Mình gặp rất nhiều trường hợp, các bạn đã gom được data về rồi, có thể là làm thủ công theo dạng download từng file chẳng hạn. Tuy nhiên ở đoạn sau, bạn chưa biết phải làm gì với mớ data đó. Bạn chưa biết phải dùng nó ra sao. Đây là một số gợi ý sơ bộ và đơn giản của mình dành cho những người chủ doanh nghiệp, các cấp quản lý, những người mới tiếp xúc với data và đang có dự tính áp dụng số liệu cho việc vận hành doanh nghiệp của mình. Mình có lấy một số ý tưởng từ những dự án mình đã và đang triển khai cho khách hàng của mình nha.
Từ dữ liệu thô sang thông tin
Dữ liệu chỉ là dữ liệu, nó có thể là dữ liệu đơn hàng được mua ngày nào lúc nào, trong đơn hàng có những sản phẩm gì, bao nhiêu tiền. Nếu bạn tổng hợp các dữ liệu này thành thông tin ví dụ như doanh số trong ngày, thì dữ liệu sẽ trở nên hữu ích hơn đúng không nào? Hoặc nếu bạn có dữ liệu giá vốn, bạn có thể ghép nó với dữ liệu về doanh thu và chi tiêu quảng cáo để ước tính được sơ bộ mình kiếm được bao nhiêu tiền.
Dữ liệu nếu chỉ nằm một chỗ, không được tổng hợp, không được khai thác thì uổng lắm
Và khi bạn kết hợp thông tin với kinh nghiệm, trải nghiệm của bạn, nó sẽ trở thành kiến thức.
Có dữ liệu xong, đơn giản nhất là đi làm báo cáo tự động
Đây có thể xem là bước 1 trong hành trình data của bạn, và cũng là nỗi đau của nhiều công ty tại Việt Nam hiện nay. Nhiều khách hàng là doanh nghiệp vừa và nhỏ của Elton Data, nhất là các công ty kinh doanh trên sàn thương mại điện tử, đang phải dành quá nhiều thời gian và nhân sự chỉ để làm chuyện tải data từ sàn về rồi nhét vào Excel, cộng trừ nhân chia để ra được doanh số. Đó là còn chưa kể đến việc bạn muốn theo dõi sản phẩm bán chạy, hoặc sản phẩm thường được mua chung với nhau thì lại càng cực hơn, vì phải tính toán thủ công.
Thôi, thay vì làm thủ công, bạn cứ đẩy hết lên một hệ thống tự động, có dashboard tổng cho sếp coi, có dashboard chi tiết để các bạn nhân viên vận hành, có phải là tiết kiệm thời gian hơn không?
Quan trọng hơn, việc tự động hóa cáo báo cáo, dashboard như thế này còn loại bỏ được rủi ro sai sót do làm số thủ công, và không bị gián đoạn nếu bạn nhân viên nào đó nghỉ phép một hôm.
Kể từ khi Elton mình launch tính năng report và dashboard template, tức là chỉ cần nhấn 1 nút thì bạn có ngay một dashboard để theo dõi số liệu, kể cả khi bạn không có nhân sự riêng để làm data. Và hơn nữa, data nằm trong tài khoản của bạn, dashboard của nằm riêng trong tài khoản của bạn, bảo mật và bạn có thể chỉnh sửa lại dashboard thêm thắt này kia để đáp ứng được nhu cầu của mình. Hiện tại Elton có sẵn các dashboard về chi phí sàn TikTok, Shopee, dashboard dành cho các nền tảng quảng cáo phổ biến như Google Ads, Tiktok Ads, Facebook Ads. Trong tháng này sẽ có thêm template theo dõi doanh số và sức bán cho Shopee, TikTok Shop cũng như hiệu quả của từng SKU sản phẩm.
Phần tự động hóa báo cáo này thì chắc là ai cũng hiểu rồi. Nhưng sau đó thì còn làm gì nữa?
Dữ liệu đã về tay, khai thác nó tiếp theo nhiều góc độ khác nhau
Một dự án mình làm gần đây với khách hàng của mình đó là phân tích các sản phẩm thường được mua cùng với nhau. Ví dụ, với điện thoại A thì thường hay mua kèm ốp B và dán màn hình C, hoặc nếu là áo D thì thường hay được mua kèm với váy F vì nó hợp tổng chẳng hạn. Sau khi phân tích sẽ ra được các sản phẩm hay mua chung, từ đó có thể thiết kế lại chương trình quảng cáo để tập trung push các sản phẩm theo bộ, và có thể cài đặt chương trình khuyến mãi cho combo 2 sản phẩm thì hấp dẫn hơn mua lẻ từng món.
Một bài toán khác đơn giản hơn, đó là dựa vào danh sách đơn hàng từ TikTok Shop, ghép với một file Lark Base nội bộ mà các bạn VJ đang dùng để ghi nhận Nhân sự nào thì làm video nào, từ đó tính được số tiền thưởng cho nhân sự làm video. Rất đơn giản đúng không nào? Nhưng nếu không có hệ thống tự động thì bạn phải down file từ sàn về, rồi ghép vào thủ công, mà phải làm vậy mỗi tháng thì mất thời gian quá. Chưa kể là không thể theo dõi hiệu quả cho các bạn VJ làm video mỗi ngày do cứ phải đợi báo cáo về mới thấy số.
Một khách hàng của mình có website riêng, mình có làm một bài đơn giản là biết được chương trình khuyến mãi nào và voucher nào được sử dụng nhiều, chi phí giảm giá là bao nhiêu, đem lại bao nhiêu doanh thu, và tính chung với giá vốn nữa thì ra được bức tranh rõ hơn về việc tối ưu chi phí khuyến mãi.
Một bài khác cũng đơn giản thôi, là lấy dữ liệu từ Facebook Ads ghép với dữ liệu của hệ thống bán hàng để biết được số tiền chi tiêu quảng cáo cho từng SKU, doanh thu của từng SKU, và họ xem thử mức đầu tư của mình có hiệu quả chưa. Có SKU nào bị bỏ quên và SKU nào đang được push quá nhiều tiền ads không cần thiết hay không. Một mẹo nhỏ là tên campaign hoặc ads của Facebook bạn đặt có mã SKU theo cấu trúc là có thể làm được trò này, ví dụ tên campaign sẽ là FBA|SKU00001|Giảm giá khuyến mãi|Camp 4/4. Đại loại là thế.
Những bài toán dạng này sẽ khác nhau tùy theo nhu cầu theo dõi của từng khách hàng, không ai giống ai. Thế nên để sử dụng data hiệu quả, trước hết bạn nên xác định các nỗi đau, các bài toán mà mình đang chưa giải được, hoặc chưa thể giải một cách hiệu quả, chưa theo dõi được sát sao. Từ đó mới quyết định xem là lấy data gì để giải bài.
Đừng vội vàng, hãy đi từng bước nhỏ
Data không phải cây đũa thần có thể giải quyết mọi vấn đề ngay lập tức. Nó sẽ là công cụ giúp bạn ra quyết định tốt hơn, nhưng nó không thay thế bạn, nó càng không thể thay thế cho sự nhạy bén với thị trường, với trend, thậm chí càng không thể thay cho sự phán đoán của bạn. Bạn nên nhìn data như một công cụ hỗ trợ để khi bạn ra quyết định, bạn sẽ tự tin hơn.
Thêm một điểm nữa mình thấy, đó là đừng vội trong quá trình triển khai và áp dụng data, nhất là với các công ty chưa quen dùng số. Cần thời gian để nhân sự thích nghi, chuyển hóa, và thậm chí thay đổi cả mindset trong việc xem số liệu mỗi ngày để phục vụ cho việc vận hành. Đừng nóng, hỏng việc đấy.