3. Hãy bắt đầu từ việc “cải thiện chất lượng dữ liệu”

Nghiên cứu“Big Data for Marketing & Sales: Data Accuracy to Business Impact” của IDG Connect cũng chỉ ra rằng – 23% người tham gia khảo sát cho biết doanh nghiệp của mình đang phải chịu thách thức về chất lượng nghèo nàn của dữ liệu, và kết quả là không thể sử dụng chúng để tạo ra giá trị.

Theo kinh nghiệm của David Booth, đồng sáng lập kiêm đối tác của công ty chuyên cung cấp giải pháp số thông minh dựa trên dữ liệu – Cardinal Path, thì đối mặt với vấn đề chất lượng dữ liệu cũng giống như việc tung đồng xu có hai mặt.

Mặt đầu tiên của đồng xu chính là “dữ liệu không chính xác”. Nguyên nhân là do việc sử dụng hỗn hợp nhiều nguồn và nhiều kỹ thuật thu thập dữ liệu sẽ rất dễ dẫn đến sai lầm, nhiều thẻ tag bị bỏ sót, lỗi quy trình xuất hiện và còn hàng trăm lí do khác nữa có thể được liệt kê.

Ngoài ra, việc thiếu kết nối vẫn tồn tại giữa bộ phận Marketing và IT, đi kèm với tính chất “thay đổi một cách đều đặn” của các công cụ, các hệ thống tích hợp mới, thậm chí có thể làm chệch đi những dự tính tốt đẹp ban đầu, hoặc khiến các dự án được lên kế hoạch tối ưu không mang lại kết quả lý tưởng như mong đợi.

Để đối phó, các Marketer thành công hiện nay không những phải thực hiện việc lên chiến lược và xem xét tới lui nhiều lần trước khi đưa vào triển khai, mà còn phải áp dụng thêm các chiến lược quản lý dữ liệu, các giải pháp kiểm toán nhất quán và tự động, và kiểm soát sự thay đổi để đảm bảo dữ liệu chính xác nhất có thể.

Mặt còn lại của đồng xu “chất lượng dữ liệu” đến từ việc – dữ liệu là một “đối tượng” rất khó để làm việc chung. Dữ liệu sẽ “nói” bất cứ thứ gì chúng ta muốn, miễn là phải dành thời gian đủ để nghiền ngẫm về chúng. Đã bao nhiêu lần chúng ta thấy, chỉ vì một chi tiết dữ liệu không chính xác mà khiến toàn bộ báo cáo được trau chuốt kỹ lưỡng bị bỏ qua? Ông David Booth chia sẻ: “Chúng tôi thực sự muốn tin vào các báo cáo, nhưng hãy thử tưởng tượng, nếu như một trang nào đó của báo cáo nói rằng: công ty có 11.237 nhân viên – trong khi con số thực sự là 11.327, vậy thì làm sao chúng tôi biết chắc liệu có còn điều gì khác sai lầm không và liệu có thể tin tưởng vào các thông tin còn lại trong báo cáo nữa hay không?”.

Trong trường hợp này, các Hệ thống đảm bảo chất lượng (Quality assurance) và các Quy trình quản lý dữ liệu (Data governance program) là hai trong số những công cụ hiệu quả nhất để loại bỏ dữ liệu xấu, và các Marketer thành công hiện nay đang sử dụng cả hai để đưa tổ chức đi lên.

4. Công cụ không phải là tất cả

Công cụ đóng vai trò quan trọng nhưng sau cùng cũng chỉ là công cụ.

Liệu có ai từng thử khoan một cái lỗ trên một miếng ván gỗ chỉ với tay không hay chưa? Dĩ nhiên không một ai tỉnh táo mà lại có ý định này cả. Họ đều biết rằng đầu tiên phải xác định được loại lỗ muốn khoan và loại gỗ nào tạo nên miếng ván. Tiếp tới chọn đúng loại mũi khoan và nhận dạng đúng công cụ, rồi sau đó đo vị trí chính xác của cái lỗ và đánh dấu chúng. Cuối cùng hoàn thành công việc.

Ví dụ đơn giản nhưng cho chúng ta biết rằng: không có hiểu biết về thứ đang cố gắng làm cũng như bối cảnh quanh nó, và không có sự xác định chính xác công cụ phù hợp cũng như lên kế hoạch tiếp cận, thì bản thân công cụ không có giá trị. Cũng giống như vậy, nhiều Marketer tiến hành mua những công cụ phân tích và các dữ liệu tiên tiến nhất mà không có bất kỳ ý niệm nào về việc chúng sẽ được dùng cho việc gì, hay môi trường hoặc các định dạng có phù hợp với yêu cầu công việc hay không.

Chính vì vậy một Marketer có hiểu biết sẽ dành thời gian – tương đương hoặc nhiều hơn – cho việc lên kế hoạch và tìm hiểu cách thức sử dụng các công cụ, so với thời gian bỏ ra cho chính các công cụ đó.

Lấy ví dụ như khi đầu tư vào một công cụ phân tích Web, Marketer cần dành thời gian tập hợp các yêu cầu liên quan cũng như các chỉ số hiệu suất công việc (KPI) kỳ vọng đối với công cụ trên. Từ đó, Marketer có thể tạo nên một giải pháp giúp định hình và triển khai công cụ để hoàn thành được các mục tiêu đề ra – đây chính là một qui trình.

Và nếu đầu tư vào một bộ dụng cụ phân tích, hoặc một giải pháp lưu trữ dữ liệu, hay bất cứ thứ gì khác, hãy dành thời gian để hiểu về khả năng của các công cụ này, những vấn đề có thể phát sinh và hướng giải quyết, cũng như những chuyên môn nào cần thiết để vận hành hiệu quả nhất công cụ đó.

Hãy nhớ, không có người vận hành thông minh thì công cụ vẫn chỉ là công cụ.

 5. Dữ liệu rất nhàm chán, chỉ có những “câu chuyện” mới truyền cảm hứng

Nếu một Marketer thực hiện đúng mọi qui trình – từ thu thập, hợp nhất, quản lý và phân tích dữ liệu, người này mới chỉ đi được 1/10 đoạn đường. 90% còn lại quan trọng hơn nhiều, đó là đem lại sự thay đổi với dữ liệu, hay chính xác hơn là “hành động trên dữ liệu” và mang lại giá trị kinh doanh. Và đây là phần khó nhất trong công việc của Marketer. Diễn đạt ngắn gọn thì đó là: khả năng thu thập được dữ liệu chính xác để đưa ra những quyết định đúng, tại đúng thời điểm, để mang lại lợi ích sau cùng.

Có rất nhiều cách để trình bày những điều khám phá được từ dữ liệu,  thay vì chỉ chăm chăm thể hiện dữ liệu bằng các báo cáo với toàn số và đồ thị (mà bất kỳ ai cũng ngán ngẩm khi phải đọc hàng tuần hay hàng tháng, nhưng sau cùng lại hoàn toàn vô dụng trong khả năng khiến ai đó hành động). Chúng ta đang nói đến những “câu chuyện kể bằng dữ liệu” có khả năng thôi thúc hành động, được hỗ trợ bởi những con số càng đơn giản càng tốt, và chỉ xuất hiện khi thực sự cần thiết.

“Kể chuyện với dữ liệu” là một loại hình nghệ thuật, và nếu làm tốt, nó có thể trở thành phần giá trị nhất của một chiến lược data-driven với trách nhiệm thúc đẩy hành động và thay đổi. Marketer nên học theo cách một bộ phim màn bạc được triển khai để thu hút khán giả bỏ thời gian và tiền bạc đến xem – đó là một cấu trúc tường thuật câu chuyện theo lối cổ điển gồm ba phần: giới thiệu bối cảnh và đặt ra vấn đề cần giải quyết (setup), triển khai câu chuyện với những tình huống phát sinh (conflict), và đương đầu giải quyết khi vấn đề bị đẩy lên tới đỉnh điểm (resolution).

Marketer thành công sẽ thông qua bước “setup” để mang lại bối cảnh cho dữ liệu. “Bối cảnh” có thể là tình trạng chung trên thị trường, hiện trạng của tổ chức, và mức độ cạnh tranh cũng như mục tiêu của chiến lược.

Bước tiếp theo – “conflict” – sẽ triển khai từng kịch bản tương ứng đối với mỗi bối cảnh: nhận dạng cơ hội và thách thức, phác thảo nên những lựa chọn và triển vọng cho nó, và dĩ nhiên không thể thiếu một cái kết viên mãn cho mỗi kịch bản.

Và bước cuối cùng – “resolution” – sẽ cho thấy đâu là con đường tốt nhất để tiến tới và lợi ích nó mang lại là gì.

Dữ liệu đứng sau mọi kịch bản kinh doanh và hiếm khi lộ diện trực tiếp. Một khi xuất hiện, nó sẽ ẩn mình một cách khéo léo dưới các hình thức phù hợp và dễ hiểu nhất với vai trò không khác gì hơn một công cụ hỗ trợ.

Đừng thất bại khi có dữ liệu trong tay

Trong khi các mục tiêu của công việc Marketing không có nhiều thay đổi, thì cách thức để đạt được các mục tiêu này lại mang đến nhiều thách thức cho Marketer hiện tại và trong tương lai.

Trọng tâm của những thay đổi và cơ hội mới này chính là “dữ liệu”. Một cách khách quan thì điều này không tốt cũng không xấu, nó chỉ là vấn đề về chiều rộng và chiều sâu của dữ liệu khác hoàn toàn trước đây. Mọi thứ đều tùy thuộc vào cách Marketer sử dụng chúng.

(Theo www.marketingland.com)

5 Bài Học Thành Công Với Dữ Liệu – Phần 1