Data Overload: Quá nhiều data phải xử lý?

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Thiết kế Website trọn gói 2,900,000đ

Quảng cáo Google

Quảng cáo Facebook

Chăm sóc Website

Chăm sóc Fanapge

Thiết kế Mobile App

Quảng cáo Tiktok

Chắc hẳn các Marketer đã quá quen thuộc với mô hình làm marketing từ những năm 2010: mô hình 4P cổ điển với product, price, promotion và place và cách marketing mix hoạt động để đem về lợi nhuận cho công ty. Trong thời đại số, cách chúng ta làm marketing đã thay đổi và data-driven, big data, v.v..trở thành một phần không thể thiếu trong giới Marketing ngày nay.

Data-driven marketing đã trở thành xu hướng trong một số năm nay, khi lợi ích của nó có thể tóm gọn trong việc: cung cấp thông tin chi tiết về nhu cầu và hành vi thực tế của khách hàng, đồng thời mang lại những cải tiến có thể đo lường được trong việc chuyển đổi, giữ chân khách hàng và tăng doanh thu của doanh nghiệp.

Data-driven marketing hoạt động dựa trên việc thu thập và phân tích tất cả dữ liệu được tạo ra trong hành trình của khách hàng, từ thời điểm họ khám phá thương hiệu đến việc mua hàng. Trải nghiệm khách hàng được tạo ra liên tục để có thể thu được càng nhiều dữ liệu càng tốt. Với sự phát triển của khoa học công nghệ, các phần mềm tự động hóa có thể “digest” được một lượng lớn dữ liệu và biến nó thành cách dashboard. Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp không thể hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ này, cũng như việc xây dựng các chiến lược có ý nghĩa. Khi đó, data overload xảy ra.

Data Overload là gì?

Với mindset càng nhiều data, càng ra insights, các doanh nghiệp thỉnh thoảng đã bỏ quên 2 câu chuyện to bự đằng sau việc thu thập dữ liệu:

• Làm thế nào, mất bao lâu để phân tích dữ liệu ra insight?
• Cũng như những nhân tố, nguồn lực nào sẽ được sử dụng để phân tích dữ liệu?

Để rồi, họ thu thập chất đống dữ liệu, nhưng lại loay hoay không phải làm gì với chúng. Và kết quả? Họ tự đưa mình vào thế khó, xoay như chong chóng với những câu hỏi bộn bề bên cạnh đống dữ liệu ngổn ngang:

• Dữ liệu này mình thu về từ nguồn nào nhỉ? Có đáng tin không?
• Còn dữ liệu này, đã up-to-date chưa nhỉ? Hay là đã lỗi thời (data decay), không sử dụng được nữa rồi?
• Cả đống dữ liệu này nữa, liệu chúng có thật sự cần thiết cho các hoạt động vận hành, kinh doanh của mình không nhỉ?

Vướng mắc trong những câu hỏi này, doanh nghiệp sẽ bị chính “mỏ vàng dữ liệu” của mình đè bẹp. Đây chính là tình trạng “data overload – quá tải dữ liệu” mà nhiều doanh nghiệp đang gặp phải!

Nói ngắn gọn, data overload có thể hiệu là tình trạng doanh nghiệp có quá nhiều dữ liệu trong tay, nhưng không có cách xử lý thích hợp, kịp thời để đưa ra insights.

Giải quyết data overload trong doanh nghiệp như thế nào?

Việc bỏ ra quá nhiều công sức để đem về khối lượng data khổng lồ, nhưng không phục vụ cho bất cứ mục đích cụ thể nào sẽ khiến doanh nghiệp lãng phí thời gian, tiền bạc và nguồn lực.

Không chỉ vậy, bản thân quá trình thu thập dữ liệu đã làm giảm trải nghiệm khách hàng với thương hiệu của bạn: khách hàng đã chán ngấy việc phải điền vào biểu mẫu, nhận email và cho phép các bên truy cập vào dữ liệu cá nhân của họ.

Giải quyết vấn đề quá tải dữ liệu của bạn, tiến tới thực hiện customer-centric marketing và tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng không phải là một nhiệm vụ đơn giản, nhưng nó sẽ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn.

TM có thể nêu bật một số nguyên tắc để bạn bắt đầu:

• Ưu tiên chất lượng data hơn số lượng
• Chỉ thu thập dữ liệu phù hợp với khách hàng của bạn
• Luôn có chiến lược sử dụng cụ thể trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu

Cụ thể hơn, bạn có thể ứng dụng tiến trình các bước như sau để giải quyết vấn đề data overload:

1. Xác định bản đồ dữ liệu và mục đích của việc sử dụng data

Hãy bắt đầu với việc lập bản đồ dữ liệu mà bạn đã thu thập: dữ liệu được thu thập ở đâu? Trong hoàn cảnh nào? Nó được lưu trữ ở đâu? Ai có quyền truy cập và sử dụng nó?

Khi đã nắm được data mapping ở trên, bạn nên thảo luận với team những vấn đề sau:

• Mục tiêu của việc thu thập tập dữ liệu này là gì?
• KPI nào có thể đề ra cho việc thu thập và đo lường dữ liệu này?
• Làm thế nào để “ghép” những dữ liệu này vào bức tranh toàn cảnh của công ty?
• Nó có tác dụng gì về lâu dài trong việc cải thiện quan hệ khách hàng?

Việc xác định được bản đồ cũng như mục đích sử dụng dữ liệu sẽ giúp bạn phải lựa chọn được những data cần thiết nhất, giảm nhẹ kho dữ liệu, từ đó phục vụ cho bước tiếp theo: Sàng lọc ra những data tốt nhất, phục vụ cho mục đích phân tích, đưa ra chiến lược vận hành, kinh doanh.

2. Xây dựng “chuẩn” data

Với rất nhiều dữ liệu cần quản lý, việc xác minh và đánh giá độ “chuẩn” của dữ liệu ngay từ đầu là vô cùng cần thiết. Biểu đồ dưới đây thể hiện những trở ngại phổ biến đối với việc sử dụng data cho việc phân tích chiến lược marketing.

Có thể thấy, bằng việc đo lường và đánh giá chất lượng dữ liệu ngay từ đầu, bạn sẽ có thể xác định insights ẩn trong data nhanh hơn, từ đó tăng độ hiệu quả trong công việc. Những data “chuẩn” phải đáp ứng được những yếu tố sau:

• Tính kịp thời
• Tính đầy đủ
• Tính nhất quán
• Mức độ liên quan
• Tính minh bạch
• Độ chính xác
• Tính đại diện

3. Xây dựng quy trình làm việc với dữ liệu “chuẩn”

Bên cạnh “chuẩn” data, bạn cũng cần phải xây dựng thêm một quy trình làm việc với dữ liệu “chuẩn”, để tận dụng, xử lý data tốt hơn, qua đó giảm thiểu data overload của doanh nghiệp.

Một quy trình làm việc với data chuẩn thường bao gồm những bước sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu/ lý do thu thập dữ liệu

Bước 2: Lựa chọn cách tiếp cận đối tượng cần thu thập dữ liệu cũng như phương pháp thu thập

Bước 3: Thu thập dữ liệu

Bước 4: Trực quan hóa và phân tích dữ liệu

Bước 5: Tìm ra insights và từ đó đưa ra quyết định chiến lược

Nhìn chung, một quy trình thu thập dữ liệu “chuẩn” phải được xây dựng cố định, bất biến, không phụ thuộc vào một hệ thống kỹ thuật cụ thể nào cũng như có thể bắt kịp được với những thay đổi của công cụ.

Bên cạnh đó, quy trình thu thập dữ liệu phải được điều chỉnh cho phù hợp với từng đặc điểm cụ thể của đối tượng mục tiêu (nền tảng họ sử dụng, tương tác với thương hiệu, mức độ nhạy cảm với việc thu thập thông tin cá nhân, sự quan tâm tới trải nghiệm cá nhân hóa, v.v…), để tránh gây phiền phức/ cũng như đảm bảo dữ liệu được trả về trung thực nhất có thể.

4. Chia sẻ dữ liệu giữa hai các phòng ban làm việc

Một nguyên nhân nữa dẫn đến tình trạng data overload trong doanh nghiệp là việc tồn tại những silo dữ liệu – tình trạng data tồn tại ở các vị trí, phòng ban biệt lập trong doanh nghiệp và không thể kết hợp với dữ liệu khác.

Nhìn chung, Silo dữ liệu là một trở ngại vì chúng không tạo ra dữ liệu tổng quan, tích hợp để phân tích và đưa ra insights được. Khi đó, data sẽ bị ứ đọng, và dần dần trở nên quá tải trong mỗi bộ phận, phòng ban.

Để giải quyết tình trạng này, bạn cần khuyến khích việc trao đổi, chia sẻ dữ liệu (có liên quan tới nhau) thường xuyên hơn trong doanh nghiệp. Chẳng hạn, giữa hai bộ phận có mối quan hệ mật thiết là Sales và Marketing, data phải luôn được cập nhật liên tục, nhằm đảm bảo toàn bộ quy trình chạy chiến dịch thu hút và “chốt đơn” khách hàng được diễn ra trơn tru nhất. Việc chia sẻ data  giữa cả 2 bên cũng giúp data được giải phóng, không bị ứ đọng và đánh mất dần chất lượng.

5. Dịch chuyển từ “manual analysis” sang “marketing automation”

Theo Harvard Business Review, chỉ 27% marketers cho rằng việc thu thập, phân tích dữ liệu theo hình thức thủ công (không sử dụng phần mềm tự động hóa) đem lại hiệu quả. Số còn lại thì không nghĩ vậy.

Thu thập, phân tích dữ liệu thủ công sẽ tiêu tốn rất nhiều nguồn lực về nhân sự và thời gian của doanh nghiệp, chỉ để đổi lại việc đưa ra những phân tích chậm chạp và nghèo nàn. Điều này khiến dữ liệu không được tận dụng đúng mức, qua đó vừa không đưa ra được insight tốt, lại kéo thêm cả tình trạng dồn nén data do không được xử lý kịp thời.

Điều này vô hình chung lại kéo bạn vào tình huống phải đối mặt với data overload.

Để giải quyết tình trạng này, việc ứng dụng những công nghệ hiện đại để thu thập và phân tích data là lựa chọn hàng đầu bạn nên quan tâm. Các công cụ này, thường được gọi chung là “Marketing automation”, sẽ cho phép bạn thu thập, khởi tạo báo cáo và dashboard nhanh chóng để hỗ trợ việc đi sâu vào phân tích các insight ý nghĩa. Từ đó, bạn có thể tận dụng được tối đa khó dữ liệu của mình, giảm thiểu được việc quá tải dữ liệu cũng như có thể đưa ra được các quyết định chiến lược.

Tạm kết

Nói tóm lại, với sự bùng nổ của khoa học công nghệ, ngày càng nhiều dữ liệu sẽ được sinh ra và vì thế, tình trạng data overload rất dễ xảy ra trong doanh nghiệp trong quá trình chuyển đổi số (digital transformation). Vì vậy, các marketer cần có chiến lược phù hợp để thích ứng và giải quyết vấn đề quá tải dữ liệu.