10 lời khuyên cho doanh nghiệp trước khi quyết định đầu tư vào Big Data

Big Data là thuật ngữ được sử dụng để chỉ một tập hợp dữ liệu vô cùng lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống cũng không thể nào "tải" được. Lượng dữ liệu "siêu lớn" này có thể được tạo ra bằng cách thu thập thông tin khách hàng từ các phương tiện truyền thông đại chúng, website, ứng dụng di động, mạng xã hội hoặc được tổng hợp từ những nguồn này nhằm thu hút khách hàng và tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

Theo nghiên cứu, Big Data có thể mang lại 4 lợi ích lớn, đó là cắt giảm chi phí, tăng thời gian cho hoạt động phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng đắn và hợp lý hơn.

Những dữ liệu này cung cấp thông tin cá nhân của khách hàng, chẳng hạn như sở thích, thói quen mua sắm, nhu cầu để từ đó, phục vụ cho các mục đích khác. Đây là công cụ vô cùng hữu ích cho các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Tuy nhiên, điều đáng tiếc là chưa nhiều công ty, tập đoàn hiểu rõ cơ chế vận hành của Big Data cũng như làm thế nào để tiếp cận với nó.

Trong thời đại hiện nay, với sự xuất hiện của ngày càng nhiều nhà cung cấp dịch vụ với giá cả phải chăng thì không chỉ doanh nghiệp lớn mà các doanh nghiệp nhỏ cũng có thể sử dụng Big Data để tăng khả năng cạnh tranh của mình. Tuy nhiên, theo Alex Vanover – người có nhiều kinh nghiệm trong việc thành lập và quản lý hoạt động của nhiều doanh nghiệp, đồng thời hiện là nhà sáng lập, CEO của website kinh doanh xe đạp nổi tiếng Motorcycletradingpost.com, "nếu doanh nghiệp không biết cách quản lý hoặc sử dụng kết quả phân thích thì việc tốn tiền cho Big Data lại là khoản đầu tư lãng phí".

Để hạn chế rủi ro này, Alex Vanover cũng đưa ra 10 lưu ý quan trọng mà các doanh nghiệp cần biết trước khi quyết định bỏ tiền để đầu tư vào "dữ liệu lớn".

1. Hiểu mục tiêu khai thác dữ liệu

Mục tiêu sau cùng của việc khai thác dữ liệu là giúp doanh nghiệp kiếm nhiều tiền hơn. Do vậy, nếu quá trình triển khai khiến bạn phát sinh quá nhiều chi phí và không thể bù đắp thì có thể bạn đã hiểu nhầm lợi ích của loại dữ liệu này cũng như chưa biết cách vận hành nó hiệu quả.

2. Thu thập thông tin từ tất cả các nguồn

Doanh nghiệp sẽ phải thu thập thông tin từ tất cả các nguồn có liên quan tới khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng từ mạng xã hội, thông tin quảng cáo trên báo, tạp chí, truyền hình và một số nguồn khác.

Ngoài ra, một số khách hàng quyết định ở lại với doanh nghiệp hay chọn mua sản phẩm/dịch vụ vì những tương tác tích cực giữa họ với bộ phận dịch vụ khách hàng. Do vậy, bạn cũng không được bỏ qua hình thức này khi thu thập thông tin phục vụ cho việc xây dựng "dữ liệu lớn".

3. Cách trình bày kết quả nghiên cứu

Những nhân viên chịu trách nhiệm thu thập và khai thác thông tin về khách hàng có trách nhiệm trình bày đầy đủ các kết quả nghiên cứu của họ theo cách dễ hiểu và toàn diện nhất, giúp doanh nghiệp có thể sử dụng những phân tích này để lập chiến lược kinh doanh hiệu quả.

4. Sự phối hợp giữa các bộ phận liên quan

Doanh nghiệp nên tìm hiểu liệu bộ phận bán hàng, tiếp thị, R&D hay những bộ phận liên quan khác có cảm thấy thoải mái khi làm việc với chuyên gia công nghệ - những người phát triển ứng dụng, chạy các chiến dịch truyền thông xã hội hay nói cách khác, họ có thực sự hiểu tầm quan trọng của việc tích hợp những công nghệ mới này vào hoạt động kinh doanh hay không?

Tốt nhất, hãy lắng nghe ý kiến của các trưởng bộ phận về công việc của những chuyên gia kỹ thuật và nếu có vấn đề gì xảy ra, hãy tìm các giải pháp giúp xóa bỏ rào cản giữa họ với những nhân viên thuộc các phòng ban khác.

5. Hiểu rõ mục đích khai thác dữ liệu

Không ít nhà điều hành doanh nghiệp hoàn toàn mù mờ về mục đích của việc thu thập dữ liệu khách hàng hay không hiểu lý do vì sao đề ra những chiến lược kinh doanh - vốn xuất phát từ kết quả phân tích dữ liệu Big Data. Một số nhà quản lý để người khác điều khiển chương trình công nghệ cao mà không quan tâm nội dung chi tiết bên trong hệ thống mà họ đã bỏ hàng đống tiền vào đó.

Bên cạnh đó, những người chịu trách nhiệm phân tích Big Data hoặc chạy các chiến dịch được tạo ra từ kết quả khảo sát dữ liệu nên giải thích mọi thứ rõ ràng theo ngôn ngữ mà những nhà quản lý có thể hiểu được và sử dụng chúng một cách tốt nhất.

6. Giúp nhân viên hiểu chính xác về Big Data

Một trong những cách giúp các nhà quản lý hạn chế hiểu lầm hoặc loại bỏ các chướng ngại vật trong quá trình kinh doanh là trình bày chính xác mục đích và mục tiêu của kế hoạch để nhân viên có thể hiểu được.

Đồng thời, bạn cũng phải làm rõ liệu rằng định hướng này có phù hợp với tầm nhìn của công ty là trở thành một doanh nghiệp cung cấp những mức giá tuyệt vời cho các sản phẩm để bán cho số đông khách hàng và tạo ra giá trị.

7. Cập nhật những thông tin mới

Muốn "dữ liệu lớn" phát huy hiệu quả thì doanh nghiệp cần khai thác và kết hợp mọi thông tin để hiểu rõ khách hàng hơn cũng như nhanh chóng nắm bắt các xu hướng kinh doanh đang phổ biến.

Thông tin buộc phải là thứ được sử dụng để xây dựng chiến lược thống nhất phục vụ cho mục đích tăng trưởng của doanh nghiệp. Vấn đề đặt ra là liệu các bộ phận liên quan khác có hiểu được tầm quan trọng của việc cập nhật thông tin mới này.

8. Lưu lại mọi thông tin khách hàng

Doanh nghiệp cần cố gắng ghi lại mọi phản ứng của khách hàng và xem xét cách mà các đại lý bán lẻ trả lời các thắc mắc của người tiêu dùng.

9. Cập nhật xu hướng công nghệ

Liệu những công nghệ mới có làm thay đổi tầm nhìn dài hạn của doanh nghiệp? Nếu doanh nghiệp của bạn được thành lập trước thời đại công nghệ số thì nó sẽ rất dễ đánh mất các nguyên tắc, quy trình, các sản phẩm/dịch vụ đã có từ trước đến nay. Nếu không, doanh nghiệp nên có những điều chỉnh phù hợp để bắt kịp với xu hướng công nghệ mới.

10. Tích hợp công nghệ mới

Bên cạnh việc nhận ra những thay đổi trong xu hướng, liệu doanh nghiệp có đủ khả năng ứng phó với sự phức tạp khi tích hợp các công nghệ mới đó vào hoạt động kinh doanh? Các trang web, ứng dụng, truyền thông xã hội,... là tất cả các nguồn dữ liệu khai thác thông tin khách hàng, do đó doanh nghiệp nên cập nhật những công nghệ mới vào những phương tiện truyền thông này.

Mặt khác, các chuyên gia công nghệ không nên chỉ tương tác với khách hàng theo phương thức truyền thống như những nhân viên khác, thay vào đó hãy phối hợp sử dụng các nguồn lực một cách hợp lý.