Menu
Trong nhiều thập kỷ, hình ảnh của một vị CEO tài ba thường gắn liền với trực giác nhạy bén, những quyết định táo bạo dựa trên “cảm tính” và kinh nghiệm dày dặn. Nhưng khi bước vào kỷ nguyên số, một vị “lãnh đạo” mới đã âm thầm xuất hiện, ngồi ngay cạnh các quyết định trong phòng họp, tham gia vào quy trình tuyển dụng, và thậm chí chỉ đạo cả lộ trình giao hàng của từng tài xế. Vị lãnh đạo đó chính là Dữ liệu (Data).
Dữ liệu không còn là những con số vô tri nằm trong các báo cáo cuối tháng. Trong các doanh nghiệp tiên phong, Dữ liệu đóng vai trò như một “Vị CEO thứ hai” – người đưa ra các khuyến nghị khách quan, dự báo tương lai và tối ưu hóa từng hành động nhỏ nhất.
Bài viết dài kỳ này sẽ đưa bạn đi từ tư duy chiến lược đến thực thi, giải mã cách các “đấu thủ phân tích” (Analytical Competitors) đang chiến thắng thị trường như thế nào.
Để hiểu tại sao dữ liệu lại có quyền lực lớn đến vậy ngày nay, chúng ta cần nhìn lại lịch sử phát triển của nó.
Nếu bạn vẫn đang nhìn vào các báo cáo doanh thu tháng trước để họp giao ban, bạn có thể đang kẹt lại ở kỷ nguyênAnalytics 1.0. Đây là thời kỳ của “Hỗ trợ quyết định” (Decision Support). Dữ liệu chủ yếu nằm trong các kho chứa (data warehouse), được phân tích bởi các chuyên gia ở bộ phận Back-office (hậu cần). Quy trình thường là: Sếp có một câu hỏi -> Chuyên viên chạy dữ liệu -> Vài ngày sau có báo cáo. Nó chậm, thụ động và thường chỉ để giải thích “chuyện gì đã xảy ra”.
Sự bùng nổ của Internet và các công ty tại Thung lũng Silicon đã đẩy chúng ta sang Analytics 2.0. Đây là kỷ nguyên của Big Data (Dữ liệu lớn). Các công ty như Google hay Amazon không dùng dữ liệu chỉ để hỗ trợ quyết định nội bộ; họ biến dữ liệu thành sản phẩm. Khi Google xếp hạng trang web, hay LinkedIn gợi ý “Người bạn có thể biết”, đó chính là sản phẩm dữ liệu. Ở giai đoạn này, các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientists) xuất hiện, mang tư duy của những người làm sản phẩm: nhanh, thử nghiệm liên tục và quy mô lớn.
Ngày nay, chúng ta đang sống trong sự giao thoa của Analytics 3.0 và 4.0.
– Analytics 3.0: Là khi các doanh nghiệp truyền thống (ngân hàng, sản xuất, bán lẻ) bắt đầu ứng dụng sức mạnh của Big Data vào quy trình vận hành cốt lõi. Không chỉ là báo cáo, dữ liệu được nhúng vào sản phẩm (ví dụ: máy móc của GE tự gửi dữ liệu bảo trì, hay nông nghiệp thông minh của Monsanto).
– Analytics 4.0 – Kỷ nguyên Tự động hóa: Đây là bước tiến xa nhất khi trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) tham gia. Con người không còn cần phải đặt giả thuyết (“Tôi nghĩ khách hàng thích màu đỏ, hãy kiểm tra xem”). Máy móc sẽ tự tìm ra các mẫu hình (“Dữ liệu cho thấy khách hàng khu vực A thích màu đỏ vào thứ Ba”) và tự động đưa ra hành động.
Bài học quản trị: Xu hướng Data-driven (định hướng dữ liệu) không phải là trào lưu nhất thời. Nó là sự chuyển dịch từ việc dùng dữ liệu để nhìn lại quá khứ sang dùng dữ liệu để kiến tạo tương lai. Nếu doanh nghiệp của bạn vẫn đang dùng dữ liệu chỉ để làm báo cáo tổng kết, bạn đang bỏ phí 90% giá trị của “Vị CEO thứ hai” này.
Tại sao một số công ty lại vượt trội hơn hẳn đối thủ dù bán cùng một sản phẩm? Tại sao Netflix lại đánh bại Blockbuster? Tại sao đội bóng chày Oakland A’s với ngân sách eo hẹp lại chiến thắng các đội nhà giàu? Câu trả lời nằm ở khái niệm “Cạnh tranh bằng Phân tích” (Competing on Analytics).
Cạnh tranh bằng phân tích không đơn giản là “có sử dụng phần mềm thống kê”. Theo Davenport và Harris, một doanh nghiệp được gọi là “Analytical Competitor” (Đấu thủ phân tích) khi họ sử dụng phân tích dữ liệu một cách rộng khắp và có hệ thống để vượt qua đối thủ.
Dữ liệu không chỉ là công cụ phụ trợ; nó là chiến lược cốt lõi. Hãy nhìn vào Amazon: Chiến lược của họ không chỉ là “bán hàng online”, mà là “sử dụng dữ liệu để hiểu khách hàng muốn gì trước cả khi họ biết, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng để giao hàng nhanh nhất với chi phí thấp nhất”.
Để dữ liệu thực sự trở thành lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp phải xây dựng được 4 trụ cột vững chắc:
Bạn không thể giỏi tất cả mọi thứ. Hãy chọn một thứ mà bạn muốn làm tốt nhất và dùng dữ liệu để hỗ trợ nó.
Ví dụ: Với Marriott, đó là tối ưu hóa doanh thu phòng (Revenue Management). Với UPS, đó là tối ưu hóa logistics. Với Capital One, đó là khả năng đánh giá rủi ro khách hàng chính xác hơn bất kỳ ai.
Dữ liệu không thể bị chia cắt trong các “ốc đảo”. Phòng Marketing không thể giữ dữ liệu khách hàng làm của riêng mà không chia sẻ với phòng Sales hay Chăm sóc khách hàng. Một cái nhìn toàn cảnh (Single version of truth) là bắt buộc.
Đây là yếu tố sống còn. Việc chuyển đổi sang văn hóa dữ liệu rất khó khăn và đụng chạm đến quyền lợi. Nếu CEO không phải là người “nghiện” dữ liệu, không yêu cầu nhân viên “chứng minh bằng số liệu”, thì nỗ lực sẽ thất bại.
Câu nói nổi tiếng: Cựu CEO của Harrah’s (nay là Caesars Entertainment), Gary Loveman, từng nói: “Có 3 lý do khiến bạn bị sa thải ở đây: quấy rối, trộm cắp, và thực hiện một chương trình mà không có nhóm đối chứng (control group) để đo lường kết quả.”
Đừng chỉ dùng dữ liệu để tiết kiệm vài đồng tiền lẻ. Hãy dùng nó để thay đổi cuộc chơi. Dùng dữ liệu để tạo ra sản phẩm mới, thay đổi mô hình kinh doanh, hoặc chiếm lĩnh thị phần.
Khác với máy móc hay nhà xưởng sẽ khấu hao theo thời gian, dữ liệu và các mô hình phân tích càng dùng càng thông minh. Khi bạn xây dựng được một thuật toán dự báo nhu cầu khách hàng, mỗi giao dịch mới lại làm cho thuật toán đó chính xác hơn. Đây tạo ra một “hào quang bảo vệ” (moat) mà đối thủ rất khó sao chép. Họ có thể copy sản phẩm của bạn, nhưng không thể copy sự thấu hiểu khách hàng mà bạn tích lũy qua hàng triệu điểm dữ liệu.
Một trong những thay đổi lớn nhất khi “Data làm CEO” là cách chúng ta nhìn nhận về các chỉ số đo lường hiệu quả công việc (KPI) và cách ra quyết định.
Hãy tưởng tượng năng lực phân tích của doanh nghiệp như một chiếc thang 5 bậc:
1. Mù mờ (Analytically Impaired): Không có dữ liệu chuẩn, ra quyết định hoàn toàn dựa trên cảm tính. Câu hỏi thường gặp: “Chuyện gì đã xảy ra trong doanh nghiệp?” (Nhưng không ai trả lời chính xác được).
2. Phân tích cục bộ (Localized Analytics): Có báo cáo, nhưng rời rạc. Phòng Marketing có số liệu riêng, Tài chính có số liệu riêng. Mục tiêu: Cải thiện hoạt động của từng phòng ban.
3. Khát vọng phân tích (Analytical Aspirations): Lãnh đạo nhận ra giá trị của dữ liệu và bắt đầu đầu tư hạ tầng, nhân sự để kết nối dữ liệu.
4. Công ty phân tích (Analytical Companies): Dữ liệu chất lượng cao, quy trình chuẩn hóa, bắt đầu dùng dự báo.
5. Đấu thủ phân tích (Analytical Competitors): Dữ liệu là vũ khí chiến lược. Mọi quyết định đều dựa trên phân tích. Câu hỏi: “Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và chúng ta làm thế nào để tối ưu nó ngay bây giờ?”
KPI truyền thống thường là Descriptive Analytics (Phân tích mô tả): Doanh thu tháng trước là bao nhiêu? Tỷ lệ hàng tồn kho là bao nhiêu? Đây là việc lái xe mà chỉ nhìn gương chiếu hậu.
Bước tiến tiếp theo là Predictive Analytics (Phân tích dự báo): Dựa trên xu hướng quá khứ, doanh thu tháng sau có khả năng là bao nhiêu? Khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ chúng ta?
Đỉnh cao là Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất/Tối ưu hóa): Máy móc không chỉ dự báo, mà còn khuyên bạn nên làm gì.
Ví dụ: Hệ thống không chỉ báo “Tồn kho sắp hết”, mà nó báo “Tồn kho sắp hết, hệ thống đề xuất đặt thêm 500 đơn vị từ nhà cung cấp B vì họ có giá tốt nhất và thời gian giao hàng phù hợp nhất trong tuần này. Bạn có đồng ý không?”
Trong kỷ nguyên Analytics 4.0, chúng ta đang thấy sự trỗi dậy của việc ra quyết định tự động.
Hãy xem xét hệ thống ORION của UPS. Trước đây, tài xế tự quyết định lộ trình dựa trên kinh nghiệm. Bây giờ, thuật toán ORION phân tích hàng triệu khả năng để chỉ ra lộ trình tối ưu nhất từng mét đường, giúp tiết kiệm hàng triệu dặm di chuyển và hàng trăm triệu đô la nhiên liệu mỗi năm. Ở đây, Data không chỉ “gợi ý”, Data trực tiếp “chỉ đạo” hành động hàng ngày của nhân viên.
Dữ liệu không chỉ dành cho dân IT hay Marketing. Nó thâm nhập vào mọi ngóc ngách của doanh nghiệp.
Thông thường, HR là nơi cảm tính nhất (“Tôi thấy ứng viên này có vẻ nhiệt huyết”). Nhưng các công ty như Google hay Capital One đã biến HR thành một môn khoa học.
– Bài học: Họ dùng dữ liệu để biết chính xác nguồn tuyển dụng nào mang lại nhân viên giỏi nhất, đặc điểm tính cách nào phù hợp với văn hóa công ty, và thậm chí dự báo ai sắp nghỉ việc để có biện pháp giữ chân.
– Ứng dụng: Thay vì chỉ nhìn vào bằng cấp, hãy xây dựng các bài kiểm tra năng lực được chuẩn hóa và đo lường hiệu suất thực tế để ra quyết định thăng chức.
Walmart hay Amazon không chỉ bán hàng; họ là những bậc thầy về logistics.
– Bài học: Walmart chia sẻ dữ liệu bán hàng thời gian thực với nhà cung cấp (Retail Link). Procter & Gamble (P&G) có thể nhìn thấy ngay lập tức khi một chai dầu gội được bán ra tại Walmart và lên kế hoạch sản xuất bù hàng.
– Ứng dụng: Tích hợp dữ liệu tồn kho và bán hàng để dự báo nhu cầu (Demand Forecasting), tránh tình trạng “cháy hàng” hoặc tồn kho quá mức.
Thời đại của marketing đại trà đã qua. Với dữ liệu, ta có thể cá nhân hóa đến từng khách hàng.
– Bài học: Netflix không có một “kênh truyền hình” chung cho mọi người. Trang chủ Netflix của bạn là duy nhất, được tạo ra từ thuật toán phân tích lịch sử xem phim của chính bạn. Thậm chí, khi sản xuất series “House of Cards”, Netflix đã dùng dữ liệu để biết chắc chắn khán giả thích đạo diễn David Fincher và diễn viên Kevin Spacey, từ đó mạnh dạn đầu tư mà không cần làm tập phim thử nghiệm (pilot).
– Ứng dụng: Sử dụng lịch sử giao dịch để gợi ý sản phẩm (Cross-sell/Up-sell) và tối ưu hóa giá bán (Dynamic Pricing) như cách các hãng hàng không và khách sạn đang làm.
Mặc dù cuốn sách lấy bối cảnh phương Tây, nhưng các nguyên lý của nó đang được áp dụng mạnh mẽ tại Việt Nam. Dưới đây là những quan sát về cách các “ông lớn” Việt Nam đang đi trên con đường trở thành Analytical Competitors.
Chúng ta có thể thấy bóng dáng của Walmart hay Tesco trong cách vận hành của Thế Giới Di Động (MWG).
– Tối ưu hóa tồn kho: MWG nổi tiếng với hệ thống ERP tự xây dựng, cho phép họ quản lý tồn kho từng cửa hàng chính xác đến từng món phụ kiện. Dữ liệu giúp họ biết chính xác khi nào cần luân chuyển một chiếc điện thoại từ cửa hàng ế ẩm sang cửa hàng đang bán chạy, giảm thiểu tối đa hàng tồn chết.
– Văn hóa phục vụ: Mọi đánh giá của khách hàng đều được ghi nhận và đo lường. Lương thưởng của nhân viên gắn liền với sự hài lòng của khách hàng (được số hóa). Đây là ví dụ của việc dùng dữ liệu để quản trị nhân sự và chất lượng dịch vụ.
Với Masan, sau khi mua lại WinMart, họ đang đẩy mạnh chương trình hội viên (Membership) – một chiến lược giống hệt Tesco Clubcard được nhắc đến trong sách. Bằng cách thu thập dữ liệu mua sắm hàng ngày, họ có thể vẽ chân dung bà nội trợ Việt Nam rõ nét hơn bao giờ hết để tối ưu hóa danh mục sản phẩm trên kệ.
Ngành ngân hàng Việt Nam đang đi đầu trong Analytics 3.0.
– Credit Scoring (Chấm điểm tín dụng): Giống như Capital One, các ngân hàng Việt Nam hiện nay sử dụng dữ liệu lớn (không chỉ lịch sử tín dụng mà còn cả hành vi tiêu dùng, thanh toán điện nước, viễn thông) để phê duyệt khoản vay tự động trong vài phút thay vì vài ngày.
– Ứng dụng Mobile Banking: Các gợi ý vay tiêu dùng, mở thẻ tín dụng trên app không phải ngẫu nhiên. Đó là kết quả của các mô hình máy học dự báo nhu cầu tài chính của bạn.
Dù Grab là công ty vùng, nhưng hoạt động tại Việt Nam là ví dụ điển hình của Tối ưu hóa (Optimization).
– Surge Pricing (Giá linh hoạt): Grab sử dụng thuật toán cân bằng cung cầu thời gian thực để điều chỉnh giá cước khi trời mưa hoặc giờ cao điểm. Đây chính là “Dynamic Pricing” được nhắc đến trong sách.
– Giao Hàng Tiết Kiệm: Sử dụng công nghệ để phân tuyến giao hàng, tối ưu hóa quãng đường cho shipper, tương tự như cách UPS làm với ORION, nhưng được điều chỉnh cho phù hợp với đường ngõ ngách xe máy tại Việt Nam.
Bạn có thể nghĩ: “Tôi không phải Amazon hay Vinamilk, tôi không có triệu đô để làm Big Data.”
Tin vui là: Bạn không cần triệu đô. Bạn chỉ cần tư duy đúng. Dưới đây là lộ trình rút gọn từ sách dành cho SMEs:
Đừng cố gắng xây dựng một “kho dữ liệu” khổng lồ ngay từ đầu. Hãy chọn con đường “Prove-it” (Chứng minh) mà Davenport nhắc đến.
– Bước 1: Chọn một “nỗi đau” lớn nhất (Ví dụ: Tồn kho quá nhiều, hoặc Tỷ lệ chốt sale thấp).
– Bước 2: Thu thập dữ liệu liên quan đến đúng vấn đề đó. Nếu chưa có phần mềm xịn, Excel cũng được, miễn là dữ liệu sạch và chính xác.
– Bước 3: Phân tích để tìm nguyên nhân và giải pháp.
– Bước 4: Thực thi và đo lường kết quả. Khi có kết quả tốt, hãy dùng nó để thuyết phục đầu tư thêm công nghệ.
Nhiều SMEs gặp vấn đề là dữ liệu rác (“Garbage in, Garbage out”). Tên khách hàng nhập lộn xộn, số liệu mỗi phòng ban một kiểu.
– Lời khuyên: Trước khi mua phần mềm AI đắt tiền, hãy chuẩn hóa quy trình nhập liệu. Hãy đảm bảo một khách hàng chỉ có một mã định danh duy nhất trên toàn hệ thống. Dữ liệu nhỏ mà sạch (Small & Clean Data) có giá trị gấp vạn lần dữ liệu lớn mà bẩn.
Dựa trên mô hình DELTA trong sách, SMEs cần tập trung:
– D (Data): Bắt đầu thu thập dữ liệu có chủ đích. Đừng vứt bỏ dữ liệu lịch sử bán hàng.
– E (Enterprise): Dù công ty nhỏ, hãy tập thói quen chia sẻ dữ liệu giữa Sale, Kế toán và Kho. Đừng để mỗi người giữ một file Excel riêng.
– L (Leadership): Chủ doanh nghiệp phải là người hỏi: “Số liệu đâu?” thay vì “Tôi nghĩ là…”. Nếu sếp không tin dữ liệu, nhân viên sẽ không bao giờ làm.
– T (Targets): Chọn mục tiêu cụ thể. Đừng phân tích lan man.
– A (Analysts): Bạn có thể không thuê được Data Scientist lương nghìn đô. Hãy đào tạo nhân viên hiện tại kỹ năng phân tích cơ bản, hoặc thuê dịch vụ tư vấn bên ngoài (Outsource) cho các bài toán khó.
SMEs có một lợi thế lớn so với các ông lớn: Sự linh hoạt. Hãy biến công ty thành phòng thí nghiệm.
– Muốn biết khách hàng thích khuyến mãi giảm giá trực tiếp hay tặng quà? Hãy chạy thử nghiệm A/B (A/B Testing) trên hai nhóm khách hàng nhỏ.
– Dùng dữ liệu để quyết định xem cái nào hiệu quả hơn, thay vì tranh cãi trong cuộc họp.
Dữ liệu, dù thông minh đến đâu, cũng không thể hoàn toàn thay thế con người. Cuốn sách “Competing on Analytics” kết lại với một thông điệp quan trọng: Yếu tố con người là khan hiếm nhất.
Công nghệ ngày càng rẻ, dữ liệu ngày càng nhiều. Nhưng những người biết đặt câu hỏi đúng cho dữ liệu, biết diễn giải kết quả từ máy móc sang ngôn ngữ kinh doanh, và biết dùng dữ liệu một cách có đạo đức – đó mới là tài sản vô giá.
Khi bạn mời “Data” vào ghế “CEO thứ hai”, hãy nhớ rằng vị CEO này rất giỏi tính toán nhưng không có trái tim. Vị CEO thứ nhất – là chính bạn và đội ngũ của bạn – cần cung cấp tầm nhìn, sự sáng tạo và sự thấu cảm.
Sự kết hợp giữa Trí tuệ của Dữ liệu và Trí tuệ của Con người chính là công thức chiến thắng trong kỷ nguyên mới. Hãy bắt đầu hành trình này ngay hôm nay, không phải bằng việc mua một phần mềm mới, mà bằng việc thay đổi câu hỏi bạn đặt ra trong cuộc họp ngày mai: “Dữ liệu nói gì về điều này?”
