2 Tư Duy Chiến Lược Khi Phân Tích Dữ Liệu, Ra Quyết Định

Theo nghiên cứu của Forrester, các doanh nghiệp có đầu tư cho hoạt động nghiên cứu và phân tích dữ liệu HIỆU QUẢ có mức tăng trưởng doanh thu hàng năm CAO GẤP 20% so với các đối thủ không có hoạt động này.

Điều này cho thấy điều gì? Đó là thành công đến từ dữ liệu không đòi hỏi bạn phải tích lũy hàng triệu dữ liệu, mà bạn phải biết mình đang tìm kiếm điều gì và có khả năng đánh giá dữ liệu nào thật sự quan trọng.

Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào hai yếu tố then chốt để có 1 nghiên cứu hiệu quả. (1) là xác định mục tiêu và (2) là chọn lọc dữ liệu phù hợp, để giúp bạn đưa ra các quyết định ĐÚNG ĐẮN và CÓ LÝ LẼ!

Nội dung bài viết được trích từ khóa học AI Productivity. Trong nội dung này, Trainer Ella Trịnh - Co-founder của Vulcan Augmetics, cũng là một chuyên gia hiệu suất cá nhân sẽ giúp bạn khám phá cách để có các nghiên cứu chất lượng cao dựa trên 2 yếu tố then chốt: Mục tiêu và Dữ liệu.

Chúng ta sẽ đi qua từng bước, từ xác định ĐÚNG MỤC TIÊU, đến LỰA CHỌN DỮ LIỆU để đảm bảo nghiên cứu của bạn không chỉ đầy đủ thông tin mà còn mạnh về mặt chiến lược.

1. Cách Netflix Đã Tối Ưu Hiệu Suất Sử Dụng Dữ Liệu

Trên thị trường hiện nay, Netflix là một trong những công ty hàng đầu cung cấp dịch vụ phát video trực tuyến. Gần như mọi người đều biết Netflix đúng không nào? Để giúp mình giành được vị trí dẫn đầu thị trường như hiện nay, công ty này đã sử dụng nghiên cứu và dữ liệu để đảm bảo trải nghiệm khách hàng vượt trội. Hai mươi năm trước, chỉ có 2% lựa chọn phim của họ dựa trên đề xuất sẵn có. Ngày nay, con số đó đã tăng lên 80%. Netflix biết rằng chỉ có nhiều nội dung thôi là chưa đủ—họ cần giúp người xem tìm thấy nội dung họ muốn một cách dễ dàng.
Netflix đã bắt đầu với các chức năng cơ bản cho hệ thống đề xuất của họ. Họ đã sử dụng hai loại hệ thống lọc.
(1) Tính năng lọc dựa trên nội dung đề xuất những bộ phim tương tự với những gì người dùng đã xem.
(2) Tính năng lọc cộng tác, gợi ý những bộ phim mà người dùng có cùng sở thích sẽ thích. Họ thậm chí còn có hệ thống xếp hạng sao, thu thập hàng tỷ xếp hạng để cải thiện các đề xuất. 
Nhưng Netflix không dừng lại ở đó. Họ tiếp tục nghiên cứu thêm và phát triển một hệ thống mà họ gọi là Cinematch, một thuật toán siêu tiên tiến được tạo ra bởi đội ngũ kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu của họ. Cinematch xem xét nhiều biến số khác, chẳng hạn như lịch sử xem, xếp hạng, sở thích thể loại và thậm chí cả thời gian bạn xem trong ngày. Lần nghiên cứu và cải tiến sâu này đã giúp Netflix đưa ra các đề xuất thực sự được cá nhân hóa, biến việc khám phá nội dung thành trải nghiệm thú vị và hấp dẫn.
Dữ liệu đã giúp Netflix đưa ra các đề xuất thực sự được cá nhân hóa
Một lần nữa, khi nhìn vào ví dụ của Netflix, có thể thấy rõ nghiên cứu tốt có thể dẫn đến kết quả ấn tượng như thế nào. Nó cho thấy rằng với mục tiêu rõ ràng, dữ liệu chất lượng kết hợp phân tích sáng tạo, bạn có thể đưa ra quyết định thông minh hơn và dẫn đầu đối thủ.

2. Thế Nào Là Một Nghiên Cứu Tốt?

Vậy, điều gì làm cho một số nghiên cứu tốt hơn những nghiên cứu khác?

Có 3 điều chính bạn phải xem xét khi muốn có một nghiên cứu tốt:

(1) Mục tiêu của bạn. Bạn đang cố gắng tìm hiểu điều gì? Để nghiên cứu có hiệu quả, điều quan trọng là phải đặt ra các mục tiêu rõ ràng và phù hợp. Những mục tiêu này phải phù hợp với mục đích chính của dự án. Và các mục tiêu cần trực tiếp giải quyết vấn đề hoặc câu hỏi cụ thể mà bạn đang cố gắng trả lời. Ngoài ra, nghiên cứu phải thực tế và có thể thực hiện được trong thời gian, ngân sách và nguồn lực sẵn có của bạn.

Giả sử bạn đang làm việc trong một công ty thương mại điện tử và được giao nhiệm vụ cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Với nhiệm vụ này, mục tiêu nghiên cứu rõ ràng và phù hợp có thể là tìm ra ba ly do hàng đầu khiến khách hàng hài lòng với trang web của bạn.

Mục tiêu này phù hợp với mục đích chung là nâng cao trải nghiệm của khách hàng và giải quyết một câu hỏi cụ thể. Để đảm bảo tính thực tế, bạn có thể sử dụng khảo sát khách hàng và phân tích trang web trong phạm vi ngân sách và khung thời gian của bạn. Cách tiếp cận tập trung này đảm bảo nghiên cứu của bạn được nhắm đúng mục tiêu và có thể thực hiện được. Qua đó, cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc để có thể đưa ra hành động để giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng trên sàn thương mại điện tử.

(2) Tiếp theo là dữ liệu mà bạn tìm thấy. Trong dữ liệu, hãy chia phần này thành 3 khía cạnh chính khác.

(a) Đầu tiên là LOẠI DỮ LIỆU. Dữ liệu của bạn phải có thể đo lường được, bao gồm các con số như SỐ LƯỢNG VÀ THỐNG KÊ TĂNG TRƯỞNG. Có nghĩa là bạn phải luôn có những con số này trong nghiên cứu của mình. Và hãy đảm bảo dữ liệu của bạn là mới nhất, LÝ TƯỞNG NHẤT LÀ TỪ 2-3 NĂM QUA để dữ liệu đó có liên quan.

(b) Thứ hai là PHẠM VI NGHIÊN CỨU của bạn. Khi mới bắt đầu, bạn có thể rơi vào tình huống không biết những điều mình không biết. Khi bạn tìm thấy một vài điểm dữ liệu, bạn phải bắt đầu ghép chúng lại với nhau, giống như những mảnh ghép. Việc này sẽ dẫn bạn đến các chủ đề phụ khác mà bạn phải nghiên cứu, và bạn phải nghiên cứu mọi nhánh phụ thông tin đó. Có nghĩa là nghiên cứu của bạn phải bao gồm tất cả các khía cạnh quan trọng của chủ đề, xem xét các quan điểm khác nhau và các biến số tiềm ẩn.

(c) Và điều thứ ba là CHẤT LƯỢNG CỦA DỮ LIỆU. Chất lượng là điều rất quan trọng cần đảm bảo. Bạn chỉ nên xem xét thông tin từ những nguồn có uy tín và từ người có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực đó. Một số ví dụ về nguồn tìm kiếm thông tin uy tín có thể kể đến là các công ty tư vấn chiến lược như McKinsey, BCG, Bain, Roland Berger; các công ty tư vấn kinh doanh như EY, KPMG và Deloitte. Nếu bạn không chắc chắn về danh tiếng của một nguồn, bạn có thể thực hiện tìm kiếm trên Google về công ty để tìm hiểu thêm về họ trước khi bạn sử dụng nghiên cứu của họ. Và tất nhiên, điều cuối cùng phải cân nhắc là nghiên cứu của bạn phải khách quan và có cỡ mẫu đủ lớn hoặc khung thời gian đủ dài.

Một số ví dụ về nguồn tìm kiếm thông tin uy tín

(3) Tiêu chí cuối cùng là SUY NGHĨ CỦA BẠN. Trong khi bạn đang đọc báo cáo hoặc ghi lại các con số, bạn nên giữ thái độ trung lập. Việc này sẽ cho phép bạn cởi mở và theo dõi hướng hoặc kết quả mà dữ liệu dẫn bạn đến. Tuy nhiên, một khi bạn đã thu thập dữ liệu, bạn cần phải có QUAN ĐIỂM của mình. Chỉ có như vậy, bạn mới có có thể trình bày chi tiết tất cả những phát hiện của mình để bảo vệ quan điểm của mình trong cuộc họp. 

3 yếu tố cần phải xem xét khi muốn có một nghiên cứu tốt

3. Công Cụ Tìm Kiếm

Với Google bạn cần phải xem qua và tự lọc những trang web đáng tin cậy nhất rồi mới đọc. Với ChatGPT hoặc Gemini, bạn sẽ nhận được câu trả lời ngay lập tức nhưng sẽ không có cách nào để kiểm chứng chất lượng thông tin. Một công cụ mà chúng tôi tìm được mà có thể giải quyết cả 2 vấn đề nêu trên là Perflexility. Để học cách sử dụng công cụ này cho việc nghiên cứu thông tin ra quyết định, bạn có thể tham gia khóa học AI Productivity.

Lời Kết

Khi bạn đã hiểu rõ tầm quan trọng của việc đặt mục tiêu rõ ràng và chọn lọc dữ liệu hiệu quả trong nghiên cứu, bước tiếp theo là tối đa hóa năng lực cá nhân của bạn với công nghệ AI. Khóa học AI Productivity x10 hiệu suất cá nhân của Skills Bridge sẽ không chỉ giúp bạn tự động hóa các tác vụ hàng ngày như ghi chú hay tạo bài thuyết trình, mà còn hướng dẫn bạn cách phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh như chatbot cho nhu cầu riêng. Đây là cơ hội để bạn không chỉ cải thiện hiệu quả công việc mà còn gây ấn tượng mạnh mẽ với cấp trên và đồng nghiệp.
Nhấn vào link để đăng ký với mức giá ưu đãi đặc biệt cho bản thân và công ty của bạn nha!
Skills Bridge là công ty đào tạo cung cấp các chương trình phát triển kỹ năng cho các bạn trẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ cùng các công ty đa quốc gia. Linh thành lập công ty với mục tiêu sử dụng 25 năm kinh nghiệm của mình cùng các chuyên gia khác trong nhiều lĩnh vực để hỗ trợ các bạn trẻ thành công trong sự nghiệp.
Để biết thêm chi tiết về các chương trình đào tạo và phát triển đa dạng hiện có của Skills Bridge, hãy truy cập link này.

Viết bởi

Có hơn 24 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, tiếp thị và vận hành. Những nội dung của Thái Vân Linh cung cấp các công cụ và cảm hứng nhằm giúp các bạn trẻ Việt Nam thăng tiến trong công việc và khám phá trọn vẹn tiềm năng của mình.

Skills Bridge là công ty đào tạo cung cấp các chương trình phát triển kỹ năng cho các bạn trẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ cùng các công ty đa quốc gia. Linh thành lập công ty với mục tiêu sử dụng 25 năm kinh nghiệm của mình cùng các chuyên gia khác trong nhiều lĩnh vực để hỗ trợ các bạn trẻ thành công trong sự nghiệp.
Để biết thêm chi tiết về các chương trình đào tạo và phát triển đa dạng hiện có của Skills Bridge, hãy truy cập link này.

Viết bởi

Có hơn 24 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, tiếp thị và vận hành. Những nội dung của Thái Vân Linh cung cấp các công cụ và cảm hứng nhằm giúp các bạn trẻ Việt Nam thăng tiến trong công việc và khám phá trọn vẹn tiềm năng của mình.

2 Tư Duy Chiến Lược Khi Phân Tích Dữ Liệu, Ra Quyết Định

Theo nghiên cứu của Forrester, các doanh nghiệp có đầu tư cho hoạt động nghiên cứu và phân tích dữ liệu HIỆU QUẢ có mức tăng trưởng doanh thu hàng năm CAO GẤP 20% so với các đối thủ không có hoạt động này.

Điều này cho thấy điều gì? Đó là thành công đến từ dữ liệu không đòi hỏi bạn phải tích lũy hàng triệu dữ liệu, mà bạn phải biết mình đang tìm kiếm điều gì và có khả năng đánh giá dữ liệu nào thật sự quan trọng.

Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào hai yếu tố then chốt để có 1 nghiên cứu hiệu quả. (1) là xác định mục tiêu và (2) là chọn lọc dữ liệu phù hợp, để giúp bạn đưa ra các quyết định ĐÚNG ĐẮN và CÓ LÝ LẼ!

Nội dung bài viết được trích từ khóa học AI Productivity. Trong nội dung này, Trainer Ella Trịnh - Co-founder của Vulcan Augmetics, cũng là một chuyên gia hiệu suất cá nhân sẽ giúp bạn khám phá cách để có các nghiên cứu chất lượng cao dựa trên 2 yếu tố then chốt: Mục tiêu và Dữ liệu.

Chúng ta sẽ đi qua từng bước, từ xác định ĐÚNG MỤC TIÊU, đến LỰA CHỌN DỮ LIỆU để đảm bảo nghiên cứu của bạn không chỉ đầy đủ thông tin mà còn mạnh về mặt chiến lược.

1. Cách Netflix Đã Tối Ưu Hiệu Suất Sử Dụng Dữ Liệu

Trên thị trường hiện nay, Netflix là một trong những công ty hàng đầu cung cấp dịch vụ phát video trực tuyến. Gần như mọi người đều biết Netflix đúng không nào? Để giúp mình giành được vị trí dẫn đầu thị trường như hiện nay, công ty này đã sử dụng nghiên cứu và dữ liệu để đảm bảo trải nghiệm khách hàng vượt trội. Hai mươi năm trước, chỉ có 2% lựa chọn phim của họ dựa trên đề xuất sẵn có. Ngày nay, con số đó đã tăng lên 80%. Netflix biết rằng chỉ có nhiều nội dung thôi là chưa đủ—họ cần giúp người xem tìm thấy nội dung họ muốn một cách dễ dàng.
Netflix đã bắt đầu với các chức năng cơ bản cho hệ thống đề xuất của họ. Họ đã sử dụng hai loại hệ thống lọc.
(1) Tính năng lọc dựa trên nội dung đề xuất những bộ phim tương tự với những gì người dùng đã xem.
(2) Tính năng lọc cộng tác, gợi ý những bộ phim mà người dùng có cùng sở thích sẽ thích. Họ thậm chí còn có hệ thống xếp hạng sao, thu thập hàng tỷ xếp hạng để cải thiện các đề xuất. 
Nhưng Netflix không dừng lại ở đó. Họ tiếp tục nghiên cứu thêm và phát triển một hệ thống mà họ gọi là Cinematch, một thuật toán siêu tiên tiến được tạo ra bởi đội ngũ kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu của họ. Cinematch xem xét nhiều biến số khác, chẳng hạn như lịch sử xem, xếp hạng, sở thích thể loại và thậm chí cả thời gian bạn xem trong ngày. Lần nghiên cứu và cải tiến sâu này đã giúp Netflix đưa ra các đề xuất thực sự được cá nhân hóa, biến việc khám phá nội dung thành trải nghiệm thú vị và hấp dẫn.
Dữ liệu đã giúp Netflix đưa ra các đề xuất thực sự được cá nhân hóa
Một lần nữa, khi nhìn vào ví dụ của Netflix, có thể thấy rõ nghiên cứu tốt có thể dẫn đến kết quả ấn tượng như thế nào. Nó cho thấy rằng với mục tiêu rõ ràng, dữ liệu chất lượng kết hợp phân tích sáng tạo, bạn có thể đưa ra quyết định thông minh hơn và dẫn đầu đối thủ.

2. Thế Nào Là Một Nghiên Cứu Tốt?

Vậy, điều gì làm cho một số nghiên cứu tốt hơn những nghiên cứu khác?

Có 3 điều chính bạn phải xem xét khi muốn có một nghiên cứu tốt:

(1) Mục tiêu của bạn. Bạn đang cố gắng tìm hiểu điều gì? Để nghiên cứu có hiệu quả, điều quan trọng là phải đặt ra các mục tiêu rõ ràng và phù hợp. Những mục tiêu này phải phù hợp với mục đích chính của dự án. Và các mục tiêu cần trực tiếp giải quyết vấn đề hoặc câu hỏi cụ thể mà bạn đang cố gắng trả lời. Ngoài ra, nghiên cứu phải thực tế và có thể thực hiện được trong thời gian, ngân sách và nguồn lực sẵn có của bạn.

Giả sử bạn đang làm việc trong một công ty thương mại điện tử và được giao nhiệm vụ cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Với nhiệm vụ này, mục tiêu nghiên cứu rõ ràng và phù hợp có thể là tìm ra ba ly do hàng đầu khiến khách hàng hài lòng với trang web của bạn.

Mục tiêu này phù hợp với mục đích chung là nâng cao trải nghiệm của khách hàng và giải quyết một câu hỏi cụ thể. Để đảm bảo tính thực tế, bạn có thể sử dụng khảo sát khách hàng và phân tích trang web trong phạm vi ngân sách và khung thời gian của bạn. Cách tiếp cận tập trung này đảm bảo nghiên cứu của bạn được nhắm đúng mục tiêu và có thể thực hiện được. Qua đó, cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc để có thể đưa ra hành động để giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng trên sàn thương mại điện tử.

(2) Tiếp theo là dữ liệu mà bạn tìm thấy. Trong dữ liệu, hãy chia phần này thành 3 khía cạnh chính khác.

(a) Đầu tiên là LOẠI DỮ LIỆU. Dữ liệu của bạn phải có thể đo lường được, bao gồm các con số như SỐ LƯỢNG VÀ THỐNG KÊ TĂNG TRƯỞNG. Có nghĩa là bạn phải luôn có những con số này trong nghiên cứu của mình. Và hãy đảm bảo dữ liệu của bạn là mới nhất, LÝ TƯỞNG NHẤT LÀ TỪ 2-3 NĂM QUA để dữ liệu đó có liên quan.

(b) Thứ hai là PHẠM VI NGHIÊN CỨU của bạn. Khi mới bắt đầu, bạn có thể rơi vào tình huống không biết những điều mình không biết. Khi bạn tìm thấy một vài điểm dữ liệu, bạn phải bắt đầu ghép chúng lại với nhau, giống như những mảnh ghép. Việc này sẽ dẫn bạn đến các chủ đề phụ khác mà bạn phải nghiên cứu, và bạn phải nghiên cứu mọi nhánh phụ thông tin đó. Có nghĩa là nghiên cứu của bạn phải bao gồm tất cả các khía cạnh quan trọng của chủ đề, xem xét các quan điểm khác nhau và các biến số tiềm ẩn.

(c) Và điều thứ ba là CHẤT LƯỢNG CỦA DỮ LIỆU. Chất lượng là điều rất quan trọng cần đảm bảo. Bạn chỉ nên xem xét thông tin từ những nguồn có uy tín và từ người có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực đó. Một số ví dụ về nguồn tìm kiếm thông tin uy tín có thể kể đến là các công ty tư vấn chiến lược như McKinsey, BCG, Bain, Roland Berger; các công ty tư vấn kinh doanh như EY, KPMG và Deloitte. Nếu bạn không chắc chắn về danh tiếng của một nguồn, bạn có thể thực hiện tìm kiếm trên Google về công ty để tìm hiểu thêm về họ trước khi bạn sử dụng nghiên cứu của họ. Và tất nhiên, điều cuối cùng phải cân nhắc là nghiên cứu của bạn phải khách quan và có cỡ mẫu đủ lớn hoặc khung thời gian đủ dài.

Một số ví dụ về nguồn tìm kiếm thông tin uy tín

(3) Tiêu chí cuối cùng là SUY NGHĨ CỦA BẠN. Trong khi bạn đang đọc báo cáo hoặc ghi lại các con số, bạn nên giữ thái độ trung lập. Việc này sẽ cho phép bạn cởi mở và theo dõi hướng hoặc kết quả mà dữ liệu dẫn bạn đến. Tuy nhiên, một khi bạn đã thu thập dữ liệu, bạn cần phải có QUAN ĐIỂM của mình. Chỉ có như vậy, bạn mới có có thể trình bày chi tiết tất cả những phát hiện của mình để bảo vệ quan điểm của mình trong cuộc họp. 

3 yếu tố cần phải xem xét khi muốn có một nghiên cứu tốt

3. Công Cụ Tìm Kiếm

Với Google bạn cần phải xem qua và tự lọc những trang web đáng tin cậy nhất rồi mới đọc. Với ChatGPT hoặc Gemini, bạn sẽ nhận được câu trả lời ngay lập tức nhưng sẽ không có cách nào để kiểm chứng chất lượng thông tin. Một công cụ mà chúng tôi tìm được mà có thể giải quyết cả 2 vấn đề nêu trên là Perflexility. Để học cách sử dụng công cụ này cho việc nghiên cứu thông tin ra quyết định, bạn có thể tham gia khóa học AI Productivity.

Lời Kết

Khi bạn đã hiểu rõ tầm quan trọng của việc đặt mục tiêu rõ ràng và chọn lọc dữ liệu hiệu quả trong nghiên cứu, bước tiếp theo là tối đa hóa năng lực cá nhân của bạn với công nghệ AI. Khóa học AI Productivity x10 hiệu suất cá nhân của Skills Bridge sẽ không chỉ giúp bạn tự động hóa các tác vụ hàng ngày như ghi chú hay tạo bài thuyết trình, mà còn hướng dẫn bạn cách phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh như chatbot cho nhu cầu riêng. Đây là cơ hội để bạn không chỉ cải thiện hiệu quả công việc mà còn gây ấn tượng mạnh mẽ với cấp trên và đồng nghiệp.
Nhấn vào link để đăng ký với mức giá ưu đãi đặc biệt cho bản thân và công ty của bạn nha!
Skills Bridge là công ty đào tạo cung cấp các chương trình phát triển kỹ năng cho các bạn trẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ cùng các công ty đa quốc gia. Linh thành lập công ty với mục tiêu sử dụng 25 năm kinh nghiệm của mình cùng các chuyên gia khác trong nhiều lĩnh vực để hỗ trợ các bạn trẻ thành công trong sự nghiệp.
Để biết thêm chi tiết về các chương trình đào tạo và phát triển đa dạng hiện có của Skills Bridge, hãy truy cập link này.

Viết bởi

Có hơn 24 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, tiếp thị và vận hành. Những nội dung của Thái Vân Linh cung cấp các công cụ và cảm hứng nhằm giúp các bạn trẻ Việt Nam thăng tiến trong công việc và khám phá trọn vẹn tiềm năng của mình.