fbpx

Quá tải với hàng đống data chồng chất? Hướng đi nào sẽ gỡ rối cho nhân viên phân tích dữ liệu?

Trải nghiệm khách hàng được tạo ra liên tục để thu hút được càng nhiều dữ liệu càng tốt. Với sự phát triển của khoa học công nghệ, các phần mềm tự động hóa có thể thu hút được một lượng lớn dữ liệu và biến nó thành các dashboard. Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp khó có thể hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ này, cũng như việc xây dựng các chiến lược có ý nghĩa. Khi đó data overload xảy ra.

Cùng Palos tìm hiểu data overload là gì và cách tiếp cận dữ liệu hợp lý nhất có thể qua bài viết này nhé.

1.Data overload là gì? 

Với tư duy càng có nhiều dữ liệu, càng thu được nhiều insights, các doanh nghiệp đôi khi đã bỏ quên 2 dấu hỏi không nhỏ phía sau:

  • Làm thế nào, mất bao lâu để phân tích dữ liệu ra insight?
  • Cũng như những nhân tố, nguồn lực nào sẽ được sử dụng để phân tích dữ liệu?

Tốn công thu thập dữ liệu nhưng lại loay hoay không biết làm gì với chúng:

  • Dữ liệu này có đáng tin không?
  • Dữ liệu này đã lỗi thời, không sử dụng được nữa rồi?
  • Dữ liệu này có thật sự cần thiết cho các hoạt động vận hành, kinh doanh không?

Vướng mắc trong những câu hỏi này, doanh nghiệp sẽ gặp phải tình trạng không có cách xử lý thích hợp kịp thời dù nắm cả “mỏ vàng” trong tay.

2.Giải quyết data overload trong doanh nghiệp như thế nào? 

Việc bỏ ra quá nhiều công sức để đem về khối lượng data khổng lồ, nhưng không phục vụ cho bất cứ mục đích cụ thể nào sẽ khiến doanh nghiệp lãng phí thời gian tiền bạc và nguồn lực

Không chỉ vậy, bản thân quá trình thu thập dữ liệu đã làm giảm trải nghiệm khách hàng với thương hiệu khi họ đã chán ngấy việc điền biểu mẫu, nhận email hay cho phép các bên truy cập vào dữ liệu cá nhân của họ

Giải quyết vấn đề quá tải dữ liệu và không tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng không phải là nhiệm vụ đơn giản nhưng nó sẽ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn

Một số nguyên tắc trong quá trình thu thập data:

  • Ưu tiên chất lượng data hơn số lượng
  • Chỉ thu thập dữ liệu phù hợp với khách hàng của bạn
  • Luôn có chiến lược sử dụng cụ thể trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu 

2.Tiến trình các bước giải quyết vấn đề quá tải data

Bước 1: Xác định mục đích sử dụng data 

Hãy bắt đầu với việc xác định “danh tính” dữ liệu mà bạn đã thu thập: dữ liệu được thu thập ở đâu? Trong hoàn cảnh nào? Được lưu trữ ở đâu? Ai có quyền truy cập và sử dụng nó?

Sau đó, bạn nên thảo luận những vấn đề sau:

  • Mục tiêu của việc thu thập dữ liệu này là gì?
  • KPI nào có thể đề ra cho việc thu thập và đo lường dữ liệu này?
  • Làm thế nào để ghép những dữ liệu này vào bức tranh toàn cảnh của công ty?
  • Dữ liệu này có tác dụng gì về lâu dài trong việc cải thiện quan hệ khách hàng?

Việc xác định mục đích sử dụng sẽ giúp bạn chọn lựa được những data cần thiết nhất, giảm nhẹ kho dữ liệu, từ đó sàng lọc data tốt phục vụ mục đích phân tích 

Bước 2: Xây dựng chuẩn data

Có thể thấy, bằng việc đo lường và đánh giá chất lượng dữ liệu từ đầu, bạn sẽ có thể xác định insights ẩn trong data nhanh hơn, tăng tiến độ hiệu quả công việc. Những data chuẩn phải đáp ứng được những yếu tố sau:

  • Tính kịp thời
  • Tính đầy đủ
  • Tính nhất quán
  • Mức độ liên quan 
  • Tính minh bạch 
  • Độ chính xác
  • Tính đại diện 

Bước 3: Xây dựng quy trình làm việc với dữ liệu chuẩn

Môt quy trình làm việc với data chuẩn thường bao gồm những bước sau:

  1. Xác định mục tiêu/lý do thu thập dữ liệu
  2. Lựa chọn cách tiếp cận đối tượng cần thu thập dữ liệu cũng như phương pháp thu thập 
  3. Thu thập dữ liệu 
  4. Trực quan hóa và phân tích dữ liệu 
  5. Tìm ra insights và đưa ra quyết định 

Bên cạnh đó, quy trình thu thập dữ liệu được điều chỉnh phù hợp với những đặc điểm cụ thể của đối tượng mục tiêu (nền tảng họ sử dụng, tương tác với thương hiệu, mức độ nhạy cảm với việc thu thập thông tin cá nhân, sự quan tâm tới trải nghiệm cá nhân hóa…) để đảm bảo dữ liệu trả về trung thực nhất có thể.

Bước 4: Chia sẻ dữ liệu giữa hai phòng ban làm việc

Việc có quá nhiều dữ liệu cũng phần nào dẫn tới tình trạng các phòng ban trong doanh nghiệp không thể kết nối với nhau và với các dữ liệu khác

Để giải quyết tình trạng này, bạn cần khuyến khích việc trao đổi chia sẻ dữ liệu thường xuyên hơn trong doanh nghiệp, ví dụ điển hình là bộ phận Marketing và Sales. Data phải được cập nhật liên tục, nhằm đảm bảo quy trình, không bị ứ đọng. 

Tạm kết

Tình trạng ngày càng nhiều dữ liệu được sinh ra đang khiến cho nhiều doanh nghiệp phải lo lắng trước tâm thế bỏ thì không được, giữ lại làm cũng không xong. Vì vậy, là một nhân viên phân tích dữ liệu, bạn cần có phương pháp phù hợp để thích ứng và giải quyết vấn đề quá tải dữ liệu 

Đăng ký ngay khóa học DATA ANALYTICS để rèn luyện tư duy làm việc cùng những con số và cách áp dụng số liệu này để giải quyết các bài toán thực tế của doanh nghiệp.

Bài viết liên quan

Chia sẻ ngay

Share on facebook
Share on linkedin

Đăng kí nhận thông tin hữu ích mỗi tuần từ Palos

Bạn đã đăng ký thành công!

Chúng mình sẽ liên hệ lại trong thời gian sớm nhất.
Nhận thêm thông tin bổ ích về ngành