Khai thác dữ liệu trong SMEs để đổi mới sáng tạo

Việc khai thác dữ liệu trong SMEs không phải là một cuộc đua sở hữu thật nhiều thông tin mà là một quá trình có chiến lược, trong đó mỗi loại dữ liệu phải có giá trị thực tiễn và đóng góp vào đổi mới mô hình kinh doanh.

Quản trị và vận hành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu trở thành xu thế tất yếu.

Thay vì tập trung vào việc thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ ngay từ đầu, SMEs có thể từng bước xây dựng hệ thống dữ liệu có ý nghĩa, bắt đầu từ những dữ liệu nhỏ (Small Data) dễ thu thập và có thể mang lại những hiểu biết chiến lược nhanh chóng. Khi đã có nền tảng, doanh nghiệp có thể mở rộng khai thác dữ liệu lớn (Big Data) để tối ưu vận hành và mở rộng quy mô.

Điều quan trọng là quá trình số hóa dữ liệu phải được thực hiện từng bước và có mục tiêu rõ ràng, đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được thực sự đóng góp vào cải tiến mô hình kinh doanh thay vì chỉ đơn thuần là một tập hợp thông tin chưa được khai thác hiệu quả.

Bước 1: Số hóa dữ liệu để tìm ra những giá trị mới mẻ

Số hóa dữ liệu khách hàng là bước đầu tiên giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và phản hồi thực tế. Ban đầu, SMEs có thể chỉ cần thu thập phản hồi khách hàng qua biểu mẫu online, chatbot, khảo sát nhanh hoặc thậm chí quan sát trực tiếp. Những dữ liệu này có thể giúp doanh nghiệp phát hiện ra những giá trị cốt lõi của sản phẩm mà khách hàng thực sự quan tâm.

Ví dụ: Một cửa hàng thời trang online sau khi thu thập phản hồi khách hàng qua chatbot đã phát hiện rằng đa số khách hàng thích những sản phẩm có chính sách đổi trả dễ dàng hơn là giá rẻ. Dựa vào đó, thay vì tập trung vào việc giảm giá để cạnh tranh, cửa hàng này đã cải thiện chính sách đổi trả và tăng doanh thu chỉ trong 3 tháng.

Tương tự, dữ liệu về nhân sự có thể giúp doanh nghiệp nhận diện điểm mạnh, điểm yếu trong quy trình tuyển dụng và quản lý nhân viên.

Ví dụ: Một công ty startup công nghệ nhận thấy rằng những nhân viên gắn bó lâu dài thường có xuất phát điểm từ vị trí thực tập. Dựa vào dữ liệu này, họ sẽ có thể mở rộng chương trình thực tập và giảm tỷ lệ nghỉ việc trong một năm.

Không chỉ dừng lại ở khách hàng và nhân sự, các dữ liệu về hiệu suất vận hành cũng có thể tạo ra những phát hiện bất ngờ.

Ví dụ: Một doanh nghiệp sản xuất sau khi phân tích dữ liệu vận hành nhận ra rằng 80% lỗi sản xuất xảy ra vào ca làm việc buổi chiều. Sau khi điều chỉnh lại lịch làm việc, cho công nhân nghỉ trưa dài hơn và tối ưu hóa dây chuyền, tỷ lệ lỗi sản phẩm giảm xuống thấp hơn trước.

Bước 2: Tận dụng AI để phát hiện xu hướng nhanh hơn và Thử nghiệm nhanh hơn

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc số hóa dữ liệu là khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích và phát hiện xu hướng nhanh hơn. AI có thể tự động xử lý dữ liệu phản hồi từ khách hàng, phân tích xu hướng mua hàng, dự đoán hành vi người dùng và đề xuất những cải tiến sản phẩm phù hợp.

Ví dụ: Một doanh nghiệp thực phẩm khi áp dụng AI để phân tích dữ liệu đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội đã phát hiện rằng khách hàng rất quan tâm đến bao bì thân thiện với môi trường. Nhờ đó, họ đã nhanh chóng thử nghiệm và tung ra một dòng sản phẩm đóng gói sinh học, giúp doanh thu tăng vòng sáu tháng.

Bên cạnh đó, AI còn giúp doanh nghiệp thử nghiệm nhanh hơn. Trước đây, một sản phẩm mới cần 6-12 tháng để thử nghiệm thị trường, nhưng với dữ liệu AI phân tích phản hồi khách hàng, doanh nghiệp có thể rút ngắn chu kỳ thử nghiệm xuống chỉ còn 2-3 tháng.

Ví dụ: Một công ty mỹ phẩm sau khi sử dụng AI phân tích xu hướng tiêu dùng đã thử nghiệm một loại kem dưỡng da theo phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội. Kết quả là sản phẩm này được đặt hàng trước ngay cả khi chưa chính thức ra mắt, giúp công ty giảm chi phí marketing và tăng tỷ lệ thành công của sản phẩm mới lên cao hơn.

Bước 3: Dữ liệu giúp cải thiện mô hình kinh doanh - Ứng dụng theo 9 cấu phần của Mô hình kinh doanh Canvas

Mô hình kinh doanh Canvas của Alexander Osterwalder chia doanh nghiệp thành 9 cấu phần chính, và dữ liệu có thể tác động đến từng phần để cải thiện mô hình kinh doanh.

1. Phân khúc khách hàng (Customer Segments)

Dữ liệu về hành vi mua hàng giúp doanh nghiệp xác định chính xác đối tượng khách hàng tiềm năng và điều chỉnh sản phẩm/dịch vụ phù hợp. Ví dụ: Netflix sử dụng dữ liệu xem phim để chia khách hàng thành các nhóm nhỏ và gợi ý nội dung phù hợp, giúp họ giữ chân khách hàng tốt hơn.

2. Giá trị cung cấp (Value Proposition)

Dữ liệu phản hồi từ khách hàng giúp doanh nghiệp xác định điểm giá trị cốt lõi của sản phẩm. Ví dụ: Apple sử dụng dữ liệu từ phản hồi người dùng để phát triển iPhone với trọng tâm là thiết kế tối giản và hệ sinh thái kết nối chặt chẽ.

3. Các kênh phân phối (Channels)

Dữ liệu giúp doanh nghiệp biết kênh nào mang lại doanh thu cao nhất để tối ưu chiến lược bán hàng. Ví dụ: Nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử nhận ra rằng Facebook Ads có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn Google Ads cho sản phẩm thời trang nên họ sẽ chọn quảng cáo trên Facebook Ads.

4. Quan hệ khách hàng (Customer Relationships)

Dữ liệu chatbot, email marketing giúp doanh nghiệp tăng mức độ tương tác với khách hàng. Ví dụ: Các sàn thương mại điện tử cá nhân hóa thông báo khuyến mãi dựa trên lịch sử mua hàng, giúp tăng tỷ lệ mở email lên cao hơn.

5. Dòng doanh thu (Revenue Streams)

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp phát hiện các nguồn doanh thu tiềm năng mới. Ví dụ: YouTube phát hiện rằng người dùng sẵn sàng trả phí để loại bỏ quảng cáo, từ đó ra mắt dịch vụ Premium.

6. Hoạt động chính (Key Activities)

Dữ liệu vận hành giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí không cần thiết và tối ưu hiệu suất.

7. Nguồn lực chính (Key Resources)

Dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp tuyển dụng hiệu quả hơn và phát triển đội ngũ bền vững.

8. Đối tác chính (Key Partnerships)

Dữ liệu giúp xác định đối tác chiến lược tiềm năng dựa trên xu hướng thị trường.

9. Cấu trúc chi phí (Cost Structure)

Dữ liệu giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí lãng phí, tối ưu chi tiêu.

*

SMEs không cần thu thập mọi dữ liệu ngay lập tức mà cần bắt đầu từ Small Data, số hóa từng bước và tận dụng AI để tìm ra những giá trị mới mẻ. Khi đã có nền tảng vững chắc, việc tích hợp Big Data sẽ giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. Điều quan trọng là phải có một chiến lược dữ liệu rõ ràng, giúp doanh nghiệp từng bước chuyển đổi mô hình kinh doanh và tiến đến chuyển đổi số toàn diện.

Dữ liệu không chỉ là một nguồn tài nguyên mà còn là một công cụ quan trọng giúp SMEs đổi mới sáng tạo. Doanh nghiệp không cần có dữ liệu khổng lồ ngay từ đầu mà quan trọng hơn là biết cách khai thác dữ liệu đúng cách. Small Data giúp khám phá nhu cầu ẩn của khách hàng, trong khi Big Data giúp hiện thực hóa những giải pháp đó trên quy mô lớn. Sự kết hợp chiến lược giữa hai loại dữ liệu này sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho SMEs trong hành trình đổi mới sáng tạo và phát triển.
____________________
Tài liệu tham khảo:

[1] Cuốn sách Onward: How Starbucks Fought for Its Life without Losing Its Soul của Howard Schultz (cựu CEO Starbucks).

[2] Small Data: The Tiny Clues That Uncover Huge Trends (2016).Martin Lindstrom

Khoahocphattrien