Thế giới kinh doanh thời nay là 1 môi trường dựa trên dữ liệu. Dữ liệu giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên các dữ kiện, xu hướng và các con số thống kê.
Nhưng với quá nhiều thông tin ngoài kia, phải làm thế nào để sàng lọc những nhiễu động và có được thông tin chính xác, để có thể đưa ra quyết định tốt nhất về chiến lược và tăng trưởng? Chính vì vậy, để việc phân tích dữ liệu đưa ra được những kết quả hữu ích cho công việc kinh doanh, chúng ta nên áp dụng phương thức phân tích dữ liệu phù hợp.
Trong bài viết này, mọi người cùng tham khảo 7 phương thức phân tích dữ liệu và ứng dụng của chúng trong kinh doanh để các bạn có thể tham khảo (NỘI DUNG ĐĂNG TRONG TỬNG ẢNH)
- Cluster analysis (Phân tích cụm)
- Cohort analysis (Phân tích theo nhóm)
- Regression analysis (Phân tích hồi quy)
- Neural networks (Mạng nơron)
- Factor analysis (Phân tích nhân tố)
- Data mining (Khai thác dữ liệu)
- Text analysis (Phân tích văn bản)
- Cluster analysis (Phân tích cụm)
Phân tích cụm là kỹ thuật nhóm một tập hợp các phần tử dữ liệu giống nhau với nhau. Vì không có dữ liệu mục tiêu khi phân nhóm, phương pháp này thường được sử dụng để tìm các mô hình ẩn trong dữ liệu. Phương pháp này cũng được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho một xu hướng hoặc tập dữ liệu.
Ví dụ về phân tích cụm dưới góc độ kinh doanh. Các nhà tiếp thị luôn mong muốn có thể phân tích từng khách hàng một cách riêng biệt và cung cấp cho họ dịch vụ được cá nhân hóa tốt nhất, tuy nhiên trong kinh doanh thực tế, với một lượng lớn khách hàng lên đến hàng trăm nghìn người, không thể nào phân tích từng khách riêng biệt cùng 1 lúc được. Đó là lý do phân tích cụm xuất hiện. Bằng cách nhóm khách hàng thành các cụm dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, giá trị tiền tệ hoặc bất kỳ yếu tố nào khác có thể liên quan đến công ty của bạn, bạn sẽ có thể ngay lập tức tối ưu hóa nỗ lực của mình và mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất dựa trên về nhu cầu của họ.
Cohort analysis (Phân tích theo nhóm)
Loại phương pháp phân tích dữ liệu này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và so sánh một phân đoạn đã xác định về hành vi của người dùng, sau đó có thể được nhóm lại với những phân đoạn khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu này, bạn có thể có được nhiều hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người tiêu dùng.
Phân tích theo nhóm có thể áp dụng trong việc tiếp thị vì nó sẽ cho phép bạn hiểu tác động của các chiến dịch của mình đối với các nhóm khách hàng cụ thể. Để làm ví dụ, hãy tưởng tượng bạn thực hiện một chiến dịch email marketing khuyến khích khách hàng đăng ký vào trang web của bạn.
Bạn có thể tạo nhiều phiên bản khác nhau cho chiến dịch với các thiết kế, chương trình A và nội dung quảng cáo khác nhau. 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 loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng của bạn đăng ký, mua lại hoặc tương tác theo những cách khác.
Một công cụ hữu ích để bắt đầu thực hiện phương pháp phân tích theo nhóm là Google Analytics. Trong hình dưới cùng, bạn thấy một ví dụ về cách bạn trực quan hóa phân tích theo nhóm trong công cụ này. Các phân đoạn (lưu lượng truy cập thiết bị) được chia thành các nhóm thuần tập theo ngày (sử dụng thiết bị) và sau đó được phân tích từng tuần để trích xuất thông tin chi tiết về hiệu suất.
Regression analysis (Phân tích hồi quy)
Phân tích hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu giá trị của dữ liệu phụ thuộc bị ảnh hưởng như thế nào khi một (linear regression – hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội – multiple regression) thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng dữ liệu và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.
Ví dụ hãy tưởng tượng bạn đã thực hiện phân tích hồi quy về doanh số bán hàng của mình vào năm 2019 và 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 đều ảnh hưởng đến kết quả chung.
Bây giờ, bạn muốn sử dụng hồi quy để phân tích xem yếu tố nào trong số này đã thay đổi hoặc có yếu tố nào mới xuất hiện trong năm 2020. Ví dụ: bạn không thể bán được nhiều trong cửa hàng bán lẻ của mình do phong tỏa COVID. Do đó, doanh số bán hàng của bạn nói chung có thể giảm hoặc tăng trong các kênh trực tuyến của bạn. Như vậy, bạn có thể hiểu yếu tố độc lập nào ảnh hưởng đến yếu tố phụ thuộc và hiệu suất tổng thể của doanh số hàng năm
Neural networks (Mạng nơron)
Mạng nơ-ron tạo cơ sở cho các thuật toán thông minh của học máy. Nó là một dạng phân tích theo hướng dữ liệu để hiểu cách bộ não con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mỗi và mọi giao dịch dữ liệu, có nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian.
Một lĩnh vực ứng dụng điển hình của mạng nơ-ron là phân tích dữ liệu dự đoán. Có 1 số công cụ báo cáo BI triển khai tính năng này, chẳng hạn như Predictive Analytics Tool (Công cụ phân tích dự đoán) từ datapine. Công cụ này cho phép người dùng nhanh chóng và dễ dàng tạo ra tất cả các loại dự đoán.
Tất cả những gì bạn phải làm là chọn dữ liệu sẽ được xử lý dựa trên KPI của bạn và phần mềm sẽ tự động tính toán dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại. Nhờ giao diện thân thiện với người dùng, bất kỳ ai trong tổ chức của bạn đều có thể quản lý nó; không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu tiên tiến.
Factor analysis (Phân tích nhân tố)
Phân tích nhân tố, còn được gọi là “dimension reduction”, là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để mô tả sự thay đổi giữa các yếu tố quan sát được và các yếu tố tương quan. Mục đích là phát hiện ra các yếu tố tiềm ẩn độc lập, một phương pháp phân tích lý tưởng để sắp xếp hợp lý các phân đoạn dữ liệu nhất định.
Một ví dụ điển hình để hiểu phương pháp phân tích dữ liệu này là đánh giá của khách hàng về sản phẩm may mặc. Đánh giá ban đầu dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, khả năng mặc, xu hướng hiện tại, chất liệu, sự thoải mái, nơi họ mua sản phẩm, tần suất sử dụng.
Như vậy, danh sách các yếu tố đánh giá sản phẩm có thể dài vô tận. Trong trường hợp này, phân tích nhân tố đưa ra bức tranh toàn cảnh bằng cách thu gọn tất cả các yếu tố này thành các nhóm đồng nhất, ví dụ, bằng cách nhóm các biến màu, vật liệu, chất lượng và xu hướng thành một yếu tố tiềm ẩn của thiết kế.
Data mining (Khai thác dữ liệu)
Phương pháp phân tích này là thuật ngữ chung cho các chỉ số kỹ thuật và insights để có thêm giá trị, hướng và ngữ cảnh. Bằng cách sử dụng exploratory statistical evaluation (đánh giá thống kê khám phá), khai thác dữ liệu nhằm xác định các yếu tố phụ thuộc, quan hệ, mô hình dữ liệu và xu hướng để có thêm hiểu biết.
Một ví dụ tiêu biểu về khai thác dữ liệu là cảnh báo dữ liệu thông minh datapine. Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo và máy học, chúng cung cấp các tín hiệu tự động dựa trên các lệnh hoặc lần xuất hiện cụ thể trong tập dữ liệu.
Ví dụ: nếu bạn đang theo dõi KPI của chuỗi cung ứng, bạn có thể đặt một cảnh báo thông minh để kích hoạt khi dữ liệu không hợp lệ hoặc chất lượng thấp xuất hiện. Làm như vậy, bạn sẽ có thể đi sâu vào vấn đề và khắc phục nó một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Text analysis (Phân tích văn bản)
Phân tích văn bản, còn được gọi là khai thác văn bản (Text mining), là quá trình lấy một lượng lớn dữ liệu văn bản và sắp xếp nó theo cách giúp dễ quản lý hơn. Bằng cách thực hiện quá trình phân tích văn bản, bạn có thể làm sạch văn bản một cách chi tiết để trích xuất dữ liệu thực sự có liên quan đến doanh nghiệp của mình và sử dụng dữ liệu đó để phát triển những thông tin chi tiết hữu ích giúp thúc đẩy bạn tiến lên phía trước.
Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại đẩy nhanh quá trình phân tích văn bản. Nhờ sự kết hợp của máy học và các thuật toán thông minh, bạn có thể thực hiện các quy trình phân tích nâng cao như phân tích cảm tính.
Kỹ thuật này cho phép bạn hiểu ý định và cảm xúc của một văn bản, ví dụ: nếu nó tích cực, tiêu cực hoặc trung tính và sau đó đánh giá bằng điểm số tùy thuộc vào các tiêu chí nhất định. Phân tích cảm xúc thường được sử dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm cũng như để hiểu mức độ hài lòng của khách hàng khi trải nghiệm sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.
Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và câu trả lời khảo sát, bạn sẽ có được những hiểu biết về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ.
Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khách hàng của bạn trong khi tăng cường giữ chân khách hàng. Đây là một trong những công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu tư vào.
Chia sẻ của Thái Bùi
