Hy vọng bài viết này sẽ mang đến cho bạn nhiều góc nhìn hữu ích về thế giới phân tích dữ liệu.
Author: Alice Mai | Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Phân tích dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong việc gia tăng doanh thu cải thiện sản phẩm, nâng cao mức độ trung thành của khách hàng cho các doanh nghiệp. Nghiên cứu của McKinsey & Company – công ty tư vấn quản lý hàng đầu thế giới cho thấy các công ty áp dụng tốt kỹ năng phân tích dữ liệu có khả năng thu hút khách hàng mới cao gấp 23 lần. Có khả năng giữ chân khách hàng gấp 9 lần, thường xuyên đạt được lợi nhuận cao hơn bình quân tới 19 lần so với các đối thủ không áp dụng phân tích dữ liệu. Vậy, bạn có biết Descriptive Analytics là gì và sẽ đóng vai trò gì trong phân tích dữ liệu?
Phân tích dữ liệu có thể được chia thành bốn loại chính:
- Descriptive Analytics – Phân tích mô tả, trả lời cho “Điều gì đã xảy ra?”
- Diagnostic Analytics – Phân tích chẩn đoán, trả lời cho “Tại sao điều này xảy ra?”
- Predictive Analytics – Phân tích dự đoán, trả lời cho “Điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”
- Prescriptive Analytics – Phân tích định hướng, trả lời cho “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”
Mỗi loại phân tích dữ liệu giúp bạn đạt được mục tiêu cụ thể. Kết hợp lại với nhau tạo nên một bức tranh toàn diện về dữ liệu. Điều này hỗ trợ việc định hình chiến lược, ra quyết định cho tổ chức.
Phân tích mô tả được sử dụng độc lập hoặc làm nền tảng cho ba loại phân tích khác. Nếu mới bắt đầu trong lĩnh vực phân tích kinh doanh, phân tích mô tả là điểm khởi đầu thân thiện và mang lại nhiều lợi ích.
1. Descriptive Analytics Là Gì?
Descriptive Analytics, hay còn gọi là Phân tích mô tả. Là quá trình sử dụng dữ liệu hiện tại, lịch sử để xác định các xu hướng, mối quan hệ. Đôi khi nó được gọi là hình thức phân tích dữ liệu đơn giản nhất. Vì nó mô tả các xu hướng và mối quan hệ nhưng không đi sâu vào phân tích.
Phân tích mô tả có thể được xem là một công cụ khá tiện lợi và phổ biến. Thường xuyên được sử dụng bởi các tổ chức trong các hoạt động hàng ngày của họ. Phần mềm thống kê cơ bản như Microsoft Excel hoặc các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Google Charts và Power BI và Tableau có thể giúp phân tích dữ liệu. Xác định các xu hướng và mối quan hệ giữa các biến số, và hiển thị một cách trực quan.
Đặc biệt, phân tích mô tả rất có giá trị trong việc trình bày các thay đổi theo thời gian. Cho phép các tổ chức sử dụng những xu hướng này để tiến hành những phân tích sâu hơn. Từ đó thúc đẩy quá trình ra quyết định trong kinh doanh.
2. 5 ví dụ về Descriptive Analytics trong doanh nghiệp
2.1 Traffic and Engagement Reports – Báo Cáo Lưu Lượng Truy Cập và Tương Tác
Một ví dụ về phân tích mô tả là báo cáo. Nếu tổ chức của bạn theo dõi tương tác dưới dạng phân tích truyền thông xã hội hoặc lưu lượng truy cập web. Thì đây chính là hình thức phân tích mô tả bạn đang sử dụng.
Những báo cáo này được tạo ra từ dữ liệu thô. Thu thập được khi người dùng tương tác với website, quảng cáo, hay nội dung trên truyền thông xã hội của bạn. Công việc của bạn là sử dụng dữ liệu này. Để so sánh các chỉ số hiện tại với dữ liệu quá khứ và trực quan hóa các xu hướng đang diễn ra
Ví dụ, bạn có thể chịu trách nhiệm báo cáo về các kênh truyền thông nào mang lại lưu lượng truy cập nhiều nhất đến trang sản phẩm của công ty. Sử dụng phân tích mô tả, bạn có thể phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập của trang. Từ đó xác định được số lượng người dùng từ mỗi nguồn. Bạn còn có thể đi sâu hơn bằng cách so sánh số liệu hiện tại với dữ liệu lịch sử. Từ đó cập nhật cho đội ngũ những thay đổi đáng chú ý. Như việc lưu lượng từ quảng cáo trả tiền đã tăng 20% so với năm trước.
Ba loại phân tích khác sau đó có thể được sử dụng để xác định lý do tại sao lưu lượng từ mỗi nguồn tăng hoặc giảm theo thời gian? liệu xu hướng có khả năng tiếp tục hay không? và hành động tốt nhất của đội ngũ của bạn trong tương lai.
2.2 Financial Statement Analysis – Phân Tích Báo Cáo Tài Chính
Một ví dụ điển hình khác về descriptive analytics mà bạn có thể thường xuyên gặp là phân tích báo cáo tài chính. Đây là những báo cáo định kỳ cung cấp chi tiết về các khoản thu nhập và chi phí của một doanh nghiệp. Qua đó, mang lại cái nhìn tổng quát về tình hình tài chính hiện tại của công ty
Có nhiều loại báo cáo tài chính, bao gồm: bảng cân đối kế toán, báo cáo thu nhập, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và báo cáo cổ đông. Mỗi loại báo cáo phục vụ một đối tượng cụ thể. Đồng thời, truyền tải thông tin khác nhau về tài chính của công ty.
2.2.1 Ba cách phân tích báo cáo tài chính
Phân tích báo cáo tài chính có thể được thực hiện theo ba cách chính: phân tích dọc, phân tích ngang và phân tích tỷ lệ.
- Phân tích dọc (Vertical analysis) liên quan đến việc đọc một báo cáo từ trên xuống dưới và so sánh từng mục với các mục trên và dưới nó. Điều này giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số. Ví dụ, nếu mỗi dòng mục là một phần trăm của tổng số, việc so sánh chúng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về những mục nào chiếm tỷ lệ lớn hơn hoặc nhỏ hơn trong tổng số.
- Phân tích ngang (Horizontal analysis) liên quan đến việc đọc một báo cáo từ trái sang phải. Và so sánh từng mục với chính nó từ một giai đoạn trước. Loại phân tích này xác định sự thay đổi theo thời gian.
- Phân tích tỷ lệ(Ratio analysis) liên quan đến việc so sánh một phần của báo cáo với phần khác dựa trên mối quan hệ của chúng với tổng thể. Điều này so sánh trực tiếp các mục qua các giai đoạn. Cũng như tỷ lệ của công ty bạn so với ngành. Để đánh giá liệu công ty của bạn đang hoạt động tốt hay kém.
Mỗi phương pháp phân tích báo cáo tài chính này là ví dụ về descriptive analytics. Vì chúng cung cấp thông tin về các xu hướng và mối quan hệ giữa các biến số dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử.
2.3 Demand Trends – Xu Hướng Nhu Cầu
Phân tích dữ liệu có thể giúp nhận diện xu hướng và sở thích của khách hàng. Từ đó đưa ra các giả định về nhu cầu sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể.
Một ví dụ điển hình về việc nhận diện xu hướng của Netflix, nhà cung cấp dịch vụ streaming. Đội ngũ của họ liên tục thu thập và phân tích dữ liệu hành vi người dùng trên nền tảng của mình. Qua đó, họ xác định được những bộ phim hoặc series nào đang được yêu thích. Sau đó, đưa các tiêu đề này lên trang chủ của nền tảng.
Dữ liệu này không chỉ cho phép người dùng Netflix thấy những gì đang phổ biến. Mà còn giúp đội ngũ Netflix biết được loại phương tiện, chủ đề và diễn viên nào được ưa chuộng đặc biệt vào một thời điểm nhất định. Điều này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành chiến lược sản xuất nội dung gốc, ký kết hợp đồng với các đối tác sản xuất. Từ đó, thiết kế các chiến dịch marketing và tái định hướng mục tiêu hiệu quả
2.4 Aggregated Survey Results – Kết Quả Khảo Sát Tổng Hợp
Descriptive analytics cũng hữu ích trong nghiên cứu thị trường. Khi đến lúc thu thập thông tin từ dữ liệu khảo sát và nhóm tập trung. Phân tích mô tả có thể giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số và xu hướng.
Chẳng hạn, qua một cuộc khảo sát. Bạn có thể phát hiện ra rằng, độ tuổi của người trả lời càng cao thì khả năng họ mua sản phẩm của bạn cũng tăng theo. Nếu bạn đã thực hiện khảo sát này nhiều lần trong nhiều năm. Phân tích mô tả có thể cho bạn biết liệu mối tương quan giữa tuổi và mua hàng này luôn tồn tại hay chỉ xuất hiện trong năm nay.
Những hiểu biết như thế này có thể mở đường cho Diagnostic Analytics để giải thích tại sao các yếu tố nhất định lại có liên quan. Sau đó, bạn có thể sử dụng Predictive Analytics và Prescriptive Analytics. Để lập kế hoạch cải tiến sản phẩm hoặc chiến dịch tiếp thị trong tương lai dựa trên những xu hướng đó.
2.5 Progress to Goals – Tiến Độ Đạt Được Mục Tiêu
Cuối cùng, phân tích mô tả được sử dụng để theo dõi tiến trình hướng tới mục tiêu đã đặt ra. Các báo cáo về tiến độ liên quan đến các chỉ số hiệu suất chính (KPI). Sẽ giúp bạn nhận định rõ ràng liệu các nỗ lực hiện tại có phù hợp hay cần chỉnh sửa.
Chẳng hạn, nếu mục tiêu của tổ chức bạn là đạt 500,000 lượt xem trang duy nhất mỗi tháng. Bạn có thể dựa vào dữ liệu lưu lượng truy cập để theo dõi tiến độ. Giả sử sau nửa tháng, bạn chỉ đạt 200,000 lượt xem trang duy nhất. Điều này cho thấy bạn đang chưa đạt chỉ tiêu kỳ vọng! Vì lẽ ra bạn đã cần đạt 250,000 lượt xem vào thời điểm đó. Phân tích mô tả tiến độ này giúp nhóm của bạn hiểu rõ hơn về những điểm cần cải thiện. Từ đó tăng số lượng truy cập và quay lại đúng hướng để đạt được các KPI đã định
3. Sử dụng dữ liệu để xác định các mối quan hệ và xu hướng
“Chưa bao giờ có nhiều dữ liệu về nhiều thứ khác nhau được thu thập và lưu trữ mỗi giây mỗi ngày như hiện nay. Trong thế giới dữ liệu lớn này, sự hiểu biết về dữ liệu – khả năng phân tích, diễn giải và thậm chí là đặt câu hỏi về dữ liệu – là một kỹ năng ngày càng có giá trị.”
Professor Jan Hammond – Harvard Business School
Tận dụng descriptive analytics để truyền đạt sự thay đổi dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử. Và làm nền tảng cho diagnostic analytics, predictive analytics, và prescriptive analytics sẽ đưa bạn và tổ chức của bạn tiến xa.
Tạm kết
Bài viết này đã giải đáp được câu hỏi : Descriptive Analytics Là Gì. Quá trình phân tích dữ liệu gồm bốn giai đoạn cần được triển khai đồng bộ để cung cấp cái nhìn toàn diện về câu chuyện mà dữ liệu mang lại. Từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác. Tùy theo bối cảnh vấn đề bạn đang xử lý và mục tiêu đặt ra. Bạn có thể lựa chọn áp dụng một vài hoặc toàn bộ phương pháp phân tích này theo trình tự. Để đạt được sự hiểu biết sâu sắc nhất về thông tin mà dữ liệu cung cấp.
Nếu bạn đang có mong muốn nâng tầm năng lực phân tích dữ liệu, để có thể hiểu ý nghĩa của dữ liệu và diễn giải nó. Hãy qua tham gia ngay khoá học Think like a data analyst. Để hiểu rõ về phương pháp giải quyết vấn đề thông qua việc phân tích dữ liệu. Thông qua từng giai đoạn của quy trình phân tích dữ liệu. Từ việc hiểu trường hợp kinh doanh đến phát triển data-driven insights và tối ưu hóa KPI.
About the author
Alice Mai
Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Cô Alice là founder tại ACE Academy – nền tảng đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh thực chiến. Cô đồng thời là chuyên gia tư vấn tại ACE Partners Consulting & 180 Systems Canada, tập trung vào chiến lược, digital marketing và chuyển đổi số cho các doanh nghiệp. Với hơn 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy lãnh đạo và công nghệ để kiến tạo giải pháp giáo dục phù hợp cho thế hệ trẻ trong thời đại AI.
