Bạn đang dùng dữ liệu để chữa cháy - hay để thoát khỏi khủng hoảng được dự báo trước?
Một quản lý chuỗi cửa hàng chỉ phát hiện khi khách hàng đăng hình lỗi lên mạng xã hội.
Một cuộc họp khẩn với team để rà soát lại sản phẩm, xem xét phản hồi khách hàng. Cuối cùng phát hiện:
+ Sản phẩm A bị lỗi sản xuất.
+ Sản phẩm B cận date.
+ Khiếu nại khách hàng không được phản hồi lên cấp trên giải quyết.
Khi chữa cháy xong, chị ấy chỉ còn một câu hỏi:
“Nếu biết sớm hơn thì đã không phải tốn kém thế này?”
Dù đã đầu tư hàng trăm triệu vào phần mềm quản trị – nhưng dữ liệu vẫn không cứu nổi doanh số.
Dùng dữ liệu mà không biết cách – cũng như có la bàn nhưng vẫn lạc giữa sa mạc.
Tư duy chữa cháy – cái giá không nhỏ
Hành động “chữa cháy” cũng là một trong những năng lực giải quyết vấn đề của quản trị: Hành động khi vấn đề đã rõ ràng.
Nhưng hành động muộn – dù nhanh đến mấy – vẫn không cứu lại được những mất mát đã xảy ra:
– Mất một lượng khách hàng nhất định.
– Chi phí đã phát sinh.
– Cơ hội đã tuột khỏi tay.
Trong môi trường kinh doanh biến động ngày nay, giải quyết tốt vấn đề không còn đủ. Điều quan trọng hơn là:
“Bạn có nhìn thấy vấn đề trước khi nó xảy ra không?”
Khi chị ấy chia sẻ câu chuyện của chị ấy làm tôi rà soát lại những việc mình làm báo cáo từ trước đến giờ liệu có đúng. Vậy đâu là những dấu hiệu cảnh báo khi chúng ta sử dụng dữ liệu.
Tư duy dữ liệu chỉ để báo cáo đã có phần lỗi thời/lạc hậu. Chúng ta bị ám ảnh bởi việc ‘làm báo cáo cho đẹp’, nhưng quên mất điều cần là *phản ứng nhanh để cứu hệ thống*.
Dữ liệu – Tấm gương phản chiếu tương lai
Việc ghi nhận và báo cáo dữ liệu để nhìn lại quá khứ là một việc cần thiết, tuy nhiên nó cũng giúp chúng ta cảnh báo được tương lai.
Không ít doanh nghiệp đang sở hữu kho dữ liệu khổng lồ nhưng chỉ dùng nó để… tường thuật lại những gì đã xảy ra.
Giống như soi gương chiếu hậu mà quên mất phía trước đang có khúc cua gấp.
Chữa cháy vs. Dự báo – khác biệt nằm ở đâu?
Trong các chỉ số KPIs thì có hai loại “lagging indicators” chỉ số trễ và “leading indicators” chỉ số dẫn. Vậy chúng ta áp dụng như thế nào trong việc “chữa cháy” (reactive) và dự báo (proactive).
Ví dụ:
1. Tuyển dụng:
+ Chữa cháy: khi có nhu cầu tuyển, bắt đầu tìm nguồn và tuyển.
+ Dự báo: Sử liệu số liệu định biên (headcount planning) và tỷ lệ nghỉ việc đúng tìm nguồn trước hoặc xây dựng dữ liệu ứng viên cho những vị trí chủ chốt, hoặc có số lượng nhiều…
2. Quản lý tồn kho:
+ Chữa cháy: Hết hàng hoặc tồn kho ứ đọng mới xử lý.
+ Dự báo: Dùng dữ liệu lịch sử + xu hướng để đặt hàng đúng lúc.
3. Chăm sóc khách hàng
+ Chữa cháy: Khách than phiền mới lắng nghe.
+ Dự báo: Phân tích hành vi để phát hiện tín hiệu “sắp rời bỏ”.
Vậy, làm sao để “thoát khỏi” vai trò lính cứu hỏa?
1. Thay đổi tư duy:
Dữ liệu không chỉ là “file báo cáo” – mà là la bàn chiến lược.
2. Chọn đúng câu hỏi:
Tôi muốn dự báo điều gì để kiểm soát tốt hơn? Doanh thu? Biến động nhân sự? Hiệu suất?
3. Làm sạch và gom dữ liệu có giá trị:
Không phải càng nhiều dữ liệu càng tốt – mà là dữ liệu đúng, rõ, kịp thời.
4. Trang bị công cụ & kỹ năng:
Sử dụng dashboard, phần mềm BI, hoặc thậm chí là các mô hình AI cơ bản.
Quan trọng hơn: xây đội ngũ có khả năng “đọc ra câu chuyện” từ dữ liệu.
Bắt đầu từ nhỏ – nhưng thật:
+ Một dashboard nhỏ cảnh báo nghỉ việc sớm.
+ Một chỉ số phản ánh cảm xúc khách hàng theo thời gian.
+ Một mẫu phân tích hiệu suất để nhận diện “điểm nghẽn” vận hành.
Lời kết
Trong một tổ chức, sẽ luôn có hai kiểu người làm việc với dữ liệu:
Một – phản ứng sau khủng hoảng.
Hai – hành động trước khi mọi chuyện bắt đầu.
Bạn chọn làm người nào?
“Bạn hãy thử kiểm tra một chỉ số dữ liệu mà bạn hay xem – và hỏi: *nó giúp mình ra quyết định trước, hay chỉ báo cáo sau?
