Chuyển đổi số là quá trình sử dụng các công nghệ số để tạo ra các quy trình, sản phẩm hoặc dịch vụ kinh doanh mới hoặc tiên tiến hơn. Điều này có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng dữ liệu lớn (big data), điện toán đám mây (computing cloud), công nghệ di động và Internet vạn vật (IoT).
 |
Ảnh minh họa. |
Trong đó, dữ liệu lớn đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong các sáng kiến chuyển đổi số. Dữ liệu lớn đề cập đến khối lượng lớn dữ liệu có thể được cấu trúc, không cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Nó có thể đến từ các nguồn nội bộ như hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (Enterprise Resource Planning: ERP) và hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management: CRM) hoặc từ các nguồn bên ngoài như bài đăng trên mạng xã hội và dữ liệu luồng nhấp chuột trên trang web.
Sau đây là một số lý do tại sao một tổ chức, doanh nghiệp phải thực hiện chuyển đổi số và dữ liệu đóng vai trò như thế nào trong quá trình chuyển đổi số của các tổ chức, doanh nghiệp đó.
Dữ liệu giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm mới
Một trong những thách thức lớn nhất trong việc xây dựng các sản phẩm kỹ thuật số mới là không có giải pháp chung cho tất cả. Đây có thể là một thách thức đối với cả nhà phát triển và doanh nghiệp, những người cần phải liên tục thích nghi và sẵn sàng thử nghiệm các sản phẩm mới.
Dữ liệu được xem là một công cụ mạnh mẽ giúp cho các doanh nghiệp xác định các cơ hội mới và đổi mới sản phẩm cũng như dịch vụ của mình. Trong thời đại kỹ thuật số, dữ liệu có thể được sử dụng để hiểu hành vi và xu hướng của người tiêu dùng.
Bên cạnh đó, dữ liệu cũng có thể giúp các tổ chức, doanh nghiệp nhận biết được sản phẩm nào phổ biến và thị trường nào có tiềm năng cho các sản phẩm mới đó đồng thời cũng có thể giúp các doanh nghiệp nắm bắt thị hiếu của người tiêu dùng đối với từng sản phẩm và xác định các lĩnh vực cần thay đổi và cải tiến. Bằng cách hiểu hành vi của người tiêu dùng, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng họ luôn đi đầu trong việc đổi mới sản phẩm để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của thị trường.
Dữ liệu giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng
Dịch vụ khách hàng là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp nào, nhưng nó cũng có thể là một trong những khía cạnh khó khăn nhất của doanh nghiệp. Mỗi khách hàng là duy nhất, và họ đều có những nhu cầu và sở thích riêng. Đáp ứng tất cả các yêu cầu khác nhau khách hàng có thể là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp lớn.
Ngoài ra, khách hàng thường có xu hướng ghi nhớ những trải nghiệm không tốt hơn là những trải nghiệm tốt, vì vậy chỉ cần một sai sót nhỏ cũng có thể ảnh hưởng lớn đến doanh nghiệp. Do đó, việc cung cấp các dịch vụ khách hàng tốt là một vấn đề đòi hỏi các doanh nghiệp luôn quan tâm.
Thấu hiểu tâm lý khách hàng là điều cần thiết đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn duy trì tính cạnh tranh. Trước đây, cách hiểu này chủ yếu dựa trên dữ liệu định tính, chẳng hạn như khảo sát và tương tác với dịch vụ khách hàng.
Tuy nhiên, với sự ra đời của phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp hiện có quyền truy cập vào vô số dữ liệu định lượng có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn nhu cầu và mong muốn của khách hàng.
Bằng cách phân tích dữ liệu từ các yêu cầu của khách hàng trong hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, đánh giá trực tuyến, bài đăng trên mạng xã hội và dữ liệu sử dụng trang web, doanh nghiệp có thể xây dựng các giải pháp kỹ thuật số để giúp họ tiếp nhận các ý kiến phản hồi và hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng.
Dữ liệu này cũng có thể được sử dụng để cải thiện thời gian phản hồi của dịch vụ khách hàng, phát triển dữ liệu cũng như các sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số mới, đồng thời giải quyết các vấn đề khác có thể khiến khách hàng không hài lòng. Do đó, phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc hiểu tâm lý khách hàng và đảm bảo rằng doanh nghiệp có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách tốt nhất.
Dữ liệu giúp thúc đẩy tự động hóa quy trình kinh doanh
Tự động hóa quy trình kinh doanh (Business Process Automation: BPA) là việc sử dụng công nghệ để tự động hóa các quy trình kinh doanh lặp đi lặp lại hàng ngày, vốn thường được nhân viên xử lý theo cách thủ công. Tự động hóa quy trình kinh doanh cho phép doanh nghiệp xây dựng, quản lý và tối ưu hóa quy trình làm việc để tăng hiệu quả và năng suất.
Mục tiêu của BPA là giảm hoặc loại bỏ công việc thủ công, giảm thiểu lỗi và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Một trong những thách thức lớn nhất đối với doanh nghiệp là việc xác định nên tự động hóa quy trình nào trước, quy trình nào sau. Bên cạnh đó, việc tự động hóa một quy trình đôi khi có thể phức tạp và tốn thời gian hơn dự kiến. Ngoài ra, một số doanh nghiệp có thể thấy khó từ bỏ các quy trình thủ công, ngay cả khi tự động hóa sẽ hiệu quả hơn.
Một thách thức liên quan khác là các quy trình kinh doanh có thể khác nhau rất nhiều giữa các doanh nghiệp. Điều này gây khó khăn cho việc tìm kiếm phần mềm phù hợp hoàn hảo cho nhu cầu của một doanh nghiệp cụ thể.
Tuy nhiên, những thách thức trên có thể được giải quyết bằng dữ liệu và phân tích dữ liệu. Bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ, doanh nghiệp có thể xác định các mẫu và xu hướng có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình nhất định. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tiền bạc mà còn cho phép doanh nghiệp tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.
Dữ liệu có thể giúp xác định các quy trình kinh doanh tốn nhiều thời gian, tài nguyên hoặc dễ bị lỗi. Ví dụ: nếu một doanh nghiệp nhận thấy rằng một nhiệm vụ cụ thể được thực hiện nhất quán vào cùng một thời điểm mỗi ngày, thì họ có thể tự động hóa nhiệm vụ đó bằng cách sử dụng trình quản lý tác vụ theo lịch trình.
Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng dữ liệu và phân tích dữ liệu để xác định nhiệm vụ nào được thực hiện phổ biến nhất và nhiệm vụ nào tốn nhiều thời gian nhất. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để ưu tiên những quy trình nào sẽ được tự động hóa trước.
Các doanh nghiệp có thể sử dụng chỉ số đánh giá hiệu suất (KPI) dựa trên dữ liệu để đo lường mức độ thành công của các sáng kiến BPA và thực hiện các cải tiến khi cần thiết. Các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu và phân tích dữ liệu theo cách này có thể gặt hái những lợi ích đáng kể từ việc tự động hóa quy trình kinh doanh.
Dữ liệu giúp tăng cường hợp tác với các đối tác kinh doanh
Thông thường các doanh nghiệp khác nhau có văn hóa, quy trình và hệ thống vận hành khác nhau, điều này có thể gây khó khăn cho việc hợp tác hiệu quả giữa các doanh nghiệp.
Ngoài ra, các đối tác kinh doanh có thể có các mục tiêu và phương hướng hoạt động khác nhau, điều này có thể dẫn đến các xung đột và bất đồng trong mối quan hệ hợp tác. Đặc biệt, việc tiếp cận các thông tin không chính xác sẽ dẫn đến sự hiểu lầm của cả hai bên và có thể dẫn đến mất cơ hội hợp tác.
Dựa vào dữ liệu và quá trình phân tích dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp cộng tác cũng như xác định xu hướng phát triển và hoạch định chiến lược nhằm hợp tác hiệu quả nhất với các đối tác kinh doanh.
Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp doanh nghiệp đánh giá tác động của các kênh truyền thông khác nhau đối với mối quan hệ đối tác kinh doanh. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để xác định kênh nào hiệu quả nhất cho sự cộng tác. Chẳng hạn, dựa vào phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp xác định các xu hướng hữu ích trong việc đàm phán hợp đồng hoặc định giá giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.
Phân tích dữ liệu cũng có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất của nhà cung cấp và tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng. Thông qua đó giúp doanh nghiệp nắm bắt tình trạng hoạt động của các nhà cung cấp và chọn được nhà cung cấp tốt nhất. Bên cạnh đó, phân tích dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất của các đối tác kênh và xác định các lĩnh vực mà họ cần hỗ trợ.
Tóm lại, dữ liệu và phân tích dữ liệu rất cần thiết cho quá trình chuyển đổi số đồng thời cũng đóng một vai trò rất quan trọng trong các khía cạnh khác của doanh nghiệp. Bằng cách tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả, các doanh nghiệp có thể xây dựng các sản phẩm sáng tạo giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tự động hóa các quy trình kinh doanh để nâng cao hiệu quả cũng như cộng tác và giao tiếp với các đối tác của họ hiệu quả hơn.
