Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, chuyển đổi, làm sạch, mô hình hóa và phân tích dữ liệu với mục đích đưa ra những thông tin hữu ích, những báo cáo tổng quan về tình hình kinh doanh, chỉ số liên quan tới KPI… đưa đến cho người lãnh đạo cái nhìn bao quát nhất để hỗ trợ ra quyết định.

“If you can’t measure it, you can’t manage it”

Peter Drucker

Ngày nay, việc phân tích không chỉ gói gọn trong một bộ phận, một nhiệm vụ (adhoc) mà cần xây dựng dựa lên những yêu cầu từ phía các bộ phận như kinh doanh, marketing, vận hành… Thông thường phân tích dữ liệu được thực hiện theo từng bước (Requirement – Collection – Processing – Cleaning – Analytics – Communication) và việc phân tích cần tổng hợp nhiều thông tin nhất là làm thế nào để hiểu được khách hàng thông qua phân tích dữ liệu? Việc này được phân định khách hàng thông qua hai hình thức Trực tuyến (Online) và Ngoại tuyến (Offline); và với trực tuyến thì thông qua 2 nền tảng (platform) quan trọng nhất đó chính là website và ứng dụng.

Các sản phẩm thuộc Google tạo nên một hệ sinh thái rộng lớn, được xây dựng với trọng tâm là con người, tương tác và tạo ra doanh thu. Với hệ sinh thái có hàng tỷ người dùng, hàng nghìn tỷ lượt tương tác và kiếm tiền thông qua quảng cáo thì Google có đủ các dữ kiện để cung cấp phân tích hành vi của người dùng một cách chính xác nhất. Trong đó phải kể đến Google Analytics (GA), một dịch vụ của Google cho phép công ty, doanh nghiệp hiểu được khách hàng của mình đang thực hiện những tương tác trên website và ứng dụng của họ.

 

 

Ở Việt Nam hiện nay hầu hết các trang web đều có sử dụng GA như một công cụ để nắm bắt các chỉ số như lượng khách hàng, phiên truy cập, tỷ lệ bounce rate hoặc doanh số của sản phẩm… tuy nhiên các báo cáo, chỉ số đa phần là những dữ liệu (data) mặc định (default), chưa sử dụng hết 100% tính năng và lợi ích GA mang lại, chưa được cấu hình đúng hoặc chưa làm giàu thêm dữ liệu của khách hàng để phục vụ cho việc phân tích, đưa ra sự hỗ trợ trong quá trình ra quyết định của đội ngũ kinh doanh hoặc Marketing. Và ngay cả khi các nhà quản trị hiểu được hành vi của khách hàng trực tuyến, họ cũng cần liên kết những dữ liệu đó với hệ thống nội tại công ty (Internal DWH – CRM, ERP…) hoặc các hệ thống quảng cáo khác để có thể hiểu được toàn bộ thông tin khách hàng của mình (Customer 360) nhằm chăm sóc và phục vụ họ tốt hơn trong tương lai (cross sales, up sales).

Câu hỏi về việc làm thế nào để phân tích được khách hàng hiện nay sẽ chuyển hướng sang những câu hỏi khác mang tính thực thi hơn: “Dữ liệu thu thập của khách hàng trên website và ứng dụng của doanh nghiệp hiện tại đã đúng, đã đủ hay chưa? Nhà quản trị làm thế nào để có thể sử dụng 100% khả năng của công cụ GA, GA360? Làm sao để có thể sử dụng dữ liệu nhằm tạo ra giá trị? Những chiến dịch (Campaign) đang triển khai có hiệu suất ra sao, nếu trong mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu (Data Driven Attribuition) thì hiệu suất thay đổi ra sao? Làm sao để thực hiện được chiến dịch O2O, làm sao để đo lường tính hiệu quả?…”

Kasatria là công ty mà có kiến thức chuyên sâu và có kinh nghiệm giải quyết những bài toán (use case) mà bất cứ doanh nghiệp nào cũng quan tâm trong cả 3 lĩnh vực – Data Analytisc, Cloud, Digital Media – để có một cái nhìn tổng quan về khách hàng. Hãy liên hệ với chúng tôi để có những giải đáp và sự hỗ trợ nhằm hiểu hơn về khách hàng của chính doanh nghiệp mình.

Liên hệ