Bữa giờ mình may mắn có cơ hội được triển khai data platform và data warehouse cho một số công ty bán lẻ, một số công ty khá là truyền thống luôn nhưng giờ mấy anh chị chủ vừa số hóa, vừa quan tâm data dữ dằn không thua kém gì các công ty trẻ, nên cũng có được vài bài học hay ho mà các anh chị dạy cho mình. Mình tổng hợp lại ở đây, hi vọng giúp được cho mọi người.
1. Data mà chưa số hóa thì khoan làm gì tiếp, số hóa đi đã
Các công ty này bán những sản phẩm rất truyền thống, ví dụ như trang sức, thiết bị xây dựng, nhưng các anh chị đã bắt đầu dùng POS từ lâu cho các cửa hàng, và cũng tổng hợp luôn data từ website trong các hệ thống rõ ràng. Có công ty thì dùng hệ thống tự build, có công ty thì outsource, có bên thì dùng những hệ thống như Kiotviet, Nhanhvn, Pancake POS... Gì thì gì, data cần phải được hệ thống hóa và số hóa, chứ nếu chỉ là những dòng trong file Excel thì data vẫn chưa chạy được, cứ phải đi sửa đi sửa lại suốt tốn thời gian hơn cả làm tay.
Số hóa không chỉ là xài hệ thống, mà còn phải làm quy trình chuẩn chỉnh, để nhân sự quen cách dùng hệ thống, biết nhập data như thế nào, nhập đúng ra sao. Chứ hệ thống build cho xịn mà con người gãy thì cũng thua, chứ đừng nói tới đoạn sử dụng data phía sau.
2. Khi xây dựng các hệ thống báo cáo và phân tích, nên dùng framework để theo dõi từng mức
Framework là các bộ khung, chứ không phải framework trong code. Mỗi ngành nghề có thể sẽ có đặc thù riêng, framework riêng. Framework này không nhất thiết phải là của thế giới gì cao siêu, nhiều khi nó chỉ là kinh nghiệm tích lũy từ mấy chục năm kinh doanh thôi. Nhưng đi theo framework thì số dễ coi và dễ hành động hơn.
Ví dụ: sales cycle thì chia thành báo cáo các Cấp Lead, rồi từ Lead lên thành Sales, rồi từ Sales có thành Order chưa, Order xong có fulfill chưa. Mỗi đoạn như vậy đều sẽ có đo thời gian, đo hiệu quả của từng nhân sự, rồi của cả công ty.
Ví dụ 2: khách chat vào Pancake Chat, thì bao nhiêu khách chốt, chốt xong ra đơn là họ mua gì, giá trị ra sao, họ có giới thiệu ai mua thêm, hoặc chính họ có quay lại mua hay không.
Framework này trên mạng nhiều lắm, các bạn có thể tham khảo tùy theo đặc thù kinh doanh của mình, và đừng quên kết hợp kinh nghiệm của bản thân để tùy chỉnh lại, vì chưa chắc áp dụng nguyên vào là chạy (nhất là framework nước ngoài, áp vô Việt Nam nhiều khi không đúng).
3. Dùng data để sửa lỗi data.
Này hay lắm vì thường nó không phải cái mà bạn nghĩ tới khi triển khai data platform / data warehouse, nhưng trong quá trinh làm nó hay lòi ra. Ví dụ, đơn hàng đã xong mà nhân viên quên đổi trạng thái. Hoặc đơn hàng bị quên nhập thông tin khách hàng (trời ơi vàng ở đó đó đừng để rớt), hoặc chỉ đơn giản là nhân viên login cùng tài khoản của các ca nên chia doanh số ra bị lệch.
Nhờ data lên báo cáo rồi, hoặc trong quá trình làm report, dashboard vô tình phát hiện, mà có thể chỉnh được thêm phần quy trình cho chuẩn và cho đúng hơn.
Khi data nó nằm rải rác thì không để ý, nhưng khi dùng Elton Data để gom về data warehouse rồi là lòi ra ngay. Đây cũng là một trong những tác dụng bất ngờ chứ nhỉ?
4. Đưa số liệu vào vận hành phải đi từ từ, không vội
Data, nhất là khi bắt đầu triển khai cho các công ty hơi truyền thống, lâu đời, thì thường các bạn nhân viên chưa quen ngay, nên sẽ cần thời gian để làm quen. Bắt đầu với những chỉ số đơn giản, từ từ tăng cấp lên. Dồn nhiều cái cùng lắp dễ bị ngộp.
Ngoài ra, ở các SME truyền thống thì người coi và push số nhiều nhất thường phải là các sếp, các doanh chủ, chứ nếu sếp không dùng tích cực thì dự án cũng fail mà thôi.
Ngày xưa học được chiêu hay từ chủ tịch :)) Cứ mỗi sáng nhắn vô group hỏi số X số Y nay được nhiêu, từ từ các team hình thành luôn thói quen theo dõi số thường xuyên.
Nhiêu đó trước nha, nhớ thêm gì mình làm thêm bài sau nữa.