều phải được chứng minh bằng những con số.
Tại MondiaL, một trong những giá trị cốt lõi của chúng tôi là “Sáng suốt dựa trên dữ liệu”. Chúng tôi không tin vào những giải pháp sáng tạo bay bổng nhưng thiếu cơ sở.
Mọi chiến lược thương hiệu chúng tôi xây dựng, mọi thiết kế chúng tôi tạo ra, đều phải bắt nguồn từ sự thấu hiểu sâu sắc về thị trường và khách hàng – một sự thấu hiểu được dẫn dắt bởi dữ liệu.
Dữ liệu chính là “mỏ vàng” chưa được khai phá của doanh nghiệp bạn. Bạn sẽ tiếp tục để nó “ngủ quên”, hay bạn đã sẵn sàng để trở thành một người thợ mỏ thông minh?
Nếu bạn muốn bắt đầu hành trình khai thác dữ liệu để tạo ra tăng trưởng, hãy bắt đầu bằng một cuộc đối thoại. Hãy đặt lịch một phiên làm việc chiến lược miễn phí với đội ngũ chuyên gia của MondiaL. Chúng tôi sẽ không nói về công nghệ. Chúng tôi sẽ nói về cách biến dữ liệu thành những quyết định kinh doanh sinh lời.
