Khi nào doanh nghiệp nên đầu tư Data Analytics – Một quyết định chiến lược dễ làm sai thời điểm

Tuy nhiên, việc Data Analytics được nhắc đến rộng rãi không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đang khai thác nó hiệu quả. Trên thực tế, rất nhiều tổ chức đã đầu tư vào dữ liệu, hệ thống BI và dashboard, nhưng quyết định quan trọng vẫn chủ yếu dựa trên kinh nghiệm, trực giác hoặc cảm nhận của lãnh đạo. Điều này tạo ra một nghịch lý phổ biến: dữ liệu ngày càng nhiều, nhưng giá trị mang lại cho quyết định chiến lược lại không tăng tương ứng.

Vấn đề cốt lõi ở đây không nằm ở việc “có dữ liệu hay không”, mà nằm ở thời điểm và cách doanh nghiệp đầu tư vào năng lực phân tích dữ liệu.

Khảo sát thường niên về Data & Analytics của Wavestone chỉ ra rằng dù hơn 90% lãnh đạo coi data & analytics là ưu tiên chiến lược, rào cản lớn nhất để trở thành tổ chức data-driven không nằm ở công nghệ, mà nằm ở con người, quy trình và văn hóa tổ chức. Trong báo cáo 2024, 77,6% người tham gia khảo sát xác định các yếu tố này là thách thức chính (2)

Điều này cho thấy: nếu doanh nghiệp đầu tư analytics khi tổ chức chưa sẵn sàng về cách ra quyết định, chưa có “owner” cho dữ liệu, hoặc chưa có quy trình biến insight thành hành động, thì rất dễ rơi vào tình trạng đầu tư nhiều nhưng hiệu quả thấp.

1. Khi nào doanh nghiệp nên đầu tư Data Analytics?

Thời điểm phù hợp để đầu tư Data Analytics không phụ thuộc tuyệt đối vào quy mô doanh nghiệp hay ngành nghề, mà phụ thuộc vào mức độ phức tạp của quyết định và chi phí của việc ra quyết định sai hoặc chậm.

1.1. Khi dữ liệu đã nhiều nhưng doanh nghiệp không còn “một sự thật thống nhất”

Một dấu hiệu rất điển hình là khi dữ liệu tồn tại ở nhiều hệ thống – sales, marketing, vận hành, tài chính – nhưng các phòng ban không sử dụng cùng một phiên bản dữ liệu để ra quyết định. Báo cáo bị trùng lặp, số liệu mâu thuẫn, và các cuộc họp điều hành thường bắt đầu bằng việc tranh luận xem “số nào là đúng”.

Ở giai đoạn này, doanh nghiệp không thiếu dữ liệu, mà thiếu năng lực chuẩn hóa, liên kết và phân tích dữ liệu để tạo ra một “single source of truth”. Gartner từng ước tính rằng dữ liệu kém chất lượng gây thiệt hại trung bình 12,9 triệu USD mỗi năm cho mỗi tổ chức, thông qua các quyết định sai, trì hoãn hoặc phải làm lại (3).

Khi chi phí của sự mơ hồ trong dữ liệu bắt đầu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả quản trị, đó là thời điểm analytics không còn là lựa chọn, mà trở thành nhu cầu thiết yếu.

1.2. Khi doanh nghiệp tăng trưởng quy mô nhưng hiệu quả kinh doanh không tăng tương ứng

Một giai đoạn rất phổ biến khiến doanh nghiệp cần Data Analytics là khi tổ chức mở rộng nhanh – doanh thu tăng, số lượng khách hàng nhiều hơn, hoạt động marketing và bán hàng phức tạp hơn – nhưng biên lợi nhuận và hiệu quả tổng thể lại suy giảm. Chi phí marketing tăng nhanh hơn doanh thu, tỷ lệ giữ chân khách hàng giảm, hoặc nguồn lực bị phân bổ dàn trải mà không rõ hiệu quả thực sự.

Trong nghiên cứu về customer analytics, McKinsey chỉ ra rằng các doanh nghiệp khai thác dữ liệu khách hàng ở mức độ cao có khả năng đạt ROI vượt trội so với nhóm còn lại. Cụ thể, nhóm “analytics champions” có xác suất đạt ROI cao gấp khoảng 2,6 lần so với nhóm doanh nghiệp sử dụng analytics ở mức thấp (4)

Điểm quan trọng ở đây là analytics giúp doanh nghiệp phân tích tăng trưởng theo chiều sâu, hiểu rõ kênh nào tạo ra giá trị bền vững, phân khúc khách hàng nào mang lại lợi nhuận dài hạn, và đâu là điểm rò rỉ hiệu quả trong chuỗi giá trị.

2.3. Khi cạnh tranh buộc doanh nghiệp phải thắng bằng trải nghiệm khách hàng và tốc độ ra quyết định

Trong nhiều ngành, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở sản phẩm đơn lẻ mà nằm ở khả năng hiểu khách hàng tốt hơn và phản ứng nhanh hơn với thị trường. Khi hành vi khách hàng thay đổi liên tục và hành trình mua trở nên phức tạp, doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào khảo sát định kỳ hoặc kinh nghiệm quá khứ.

McKinsey cho thấy các doanh nghiệp sử dụng customer analytics chuyên sâu có khả năng vượt trội đối thủ rất lớn: vượt trội về thu hút khách hàng mới, về mức độ trung thành và đặc biệt là về khả năng đạt lợi nhuận trên trung bình ngành (4)

Trong bối cảnh này, analytics không chỉ giúp tối ưu, mà còn bảo vệ doanh nghiệp khỏi việc tụt lại phía sau khi đối thủ đã ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

3. Data Analytics thay đổi doanh nghiệp như thế nào khi được đầu tư đúng thời điểm

3.1. Từ opinion-driven sang evidence-driven decision making ở cấp lãnh đạo

Giá trị quan trọng nhất của Data Analytics không nằm ở số lượng báo cáo hay dashboard, mà nằm ở việc thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định. Khi analytics được đầu tư đúng thời điểm, nó trở thành một “decision infrastructure” – hạ tầng hỗ trợ ra quyết định – thay vì chỉ là công cụ báo cáo sau khi mọi việc đã xảy ra.

Harvard Business Review chỉ ra rằng trong nhiều tổ chức, vấn đề không phải là thiếu dữ liệu mà là thiếu khả năng sử dụng dữ liệu một cách có hệ thống trong các quyết định quan trọng (5). Các quyết định lớn thường vẫn dựa vào kinh nghiệm, thâm niên hoặc quan điểm cá nhân, trong khi dữ liệu chỉ đóng vai trò minh họa. Analytics, khi được tích hợp đúng cách, giúp đưa dữ liệu vào trung tâm của quá trình ra quyết định, buộc các giả định phải được kiểm chứng bằng bằng chứng

Điểm mấu chốt là analytics không “thay thế” lãnh đạo, mà nâng cấp chất lượng quyết định của lãnh đạo. Nó giúp giảm sự phụ thuộc vào trực giác trong những bối cảnh phức tạp, nơi kinh nghiệm quá khứ không còn phản ánh đúng thực tại.

3.2. Tạo giá trị kinh tế đo lường được: ROI, tăng trưởng chất lượng và biên lợi nhuận

Khi được đầu tư đúng lúc, Data Analytics không chỉ cải thiện quản trị mà còn tạo ra giá trị kinh tế cụ thể. Giá trị này thường không đến từ một quyết định đơn lẻ, mà từ việc doanh nghiệp phân bổ nguồn lực tốt hơn trên diện rộng: đúng khách hàng, đúng kênh, đúng thời điểm.

McKinsey chỉ ra rằng các doanh nghiệp sử dụng customer analytics ở mức độ chuyên sâu có khả năng cao hơn đáng kể trong việc đạt ROI vượt trội so với đối thủ. Cụ thể, ROI cao hơn 45% đáng kể với các doanh nghiệp ứng dụng customer analytics ở mức cao, so với 18% ROI cao hơn ở nhóm doanh nghiệp sử dụng analytics ở mức thấp. (4)’

Điều đáng chú ý là analytics không tạo ra doanh thu bằng cách “bán thêm” một cách cơ học, mà bằng cách loại bỏ sự lãng phí trong tăng trưởng. Marketing analytics giúp cắt giảm chi tiêu vào các kênh hiệu quả thấp, sales analytics giúp tập trung vào phân khúc có giá trị dài hạn, và analytics trong vận hành giúp giảm chi phí ẩn. Khi nhìn ở góc độ này, analytics tác động trực tiếp đến biên lợi nhuận và chất lượng tăng trưởng, chứ không chỉ đến quy mô.

3.3. Xây dựng năng lực tổ chức dài hạn và khả năng học hỏi liên tục

Một giá trị chiến lược khác của Data Analytics, thường bị đánh giá thấp, là khả năng nâng cấp năng lực tổ chức. Khi analytics được tích hợp vào quy trình ra quyết định, doanh nghiệp hình thành một “learning loop”: dữ liệu → insight → hành động → đo lường → điều chỉnh.

Khảo sát của Wavestone cho thấy các tổ chức trưởng thành về data & analytics không xem analytics là dự án rời rạc, mà là một phần của cách tổ chức vận hành. Trong báo cáo 2024, tỷ lệ doanh nghiệp tự đánh giá đã xây dựng được data-driven và văn hóa dữ liệu tăng mạnh so với các năm trước, phản ánh sự chuyển dịch từ “làm analytics” sang “vận hành bằng analytics” (4).

Ở góc nhìn dài hạn, analytics giúp doanh nghiệp không chỉ giải quyết một bài toán hiện tại, mà liên tục nâng cao khả năng thích ứng, đặc biệt trong môi trường biến động nhanh và khó dự đoán.

4. Những điều kiện nền bắt buộc để Data Analytics tạo ra giá trị

Phần này không nhằm phủ định việc đầu tư analytics, mà nhằm làm rõ một điều: analytics chỉ tạo giá trị khi được đặt trên nền tảng tổ chức phù hợp. Thiếu những điều kiện này, analytics rất dễ trở thành khoản đầu tư tốn kém nhưng hiệu quả thấp.

4.1. Data governance và data ownership rõ ràng

Một điều kiện nền quan trọng để Data Analytics tạo ra giá trị là trách nhiệm sở hữu dữ liệu phải được xác định rõ ràng. Analytics không thể hoạt động hiệu quả nếu doanh nghiệp không có định nghĩa KPI thống nhất, quy tắc dữ liệu rõ ràng và cơ chế chịu trách nhiệm cho chất lượng dữ liệu. Khi không có ownership, dữ liệu dễ bị thay đổi tùy tiện, mâu thuẫn giữa các bộ phận, và làm suy giảm niềm tin của lãnh đạo vào insight phân tích.

Gartner nhấn mạnh rằng data governance là yếu tố then chốt giúp tổ chức chuyển từ trạng thái “có dữ liệu” sang “tin được dữ liệu” (6). Governance không chỉ là chính sách, mà là cơ chế xác định ai chịu trách nhiệm cho dữ liệu, ai có quyền thay đổi, và ai chịu trách nhiệm khi dữ liệu sai. Thiếu governance, analytics dễ tạo ra insight mâu thuẫn, dẫn đến việc lãnh đạo quay lại ra quyết định dựa trên trực giác thay vì dữ liệu.

Ở đây, vấn đề cốt lõi không phải là công nghệ, mà là quyền sở hữu và trách nhiệm quản trị dữ liệu trong tổ chức. Analytics chỉ có thể tạo giá trị khi dữ liệu được xem là tài sản có chủ, có chuẩn, và có trách nhiệm rõ ràng.

4.2. Analytics phải được tích hợp vào mô hình ra quyết định và vận hành của doanh nghiệp

Một điều kiện nền quan trọng để Data Analytics tạo ra giá trị là analytics phải được tích hợp trực tiếp vào mô hình ra quyết định và vận hành, thay vì tồn tại như một lớp phân tích tách rời. Trong nhiều tổ chức, dữ liệu và báo cáo được tạo ra đầy đủ, nhưng không gắn với các “decision points” cụ thể trong chuỗi vận hành, khiến insight không được sử dụng một cách nhất quán.

McKinsey chỉ ra rằng một trong những nguyên nhân phổ biến khiến các sáng kiến analytics không tạo ra tác động là doanh nghiệp không xác định rõ các quyết định trọng yếu cần được hỗ trợ bởi dữ liệu, cũng như không thiết kế quy trình để đảm bảo insight được sử dụng đúng thời điểm. Khi analytics không được “cắm” vào các quyết định cụ thể, tổ chức rơi vào tình trạng có phân tích nhưng hành động không thay đổi (7).

Bài viết này nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp tạo ra giá trị từ analytics thường thiết kế analytics xoay quanh nhịp vận hành và cơ chế ra quyết định, ví dụ như lập kế hoạch, phân bổ ngân sách, tối ưu chuỗi cung ứng hoặc điều hành theo tuần/tháng. Analytics khi đó không còn là báo cáo hậu kiểm, mà trở thành một phần của hệ thống vận hành.

Điều này cho thấy analytics không thể đứng độc lập. Nó chỉ phát huy tác dụng khi được thiết kế như một thành phần của operating model, gắn với các quyết định lặp lại và có ảnh hưởng lớn đến hiệu quả kinh doanh. Nếu không có sự tích hợp này, analytics rất dễ bị sử dụng không nhất quán, hoặc bị bỏ qua hoàn toàn trong thực tế điều hành.

4.3. Sự sẵn sàng của tổ chức: con người và văn hóa dữ liệu

Cuối cùng, điều kiện nền quan trọng nhất lại không nằm ở dữ liệu hay công cụ, mà nằm ở con người và văn hóa. Nếu tổ chức không khuyến khích sử dụng dữ liệu trong tranh luận, không chấp nhận việc thách thức quan điểm bằng bằng chứng, thì analytics khó có đất sống.

Khảo sát của Wavestone tiếp tục cho thấy văn hóa và tổ chức vẫn là rào cản lớn nhất trên hành trình data-driven, vượt xa các vấn đề về ngân sách hay công nghệ (2).

Điều này lý giải vì sao nhiều doanh nghiệp đầu tư đúng công cụ nhưng không tạo ra thay đổi thực chất. Analytics chỉ phát huy tác dụng khi được đặt trong một môi trường coi dữ liệu là cơ sở tranh luận và ra quyết định, chứ không phải là lớp thông tin tham khảo mang tính hình thức.

5. Doanh nghiệp nên đầu tư Data Analytics như thế nào để tạo giá trị và tránh lãng phí

Khi doanh nghiệp đã đến thời điểm phù hợp, câu hỏi tiếp theo không phải là đầu tư bao nhiêu, mà là đầu tư như thế nào để nhanh chóng tạo giá trị. Kinh nghiệm từ các nghiên cứu và thực tiễn cho thấy analytics tạo giá trị tốt nhất khi được triển khai theo hướng decision-first, thay vì tool-first.

• Trước hết, doanh nghiệp cần xác định rõ một số quyết định kinh doanh quan trọng mà analytics có thể cải thiện đáng kể, chẳng hạn như phân bổ ngân sách marketing, tối ưu tồn kho, giảm churn khách hàng, hoặc rút ngắn chu kỳ bán hàng. Khi quyết định đã rõ, việc xác định dữ liệu cần thiết, mô hình phân tích và cách trình bày insight trở nên dễ dàng và tập trung hơn.
• McKinsey nhấn mạnh rằng các tổ chức thành công trong analytics thường bắt đầu bằng các use case có giá trị rõ ràng, chứng minh được tác động tài chính, sau đó mới mở rộng ra toàn tổ chức (8).
• Một điểm quan trọng khác là analytics không nên được triển khai tách rời khỏi con người và quy trình. Đầu tư công cụ mà không đầu tư vào năng lực phân tích, kỹ năng diễn giải dữ liệu và cơ chế ra quyết định sẽ khiến giá trị bị giới hạn. Ngược lại, khi analytics được tích hợp vào nhịp ra quyết định hàng ngày, tổ chức sẽ dần hình thành thói quen dựa trên bằng chứng, thay vì cảm tính.
• Cuối cùng, doanh nghiệp cần đo lường giá trị của analytics một cách thực tế. Thay vì chỉ đánh giá số lượng dashboard hay báo cáo, cần theo dõi những chỉ số phản ánh thay đổi trong quyết định và kết quả kinh doanh, chẳng hạn như ROI marketing, tốc độ ra quyết định, tỷ lệ sai lệch dự báo, hoặc mức độ sử dụng insight trong các cuộc họp điều hành.

Doanh nghiệp nên đầu tư Data Analytics khi họ bắt đầu phải trả giá cho việc ra quyết định thiếu dữ liệu: dữ liệu nhiều nhưng không thống nhất, tăng trưởng nhưng hiệu quả suy giảm, cạnh tranh đòi hỏi tốc độ và trải nghiệm khách hàng vượt trội, hoặc khi tổ chức muốn triển khai AI và GenAI một cách nghiêm túc. Các nghiên cứu từ Gartner, McKinsey, HBR và Wavestone đều cho thấy analytics có thể tạo ra chênh lệch lớn về hiệu quả và lợi nhuận, nhưng chỉ khi được đầu tư đúng thời điểm và đúng cách.

Khi được triển khai đúng lúc, Data Analytics không chỉ giúp doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn trong hiện tại, mà còn xây dựng năng lực cạnh tranh dài hạn trong một thế giới ngày càng vận hành bằng dữ liệu.

References:

1. Gartner. (n.d.-a). What is data and analytics: Everything you need to know. Gartner.
2. Wavestone. (2024). Data & AI executive leadership survey 2024. Wavestone.
3. Gartner. (n.d.-b). Data quality: Why it matters and how to achieve it. Gartner.
4. McKinsey & Company. (2014, January). Using customer analytics to boost corporate performance: Key insights from McKinsey’s DataMatics 2013 survey. McKinsey
5. Harvard Business Review. (2022, February). Why becoming a data-driven organization is so hard. Harvard Business Review.
6. Gartner. (n.d.). Data governance. Gartner.
7. McKinsey & Company. (n.d.). Ten red flags signaling your analytics program will fail. McKinsey & Company.
8. McKinsey & Company. (n.d.-a). Five facts: How customer analytics boosts corporate performance. McKinsey & Company.