Những ngộ nhận và thách thức của Marketers về Big Data

Phân tích Big Data vẫn còn trong giai đoạn chập chững, và chúng ta vẫn chưa hỗ trợ được nhiều trong quá trình ra quyết định dựa vào dữ liệu thu thập được. Trong bài viết này, ta sẽ thảo luận về những ngộ nhận và thách thức của Marketers về Big Data và làm thế nào để vượt qua những điều đó.

The modern marketer

The modern marketer

Big Data tạo ra những cơ hội chưa từng có cho các doanh nghiệp trong việc cải thiện hiệu suất cũng như lợi nhuận kinh doanh của mình. Tuy nhiên, các doanh nghiệp vẫn đang vật lộn với việc làm thế nào để tận dụng tối đa những gì mà Big Data có thể mang lại. Một khảo sát được tiến hành vào năm 2012 trên 300 giám đốc điều hành và quản lý hàng đầu đã chỉ ra những khó khăn mà các tổ chức đang đối mặt với việc quản lý Big Data. Đây là những điểm nổi bật trong khảo sát:

  • 66% những người được hỏi muốn đưa các công cụ phân tích đến nhiều thành viên hơn trong tổ chức của mình.
  • 59% những người được hỏi tin rằng hệ thống phân tích hiện tại quá chậm chạp trong xử lý Big Data.
  • 57% những người được hỏi tin rằng hệ thống phân tích của họ không thể bắt kịp tốc độ phát triển của Big Data.
  • 55% những người được hỏi tin rằng các công cụ phân tích của họ khó sử dụng và không cung cấp được thông tin ở dạng dễ hiểu hơn.

Kể từ năm 2012, vấn đề đã trở nên phức tạp hơn, đặc biệt là do khối lượng Big Data đã gia tăng với tốc độ chóng mặt cộng với thái độ không đúng của nhiều doanh nghiệp đối với chiến lược quản lý Big Data của mình.

Dù phải đối mặt với những thách thức về kỹ thuật, phần cứng và phần mềm, dường như các tổ chức vẫn chưa dành sự quan tâm đúng mực trong việc xử lý Big Data. Đây có vẻ là mầm móng của vấn đề. Dưới đây là những ngộ nhận cũng như thách thức của Marketers về Big Data.

Ngộ nhận 1: Thái độ chưa đúng về Big Data

Chiến lược quản lý Big Data phản ánh việc marketers nhìn nhận như thế nào về Big Data và tìm năng của nó. Cho đến nay, thái độ trong các chiến lược vẫn thiếu nghiêm túc và nhất quán. Theo một bài báo của Harvard Business Review, các marketer chỉ dựa vào 11% Big Data để đưa ra những nhìn nhận của mình về khách hàng, bất chấp mọi công nhận về giá trị mà Big Data có thể mang lại.

Rõ ràng, lời nói và hành động không đi đôi với nhau. Khảo sát của Harvard Business Review cho thấy hầu hết các marketer chủ yếu dựa vào trực giác và kinh nghiệm trước đây của mình để đi đến quyết định. Đây là một sai lầm và là một tư duy lỗi thời. Ví dụ, nếu bạn đang bán một sản phẩm nhắm đến những người có độ tuổi trên 60 tuổi, có thể bạn sẽ không xem xét việc có một trang Facebook. Bởi vì theo kinh nghiệm của bạn, những người lớn tuổi không có xu hướng sử dụng Facebook. Nhưng trong một môi trường kinh doanh đầy biến động, giả định này có thể không còn đúng nữa.

Một nhóm khác gồm các marketer bị ám ảnh quá nhiều về dữ liệu. Họ đại diện cho một khía cạnh yếu kém khác trong quản lý dữ liệu. Nhóm này liên tục giám sát và theo dõi dữ liệu thu được, họ tập trung quá nhiều vào chi tiết vụn vặt và bị phân tâm khỏi những mục tiêu chính. Ngay cả những biến động nhỏ từ dữ liệu, họ đều cho rằng đây là những dấu hiệu bất ổn. Nhóm người này có thể làm hỏng các dự án quản lý dữ liệu vì họ luôn cố đặt lại các mục tiêu mà họ cho rằng đáng lo ngại.

Markters and Big Data

Markters and Big Data

Ngộ nhận 2: Chiến lược quản lý dữ liệu sai lầm

Trong một cuộc phỏng vấn, Michael Nevski, nhà tư vấn tiếp thị về tiêu dùng và mua sắm của IRI thấy rằng các tổ chức không tập trung nỗ lực đáng kể vào tiếp thị. Trong nhiều tổ chức, bộ phận tiếp thị đang thiếu nhân lực, còn các marketer thì đang rảnh rỗi làm những nhiệm vụ không liên quan đến phân tích dữ liệu. Vì vậy mà chiến dịch không có đủ nguồn lực để tập trung vào phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác. Nhiều marketers tập trung quá nhiều vào các hoạt động quản lý sản phẩm như bao bì và nhãn mác. Dẫn đến việc họ phải outsource cho các nhà cung cấp bên thứ ba để phân tích hộ.

Chiến lược này không thu được lợi nhuận về đầu tư (Returns on Investment – ROI) nếu toàn bộ kế hoạch không được phác thảo tốt. Đầu tiên, khi outsource cho các nhà cung cấp bên thứ ba, điều này làm cản trở các marketer trong tổ chức có thể phát triển chuyên môn của mình về Big Data. Nếu hoàn toàn phụ thuộc vào nguồn lực của bên thứ ba, ta cần đảm bảo rằng bên thứ ba phải hiểu được mục đích và mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp để đưa các phân tích tương ứng. Điều này có thể thực hiện bằng việc tiến hành các cuộc họp theo tuần, tháng giữa các nhà cung cấp và đội tiếp thị.

Thách thức 1: Tốc độ phân tích dữ liệu phải nhanh hơn

Hằng ngày, hệ thống thu thập dữ liệu nhận vào một khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn — social media, sensors, smartphones, thông tin giao dịch, và nhiều hơn nữa. Các tập dữ liệu này ngày càng nhân rộng, ta chỉ có thể khai thác được chúng trừ khi tốc độ xử lý và phân tích dữ liệu nhanh hơn. Do vậy, ta cần có các hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu tiên tiến để làm được điều này.

Thách thức 2: Biểu diễn dữ liệu trực quan hơn (data visualization)

Data visualization là một phần quan trọng trong việc giải thích các số liệu. Đây là cách trình bày thông tin dưới dạng hình ảnh và biểu đồ, giúp cho thông tin hiển thị rõ ràng và dễ hiểu hơn. Tuy nhiên, để thực hiện được điều này, ta phải hiểu được ý nghĩa đằng sau dữ liệu trong bối cảnh nhất định. Ví dụ, nếu tập dữ liệu được lấy từ social media, ta cần hiểu hoặc giải mã được các nhu cầu hàng đầu của khách hàng. Chỉ khi đó, ta mới có thể trình bày dữ liệu dưới dạng trực quan nhất.

Thách thức 3: Trình bày dữ liệu có nghĩa hơn

Đó là một thách thức lớn để trình bày dữ liệu sao cho có nghĩa, vì khối lượng dữ liệu thu thập được quá lớn. Ví dụ, nếu bạn cần hiển thị 20 tỷ dòng dữ liệu bán lẻ, người dùng sẽ thấy vô cùng khó khăn để hiểu được ý nghĩa của nó. Ta có thể gộp các thông tin thành các nhóm nhỏ và hợp lý hơn để trình bày chúng cho người xem. Theo các cách như vậy, người dùng có thể chọn xem dữ liệu mà họ muốn.

Thách thức 4: Vấn đề an ninh

Với cơ sở hạ tầng điện toán đám mây (cloud computing) trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người, các tổ chức có xu hướng lưu trữ Big Data lên đám mây. Khi lưu trữ đám mây có thể truy cập từ bất cứ nơi nào có kết nối Internet, điều này làm nảy sinh những thách thức an ninh mới phức tạp hơn. Big Data có thể bị xâm nhập tại thời điểm xử lý do các công cụ như Hadoop và NoSQL không trang bị cho mình các hệ thống security. Vì vậy, các tổ chức đang phải đối mặt với nhiệm vụ cân bằng giữa thu thập Big Data và đảm bảo an ninh bảo mật.

Tóm lược

Big Data là một cơ hội rất lớn cho các doanh nghiệp làm kinh doanh, nhưng họ cần phải chú ý hơn đến cách nhìn nhận của mình về Big Data và công dụng của nó, đặc biệt là bộ phận tiếp thị. Họ cần thoát khỏi những quyết định tiếp thị chỉ dựa vào kinh nghiệm hay trực giác của mình. Thay vào đó, họ cần định hướng nhiều hơn vào các thông tin khách quan. Khi làm được điều này, những thử thách khác sẽ dễ dàng được giải quyết.

Nguồn: http://www.kdnuggets.com/2015/08/big-data-analytics-pain-points.html

Tham khảo thêm:

Advertisements

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s