Kinh nghiệm áp dụng chuyển đổi số cho doanh nghiệp

Bài viết được recap lại từ chương trình: "kinh nghiệm áp dụng chuyển đổi số cho doanh nghiệp" được anh Đoàn Văn Tuyền chia sẻ vừa rồi được hưởng ứng rất nhiều các anh chị làm doanh nghiệp co mong muốn chuyển đổi số trong công ty mình. Mời anh chị cùng em ôn lại bài chia sẻ vừa rồi của anh nhé:

Chuyển đổi số có nghĩa là sử dụng các công nghệ tiên tiến để tạo ra hệ thống kinh doanh mới, mô hình kinh doanh mới, trải nghiệm người dùng mới. Sẽ dễ nhầm lẫn số hóa và chuyển đổi số thì thông thường là số hóa là nền tảng của chuyển đổi số, số hóa không phải là chuyển đổi số vd như chuyển từ các hình thức vận hành thành trong coonhg ty từ giấy tờ sang các phần mềm. Số hóa chỉ là 1 phần của chuyển đổi số. Mục tiêu xa nhất của chuyển đổi số là mô hình kinh doanh mới, còn gần hơn là tối ưu trải nghiệm của khách hàng

Nền tảng của của chuyển đổi số là dữ liệu và thông tin, nếu không phân tích, sử dụng dữ liệu thì không phải là chuyển đổi số, 2 bộ phận dễ nhìn thấy tác động và thấy nhất là sale và marketing

Chuyển đổi số bắt đầu từ đâu?

Nó sẽ bắt đầu từ mục tiêu của bạn là gì? Phải xác định xem mục tiêu của bạn là gì, mục tiêu đây có thể là ngắn hạn trong năm, trong 6 tháng tới hoặc 12 tháng hoặc dài hơn 3 đến 5 năm. Khi xác định được mục tiêu rồi thì bắt tay vào làm, nếu mục tiêu là dài hạn thì nó có thể định hướng chưa phải là con số cụ thể ít ra mình sẽ hình dung ra được là đích đến của mình là gì.

Có 3 use case:

Use case 1: phân tích dữ liệu và data driven

2 bước chính để phân tích dữ liệu

Từ cái phân tích đó lại ra cho chúng ta 2 loại báo cáo phân tích dữ liệu: vận hành và insight

Báo cáo vận hành cho chúng ta biết chuyện gì đang xảy ra?

• Doanh thu tháng này như thế nào?
• Số liệu từng kênh ra sao?
• AOV/LTV đang là bao nhiêu
• Khách mới tháng này tăng hay giảm?
• Phân bổ khách hàng theo khu vực như thế nào?

Tất cả những thứu này sẽ cho chúng ta biết là chuyện gì đang diễn ra với doanh nghiệp của bạn. Tuy nhiên nếu không có báo cáo insight thì giá trị bạn phân tích sẽ rất thấp vì nó cho bạn biết: Vì sao chuyện đó lại xảy ra?

• Tháng này AOV giảm: tại sao
• Tháng này doanh thu không giảm nhưng khách mới giảm: vì sao?
• Tháng này doanh thu tăng đột biến: lý do lớn nhất khiến doanh thu tăng là gì? 
• Phân tích tương đối hiệu quả của SEO và Branding lên kết quả kinh doanh của Website

Báo cáo về insight thông thường sẽ rất mất công và cái người mà phân tích dữ liệu thì phải rất rõ về Bix đc vận hành như thế nào, thường có vấn đề rất là lớn mà không mang lại giá trị gì khi phân tích: người làm báo cáo lại không hiểu gì BI hoặc hiểu rất là sơ xài mà chỉ hiểu về dữ liệu thôi á mà không hiểu về vận hành Bix vì thế mà ko thể nào làm được cái báo cáo insight.

Một trong những kinh nghiệm quý báu là nên tìm người làm kinh doanh và thích về dữ liệu hơn là ngược lại

Điểm chính:

• Khó tìm Data Engineer vì vấn đề phân mảnh dữ liệu và tìm người hiểu số liệu 
• Kho tìm Data analyst làm được báo cáo insight 
• Quan trọng là phải xây dựng được văn hóa quyết định dựa trên dữ liệu 

Use case 2: xây dựng online store

1. Thường chúng ta sẽ có 1 số câu hỏi đưa ra:
2. Làm sao để bán hàng online: sàn hoặc website hoặc facebook chat
3. Đo lường kênh online như thế nào?
4. Chăm sóc/ nuôi dưỡng khách hàng online như thế nào?

+ Kênh email liệu có hiệu quả?

+ Automation marketing

1 điều thực tế: Ở Vn thì có rất nhiều đơn vị làm website tuy nhiên rất ít bên có thể bán được hàng qua website và tất nhiên là vận hành được bán hàng qua website thì sẽ như thế nào, nó sẽ có cực kì nhiều vấn đề.

Điểm chính:

• Bắt đầu một online store không khó nhưng vận hành và scale thì không dễ
• Xây dựng website không khó nhưng tối ưu website để bán hàng cần rất nhiều thứ chi tiết
• Đo lường và tự động hóa là điểm quan trọng để scale

Use case 3: Loyalty user

Thường mọi phải có POS, CRM để làm lưu dữ liệu khách hàng. Từ đó có các chương trình, kịch bản cho khách hàng chẳng hạn như tích điểm, nâng hạng thành viên,

Các kênh tương tác: email, sms, phone, ZNS và zalo OA

Điểm chính lại: 

• Cần có dữ liệu, chiến lược và kênh tương tác
• Cần xây dựng thương hiệu tốt, đã có tỷ lệ khách quay lại và muốn gia tăng 
• Thông thường cần tối thiểu 3 - 6 tháng để nhìn thấy hiệu quả 

Bài học kinh nghiệm: 

1. Phải bắt đầu từ mục tiêu và bối cảnh doanh nghiệp
2. Đừng chạy theo số đông, những thứ có vẻ hay ho như AI/ ML/ Bigdata áp dụng ở thời điểm thích hợp (không thể từ lớp 1 lên thẳng đại học)
3. Đối với người triển khai: phải hiểu rất rõ những cái mình đang làm
4. Lựa chọn chiến lược phù hợp không nên nóng vội

Nguồn bài viết: cafe tech live