Phân tích dữ liệu doanh nghiệp với CRM: Những kỹ năng cơ bản mà những Data Analyst cần nắm

Trong thời đại big data đóng vai trò then chốt trong phát triển kinh tế và xã hội, công việc của một chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) hay chuyên viên phân tích kinh doanh (Business Analyst) trở nên không thể thiếu trong mọi ngành nghề ở nhiều doanh nghiệp.

Với dữ liệu thô thường lộn xộn và khó hiểu, người làm phân tích dữ liệu sẽ sử dụng kỹ năng và chuyên môn của mình để chuyển hóa chúng thành thông tin hữu ích, giúp định hướng chiến lược và thúc đẩy sự phát triển của tổ chức, hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Bitrix24 tìm hiểu về nghề phân tích dữ liệu, cách sử dụng CRM trong lĩnh vực này và những kỹ năng cần có cho bất kỳ ai muốn theo đuổi cơ hội nghề nghiệp, xây dựng sự nghiệp data analysis của mình hiện tại và tương lai.

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác hơn, thay vì chỉ dựa vào cảm tính của người lãnh đạo. Quá trình này thường bao gồm năm giai đoạn lặp đi lặp lại như sau:

• Xác định dữ liệu bạn muốn phân tích
• Thu thập dữ liệu
• Làm sạch dữ liệu để chuẩn bị phân tích
• Phân tích dữ liệu
• Giải thích kết quả sau khi phân tích

Phân tích dữ liệu có thể có nhiều hình thức khác nhau, tùy thuộc vào câu hỏi bạn đang muốn tìm câu trả lời. Công việc phân tích dữ liệu sẽ mô tả cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra, lý do tại sao nó xảy ra, phân tích những dự đoán có thể đến trong tương lai và tìm ra lời khuyên hữu ích cho những hành động cần thực hiện ngay trong hiện tại.

Nhiệm vụ và trách nhiệm của người làm phân tích dữ liệu

Chuyên gia phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp có nhiệm vụ thu thập và giải thích dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Vị trí này yêu cầu người thực hiện dành nhiều thời gian làm việc trực tiếp với dữ liệu, đồng thời cũng phải có khả năng truyền đạt rõ ràng kết quả phân tích cho lãnh đạo và các bộ phận liên quan.

Dưới đây là những tác vụ mà người trong nghề phân tích dữ liệu làm hàng ngày:

Thu thập dữ liệu

Các chuyên gia phân tích thường chủ động trong việc thu thập dữ liệu. Điều này bao gồm việc tiến hành khảo sát, theo dõi đặc điểm của các yếu tố liên quan đến vấn đề cần phân tích như thông tin khách hàng, nhân sự, sản phẩm, thị trường, hoặc mua bộ dữ liệu từ các tổ chức chuyên thu thập dữ liệu uy tín khác.

Làm sạch dữ liệu

Dữ liệu thô có thể chứa các yếu tố trùng lặp, lỗi hoặc nhiều chỉ số không liên quan. Làm sạch dữ liệu có nghĩa là loại bỏ dữ liệu kém, triển khai việc duy trì chất lượng dữ liệu trong các công cụ như bảng tính, ngôn ngữ lập trình để kết quả cuối cùng sau khi phân tích sẽ không bị sai lệch quá nhiều, nhằm tối ưu hóa quy trình này.

Mô hình hóa dữ liệu

Điều này đòi hỏi người phân tích phải tạo và thiết kế các cấu trúc của cơ sở dữ liệu. Họ có thể chọn loại dữ liệu để lưu trữ và thu thập, thiết lập các danh mục dữ liệu liên quan với nhau và làm việc thông qua sự liên kết này.

Phiên dịch dữ liệu

Sau khi mô hình hóa, người phân tích sẽ tìm kiếm các mẫu hoặc xu hướng trong dữ liệu có thể trả lời câu hỏi cần được giải đáp và tiến hành phân tích chúng để tìm câu trả lời.

Đưa ra kết quả

Việc truyền đạt kết quả sau khi phân tích là một phần rất quan trọng trong công việc của người làm data analysis. Họ cần kết hợp các hình ảnh trực quan như biểu đồ và đồ thị, cùng khả năng viết báo cáo và trình bày thông tin cho đội ngũ kinh doanh và các bên quan tâm.

Kỹ năng cần thiết của người làm phân tích dữ liệu

Để thành công với vị trí chuyên gia phân tích dữ liệu, bạn phải có một bộ kỹ năng BA đa dạng bao gồm chuyên môn kỹ thuật, lý luận phân tích và khả năng giao tiếp, trình bày tốt. Dưới đây là top những kỹ năng cơ bản cần có cho công việc data analysis.

Năng lực phân tích

Ngành phân tích dữ liệu kinh doanh xoay quanh việc mổ xẻ và giải mã các bộ dữ liệu phức tạp. Kỹ năng phân tích mạnh mẽ là điều rất quan trọng để người làm data analysis tìm ra xu hướng và mối tương quan giữa các mẫu dữ liệu và đưa ra đề xuất cho doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi bạn cần có một tư duy phản biện nhạy bén, chú ý tỉ mỉ đến từng chi tiết và khả năng rút ra kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu.

Kỹ năng truyền đạt thông tin

Giá trị của một chuyên gia phân tích dữ liệu phụ thuộc vào khả năng truyền đạt và quản lý thông tin hiệu quả. Điều này rất quan trọng để chuyển đổi các dữ liệu kỹ thuật thành những khuyến nghị có thể hành động, phục vụ cho cả các bên liên quan kỹ thuật và phi kỹ thuật. Dù thông tin được truyền tải qua các báo cáo văn bản hay công cụ trực quan hóa dữ liệu, kỹ năng này vẫn là yếu tố then chốt đảm bảo sự thành công của quá trình phân tích dữ liệu.

Khả năng chú ý đến chi tiết

Trong phân tích dữ liệu, thông tin quan trọng sẽ nằm trong các chi tiết nhỏ. Người làm phân tích dữ liệu phải chú ý đến từng chi tiết để đưa ra phân tích chính xác và sâu sắc nhất

Kỹ năng quản lý thời gian

Thế giới của nghề phân tích dữ liệu có nhịp độ nhanh, với nhiều dự án và thời hạn cần quản lý. Kỹ năng quản lý thời gian hiệu quả là điều rất quan trọng để tổ chức khối lượng công việc, đáp ứng các mốc thời gian của dự án và đảm bảo rằng các phân tích được đưa ra kịp thời.

Khả năng trực quan hóa dữ liệu

Việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các kết quả trực quan là một yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu. Để làm điều này, bạn cần thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI hay Matplotlib. Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả giúp làm rõ những thông tin phức tạp, khiến chúng dễ dàng được hiểu và tiếp cận bởi tất cả các bên liên quan, bất kể chuyên môn hay lĩnh vực của họ.

Kỹ năng lập trình

Mặc dù không phải tất cả người làm phân tích dữ liệu đều là lập trình viên chuyên nghiệp, nhưng việc có nền tảng vững chắc về các ngôn ngữ lập trình như Python cho phép họ có thể làm ra những công cụ tự động hóa tác vụ, làm việc với các bộ dữ liệu lớn và tận dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao hơn khi cần thiết.

Làm thế nào để sử dụng CRM trong việc phân tích dữ liệu doanh nghiệp?

CRM (Customer Relationship Management) không chỉ là công cụ quản lý quan hệ khách hàng, mà còn là nền tảng mạnh mẽ hỗ trợ doanh nghiệp thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu khách hàng. Việc sử dụng CRM trong phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Để ứng dụng CRM trong doanh nghiệp ở tác vụ phân tích dữ liệu, bạn có thể thực hiện theo các bước sau:

Thu thập dữ liệu từ CRM

Dữ liệu CRM được lưu trữ bằng một lượng lớn dữ liệu quản lý khách hàng từ các điểm tiếp xúc khác nhau, bao gồm:

• Thông tin cơ bản: Tên, tuổi, địa chỉ, email, số điện thoại.
• Hành vi khách hàng: Lịch sử mua hàng, lượt truy cập website, phản hồi qua email.
• Tương tác: Các lần liên hệ qua email, cuộc gọi, trò chuyện trực tiếp.
• Khảo sát hoặc phản hồi: Đánh giá mức độ hài lòng, ý kiến đóng góp.

Việc cần làm là đảm bảo dữ liệu được thu thập đầy đủ từ quy trình bán hàng, marketing và và đồng bộ dữ liệu từ CRM với các công cụ khác như Google Analytics hoặc phần mềm quản lý email marketing.

Làm sạch dữ liệu trong CRM

Dữ liệu trong CRM có thể bị trùng lặp, không đầy đủ hoặc lỗi thời. Làm sạch dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo phân tích chính xác. Bạn cần xóa các dữ liệu trùng lặp hoặc không cần thiết, cập nhật thông tin chăm sóc khách hàng, sử dụng tính năng kiểm tra chất lượng dữ liệu mà CRM cung cấp.

Hiện nay, Bitrix24 là phần mềm CRM được đánh giá có khả năng làm sạch dữ liệu rất tốt và hoàn toàn dựa trên công nghệ trợ lý AI, tự động hóa. Đây cũng chính là giải pháp CRM cho doanh nghiệp, giúp tiết kiệm thời gian trong việc xử lý các khối lượng dữ liệu khổng lồ trong nhiều tác vụ khác nhau.

Tổ chức và phân loại dữ liệu

Việc phân loại dữ liệu giúp doanh nghiệp dễ dàng nhóm khách hàng tiềm năng và thực hiện phân tích chi tiết theo từng danh mục cụ thể. Bạn có thể phân loại khách hàng theo các tiêu chí như độ tuổi, khu vực địa lý, mức chi tiêu, hoặc thói quen mua sắm. CRM sẽ hỗ trợ lưu trữ các dữ liệu quan trọng như tần suất mua hàng, loại sản phẩm ưa thích, và số lần tương tác của khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra những chiến lược marketing và bán hàng hiệu quả hơn.

Đọc kết quả phân tích dữ liệu từ CRM

Các hệ thống CRM hiện đại thường tích hợp tính năng trực quan hóa dữ liệu hoặc hỗ trợ kết nối với các công cụ như Tableau, Power BI, hoặc Google Data Studio. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các báo cáo hoặc biểu đồ có sẵn trong CRM để theo dõi các chỉ số như mức tăng trưởng doanh số theo thời gian, hiệu quả chiến dịch marketing, tình hình phân bổ nguồn lực đội ngũ bán hàng.

Kết quả CRM phân tích có thể đọc ngay trên chính dashboard CRM hoặc kết nối vào một công cụ trực quan hóa bên ngoài để tạo ra dashboard mới dạng nâng cao.

Những câu hỏi thường gặp

Kỹ năng phân tích dữ liệu là gì?

Kỹ năng phân tích dữ liệu là khả năng thu thập, làm sạch, diễn giải và trực quan hóa dữ liệu để khám phá xu hướng, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định sáng suốt.

Bạn cần những phẩm chất gì để trở thành một người phân tích dữ liệu?

Để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu xuất sắc, bạn cần có sự kết hợp giữa kỹ năng cứng và kỹ năng mềm. Điều này bao gồm tư duy phân tích sắc bén, khả năng chú ý đến chi tiết, kỹ năng giải quyết vấn đề, cùng với sự thành thạo các công cụ như SQL, Excel và các nền tảng trực quan hóa dữ liệu. Những yếu tố này sẽ giúp bạn không chỉ phân tích dữ liệu hiệu quả mà còn truyền đạt kết quả một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Những điều cơ bản cần làm khi phân tích dữ liệu là gì?

Những điều cơ bản là sắp xếp, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích, sử dụng các kỹ thuật thống kê để xác định xu hướng và mẫu, trực quan hóa dữ liệu và báo cáo kết quả phân tích để hỗ trợ việc ra quyết định.

Kết luận

Vai trò của CRM đối với doanh nghiệp không chỉ là công cụ để quản lý mối quan hệ khách hàng mà còn là một kho dữ liệu quý giá, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu và xu hướng tiêu dùng.

Lợi ích của CRM đối với doanh nghiệp chính là tăng cường khả năng ra quyết định, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh, nâng cao trải nghiệm dịch vụ khách hàng. Một người làm Data Analysis có những kỹ năng cần thiết sẽ luôn xem CRM như “cánh tay phải” của mình trong việc đưa ra những kết quả phân tích trực quan, đáng tin cậy, chỉ với nguồn lực nhân sự và thời gian ít nhất.