Bộ phận kinh doanh lại gây khó khăn thêm nữa. Các nhà phân tích dữ liệu nên làm gì?

Bài viết này sẽ đi sâu vào các chiến lược mà các nhà phân tích dữ liệu nên sử dụng khi đối mặt với những đồng đội "thiếu não", cung cấp một loạt các giải pháp thực tế từ việc tìm điểm tham chiếu đến xác định các mục tiêu cứng nhắc tiềm ẩn. Đây không chỉ là cái nhìn sâu sắc về nghề phân tích dữ liệu mà còn là cách khám phá hữu ích về sự tích hợp giữa phân tích dữ liệu và kinh doanh.

Sinh viên làm việc với dữ liệu có rất nhiều báo cáo kiểm kê, tóm tắt và đánh giá. Một nhóm đồng đội "ngu ngốc" lần lượt lên mạng, gây rất nhiều khó khăn cho những sinh viên phân tích dữ liệu.

Để biết hiệu suất cụ thể, hãy xem hình sau:

Hãy để tôi nói những lời ngầm hiểu về việc mua ngựa cho mọi người: hãy kinh doanh, hãy kinh doanh, nếu bạn thậm chí không biết mình muốn làm gì, thì làm để làm gì! Não của bạn biến đi đâu thế! Tôi đã không hỏi sớm hơn. Bây giờ thì xong rồi. Tôi đã ị vào háng và nghĩ đến mình khi lau mông... Tôi nên làm gì? Hôm nay chúng ta hãy cùng tìm hiểu chi tiết về vấn đề này.

01 Không có não? Hoặc là ngu ngốc hoặc là tệ hại

Tại sao chuyện này lại xảy ra? Một là: ngu ngốc.

Nhiều người làm việc mà không sử dụng não.

Đúng là nhiều công ty điều hành, lập kế hoạch và quản lý sản phẩm chỉ tìm kiếm mẫu khi làm việc và sao chép sản phẩm của đối thủ cạnh tranh khi họ đưa ra ý tưởng sáng tạo, và họ không biết gì khác.

Bạn hỏi anh ấy tại sao lại làm vậy?

Ông trả lời:

• Đây là những gì chúng tôi đã làm trong quá khứ và đây là những gì chúng tôi sẽ làm trong năm nay
• Tôi thấy người khác làm thế này nên tôi cũng làm theo.
• Tôi đã làm việc này trong mười năm rồi, tại sao tôi không tiếp tục làm nhỉ?
• Đây là lệnh của ông chủ. Tôi không biết và cũng không dám hỏi.

Còn về việc liệu điều này có hiệu quả không, kết quả sẽ ra sao và phải làm gì nếu nó không hiệu quả, tôi chưa bao giờ nghĩ tới điều đó.

Nếu việc kinh doanh diễn ra tốt đẹp thì điều đó sẽ tốt cho bạn, cho tôi và cho tất cả mọi người. Nếu hiệu suất không tốt, họ bắt đầu đổ lỗi cho môi trường, đổ lỗi cho đối thủ cạnh tranh khốc liệt, đổ lỗi cho công ty không đầu tư hoặc đổ lỗi cho các nhà lãnh đạo đưa ra mệnh lệnh mù quáng. Câu cuối cùng: "Điều này cần được phân tích bằng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn" đã khiến tôi gặp phải vấn đề nan giải...

Còn có một loại nữa: xấu.

Tôi sợ rằng mình sẽ không thể hoàn thành được các mục tiêu đã viết nên cố tình để trống, chờ “phân tích dữ liệu lớn về trí tuệ nhân tạo”.

Thật tình cờ là anh chàng mới này lại tin vào điều đó! Tôi thực sự nghĩ rằng mô hình trí tuệ nhân tạo có thể xử lý được vấn đề này và cả hai đã hợp tác ăn ý.

Kết quả cuối cùng:

• Nếu kết quả phân tích đặc biệt tốt, sếp sẽ nghi ngờ! Sau đó, ông đổ lỗi cho nhà phân tích dữ liệu và nói: Tôi không hiểu, tất cả đều là do phân tích dữ liệu.
• Nếu kết quả phân tích không tốt, tôi sẽ đứng lên và nói: Phân tích chưa đủ sâu sao? Phân tích chưa đủ toàn diện sao? Có phải vì chúng ta chưa xem xét đến những tác động sâu sắc hơn của ngành, các yếu tố vĩ mô, người dùng, v.v.?
• Tóm lại, bạn đã mang bài về để sửa lại nhưng lại không phân tích kỹ lưỡng!

Tóm lại, đây là những rắc rối mà chúng ta không muốn phải đối mặt. Nhưng nếu mọi chuyện đã đến mức này, và các đồng đội thực sự không có mục tiêu, có lương tâm trong sáng và muốn cùng nhau sửa chữa lỗi lầm, thì chúng ta nên làm gì?

02 Chìa khóa để phá vỡ bế tắc: tìm kiếm một tham chiếu

Nếu bạn muốn khắc phục tình hình sau đó, điều quan trọng nhất là tìm người tham khảo.

Sau đó thêm tiêu chí đánh giá. Làm như vậy cũng giống như "bắn mũi tên trước rồi mới ngắm mục tiêu", điều này rất phản khoa học. Nhưng vẫn tốt hơn là không có tiêu chí đánh giá nào cả. Bởi vì nếu không có tiêu chuẩn đánh giá, việc chỉ tính toán hiệu suất, người dùng, doanh số và các dữ liệu khác của hoạt động sẽ gây ra một loạt vấn đề:

Bạn thấy đấy, mọi chuyện hoàn toàn không rõ ràng.

Đây vẫn là hoạt động biểu diễn. Nếu dựa trên nhiệm vụ, chẳng hạn như tăng số lượng người dùng, xóa hàng tồn kho, v.v., thì sẽ còn khó hiểu hơn nữa. Cần thêm bao nhiêu người dùng nữa để thỏa mãn? Giới hạn tăng trưởng là gì? Cú đánh này đã tiêu hết tiền rồi. Tôi nên làm gì với số tháng còn lại? Dù sao thì bạn cũng phải dọn hàng tồn kho, vậy tại sao bạn lại nói rằng sự kiện của bạn là tốt? Không có gì được giải thích rõ ràng.

Vì vậy, hãy nhớ: trước tiên hãy tìm tài liệu tham khảo, đánh giá đúng hay sai, tốt hay xấu, sau đó phân tích tại sao nó tốt/tại sao nó xấu và có bao nhiêu chỗ cần cải thiện. Đây là cách rõ ràng và hiệu quả nhất để thực hiện, và có thể giảm bớt rất nhiều tranh cãi vô nghĩa.

03 Mục tiêu cứng ẩn

Ví dụ trong bài viết này là một hoạt động khuyến mại. Về mặt logic, các hoạt động khuyến mại chắc chắn sẽ thúc đẩy doanh số bán hàng, dù sao thì cũng bỏ ra tiền thật. Vấn đề chính là: liệu khối lượng bán hàng tăng có xứng đáng với chi phí đầu tư hay không.

Điều này cũng có nghĩa là tất cả các hoạt động khuyến mại đều có mục tiêu ngầm định:

1. Doanh số bán hàng tăng so với không có khuyến mãi
2. Thu nhập kỳ hoạt động + chi phí hoạt động lớn hơn mức tăng trưởng doanh số hoạt động

Xem hình sau để biết ví dụ cụ thể

Nếu bạn thực hiện hoạt động đó, nó sẽ tệ hơn là không làm! Hầu như không có ai tham gia sự kiện này! Đúng là một đống rác rưởi. Thật là một vấn đề hiển nhiên.

NHƯNG, thường thì vào thời điểm này, bộ phận kinh doanh sẽ lên tiếng và cố gắng thanh minh cho công ty: "Tình hình còn tệ hơn sau sự kiện, bởi vì sẽ còn tệ hơn nữa nếu chúng ta không tổ chức sự kiện". Kiểu che đậy này là vô liêm sỉ và là hành động điển hình của việc từ chối thừa nhận lỗi lầm của mình. Tại sao bạn không nói rằng trái đất sẽ phát nổ nếu bạn không làm gì cả?

Có hai tình huống xảy ra vào lúc này.

Nếu xu hướng như trong Hình 1 ở trên, mặc dù hiệu suất tiếp tục giảm nhưng mức giảm là nhẹ và công ty vẫn có thể đạt được một số tiến bộ tại thời điểm này.

Nếu xu hướng giống như trong Hình 2 ở trên, với những biến động theo chu kỳ thông thường, nhưng hiệu suất lại giảm sau sự kiện, thì sự kiện đó là một sự kiện tồi tệ và không có cách nào để rửa sạch.

Lúc này, điều duy nhất tôi có thể nói với phía doanh nghiệp là: quỳ xuống thừa nhận sai lầm và cúi đầu chịu đánh.

04 Những cách khác để đạt được mục tiêu sau đó

Tất nhiên, đối với hầu hết các hoạt động khuyến mại, bạn vẫn có thể thấy được một số hiệu quả sau khi chi tiền và các chỉ số như hiệu suất và người dùng vẫn đang tăng lên. Lúc này, bạn có thể sử dụng các phương pháp khác và đặt ra mục tiêu sau.

Cụ thể, nó phụ thuộc vào sự phát triển và hình thức hoạt động trong quá khứ.

Tình huống 1: Không có hoạt động nào trong quá khứ

Điều này thường xảy ra khi một hoạt động được tổ chức lần đầu tiên hoặc khi không có hoạt động nào được tổ chức trong một thời gian dài. Lúc này, bạn có thể chọn khoảng thời gian có cùng độ dài với hoạt động làm mốc để xem tổng thể hoạt động đã tăng lên bao nhiêu. Chúng ta hãy cùng phân tích và xem xét sự khác biệt giữa các khu vực và nhóm người dùng tham gia sự kiện.

Ý nghĩa kinh doanh đằng sau việc này là: chúng tôi lấy mức độ chung làm chuẩn mực và xem xét cách cải thiện nó xuống mức thấp hơn mức độ chung.

Thông qua sự so sánh này, có thể phát hiện ra những điểm cần tối ưu hóa trong hoạt động.

Đồng thời, vì đây là lần đầu tiên nên chúng tôi sẽ giữ mức chung lần này làm chuẩn mực cho tương lai để không phải lo lắng về vấn đề này vào lần tới.

Trường hợp 2: Không có hoạt động trong quá khứ và biến động định kỳ

Dựa trên tình huống một, nếu doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi chính hoạt động này có biến động theo chu kỳ (như thể hiện trong hình trên), thì hoạt động này có thể có xu hướng tăng lên khiến tất cả mọi người đều được lợi. Lúc này, bạn có thể thực hiện tính toán tăng trưởng tự nhiên dựa trên mức tăng trưởng trong chu kỳ trước, sau đó tiến hành đánh giá sau khi trừ đi phần này.

Trường hợp 3: Có một sự kiện trong quá khứ và chỉ có một sự kiện duy nhất

Lúc này, bạn có thể lấy hoạt động cuối cùng làm tham chiếu và tính toán trước tỷ lệ đầu vào-đầu ra của hoạt động đó và hiệu ứng tổng thể mà nó mang lại. Kết hợp hai chỉ số này, chúng ta có thể xác định việc tiếp tục sự kiện sẽ dẫn đến lợi nhuận hay thua lỗ và giới hạn ảnh hưởng của sự kiện đó. Điều này cho phép bạn mô tả hoạt động: tốt hơn/tệ hơn. Với phán đoán này, chúng ta có thể thấy được cách cải thiện các chi tiết cụ thể sau này và chúng ta sẽ có tài liệu tham khảo để phân tích chi tiết.

Trường hợp 4: Có những hoạt động trong quá khứ và nhiều hoạt động chồng chéo lên nhau

Lúc này, rất khó để tính toán sự đóng góp của từng hoạt động (và vì thế, nhiều bên kinh doanh từ bỏ việc đặt mục tiêu mà phải đánh giá chúng riêng sau đó, điều này thật bực bội). Cách tốt nhất để giải quyết vấn đề này là trước tiên hãy xem xét tổng thể đầu vào-đầu ra và đưa ra nhận định chung: hiệu ứng của sự kết hợp hoạt động trong giai đoạn này là cao/thấp. Với tông màu này, chúng ta có thể thực hiện phân tích cấu trúc sau đó để xem tác động của từng hoạt động nhỏ riêng lẻ và do đó xác định xem có nên thêm hay xóa nhiều hoạt động phụ hay không. (Như hình dưới đây)

05. Loại bỏ nhu cầu khắc phục hậu sự kiện

Bỏ qua những lời phàn nàn, một số phòng ban kinh doanh có thể thực sự không biết cách đặt mục tiêu... đây là lúc bạn phải hướng dẫn họ một cách nghiêm túc.

Về cơ bản, hiệu suất được đạt được chứ không phải được tính toán. Đặt mục tiêu trước chỉ là để thúc đẩy bản thân hành động và đạt được kết quả tốt hơn. Điều thực sự cần phân tích phức tạp là bản tóm tắt sau sự kiện, do đó, những người trong bộ phận kinh doanh không cần phải chịu nhiều áp lực tâm lý ở đây.

Tuy nhiên, nếu bạn không làm tốt thì dù sao bạn cũng sẽ bị phạt, vậy thì tại sao phải bận tâm?

06 Một lời nhắc nhở đặc biệt

Có một loại mục tiêu mà bạn nên đặc biệt cẩn thận, được gọi là "sự hài lòng".

Nhìn chung, các chỉ số như số lượng người dùng, số lượng người dùng trả phí, khối lượng bán hàng và doanh thu bán hàng đều được hệ thống ghi lại. Ý nghĩa của chúng rất rõ ràng và không có vấn đề gì khi sử dụng chúng làm mục tiêu. Tuy nhiên, chúng ta phải đặc biệt cẩn thận với những thứ như "sự hài lòng" vì chúng không thể ghi lại trực tiếp và ý nghĩa không rõ ràng.

Trước hết, thật khó để định nghĩa rõ ràng sự hài lòng là gì.

Đánh giá 5 sao có được coi là thỏa đáng không? Vậy thì đánh giá tốt mà tôi mua bằng phiếu giảm giá 10 nhân dân tệ có được tính là sự hài lòng không? Có được coi là thỏa đáng nếu ai đó cho 5 sao trước rồi mới phàn nàn không? Có được coi là hài lòng nếu bạn không để lại tin nhắn không?

Thứ hai, sự hài lòng rất khó định lượng bằng dữ liệu hệ thống. Việc giữ im lặng hầu hết các vấn đề có nghĩa là hệ thống chỉ có thể ghi lại những trường hợp cực đoan như khiếu nại và đánh giá tiêu cực, và hầu hết người dùng không có dữ liệu hệ thống đáng tin cậy. Bạn biết chất lượng dữ liệu khi sử dụng bảng câu hỏi mẫu...

Một lần nữa, sự hài lòng không liên quan trực tiếp đến các mục tiêu cuối cùng như doanh thu bán hàng và lượng người dùng. Tình trạng bạn càng chỉ trích ai đó thì họ càng tức giận là tình trạng phổ biến ở nhiều ngành.

Có nhiều chỉ số có định nghĩa không rõ ràng, chất lượng dữ liệu không ổn định và dễ bị thao túng, chẳng hạn như: NPS, ảnh hưởng của thương hiệu, danh tiếng thương hiệu, thị phần (vì dữ liệu ngành phải do bên thứ ba cung cấp và bạn biết bên thứ ba là gì), v.v. Nếu tiêu chuẩn không được thảo luận rõ ràng trước, sẽ có những tranh cãi bất tận sau đó. Nhưng phía doanh nghiệp đặc biệt thích viết những từ như "thu hút người dùng mới đăng ký và tăng cường ảnh hưởng của thương hiệu"... Đây là lời nói dễ dàng. Chúng tôi đề xuất những người có nhu cầu tương tự nên hỏi đồng nghiệp phụ trách nghiên cứu thị trường hoặc tìm bên thứ ba xử lý. Chúng tôi sẽ không tham gia vào chuyện này.

07 Giải pháp tối ưu

Giải pháp cuối cùng, tất nhiên, là để các nhà phân tích dữ liệu tham gia vào quá trình lập kế hoạch, cung cấp hướng dẫn chuyên nghiệp ngay từ đầu và giúp mọi người sắp xếp ý tưởng của mình. Nó cũng có thể chia sẻ dữ liệu về một số dự án thất bại trong quá khứ để cải thiện chất lượng lập kế hoạch.

Nếu bạn có cơ hội tham dự hội nghị, bạn có thể xác nhận thông tin sự kiện theo kịch bản sau.

Nếu phía doanh nghiệp nói: Không có nhóm tham chiếu, không có giai đoạn tham chiếu và cách thiết lập thì tốt nhất bạn nên hỏi nhà phân tích dữ liệu!

Chúng tôi có thể cung cấp lời khuyên chuyên nghiệp dựa trên điều kiện thực tế để giúp bạn tránh khỏi rắc rối.