Business Analytics là gì? Tất cả những điều bạn cần biết

Một trong những khoản đầu tư giá trị nhất mà một công ty có thể thực hiện là phát triển năng lực phân tích. Business analytics mang lại vô số lợi ích, và tầm quan trọng của nó là không thể phủ nhận.

Trong bài viết này, chúng tôi giải thích business analytics là gì, vì sao nó quan trọng, các khía cạnh khác nhau của business analytics, và những công cụ thường được sử dụng. Ở cuối bài, chúng tôi đưa ra ví dụ về cách bạn có thể sử dụng business analytics trong một tổ chức.

Nếu bạn là lãnh đạo doanh nghiệp và quan tâm đến cách tận dụng dữ liệu và business analytics trong công ty, DataCamp có một lộ trình kỹ năng xuất sắc sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ cần biết để đạt được mục tiêu đó. Bạn cũng có thể tìm hiểu về chứng chỉ business analyst và các lựa chọn để được chứng nhận trong một bài viết riêng. 

Business Analytics là gì?

Mục đích chính của business analytics trong kinh doanh là cung cấp thông tin và thúc đẩy ra quyết định cũng như giải quyết vấn đề. Điều này đạt được thông qua phân tích dữ liệu định lượng, trực quan hóa và mô hình dự đoán. Tất nhiên, điều này đòi hỏi nhiều kỹ năng và công nghệ khác nhau và có thể khác biệt đáng kể giữa các công ty. 

Ở cấp độ khái quát, business analytics có thể được xem là thuật ngữ bao trùm cho tất cả các vai trò dựa trên phân tích và dữ liệu trong một công ty. Phạm vi này có thể từ business intelligence đến phân tích dữ liệu và thậm chí bao gồm khoa học dữ liệu. Các vai trò này đều hỗ trợ quá trình ra quyết định theo một cách nào đó nhưng sử dụng các bộ kỹ năng và công nghệ khác nhau.

Suy cho cùng, nếu một công ty sử dụng dữ liệu để ra quyết định và giải quyết vấn đề, thì họ đang thực hiện business analytics.

Business Intelligence so với Business Analytics

Business intelligence có thể được xem là một phân ngành của business analytics. Trong khi business analytics bao hàm các khía cạnh rộng hơn của phân tích dữ liệu, trực quan hóa và mô hình dự đoán, business intelligence chủ yếu tập trung vào xây dựng báo cáo và bảng điều khiển để kể một câu chuyện hoặc mô tả trạng thái hiện tại hoặc quá khứ của doanh nghiệp.

Việc phân biệt giữa bài toán business analytics và business intelligence là điều cần thiết để bạn sử dụng đúng công cụ và công nghệ, hoặc tuyển đúng người nhằm đạt được giải pháp tối ưu. Business intelligence thường liên quan đến phần mềm chuyên dụng cho trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau, Sisense, hoặc Qlik. 

DataCamp có một số khóa học được khuyến nghị cao giúp bạn nhanh chóng nắm bắt cách thực hiện phân tích dữ liệu trong hai công cụ business intelligence phổ biến nhất: Power BI và Tableau.

Hãy chọn business intelligence nếu:

• Bạn muốn trực quan hóa các số liệu thống kê hiện tại và quá khứ của doanh nghiệp.
• Bạn muốn kể một câu chuyện về các xu hướng trong dữ liệu của mình.
• Bạn muốn các nội dung trên sử dụng dữ liệu được cập nhật liên tục.

Ngược lại, hãy chọn business analytics nếu:

• Bạn muốn hiểu sâu hơn về dữ liệu thông qua các kỹ thuật thống kê nâng cao.
• Bạn cần dự báo hoặc tiên đoán các sự kiện trong tương lai.
• Dữ liệu của bạn không có cấu trúc và cần khai phá hoặc xử lý nâng cao.
• Bạn muốn tự động hóa hoàn toàn quá trình ra quyết định bằng phân tích.

Tầm quan trọng của Business Analytics

Business analytics có thể khiến bạn choáng ngợp, với quá nhiều thành phần liên quan khiến bạn không chắc nó có thể mang lại lợi ích cho tổ chức như thế nào.

Dưới đây là bốn lợi ích chính của business analytics:

• Cải thiện ra quyết định bằng cách khai thác dữ liệu về sở thích khách hàng, xu hướng, doanh số sản phẩm, hiệu quả marketing, v.v.
• Giảm thiểu rủi ro và bất định - các xu hướng và dự báo giúp doanh nghiệp ứng phó tốt hơn với bất định, trong khi phân tích định lượng và mô hình dự đoán giúp giảm rủi ro bằng cách dự đoán các sự kiện tương lai.
• Thúc đẩy phát triển sản phẩm sáng tạo - business analytics mở ra cơ hội xây dựng các sản phẩm được tối ưu hóa cao, hiệu quả và trực tiếp giải quyết nhu cầu của người tiêu dùng.
• Nâng cao hiệu suất vận hành, bao gồm cải thiện tuyển dụng, giảm tỷ lệ nghỉ việc và tăng năng suất nơi làm việc.

Các loại Business Analytics

Thomas Davenport mô tả bốn loại business analytics trong cuốn sách Competing on Analytics. Chúng thường được triển khai dần dần theo giai đoạn, dựa trên mục tiêu kinh doanh và hạ tầng kỹ thuật sẵn có. Khi doanh nghiệp nâng cao năng lực phân tích, họ cũng đạt được lợi thế cạnh tranh lớn hơn.

Nguồn: Competing on Analytics

1. Phân tích mô tả (Descriptive analytics): chủ yếu dùng trong các ứng dụng business intelligence. Mục tiêu là mô tả điều gì đã xảy ra và cần thực hiện hành động nào.
2. Phân tích dự đoán (Predictive analytics): sử dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao, mô hình dự đoán và dự báo để trả lời câu hỏi: "Điều gì sẽ xảy ra trong tương lai?"
3. Phân tích kê đơn (Prescriptive analytics): mở rộng loại phân tích trước đó để đề xuất hành động tiếp theo tối ưu nhằm đạt kết quả tốt nhất có thể.
4. Phân tích tự chủ (Autonomous analytics): sử dụng học máy và AI tiên tiến để học từ dữ liệu và tự động áp dụng hành động mang lại kết quả tốt nhất.

Các công cụ Business Analytics

Vì business analytics thường được dùng để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh bằng dữ liệu, nên cũng có rất nhiều công cụ và công nghệ khác nhau để thực hiện điều này. Tuy nhiên, đây không phải là trường hợp chọn một công cụ duy nhất để giải quyết mọi vấn đề, vì không có công cụ nào như vậy. Thay vào đó, nên hiểu rõ các công cụ khác nhau có thể được sử dụng phối hợp một cách tổng thể tùy theo giai đoạn phân tích mà doanh nghiệp của bạn đang ở.

Hiện nay có quá nhiều công cụ, công nghệ và phần mềm khiến việc chọn đúng công cụ cho một vấn đề cụ thể trở nên khó khăn. Tuy vậy, có ba nhóm công cụ cốt lõi có thể dùng cho hầu hết các vấn đề kinh doanh và là điểm khởi đầu tuyệt vời:

• Phần mềm bảng tính như Excel để có insight nhanh và dễ dàng chia sẻ với thành viên khác trong nhóm.
• Ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python cho khai phá dữ liệu, phân tích, mô hình dự đoán và dự báo.
• Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI hoặc Tableau để hiển thị các xu hướng và thống kê dữ liệu lịch sử và hiện tại.

Ví dụ về Business Analytics

Business analytics được các công ty sử dụng ở hầu như mọi ngành và mọi bộ phận. Có cơ hội rất lớn để business analytics thay đổi cách một công ty vận hành hàng ngày. Trong phần này, chúng tôi đề cập bốn cách business analytics được tận dụng trong một công ty:

• Marketing
• Bán hàng
• Phân tích khách hàng
• Vận hành

Hãy lưu ý rằng mỗi công ty đều khác nhau, và business analytics được áp dụng có phần khác biệt dựa trên ngành và bài toán đặc thù của từng công ty. Tuy nhiên, các điểm đòn bẩy cốt lõi thường tương tự nhau trong đa số trường hợp.

Marketing

Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của bất kỳ chiến dịch marketing nào là biết điều gì hiệu quả và điều gì không. Nhờ business analytics, các công ty có thể hiểu mức độ hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo và lý do đằng sau.

Một cách phổ biến để sử dụng business analytics trong bộ phận marketing là chạy số lượng lớn thí nghiệm và so sánh hiệu quả của chúng bằng A/B testing và phân tích thống kê. Không chỉ biết quảng cáo và chiến dịch nào hoạt động tốt, các thí nghiệm này còn cho biết lý do tại sao.

Các công ty cũng có thể dùng business analytics để chạy các chiến dịch quảng cáo nhắm mục tiêu đúng khách hàng dựa trên dữ liệu như nhân khẩu học, vị trí và hành vi mua trước đây. Phân tích dự đoán có thể là công cụ mạnh mẽ trong trường hợp này để dự đoán khả năng một người sẽ phản hồi tích cực với quảng cáo.

Với khóa học trực tuyến Marketing Analytics for Business, bạn có thể tìm hiểu thêm cách các nhà phân tích marketing sử dụng dữ liệu để thấu hiểu khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng. 

Bán hàng

Đội ngũ bán hàng có hai mục tiêu cốt lõi: bán cho khách hàng mới và giữ chân khách hàng hiện tại. Business analytics có thể giúp đạt được cả hai mục tiêu này theo nhiều cách khác nhau. 

Khách hàng có thể được giữ chân bằng cách hiểu vì sao họ rời đi ngay từ đầu - liệu đó là trải nghiệm khách hàng, chất lượng dịch vụ, giá cả, tính sẵn có của tính năng, v.v.? 

Đội bán hàng và marketing có thể phối hợp chặt chẽ dựa trên insight rút ra từ việc phân tích xu hướng doanh số trong quá khứ. Ví dụ, nếu phát hiện xu hướng mùa vụ trong khối lượng bán hàng vào những thời điểm cụ thể trong năm, thì các chiến dịch marketing có thể được nhắm đến quanh các mốc này để tiếp tục cải thiện doanh số.

Phân tích khách hàng

Phân tích khách hàng mang lại lợi ích lớn nhất cho thương mại điện tử và các cửa hàng truyền thống. Nó liên quan đến việc phân tích hành vi và xu hướng của khách hàng, cũng như cách chúng bị ảnh hưởng bởi giá cả, thương hiệu, vị trí trưng bày sản phẩm, v.v.

Chẳng hạn, sử dụng các kỹ thuật và khái niệm thống kê như độ co giãn theo giá, các công ty có thể xác định mức giá tối ưu cho sản phẩm và hiệu quả của các chương trình khuyến mãi, giảm giá. 

Bạn có thể sử dụng các công nghệ như Python để có được những insight như vậy, và bạn có thể khám phá chủ đề này sâu hơn trong khóa học Customer Analytics and A/B Testing in Python của chúng tôi.  

Vận hành

Business analytics có thể được áp dụng vào vận hành theo nhiều cách khác nhau. 

Trong bộ phận nhân sự, trọng tâm có thể là lập kế hoạch nguồn lực tốt hơn, cải thiện tuyển dụng và giữ chân nhân tài trong tổ chức. Bạn có thể tìm hiểu thêm về HR Analytics với khóa học trực tuyến của chúng tôi. 

Trong các đội vận hành, trọng tâm có thể là năng suất, hiệu quả và hỗ trợ nhà quản lý trong đánh giá hiệu suất.

Đối với hệ thống, hạ tầng và CNTT, trọng tâm có thể là giảm thời gian ngưng hoạt động, tối ưu thời điểm và tần suất bảo trì, và đảm bảo hệ thống luôn vận hành trơn tru.

Kết luận

Business analytics hiện là một trụ cột cốt lõi của mọi công ty. Việc phát triển và mở rộng doanh nghiệp mà không có một số năng lực phân tích đã không còn khả thi như trước. Nếu bạn là lãnh đạo doanh nghiệp, điều quan trọng là phải hiểu cách đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và giải quyết vấn đề bằng dữ liệu. Nâng tầm doanh nghiệp và kỹ năng của bạn để gặt hái những lợi ích khi bạn thực sự tận dụng business analytics.

Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về những nội dung như mức lương của business analyst và cách trở thành business analyst qua các tài nguyên khác của chúng tôi.