Triết lý vận hành từ Amazon
Lấy cảm hứng từ triết lý vận hành và sử dụng dữ liệu của Amazon, để tăng trưởng bền vững, doanh nghiệp cần biết mình đo cái gì (outputs) và vặn được nút nào, đòn bẩy nào (inputs), tất cả xoay quanh trải nghiệm khách hàng và một hệ dữ liệu thống nhất
- Tập trung vào đòn bẩy có thể kiểm soát được hơn là ám ảnh các số liệu tài chính đã hoặc có thể xảy ra. Khi quản trị tốt inputs sẽ tối đa hoá được kết quả trong dài hạn
- Khách hàng luôn là trung tâm: tăng trưởng được định nghĩa bằng thu hút + giữ chân được họ nên tất cả các hoạt động chiến lược đều xoay quanh mục tiêu này
- Đúc kết từ cách vận hành của họ thì dữ liệu thống nhất, có tính liên kết rất quan trọng: cần nối được merchandising - web analytics - tồn kho - marketing để giải một bài toán đồng bộ hơn thay vì tối ưu rời rạc
Khung vận hành Review → Plan → Act → Measure mà Amazon đề cập trong Tài liệu eCommerce playbook chính là cách biến triết lý trên thành hệ thống: luôn review từ dữ liệu, lập kế hoạch bám vào inputs (Đầu vào, đòn bẩy) được tracking kĩ lưỡng, để vừa nhìn thấy kết quả đã xảy ra vừa quản trị các đòn bẩy tạo kết quả tiếp theo, rồi đo lường outputs để học và lặp lại vòng lặp trên. Trọng tâm của những hoạt động này vẫn là cân bằng giữa đo lường kết quả đầu ra và Quản trị tốt các đòn bẩy tạo ra kết quả nên việc chọn đúng chỉ số Input để tối ưu được kết quả là rất cần thiết.
Vậy các chỉ số Input và Output là gì?
Input metrics là các đòn bẩy mà nếu quản trị tốt sẽ tạo ra đầu ra (Output) mong muốn: tăng trưởng doanh thu và khách hàng có lợi nhuận. Chọn đúng chỉ số đòn bẩy hay chỉ số đầu vào Input sẽ giúp bạn điều hướng team đi đúng đường, có thể hành động tạo kết quả nhanh; chọn sai sẽ không cho ra được insight nào chuẩn xác dẫn đến cả team chạy loạn lên, không biết phải làm gì tiếp theo. Mỗi chỉ số đòn bẩy phải đo lường một yếu tố mà nếu làm đúng, sẽ thúc đẩy các Output metrics đi đúng hướng mong muốn.
Ví dụ với mô hình của Amazon, Chỉ số Input thường theo dõi các yếu tố như độ đa dạng của danh mục sản phẩm (selection), mức giá (price), và trải nghiệm của khách hàng (customer experience),... Doanh nghiệp có thể dùng các yếu tố này là kim chỉ nan để tăng trưởng, bằng cách bổ sung sản phẩm vào catalog, giảm chi phí để có thể giảm giá, hoặc bố trí tồn kho hợp lý để giao hàng nhanh hơn.
Output metrics là chỉ số sẽ xuất hiện trễ theo sau những thay đổi đầu vào—chúng đo kết quả của các đầu vào. Nhóm này gồm các chỉ số tài chính như doanh thu, lợi nhuận gộp, cash flow, và các chỉ số kinh doanh như khách hàng mới, tỷ lệ rời bỏ (churn rate), mức độ hài lòng. Tuy rằng chúng rất quan trọng với sự thành công của cả một mô hình kinh doanh, nhưng không thể tác động điểu chỉnh trong ngắn hạn.
Điểm khó ở dây là bạn cần chọn đúng bộ input metrics cho các output bạn quan tâm thì cần phải liên tục cần thử–sai có kiểm soát, liên tục thử nghiệm, đo lường, và tinh chỉnh cho đến khi tìm ra những đòn bẩy đầu vào thực sự tạo ảnh hưởng bền vững lên kết quả đầu ra cho chính mô hình hoạt động của mình.
Ví dụ một số chỉ số Input/Output quan trọng trong thương mại điện tử
| Mảng | Chỉ số | Phân loại |
|---|---|---|
| Finance | Tỷ lệ phí sàn (Platform cost %) | Output |
| Finance | Lợi nhuận/đơn (Profit per order) | Output |
| Operations | Tỷ lệ xử lý đúng hạn (On-time fulfillment rate) | Input |
| Operations | Tỷ lệ huỷ đơn (Cancellation rate) | Output |
| Operations | Tỷ lệ hoàn hàng (Return rate) | Output |
| Product & Site | Lượt xem sản phẩm (Product views) | Input |
| Product & Site | % vào trang sản phẩm (% Visit product page) | Input |
| Product & Site | % thêm giỏ (Add-to-cart rate) | Input |
| Product & Site | Tỷ lệ hoàn tất thanh toán (Checkout conversion) | Input |
| Marketing | Chi phí/đơn (Cost per order) | Output |
| Marketing | Bound rate từ nguồn quảng cáo, nội dung | Input |
| Marketing | Chi phí/visit (Cost per visitor) | Output |
Phương pháp dựng bộ chỉ số Input cho SMEs
Lập bản đồ chỉ số (Metrics Mapping)
Đây là một kỹ thuật đơn giản nhưng khá hiệu quả. Chọn một mục tiêu đội/ công ty đang theo đuổi hoặc một chỉ số quan trọng (có thể là output hoặc input), rồi tự hỏi xem những yếu tố nào điều khiển chỉ số này, và đo chúng thế nào? Ghi lại các yếu tố, rồi làm tiếp vòng lặp: với mỗi yếu tố vừa tìm được, lại hỏi câu trên. Tiếp tục đào sâu theo nhánh cho đến khi không thể tách nhỏ ra nữa. Chuyển sang chỉ số quan trọng kế tiếp và lặp lại.
Dưới đây là hình minh hoạt một brain-storm tree, bắt đầu bằng cách đặt 1 Output metrics làm gốc (top-level): Tăng trưởng doanh thu, rồi đào sâu tiếp đến 2 yếu tố tác động trực tiếp như Lượng Traffic vào cửa hàng và Chất lượng nội dung quảng cáo. Từ đó tiếp tục phát triển tiếp hai nhánh nhà để vẽ nên một cây Input hoàn chỉnh
Vòng quay tăng trưởng (Flywheel Methods)
Mô hình Bánh đà tăng trưởng (Flywheel) giúp doanh nghiệp xác định và liên kết ba trụ cột:
- Mục tiêu phát triển – điều doanh nghiệp thực sự theo đuổi và cam kết dài hạn.
- Năng lực vượt trội – mảng mà doanh nghiệp có thể làm tốt nhất thị trường.
- Động cơ tăng trưởng – cơ chế tạo “đà” để mở rộng quy mô và hiệu quả kinh tế.
Khi áp dụng flywheel, mỗi trụ cột cần được chuyển hóa thành các “input” có thể kiểm soát và hướng vào khách hàng (controllable, customer-facing). Những input này là đòn bẩy vận hành hằng ngày, khi cải thiện bền vững sẽ tự củng cố đà tăng trưởng.
Với Amazon trong ví dụ hình dưới, tầm nhìn của họ là giúp khách tìm–khám phá–mua mọi thứ online. Với mô hình Flywheel, họ chia nhỏ thành input: selection (độ phủ sản phẩm), low prices (giá thấp), customer experience (tìm đúng thứ và giao nhanh). Mỗi yếu tố này đều là input có thể kiểm soát và hướng vào khách hàng.
Với SMEs bạn có thể vẽ một flywheel riêng, ví dụ như Sản phẩm đủ sâu → Giá cạnh tranh → Trải nghiệm mua nhanh/gọn → Lưu lượng tăng → Tỷ lệ mua lại tăng. Sau đó, xác định yếu tố/chỉ số Input ảnh hưởng tới mỗi cánh của flywheel. Tiếp tục đào sâu như với cách dựng bản đồ chỉ số trên.
Bản đồ trải nghiệm khách hàng (Customer Experience Mapping)
Đây là cách thực tế để xác định input và driver quan trọng: bạn vẽ toàn bộ hành trình khách hàng (end-to-end) cho sản phẩm/dịch vụ, rồi gán chỉ số cho từng bước. Cách làm này biến hành trình khách hàng thành một bản đồ hành động: rõ bước, rõ chỉ số, rõ đòn bẩy để tối ưu có hệ thống.
Quy trình có thể triển khai gọn như sau:
(1) Phân tách hành trình thành các chặng nhỏ như: Xem quảng cáo → Vào site/sàn → Tìm kiếm → Xem danh mục → Vào PDP → Thêm giỏ → Checkout → Thanh toán → Giao hàng → Hậu mãi;
(2) Brainstorm cho từng chặng các input có thể kiểm soát (ví dụ: tốc độ tải trang, mức độ sẵn hàng, chất lượng nội dung PDP, tỷ lệ trả lời CS ≤24h…);
(3) Đặt chỉ số đo lường xoay quanh bốn trục Tốc độ – Chất lượng – Chi phí – Hiệu suất. Ví dụ: Tỷ lệ xem trang - thêm vào giỏ PDP→Add to Cart, Tỷ lệ giao hàng đúng hạn SLA rate, chi phí fulfill/đơn…
(4) Xác định điểm nghẽn và ưu tiên đòn bẩy theo tác động lên kết quả (Tỷ lệ chuyển đổi %CR, Tỷ lệ Click-Through-Rate %CTR).
Dùng song song và không bị giới hạn bởi dữ liệu hiện có
Những phương pháp trên không loại trừ nhau — hãy dùng song song để liên tục thử nghiệm và tối ưu tốt hơn. Ở giai đoạn đầu, bạn hãy tập trung vào bộ chỉ số bạn cần theo dõi, không bị giới hạn bởi chỉ số hiện có vì trong quá trình khám phá, bạn có thể nhận thấy nhiều chỉ số không có sẵn, hay hệ thống chưa có cơ chế ghi nhận. Lúc này, Elton Data sẽ giúp tổng hợp, chuẩn hoá lại dữ liệu, tư vấn cách tracking hiệu quả theo từng giai đoạn và xây dựng dashboard báo cáo tự động để bạn thực thi được vòng lặp Review → Plan → Act → Measure thành công. Quản trị đúng Input mỗi ngày sẽ cho ra được các Output cải thiện bền vững.