Cách ra quyết định dựa trên dữ liệu

Vì vậy, xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu không thể bắt đầu và kết thúc bằng việc mua phần mềm báo cáo. Doanh nghiệp phải đồng thời thay đổi cách đặt mục tiêu, xác định chỉ số, phân công trách nhiệm, tổ chức cuộc họp, phát triển năng lực phân tích và đánh giá chất lượng quyết định.

Hiểu đúng về văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu là tập hợp các nguyên tắc, hành vi và cơ chế quản trị khiến dữ liệu trở thành một phần tự nhiên của quá trình ra quyết định. Trong môi trường này, người ra quyết định cần trả lời được bốn câu hỏi:

1.    Vấn đề cần giải quyết là gì

2.    Dữ liệu nào liên quan trực tiếp đến vấn đề

3.    Dữ liệu cho thấy điều gì và chưa cho thấy điều gì

4.    Kết quả sau quyết định sẽ được đo lường như thế nào

Điểm cốt lõi không nằm ở số lượng báo cáo được tạo ra mà ở cách dữ liệu làm thay đổi hành động. Một bảng điều khiển có hàng chục chỉ số nhưng không dẫn đến quyết định cụ thể chỉ là công cụ quan sát. Ngược lại, một số liệu đơn giản nhưng giúp tổ chức dừng một hoạt động kém hiệu quả hoặc ưu tiên đúng nhóm khách hàng đã tạo ra giá trị quyết định.

Văn hóa dữ liệu cũng không loại bỏ kinh nghiệm và trực giác. Dữ liệu phản ánh những gì đã được ghi nhận trong một phạm vi nhất định, trong khi kinh nghiệm giúp nhận diện bối cảnh, rủi ro và những yếu tố chưa được đo lường. Cách tiếp cận phù hợp là dùng dữ liệu để kiểm tra trực giác, đồng thời dùng hiểu biết thực tế để diễn giải dữ liệu.

Bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh thay vì công cụ

Một sai lầm phổ biến là triển khai nền tảng dữ liệu trước khi xác định tổ chức cần cải thiện những quyết định nào. Cách làm này thường tạo ra nhiều báo cáo nhưng ít tác động đến hoạt động kinh doanh.

Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc lập danh mục các quyết định quan trọng, chẳng hạn:

·         Phân bổ ngân sách cho kênh nào

·         Ưu tiên nhóm khách hàng nào

·         Điều chỉnh giá khi nào

·         Duy trì hay dừng một sản phẩm

·         Tăng nhân sự tại bộ phận nào

·         Xử lý nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ ra sao

Với mỗi quyết định, cần xác định rõ người chịu trách nhiệm, tần suất ra quyết định, dữ liệu đầu vào, tiêu chí lựa chọn và kết quả cần theo dõi. Cấu trúc này giúp doanh nghiệp tránh thu thập dữ liệu không phục vụ hành động cụ thể.

Một câu hỏi dữ liệu tốt phải đủ hẹp để có thể phân tích và đủ quan trọng để dẫn đến hành động. Thay vì hỏi “Hoạt động kinh doanh có tốt không?”, doanh nghiệp có thể hỏi “Nhóm khách hàng nào có tỷ lệ gia hạn giảm trong ba tháng gần nhất và yếu tố nào liên quan mạnh nhất đến sự suy giảm đó?”.

Khi câu hỏi được xác định rõ, tổ chức mới có thể lựa chọn đúng chỉ số, nguồn dữ liệu và phương pháp phân tích.

Thiết lập nền tảng dữ liệu đáng tin cậy

Nhân sự sẽ không sử dụng dữ liệu nếu họ thường xuyên gặp các con số mâu thuẫn. Khi hai phòng ban đưa ra hai giá trị khác nhau cho cùng một chỉ số, cuộc thảo luận dễ chuyển từ “nên hành động thế nào” sang “số liệu của ai đúng”.

Nền tảng dữ liệu đáng tin cậy cần ít nhất bốn thành phần.

Thống nhất định nghĩa chỉ số

Mỗi chỉ số quan trọng phải có định nghĩa rõ ràng. Chẳng hạn, “khách hàng đang hoạt động” có thể được hiểu là khách hàng đã đăng nhập, đã phát sinh giao dịch hoặc vẫn còn hợp đồng hiệu lực. Nếu không thống nhất định nghĩa, các bộ phận có thể sử dụng cùng một thuật ngữ nhưng đang đo những đối tượng khác nhau.

Tài liệu định nghĩa chỉ số nên ghi rõ:

·         Mục đích sử dụng

·         Công thức tính

·         Nguồn dữ liệu

·         Phạm vi thời gian

·         Điều kiện loại trừ

·         Người chịu trách nhiệm

·         Tần suất cập nhật

Xác định nguồn dữ liệu chính thức

Mỗi chỉ số cốt lõi cần có một nguồn dữ liệu được công nhận. Điều này không có nghĩa mọi dữ liệu phải nằm trong một hệ thống duy nhất, nhưng tổ chức phải biết nguồn nào được sử dụng khi ra quyết định chính thức.

Theo dõi chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu cần được đo bằng các tiêu chí như mức độ đầy đủ, chính xác, nhất quán, kịp thời và không trùng lặp. Doanh nghiệp có thể đặt ngưỡng vận hành nội bộ, chẳng hạn yêu cầu dữ liệu bắt buộc đạt tối thiểu 95% trường thông tin đầy đủ hoặc hoàn tất cập nhật trước thời điểm họp định kỳ.

Các ngưỡng này không phải tiêu chuẩn chung cho mọi tổ chức. Chúng phải được điều chỉnh theo mức độ rủi ro của quyết định. Một báo cáo tham khảo có thể chấp nhận độ trễ nhất định, trong khi quyết định liên quan đến dòng tiền hoặc an toàn vận hành cần dữ liệu được kiểm soát chặt chẽ hơn.

Công khai giới hạn của dữ liệu

Dữ liệu đáng tin cậy không đồng nghĩa với dữ liệu hoàn hảo. Người sử dụng cần biết dữ liệu được thu thập trong điều kiện nào, có thể thiếu nhóm đối tượng nào và không thể dùng để kết luận điều gì.

Công khai giới hạn giúp tổ chức tránh tạo cảm giác chắc chắn giả tạo từ những con số có vẻ chính xác.

Chuẩn hóa quy trình ra quyết định

Văn hóa dữ liệu chỉ hình thành khi cách sử dụng dữ liệu được đưa vào quy trình làm việc thường xuyên. Doanh nghiệp có thể chuẩn hóa mỗi quyết định quan trọng theo sáu bước.

Xác định vấn đề và kết quả mong muốn

Người ra quyết định phải mô tả vấn đề bằng điều kiện quan sát được, không chỉ bằng cảm nhận. Kết quả mong muốn cũng cần gắn với một chỉ số và thời hạn cụ thể.

Thiết lập giá trị hiện tại

Trước khi thay đổi, tổ chức cần biết điểm xuất phát. Giá trị hiện tại là cơ sở để đánh giá quyết định có tạo ra cải thiện hay không.

Xây dựng giả thuyết

Giả thuyết mô tả mối quan hệ dự kiến giữa hành động và kết quả. Ví dụ: rút ngắn thời gian phản hồi trong giai đoạn dùng thử có thể làm tăng tỷ lệ chuyển đổi vì khách hàng được tháo gỡ vướng mắc sớm hơn.

Giả thuyết buộc người ra quyết định giải thích cơ chế thay vì chỉ đề xuất hành động.

Kiểm tra bằng dữ liệu

Dữ liệu được sử dụng để xem giả thuyết có phù hợp với thực tế hay không. Tùy câu hỏi, tổ chức có thể dùng phân tích mô tả, so sánh nhóm, phân tích xu hướng, thử nghiệm hoặc dữ liệu định tính từ khách hàng.

Mối tương quan không tự động chứng minh quan hệ nhân quả. Khi hai biến cùng thay đổi, có thể tồn tại một yếu tố khác tác động đến cả hai. Vì vậy, các quyết định có ảnh hưởng lớn nên được kiểm tra bằng thử nghiệm hoặc triển khai giới hạn trước khi mở rộng.

Ghi lại quyết định

Hồ sơ quyết định nên ghi rõ dữ liệu đã sử dụng, giả định, phương án được cân nhắc, lý do lựa chọn, rủi ro và thời điểm đánh giá lại. Việc này giúp tổ chức phân biệt một quyết định hợp lý nhưng gặp kết quả xấu với một quyết định thiếu căn cứ nhưng tình cờ đạt kết quả tốt.

Đánh giá kết quả

Sau khi thực hiện, tổ chức phải so sánh kết quả với giá trị ban đầu và tiêu chí thành công. Nếu không có bước đánh giá, doanh nghiệp không thể biết mô hình suy luận của mình đúng đến đâu và cũng không tích lũy được tri thức cho các quyết định sau.

Phân định vai trò và quyền ra quyết định

Dữ liệu có thể rõ ràng nhưng quyết định vẫn bị trì hoãn nếu không ai biết ai có quyền lựa chọn phương án cuối cùng. Vì vậy, văn hóa dữ liệu cần đi cùng cơ chế trách nhiệm rõ ràng.

Mỗi quyết định quan trọng nên có:

·         Một người sở hữu quyết định

·         Người cung cấp dữ liệu và phân tích

·         Các bên cần được tham vấn

·         Người chịu trách nhiệm triển khai

·         Người theo dõi kết quả

Nhóm dữ liệu không nên trở thành đơn vị quyết định thay cho bộ phận kinh doanh. Vai trò của họ là bảo đảm dữ liệu phù hợp, phương pháp phân tích hợp lý và giới hạn được trình bày minh bạch. Người sở hữu nghiệp vụ vẫn phải chịu trách nhiệm về lựa chọn cuối cùng vì họ hiểu mục tiêu, nguồn lực và hệ quả vận hành.

Lãnh đạo có ảnh hưởng đặc biệt lớn đến hành vi của tổ chức. Khi lãnh đạo chỉ yêu cầu số liệu đối với ý kiến trái chiều nhưng chấp nhận những đề xuất phù hợp với quan điểm cá nhân, nhân sự sẽ học cách dùng dữ liệu để bảo vệ cấp trên thay vì kiểm tra sự thật.

Ngược lại, khi lãnh đạo công khai thay đổi quan điểm trước bằng chứng mới, thừa nhận điều chưa biết và yêu cầu đánh giá lại quyết định cũ, tổ chức nhận được tín hiệu rằng học hỏi quan trọng hơn việc luôn tỏ ra đúng.

Phát triển năng lực dữ liệu trong toàn tổ chức

Không phải mọi nhân viên đều cần trở thành chuyên gia phân tích. Tuy nhiên, những người tham gia ra quyết định phải có khả năng đọc, đặt câu hỏi và diễn giải dữ liệu ở mức phù hợp với vai trò.

Năng lực dữ liệu cơ bản bao gồm:

·         Hiểu định nghĩa và cách tính chỉ số

·         Phân biệt số tuyệt đối với tỷ lệ

·         Nhận biết biến động theo mùa hoặc do quy mô mẫu nhỏ

·         Phân biệt tương quan với quan hệ nhân quả

·         Nhận diện dữ liệu thiếu hoặc thiên lệch

·         Diễn giải mức độ bất định

·         Chuyển kết quả phân tích thành hành động

Đào tạo sẽ không tạo ra thay đổi nếu tách khỏi công việc thực tế. Cách hiệu quả hơn là sử dụng chính những quyết định đang diễn ra làm bài tập. Nhân viên có thể được hướng dẫn cách đặt câu hỏi, kiểm tra dữ liệu và trình bày khuyến nghị trong các cuộc họp thật.

Tổ chức cũng nên thiết kế các mẫu tài liệu thống nhất, chẳng hạn mẫu đề xuất quyết định, mẫu ghi nhận giả thuyết và mẫu đánh giá sau triển khai. Công cụ chuẩn giúp giảm sự phụ thuộc vào năng lực cá nhân và biến tư duy dữ liệu thành một thói quen có thể lặp lại.

Thay đổi cơ chế họp, khuyến khích và học hỏi

Văn hóa được hình thành qua những hành vi được lặp lại và tưởng thưởng. Nếu nhân sự được đánh giá chủ yếu theo việc hoàn thành kế hoạch ban đầu, họ có thể che giấu tín hiệu bất lợi để tránh thừa nhận giả thuyết sai. Văn hóa dữ liệu cần khuyến khích phát hiện sớm sai lệch và điều chỉnh hành động.

Trong các cuộc họp ra quyết định, doanh nghiệp nên tách ba phần:

1.    Sự kiện đã quan sát được

2.    Cách diễn giải các sự kiện

3.    Hành động được đề xuất

Cách tách này giúp hạn chế việc biến một cách diễn giải thành sự thật. Người tham gia có thể đồng ý về dữ liệu nhưng vẫn đưa ra các giả thuyết khác nhau, từ đó xác định thông tin cần kiểm tra thêm.

Các chỉ số cũng phải được đặt trong mối quan hệ với nhau. Khi chỉ tối ưu một chỉ số, tổ chức có thể tạo ra hành vi không mong muốn. Ví dụ, giảm thời gian xử lý có thể làm tăng tốc độ nhưng đồng thời làm giảm chất lượng. Vì vậy, mỗi mục tiêu chính nên đi kèm chỉ số bảo vệ để phát hiện tác dụng phụ.

Doanh nghiệp cần tổ chức đánh giá sau quyết định theo chu kỳ. Nội dung đánh giá không chỉ là kết quả tốt hay xấu mà còn bao gồm:

·         Giả định nào đúng

·         Giả định nào sai

·         Dữ liệu nào bị thiếu

·         Dấu hiệu nào đã bị bỏ qua

·         Điều gì nên được lặp lại

·         Quy trình nào cần điều chỉnh

Cơ chế này biến từng quyết định thành một nguồn học tập của tổ chức.

Đo lường mức độ trưởng thành của văn hóa dữ liệu

Không thể đánh giá văn hóa dữ liệu chỉ bằng số lượng bảng điều khiển hoặc số tài khoản sử dụng hệ thống phân tích. Doanh nghiệp cần đo cả năng lực dữ liệu lẫn tác động của dữ liệu đến quyết định.

Có thể theo dõi một nhóm chỉ số vận hành như:

·         Tỷ lệ quyết định quan trọng có chỉ số kết quả được xác định trước

·         Tỷ lệ chỉ số cốt lõi có định nghĩa và chủ sở hữu rõ ràng

·         Tỷ lệ báo cáo đáp ứng ngưỡng chất lượng dữ liệu

·         Thời gian từ lúc phát sinh câu hỏi đến lúc có thông tin đủ để quyết định

·         Tỷ lệ quyết định được đánh giá lại sau triển khai

·         Tỷ lệ thử nghiệm có giả thuyết và tiêu chí thành công được ghi nhận

·         Số lượng quyết định được thay đổi sau khi xuất hiện bằng chứng mới

·         Tỷ lệ nhân sự đạt yêu cầu năng lực dữ liệu theo vai trò

Trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp không nên triển khai quá nhiều chỉ số. Một bộ từ năm đến tám chỉ số trọng tâm thường đủ để quan sát tiến độ mà không tạo thêm gánh nặng báo cáo. Đây là phạm vi quản trị đề xuất, không phải ngưỡng bắt buộc cho mọi tổ chức.

Lộ trình triển khai có thể bắt đầu từ một đơn vị hoặc một nhóm quyết định có tần suất cao, dữ liệu tương đối sẵn và kết quả dễ đo lường. Sau một số chu kỳ, tổ chức chuẩn hóa những thực hành có hiệu quả rồi mới mở rộng.

Cách tiếp cận thử nghiệm giúp giảm rủi ro đầu tư quy mô lớn vào công cụ hoặc quy trình chưa được kiểm chứng. Đồng thời, kết quả ban đầu tạo ra bằng chứng nội bộ, thường có sức thuyết phục cao hơn những khẩu hiệu chung về chuyển đổi dữ liệu.

Xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu là quá trình thay đổi hệ thống quản trị chứ không phải một dự án công nghệ đơn lẻ. Doanh nghiệp cần bắt đầu từ những quyết định quan trọng, thống nhất định nghĩa chỉ số, kiểm soát chất lượng dữ liệu, ghi lại giả thuyết và đánh giá kết quả sau triển khai.

Dữ liệu phát huy giá trị khi nó giúp tổ chức đặt câu hỏi tốt hơn, nhận ra giới hạn của hiểu biết hiện tại và thay đổi hành động trước bằng chứng mới. Khi lãnh đạo làm gương, trách nhiệm được phân định rõ và mỗi quyết định đều trở thành một vòng lặp học hỏi, tư duy dựa trên dữ liệu mới có thể phát triển thành văn hóa bền vững.