Một lượng thông tin khổng lồ vẫn đang được thu thập hàng năm và cần phân tích để biến những dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích. Vậy nên bất kỳ đơn vị doanh nghiệp nào dù lớn hay nhỏ cũng đều cần tới Data analytics.
Nó sẽ là công cụ tuyệt vời giúp doanh nghiệp nhìn thấu insight khách hàng và có căn cứ xây dựng chiến lược Marketing phù hợp. Vậy Data Analytics là gì? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết của Promolocus bạn nhé.
Data analytics là gì?
Data analytics hay phân tích dữ liệu là quá trình nghiên cứu, thu thập và chắt lọc từ dữ liệu thô để tìm ra những thông tin hữu ích cho quá trình kinh doanh.
Một cách định nghĩa khác từ Wikipedia: Phân tích dữ liệu (Data analytics) là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu nhằm khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định.
Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh, nhiều cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật được sử dụng dưới những tên gọi khác nhau và áp dụng cho từng ngành, lĩnh vực trong xã hội.
Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể áp dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc hơn và có hướng cải thiện hiệu suất, vấn đề hay phát hiện ra xu hướng. Thông tin sau đó có thể sử dụng nhằm tối ưu hóa quy trình, tăng hiệu quả tổng thể của hệ thống hoặc doanh nghiệp.
Trong Marketing và bán hàng, quá trình thu thập phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn có thể giúp doanh nghiệp nắm rõ hành vi khách hàng. Chẳng hạn, bao nhiêu người nhấp vào quảng cáo, họ là ai, ở lại trang bao lâu, tỉ lệ thoát bao nhiêu, hành trình tìm kiếm và thao tác trên trang như thế nào,…
Kết hợp những dữ liệu này với các thông tin về nhân khẩu học của khách hàng, bạn sẽ hiểu rõ hơn các phân khúc khách hàng và có những cách để thỏa mãn nhu cầu của họ tốt hơn.
Tại sao cần phân tích dữ liệu (Data analytics)?
Theo Groove Technology thì phân tích dữ liệu là bước quan trọng mà mọi công ty cần thực hiện để lọc ra các thông tin tiềm năng có thể cung cấp nhiều giá trị cho doanh nghiệp. Việc phân tích dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp rất nhiều điều như:
Thúc đẩy đưa ra quyết định chính xác
Các doanh nghiệp có thể dựa trên những dữ liệu chắt lọc từ Data analytics để đưa ra những quyết định chính xác và mang tới hiệu quả cao hơn.
Bởi lẽ, quá trình phân tích đã giúp loại bỏ những phỏng đoán từ việc lập kế hoạch chiến dịch tiếp thị, giúp chọn lọc nội dung để phát triển sản phẩm và hơn thế. Nó cũng cho doanh nghiệp cái nhìn 360 độ về khách hàng, thấu hiểu họ để đáp ứng họ tốt hơn.
Hỗ trợ quá trình tiếp thị hiệu quả
Khi có bức chân dung toàn cảnh về khách hàng, hiểu sâu sắc về khách hàng thì doanh nghiệp sẽ biết mình phải làm gì và làm như thế nào để đạt được hiệu quả tiếp thị tốt nhất.
Chẳng hạn, thông qua Data analytics, doanh nghiệp nắm rõ phân khúc khách hàng, điều chỉnh các tiêu chí, nhắm mục tiêu theo cách tự động hóa hoặc thủ công hay lựa chọn được kênh tiếp thị phù hợp để thu hút tốt nhất đối tượng khách hàng của mình.
>>> Xem thêm: 8 phương pháp Marketing tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp
Nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng
Nhờ việc thấu hiểu khách hàng, doanh nghiệp sẽ có các kế hoạch để điều chỉnh, nâng cao về dịch vụ khách hàng. Việc nâng cao dịch vụ khách hàng sẽ đem tới trải nghiệm và ấn tượng tốt cho khách hàng với thương hiệu.
Đây cũng là tiêu chí giúp doanh nghiệp “lấy lòng”, giữ chân họ và xây dựng nên đội ngũ khách hàng trung thành.
Hoạt động kinh doanh hiệu quả
Data analytics sẽ giúp bạn hợp lý hóa các quy trình của mình để tối ưu chi phí và tối đa hóa lợi nhuận. Khi bạn hiểu khách hàng muốn gì, bạn sẽ cung cấp cho họ chính xác cái đó thay vì tốn thời gian, công sức và chi phí quảng cáo “tù mù”.
Việc nhắm đúng đối tượng, đúng mục đích và đáp ứng tốt sẽ giúp bạn có được hiệu quả tốt hơn. Từ đó, quá trình vận hành, phát triển kinh doanh của doanh nghiệp cũng thuận lợi hơn.
Phân biệt Data Analytics và Data Analysis
Data Analytics và Data Analysis khi dịch ra đều sẽ có nghĩa là phân tích dữ liệu. Bởi vậy, nhiều người dễ bị lầm tưởng 2 thuật ngữ này giống nhau. Nhưng trên thực tế, đây là 2 thuật ngữ có sự khác biệt dưới đây:
- Data analytics có nghĩa rộng hơn Data analysis hay nói cách khác, Data analysis là tập con của Data analytics.
- Data analysis mô tả quá trình kiểm tra, phân tích, chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu theo một trật tự nhất định để lọc ra những thông tin hữu ích.
- Data analytics là lĩnh vực bao gồm quá trình quản lý toàn bộ dữ liệu từ phân tích (Data analysis), thu thập dữ liệu, tổ chức, lưu trữ các công cụ và kỹ thuật liên quan.
Một số thuật ngữ của Data analytics thông dụng
- Trực quan hóa (Data visualization): Là trình bày thông tin bằng đô thị với minh họa rõ ràng, hấp dẫn các xu hướng và kiểu mẫu.
- Phân tích dữ liệu thăm dò (Exploratory data analysis): Cách tiếp cận để giải thích dữ liệu thông qua đồ họa thống kê. Một triết lý phổ biến khuyến khích testing và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định.
- Analytical database: Đây là phần mềm bảo trì và góp phần thao tác dữ liệu dễ dàng hơn.
- Data cleaning/data cleansing: Thuật ngữ chỉ công việc tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan, làm sạch dữ liệu.
Các loại phân tích dữ liệu phổ biến
Một số loại phân tích dữ liệu thường gặp có thể kể đến như:
- Phân tích văn bản (Text Analysis): Một nhánh của Data Mining dùng để tìm kiếm, trích xuất thông tin trong văn bản, chuyển dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh.
- Phân tích thống kê (Statistical Analysis): Hình thức phân tích nhằm làm sáng tỏ điều gì đã xảy ra bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ dưới dạng dashboards. Có 2 loại phân tích thống kê bao gồm: Phân tích mô tả và phân tích suy luận.
- Phân tích dự đoán (Predictive Analysis): Là một kỹ thuật phân tích dữ liệu, nghệ thuật sử dụng data mining và thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
- Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis): Là sự kết hợp của tất cả các loại phân tích. Nó thay vì tập trung vào giám sát dữ liệu, kỹ thuật thì Prescriptive Analysis sẽ nhấn mạnh vào những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu đó để đề xuất hành động phù hợp cũng như dự đoán kết quả có thể xảy ra.
Quy trình phân tích dữ liệu
Để phân tích dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần nắm rõ các bước quy trình thực hiện sau đây:
- Bước 1: Xác định loại dữ liệu cần thu thập và phân tích
- Bước 2: Thu thập dữ liệu ở các kênh liên quan và đảm bảo thu thập dữ liệu chính xác.
- Bước 3: Xử lý dữ liệu thu thập được bằng cách phân tích, phân loại, sắp xếp dữ liệu.
- Bước 4: Làm sạch dữ liệu là việc loại bỏ lỗi hoặc sửa lỗi dữ liệu để lọc ra những thông tin thu thập chính xác nhất.
- Bước 5: Chuyển đổi dữ liệu đã phân tích kỹ càng thành tài liệu có tổ chức, được đơn giản hóa để sử dụng trong diễn giải, thuyết trình, giao tiếp,… Kết quả hoặc quyết định sẽ dựa trên dữ liệu ở bước cuối cùng này (bảng, biểu đồ, đồ thị,…).
Các công cụ Data analytics quen thuộc
Có rất nhiều công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu, trong đó có 7 ngôn ngữ lập trình đang được sử dụng phổ biến:
- Python hỗ trợ thư viện thao tác dữ liệu.
- R hỗ trợ phân tích số và thống kê.
- Tableau hỗ trợ phân tích và trực quan hóa dữ liệu được đơn giản hóa.
- Power BI dùng để hỗ trợ đặt câu hỏi cho dữ liệu và nhận về các insight.
- QlikView giúp thu thập, tích hợp và xử lý nhanh các dữ liệu.
- Apache Spark xử lý dữ liệu thời gian thực và phân tích những dữ liệu phức tạp.
- SAS thống kê, phân tích và trực quan hóa dữ liệu cũng như xây dựng các mô hình machine learning để đưa ra dự đoán tương lai.
Những công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một công việc hấp dẫn, có nhu cầu tuyển dụng cao trên thị trường việc làm hiện nay. Một số công việc tiêu biểu trong lĩnh vực này có thể kể đến như:
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data analyst)
Người sử dụng các phần mềm, công cụ lập trình để tìm kiếm, chắt lọc thông tin từ dữ liệu và thông tin này thường có sự lộn xộn, rời rạc. Kết quả của công việc này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ tình hình kinh doanh, có biện pháp khắc phục những sai lầm và đưa ra các quyết định chính xác hơn trong tương lai.
Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analyst)
Người phân tích nhu cầu khách hàng và đối tác trong việc kinh doanh của doanh nghiệp để tìm ra các hướng giải quyết cho vấn đề phát sinh. BA sẽ góp phần tối ưu chi phí, cải thiện cách thức vận hành, sử dụng hiệu quả nguồn lực, phục vụ khách hàng tốt hơn.
Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Người phân tích, sắp xếp, “kể chuyện” bằng dữ liệu. Công việc của họ kết hợp máy tính, thống kê và toán học để phân tích, xử lý cũng như mô hình hóa dữ liệu, diễn giải kết quả rút ra kế hoạch phù hợp cho cả team.
Trên đây là bài chia sẻ của chúng tôi về Data analytics là gì? Tổng hợp kiến thức cơ bản về data analytics. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về Data analytics và áp dụng vào quá trình phân tích, định hướng các chiến lược tiếp thị, kinh doanh phù hợp cho doanh nghiệp.
