Trong quá trình theo học khóa Power BI (PL-300) tại Datapot, Tường Anh, sinh viên năm 3 ngành Quản trị Kinh doanh, Đại học Kinh tế Quốc dân (NEU), đã thực hiện dự án Olist Business & Customer Dissatisfaction Analysis dựa trên bộ dữ liệu hơn 99.000 đơn hàng của nền tảng thương mại điện tử Olist tại Brazil.
Dự án không chỉ dừng lại ở việc trực quan hóa dữ liệu, mà tập trung trả lời những câu hỏi cốt lõi về giữ chân khách hàng, hiệu quả logistics, chất lượng người bán, các yếu tố tác động trực tiếp đến trải nghiệm khách hàng,... để tìm ra những "điểm nghẽn" đang ảnh hưởng đến tăng trưởng của doanh nghiệp.
Bài toán bắt đầu từ những câu hỏi kinh doanh
Khi tiếp cận bộ dữ liệu, Tường Anh không đặt mục tiêu tạo ra thật nhiều biểu đồ hay KPI. Thay vào đó Tường Anh tập trung xác định những vấn đề mà một doanh nghiệp thương mại điện tử thực sự quan tâm.
Dự án được xây dựng xoay quanh 4 câu hỏi trọng tâm:
1. Nhóm khách hàng nào đang mang lại giá trị cao nhất cho doanh nghiệp?
2. Các vấn đề logistics đang ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh như thế nào?
3. Những nhà bán hàng nào đang trở thành "điểm nghẽn" của hệ thống?
4. Khách hàng thực sự hài lòng hay thất vọng về chất lượng dịch vụ?
Xây dựng dashboard theo hành trình ra quyết định của doanh nghiệp
Để trả lời các câu hỏi trên, Tường Anh thiết kế hệ thống dashboard gồm 4 trang phân tích chính:
- Business Overview, Payment & Customer Value: Trang tổng quan giúp đánh giá tình hình kinh doanh, hành vi thanh toán và giá trị của từng nhóm khách hàng.
- Delivery Performance: Phân tích hiệu suất giao hàng và các dấu hiệu cho thấy rủi ro trong hoạt động logistics.
- Seller & Product Quality: Đánh giá chất lượng hoạt động của các nhà bán hàng, mức độ ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng và hiệu quả vận hành của nền tảng.
- Customer Satisfaction: Phân tích mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, hiệu suất giao hàng và mức độ hài lòng của khách hàng.
Việc thiết kế dashboard theo từng nhóm câu hỏi kinh doanh giúp luồng phân tích trở nên rõ ràng hơn, đồng thời tạo điều kiện để doanh nghiệp theo dõi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Những insight đáng chú ý từ hơn 99.000 đơn hàng
Thông qua quá trình phân tích, Tường Anh đã tìm ra nhiều insight quan trọng liên quan đến tăng trưởng và trải nghiệm khách hàng của nền tảng.
Nhóm khách hàng "Champions" đang tạo ra phần lớn giá trị kinh doanh
Kết quả phân tích cho thấy nhóm khách hàng thuộc phân khúc Champions đóng góp giá trị vượt trội so với các nhóm còn lại nhờ:
- Tần suất mua hàng cao
- Giá trị đơn hàng lớn
- Mức độ tương tác tốt hơn
Insight này cho thấy doanh nghiệp không nên phân bổ nguồn lực đồng đều cho toàn bộ tệp khách hàng. Thay vào đó, việc xây dựng các chương trình chăm sóc chuyên biệt cho nhóm khách hàng giá trị cao có thể mang lại hiệu quả kinh doanh lớn hơn.
Doanh nghiệp đang đối mặt với bài toán giữ chân khách hàng
Một phát hiện đáng chú ý là số lượng khách hàng mua lặp lại ở mức rất thấp. Với khoảng 96.000 khách hàng cho gần 99.000 đơn hàng, dữ liệu cho thấy phần lớn giao dịch đến từ khách hàng mua một lần.
Điều này đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đang phụ thuộc đáng kể vào hoạt động thu hút khách hàng mới thay vì khai thác giá trị lâu dài từ khách hàng hiện hữu.
Bên cạnh đó, gần 74% giá trị giao dịch được thực hiện thông qua thẻ tín dụng, làm gia tăng rủi ro nếu phát sinh các sự cố liên quan đến hệ thống thanh toán.
Từ kết quả này, Tường Anh đề xuất doanh nghiệp cần:
- Xây dựng chương trình khách hàng thân thiết
- Tăng cường hoạt động giữ chân khách hàng
- Đa dạng hóa phương thức thanh toán
- Mở rộng các hình thức thanh toán điện tử
Giao hàng chậm đang tác động trực tiếp đến trải nghiệm khách hàng
Một trong những insight nổi bật nhất của dự án là mối tương quan giữa thời gian giao hàng và mức độ hài lòng của khách hàng.
Dữ liệu cho thấy các đơn hàng giao trễ có mức đánh giá giảm mạnh từ trên 4 sao xuống dưới 3 sao. Đáng chú ý hơn, khoảng 45% seller trong hệ thống có liên quan đến tình trạng giao hàng chậm.
Theo Tường Anh, đây là tín hiệu cho thấy doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế kiểm soát đối tác chặt chẽ hơn thông qua:
- Hệ thống SLA rõ ràng
- Cơ chế đánh giá hiệu suất vận hành
- Các biện pháp xử lý đối với seller thường xuyên giao hàng trễ
Chất lượng seller cần được theo dõi chặt chẽ hơn
Thay vì chỉ tập trung tìm kiếm thêm người bán mới, dự án cho thấy Olist cần chú trọng nhiều hơn đến việc kiểm soát chất lượng mạng lưới seller hiện có.
Việc xây dựng hệ thống đánh giá dựa trên dữ liệu hiệu suất giao hàng và mức độ hài lòng của khách hàng có thể giúp nền tảng nhanh chóng xác định những seller tạo ra rủi ro cho trải nghiệm khách hàng.
Qua đó, doanh nghiệp có thể:
- Tạm đình chỉ các seller hoạt động kém hiệu quả
- Ưu tiên hỗ trợ các seller chất lượng cao
- Nâng cao chất lượng dịch vụ trên toàn hệ thống
Trong quá trình xây dựng project, Tường Anh chia sẻ rằng khó khăn lớn nhất không nằm ở Power BI hay kỹ thuật xây dựng dashboard mà là xác định đâu mới là insight thực sự đáng để phân tích.
Chính quá trình liên tục đặt câu hỏi, kiểm chứng giả thuyết và kết nối dữ liệu với các vấn đề kinh doanh đã giúp dự án trở nên chặt chẽ và thực tế hơn.
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!