Với nhiều người mới bước chân vào lĩnh vực Data Analytics, Power BI là công cụ để xây dựng dashboard. Nhưng với Gia Vy, học viên khóa Data Analytics Foundation (DAFD) tại Datapot, dự án đầu tay lại bắt đầu từ một câu hỏi kinh doanh thực tế: Điều gì đang khiến khách hàng trên một nền tảng thương mại điện tử cảm thấy bất mãn và doanh nghiệp nên ưu tiên cải thiện ở đâu để tạo ra tác động lớn nhất?
Từ câu hỏi đó, Gia Vy đã thực hiện dự án Olist Customer Dissatisfaction Analysis, phân tích hơn 99.000 đơn hàng và 96.000 khách hàng trên nền tảng thương mại điện tử Olist tại Brazil, nhằm tìm ra những yếu tố vận hành ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng và đề xuất các hành động cải thiện dựa trên dữ liệu.
Khi một dashboard không chỉ dùng để mô tả số liệu
Gia Vy là cựu sinh viên ngành Kinh tế Đối ngoại tại Trường Đại học Ngoại thương TP.HCM. Sau khi tốt nghiệp, Vy quyết định theo đuổi lĩnh vực Data Analytics và bắt đầu hành trình học tập thông qua khóa học Data Analytics Foundation (DAFD) tại Datapot.
Trong quá trình thực hiện bài tập cuối khóa, thay vì xây dựng một dashboard chỉ tập trung vào các chỉ số tổng quan, Gia Vy lựa chọn tiếp cận dự án theo hướng giải quyết vấn đề kinh doanh.
Câu hỏi xuyên suốt của dự án là:
Yếu tố vận hành nào ảnh hưởng mạnh nhất đến sự bất mãn của khách hàng trên nền tảng Olist, và doanh nghiệp nên ưu tiên hành động ở đâu để tạo ra tác động kinh doanh lớn nhất?
Đây cũng chính là định hướng giúp dự án vượt ra khỏi phạm vi của một bài tập trực quan hóa dữ liệu đơn thuần để trở thành một bài toán phân tích mang tính thực tiễn hơn.
Phân tích hơn 99.000 đơn hàng để tìm nguyên nhân gốc rễ
Bộ dữ liệu được sử dụng trong dự án đến từ nền tảng thương mại điện tử Olist, bao gồm hơn 99.000 đơn hàng và 96.000 khách hàng trong giai đoạn 2016–2018.
Để trả lời câu hỏi kinh doanh đã đặt ra, Gia Vy xây dựng một mạch phân tích gồm nhiều khía cạnh khác nhau của hành trình khách hàng, bao gồm:
- Mức độ hài lòng của khách hàng
- Hiệu suất giao hàng
- Chất lượng người bán
- Đặc điểm ngành hàng
- Phân khúc khách hàng theo giá trị
- Các khuyến nghị cải thiện vận hành
Toàn bộ dashboard được thiết kế với 6 trang phân tích chính:
- Overview
- Customer Value Segmentation
- Customer Satisfaction
- Delivery Performance
- Seller & Product Quality
- Recommendations
Việc chia dashboard theo từng chủ đề giúp người xem có thể theo dõi toàn bộ câu chuyện dữ liệu từ tổng quan đến nguyên nhân và cuối cùng là các hành động đề xuất.
Những insight quan trọng và khuyến nghị
Sau khi phân tích hơn 99.000 đơn hàng và 96.000 khách hàng trên nền tảng Olist, Gia Vy đã lần lượt tìm hiểu các khía cạnh liên quan đến trải nghiệm khách hàng, từ hiệu suất giao hàng, chất lượng người bán đến đặc điểm ngành hàng và sự khác biệt giữa các khu vực địa lý.
Điều khiến project của Gia Vy trở nên ấn tượng nằm ở việc dự án không chỉ dừng lại ở mô tả dữ liệu, mà tập trung xác định những nguyên nhân có ảnh hưởng lớn nhất đến sự bất mãn của khách hàng và chuyển hóa các phát hiện đó thành các đề xuất kinh doanh cụ thể.
- Giao hàng chậm là yếu tố tác động mạnh nhất đến trải nghiệm khách hàng: Kết quả phân tích cho thấy các đơn hàng được giao sau 35 ngày có tỷ lệ đánh giá tiêu cực cao gấp 9,5 lần so với các đơn hàng được giao trong vòng 7 ngày. Điều này cho thấy doanh nghiệp cần ưu tiên nâng cao độ tin cậy của hoạt động giao hàng thông qua việc giám sát SLA, tối ưu quy trình vận chuyển và xây dựng cơ chế cảnh báo sớm đối với các đơn hàng có nguy cơ giao trễ.
- Sự bất mãn tập trung ở một nhóm nhỏ người bán và ngành hàng: Thay vì xuất hiện đồng đều trên toàn hệ thống, phần lớn phản hồi tiêu cực tập trung ở một số seller và ngành hàng nhất định. Kết hợp với phân tích Customer Value Segmentation, Gia Vy đề xuất doanh nghiệp nên ưu tiên cải thiện chất lượng dịch vụ của những seller đang phục vụ nhóm khách hàng có giá trị cao để tạo ra tác động kinh doanh lớn nhất.
- North và Northeast là hai khu vực cần được ưu tiên cải thiện: Dữ liệu cũng cho thấy North và Northeast có hiệu suất giao hàng và mức độ hài lòng thấp hơn đáng kể so với São Paulo. Đây là những khu vực doanh nghiệp nên tập trung đầu tư vào năng lực logistics và mở rộng mạng lưới vận chuyển nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và thu hẹp khoảng cách trải nghiệm khách hàng giữa các vùng.
Thông qua các phân tích này, dashboard không đơn thuần trả lời câu hỏi "điều gì đang xảy ra" mà còn giúp làm rõ "doanh nghiệp nên hành động ở đâu trước tiên" để tạo ra tác động lớn nhất đến trải nghiệm khách hàng.
Tư duy giải quyết vấn đề kinh doanh bằng dữ liệu
Sau khi hoàn thành dự án, điều giá trị nhất mà Gia Vy nhận được không đơn thuần là kỹ năng sử dụng Power BI hay DAX.
Quan trọng hơn, dự án giúp Vy thay đổi cách nhìn về vai trò của một Data Analyst.
Trước đây, mình thường nghĩ một dashboard đẹp là một dashboard có nhiều biểu đồ và chỉ số. Nhưng sau khi thực hiện project này, mình nhận ra điều quan trọng hơn là bắt đầu từ đúng business problem, xác định rõ câu hỏi cần trả lời và xây dựng toàn bộ mạch phân tích xoay quanh câu hỏi đó.
Chính quá trình chuyển từ việc "trình bày dữ liệu" sang "giải quyết vấn đề kinh doanh bằng dữ liệu" đã giúp Gia Vy hiểu rõ hơn giá trị thực sự của phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp. Đó cũng là kỹ năng quan trọng mà các Data Analyst cần phát triển khi làm việc với những bài toán thực tế.
Tại Datapot, chúng tôi luôn tin rằng điều tạo nên giá trị của một Data Analyst là khả năng hiểu business, đặt đúng câu hỏi, lựa chọn đúng phương pháp phân tích và chuyển hóa dữ liệu thành những insight có thể hỗ trợ ra quyết định. Đó cũng chính là triết lý đào tạo mà Datapot theo đuổi trong các chương trình Data Analytics: giúp học viên không chỉ học cách sử dụng công cụ, mà còn phát triển tư duy phân tích dữ liệu gắn với những bài toán thực tế của doanh nghiệp.
Nếu bạn cũng muốn bắt đầu hành trình tương tự, xây dựng những dự án thực tế và phát triển tư duy phân tích dữ liệu bài bản ngay từ đầu, Datapot sẽ đồng hành cùng bạn trên hành trình đó!