Trước khi tìm hiểu chi tiết về các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu, bạn cần nhận thức được những lợi ích tiềm năng mà công việc này có thể đem lại cho tổ chức của bạn.
Bắt đầu với khách hàng, được cho là yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ doanh nghiệp nào. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để có được tầm nhìn toàn diện về tất cả các khía cạnh liên quan đến khách hàng của bạn, bạn có thể hiểu họ sử dụng kênh nào để liên lạc với bạn, nhân khẩu học, sở thích, thói quen, hành vi mua hàng của họ, và các yếu tố khác.
Bằng cách phân tích đánh giá từ khách hàng hoặc hiệu suất của bộ phận dịch vụ khách hàng của bạn, bạn có thể xác định khách hàng tiềm năng mới và tránh lãng phí nguồn lực vào việc nhắm mục tiêu sai người hoặc gửi sai thông điệp. Điều này sẽ giúp thúc đẩy thành công cho các chiến lược tiếp thị của bạn trong dài hạn.
Từ khía cạnh quản lý, việc phân tích số liệu của bạn có thể mang lại lợi ích bởi nó giúp bạn đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên sự thật hơn là cảm tính đơn giản. Ví dụ, bạn có thể hiểu được nơi đầu tư vốn của mình, tìm ra những cơ hội tăng trưởng, dự đoán thu nhập hoặc giải quyết những tình huống hiếm gặp trước khi chúng trở thành vấn đề.
Bạn có thể thu thập thông tin liên quan từ mọi khu vực trong tổ chức của mình và trình bày số liệu một cách chuyên nghiệp và tương tác với các bên liên quan khác nhau thông qua việc sử dụng phần mềm bảng điều khiển.
7 Loại Phương pháp Phân tích Dữ liệu Cơ bản
1. Phân tích cụm
Kỹ thuật phân cụm là việc đưa các phần tử dữ liệu thành các nhóm có sự tương đồng lớn hơn với nhau so với các nhóm khác. Phương pháp này không có mục tiêu cụ thể và thường được áp dụng để tìm kiếm các mẫu tiềm ẩn trong dữ liệu. Hơn nữa, phương pháp này cũng có thể cung cấp bối cảnh bổ sung cho một xu hướng hoặc tập dữ liệu.
Trong một thế giới lý tưởng, các chuyên viên tiếp thị có thể phân tích từng khách hàng một cách chi tiết và cung cấp cho họ dịch vụ cá nhân hóa tốt nhất. Tuy nhiên, đối mặt với thực tế, với một số lượng khách hàng lớn, việc này trở nên khó khăn. Vì vậy, chúng ta cần nhìn nhận nó từ góc độ kinh doanh.
Bằng việc phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên thông tin về dân số học, hành vi mua sắm, giá trị tiền tệ hoặc bất kỳ yếu tố nào khác liên quan đến công ty của bạn, bạn có thể tối ưu hóa hiệu quả và mang lại cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất dựa trên nhu cầu của họ. Đây chính là tính năng phân loại được sử dụng để giúp bạn đạt được điều này.
2. Phân tích theo nhóm
Áp dụng thông tin từ quá khứ để kiểm tra và so sánh một phần nhất định về hành vi của người sử dụng, phương pháp phân tích này có thể gom nhóm với các phần khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách này, bạn có thể có được nhiều kiến thức sâu sắc về nhu cầu của người tiêu dùng hoặc hiểu biết chắc chắn về một nhóm mục tiêu rộng hơn.
Áp dụng phân tích theo nhóm có thể rất có ích trong lĩnh vực tiếp thị để hiểu rõ tác động của các chiến dịch đối với từng nhóm khách hàng cụ thể. Ví dụ, giả sử bạn triển khai một chiến dịch gửi email khuyến khích khách hàng đăng ký tài khoản trên website của bạn.
Bạn có thể tạo ra hai phiên bản chiến dịch với các mẫu thiết kế, CTA và nội dung quảng cáo khác nhau để hoàn thành mục tiêu. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài hơn và hiểu rõ loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng của bạn đăng ký, mua lại hoặc tương tác theo những cách khác đối với điều này.
Google Analytics là một tiện ích hữu ích để bắt đầu thực hiện phương pháp phân tích theo nhóm. Trong hướng dẫn đáng giá này, bạn có thể tìm hiểu thêm về những lợi ích và hạn chế của việc sử dụng nhóm đồng hồ trong GA. Trong hình dưới cùng, bạn thấy một ví dụ về cách bạn trực quan hóa phân tích theo nhóm trong công cụ này. Các nhóm đồng hồ (sử dụng thiết bị) được chia thành các phân đoạn (lưu lượng truy cập thiết bị) theo ngày và sau đó được phân tích theo tuần để trích xuất thông tin chi tiết về hiệu suất.
3. Phân tích hồi quy
Để hiểu giá trị của biến tỉ phú thuộc bị tác động như thế nào khi một hoặc nhiều biến độc lập thay đổi hoặc giữ nguyên, chúng ta có thể sử dụng phân tích hồi quy dựa trên dữ liệu lịch sử. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển trong quá khứ, chúng ta có thể tiên đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.
Cung cấp cho nó một ví dụ và tưởng tượng rằng bạn đã thực hiện phân tích định lượng về doanh số bán hàng của mình vào năm 2019. Bạn phát hiện ra rằng các yếu tố như chất lượng sản phẩm, thiết kế cửa hàng, dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị và kênh bán hàng có ảnh hưởng đến kết quả tổng thể. Bây giờ, bạn muốn sử dụng phân tích định lượng để tìm biến nào trong số các yếu tố này đã thay đổi hoặc có yếu tố nào mới xuất hiện trong năm 2020. Ví dụ, vì COVID-19 đã phong tỏa, bạn không thể bán hàng nhiều trong cửa hàng của mình. Do đó, doanh số bán hàng của bạn tổng thể có thể giảm hoặc tăng trên các kênh bán hàng trực tuyến. Vì vậy, bạn có thể xác định được yếu tố độc lập nào ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của yếu tố phụ thuộc, doanh số hàng năm.
Nếu muốn tìm hiểu thêm về phân tích này và cách tận dụng lợi ích từ việc sử dụng hồi quy, hãy đọc bài viết này.
4. Mạng nơron
Xây dựng cơ sở cho các thuật toán thông minh trong lĩnh vực học máy, mạng nơ-ron đại diện cho một phương pháp phân tích dữ liệu hướng tới tối đa hóa độ can thiệp nhằm hiểu cách não con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán giá trị. Mạng nơ-ron tự học từ mỗi giao dịch dữ liệu và ngày càng tiến bộ qua thời gian.
Phân tích số liệu dự đoán là một lĩnh vực ứng dụng phổ biến của mạng nơ-ron. Có nhiều công cụ báo cáo BI có chức năng này được áp dụng trong chúng, ví dụ như Công cụ phân tích dự đoán từ datapine. Ứng dụng này cho phép người dùng tạo ra mọi loại dự đoán dễ dàng và nhanh chóng. Phần mềm sẽ tự tính toán tiên đoán dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại khi bạn chọn dữ liệu được xử lý dựa trên KPI của bạn. Bất kỳ ai trong công ty của bạn đều có thể sử dụng giao diện thân thiện với người dùng để quản lý nó; không cần phải là chuyên gia về khoa học dữ liệu tiên tiến.
Dưới đây là một ví dụ về cách bạn có thể áp dụng công cụ phân tích dự đoán từ datapine.
5. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố, còn được gọi là ”giảm thứ nguyên”, là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để miêu tả sự thay đổi giữa các biến quan sát. Tương quan về số lượng các biến không được quan sát có khả năng thấp hơn được gọi là nhân tố. Phương pháp này nhằm mục đích tìm ra các biến tiềm ẩn độc lập, đồng thời tối ưu hóa các phân đoạn dữ liệu cụ thể.
Để hiểu cách phân tích dữ liệu, một ví dụ điển hình là đánh giá sản phẩm từ khách hàng. Ban đầu, đánh giá dựa trên nhiều biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, độ thoải mái, chất liệu, nơi mua và tần suất sử dụng. Danh sách này có thể dài vô tận tùy thuộc vào những gì bạn muốn theo dõi. Trong trường hợp này, phương pháp phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt các biến này thành các nhóm đồng nhất. Ví dụ, các biến màu sắc, chất liệu, chất lượng và xu hướng được nhóm lại thành một biến tiềm ẩn của thiết kế.
Chúng tôi đề xuất bạn nên tham khảo hướng dẫn thực tế từ trường đại học UCLA nếu bạn đang có ý định khởi đầu trong việc phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích yếu tố.
6. Khai thác dữ liệu
Phương pháp phân tích là thuật ngữ tổng quát cho các chỉ số kỹ thuật và thông tin chi tiết, giúp gia tăng giá trị, định hướng và ngữ cảnh. Để xác định yếu tố phụ thuộc, mối quan hệ, mẫu dữ liệu và xu hướng, ta sử dụng đánh giá thống kê và khai thác dữ liệu. Điều này giúp tạo ra và nâng cao kiến thức. Để đạt được thành công, cần áp dụng tư duy khai thác dữ liệu khi phân tích dữ liệu. Vì thế, lĩnh vực này xứng đáng được khám phá chi tiết hơn.
Cảnh báo dữ liệu thông minh từ datapine là một ví dụ xuất sắc về việc khai thác dữ liệu. Công cụ này cung cấp các tín hiệu tự động dựa trên các lệnh hoặc sự xuất hiện cụ thể trong bộ dữ liệu, với sự hỗ trợ từ trí tuệ nhân tạo và máy học. Ví dụ, nếu bạn đang theo dõi chỉ số hiệu suất chính của chuỗi cung ứng, bạn có thể thiết lập một cảnh báo thông minh để báo động khi có dữ liệu không hợp lệ hoặc chất lượng thấp xuất hiện. Như vậy, bạn có thể tập trung vào vấn đề và giải quyết nó một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Bạn có thể nhận thấy trong hình sau một ví dụ về cách thức hoạt động của các cảnh báo thông minh từ datapine. Những thông báo này sẽ thông báo cho bạn nếu mục tiêu không được đạt được hoặc nếu mục tiêu vượt quá mong đợi, bằng cách thiết lập phạm vi đơn hàng, phiên và doanh số hàng ngày.
7. Phân tích văn bản
Việc khai thác văn bản, còn được biết đến với tên gọi phân tích văn bản, giúp sắp xếp dữ liệu văn bản lớn một cách dễ dàng hơn để quản lý. Bằng cách làm sạch dữ liệu nghiêm ngặt và chi tiết, bạn có thể thu thập thông tin thực sự liên quan đến doanh nghiệp của mình và áp dụng để phát triển chi tiết hữu ích giúp thúc đẩy doanh nghiệp tiến lên phía trước.
Để tăng tốc quá trình phân tích tài liệu văn bản, các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại đã được ứng dụng. Nhờ sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo và các thuật toán thông minh, bạn có thể thực hiện các quy trình phân tích tiên tiến như phân tích tình cảm. Kỹ thuật này cho phép bạn hiểu ý định và cảm xúc của văn bản, ví dụ như văn bản tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Sau đó, bạn có thể đánh giá tùy theo các yếu tố và danh mục cụ thể liên quan đến thương hiệu của bạn. Phân tích tình cảm thường được áp dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm, cũng như để hiểu mức độ thành công của trải nghiệm khách hàng. Để tìm hiểu thêm về chủ đề này, hãy tham khảo bài viết chi tiết này.
Bằng việc phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như đánh giá sản phẩm, bài viết, thông tin trên mạng xã hội và khảo sát, bạn có thể thu thập được những thông tin quý giá về khách hàng của mình, bao gồm nhu cầu, sở thích và những vấn đề khác. Từ đó, bạn có thể tạo ra chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng, giúp tăng cường độ trung thành của họ và thu hút thêm khách hàng mới. Đây là một công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả mà bạn nên đầu tư vào để đạt được mục tiêu tăng lượng khách hàng và giữ chân khách hàng hiện tại.
Làm thế nào để phân tích dữ liệu? 15 kỹ thuật phân tích dữ liệu hàng đầu để áp dụng
Khám phá chi tiết hơn về phương pháp phân tích của bạn bằng cách thực hiện qua 15 kỹ thuật cần thiết này, sau khi chúng tôi đã giải đáp các thắc mắc “phân tích dữ liệu là gì”, tại sao nó lại quan trọng và bao gồm các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau.
1. Phối hợp các nhu cầu của bạn
Trước khi tiến hành phân tích dữ liệu hoặc áp dụng bất kỳ kỹ thuật phân tích nào, việc hợp tác với tất cả các bên liên quan chính trong tổ chức của bạn là rất quan trọng. Bạn cần quyết định về chiến dịch chính hoặc mục tiêu chiến lược của mình và có kiến thức cơ bản về các loại thông tin chi tiết phù hợp nhất để đạt được lợi ích cho sự tiến bộ hoặc cung cấp cho bạn tầm nhìn cần thiết để phát triển tổ chức của mình.
2. Đặt câu hỏi của bạn
Sau khi đã xác định các mục tiêu chính, bạn cần suy nghĩ về các câu hỏi cần được giải đáp để hoàn thành nhiệm vụ. Đây là một trong những phương pháp quan trọng nhất trong việc phân tích dữ liệu vì nó sẽ xác định căn cứ thành công của bạn.
Để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu và giúp bạn đặt những câu hỏi thích hợp, bạn cần phải sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu thích hợp.
3. Dân chủ hóa dữ liệu
Việc dân chủ hoá dữ liệu là rất cần thiết sau khi bạn đã áp dụng một số phương pháp phân tích dữ liệu và biết được câu hỏi cần trả lời để tìm ra giá trị tối ưu từ thông tin sẵn có cho tổ chức của mình.
Một quá trình nhằm mục đích liên kết thông tin từ nhiều nguồn khác nhau một cách hiệu quả và nhanh chóng để cho phép mọi thành viên trong tổ chức của bạn có thể tiếp cận thông tin vào bất kỳ lúc nào được coi là sự thúc đẩy tính dân chủ trong việc quản lý dữ liệu. Bạn có thể thu thập thông tin dưới nhiều hình thức như văn bản, hình ảnh, video, số hoặc định dạng khác và sau đó thực hiện phân tích dữ liệu theo chiều ngang để đạt được thông tin chi tiết và chia sẻ với toàn bộ thành viên trong công ty.
Để bắt đầu thu thập thông tin chi tiết, bạn cần nhập đầy đủ thông tin về nguồn dữ liệu giá trị của mình vào một định dạng có cấu trúc sau khi đã quyết định. Datapine cung cấp tính năng kết nối dữ liệu tất cả trong một dễ dàng để tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài của bạn và quản lý chúng theo ý muốn của bạn. Giải pháp toàn diện của datapine tự động cập nhật dữ liệu của bạn, cho phép bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào việc thực hiện phân tích phù hợp để phát triển kinh doanh của mình.
4. Làm sạch dữ liệu của bạn
Sau khi thu thập dữ liệu từ rất nhiều nguồn, bạn sẽ có một lượng thông tin khổng lồ, có thể khiến bạn bị choáng ngợp. Ngoài ra, bạn có thể gặp phải dữ liệu không chính xác, gây hiểu lầm trong quá trình phân tích. Để tránh tình trạng này xảy ra trong tương lai, việc làm sạch dữ liệu là điều thông minh nhất mà bạn có thể làm. Quá trình này là rất cơ bản, nhưng nó sẽ đảm bảo rằng những thông tin chi tiết bạn trích xuất từ dữ liệu là chính xác.
Việc loại bỏ những quan sát trùng lặp là vô cùng quan trọng khi bạn muốn làm sạch dữ liệu của mình. Thường xảy ra khi sử dụng nhiều nguồn dữ liệu từ cả bên trong và bên ngoài. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể chỉnh sửa các trường trống, loại bỏ dữ liệu với định dạng không chính xác và bổ sung thêm các mã bị thiếu.
Dữ liệu văn bản cần được chỉnh sửa để tránh các ký tự không hợp lệ hoặc bất kỳ lỗi cú pháp hoặc chính tả nào. Một phương pháp dọn dẹp thông thường khác được thực hiện với dữ liệu văn bản. Hầu hết các doanh nghiệp hiện nay đều phân tích đánh giá của khách hàng, nhận xét trên mạng xã hội, bảng câu hỏi và một số đầu vào văn bản khác, như đã được đề cập trước đó. Điều này giúp cho các thuật toán phát hiện ra các mẫu.
Việc làm sạch dữ liệu của bạn là mục tiêu quan trọng nhất để ngăn bạn đưa ra những kết luận sai lầm có thể gây hại cho doanh nghiệp của bạn trong thời gian dài. Bên cạnh đó, bằng cách sử dụng dữ liệu sạch, bạn còn giúp cho các công cụ thông minh của doanh nghiệp tương tác với thông tin của bạn một cách hiệu quả hơn và tạo ra báo cáo chất lượng hơn cho tổ chức của bạn.
5. Đặt KPI của bạn
Sau khi đã xử lý dữ liệu và đưa ra các câu hỏi rõ ràng, bạn cần thiết lập một chuỗi các chỉ số hiệu suất cơ bản (KPI) để giám sát, đánh giá và định hình tiến độ trong các lĩnh vực chính liên quan đến thông tin chi tiết của mình.
KPI đóng vai trò quan trọng trong cả phương pháp phân tích định tính lẫn định lượng trong nghiên cứu. Không nên bỏ lỡ một trong những công cụ phân tích dữ liệu quan trọng này.
Đây là một ví dụ về chỉ số KPI hậu cần liên quan: chi phí liên quan đến vận chuyển để giúp bạn đặt KPI tối ưu nhất cho các dự án và hoạt động của mình. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, vui lòng khám phá thư viện các ví dụ về chỉ số hiệu suất chính của chúng tôi.
Chi phí vận chuyển hậu cần KPIs.
6. Bỏ qua dữ liệu vô ích
Bạn nên khám phá tài liệu thô mà bạn đã thu thập từ tất cả các nguồn sau khi áp dụng các kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu với mục đích thật sự và xác định mục tiêu của mình. Sử dụng chỉ số hiệu quả của bạn làm tài liệu tham khảo để loại bỏ bất kỳ thông tin nào bạn cho là không cần thiết.
Một trong những kỹ thuật phân tích quan trọng nhất là loại bỏ chất béo, bởi vì điều này sẽ giúp bạn tập trung vào việc phân tích và lọc ra từng giá trị quan trọng từ thông tin còn lại.
Sẽ xoá bỏ mọi con số thống kê, dữ liệu, con số hoặc chỉ số nào không phù hợp với mục đích kinh doanh hoặc chiến lược quản lý KPI của bạn khỏi phương trình.
7. Xây dựng lộ trình quản lý dữ liệu
Tạo ra một kế hoạch quản lý dữ liệu sẽ giúp cho phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu của bạn trở nên hiệu quả và ổn định hơn nền tảng. Hiện tại, việc xác định rõ ràng kế hoạch này vẫn là tùy chọn (bạn đã có đủ thông tin chi tiết và đã hình thành một chiến lược hợp lý từ bây giờ). Nếu được thiết kế đúng cách, kế hoạch này cũng được thiết kế để có thể được điều chỉnh và mở rộng theo thời gian.
Một trong những phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả nhất hiện tại là đầu tư nhiều thời gian để phát triển một kế hoạch chi tiết. Việc này giúp bạn tổ chức, quản lý và xử lý dữ liệu của mình một cách chặt chẽ, đồng thời tăng tính linh hoạt và hiệu quả cho các kỹ thuật phân tích của bạn.
8. Tích hợp công nghệ
Kết hợp phần mềm và công nghệ hỗ trợ để đưa ra quyết định thích hợp là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc phân tích dữ liệu trong đối tượng kinh doanh. Tuy nhiên, có nhiều phương pháp để phân tích dữ liệu.
Không chỉ cho phép bạn thu thập thông tin quan trọng từ các nguồn có giá trị nhất khi làm việc với các KPI động, các nền tảng phân tích mạnh mẽ còn cung cấp cho bạn thông tin chi tiết hữu ích. Thông tin được trình bày dưới dạng dễ hiểu, trực quan và tương tác từ một bảng điều khiển trung tâm trực tiếp. Đây là một phương pháp phân tích dữ liệu đáng tin cậy.
Bằng việc kết hợp các công nghệ thích hợp để phân tích dữ liệu theo cách thống kê và phân tích dữ liệu chủ đạo, bạn sẽ tránh việc phân tán thông tin chi tiết của mình. Đồng thời, điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và nỗ lực, cũng như cho phép bạn đạt được giá trị tối đa từ các thông tin chi tiết có giá trị nhất của doanh nghiệp.
Hãy tham khảo các tùy chọn mẫu về giao diện điều khiển của chúng tôi để tăng cường quá trình phân tích dữ liệu của bạn và hiểu rõ hơn về khả năng của phần mềm trong phân tích.
9. Trả lời câu hỏi của bạn
Bạn cần nhanh chóng trả lời các câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất của mình bằng cách xem xét từng nỗ lực, sử dụng công nghệ phù hợp và xây dựng văn hóa nội bộ đoàn kết. Tại đây, mọi người có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu và sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Để đảm bảo dữ liệu của bạn được truy cập dễ dàng trong toàn tổ chức, hãy sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu.
10. Trực quan hóa dữ liệu của bạn
Một công cụ mạnh mẽ là quá trình hình dung dữ liệu trực tuyến bởi vì nó cho phép bạn kể một câu chuyện bằng chỉ số của mình. Nó cho phép người dùng trong toàn bộ doanh nghiệp trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa hỗ trợ sự tiến triển của doanh nghiệp. Nó bao gồm tất cả các phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu.
Để nâng cao hiệu quả và thông minh cho tổ chức của bạn, việc phân tích dữ liệu là điều cần thiết. Điều này không phải quá phức tạp và có thể đạt được thông qua sử dụng nền tảng hoặc trang tổng quan phù hợp, như được chứng minh trên trang tổng quan tiếp thị của chúng tôi.
Các chỉ số hiệu quả tiếp thị cấp cao như chi phí cho mỗi khách hàng tiềm năng, khách hàng tiềm năng được chuyển đổi thành khách hàng tiềm năng chất lượng và chi phí cho mỗi khách hàng được thể hiện trên bảng điều khiển. Đó là một minh chứng.
KPI chính:.
Được lên kế hoạch để cung cấp cho Trưởng phòng Tiếp thị (CMO) cái nhìn tổng quan về các thông số liên quan, trang tổng quan trực tuyến này có phần trực quan, sôi nổi và tương tác để hỗ trợ họ đánh giá xem liệu họ đã đạt được mục tiêu hàng tháng hay chưa.
Trang điều khiển này hiển thị các biểu đồ tương tác về doanh thu hàng tháng, chi phí, thu nhập ròng và thu nhập ròng trên mỗi khách hàng; tất cả đều được so sánh với tháng trước để bạn có thể hiểu dữ liệu biến động như thế nào. Nó cũng hiển thị bản tóm tắt chi tiết về số lượng người dùng, khách hàng, SQL và MQL mỗi tháng để giúp bạn có cái nhìn tổng quan và trích xuất thông tin chi tiết hoặc xu hướng liên quan đến báo cáo tiếp thị của bạn.
CMO là một công cụ quản lý cấp c hoàn hảo, vì nó giúp nhân viên quản lý theo dõi kết quả chiến lược tiếp thị và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo một cách tối ưu hơn.
11. Diễn giải dữ liệu
Bởi vì nó là một phần không thể thiếu của quá trình phân tích dữ liệu, chúng tôi đã dành toàn bộ bài viết để diễn giải dữ liệu. Nó mang lại ý nghĩa cho thông tin phân tích và nhằm mục đích đưa ra kết luận ngắn gọn từ kết quả phân tích. Do các công ty thường xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, vì thế giai đoạn diễn giải cần phải được thực hiện khẩn trương và chính xác để tránh hiểu nhầm.
Có ba kỹ thuật thường dùng mà bạn cần hết sức tránh khi xem xét dữ liệu của mình. Chúng tôi sẽ liệt kê các kỹ thuật này để giúp bạn thuyết trình dữ liệu một cách hiệu quả hơn:
Bộ não của con người được thiết lập để phát hiện các mẫu và liên kết chúng với nhau. Một trong những lỗi thường gặp khi giải thích dữ liệu là nhầm lẫn giữa mối tương quan và quan hệ nhân quả. Dù hai khái niệm này có thể đồng thời tồn tại, nhưng không đúng khi cho rằng vì hai sự việc xảy ra đồng thời thì cái này sẽ kích hoạt cái kia. Để tránh sai lầm này, lời khuyên là không nên chỉ tin vào trực giác mà phải tin vào dữ liệu. Nếu không có bằng chứng khách quan về quan hệ nhân quả, thì luôn liên quan đến mối tương quan.
Hiện tượng chênh lệch xác nhận mô tả xu hướng chỉ lựa chọn và giải thích thông tin cần thiết để chứng minh một giả thuyết, thường bỏ qua các yếu tố có thể bác bỏ nó. Sự khác biệt này có thể đại diện cho một vấn đề thực sự đối với một doanh nghiệp, vì việc loại trừ thông tin liên quan có thể dẫn đến kết luận sai và do đó, dẫn đến các quyết định kinh doanh tồi tệ. Để tránh điều đó, luôn cố gắng bác bỏ giả thuyết thay vì chứng minh nó, chia sẻ phân tích của bạn với các thành viên khác trong nhóm và tránh đưa ra bất kỳ kết luận nào trước khi hoàn tất toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu.
Tầm quan trọng của việc thống kê là giúp các chuyên gia hiểu được một kết quả có đáng tin cậy hay không. Nói đơn giản, kết quả có thể phát sinh do sai sót trong quá trình lấy mẫu hoặc do sự ngẫu nhiên. Mức độ quan trọng của việc thống kê có thể khác nhau tùy vào số lượng mẫu và lĩnh vực nghiên cứu được đưa ra. Trong bất kỳ trường hợp nào, việc bỏ qua tầm quan trọng của kết quả có thể dẫn đến sai lầm nghiêm trọng trong việc đưa ra quyết định.
12. Xây dựng câu chuyện
Bắt đầu từ việc kể chuyện về dữ liệu, chúng ta sẽ tìm hiểu cách kết hợp các yếu tố này một cách thông minh để tăng cường hiệu quả kinh doanh của bạn. Sau đó, chúng ta đã thảo luận và tìm hiểu các ứng dụng kỹ thuật của phân tích dữ liệu.
Vô cùng tuyệt vời khi bộ não của con người phản ứng tích cực với những câu truyện hoặc tác phẩm nghệ thuật đầy cảm xúc. Hãy cố gắng kể một câu chuyện – một tác phẩm có sự phát triển rõ ràng với phần mở đầu, phần giữa và phần kết thúc được làm sạch, định hình và hình dung bằng các công cụ quản lý dữ liệu BI khác nhau để thu được dữ liệu quý giá nhất.
Bạn có thể làm cho việc phân tích của mình dễ tiếp cận, dễ hiểu và được nhiều người biết đến hơn bằng cách trao quyền cho nhiều thành viên hơn trong tổ chức của bạn để sử dụng khám phá của bạn và áp dụng vào công việc của họ.
13. Xem xét công nghệ tự trị
Đóng một chức năng quan trọng trong việc khuyến khích kiến thức về cách phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, các công nghệ tự động, như trí thông minh nhân tạo (AI) và học sâu (ML).
Tại cuối năm nay, dự báo của Gartner là có tới 80% công nghệ mới sẽ được phát triển với nền tảng Trí tuệ nhân tạo. Điều này là chứng minh cho sức mạnh và giá trị ngày càng tăng của các công nghệ tự động.
Các công nghệ này đang tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành phân tích dữ liệu hiện nay. Các ví dụ bao gồm mạng nơ-ron, hệ thống cảnh báo thông minh và phân tích tình cảm đã được đề cập trước đó.
14. Chia sẻ tải
Nếu sử dụng công cụ và trang tổng quan phù hợp, bạn có thể thể hiện chỉ số của mình theo định dạng dễ hiểu, có giá trị và cho phép các thành viên trong tổ chức tiếp cận và sử dụng dữ liệu liên quan để đạt được lợi ích.
Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bảng điều khiển dữ liệu tiên tiến cung cấp quyền truy cập vào nhiều thông tin chi tiết tại một điểm tập trung. Bất kể bạn cần theo dõi các chỉ số tuyển dụng hay tạo báo cáo phải được gửi qua nhiều phòng ban, công cụ hiện đại này đều có thể hỗ trợ bạn. Hơn nữa, quyền truy cập vào tổng quan từ vô số thiết bị cung cấp, có nghĩa là toàn bộ nhân viên trong doanh nghiệp có thể kết nối từ xa với các thông tin chi tiết thực tế và chia sẻ công việc.
Khuyến khích sự đạt được của doanh nghiệp của bạn theo những cách mà bạn không bao giờ tưởng tượng được khi tất cả mọi người có thể hoạt động với tư duy dựa trên thông tin. Loại hình hợp tác này là rất quan trọng khi có khả năng phân tích thông tin.
15. Các công cụ phân tích dữ liệu
Để đạt được kết quả tốt nhất trong việc phân tích dữ liệu chất lượng cao, quan trọng phải sử dụng các công cụ và phần mềm phù hợp. Tính năng và dịch vụ cũng là một lợi thế quan trọng để khai thác khi ngành công nghiệp phân tích đang phát triển. Dưới đây là bốn loại công cụ phân tích dữ liệu cơ bản mà tổ chức của bạn có thể sử dụng, chúng tôi để lại một bản tóm tắt nhỏ.
Phân tích dữ liệu trong môi trường dữ liệu lớn
Không có giá trị định lượng nào quan trọng hơn dữ liệu trong thời đại hiện nay. Bằng việc áp dụng nhiều phương pháp phân tích khác nhau, doanh nghiệp có thể hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình và biến nó thành hành động mang lại lợi ích to lớn.
Dưới đây là một số tài liệu cần thiết để xây dựng kỹ năng phân tích dữ liệu lớn của bạn. Để đánh giá đúng giá trị của dữ liệu lớn và tạo động lực cho những nỗ lực của bạn, những thông tin chính xác sẽ hữu ích.
Dự kiến đến năm 2023, lĩnh vực dữ liệu lớn sẽ đạt giá trị khoảng 77 tỷ USD.
Phân tích thông tin được xem là yếu tố quan trọng đối với sự phát triển kinh doanh và việc chuyển đổi sang công nghệ số của các tổ chức, theo khẳng định của 94% doanh nghiệp.
Nâng cao hiệu suất kinh doanh lên mức 60% có thể đạt được bằng cách khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của các doanh nghiệp.
Các ưu điểm của Trí tuệ nhân tạo đã được chúng tôi đề cập trong bài viết này. Dự tính tác động tài chính của ngành công nghiệp này sẽ tăng đến 40 tỷ đô la vào năm 2025. Chúng tôi đã thông tin cho bạn về những điều này.
Có nhiều khía cạnh khác nhau trong việc phân tích dữ liệu, tuy nhiên bất kỳ phương pháp nghiêm túc nào cũng sẽ giúp cho doanh nghiệp của bạn trở nên gắn kết, hiệu quả, chi tiết và thành công hơn bao giờ hết.
