Phân tích kinh doanh là gì?

Dưới đây là một số ví dụ để minh họa thêm điểm này.

Tài chính

Một giám đốc hoặc quản lý tài chính, người phụ trách về tài chính cho một bộ phận hoặc ngành kinh doanh, sẽ muốn biết về doanh thu, chi phí, biên lợi nhuận, v.v. của ngành kinh doanh do mình phụ trách. Mặt khác, một CFO muốn tìm hiểu các chỉ số tương tự ở cấp độ tổng hợp trên tất cả các ngành kinh doanh và có thể đi sâu vào bất kỳ ngành kinh doanh nào. CFO này cũng có thể muốn biết về chi phí lãi suất, tác động của tỷ giá hối đoái, thuế, v.v., những chỉ số này có thể nằm ngoài phạm vi phụ trách của quản lý tài chính

Tiếp thị

Một quản lý tiếp thị có trách nhiệm tạo nhu cầu sẽ muốn biết về số lượng khách hàng tiềm năng, cơ hội và các hợp đồng đã chốt. Họ cũng sẽ kiểm tra xem các kênh tạo nhu cầu trực tuyến và ngoại tuyến khác nhau hoạt động như thế nào. Mặt khác, một quản lý tiếp thị chịu trách nhiệm phát triển thương hiệu sẽ muốn biết thương hiệu của công ty đang được khách hàng, đối tác, đối thủ cạnh tranh, người có tầm ảnh hưởng v.v. tiếp nhận như thế nào. Một giám đốc tiếp thị (CMO) sẽ quan tâm tới cả chỉ số liên quan tới thương hiệu lẫn nhu cầu và sẽ muốn biết Tỷ suất lợi nhuận trên hoạt động tiếp thị (ROMI) tổng hợp là bao nhiêu.

Bộ phận Bán hàng

Một người quản lý bán hàng có khu vực và hạn ngạch cần đạt được sẽ tập trung vào đường ống bán hàng của họ, bao gồm các cơ hội được tạo ra, giành được và mất. Họ cũng sẽ muốn biết thời gian cần thiết để chốt một cơ hội nhằm đánh giá xem cần bao nhiêu cơ hội để đạt được các mục tiêu theo chỉ tiêu. Mặt khác, một phó chủ tịch phụ trách bán hàng sẽ muốn biết thông tin tương tự ở cấp độ tổng hợp và có khả năng đào sâu chi tiết hơn về một đại diện bán hàng hoặc khu vực bán hàng.

Hoạt động

Một người quản lý vận hành tập trung vào dây chuyền sản xuất muốn đảm bảo rằng các sản phẩm được cho ra mắt kịp thời trong khi vẫn giữ các lỗi ở mức tối thiểu và duy trì mức tồn kho phù hợp để đáp ứng nhu cầu thị trường. Do đó, người này sẽ muốn biết trong một dây chuyền sản xuất có bao nhiêu đơn vị đang được xử lý, thời gian cần thiết để một đơn vị đi hết quy trình, tốc độ cung cấp sản phẩm đầu ra của một quy trình, số lượng đơn vị không đạt bài kiểm tra chất lượng, v.v.

Nhân sự

Một quản lý nhân sự tập trung vào công tác hướng dẫn nhân viên mới, giữ chân và cho nhân viên nghỉ việc sẽ muốn biết về số lượng vị trí còn trống, số lượng ứng viên trong quy trình phỏng vấn, số lượng nhân viên rời khỏi công ty một cách tự nguyện hoặc không tự nguyện và các số liệu thống kê khác.

Nhân sự cấp cao

Giám đốc điều hành của một công ty kiểm tra tất cả các khía cạnh của nó và quan tâm đến tất cả các ví dụ được đề cập ở trên. Họ muốn có khả năng xem xét các số liệu tổng hợp cho mọi khía cạnh của doanh nghiệp và đào sâu chi tiết vào một lĩnh vực cụ thể để tìm hiểu thêm. Ngoài ra, CEO này cũng muốn so sánh công ty này với những công ty tương tự khác trên thị trường.

Phân tích kinh doanh liên quan đến một số loại phân tích dữ liệu khác nhau. Mỗi loại giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt mặc dù sự phức tạp và tinh vi ngày càng tăng.

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và các chỉ số hoạt động khác để hiểu tình trạng hiện tại của doanh nghiệp. Nó phân tích hiệu suất trong quá khứ để trả lời câu hỏi, “Điều gì đã xảy ra?” và tóm tắt dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng, mô hình và thông tin chuyên sâu.

Ví dụ: một công ty bán lẻ kiểm tra dữ liệu doanh số của quý trước để xác định mùa mua sắm cao điểm, các sản phẩm phổ biến và nhân khẩu học của khách hàng.

Phân tích chẩn đoán

Phân tích mô tả tìm kiếm xu hướng, nhưng phân tích chẩn đoán cố gắng khám phá lý do đằng sau các xu hướng. Nó không chỉ mô tả mà còn tìm hiểu tại sao một điều gì đó xảy ra. Nó sử dụng khả năng khai thác dữ liệu, phân tích tương quan và tìm hiểu sâu để khám phá nguyên nhân gốc rễ.

Ví dụ: một nhà cung cấp thương mại điện tử nhận thấy doanh số giảm và sử dụng phân tích chẩn đoán để điều tra. Bằng cách phân tích tỷ lệ bỏ giỏ hàng và phản hồi của khách hàng, họ phát hiện ra rằng một bản cập nhật trang web gần đây đã làm chậm quá trình thanh toán, dẫn đến mất doanh số.

Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán cố gắng dự đoán xu hướng trong tương lai. Nó tận dụng mô hình thống kê, máy học và AI để trả lời câu hỏi, “Điều gì sẽ xảy ra?” Phân tích dữ liệu lịch sử giúp các doanh nghiệp dự đoán xu hướng, rủi ro và cơ hội.

Ví dụ: một ngân hàng sử dụng phân tích dự đoán để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng. Bằng cách phân tích lịch sử trả nợ trong quá khứ, mức thu nhập và mô hình chi tiêu, ngân hàng dự đoán khả năng vỡ nợ và điều chỉnh chính sách cho vay của mình cho phù hợp.

Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định sử dụng các xu hướng dự đoán để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Nó đi xa hơn bằng cách đề xuất các hành động để tối ưu hóa kết quả và cải thiện quy trình kinh doanh. Nó kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và các thuật toán tối ưu hóa để hướng dẫn phản ứng của tổ chức đối với những thách thức và cơ hội trong tương lai.

Ví dụ: một công ty kho vận sử dụng phân tích theo quy định để tối ưu hóa các tuyến giao hàng. Bằng cách tính đến điều kiện giao thông theo thời gian thực, dự báo thời tiết và chi phí nhiên liệu, hệ thống đề xuất các tuyến đường hiệu quả nhất để giảm thiểu thời gian và chi phí giao hàng.

Phân tích nhận thức

Phân tích nhận thức sử dụng AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu để giải thích dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, hình ảnh, video) và đưa ra quyết định như con người. Hệ thống AI phân tích dữ liệu sau khi hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa câu hoặc nhận ra các đối tượng nhất định trong hình ảnh và cải thiện việc ra quyết định của chúng theo thời gian. Phân tích nhận thức tiết lộ các mô hình và kết nối cụ thể mà phân tích đơn giản không thể.

Ví dụ: chatbot dịch vụ khách hàng sử dụng phân tích nhận thức để phân tích các truy vấn của khách hàng, phát hiện tâm lý và cung cấp phản hồi được cá nhân hóa, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ chung cho tất cả các loại phân tích dữ liệu. Nó bao gồm mọi thứ từ làm sạch và xử lý dữ liệu đến mô hình hóa và trực quan hóa phức tạp, bất kể mục tiêu có liên quan đến kinh doanh hay không. Phân tích kinh doanh là một tập hợp chuyên biệt của phân tích dữ liệu tập trung vào việc giải quyết các vấn đề kinh doanh và thúc đẩy cải tiến hoạt động.

Ứng dụng

Phân tích kinh doanh tập trung vào việc ra quyết định, lợi nhuận và hiệu quả hoạt động. Nó thường được áp dụng trong các thiết lập công ty nơi dữ liệu thúc đẩy các hành động chiến lược. Ngược lại, phân tích dữ liệu có thể mang tính khám phá hơn, nhằm mục đích khám phá các mô hình và thông tin chi tiết có thể không nhất thiết phải có ứng dụng kinh doanh ngay lập tức. Nó được sử dụng trong khám phá khoa học, nghiên cứu xã hội và giải quyết vấn đề kỹ thuật.

Ví dụ

Một công ty sử dụng phân tích kinh doanh để có được thông tin chi tiết về hành vi mua hàng của khách hàng và đề xuất các sản phẩm được cá nhân hóa, cải thiện kết quả trong tương lai cho doanh nghiệp. Ngược lại, một nhà nghiên cứu sử dụng phân tích dữ liệu có thể phân tích hình ảnh vệ tinh để xác định các mô hình phá rừng và biến đổi khí hậu hoặc sử dụng dữ liệu sức khỏe cộng đồng để dự đoán sự bùng phát dịch bệnh.

Để nhận được lợi ích từ việc phân tích doanh nghiệp, bạn cần ba thứ sau.

Tập trung

Đặt câu hỏi có liên quan đến doanh nghiệp của bạn. Rất dễ để sa đà vào việc đặt ra những câu hỏi không liên quan, điều này có thể dẫn bạn đi sai đường hoặc khiến bạn phải bỏ ra rất nhiều công sức để tìm lời giải đáp cho những câu hỏi vốn dĩ không hữu ích cho mình.

Dữ liệu

Việc truy cập vào dữ liệu chính xác để giúp bạn trả lời các câu hỏi thường nói dễ hơn làm. Để có được dữ liệu bạn muốn, tổ chức của bạn cần thấm nhuần văn hóa hướng dữ liệu (từ trên xuống và từ dưới lên), cũng như sẵn có nhiều quy trình đề thu thập dữ liệu một cách trung thực và chính xác.

Hệ thống và công cụ

Có phương tiện để xử lý và phân tích dữ liệu. Chúng ta đang sống trong một nền kinh tế thông tin, tại đó các doanh nghiệp đang thu thập hàng terabyte và petabyte dữ liệu, những dữ liệu này được đặt tại các cơ sở dữ liệu khác nhau, gắn với các hệ thống phần cứng và phần mềm khác nhau. Bạn sẽ cần các hệ thống hoặc công cụ để giúp bạn trích xuất dữ liệu, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.