Làm thế nào để nhanh chóng cải thiện khả năng phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh hiện đại, nhưng làm thế nào để cải thiện nhanh chóng khả năng phân tích dữ liệu, đặc biệt là khi kết hợp với hoạt động kinh doanh của công ty để đạt được kết quả nhanh chóng, là một thách thức mà nhiều nhóm dữ liệu phải đối mặt. Bài viết này sẽ giới thiệu một cách có hệ thống ba cấp độ khả năng phân tích dữ liệu và cung cấp các phương pháp và công cụ thực tế để bạn tham khảo.

Một bạn học hỏi: "Hiện tại khả năng phân tích của nhóm dữ liệu còn khá yếu. Chúng em muốn nâng cao khả năng phân tích của mình để có thể kết hợp với hoạt động kinh doanh của công ty và thấy được kết quả nhanh chóng". ... Hôm nay tôi sẽ giới thiệu một cách có hệ thống. Khả năng phân tích dữ liệu được chia thành ba cấp độ và phải được cải thiện theo từng lớp.

1. Ba cấp độ yêu cầu năng lực

• Khả năng chính: Sử dụng SQL, Python và các công cụ khác để trích xuất dữ liệu khi cần thiết để đáp ứng nhu cầu xem dữ liệu
• Khả năng trung cấp: Dựa trên quy trình kinh doanh, chủ động sắp xếp các hệ thống chỉ số, xây dựng bảng dữ liệu và thay thế nhu cầu thu thập dữ liệu không thường xuyên và tạm thời bằng giám sát dữ liệu cố định.
• Khả năng nâng cao: chủ động xác định các vấn đề kinh doanh dựa trên việc giám sát dữ liệu, đưa ra các đề xuất khả thi và thiết kế các thử nghiệm để kiểm tra các giải pháp kinh doanh. Chỉ bằng cách này, dữ liệu mới thực sự có hiệu quả.

Có nhiều bài giới thiệu về các kỹ năng cơ bản trên Internet, bao gồm:

• Làm nhiều bài tập để nâng cao khả năng trích xuất số của bạn
• Khi tuyển dụng, hãy sử dụng các câu hỏi phức tạp trong công việc như các câu hỏi kiểm tra để chọn ra những người có thể trả lời đúng.
• Cung cấp các bảng mẫu + logic truy vấn, sử dụng các công cụ AI để hỗ trợ viết SQL
• Tạo "sổ lỗi thu thập dữ liệu" và thực hành nhiều lần trên các chỉ số có lỗi xảy ra

Tóm lại, thực hành sẽ giúp hoàn thiện và bạn có thể tạo ra một công cụ thu thập dữ liệu chất lượng bằng cách thực hành nhiều hơn.

Tuy nhiên, bắt đầu từ cấp độ trung cấp, cần phải kết hợp dữ liệu với doanh nghiệp và có hiểu biết riêng. Có rất ít chia sẻ về lĩnh vực này trên mạng, hầu hết đều giới thiệu các hoạt động phổ biến như AARRR. Hôm nay tôi sẽ giới thiệu cho các bạn

2. Điểm chính 1: Sử dụng các mẫu chuẩn để thay thế dữ liệu phân tán

Có bốn yêu cầu phân tích dữ liệu phổ biến:

1. Theo dõi tình hình kinh doanh

2. Phân tích nguyên nhân của vấn đề

3. Dự đoán xu hướng kinh doanh

4. Kiểm tra ý tưởng kinh doanh

Trong đó, giám sát là hoạt động có nhu cầu lớn nhất và tốn nhiều thời gian nhất. Nếu bạn muốn cải thiện khả năng phân tích của mình, bạn nên sắp xếp hệ thống chỉ số theo ngành kinh doanh (như bán hàng, vận hành, sản phẩm, tiếp thị, hậu cần, v.v.) và tạo một mẫu giám sát cố định (như trong hình bên dưới). Điều này sẽ giúp người mới hiểu sâu hơn về doanh nghiệp và giảm đáng kể khối lượng công việc truy xuất dữ liệu tạm thời, giải phóng nhân lực để đào sâu vào những vấn đề nâng cao hơn.

3. Điểm 2: Tóm tắt xu hướng kinh doanh chung

"Những người làm việc với dữ liệu không thể hiểu dữ liệu" là một điểm khó khăn đối với nhiều sinh viên cơ bản. Sau khi thiết lập các chỉ số giám sát, trước tiên bạn cần hiểu xu hướng thường xuyên của các chỉ số chính để đánh giá doanh nghiệp (như doanh thu bán hàng, lợi nhuận, số lượng người dùng mới, số lượng người dùng đang hoạt động, v.v.)

Có ba loại quy tắc cần đặc biệt chú ý (như được hiển thị bên dưới):

1. Chu kỳ tự nhiên: liệu chỉ số có liên quan đến những thay đổi theo mùa và ngày lễ hay không
2. Vòng đời: Xu hướng của các chỉ số kinh doanh chính từ khi ra mắt đến khi ngừng ra mắt
3. Thay đổi nhóm: Xu hướng trong N khoảng thời gian sau khi người dùng đăng ký

Chỉ sau khi hiểu được xu hướng thông thường, người mới mới có thể hiểu được "xu hướng bình thường" có nghĩa là gì và sau đó khám phá ra những bất thường thực sự của chỉ báo (thay vì phân tích ngẫu nhiên biến động 1% trong thời gian dài). Đây là điểm khởi đầu cho việc phân tích chuyên sâu.

IV. Điểm 3: Quy trình kinh doanh chuyên sâu

Để có được những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu, trước tiên chúng ta phải đi sâu vào doanh nghiệp

Ví dụ, trong bán hàng, bạn có thể hiểu:

• Có bao nhiêu bước trong quy trình bán hàng và dữ liệu nào được ghi lại?
• Có bao nhiêu loại kênh bán hàng và mỗi loại hoạt động như thế nào?
• Có bao nhiêu sản phẩm được bán và tỷ lệ của mỗi sản phẩm là bao nhiêu?

Ví dụ, cung cấp, bạn có thể hiểu

• Có một số bước từ nguyên liệu thô đến thành phẩm
• Những nguồn tài nguyên nào được tiêu thụ ở mỗi bước
• Mỗi bước tạo ra kết quả gì?

Trong quá trình tìm hiểu doanh nghiệp, hãy chú ý đến:

• Có bao nhiêu dữ liệu được thu thập trong mỗi liên kết
• Doanh nghiệp chú ý nhiều nhất đến khía cạnh nào?
• Thực hành kinh doanh phổ biến là gì?

Sau khi hiểu, bạn có thể xây dựng hệ thống chỉ số theo quy trình kinh doanh và thông lệ chung (như minh họa bên dưới). Điều này sẽ cho phép theo dõi dữ liệu mà không có điểm mù và suy nghĩ về các vấn đề theo góc độ kinh doanh (thay vì "có những chỉ số nào trong cơ sở dữ liệu, tôi sẽ chỉ đổ hết ra")

5. Điểm 4: Định lượng tác động của các hành động kinh doanh

Đối với các hoạt động kinh doanh quan trọng thường xuyên được thực hiện, cần thiết lập cơ chế giám sát định lượng.

Ví dụ, nếu doanh nghiệp muốn cải thiện hiệu suất bán hàng

1. Nếu bộ phận tiếp thị đang thực hiện chương trình khuyến mãi, họ có thể sử dụng dữ liệu để ghi lại đơn hàng nào là đơn hàng khuyến mãi, quan sát sự tăng trưởng của đơn hàng khuyến mãi và tính toán doanh thu của hoạt động này.

2. Nếu phòng bán hàng tổ chức buổi đào tạo năng lực bán hàng, có thể sẽ không có dữ liệu ghi lại mức độ tiến bộ của từng người. Lúc này, bạn chỉ có thể thực hiện biện pháp tốt nhất tiếp theo, đó là ghi lại những người/công ty nào đã tham gia đào tạo và sau đó xem các chỉ số có thay đổi không.

Làm như vậy, một mặt, có thể giúp người mới hiểu sâu hơn về doanh nghiệp, mặt khác, có thể giúp họ hiểu được tác động của nhiều hành động kinh doanh khác nhau ngay từ kết quả. Chỉ có phân tích sâu hơn mới cung cấp được thông tin. Một số công ty thậm chí còn không biết dữ liệu về những gì doanh nghiệp của họ đã làm và họ phải hỏi về nó sau đó… Đây không phải là “phân tích chuyên sâu”

6. Điểm chính 5: Chia nhỏ các vấn đề kinh doanh và hình thành các giả thuyết phân tích

Học cách đưa ra giả định trước rồi tìm bằng chứng là bước quan trọng từ trung cấp đến nâng cao (như minh họa bên dưới)

Các giả định phân tích xuất phát từ ba nguồn:

1. Đưa ra giả định dựa trên các quy tắc, kinh nghiệm và xu hướng trong quá khứ
2. Đưa ra giả định dựa trên mối quan tâm kinh doanh
3. Dựa trên các vấn đề chính được tìm thấy trong phân tích cấu trúc/phân cấp, các giả thuyết được đề xuất

Cả ba phương pháp đều đòi hỏi sự tích lũy của các bước trước đó. Khi có nhiều giả thuyết khả thi, chẳng hạn như giả thuyết đơn giản "tác động của mưa đến hiệu suất", các nhà phân tích cấp cao có thể chia nhỏ thành nhiều tình huống (như minh họa bên dưới). Cách suy nghĩ từ thô đến tinh như vậy đòi hỏi phải được rèn luyện lâu dài. Chỉ khi đột phá được bước này, bạn mới có thể tiến tới hàng ngũ bậc thầy.

Tóm lại, việc cải thiện khả năng phân tích đòi hỏi

1) Hiểu sâu sắc về quy trình kinh doanh và chi tiết kinh doanh

2) Hiểu các quy tắc kinh doanh và đo lường các hoạt động kinh doanh

3) Đưa ra những giả định hợp lý và tìm ra những yếu tố chính

Hơn nữa, việc đào tạo rất cần thiết.