Tại sao các nhà bán lẻ không áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao

Trong nhiều năm nay, các giám đốc điều hành đã được thông báo rằng phân tích nâng cao có thể cung cấp câu trả lời tốt hơn cho hầu hết mọi câu hỏi kinh doanh. Tuy nhiên, trong lĩnh vực bán lẻ, ít nhất, đáng ngạc nhiên là có rất ít công ty tận dụng được hết cơ hội này.

Ngay cả khi Walmart, Amazon và một số nhà bán lẻ hàng đầu khác hoạt động ở vị trí hàng đầu trong lĩnh vực phân tích, đưa ra nhiều quyết định quan trọng dựa trên nguồn cung cấp dữ liệu lịch sử và thời gian thực ngày càng tăng, hầu hết các đối thủ cạnh tranh của họ vẫn sử dụng các công cụ rất cơ bản có khả năng theo dõi tốt hơn nhiều nơi họ đã là hơn nơi họ nên ở đang đi.

Điều này đã có hậu quả thực sự cho ngành công nghiệp. Trong thời kỳ đại dịch, McKinsey ước tính, 25 nhà bán lẻ hoạt động hiệu quả nhất — hầu hết là những nhà bán lẻ dẫn đầu về kỹ thuật số — có lợi nhuận cao hơn 83% so với những nhà bán lẻ tụt hậu và mang về hơn 90% mức tăng vốn hóa thị trường của ngành. Mặc dù bạn không thể chứng minh điều tiêu cực, nhưng có vẻ như những người tụt hậu đang để lại rất nhiều tiền trên bàn. Ví dụ, trong lĩnh vực bán lẻ tạp hóa, McKinsey ước tính rằng việc triển khai các phân tích nâng cao sẽ tăng thêm 2% cho thu nhập của người bán hàng tạp hóa — một vận may tiềm năng đối với một doanh nghiệp khó khăn, lợi nhuận thấp.

Điều này sẽ không đến như một tin tức cho hầu hết mọi người. Các giám đốc điều hành của ngay cả công ty phát triển chậm nhất ở một mức độ nào đó cũng phải nhận thức được rằng họ đang bỏ lỡ. Tuy nhiên, mặc dù hiểu được những lợi thế mà phân tích đã mang lại cho đối thủ cạnh tranh của họ và mặc dù biết rằng các học giả và chuyên gia tư vấn tiếp tục phát triển các giải pháp phân tích ngày càng tiên tiến hơn, nhưng hầu hết những người tụt hậu dường như sẽ không sớm bắt kịp những người dẫn đầu.

Tại sao có quá nhiều công ty gặp khó khăn trong việc thực hiện bước nhảy vọt này? Điều gì đang giữ họ lại?

Sáu điểm bám dính

Để tìm hiểu, chúng tôi đã phỏng vấn nhiều giám đốc điều hành bán lẻ toàn cầu (giám đốc điều hành cấp cao của các nhà bán lẻ, nhà phân phối, công ty tư vấn và nhà cung cấp phân tích hoạt động ở Châu Mỹ, Châu Âu và Châu Á). 24 nhà lãnh đạo doanh nghiệp mà chúng tôi đã phỏng vấn, có các công ty khác nhau về mức độ trưởng thành phân tích của họ, đã trích dẫn sáu yếu tố là điểm mấu chốt chính:

Văn hoá. Hầu hết các công ty đều sợ rủi ro và không có mục tiêu rõ ràng cho một dự án phân tích. “Dữ liệu có quan trọng không?” một người được phỏng vấn nói với chúng tôi. “Mọi người đều nói có. Nếu bạn hỏi tại sao, nhiều người không biết.” Những người khác coi thường phân tích, coi công việc của họ là nghệ thuật hơn là khoa học. Giám đốc điều hành một cửa hàng bách hóa nhớ lại một người mua đã hỏi: “Liệu thuật toán có cho tôi biết nên mua những bộ váy nào không? Tôi biết nên mua những bộ váy nào”.

Tổ chức. Nhiều người lưu ý rằng các công ty của họ gặp khó khăn trong việc duy trì sự cân bằng giữa tập trung hóa và phi tập trung hóa, cả hai đều cần thiết: tập trung hóa để đạt được hiệu quả, tính kinh tế theo quy mô và tính nhất quán; và phân cấp để linh hoạt, khả năng thích ứng tốt hơn với môi trường địa phương và khả năng tiếp thu nhiều ý tưởng hơn.

Mọi người. Tuy nhiên, vấn đề lớn hơn mà những người được hỏi gợi ý cho chúng tôi có lẽ là: Chức năng phân tích thường được điều hành bởi những người không thực sự hiểu về doanh nghiệp. Như một giám đốc điều hành đã viết, “Khi trong quá trình tương tác với chủ sở hữu vấn đề, một người nào đó từ bộ phận phân tích có ấn tượng rằng (những) anh ta không hiểu gì về công việc kinh doanh, điều gì đó xảy ra mà tôi muốn gọi là rút nội tạng: họ ngừng coi trọng người này[ly] toàn bộ.”

Hầu hết các giám đốc điều hành, đặc biệt là những người trong các doanh nghiệp cỡ trung bình hoặc từ các nền kinh tế mới nổi, nói với chúng tôi rằng họ phải đối mặt với tình trạng thiếu nhân viên có kỹ năng phù hợp để thiết kế và sử dụng các công cụ phân tích. Điều họ cần nhất là những nhân viên có thể thu hẹp khoảng cách chức năng — tức là người phiên dịch, giữa phân tích và doanh nghiệp. Chỉ riêng ở Hà Lan, hàng ngàn nhà kinh tế lượng và nhà khoa học dữ liệu là cần thiết, nhưng chỉ có vài trăm người được tung ra thị trường mỗi năm. Hiện tại, LinkedIn liệt kê hơn 4.000 cơ hội việc làm phân tích kinh doanh ở Hà Lan, gần 50.000 cơ hội việc làm trên khắp Châu Âu và hơn 100.000 cơ hội việc làm ở Hoa Kỳ.

quy trình. Các công ty không có nguồn lực vô hạn để đạt được mục tiêu của họ. Một số người được phỏng vấn của chúng tôi lưu ý rằng các dự án phân tích thường mất quá nhiều thời gian và thiếu các ưu tiên rõ ràng. Các sáng kiến ​​phân tích có thể hưởng lợi từ các quy trình được xác định rõ ràng với các dòng trách nhiệm giải trình rõ ràng cho mục tiêu tổng thể.

Hệ thống. Nhiều công ty hiện phải xoay xở với một loạt các hệ thống cũ. Một số phàn nàn rằng họ thiếu khả năng theo kịp sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu có sẵn. Sự không phù hợp giữa mức độ phức tạp của dữ liệu và mức độ phức tạp của các công cụ cũng rất phổ biến.

Dữ liệu. Những người được hỏi nói với chúng tôi rằng vấn đề lớn nhất của họ là chất lượng dữ liệu và quản lý dữ liệu: Dữ liệu thường được lưu trữ ở nhiều nơi khác nhau xung quanh công ty và không được quản lý một cách có tổ chức. Một số công ty thậm chí không thu thập dữ liệu họ cần. Một giám đốc điều hành cho biết: “Có rất nhiều dữ liệu mà chúng tôi thậm chí không tạo ra. “[We] không có cảm biến trong các đơn vị vận chuyển của chúng tôi, không có GPS trong tất cả chúng hoặc RFID trong kho để biết hàng hóa ở đâu.”

Tất nhiên, nhiều giám đốc điều hành tại các công ty tụt hậu không hài lòng với tình hình hiện tại của họ và hy vọng sẽ thay đổi nó. Họ muốn đầu tư vào lưu trữ và điện toán dựa trên đám mây, theo dõi tài sản tốt hơn và nhiều công nghệ hơn để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và theo dõi hành vi của người tiêu dùng. Công nghệ video cũng chiếm vị trí cao trong nhiều danh sách mong muốn, tiếp theo là ứng dụng dành cho thiết bị di động. Các giám đốc điều hành khác đang tìm kiếm dữ liệu thuộc tính sản phẩm có thể khai thác có thể đưa ra câu trả lời cho những câu hỏi như tại sao một số sản phẩm nhất định bị trả lại hoặc những gì khách hàng thích hoặc không thích nhất hiện nay.

Hầu hết các giám đốc điều hành cũng nói với chúng tôi rằng họ đang mong chờ đến ngày họ có dữ liệu chất lượng cao hơn và các công cụ máy học thông minh hơn. Họ muốn hỗ trợ ra quyết định ở cấp độ chi tiết hơn, chẳng hạn như từng cửa hàng. Một số cho chúng tôi biết họ muốn được trợ giúp thêm về các chiến lược lập kế hoạch, mô hình hóa nhu cầu và giải pháp. Họ cũng muốn trợ giúp tích hợp dữ liệu phi truyền thống bổ sung, chẳng hạn như dữ liệu điều tra dân số và nhân khẩu học và dữ liệu về thời tiết, hoạt động của khách hàng tại cửa hàng, hoạt động truyền thông xã hội, luồng nhấp chuột và xu hướng tìm kiếm trực tuyến. Nhưng lấy dữ liệu thôi chưa đủ, bạn còn cần các công cụ để chuyển đổi dữ liệu đó thành kiến ​​thức có thể thực hiện được.

Bắt đầu

Chúng tôi đề xuất hai cách:

Đầu tiên, hãy kiểm tra vị trí của bạn. Các quyết định quan trọng phổ biến nhất mà bạn đưa ra là gì? Phân tích được sử dụng để tạo ra chúng tiên tiến đến mức nào? Nền văn hóa của bạn đã sẵn sàng áp dụng cách tiếp cận dựa trên bằng chứng để ra quyết định chưa? Bạn có tổ chức để cho phép các đơn vị riêng lẻ thử nghiệm và đổi mới trong việc sử dụng phân tích, đồng thời học hỏi từ những kinh nghiệm đó để mở rộng thông tin chi tiết thành công từ các ứng dụng địa phương đến toàn công ty không? Bạn có những người có kỹ năng dịch qua lại – chẳng hạn như từ các vấn đề kinh doanh sang các vấn đề phân tích, rồi sau đó phân tích đầu ra thành các đề xuất kinh doanh không? Chúng ta có cơ sở hạ tầng hệ thống để thu thập, lưu trữ, sắp xếp, truy cập và xử lý tất cả thông tin cần thiết cho các sáng kiến ​​phân tích không?

Thứ hai, hãy hỏi những quy trình nào có thể được cải thiện với các phân tích tốt hơn bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có. Bạn có thể cải thiện phân tích được sử dụng để phân tích dữ liệu đó bằng cách nào? Làm thế nào bạn có thể làm cho chúng hướng tới tương lai hơn và tiên tiến hơn trong các phương pháp được sử dụng?

Sau khi đánh giá ban đầu này hoàn tất, công việc khó khăn bắt đầu. Con đường phía trước đòi hỏi phải thiết kế lại tổ chức và đầu tư chiến lược. Chúng tôi thảo luận lần lượt dưới đây.

Thiết kế lại tổ chức

Những người tiên phong trong lĩnh vực phân tích mà chúng tôi đã nghiên cứu thể hiện một nền văn hóa tổ chức tôn vinh thử nghiệm. Câu thần chú “Nghĩ lớn, bắt đầu nhỏ và mở rộng quy mô nhanh” đã trở nên phổ biến. Đối với những công ty này, dữ liệu và phân tích dường như là một phần DNA của họ. Hình dung lại văn hóa tổ chức không phải là nhiệm vụ nhỏ, nhưng chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu bằng việc trình bày lại các giá trị của tổ chức liên quan đến phân tích.

Cụ thể, các nhà lãnh đạo có thể dẫn đầu một chiến dịch nội bộ nhấn mạnh rằng phân tích nhằm trao quyền cho những người ra quyết định chứ không phải thay thế họ. Nuôi dưỡng một nền văn hóa theo đó nhân viên được khen thưởng vì đã hiểu các dự đoán và quy định do các công cụ phân tích tạo ra thay vì chỉ thực hiện các khuyến nghị và khen thưởng cho việc tuân thủ. Nhìn chung, bất kỳ phản đối nội bộ nào đối với việc áp dụng phân tích rộng rãi đều có thể được giải quyết bằng cách mở hộp đen thuật toán và nhận ra rằng các nhà quản lý có nhiều khả năng sử dụng các giải pháp phân tích hơn khi họ có một số kiến ​​thức trực tiếp về phương pháp cơ bản. Mục tiêu là để việc ra quyết định dựa trên bằng chứng trở thành một trong những nền tảng quan trọng nhất của văn hóa công ty.

Về mặt cấu trúc, chúng tôi đã quan sát các công ty trên biên giới phân tích để bổ sung cho nền văn hóa thử nghiệm này bằng một thiết kế tổ chức thành công. Nhiều người đã sử dụng cấu trúc trung tâm và nan hoa trong đó một số kiến ​​thức chuyên môn được nhúng vào các chức năng kinh doanh cụ thể và một số được đặt tại trung tâm xuất sắc dành riêng cho phân tích. Thiết kế tổ chức này đạt được nhiều lợi ích. Trung tâm xuất sắc có thể cung cấp cộng đồng cho những người làm việc về phân tích, tạo điều kiện giám sát, thúc đẩy chia sẻ kiến ​​thức và tổng hợp tài nguyên. Và bằng cách để một số thành viên của nhóm hợp tác với nhau trong các đơn vị kinh doanh, công ty sẽ tránh được những rủi ro có thể xảy ra khi trung tâm xuất sắc hoạt động độc lập — đáng chú ý là rủi ro mà các nhóm sẽ giải quyết các vấn đề hấp dẫn về mặt kỹ thuật hơn là liên quan đến thực tế.

Đầu tư chiến lược

Chúng tôi thấy rất rõ ràng rằng các công ty dẫn đầu về phân tích mà chúng tôi quan sát thấy đã đầu tư đáng kể vào hệ thống của họ. Hầu hết đã đưa ra lựa chọn chiến lược để thay thế các hệ thống cũ của họ bằng các hệ thống dựa trên đám mây. Vì sao vấn đề này? Nó tránh được một thách thức chính tồn tại khi cập nhật các hệ thống cũ – cụ thể là sự tích hợp giữa cái mới và cái cũ. Có rất nhiều lời phàn nàn về khả năng giao tiếp của các mô-đun mới với các hệ thống hiện có. Các hệ thống dựa trên đám mây mới tránh được những thách thức như vậy và có thể được thiết kế để mở rộng quy mô cũng như tận dụng tính khả dụng ngày càng tăng của dữ liệu lớn.

Liên quan, quản trị dữ liệu là một thế mạnh chính của các công ty hàng đầu. Chất lượng dữ liệu là ưu tiên hàng đầu cũng như lưu trữ tập trung. Một trong những trở ngại mà chúng tôi đã xác định đối với sự tiến bộ của phân tích là bản chất riêng biệt của dữ liệu hiện có, gây khó khăn cho việc kết hợp dữ liệu toàn doanh nghiệp vào quá trình ra quyết định. Các quyết định của ngày mai liên quan đến việc vượt qua các ranh giới của tổ chức (ví dụ: tiếp thị và vận hành). Phá vỡ các silo dữ liệu để các nhóm định giá có thể kết hợp các yếu tố hoạt động như khả năng phân phối hoặc thời gian giao hàng chỉ có thể nâng cao hiệu suất của tổ chức.

Cuối cùng, và theo quan điểm của chúng tôi, quan trọng nhất là các công ty cần đầu tư vào những tài năng chủ chốt và phát triển một hệ thống cho những tài năng đó. Có nhiều cách để làm như vậy. Một khả năng là hợp tác với các trường đại học cung cấp bằng khoa học dữ liệu hoặc các chương trình tương tự. Các chương trình này thường tìm kiếm các dự án trong thế giới thực mà sinh viên của họ có thể làm việc. Lợi ích của việc này là gấp đôi. Sinh viên có được kiến ​​thức thực tế về một vấn đề kinh doanh và có thể thực hành truyền đạt các giải pháp phân tích cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, đồng thời công ty có thể tìm hiểu về các công cụ mới nhất và xem trước một số tài năng cho các cơ hội tuyển dụng trong tương lai. Một khả năng khác là phát triển các chương trình đào tạo cho nhân viên hiện có. Các chương trình nội bộ được thiết kế riêng có thể dạy cho các chủ doanh nghiệp một số nguyên tắc cơ bản của phân tích và/hoặc truyền đạt kiến ​​thức về lĩnh vực kinh doanh cho những người có vai trò phân tích nghiêm ngặt.

• • •

Các cuộc cách mạng công nghệ có xu hướng diễn ra theo hai giai đoạn chồng chéo nhau: giới thiệu một bộ công cụ mới và sau đó là thu thập bí quyết cần thiết để xử lý chúng. Giai đoạn thứ hai này, phát triển bí quyết để khai thác các công cụ mới, thường làm chậm quá trình áp dụng. Không có nhiều thợ điện khi Thomas Edison bắt đầu sự nghiệp và Anh em nhà Wright là thợ sửa xe đạp. Về mặt này, cuộc cách mạng phân tích dữ liệu cũng không khác. Điều khác biệt là tốc độ mà những công cụ mới này đang được thiết kế. Trong thời đại dữ liệu dồi dào, những người học cách kiếm lợi nhuận từ những hiểu biết sâu sắc của nó trước tiên gần như chắc chắn sẽ đạt được lợi thế hoạt động mạnh mẽ so với đối thủ cạnh tranh của họ.

Lưu ý: Bài viết này dựa trên nghiên cứu của các tác giả được xuất bản lần đầu trên số tháng 10 năm 2022 của tạp chí Sản xuất và quản lý hoạt động.