Mục lục

Lời mở đầu

Chương 1 - Giải quyết vấn đề bằng cách Suy nghĩ logic và Phân tích data

Chương 2 - Nhắm trúng “mục tiêu” bằng giả thuyết

Chương 3 - Nắm được “Điểm chính của vấn đề” bằng “Bình quân” và “Độ lệch chuẩn”

Chương 4 - Tìm “nguyên nhân” của vấn đề bằng “sự tương quan”

Chương 5 - Cách truyền tải khiến người khác hiểu và chấp nhận

Lời mở đầu

C

ái đó, cậu giải thích bằng số liệu được không?” Bạn đã bao giờ lúng túng vì bị cấp trên hay đàn anh hỏi câu thế này chưa? Lúc đó, bạn lại chẳng hiểu tại sao phải sử dụng số liệu, hay nghĩ cách lấy số liệu hiện có để tạo biểu đồ.

Tôi nghĩ lý do độc giả chọn mua cuốn sách này là vì muốn có thêm kiến thức để xử lý những tình huống như trên dễ dàng hơn. Hoặc họ muốn học hỏi thêm cách sử dụng data, cách suy nghĩ logic, nhằm nâng cao hiệu quả công việc và hoàn thiện bản thân, cũng như góp phần làm công ty/đơn vị của mình phát triển hơn.

Chìa khóa để giải quyết vấn đề này chính là “Số liệu”.

Vậy để “sử dụng số liệu hiệu quả trong công việc” thì cần điều gì? Chắc nhiều người sẽ nghĩ cần có “kiến thức và kỹ năng phân tích”.

Vâng, đúng thế! Tuy nhiên, không phải tất cả những bài giảng về phân tích số liệu, thống kê hoặc những gì được viết trong sách đều cần cho công việc thực tế. Phương pháp phân tích trong cuốn sách này như Bình quân, Độ lệch chuẩn, hay Hàm số cũng tương đối đủ dùng trong công việc thực tế.

Có nhiều lý do dẫn đến sự khác nhau này, nhưng có thể nói, mục tiêu của phân tích số liệu trong thống kê, và mục tiêu trong công việc thực tế ở các cơ quan/đơn vị khác nhau được xem là nguyên nhân chính.

Mục tiêu mà các học giả hay chuyên gia phân tích dữ liệu hướng tới là “độ chính xác cao”. Để tránh lý luận chủ quan, đảm bảo tính chính xác các thông số thuộc lĩnh vực học thuật, họ cần phải có phương pháp và số liệu chính xác.

Mục tiêu mà người làm kinh doanh hướng đến lại là “vận hành doanh nghiệp”. Để công việc tiến triển thì cần phải có sự thấu hiểu của những người liên quan, sự chấp thuận của cấp trên,... hay đôi khi là sự đồng ý của khách hàng. Dù trong trường hợp nào thì việc sử dụng số liệu để làm căn cứ cũng đều rất quan trọng.

Đương nhiên, phần phân tích của những người làm kinh doanh cũng cần “độ chính xác”. Nhưng ai có kinh nghiệm cũng biết một sự thật đó là “không có câu trả lời chính xác”. Sự việc càng phức tạp thì càng không thể biết điều gì là sự thật ngay cả sau này ta có nhìn lại. Nhưng nếu giả định cho là ổn (nếu sai nhiều quá thì không được), làm theo từng bước, lúc đó công việc sẽ được xúc tiến rất nhanh. Trường hợp nếu bạn phải mất cả tháng để tìm lý do vì sao tháng trước doanh số giảm, thì dù kết quả phân tích chính xác (kiểu học thuật) đến mức nào, chẳng những giá trị của kết quả đó sẽ mất đi, mà còn bị nói: “Cậu làm chậm quá đó”...

Trong thực tế, có thể nói rằng, “câu trả lời chính xác là do mình tạo ra”. Và nó đúng hay không sẽ phụ thuộc vào việc người khác có nghĩ rằng “phần trình bày đó hợp lý hay không”. Đáp án cho câu hỏi này sẽ phụ thuộc vào việc hành động để khắc phục doanh số suy giảm, đưa ra cách làm mới, cải thiện quy trình đã có, hay thuyết phục được khách mua hàng,... có mang lại hiệu quả hay không.

Và đương nhiên, đáp án chính xác đó được kỳ vọng sẽ mang lại hiệu quả thiết thực.

Tuy nhiên, nếu ta cố gắng học kỹ năng giống với nhà chuyên môn hay học giả, không chỉ sẽ thất bại vì quá khó, mà kết quả chẳng ích gì khi đã tốn công để nhớ, nhưng lại không thể ứng dụng được vào công việc.

Trong khoảng thời gian làm việc tại một công ty lớn, với vị trí là một giáo viên, hay nhà tư vấn, tôi đã chứng kiến nhiều trường hợp đáng tiếc như thế. Đồng thời, tôi cũng đã tìm nhiều cách để truyền tải cho họ biết nội dung và thông điệp “có thể thật sự sử dụng được data trong công việc”.

Cách để làm cho đối phương hiểu rõ và chấp nhận sẽ được tìm thấy trong câu trả lời của yêu cầu “Cái đó, cậu hãy giải thích bằng số đi”.

Kỹ thuật đó là: (1) Biết phương pháp phân tích và có thể sử dụng phù hợp (tuy nhiên bạn hãy yên tâm vì phạm vi yêu cầu có giới hạn thôi), (2) “cách suy nghĩ” trước khi bắt đầu phân tích, và phần này đặc biệt quan trọng. Có người muốn học “phân tích số liệu” nhưng lại không chú trọng phần này, khiến họ khó khăn và không thể tận dụng triệt để số liệu.

Có rất nhiều người tham dự các khóa học, hay đọc sách để học các phương pháp phân tích. Tuy nhiên, không ít người khi quay lại chỗ làm ngày hôm sau và bị cấp trên yêu cầu “Vậy cậu hãy sử dụng số liệu phân tích thử xem”, trong đầu lại trống rỗng và không biết phải làm thế nào. Nguyên nhân là do họ thiếu mất phần kết nối giữa Vấn đề, Mục đích và Phân tích, chứ không phải họ học chưa đủ.

Trong cuốn sách này, ngoài việc giải thích về cách phân tích, cách xem dữ liệu cần trong công việc, tôi sẽ giải thích cụ thể quan điểm hay cách suy nghĩ cần có trong cả quy trình cho các bạn.

Khi có số liệu hay gặp phải vấn đề, đầu tiên bạn phải làm gì? Muốn tìm được câu trả lời, bạn cần có suy nghĩ logic để đọc được ý nghĩa từ các số liệu. Chắc chắn những dữ liệu lộn xộn, biểu đồ, hay các phần mềm phân tích nâng cao nếu bỏ qua phần này sẽ mất hết ý nghĩa vốn có. Tôi cho rằng điểm hay của cuốn sách này so với các lớp đào tạo hay sách thống kê, phân tích dữ liệu khác, chính là truyền tải nội dung “suy nghĩ thế nào để phân tích có ý nghĩa” mà không phải là “làm thế nào để phân tích”. Nếu bạn có thể nắm được kỹ năng phân tích ngày một sâu hơn thì không khi nào là muộn cả.

Tôi xin đề cử cuốn sách này cho những ai hằng ngày vẫn luôn cảm thấy những điều liệt kê sau đây:

– Muốn sử dụng công cụ “số liệu” để khắc phục những tình huống bị nói rằng: “Tôi không hiểu cậu muốn nói điều gì”.

– Đã từng đọc sách giáo khoa, sách thống kê hay phân tích nổi tiếng, nhưng không hiểu rõ lắm. Mặc dù nắm được kỹ năng phân tích rồi, nhưng lại không thể áp dụng vào công việc và vấn đề trước mắt.

– Đến giờ này vẫn xử lý dữ liệu theo cách của mình, nhưng không nghĩ nó hiệu quả lắm. Do đó muốn tận dụng số liệu để mang lại hiệu quả và giá trị hơn.

– Muốn sử dụng số liệu để có thể báo cáo hay trình bày một cách logic.

– Muốn cấp dưới có thể tự mình suy nghĩ và đưa ra phương án hợp lý, từ đó nâng cao năng lực của toàn công ty.

Với kinh nghiệm lăn lộn trong một công ty lớn gần 20 năm với các công việc kỹ thuật, bán hàng, marketing, tôi cũng gặt hái được không ít thành quả, và đã được những người xung quanh ghi nhận.

Bốn năm làm Team manager cải cách doanh nghiệp trong công ty xe hơi Nissan, với tư cách là Tư vấn viên nội bộ, tôi đã giải quyết được nhiều vấn đề kinh doanh, hay vấn đề của các bộ phận khác nhờ vào vũ khí “số liệu” này.

Đặc biệt, với công ty toàn cầu như Nissan, tôi đã thấu hiểu được sự khó khăn trong việc khiến cho đối phương, vốn là những người quản lý có quốc tịch và công việc khác nhau phải thốt lên rằng: “Ừ, quả đúng như vậy nhỉ”. Đồng thời, tôi cũng đã xác nhận và chắc chắn một điều rằng, số liệu là “có thể sử dụng được” trong công việc và mang lại hiệu quả.

Hiện tại, với tư cách người hướng dẫn, tư vấn giải quyết vấn đề với phân tích dữ liệu là công cụ, tại các trường đại học, công ty, hay đoàn thể, tôi có thể nhận ra “phía sử dụng” đang bị vướng ở điểm nào mà không thể đi tiếp được (hoặc đang đi sai hướng). Trong cuốn sách này, tôi sẽ đề cập đến các điểm có thể giải quyết những vướng mắc đó.

Bên cạnh đó, trong cuốn sách này, tôi lấy những người bình thường đang làm công việc như lập kế hoạch, kinh doanh, thiết kế sản phẩm, marketing, kế toán, nhân sự, hay tổng vụ,... làm trọng tâm, chứ không phải nhà chuyên môn phân tích dữ liệu, tại các công ty hay đơn vị.

Mục tiêu của “Người kinh doanh” thì không cần đến các môn thống kê khó nhằn. Thay vào đó, họ cần những câu chuyện đơn giản giải thích một cách hợp lý dựa vào số liệu, để nắm bắt được vấn đề rõ ràng. Điều này không liên quan gì đến các môn nhân văn hay khoa học, do đó ai cũng có thể hiểu, càng làm thì kỹ năng và cảm nhận sẽ càng tốt hơn.

Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn hãy thử áp dụng dữ liệu để tìm lời giải cho những vấn đề đơn giản xung quanh nhé. Tôi nghĩ nếu làm nhiều, những điểm còn mơ hồ chưa rõ sẽ dần được sáng tỏ hơn đấy.

“Giải thích bằng số liệu nghĩa là sao?”

Nỗi khổ của người quản lý mới nhậm chức Yosuke

“Mình thật không thể hiểu được làm thế nào để giải thích bằng số liệu đây…”

Sau cuộc họp thường kỳ, tâm trạng của Yosuke trùng xuống. Cuộc họp mà Yosuke vốn tràn đầy tự tin vào phần trình bày của mình lại thành thế này đây.

Yosuke: “Vì vậy, tôi nghĩ cần phải thực hiện phương án cho cửa hàng A để khôi phục lại doanh số”.

Mặc dù tràn đầy tự tin, nhưng ngay lúc quản lý cất lời: “Tôi hiểu những gì cậu nói, nhưng cậu giải thích bằng số liệu cụ thể được không”, khiến những gì Yosuke chuẩn bị trở thành tờ giấy trắng.

Với tâm trạng bối rối, lúng túng, Yosuke vừa cất lời: “Cửa hàng mà cả năm trước có doanh thu thấp nhất chính là cửa hàng A, bằng kinh nghiệm của mình, tôi cho là…”, thì bị cắt ngang: “Bằng kinh nghiệm của cậu chẳng qua cũng chỉ là suy nghĩ chủ quan thôi”.

Và rồi Yosuke quay lại chỗ ngồi với tâm trạng ngổn ngang, lo lắng.

Yosuke chính thức vào làm tại hệ thống cửa hàng Takaraya ở vùng Kanto cách đây 4 năm. Sau khi vào làm, Yosuke đã cố gắng tiếp thu và học hỏi từ những người đàn anh đi trước. Với người luôn tự tin vào khả năng ăn nói của mình, Yosuke không chỉ xem và ghi nhớ cách đàn anh làm việc, mà còn thường xuyên đến cửa hàng và trò chuyện với những cô chú chủ gian hàng, để sâu sát hơn tình hình buôn bán của họ.

Đầu tiên là một cửa hàng, rồi hai cửa hàng,... Cùng với kinh nghiệm tích lũy được, số cửa hàng Yosuke phụ trách ngày càng tăng. Từ cửa hàng thứ ba trở đi, Yosuke được trao cơ hội báo cáo bán hàng cho khu vực mình quản lý tại cuộc họp các khu vực ở trụ sở chính.

Yosuke: “Giờ thì, cơ hội thăng tiến của mình đã mở ra rồi!”

Yosuke được đề bạt lên làm trưởng nhóm khu vực (Area leader) cách đây ba tháng. Đương nhiên Yosuke đã rất vui vẻ nhận lời, tuy nhiên với vị trí Area leader kiêm phụ tá của giám đốc, những việc như báo cáo cho tổng bộ hay đề xuất chiến lược,... cũng tăng theo. Chưa hết, số lượng cửa hàng phụ trách cũng tăng vọt từ 5 lên đến 20, những điều này khiến Yosuke vốn nhiều kinh nghiệm và tự tin, bên cạnh niềm vui còn có cả sự lo lắng.

Điều khiến Yosuke lo lắng nhất không phải là khối lượng công việc nhiều hơn, mà chính là nội dung công việc đa dạng hơn, và những kinh nghiệm tích lũy trước đến nay có lẽ chưa đủ. Yosuke bắt đầu cảm thấy lo lắng vì nhiều việc trước giờ chưa làm, và thật sự không biết làm cách nào với việc nộp báo cáo bán hàng cho cửa hàng một lần mỗi tháng, hay trong thời gian ngắn phải giải thích được tại sao doanh số bán hàng lại giảm,...

Chưa hết, trong cuộc họp hay báo cáo gửi tổng bộ, việc bị yêu cầu giải thích bằng số liệu cũng khiến Yosuke cảm thấy mệt mỏi. Đối với một Yosuke trước nay vốn chỉ quan sát và phán đoán tình huống qua thực tế, thì với yêu cầu như vậy, rõ ràng là rất lúng túng và không biết phải làm thế nào.

Lúc đầu Yosuke đã định xóa bỏ bất an đó bằng sự tự tin rằng “chẳng phải từ trước đến nay mọi người trong công ty xem những lời mình nói là tiếng nói từ thực tế sao”, tuy nhiên sau đó nỗi bất an lại lấn át, và dần dần Yosuke cảm thấy không còn tự tin vào những phán đoán dựa vào kinh nghiệm bản thân nữa.

Yosuke: “Đến giờ khi quan sát thực tế, mình biết nên làm thế nào, nhưng tại sao vẫn không được như kỳ vọng?”

Quả thực, khi nhìn lại 1-2 năm vừa qua, Yosuke đã từ từ cảm nhận được chính câu nói “Bằng kinh nghiệm bản thân” ấy, đôi khi đi ngược lại thực tế, hay những phương án đề xuất không giải quyết được vấn đề.

Từ trước đến nay, được mọi người đánh giá cao vì là “nhân vật thường xuyên đi sâu sát thực tế, luôn tươi tắn vui vẻ”, Yosuke luôn tự tin vào kinh nghiệm khi đánh giá vấn đề gì đó, và trong công việc cũng đã không ít lần vượt qua các tình huống “nguy hiểm”. Tuy nhiên, Yosuke đã nhận ra một điều rằng nếu chỉ dựa vào kinh nghiệm để đánh giá hay giải quyết vấn đề thì chắc chắn sẽ bị hạn chế.

Ngày đó, Takashima là người phụ trách khu vực phía Bắc Kanto chuyển đến làm giám đốc khu vực mà Yosuke trực thuộc, đồng thời là cấp trên của Yosuke. Yosuke đã rất hồi hộp khi chào đón Takashima, vốn nổi danh trong công ty là một giám đốc khu vực có năng lực.

Một ngày, Yosuke nhận được điện thoại của Takashima, thay cho câu chào hỏi, Takashima đã nói thế này:

“Từ giờ rất mong cậu cố gắng. Hiện giờ tôi đang muốn nắm rõ tình hình của các khu vực, chắc là cậu có số liệu tình hình khu vực mình đúng không. Nhờ cậu giải thích rõ cho tôi, khi nào chúng ta gặp nhau nhé.”

Lúc đó, Yosuke chỉ xem nhẹ việc này: “Mình chưa từng sử dụng số liệu, nhưng khu vực này mình biết rõ nhất nên giải thích cho sếp chắc không vấn đề gì đâu”.

Tại sao cần dữ liệu trong kinh doanh?

Là công cụ để điều chuyển nhân lực và nắm rõ tình hình chung

Mấy năm gần đây tôi hay nghe nói đến phân tích data (số liệu) hay Big data.

Bạn có bao giờ tránh né những việc vốn không phải sở trường với suy nghĩ rằng “phân tích” hay “data” gì đó chẳng có liên quan gì tới mình, hay “những việc đó giao cho kỹ sư, kế toán làm là được rồi”? Thực tế có những người trong công việc hằng ngày chẳng tiếp xúc gì đến “con số” cả.

Rõ ràng khi chúng ta nhìn vào đặc thù hay nội dung của từng công việc, thì tần suất hay số lượng sử dụng số liệu ở mỗi công việc lại khác nhau.

Tuy nhiên, không thể phủ nhận một điều, dù là công việc gì thì cuối cùng cũng có sự liên hệ với tiền bạc ở khâu nào đó. Không chỉ những người làm việc ở cơ quan hay tổ chức, mà những người tự kinh doanh cũng thế, chắc chắn họ phải sử dụng số liệu để tính toán thu nhập của mình. Như vậy, rõ ràng “con số”, “số liệu” là yếu tố không thể thiếu.

Thế nhưng tại sao “số liệu” lại cần thiết tại các công ty?

Đầu tiên bạn hãy thử đứng vào vị trí giám đốc để suy nghĩ. Nếu là bạn, làm thế nào để nắm được công việc của nhân viên và tình hình kinh doanh của công ty? Quy mô công ty chỉ có năm người thì còn được, chứ nếu là công ty lớn sẽ thế nào?

Công ty càng lớn, thì việc một người có thể nắm rõ tình hình tổng thể càng trở nên bất khả thi. Lấy ví dụ, một người ở văn phòng tổng bộ tại Tokyo, thì không thể nắm rõ tình hình kinh doanh cụ thể mỗi ngày của công ty tại châu Á, châu Âu hay tại Mỹ. Ngoài vấn đề về khoảng cách, thì nếu hệ thống kinh doanh càng phức tạp như khi tăng sản phẩm, dịch vụ,... thì khả năng của một người không thể nắm và quản lý hết được.

Vậy phải làm thế nào đây?

Trong trường hợp này, có thể sử dụng công cụ rất hiệu quả, đó là data (số liệu).

Lợi ích của data là có thể tập hợp được một lượng lớn thông tin, qua đó có thể nắm rõ tình hình. Vì nếu nhìn vào số liệu, bạn có thể dễ dàng biết được loại hàng nào đang bán chạy, loại hàng nào hiện đang được ưa chuộng. Không chỉ nắm được kết quả trên mặt data, chúng ta có thể dựa vào những so sánh, phân tích để đưa ra các thông tin giúp cải thiện tình hình kinh doanh.

Điều mà những người điều hành luôn miệng kêu “data, data” chính là đây.

Bên cạnh đó, data còn có có lợi trong những trường hợp sau:

1. Data là tài liệu thuyết phục người khác hiệu quả nhất

Chắc sẽ có người cho rằng: “Tôi không phải người quản lý, và cũng không muốn trở thành nhà quản lý, nên chẳng liên quan gì cả”. Tuy nhiên, sẽ không có việc nào lại hoàn toàn không liên quan gì đến việc kinh doanh của đơn vị cả. Công việc của bạn dù là loại hình gì, chắc chắn đều được quản lý bằng data.

Việc quản lý hiệu quả công việc của bản thân bằng số liệu hay dữ liệu, không chỉ nâng cao chất lượng công việc mà còn là cách bạn thuyết phục người xung quanh hay tổ chức rất hiệu quả.

Bạn sẽ không thuyết phục được người khác hay tổ chức nào đó chỉ bằng câu nói: “Tôi nghĩ là thế này”, vì những câu nói không có căn cứ sẽ không có tính thuyết phục.

Nhưng khi bạn đưa những số liệu hay dữ liệu làm căn cứ, chẳng hạn như: “Sau khi thực hiện phương án này, đã mang đến kết quả với số liệu này, tôi cho rằng chúng ta đang đi đúng hướng và nên tiếp tục”, thì chắc chắn hiệu quả thuyết phục sẽ khác.

2. Trưởng nhóm hay quản lý cũng cần “số liệu”

Dù không phải người điều hành, nhưng trong một tổ chức nào đó, nếu chức vụ càng cao, thì càng phải phụ trách những lĩnh vực vượt quá khả năng một người có thể làm xuể. Do đó, việc dựa vào số liệu để quản lý công việc hiệu quả lại càng trở nên cần thiết hơn.

Nghĩa là, người ở vị trí TOP trong tổ chức sẽ yêu cầu “số liệu” ở cấp ngay dưới họ, rồi người cấp dưới đó lại yêu cầu “số liệu” ở cấp dưới hơn, điều này giống như kiểu dây chuyền vậy. Trong dây chuyền này, rõ ràng về mặt logic sẽ không có chuyện ở một nút nào đó xảy ra việc “tôi không cần số liệu nữa” (Có thể có tình huống quản lý cấp trên tự mình quản lý và xử lý số liệu, nên “tạm thời” sẽ không yêu cầu cấp dưới làm việc này).

Như vậy, có thể nói biết sử dụng số liệu hiệu quả là yếu tố cần cho việc đa dạng hóa nội dung công việc, và đảm đương tốt công việc ở vị trí cao. Đây chính là yếu tố cần để nâng cao hiệu quả công việc của nhóm trưởng, hay cấp quản lý.

Theo tôi, nếu bạn lúc nào cũng tránh né kiểu như “vì tôi dở lắm”, thì bạn sẽ bỏ lỡ nhiều cơ hội, và đó là điều rất đáng tiếc.

3. Số liệu sẽ xóa bỏ sự mơ hồ và làm cho việc giao tiếp trôi chảy hơn

Giống như công ty tôi đã làm trước kia, có nhân viên khác quốc tịch, văn hóa, thì điểm lợi của việc giao tiếp bằng “ngôn ngữ” là có thể truyền đạt tức thì những gì muốn nói, nhưng đôi khi cũng gây ra hiểu lầm.

Nếu là đồng hương Nhật Bản có nhiều năm làm cùng chỗ, thì đôi khi câu nói không rõ ràng cũng khiến họ có thể hiểu được nhau. Tuy nhiên, với những người khác quốc tịch, cách nói chuyện mơ hồ có thể sẽ gây hậu quả khôn lường.

Đương nhiên, ngay cả người Nhật với nhau đôi khi cách hiểu cũng khác nhau.

Ví dụ như câu: “Sản phẩm này, dạo gần đây bán chạy quá ha!”

Nghe đến “gần đây”, có người sẽ cho là khoảng một tuần, cũng có người nghĩ khoảng nửa năm. Giống như vậy, khi nghe đến “bán chạy quá”, có người cho là doanh số vượt 200% so với kế hoạch, nhưng cũng có người chỉ đoán khoảng 120%.

Nếu như câu trên được sửa thành: “Sản phẩm này một tháng nay doanh số đạt 140% so với kế hoạch” thì chắc chắn sẽ không có chuyện người nghe đoán sai tình hình thực tế như trên.

Đây chỉ là ví dụ trong giao tiếp đơn giản, thực tế kinh doanh không chỉ đơn giản như vậy, mà nó là sự kết hợp phức tạp và chặt chẽ giữa các yếu tố với nhau. Do đó cần phải hiểu được các yếu tố đó là gì, nhìn ra được bản chất thật sự của nó và hành động phù hợp, đồng thời phải nghĩ cách khiến người khác cũng hiểu và tán thành với cách làm của bạn. Công cụ hỗ trợ hiệu quả để làm việc này được gọi là Cách tiếp cận dựa vào data.

“Data” là công cụ hiệu quả khiến người xung quanh hay tổ chức hiểu và tán thành cách làm của bạn.

Số liệu hữu ích thế nào?

Thể hiện rõ ràng tình hình và cung cấp thông tin sâu hơn

Vậy nếu sử dụng số liệu, sẽ giúp được gì cho bạn?

Như phần trước đã trình bày, việc chúng ta sử dụng tai hay mắt để quan sát và nắm bắt, sẽ có những hạn chế nhất định do khoảng cách vật lý, lượng thông tin quá nhiều, hay mức độ phức tạp. Do đó việc đọc được ý nghĩa từ các con số khổng lồ là một công việc rất khó khăn.

Tuy nhiên, nếu xử lý và sử dụng data tốt, như đưa ra chỉ tiêu cho một lượng thông tin lớn, hay làm rõ điểm đặc trưng của số liệu phức tạp không thể nhận ra bằng mắt thường, ta có thể khiến những người xung quanh hiểu cụ thể những điều mình muốn nói.

Ví dụ cụ thể như hình 0-1

Đây là dữ liệu về chiều cao của các thành viên đội A và đội B. Nếu để như vậy, sẽ không thể nào biết được đội nào cao hơn, và ta thấy rõ sự hạn chế đó.

Nhưng nếu đưa Chiều cao trung bình của hai đội vào, đội A là 160.4 cm, đội B là 165.3 cm, qua đó có thể thấy rõ đội B cao hơn.

Có được kết luận này hoàn toàn nhờ vào một chỉ tiêu gọi là “giá trị trung bình” từ data của 20 người này. Chắc chắn sẽ không có công cụ nào tiện lợi hơn thế nếu muốn lấy đặc trưng của nhóm nhiều data.

Tóm lại, nhờ tận dụng đặc trưng “dễ dàng xử lý” của data, chúng ta có thể trình bày hay dẫn ra thông tin khó hiểu một cách rõ ràng.

Ngoài ra, không chỉ có thể “trình bày những điểm phức tạp một cách đơn giản”, ta có thể thu được những thông tin quan trọng nếu chú ý đến mối quan hệ phía sau data, ví dụ như dự đoán việc mua hàng của khách cho lần tiếp theo từ data ghi nhận tình hình mua hàng trong quá khứ. Đây là kỹ năng cần thiết mà nếu chỉ nhìn chằm chằm vào data không thể làm được.

Tất nhiên, data cũng có vai trò như một công cụ giao tiếp nữa, nếu sử dụng đúng, chắc chắn sẽ phát huy hết tất cả uy lực của nó, là giảm sự mơ hồ, và làm cho người khác hiểu chính xác vấn đề.

Điểm mấu chốt

Một điểm lợi khi sử dụng data chính là giúp ta nắm được đặc trưng của tình huống đó.

“Xử lý data” khác với “Phân tích data”

Để không “nắm rõ hiện trạng là xong”

Có nhiều người nói rằng: “Tôi có nhiều dữ liệu ở nơi làm việc, dù không thể nói là tận dụng triệt để, nhưng hằng tháng tôi vẫn xem data hay biểu đồ”. Thường thì những gì các bạn xem là So sánh doanh số hằng tháng giữa các cửa hàng, hay Sự lên xuống của doanh số giống ở hình 0-2 đúng không?

Tuy nhiên, tại các buổi hội thảo, tôi hỏi rằng: “Anh/chị xem cái này, có nhận ra vấn đề cụ thể là gì, và có tìm được giải pháp gì không?”, thì hầu hết câu trả lời là “không”. “Mục đích” chính của việc đó chỉ là cập nhật (hay bị bắt cập nhật) tình hình bán hàng mỗi tháng mà thôi.

Vậy còn công ty các bạn thì sao?

Đến đây tôi muốn xác nhận một chút về sự khác nhau giữa “Xử lý data” và “Phân tích data”, mặc dù cả hai giống nhau ở điểm là đều “Sử dụng data”.

Để không còn tình trạng báo cáo theo kiểu “Tháng trước, ... có doanh số cao nhất. Xin hết”.

“Xử lý data” nghĩa là “đã xử lý” kết quả trong quá khứ, chẳng hạn như Doanh số bán hàng của các cửa hàng tháng trước, hay sự biến động hằng tháng của Doanh số bán hàng. Tôi nghĩ mục đích chung ban đầu của chúng là nhằm so sánh giữa các cửa hàng với nhau, hay khuynh hướng thay đổi của doanh số.

Ta đã thường quên mất mục tiêu cơ bản là sau khi nắm được tình hình, sẽ phải làm gì tiếp theo.

Nghĩa là, không biết từ khi nào mục tiêu lại trở thành “cập nhật và xử lý data”, rồi đưa ra kết luận “Tháng trước doanh số cửa hàng Sibuya là cao nhất”, “Gần đây khu vực A khách hàng đang giảm”, và kết thúc phần báo cáo.

Thêm nữa, thường chỉ có một loại data như “Doanh số” được sử dụng cho việc xử lý, và cũng không kết nối với các nguồn dữ liệu khác để tìm hiểu sâu hơn tình hình, vì vậy thông tin và giá trị của nó bị hạn chế. Có thể nói xử lý data hiện nay chỉ là: “Có thể biết tình hình, và Xin hết!”

Câu giải thích đó thật sự có thể chấp nhận được không?

Ở những công ty phát triển hơn, những data chỉ được xử lý như trên là chưa đủ, và có trường hợp bị cấp trên đặt câu hỏi: ”Tại sao tháng XX lại không bán được!”

Trong tình huống đó, người phụ trách sẽ tiếp tục phần giải thích mang tính chủ quan của mình dựa vào thông tin hạn chế được chắt lọc khi họ nghe hay nhìn thấy. Tại thời điểm đó cũng không có ai nắm thông tin rõ hơn anh ta, thế nên phần trình bày ấy lại có thể được chấp nhận...

Những tình huống như vậy, chắc hẳn ai đã từng đi làm đều đã trải qua.

Vậy thì, chúng ta hãy suy nghĩ theo hướng khách quan:

– Phần giải thích đó thật sự có thể được chấp nhận (hay chấp nhận cũng được) hay không?

– Tại sao người phụ trách lại đưa ra kết luận như thế, anh ấy đã đưa ra được căn cứ gì ngoài thông tin bản thân nghe, nhìn thấy?

– Trong số những người nghe trình bày, có ai suy nghĩ thấu đáo và tranh luận ý kiến đó, bao gồm mức độ tin cậy của nó không?

Nếu những điều bên trên không thể đáp ứng được, thì đây chẳng qua chỉ là “phán đoán dựa trên sự phỏng đoán” mà thôi.

Ngược lại, “Phân tích data” lại có mục tiêu rõ ràng, và tìm kiếm thêm thông tin cần thiết để đạt mục tiêu. Mục tiêu ở đây không chỉ là nắm rõ điểm đặc trưng của data, mà từ đó ta có thể thu thập được những thông tin giá trị, có thể sử dụng cho các mục đích khác nhau như dự báo cho tương lai, cho khu vực hay các sản phẩm khác.

Để làm được điều này, sẽ rất khó nếu chỉ sử dụng một loại data như “Doanh số”. Cách thường được sử dụng để có thể đọc được những vấn đề bên trong mà chỉ một loại data không thể làm, đó là kết hợp từ hai loại data trở lên (thường được gọi là phân tích đa biến).

Ví dụ như ở hình 0-3 “Biểu đồ doanh số các cửa hàng” là biểu đồ so sánh chỉ có một cột doanh số của các cửa hàng.

Phía bên dưới là biểu đồ đã được thêm vào cột “Lượng khách” (cột này được lựa chọn dựa vào giả thuyết, chứ không phải ngẫu nhiên. Tôi sẽ trình bày phần này ở chương số 2). Nếu nhìn biểu đồ chỉ có cột doanh số phía trên, ta chỉ biết được rằng “cửa hàng C là thấp nhất”, nhưng ở biểu đồ có hai cột phía dưới, ta sẽ thấy vấn đề nằm ở cửa hàng D, tuy có lượng khách nhiều, nhưng doanh số lai thấp (so với các cửa hàng khác).

Đương nhiên, tiếp theo ta cần phải tìm lời giải cho vấn đề “Tại sao lượng khách đến đông nhưng doanh số lại thấp”, đến đây chắc bạn đã biết so với việc chỉ có một data “doanh số”, thì với cách sử dụng hai data, ta đã có bước tiến khá xa rồi.

Đây chỉ là ví dụ đơn giản có thể nhận ra khi nhìn trên biểu đồ, nhưng điểm mấu chốt từ “Xử lý data” sang “Phân tích data” là giống nhau. Nghĩa là, không phải chỉ sử dụng một loại data thôi, nếu tăng số lượng đó lên, ta có thể đọc được nhiều thông tin giá trị từ mối quan hệ giữa chúng.

Phần tóm tắt điểm khác nhau giữa “Xử lý data” và “Phân tích data” bên trên thể hiện ở hình 0-4.

Các bạn hãy thử xem lại các data mình thường sử dụng (hay xem) là dữ liệu được xử lý hay dữ liệu được phân tích. Nếu biết đó là loại gì, hẳn các bạn sẽ biết được hiệu quả data hiện nay ra sao.

Nếu chỉ “xử lý data” bằng cách sắp xếp lại kết quả, ta chỉ có thể nắm được hiện trạng. Nhưng nếu “phân tích” nó, ta có thể thu được những thông tin có giá trị. Để làm được như thế thì cần tăng số loại data từ 1 lên trên 2.

Đến đây tôi đã giải thích tại sao data lại quan trọng rồi, nhưng không biết Yosuke có hiểu điều này không?

Chương 1Giải quyết vấn đề bằng cách Suy nghĩ logic và Phân tích data

Định nghĩa vấn đề và quy trình giải quyết nó

N

gay cả khi xem hiện tượng nhìn thấy trên biểu đồ, cũng không tìm ra được nguyên nhân chính.

Từ sau ngày Takashima trở thành cấp trên được nửa tháng, đối với Yosuke là những ngày tháng căng thẳng thấp thỏm để chuẩn bị cho phần trình bày liên quan đến khu vực mình phụ trách theo yêu cầu của Takashima.

Trong sáu tháng doanh số chung toàn công ty suy giảm, doanh số khu vực Yosuke phụ trách cũng bị giảm.

Câu hỏi đầu tiên của Takashima cho Yosuke rất đơn giản:

“Vấn đề hiện nay của khu vực cậu phụ trách là gì?”

Với câu hỏi đơn giản ấy, Yokuse thấy nhẹ cả người và trả lời một cách hồ hởi phấn khởi: “Vâng, từ nửa năm trước, doanh số đã giảm và tình hình hiện không tốt. Bên em vẫn đang tích cực thực hiện chương trình khuyến mại cho sản phẩm mới, nhưng hình như không hiệu quả lắm. Thêm nữa, tình hình các cửa hàng khu vực phía Bắc đang tệ hơn phía Nam. Lượng khách giảm, nên doanh số cũng giảm theo.”

Yosuke giải thích bằng việc nêu ra các chương trình khuyến mại của các cửa hàng mình biết, sự tăng giảm doanh số vẫn xác nhận mỗi tháng, hay thông tin thu thập được từ các chủ cửa hàng hay nhân viên khi đến thăm họ.

Nếu là cấp trên trước kia của Yosuke, chắc chắn sẽ có phản ứng như sau:

“Vậy à, vậy thì từ tháng sau phải suy nghĩ đổi cách làm chương trình cho sản phẩm mới, và làm gì đó để thu hút khách cho các cửa hàng phía Bắc thôi”.

Nhưng Yosuke đã nhìn thấy nét mặt tối dần của Takashima khi nghe điều này. Bằng thái độ bực mình, Takashima đã nói thế này với Yosuke:

“Cái đó, cậu giải thích một cách khách quan bằng số được không?”

Đối với Yosuke, người chỉ báo cáo số liệu đã update bằng format có sẵn, hay chỉ sử dụng số liệu cần thiết trong những lúc cần thiết, thì việc sử dụng số liệu “để tự giải thích” là lần đầu tiên.

Nhìn thấy khuôn mặt “không biết làm thế nào” của Yosuke, Takashima nói thêm:

“Trước tiên, đối với những “vấn đề” là hiện tượng cậu thấy trên biểu đồ, chắc chắn còn có nguyên nhân chính, vậy cậu hiểu được ở mức độ nào?”

“Thêm nữa, cậu có thể giải thích cho người khác hiểu, làm thế nào mà cậu đã có những nhận xét mang tính định tính, chủ quan như “đang giảm” hay “không có hiệu quả” được không?”

Yosuke nghĩ: “Hiện tượng trên biểu đồ và nguyên nhân chính? Định tính nghĩa là gì? Mình chỉ nói những gì mình nghĩ, điều đó không đúng sao?”

Một người vốn tươi tắn, lạc quan dù đứng trước bất kỳ ai như Yosuke, trước câu hỏi hóc búa của Takashima, cũng lâm vào trạng thái không thể thốt nên lời.

Lý do mà cuối cùng bị lật bàn là tại sao?

Định nghĩa về vấn đề và mục tiêu có cụ thể không?

Các bạn hãy nhớ lại xem trong những câu phát biểu tại các cuộc họp, hay giao tiếp trong công việc hằng ngày, có thường xuất hiện những câu như sau không nhé:

“Thời điểm này việc bán hàng khó mà tăng trưởng”

“Lợi nhuận ngày càng giảm”

“Chưa thấy hiệu quả từ các chương trình khuyến mãi”

“Chi phí nhân công tiếp tục tăng”,…

Khi nghe ra rả bên tai như thế, nếu không cẩn thận thì đến một lúc, chúng ta lại thấy chấp nhận việc đó.

Chắc chắn có nhiều người làm kinh doanh từng trải qua tình cảnh, cứ làm theo những gì mặc định trong đầu, đến cuối cùng, lại phải “bỏ đi làm lại”.

Vậy thì tại sao lại phải “làm lại”. Đương nhiên nếu là do thiếu hợp lý, hay các vấn đề chuyên môn như thiếu thông tin, mắc các lỗi cơ bản,... thì đành phải xem lại.

Tuy nhiên, nhiều trường hợp, nguyên nhân là do “hiểu sai” ngay từ khâu bắt đầu, sau đó trong quá trình làm, cái sai ngày càng lớn dần lên. Đến cuối cùng, chỉ còn thốt lên “Không định làm như thế”, hay “Như vậy là do giải thích không đầy đủ rồi”, thì mới biết được là do từ lúc bắt đầu, những người có liên quan bao gồm cả cấp trên đã không có được nhận thức đúng đắn.

Ví dụ như trong câu chuyện trên, câu nói của Yosuke: “Doanh số giảm sút bắt đầu từ nửa năm trước, rõ ràng là không tốt rồi”, cũng được xem là cách nói gây hiểu sai.

Vì vậy, trước tiên là thử chia ra: Sự thật - mang tính khách quan - và Nhận xét - mang tính chủ quan.

“Sự thật khách quan” là hiện tượng rõ ràng ai nhìn vào cũng thấy.

“Doanh số đang sụt giảm” là câu nói ám chỉ đến hiện tượng hay sự thật khách quan mà ai nhìn vào cũng thấy rõ sự giảm sút này.

Tuy nhiên, khi chỉ nghe có “đang sụt giảm” thì ở mỗi người lại có cách hiểu khác nhau. Có người sẽ nghĩ rằng doanh số chỉ bằng 1/2 năm trước, có người lại nghĩ giảm khoảng 20%. Đối với người làm kinh doanh, nếu không làm rõ điều này mà chỉ đề cập đến “đang giảm” thôi, thì bản báo cáo đó bị xem là yếu kém, chưa đạt yêu cầu.

Nếu cứ để hiểu và làm sai như thế, thời gian bỏ ra có thể lại thành vô ích (Hình 1-1). Thường thì trong những trường hợp đôi bên có sự hiểu sai khi nhìn nhận vấn đề, phía cấp trên sẽ nhìn hiện trạng theo chiều hướng trầm trọng hơn. Có trường hợp bị sếp nói: “Đó chắc chắn là vấn đề rồi, giờ thì hãy sử dụng thời gian và tiền bạc rồi nghĩ cách khắc phục đi”, nhưng khi có kết quả phân tích dữ liệu thực tế, lại bị sếp nói thành: “Cái gì, chuyện chỉ có vậy mà lại phải mất công sức đến thế à”. Mặc dù thống hận vì bị bắt tăng ca đến khuya, nhưng ta chỉ có thể kêu lên: “Nếu sếp nói sớm thì tốt hơn rồi”, nhưng công sức đã thành bọt nước rồi còn đâu.

Tuy nhiên, đáng tiếc là người nói lại thường thật sự biết “đang giảm bao nhiêu”, chỉ là không thể hiện ra mà thôi. Nếu vậy sẽ không có cách nào làm cho người nghe hiểu một cách rõ ràng cả. Trong trường hợp này, thì việc sử dụng số liệu là cách hiệu quả không cần phải bàn cãi nữa.

Như phần trước có đề cập, một trong những điểm ưu thế khi sử dụng data, đó là xóa bỏ sự mơ hồ. Trong cuộc sống, ở những trường hợp cần thiết đôi khi cũng cần chút mập mờ không rõ ràng, tuy nhiên trong lĩnh vực kinh doanh, hầu hết các trường hợp đều mang lại trái đắng.

Do đó “Sử dụng số liệu để giải thích” nghĩa là bỏ qua phỏng đoán chủ quan để trình bày một cách khách quan.

Câu nói chủ quan”không tốt rồi” sẽ không được chấp nhận.

Vậy thì “Nhận xét chủ quan” nghĩa là gì?

Yosuke nói “không tốt rồi” phải hiểu thế nào? Có lẽ là câu nhận xét của Yosuke cho việc gì đó dưới mức chuẩn. Ở hình 1-2, có lẽ điều “không tốt” mà Yosuke nói đến là khi so sánh doanh số năm 2015, kỳ sau đang giảm so với kỳ đầu.

Tuy nhiên, khi nhìn thêm số liệu của năm 2014 nữa, rõ ràng là kỳ sau của năm nào cũng thấp hơn kỳ trước. Trong đó kỳ sau của năm 2015 còn cao hơn so với của năm 2014. Như vậy, nếu đưa số liệu này ra, thì câu nói “không tốt rồi” của Yosuke liệu có đúng không?

Chỉ cần vậy thôi thì sự đánh giá cũng khác nhau rồi. Trường hợp “đã giảm”, cũng nên nói cụ thể xem giảm bao nhiêu so với chỗ nào. Nếu bằng số, có thể có nhận thức chung rằng việc đó là “không tốt” hay ngược lại. Cả khi không hiêu nhau, ít nhất ta có thể tranh luận. Nếu bỏ qua bước này mà triển khai công việc trước, ta có thể tưởng tượng ngay được khung cảnh cãi vã nhau trong tương lai sẽ thế nào.

Tôi mong các bạn hiểu một điểm quan trọng rằng, để giải quyết đúng vấn đề nhờ vào phân tích, tránh sau này không phải thốt lên rằng: “Tôi không định làm sự việc thành như thế”, thì tại thời điểm bắt đầu nhất định phải xóa bỏ ngay sự mập mờ mơ hồ đi.

Giờ hãy cùng xem Yosuke đã nói gì lúc mở đầu.

– Từ nửa năm trước doanh số đang sụt giảm nghiêm trọng, thật sự không tốt chút nào.

– Những cửa hàng khu vực phía Bắc tình hình kinh doanh tệ hơn khu vực phía Nam.

Rõ ràng việc sụt giảm là có rồi, nhưng để nhận xét tốt hay không thì cần phải có phân tích sâu hơn, và ở đây ta cũng không biết mức giảm là bao nhiêu. Giống như vậy, khi Yosuke cho rằng tình hình các cửa hàng phía Bắc đang xấu đi, người nghe cũng không biết so với khu vực phía Nam thì cái gì và mức độ tệ hại là bao nhiêu.

– Chương trình khuyến mại không hiệu quả.

– Số người ghé cửa hàng giảm, dẫn đến doanh số giảm theo.

Mặc dù Yosuke đã đưa ra nguyên nhân chủ yếu của sự sụt giảm này là do chương trình khuyến mại không hiệu quả, khách hàng giảm sút, nhưng khá mơ hồ vì không biết nó được đánh giá theo tiêu chí nào và bằng cách nào. Cũng có thể số người ghé đến không đổi, nhưng số lượng mỗi khách mua lại giảm.

Đến đây, thì rõ ràng báo cáo của Yosuke thấy toàn lỗ hổng.

Các bạn không làm báo cáo theo kiểu này chứ? Trước khi “phân tích”, phải làm rõ những điểm gì?

Khi muốn “trình bày bằng số liệu hay data”, có nhiều điểm các bạn nên chú ý.

Ví dụ:

– Giảm sút nhưng là giảm “bao nhiêu”

– Giảm sút nhưng là giảm “so với chỗ nào”

– “Doanh thu” là “doanh số” hay “số lượng bán”

– Doanh số được tính ở phạm vi nào (sản phẩm, khu vực, khoảng thời gian)

Trong lúc những điểm này còn mơ hồ, bạn lại bị yêu cầu “Cậu hãy giải thích bằng data đi”, thì bạn làm thế nào.

Chắc chắn một điều, bạn sẽ không thể trình bày bằng data được (không thể giải thích bằng số liệu) nếu chưa làm rõ tất cả những điểm này.

Trước khi phân tích dữ liệu, ta sẽ không biết phải xem gì và bằng cách nào nếu không định nghĩa được vấn đề. Khi xác định từng vấn đề một, chắc chắn sự mơ hồ sẽ dần được xóa bỏ. Đây là một bước rất quan trọng.

Điểm mấu chốt

Giảm nguy cơ phải làm lại bằng cách làm rõ vấn đề đang gặp phải hay xác định mục đích nhờ số liệu.

Yosuke: “Vậy à, chắc là sẽ không nắm được tình hình nếu không làm rõ đối tượng rồi trình bày bằng số liệu, ví dụ như “So với năm ngoái, Doanh số bán hàng giảm xx% từ giữa năm đến giờ”, nhưng mà mình không tự tin nếu lúc nào cũng phải rõ ràng theo kiểu như vậy.”

“Matrix” nhằm xóa bỏ sự mơ hồ

Bí quyết để có “suy nghĩ” mang tính tích cực

Vậy thì, phải truyền tải khách quan bằng số liệu như thế nào? Matrix như hình 1-3 bên dưới sẽ có ích trong trường hợp này.

Bạn hãy xem những gì hiện lên trong đầu giống với chỗ nào của Matrix nhé. Vừa viết vừa xem từng điều bạn biết, điều bạn đang nghĩ ấy cụ thể và khách quan đến đâu.

Sau khi định rõ thế này, ít nhất ta có thể chỉ ra cụ thể và khách quan những gì đang diễn ra, và bắt đầu quy trình sau đó.

Hình 1-4: Cũng có những trường hợp dựa vào “hiện tượng” nhìn thấy bằng mắt giống như Yosuke, rồi vội vàng xác định “nguyên nhân” và “phương án khắc phục”, khiến mọi việc trở nên lộn xộn và rắc rối. Vì vậy ta hãy xác định rõ ràng “hiện tượng” được xem là sự thật, và “nguyên nhân” biết được thông qua phân tích bản chất của nó, sau đó lên “phương án” giải quyết rõ ràng dựa vào nguyên nhân đó.

Ví dụ như phần “nguyên nhân” việc “giảm lượng khách” mà Yosuke đã nói, có thể là đúng ở thời điểm đó, nhưng vì chưa xác định bằng data nên không thể biết được điều đó có đúng hay không. Giống như vậy, “phương án” đưa ra là “đẩy mạnh khuyến mại” chẳng qua chỉ là phỏng đoán khi nguyên nhân khách quan vẫn chưa được xác định rõ ràng.

Trước khi phân tích, những gì ta biết chỉ là “hiện tượng” thôi. Chắc chắn bạn sẽ nhận ra rằng, vào thời điểm này không thể trình bày cụ thể nguyên nhân và phương án nếu không dựa vào data. Nguyên nhân khiến bạn cảm thấy lúng túng khi bị vặn hỏi “Tại sao lại chọn phương án đó” là vì phần trình bày không dựa vào thực tế do chưa xử lý data (kết quả có được do phân tích thực tế).

Hãy xem lại ví dụ của Yosuke thêm lần nữa.

Có nhược điểm trong phần trình bày của Yosuke đó là, mặc dù nêu được hiện tượng khách quan, nhưng vì không được số liệu hóa nên thiếu tính cụ thể. Sau đó là phần câu chuyện tự dựng nên bắt đầu từ nguyên nhân đến phương án theo hướng chủ quan, khiến cho xuất hiện cả núi vấn đề từ lúc bắt đầu để có được phần phân tích khách quan. Điều này dẫn đến một mớ rắc rối sau này nếu thực hiện PR không trúng mục tiêu, hiệu quả hoàn toàn không có.

Nắm được sự thật khách quan chính là nền tảng của phân tích data. Vì sau đó ta sẽ sử dụng data để phân tích sâu hơn, nên việc cụ thể từ ban đầu xem “cái gì, mức nào, như thế nào” chính là điểm then chốt.

Chúng ta hãy cùng xem bốn điểm bên dưới cụ thể là gì nhé!

(1) Định nghĩa từ ngữ có chính xác không?

(ví dụ) “Doanh số” => Doanh số bằng tiền? Số lượng bán ra?

(2) Định lượng bằng số

(ví dụ) “Giảm nhiều” => 20%? 50%?

(3) Làm rõ đối tượng được so sánh (ví dụ)

“Đang giảm” => So với cùng kỳ năm trước? So với công ty khác?

(4) Nhận biết Sự thật (hiện tượng) với những yếu tố khác

Quản lý Takashima đã nhìn ra những rủi ro này, vì thế đã yêu cầu Yosuke trình bày bằng số liệu.

Điểm mấu chốt

Khi tìm hiểu vấn đề, ta hãy xem lại bốn điểm sau bằng Matrix nhé!

(1) Làm rõ định nghĩa

(2) Cố gắng định lượng hóa

(3) Làm rõ đối tượng so sánh

(4) Nhận biết Sự thật với những yếu tố khác

Không nhận ra vấn đề nếu chỉ sử dụng data vẽ biểu đồ

Lý do nhiều người không tìm thấy kết luận

Yosuke: “Hèn chi, đây chắc là lý do vì sao phương án mình dựa trên kinh nghiệm bản thân lại không thuyết phục. Nói thế thì data quan trọng quá rồi, vậy để mình thử làm một lần xem sao!”

Và rồi, Yosuke đã bắt tay vào việc phân tích. Tuy nhiên, data lại nhiều loại, chẳng hạn như Doanh số bán mỗi cửa hàng, Doanh số mỗi sản phẩm, Doanh số mỗi năm,... Yosuke đã sử dụng số liệu đó để thử vẽ nào là biểu đồ cột, biểu đồ đường kẻ (hình 1-5). Nhìn thì thấy rất đẹp, nhưng mà...

Yosuke: “Giờ thì biết Doanh số tăng hay giảm rồi, nhưng nếu bị hỏi vấn đề là gì thì sao đây? Ngay cả khi nó giảm cũng không thể nói là đang có vấn đề được, giờ phải nhìn cái gì, như thế nào để biết lý do giảm đây...”

Chúng ta hãy thử nhìn xem cách giải quyết vấn đề mà Yosuke đang đau đầu có trình tự thế nào nhé.

Quá trình giải quyết vấn đề sử dụng data là gì?

Tìm điểm quan trọng từ Big picture

Có thể nói một trong những mục đích chính trong công việc là “Giải quyết vấn đề”. Ví dụ khi ta sử dụng data tạo biểu đồ trên hệ thời gian, thì mục đích là để xem có vấn đề gì phát sinh không, nếu có ta sẽ tìm cách để giải quyết nó. Đương nhiên, từ lúc tìm thấy nguyên nhân đến khi giải quyết vấn đề, chỉ xử lý data thôi thì chưa đủ.

Quá trình giải quyết vấn đề sẽ khác nhau tùy vào đặc trưng của nó. Tuy nhiên, có một quy trình gồm các bước có thể nói gặp ở hầu hết các vấn đề mà ta nên nhớ.

Đó là đi từ tổng thể đến chi tiết (From a big picture to details). Trong tiếng Anh có cách nói rất chính xác của từ “Tổng thể”, đó là “Big picture”. Quy trình này bao gồm các bước, đầu tiên là nắm tổng thể, sau đó phát hiện vấn đề trong đó, và cuối cùng tìm ra nguyên nhân chính của vấn đề. Đó chính là trình tự phân tích vấn đề dựa vào data để có được cái nhìn từ tổng thể đến chi tiết ấy.

Quy trình cụ thể sẽ như dưới đây (hình 1-6)

(1) Big picture

Ví dụ: Một năm trước Doanh số mỗi tháng toàn công ty là 100.000.000 Yên, nay giảm xuống còn 60.000.000 Yên.

(2) Nắm được Vấn đề chính

Ví dụ: Khi tìm hiểu, ta thấy vấn đề chính là Doanh số của sản phẩm A chủ lực bị giảm mạnh.

(3) Phân tích nguyên nhân chính

Ví dụ: Sản phẩm A chủ lực giảm doanh số từ khi công ty khác tung ra sản phẩm giá thành rẻ hơn và tính năng tốt hơn. Đây có vẻ là lý do chính.

Tôi sẽ giải thích theo trình tự như sau:

(1) Big picture

Đầu tiên, ta nắm rõ tình hình hiện tại đang diễn ra thế nào bằng Big picture. Khi này, ta cố gắng cụ thể hóa hay số hóa điểm chính của vấn đề, chẳng hạn như “giảm ...% so với năm ngoái”.

Nói một cách cụ thể, ta vẽ biểu đồ tổng doanh số, hay tính doanh số trung bình tháng (giai đoạn này không chia từng loại sản phẩm hay từng cửa hàng riêng lẻ). Ở thời điểm này đôi khi ta có thể phát hiện dấu hiệu của vấn đề, tuy nhiên thường thì vấn đề vẫn bị vùi trong data tổng quát, nên chúng ta không nhìn thấy được.

Ở đây, mục đích chính khi nhìn từ Big picture chính là để nắm được tình hình chung trước khi xây dựng giả thuyết, cũng là nhằm tránh tình trạng “nhìn thấy cây mà không thấy khu rừng”.

Ví dụ, giả sử ta biết được tổng doanh số là khoảng 50.000.000 Yên/tháng, sau này dựa vào phân tích chi tiết, nếu tìm thấy được nguyên nhân ảnh hướng đến là con số 500.000 Yên/tháng, hẳn là ta có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của con số ấy trên tổng thể. Nếu không có bước này, trong lúc vùi vào việc phân tích chi tiết, thì ngay cả khi có phát hiện gì lớn, do không nhận ra mức ảnh hưởng của việc phát hiện đó so với tổng thể, thường ta sẽ bỏ qua, và gây lãng phí.

Khi tôi còn phụ trách khu vực Trung Cận Đông cho một hãng sản xuất xe hơi, cứ mỗi lần phân tích số liệu bán hàng hằng tháng ở các nước khác nhau, tôi nhận ra có một quốc gia vào tháng đó lại có doanh số thấp hơn nhiều so với mức trung bình. Tuy nhiên, nhờ nắm được số liệu tổng thể, tôi đã biết được rằng doanh số đó so với cả khu vực Trung Cận Đông chỉ chiếm chưa tới 1%, và chắc chắn không ảnh hưởng gì đến tổng thể cả.

Tất nhiên tôi không nói là không cần bận tâm đến doanh số tại quốc gia đó, nhưng tôi nhận ra rằng cách hiệu quả hơn để sử dụng nguồn tài nguyên có giới hạn, chắc chắn là ở một quốc gia khác ngoài quốc gia nêu trên.

Như vậy, không chỉ đơn giản là nắm rõ quy mô tổng thể, mà việc nắm rõ khuynh hướng chung (đang tăng trưởng, hay có dấu hiệu xuống dốc) trước khi phân tích chi tiết, cũng là cách hiệu quả cho việc phán đoán sau này.

Yosuke cũng vậy, việc nắm được quy mô bán hàng khu vực mình phụ trách, quy mô từng cửa hàng, biến động theo mùa qua các năm,... chính là tiêu chuẩn đánh giá chính xác mức độ ưu tiên, hay tầm quan trọng của sản phẩm/cửa hàng được thể hiện ở kết quả phân tích kỹ lưỡng sau này.

Nếu có được “cái nhìn tổng thể” như nêu ở trên, ta có thể tránh được cái nhìn hạn hẹp, giới hạn của bản thân.

Nếu chỉ có Big picture thôi, thì không thể thu thập được thông tin có giá trị.

Cũng có những điểm cần lưu ý trong lúc nhìn từ Big picture này.

Trong trường hợp sử dụng nhiều thông tin để tìm hướng giải quyết vấn đề gì đó, nếu cứ đứng tại Big picture, ta sẽ bị bao vây bởi rất nhiều thông tin, lúc nào cũng loay hoay với việc tạo biểu đồ, đồ thị cho tổng thể chung, sẽ khiến ta dễ rơi vào tình huống mãi không tìm ra cách phù hợp và giậm chân tại chỗ. Nguyên nhân là do khi có quá nhiều thông tin, ta như chìm vào trong một cái “nồi thập cẩm”, dù có xem thế nào dưới góc độ nào, cũng không thể biết được chi tiết bên trong (nghĩa là chưa vào được sâu và kỹ).

Như ở phần trước có đề cập, Yosuke mặc dù sử dụng data để vẽ các loại biểu đồ khác nhau, nhưng chỉ ở mức độ “đã tăng, đã giảm” hay “cửa hàng nào có doanh số cao nhất”, chính là tình huống này.

Vậy ở giai đoạn này phải làm gì, câu trả lời là còn tùy vào trường hợp, nhưng thường là ta nên nắm được Độ lớn (quy mô) hay Sự biến đổi đó của tổng thể trước. Sau khi đã nắm được, bước tiếp theo sẽ là “Nắm các điểm chính yếu của vấn đề”.

Bạn đã từng trải qua cảm giác bứt rứt, vì lúc nào cũng làm một bản báo cáo A3, trong đó có dán các biểu đồ rất đẹp thể hiện số liệu tổng thể từ nhiều góc độ, nhưng kết cục cả bản thân cũng không hiểu mình muốn nói gì, và không thuyết phục được người nghe. Nếu có, bạn phải đặc biệt chú ý điểm này, vì nghĩa là bạn đang rơi vào tình huống loay hoay mãi ở Big picture đấy.

(2) Nắm được điểm chính của vấn đề - (3) Phân tích nguyên nhân chính

Tiếp theo là phân tích data, và nắm được các dấu hiệu của vấn đề.

Sau đó, phân tích sâu hơn các phần đó để tìm ra nguyên nhân chính “Tại sao lại như thế”.

Sau khi biết được nguyên nhân chính, tiếp theo là suy nghĩ để tìm hành động phù hợp nhằm giải quyết và cải thiện vấn đề. Trong kinh doanh, mục đích chính của ta không phải chỉ là nắm rõ tình hình, biết được nguyên nhân thôi, mà “hành động và đem lại kết quả” mới là mục đích chính.

Tuy vậy có thể nói, việc phân tích data không có mục tiêu rõ ràng, sẽ rất ít có khả năng tự nhiên tìm thấy “điểm chính của vấn đề” hay “nguyên nhân chính”. Vì nếu không suy nghĩ trước khi phân tích, thì khả năng tìm thấy và không tìm thấy là như nhau.

Do vậy, để phân tích data hiệu quả thì cần phải xây dựng “giả thuyết”. Về phần “giả thuyết” này tôi xin được trình bày ở chương tiếp theo.

Điểm mấu chốt

Hãy suy nghĩ đến giả thuyết trước khi bắt đầu phân tích data.

Chương 1

Những điểm cần làm để “suy nghĩ bằng số liệu - dữ liệu”

Học cách suy nghĩ và quy trình giải quyết vấn đề sử dụng số liệu, dữ liệu

Giai đoạn chuẩn bị trước khi phân tích

1: Làm rõ và cụ thể vấn đề, mục đích. Cố gắng thể hiện bằng số liệu!

2: Nếu chỉ mãi luẩn quẩn ở giai đoạn Big picture, sẽ không tiến triển gì được. Sau khi nắm được tổng thể, hãy vào sâu vấn đề và tìm các điểm chính nhé.

3: Trước khi xử lý dữ liệu, phải nhớ xây dựng giả thuyết trước (suy nghĩ trước khi hành động!)

Chương 2Nhắm trúng “mục tiêu” bằng giả thuyết

S

ẽ chẳng tìm thấy gì nếu chỉ phân tích cái này cái kia mà không suy nghĩ.

“Mình phải cố gắng cho anh Takashima xem data dễ hiểu nhất có thể”.

Yosuke đã sử dụng excel làm đi làm lại để biểu đồ hóa nhiều loại dữ liệu. Đến khi nhận ra, thì biểu đồ trước mắt lại không được như ý.

“Nãy giờ mất nhiều thời gian vậy mà sao không thấy khá hơn chút nào hết vậy. Những gì mình muốn thể hiện qua các biểu đồ này nhìn kỹ lại chỉ thấy hình thức khác nhau nhưng nội dung lại giống nhau... Giờ làm sao đây, chết mất thôi…”

Và rồi, Takashima bước đến:

“Sao rồi, biết là cậu đang làm dở dang nhưng đưa tôi xem thử nào!”

Yosuke rụt rè đưa những biểu đồ cho Takashima xem.

Sau khi xem, Takashima hướng về Yosuke và đưa ra lời khuyên.

“Cậu hình như đã xử lý xong số liệu tổng thể rồi nhỉ. Vậy làm bước tiếp theo chứ… Mà bây giờ cậu đang vướng mắc là...”

“Vâng…”

Takashima: “Nếu cậu chỉ loay hoay với số liệu thôi thì sẽ không bước tiếp được đâu, thay vào đó cậu phải sử dụng kinh nghiệm và cái đầu của mình để đưa ra các giả định như: “chắc chắn vì như vậy mới có chuyện này”, rồi suy nghĩ một cách hợp lý vấn đề đó.

Yosuke: “Sử dụng đầu óc để suy nghĩ? Em vẫn đang sử dụng để “phân tích dữ liệu” mà?”

Takashima: “Nếu cậu gọi ‘phân tích dữ liệu’ là chỉ đơn giản lấy dữ liệu và sử dụng công cụ để làm, thì chẳng phải nó giống như cái máy tự động sao? Nếu thế thì mãi cũng chỉ là xử lý dữ liệu thôi, sẽ không đi xa hơn được. Tuy nhiên, trong quá trình phân tích dữ liệu, người phân tích bằng đầu óc của mình có thể nhận ra rất nhiều việc qua các số liệu đó. Dù có học bao nhiêu về phương pháp hay lý luận này khác trong phân tích dữ liệu, mà bỏ qua điều đó, thì kết quả thu được cũng chỉ là bảng phân tích ‘không thể sử dụng’ được.”

Đúng là cơ hội tốt. Câu chuyện ở đây không phải là cái gì cũng chỉ biết phân tích dữ liệu, mà là kỹ năng sử dụng nó để làm việc logic, xây dựng phương án hay giải quyết vấn đề đấy. Nếu cậu làm được điều này, chắc chắn năng lực sẽ dần nâng cao hơn, nên phải cố mà nhớ nhé.”

Để tránh không “chỉ vẽ biểu đồ là xong”

Trước tiên, hãy xây dựng “giả thuyết”

Nếu bị yêu cầu “Hãy phân tích dữ liệu”, thì đầu tiên bạn sẽ làm gì?

Có lẽ nhiều người sẽ trả lời “nắm nội dung dữ liệu” hay “tạo biểu đồ hay bảng biểu cho dữ liệu đó”. Trong thực tế, có nhiều người sẽ bắt đầu từ việc “bắt tay vào làm dữ liệu trước”.

Ví dụ như, giả sử có số liệu bán hàng thực tế trong 36 tuần của khu vực mình phụ trách, chắc chắn có nhiều người sẽ tạo biểu đồ giống như hình 2-1 bên dưới.

Với dữ liệu thế này, bạn sẽ đọc được thông tin gì?

Chắc sẽ là “Giữa các tuần đều có sự chênh lệch, nhưng dao động trong khoảng 28.000 - 37.000” thôi, đúng không. Nhưng mà, hãy thử nghĩ kỹ hơn một chút nhé.

Sau khi biết được thông tin trên, theo bạn phải gắn nó vào cái gì và như thế nào để có được thông tin có ích đây? Hay bạn cho rằng “À, đâu cần phải vậy, chỉ cần biết được ‘doanh số trong khoảng này’ là xong rồi mà.”

Như quy trình giải quyết vấn đề tôi đã trình bày ở phần trước, bước đầu tiên là nắm được tình hình tổng thể, ở đây là không sai. Trước khi xử lý dữ liệu, bạn phải xác định rõ mục đích là Nắm rõ tổng thể thôi, hay là Tìm ra vấn đề và nguyên nhân của nó.

Đó chính là “lập ra giả thuyết” mà tôi muốn nói đến.

Ở đây, “Giả thuyết” là chỉ việc ta phác thảo nên tình huống có nhiều khả năng xảy ra, chẳng hạn như “Chắc chắn là sẽ có chuyện này cho xem”.

Nếu giả thuyết đó hợp lý và cụ thể, chắc chắn chất lượng phân tích, kết quả, hay hiệu quả làm việc sẽ cao hơn.

Nhờ có “giả thuyết”, ta có thể đi từ Xử lý dữ liệu sang Phân tích dữ liệu.

Ví dụ, trong tình huống “doanh số khu vực mình phụ trách đang giảm”, ta có giả thuyết: “mặc dù đang giảm, nhưng chắc chắn là bốn cửa hàng mình phụ trách lại có những đặc trưng riêng”, sau đó vẽ biểu đồ như hình 2-2.

Với dữ liệu như vậy, vì sự phân bố của mỗi cửa hàng quá nhiều, ta sẽ không biết đọc và xem thế nào, do đó có lẽ ta cần giả thuyết nào cụ thể hơn một chút.

Vì vậy, giả thuyết tiếp theo đưa ra lúc này là “Doanh số mỗi cửa hàng thay đổi theo thời gian, nên chắc phải thử làm theo Hệ thời gian, chứ không phải theo từng cửa hàng qua các tuần như biểu đồ này được”.

Nhưng mà, thế này thì vẫn rối, nên không nhìn ra được đặc trưng gì cả.

Giờ thử suy nghĩ giả thuyết nào thực tế hơn chút (không phải chỉ ngồi trên bàn giấy và tưởng tượng). Và rồi, giả thuyết tiếp theo được đưa ra theo mốc thời gian “Chắc chắn biểu đồ theo đơn vị lớn hơn tháng sẽ dễ xem hơn là biểu đồ thay đổi theo tuần”.

Thế là cùng một dữ liệu như trên, ta có được biểu đồ hình 2-4 .

Khi nhìn biểu đồ này, rõ ràng ta có thể thấy ở phần nửa năm sau, doanh số cửa hàng D đang dần tăng lên. Tất nhiên, lý do vì sao cửa hàng D đang dần được cải thiện so với lúc đầu phải được tìm hiểu, tuy nhiên với dữ liệu thế này, ta thấy được “cửa hàng D” chính là đối tượng phải chú ý trong bước phân tích dữ liệu tiếp theo. Bên cạnh đó, với doanh số tương đối thấp của cửa hàng C, ta đã xác định được đối tượng để phân tích nguyên nhân rồi.

Với kết quả này, hãy thử so sánh với biểu đồ 2-1 xem. Cách thể hiện khác nhau sẽ làm cho kết quả thu được khác nhau. Có thể nói, đây chính là điểm khác biệt giữa việc lập giả thuyết và không lập giả thuyết trước khi phân tích.

Đặc trưng của những người cho rằng việc phân tích dữ liệu không thuận lợi như họ nghĩ, hay không tận dụng được dữ liệu, là họ “bắt tay vào xử lý dữ liệu” trước khi “suy nghĩ giả thuyết”. Nếu họ khắc chế được sự thôi thúc “trước tiên muốn thử xử lý dữ liệu này xem sao”, bằng việc “trước tiên thử suy nghĩ bằng đầu óc đã” thì sẽ hiệu quả hơn.

Tất nhiên, tôi không phủ định cách làm là đọc dữ liệu từ nhiều khía cạnh để tìm ra điều gì đó “nhằm xây dựng giả thuyết”. Đó có thể là cách “phân tích để xây dựng giả thuyết”, nhưng ở đây tôi chỉ muốn lưu ý hai vấn đề sau:

Thứ nhất, cách làm đó chắc chắn hiệu suất không cao. Dù ta có vẽ bao nhiêu biểu đồ dựa trên phỏng đoán đi nữa, thì khả năng dùng được và không dùng được là ngang nhau, và có thể khiến ta làm đi làm lại nhiều lần. Thêm nữa, nếu chỉ dựa vào việc “vô tình phát hiện ra” rồi tập trung vào đó, về sau lại nhận ra đó không phải là điểm trọng yếu, lúc này rất có thể ta đã bỏ lỡ những điểm quan trọng hơn rồi. Nếu điều này xảy ra, ta sẽ không thể trả lời được câu hỏi “tại sao trước đây cậu lại tập trung vào điểm đó? Khi đó không còn vấn đề nào khác sao?”, sẽ khiến cho toàn bộ phần phân tích giảm đi mức độ chính xác và tin cậy.

Chính vì vậy, đối với cách “xử lý dữ liệu trước để xây dựng giả thuyết”, bạn nên nghĩ đó là cách cuối cùng nếu không thể có được giả thuyết nào.

Điểm mấu chốt

Hãy “suy nghĩ đến giả thuyết” trước khi bắt đầu xử lý dữ liệu.

Hãy nhắm đúng mục tiêu bằng việc xây dựng “giả thuyết”

Kết nối data và Vấn đề

Giả thuyết là phần không thể thiếu trong quy trình từ Xử lý data đến Phân tích data.

Ta có thể xác định được giả thuyết đã dựng trước đó “chỗ này hẳn là có vấn đề đây” có chính xác hay không bằng việc phân tích dữ liệu sau đó. Có thể nói, xây dựng “giả thuyết” chính là bước giúp cho quá trình tìm ra vấn đề, hoặc nguyên nhân chính (tại sao lại có vấn đề đó) một cách hiệu quả.

Đặc biệt, những người thường hay có tật bắt tay vào làm ngay khi có dữ liệu phải lưu ý. Trong quy trình giải quyết vấn đề, ở mỗi bước “Phát hiện vấn đề” và “Xác nhận nguyên nhân chính”, ta phải xây dựng giả thuyết trước. Có thể nói đây là phần không thể thiếu trong quy trình từ lúc “xử lý dữ liệu” đến “phân tích dữ liệu” (hình 2-5).

Vậy thì, ta xem thử “giả thuyết” là gì, và có quan hệ thế nào với “phân tích data”. Nhưng trước hết ta tìm hiểu “phân tích data” là để làm gì (tôi nghĩ chắc hơn nửa số người đọc hẳn là chưa từng nghĩ đến việc đó).

Có phải là để nhận biết vấn đề hay phát hiện cơ hội một cách khách quan không? Nếu là mục đích tổng thể thì YES, tuy nhiên đây không phải câu trả lời trực tiếp.

Mục đích của việc phân tích data không gì khác hơn chính là: “Xác nhận những điều mà người phân tích đã giả định”.

Giả định đó ví dụ như:

– Doanh số đang giảm chắc chắn là do sự sụt giảm của sản phẩm nào đó.

– Xuất khẩu đang trì trệ chắc là do khâu nào đó trong chuỗi cung ứng không hiệu quả.

– Khách hàng giảm sút chắc chắn là do hoạt động tuyên truyền quảng cáo không hiệu quả.

Giả định như vậy gọi là “giả thuyết”. Giả thuyết thật ra cũng là “phỏng đoán” thôi, nhưng để kiểm chứng xem “phỏng đoán” này có chính xác hay không thì cần phải đến tận nơi để nhìn tận mắt, hay làm sáng tỏ dựa trên data. Việc đến tận nơi có điểm hạn chế về mặt thời gian, nơi chốn, và có nhiều trường hợp không phù hợp để nắm bắt sự thật tổng quan, do đó việc Phân tích data để kiểm chứng giả thuyết có thể xem là cách làm hiệu quả hơn. Nghĩa là, tôi cho rằng mục đích trực tiếp của việc Phân tích data chính là để “kiểm chứng giả thuyết đã xây dựng trước đó”. Trong kinh doanh, việc quyết định dựa vào giả thuyết chưa được kiểm chứng nhiều khả năng sẽ gây ra hậu quả khó lường.

Và vì thế ta sử dụng Phân tích data để có thể đưa “phỏng đoán” đó đến gần với “sự thật khách quan”. Khi nghe đến “giả thuyết”, có lẽ bạn sẽ cảm thấy có vẻ khó hoặc sao thấy phiền phức thế, nhưng lợi ích của nó sẽ không thể đong đếm được.

Ngược lại, khi phân tích data mà không có giả thuyết cũng gần giống như “làm đại mà không có mục đích” vậy. Nếu không có hướng đi, bạn sẽ rơi vào trạng thái vẫn cứ bước, nhưng lại quay lòng vòng chỗ này chỗ kia, và không biết làm sao để đi xa hơn.

Đương nhiên, giả thuyết cần phải hợp lý và cụ thể. Nếu giả thuyết không có đặc điểm này, thì phân tích dựa trên đó chắc chắn bị hạn chế, không thể nào sâu và bao quát được.

Qua việc học hỏi cách suy nghĩ, cách xây dựng giả thuyết để tránh điều này, và tích lũy kinh nghiệm thực tế, ta có thể nâng cao kỹ năng, mở rộng hiểu biết và đây chính là con đường hướng tới thành công trong công việc.

Bạn sẽ tìm thấy mối liên hệ giữa data và vấn đề nếu có giả thuyết

Chúng ta thử tìm hiểu cụ thể: Tại sao khi có giả thuyết, quy trình sẽ tiến triển trơn tru hơn?

Ví dụ, như khi Yosuke bị yêu cầu: “Tôi nghe là doanh số giảm từ cách đây nửa năm rồi, cậu hãy tìm hiểu xem vấn đề là gì”. Data liên quan đến doanh số thì có rồi, nhưng bước tiếp theo phải làm gì đây?

Sử dụng data đó để vẽ biểu đồ, sau đó xem thử có phát hiện gì không?

Thử tìm thêm nhiều data khác có vẻ liên quan? Hoặc hoàn toàn không nhìn ra phải làm gì tiếp theo, đành ngước lên trời cao và thở dài?

– “Tôi biết là doanh số đã giảm 20%, nhìn từ số liệu cũng thấy rồi, nhưng lại không biết làm gì tiếp theo đây?”

– “Vì có nhiều data, nên tôi đã tạo nhiều biểu đồ, bảng biểu,... Nhưng rồi phải làm gì đây?

Tôi thường hay nghe nhiều người than như vậy, đối với các vấn đề trước mắt nhưng lại không biết cách nào để vượt qua, chẳng hạn như “không biết bắt đầu từ đâu”, “không biết dùng data gì” hay “đã bắt đầu làm rồi, nhưng không biết mục tiêu là gì”.

Nếu như không có được sự liên kết giữa “vấn đề/mục đích” và “phân tích/data” thì chắc chắn các bước tiếp theo không thể đi tiếp được.

Ở trường hợp của Yosuke, “vấn đề/mục đích” chính là “doanh số giảm sút từ cách đây nửa năm”. Bước kế tiếp là lập giả thuyết có khả năng xảy ra cho vấn đề này chẳng hạn như: “Việc đó xảy ra ở đâu, tại sao lại bị như vậy?”

Bằng việc nhận biết chính xác vấn đề hay mục đích, kết hợp với data và phân tích “cần thiết”, ta có thể thoát khỏi tình trạng bế tắc và phần phân tích cũng sẽ chính xác.

Yếu tố đóng vai trò “kết nối” đó chính là “giả thuyết” (hình 2-6)

Đối với yêu cầu “tôi nghe nói doanh số sụt giảm từ cách đây nửa năm, cậu phân tích vấn đề đó bằng data rồi gửi lên cho tôi”, Yosuke không nghĩ ngợi gì và sử dụng doanh số bán hàng trong sáu tháng qua để vẽ đồ thị, “Vâng, em đã xong rồi ạ” rồi đưa kết quả mà chẳng có lấy một giả thuyết nào. Nếu nhìn kết quả này, chỉ có thể nói đơn giản là đã xử lý data (kết quả) trong quá khứ, nhưng sẽ không biết cái gì xấu, và tại sao lại thế, do đó xem như nó không có giá trị gì lớn cả.

Điểm mấu chốt

Phân tích data để xác nhận lại “phỏng đoán (giả thuyết) một cách khách quan nhất.

Quy trình phân tích sử dụng “giả thuyết”

Phân biệt Giả thuyết theo kiểu “WHAT” và “WHY”

Trong thực tế có khá nhiều người cảm thấy khó khăn vào lúc bắt đầu khi không biết phải “làm cách nào để tạo ra giả thuyết”, hay “giả thuyết nghĩa là phỏng đoán hợp lý phải không”.

Còn nếu là người có ít kinh nghiệm phân tích hay giải quyết vấn đề, họ lại cảm thấy phiền não ở chỗ “phải làm sao để xây dựng được một giả thuyết phù hợp đây”.

Mặc dù hiểu quy trình Xây dựng giả thuyết => kiểm chứng giả thuyết đó bằng việc phân tích data, nhưng thực tế khi gặp phải tình huống hay vấn đề, có khi lại không thể nghĩ ra giả thuyết cụ thể, hay có nghĩ được cũng không tự tin giả thuyết đó có thật sự tốt hay không.

Hiện có rất nhiều ứng dụng hỗ trợ phân tích data, nhưng đáng tiếc là không có ứng dụng hay máy móc nào giúp tự động tạo ra các giả thuyết phù hợp cả. Do đó, giả thuyết phải do chính người phân tích tạo nên. Những người nếu trước đây càng mong “có được kết quả phân tích như máy bán hàng tự động”, sẽ càng thấm sự khó khăn khi phải tự mình phân tích hơn.

Dù vậy không hẳn là hoàn toàn không có cách. Khi đã nhớ trong đầu rằng “trước khi vào phân tích, phải xây dựng giả thuyết trước” và biết một vài cách, thì chắc chắn ta sẽ nâng cao đáng kể độ chính xác và hiệu quả phân tích hơn.

Vậy thì, trong quy trình giải quyết vấn đề, chúng ta cùng xem “giả thuyết” quan trọng ở khâu nào và như thế nào nhé!

Giả thuyết có kiểu “WHAT” và “WHY”

Sau khi nắm được tổng thể (Big picture), thì từ bước Xác định vấn đề cụ thể, ta không thể thiếu được “giả thuyết”.

Tùy vào mục đích mà giả thuyết theo kiểu WHAT hay WHY (hình 2-7)

- Giả thuyết theo kiểu WHAT: Tìm hiểu xem vấn đề nằm ở đâu

Ví dụ: “Điều gì đang ảnh hưởng đến việc giao hàng trễ -> Xem lại giữa từng người trong đội ngũ nhân viên giao hàng có sự khác nhau gì không”.

- Giả thuyết theo kiểu WHY: Tìm hiểu xem tại sao vấn đề đó xảy ra

Ví dụ: “Tìm hiểu xem tại sao nhân viên giao hàng đó lại bị chậm”

Đây là hai phần sẽ xuất hiện ở phần sau!

Điểm mấu chốt

Có giả thuyết kiểu WHAT và WHY trong phân tích data.

Nếu biết được “kiểu” rồi, thì việc tạo ra giả thuyết tương đối sẽ dễ dàng

Hãy điền vào câu “Nếu ... là ..., thì ... là ...”

“Giả thuyết” nghe có vẻ học thuật và dễ khiến người khác cảm thấy “có vẻ khó”, nhưng thực tế lại không khó đến vậy. Có thể xem đó như một kiểu suy nghĩ hay ý tưởng mà thôi.

Trong thực tế, tùy vào mục đích hoặc quy trình sử dụng, mà có sự khác biệt trong việc tạo ra giả thuyết, tuy nhiên kiểu cơ bản của giả thuyết là giống nhau. Nếu bạn có thể đoán được câu duới đây, thì chắc chắn bạn có thể xây dựng được giả thuyết tức thì.

Nếu ... là ..., thì ... là ...

Ví dụ, có một giả định đơn giản rằng: “Nếu giá bán tăng, thì lợi nhuận tăng”. Với kiểu này, thì ... và ... chỉ là data sử dụng, còn ... và ... sẽ làm rõ hơn “nên xem gì để phân tích data”. Bạn hãy thử xem câu bên dưới đây:

“Nếu giá bán tăng, thì lợi nhuận tăng”

Nếu ... là ..., thì ... là ...

Nhờ đó, bạn có thể biết được rằng:

– Nên sử dụng và phân tích data “giá bán” và “lợi nhuận”.

– Nên xác định kiểm chứng bằng việc phân tích “giá bán tăng, thì lợi nhuận tăng”.

Hay là:

“Nếu khách hàng trong độ tuổi 20, thì số lượng trang phục bán ra sẽ cao (so với các lứa tuổi khác)”.

Trong trường hợp này, không chỉ có sự biến động giống như “giá sản phẩm tăng” ở ví dụ trước đó, mà nếu là điều kiện hay trạng thái “khách hàng độ tuổi 20” đi nữa, cách suy nghĩ cũng như nhau. Ở đây cũng sử dụng data “độ tuổi khách hàng” và “tỉ lệ số hàng đã bán ra” để xác nhận giả thuyết “khách hàng độ tuổi 20 thì số lượng bán ra sẽ cao hơn”.

Những bạn nào bị yêu cầu “lập giả thuyết” mà cảm thấy bế tắc, trước tiên hãy tận dụng hết kiến thức, kinh nghiệm, sự hiểu biết của mình để thử tạo câu giống bên trên xem. Sau đó xác nhận lại từng điểm quan trọng bằng việc phân tích các data cần thiết nhé.

Tuy nhiên, giả thuyết dù sao cũng chỉ là giả thuyết. Có nhiều trường hợp kết quả thu được sau khi kiểm chứng cho thấy giả thuyết sai, hay giả thuyết đó không giúp gì cho việc phát hiện vấn đề cả. Thực tế có nhiều trường hợp do cách phân tích bị sai hay không đầy đủ. Nếu không phải như thế, ta cần kiểm chứng lại các giả thuyết khác, hoặc là tạo ra các giả thuyết mới.

Thực tế là đối với một nhân viên kinh doanh, khi bị yêu cầu phải nộp hay trình bày báo cáo trong khoảng thời gian ngắn, nhiều khi không đủ thời gian, tâm trí để suy nghĩ và xây dựng giả thuyết (họ vốn không phải là nhà phân tích chuyên nghiệp hay nhà nghiên cứu). Để có được kết quả tốt, họ cần phải dụng công xây dựng giả thuyết ít khả năng “bị lệch” nhất, bằng cách tận dụng những thông tin định tính, hoặc hiểu biết của những người liên quan.

Tuy nhiên, cần phải tránh trường hợp không làm sai lệch sự thật (thành kiến) do kinh nghiệm trong quá khứ. Càng là người có kinh nghiệm làm việc lâu năm, càng có khả năng xây dựng được nhiều giả thuyết từ các kinh nghiệm ấy. Đôi khi điều đó hiệu quả hay phù hợp thực tế, tuy nhiên bạn nên nhớ rằng, trường hợp nếu tương lai không tiếp tục tăng trưởng, hay được xây dựng dựa trên thành kiến của người đó (suy nghĩ bảo thủ, hoặc thiếu sót), thì ngược lại kết quả thu được sẽ không còn chính xác nữa.

Tôi khuyên các bạn, dù trong bất kỳ trường hợp nào, vì cố sử dụng thông tin khách quan, do đó chỉ khi thật cần thiết mới sử dụng thông tin định tính chẳng hạn như kinh nghiệm mà thôi, thay vào đó là nên triệt để tiếp cận vấn đề một cách khách quan nhất. Như vậy bạn có thể sẽ phát hiện ra điều gì đó mới mẻ, mà nếu bỏ lỡ sẽ rất lãng phí.

Thêm nữa, khi làm nhiều lần quy trình Giả thuyết => phân tích, kỹ năng và cảm nhận của một nhà phân tích trong bạn sẽ được rèn giũa, và nâng cao hơn.

“Nếu ... là ..., thì ... là ...” à? Trường hợp của mình, vấn đề phát sinh ở đâu đây. Giờ mình phải tìm cho được ... và ... trong câu: “Nếu ... là ..., thì doanh số giảm” là gì đã nhỉ? Nhưng để làm được thì cụ thể là phải xác nhận thế nào đây?”

Đó là câu Yosuke đã lẩm nhẩm trong miệng. Vậy giờ tôi sẽ giải thích làm thế nào để tìm được vấn đề nhé.

Điểm mấu chốt

Nếu bạn có thể tìm những chỗ trống trong câu “Nếu ... là ..., thì ... là ...”, thì bạn đã biết được vấn đề cần xác nhận hay data sẽ sử dụng rồi đấy.

“Kiểu giả thuyết WHAT” để nắm được vấn đề

Tìm thấy trục phù hợp trong “Cây logic”

Bây giờ ta hãy nhanh tạo “giả thuyết kiểu WHAT” nhằm xác định vấn đề ở chỗ nào nhé.

Các bước để xây dựng giả thuyết kiểu WHAT nhằm xác định vấn đề ở đâu trong tổng thể, có hai giai đoạn chính:

Trước tiên, chia vấn đề ở phía trên cùng thành bốn dạng toán: Cộng, trừ, nhân, chia, sau đó quyết định xem “trục” nào sẽ lấy để so sánh nhằm tìm ra chỗ phát sinh vấn đề. Việc phân thành bốn dạng toán đó nhằm mô tả “phần bên trong” của chỉ tiêu nào đó. Giống như “phần bên trong” của hóa đơn mua hàng vậy, số tổng là phép cộng (+) của tất cả các mục bên trong đó. Đây có thể nói là cách đi vào chi tiết từ con số tổng vậy.

Giờ chúng ta cùng xem ví dụ cụ thể.

Bước 1: Hãy bóc tách vấn đề trên cùng!

Ở đây giả sử ta có vấn đề phía trên cùng là “Lợi nhuận của sản phẩm XX bị giảm” (định nghĩa về vấn đề ở đây không được chi tiết lắm, nhưng thôi để qua một bên và tiếp tục).

Chỉ số “lợi nhuận” làm thế nào để phân ra bằng bốn phép toán bây giờ?

Cách tính thì không thể chỉ có một hàng là xong, nhưng tổng quan thì “lợi nhuận” = ”doanh số” - “Giá (giá vốn)” - “kinh phí” (tham khảo hình 2-9). Trong số này, ngoài những phần không thể thay đổi vì lý do nào đó, ta cần lưu ý những yếu tố còn lại. Ở đây, phần Giá (giá vốn) là cố định, không thể can thiệp được.

Các phần còn lại “doanh số” và “kinh phí” thì lần lượt sẽ bằng “đơn giá” x “số lượng bán”, và “chi phí nhân công” + “chi phí khuyến mãi”. Cần phải lưu ý đến những yếu tố có thể bị thay đổi như “số lượng bán” và “chi phí khuyến mãi” này.

Đến đây ta có thể sử dụng máy móc công cụ để làm tiếp, nên chắc chắn sẽ đơn giản rồi. Tuy nhiên, ta không nên dựa hoàn toàn vào máy. Bạn cần phải nhớ rằng việc phân nhỏ từng mục trong đó là bước để tìm vấn đề, chính vì vậy ta cần có “giả thuyết” cho nó.

Bước 2: Tìm ra “Điểm dễ có sự chênh lệch”

Có thể nói đây là điểm tương đồng với Giả thuyết kiểu WHY sẽ trình bày sau, tuy nhiên điều quan trọng sau khi phân nhỏ các yếu tố của data là tìm “Tâm điểm” để so sánh. Ví dụ như khi nói “doanh số giảm sút”, chắc chắn sẽ có các điểm (các khía cạnh) như đó là cửa hàng nào, hay vào thời điểm nào, sản phẩm nào, có phải do nhân viên không.

Nếu là vấn đề liên quan đến công việc mình đã quen thuộc, chắc sẽ dễ tìm Tâm điểm phù hợp. Ví dụ, chắc chắn sẽ có giả thuyết: “Trong hoạt động kinh doanh của chúng tôi, khi nói đến doanh số, chắc chắn ở mỗi cửa hàng sẽ có sự chênh lệch. Ngay cả ở cùng một cửa hàng, thì kinh nghiệm hay năng lực của nhân viên cũng khác nhau, rồi các chương trình, sự kiện đang làm lại cũng khác nhau nữa”.

Tùy vào tình huống mà giả thuyết sẽ khác nhau, và hiệu quả hay không lại tùy vào từng trường hợp.

Thêm nữa, thường thì nếu chỉ nhìn từ một nguồn data, sẽ khó đánh giá được vấn đề. Nếu chỉ nhìn vào doanh số qua các kỳ của cửa hàng đó, hẳn là ta không thể biết tốt hay xấu. Tuy nhiên, khi so sánh có thể ta sẽ bắt đầu phát hiện ra những điểm khác biệt.

Đương nhiên khi so sánh ta cần phải chọn “lấy điểm nào để so sánh”. Và để tìm “điểm thích hợp”, thì “giả thuyết” cũng rất quan trọng.

Ở bước 1 ta đã phân nhỏ “lợi thuận” ra, và lưu ý đến “số lượng bán”, “kinh phí khuyến mãi” rồi. Bước tiếp theo, ta hãy nghĩ xem trong hai yếu tố “số lượng bán” và “kinh phí khuyến mãi”, thì điểm nào sẽ dễ có sự chênh lệch khi so sánh.

Ở đây là “số lượng bán”

– Ở mỗi cửa hàng

– Mỗi phân khúc khách hàng

– Mỗi kênh bán hàng

Như vậy khi so sánh, tôi đã đưa ra ba điểm chính, dựa theo giả thuyết cửa hàng đó, kênh bán hàng đó, số lượng bán hàng đó có vấn đề gì hay không.

Ở đây, việc lập giả thuyết WHAT liên quan đến “số lượng bán” đã xong.

(1) Đặt chỉ tiêu lên trên cùng bên trái

(2) Làm rõ theo các yếu tố, và xác định cái sẽ thay đổi (yếu tố không thay đổi ở đây là Giá (cost), được cố định để không ảnh hưởng đến sự thay đổi của lợi nhuận)

(3) Làm rõ thêm các yếu tố thay đổi (nhận biết xem có kiểm soát được hay không)

(4) Chọn tâm điểm để so sánh

Tôi đã mô tả những phần vừa trình bày qua biểu đồ ở hình 2-9. Đây gọi là “Logic tree” thường xuất hiện trong Tư duy logic (Logical Thinking).

Nếu dựa vào cây logic này để viết thành câu giả thuyết, ta sẽ có như sau:

“Tóm lại, nguyên nhân chính của việc lợi nhuận giảm chắc là do doanh số giảm rồi. Doanh số giảm khi mà đơn giá được cố định, thì hẳn là do số lượng bán ra giảm. Về vấn đề số lượng bán giảm, khi tra số liệu từng cửa hàng, chắc chắn có thể xác định được cửa hàng nào đang giảm.”

Với các biểu đồ tạo trên máy, và dựa vào thông tin trên đó ta đã nắm được tình hình rồi, nếu thêm vào những chữ như “nhìn chung, tóm lại,...” để giải thích nữa thì hiệu quả sẽ tốt hơn.

Điểm mấu chốt

Giả thuyết WHAT được xây dựng nhằm “có thể phân nhỏ để làm rõ data đó như thế nào” hay “Khi sử dụng data đã được phân nhỏ, phải chọn điểm nào để dễ nhìn thấy vấn đề hơn.”

Điểm cần lưu ý khi viết Cây logic

Làm rõ Giả thuyết cho đến khi tìm thấy vấn đề

Để tìm vấn đề đang phát sinh, mặc dù đã phân nhỏ ra rồi, nhưng phải phân nhỏ đến mức nào?

Câu trả lời đó là “cho đến khi vấn đề xuất hiện (có sự khác biệt, chênh lệch)”.

Đi đến bước này thì tất nhiên việc chuẩn bị và sử dụng data nào đã rõ ràng rồi.

Ở trường hợp này, liên quan đến Số lượng hàng bán, ta đã biết cần phải có những data sau đây:

– Data số lượng bán của từng cửa hàng

– Data số lượng bán của từng phân khúc khách hàng

– Data số lượng bán của từng kênh phân phối bán hàng

Sẽ có những người đặt câu hỏi chi tiết hơn là, sử dụng data trong khoảng thời gian nào, phân khúc thị trường sẽ chia thế nào,... Tuy nhiên ở giai đoạn này, so với việc thu thập những thông tin có vẻ liên quan, rồi vẽ biểu đồ mà không có mục tiêu gì, thì chẳng phải ta đã có được kết quả khác biệt khi thu hẹp trọng tâm một cách cụ thể và hợp lý hơn sao.

Cách suy nghĩ theo kiểu Cây logic có hiệu quả là do các lý do:

– Yếu tố nào liên quan đến vấn đề ở phía trên cùng sẽ được kiểm chứng bằng giả thuyết hay data đã chọn được đặt vị trí phía trên (bên trái) của Cây logic (vì không bị trật khỏi vấn đề, nên sẽ không bị lãng phí khi phân tích).

– Vì sử dụng bốn phép tính, nên sẽ không bị bỏ sót hay bị trùng (có thể tránh nguy cơ bị bỏ sót khi có nhiều giả thuyết, hay thành kiến của người phân tích).

– Không quên những yếu tố mang tính định lượng.

Vì lấy phân tích sử dụng data làm cơ sở, ta hãy phân nhỏ các mục có thể số hóa, hay chỉ tiêu hóa (bằng cách sử dụng bốn phép tính, có thể tránh việc bị sót hay bị trùng).

Ví dụ như, khi phân nhỏ các yếu tố “lợi nhuận” dựa vào “thương hiệu”, “thái độ của nhân viên”, “vị trí”, hẳn là sẽ khó phân tích khi để nguyên data như vậy (khó mà chia giá trị lợi nhuận qua các số liệu không đong đếm được như thương hiệu hay vị trí). Chúng ta có thể tiếp tục với các yếu tố này khi có kết quả phân tích nguyên nhân ở bước tiếp theo.

– Không tự ý chuyển đến phần phương án hay nguyên nhân.

Ví dụ như khi phân nhỏ vấn đề trong “lợi nhuận”, có người sẽ nghĩ đến “tiếp đãi khách hàng”, “vị trí” hay “sản phẩm”. Khi xác định nguyên nhân chính, việc chọn các điểm để làm rõ thì rất tốt, nhưng đôi khi lại vượt xa vấn đề cần phân tích là “lợi nhuận”. Ở bước này, sau khi xác nhận được điểm chính của vấn đề, thì cần xây dựng giả thuyết và chứng minh nó, do đó tránh không tùy tiện đưa vào các câu chuyện chủ quan.

Để công việc được khách quan và chính xác, ta hãy phân tích theo từng bước trong Cây logic , và thử suy nghĩ một cách có hệ thống.

Mỗi lần phải viết Cây logic thấy phiền làm sao… Vậy thì, dù cho giải quyết vấn đề nào hay phân tích data nào, thông thường chúng ta phải viết Cây logic như trên. Tuy nhiên, tôi nghĩ không nhất định phải viết mới được. Lúc đầu để tập làm quen, bạn có thể viết trên giấy những câu đơn giản thôi, sau đó khi quen dần và có kinh nghiệm, tự nhiên bạn có thể vẽ trong đầu Cây logic này nếu trường hợp không quá phức tạp. Tùy vào độ phức tạp của vấn đề, nhiều khi những gì bạn vẽ trong đầu khi có kinh nghiệm là đã đủ sử dụng rồi.

Có điều, vì mục đích là trình bày cho người khác xem, và khiến họ bị thuyết phục bởi những căn cứ, phân tích bạn đưa ra, nên sẽ hiệu quả hơn nếu bạn làm rõ được những suy nghĩ trong đầu đó. Do vậy, nếu có được những data thể hiện chính xác, thuyết phục và không thiếu sót để trả lời cho những giả thuyết như tại sao lại chọn data đó để phân tích, hay tại sao lại cho rằng điều đó liên quan đến vấn đề phía trên, thì chắc chắn đó sẽ là phương thức rất hữu hiệu để giành được sự tin tưởng của người nghe.

Khi tôi tổ chức những lớp tập huấn cho các công ty hay đơn vị, tôi hay đưa ra câu gợi ý: “Cho tôi biết chỉ tiêu quan trọng nhất trong công việc của bạn là gì. Và hãy viết xem chỉ tiêu đó có thể được phân tích như thế nào”. Nhiều người lúc đầu tỏ ra bối rối “chỉ tiêu hàng đầu của mình là gì nhỉ”. Bản chất của vấn đề ở đây là sự nhận thức rằng công việc mình làm hằng ngày thì gắn với thành quả nào, được thể hiện ở chỉ tiêu nào. Các bạn cũng hãy thử suy nghĩ trường hợp bản thân mình luôn nhé.

Điểm mấu chốt

Phân tích cho đến khi vấn đề được tìm thấy.

Hãy nắm được ba điểm tiêu biểu

Lý do tại sao các điểm ấy lại ảnh hưởng đến hiệu suất hay hiệu quả phân tích

Vậy tại sao nếu so sánh theo các tiêu điểm đã phân tích, thì dễ tìm thấy vấn đề hơn.

Hình 2-10 là biểu đồ hiển thị Doanh số mỗi tháng theo phân khúc khách hàng (một cái là theo độ tuổi, cái còn lại là theo thu nhập năm).

Nếu chỉ tập trung vào làm biểu đồ doanh số hằng tháng theo kiểu “đã tăng hay đã giảm” mà không có tiêu điểm, thì ta cũng chỉ biết được doanh số “tổng thể” như phần in đậm phía giữa biểu đồ mà thôi. Khi nhìn biểu đồ như thế, rõ ràng ta chỉ biết được “à, đã giảm” hay “đã tăng”, nhưng lại không khơi gợi việc tìm ra vấn đề “là tại sao?”

Nếu xây dựng giả thuyết và phân tích vào yếu tố ảnh hưởng đến doanh số như tuổi tác hay thu nhập, ta có thể nhìn thấy được kết quả (lý do) đó. Nếu là tuổi tác, ta sẽ nhìn ra được vấn đề mà ở biểu đồ tổng thể không thể thấy, đó là “sự sụt giảm doanh số bán cho đối tượng khách hàng trên 60”. Đây là một trong những lợi điểm khi phân tích theo tiêu điểm.

Tuy nhiên, không phải tiêu điểm nào, hay lúc nào cũng có thể phát hiện ra vấn đề như vậy. Ở ví dụ trên, ngay cả khi phân tích theo thu nhập năm cũng không phát hiện điều gì bất thường cả. Trường hợp này có lẽ tiêu điểm đã chọn của giả thuyết không được chính xác.

Hoặc là, tiêu điểm đã chọn đúng rồi, nhưng “cách cắt lớp” dựa trên tiêu điểm đó không đúng, dẫn đến khả năng không tìm thấy vấn đề.

Lấy ví dụ trong việc chia lớp của tiêu điểm “Tuổi tác”. Nếu chia đại theo kiểu độ tuổi 10, 20, 30,... chắc là sẽ dễ hiểu về mặt data, nhưng bạn cần phải nghĩ đến chuyện, chia theo lớp 10 tuổi này có ý nghĩa gì trong việc phát hiện vấn đề không. Nếu trường hợp tìm vấn đề theo hành vi của khách hàng ở độ tuổi trung học, đại học, hay người đã đi làm, thì chia theo dưới 18 tuổi (trung học), từ 18 đến dưới 22 tuổi, và 22 tuổi trở lên, chắc chắn sẽ phù hợp hơn.

Những điều này không thể nhờ vào data hay phân tích nào, mà quan trọng chính là suy nghĩ của người phân tích.

Giả như khi “giả thuyết không đúng” đi nữa, cũng là phát hiện quan trọng. Vì điều này chứng tỏ những việc mà bản thân hay mọi người xung quanh đều cho rằng “có lẽ là đương nhiên”, thì thực tế lại không phải vậy. Đó cũng là dịp tốt để ta xem xét lại những gì đã thực hiện dựa vào giả định đó từ trước đến nay.

Ba tiêu điểm tiêu biểu

Nội dung và chủng loại của tiêu điểm khi phân tích data, cũng đa dạng tùy thuộc vào hình thái hoặc lĩnh vực kinh doanh. Tuy nhiên, nếu biết ba loại chính, ta sẽ dễ tìm thấy tiêu điểm phù hợp với từng trường hợp cụ thể hơn.

Tôi cũng vẫn nhớ trong đầu ba điểm chính như hình 2-11, và cố nghĩ xem trong mỗi trường hợp thì cái nào phù hợp.

Điểm mấu chốt

Hãy so sánh dựa vào các tiêu điểm bên trên, để tìm ra sự khác biệt.

Ba điểm để chọn tiêu điểm

Để có được đáp án chính xác và phù hợp

Tiếp đây, tôi xin giới thiệu các điểm cần xem xét khi chọn tiêu điểm để phân tích:

(1) Có tác động, ảnh hưởng gì đến mục đích không?

Đây là điểm quan trọng nhất. Bạn nên nhớ không hẳn “những gì dễ nhận ra = tiêu điểm chính” đâu nhé. So sánh dựa trên tiêu điểm vốn không ảnh hưởng lắm đến vấn đề đang phát sinh, ngay cả khi ta phát hiện ra điểm bất thường gì đó, cũng sẽ chẳng có ý nghĩa gì cả nếu dựa vào đó và đã khắc phục rồi nhưng lại không cải thiện, hay không giải quyết được vấn đề.

Ví dụ như, nếu là bán hàng qua mạng trong nước, thì việc lấy số liệu bán hàng giữa các vùng, dựa trên kết quả so sánh khách hàng tại các khu vực, là công việc đơn giản. Chỉ là, dù có số liệu như thế, nhưng với việc bán hàng qua mạng vốn dĩ không bị ảnh hưởng bởi địa lý, khu vực, thì dù có dựa vào đó để cải thiện hay khắc phục, cũng khó mang lại hiệu quả rõ ràng.

Mặt khác, nhìn về khía cạnh phân khúc tuổi tác của khách hàng, nếu chú ý đến độ tuổi khó bán và đưa ra phương án phù hợp thu hút đối tượng đó, có thể hình dung kết quả thu được sẽ được cải thiện rõ ràng thế nào sau này.

(2) Xác nhận xem Có khả năng thay đổi hay không (Controllable) = tạm thời bỏ qua yếu tố Không thay đổi được tại đây

Controllable nghĩa là có thể hành động để thay đổi yếu tố đó. Trong công việc, dù cho hiệu quả phân tích có chính xác bao nhiêu, nhưng lại không thể hành động thì cũng chẳng có giá trị gì. Ví dụ giả sử ta biết doanh số giảm là do toàn bộ thị trường của sản phẩm đó xuống dốc. Kết quả này rõ ràng rất đáng quan tâm, nhưng nếu là “toàn bộ thị trường” vốn dĩ ta không thể can thiệp được, thì kết quả đó chẳng có gì giá trị về mặt kinh doanh cả. Đây là điểm tôi thấy rất khác với các luận văn nghiên cứu hay các báo cáo khoa học nói chung.

Để tránh không bị phiến diện hay hạn chế khi phân tích, đôi khi ngay từ đầu ta không nên quá bận tâm đến việc có Controllable hay không. Dù vậy, nếu trong giai đoạn trước khi phân tích này, ta có thể lường trước rằng “nếu kết quả của giả thuyết này đúng, ta hay công ty có thể làm được gì cụ thể đây”, thì giá trị của kết quả “phân tích sử dụng trong thực tế” sẽ cao hơn.

(3) Có thể lấy data gốc được không

Đây thật sự là vấn đề rất thực tế. Dù đã biết những điểm mấu chốt ảnh hưởng đến kết quả, hay có vẻ khả thi đi nữa, nhưng nếu từ đầu không có data, hay không thể thu thập được data thì rõ ràng ta gặp vấn đề lớn rồi. Đây là vấn đề nghiêm trọng nhưng xảy ra như cơm bữa trong thực tế. Nếu dư giả thời gian hay tiền bạc, ta có thể tìm kiếm data phù hợp, hay có thể mua nếu cần.

Chỉ là từ kinh nghiệm bản thân, trừ khi là các bộ phận chuyên phân tích data, tôi nghĩ việc chấp nhận “mua data giá cao để phân tích” nghĩa là vấn đề hiện đang rất gay cấn rồi. Ngược lại, ta hãy xem như chuyện đó là không có thì hơn. Tại nơi làm việc mà thường xuyên đột ngột bị chủ yêu cầu “tuần sau phải trình bày đấy”, thì thường là nhân viên không thể đáp ứng yêu cầu đó được.

Những trường hợp như thế, ta không nên từ bỏ ngay, mà “nhà phân tích data hiệu quả” chính là người tận dụng data sẵn có, kiên trì và hoàn thành phần việc của mình.

Điểm mấu chốt

Hãy chọn tiêu điểm có ba yếu tố ảnh hưởng lớn đến Vấn đề/mục đích, Có thể can thiệp hay hành động, và Có khả năng lấy được data.

Cuối cùng, ta thử suy nghĩ về trường hợp của Yosuke xem (hình 2-12)

Yosuke: “Hiện vấn đề là doanh số khu vực mình bị giảm 21% từ nửa năm rồi, sao đây ta?” Doanh số thì bằng Đơn giá x Lượng bán. Đơn giá thì công ty quy định rồi, cửa hàng và nhân viên thì không tự ý đổi được, vậy giờ mình lấy sản phẩm để làm xem thế nào.

Lượng bán thì có nhiều yếu tố, nhưng kết cục thì có bao nhiêu khách đến, khách mua bao nhiêu, chắc là điểm chính rồi. Giờ nếu số hóa nó và phân tích, có thể là:

Số lượng bán = số khách đến x tỉ lệ mua x số lượng mua/người

Làm thế này có chiều sâu hơn là chỉ xem kết quả Lượng hàng bán. Vậy ví dụ như, nếu Số khách đến cửa hàng thay đổi, thì phân tích theo cửa hàng hay khách hàng đây. Tỉ lệ mua hàng thì mỗi sản phẩm sẽ khác nhau, hay số lượng mua cũng khác nhau tùy phân khúc khách hàng.

Nếu thử nhìn qua, sẽ biết được Yosuke đang cân nhắc điểm gì, nên chuẩn bị data gì để phân tích. Bên cạnh đó, ta cũng xác nhận được từng cái có liên hệ logic với vấn đề Sụt giảm doanh số hay không. Lúc đó, chắc chắn có thể giải thích hợp lý cho câu hỏi: “Tại sao lại chọn data đó?”

Bốn việc cần làm khi không lấy được data mong muốn

Nếu có đầu óc, sẽ tìm thấy data “thay thế”

Vấn đề căn bản nhất không thể giải quyết được do không lấy được data cần thiết, vẫn “thường xuyên” xảy ra trong thực tế. Gặp trường hợp này, ta hãy tìm cách khác và sử dụng “sự thông minh” để khắc phục nó.

Trong những tình huống thực tế khi nhất định phải có được kết quả gì đó, chỉ còn cách vận dụng hết mọi thứ xung quanh, vắt óc suy nghĩ để đi tiếp, thì tôi xin đưa ra vài gợi ý như sau.

(1) Tìm data thay thế có điểm chính tương tự nhau (Hình 2-13)

Nếu không thể lấy được data mong muốn, ta nên sử dụng data gần giống hay giống với data đó. Quan trọng là phải xác nhận và giữ nguyên bản chất “Cái ta muốn thể hiện bằng data đó là gì”, sau đó suy nghĩ thay đổi cách thể hiện có thể chấp nhận được.

Ví dụ, khi ta muốn so sánh Tỉ lệ lợi nhuận của toàn bộ chi nhánh, nhưng data ở mỗi chi nhánh lại khác nhau (thời điểm, hay cách tính), nếu để nguyên như thế thì không thể so sánh được (có trường hợp các chi nhánh vận hành một hệ thống data riêng, nên không thể dễ dàng thu thập được các data đó).

Nếu mục đích ban đầu là để “chia thành nhóm các chi nhánh thành tích tốt và chưa tốt”, thì ta nhận thấy không nhất định phải sử dụng Tỉ lệ lợi nhuận của mỗi chi nhánh mới được.

Do vậy, ví dụ như ta có thể nhìn qua số liệu, sau đó nắm ưu khuyết điểm của tổng thể đó. Thay vì so sánh Tỉ suất lợi nhuận của từng cửa hàng, ta có thể phân thành ba nhóm để phân tích, mặc dù không hoàn toàn giống nhau, nhưng vẫn gần với mục đích ban đầu. So với việc dừng lại và không thể làm (hay không làm), thì đây rõ ràng là thành quả rất lớn.

Thêm một ví dụ nữa giống như vậy, trường hợp ta muốn so sánh các chi nhánh bằng Tỉ lệ tăng trưởng sau này. Vì Tỉ lệ tăng trưởng là dự báo trong tương lai, nên khó mà đưa ra giá trị chính xác được. Nếu không có căn cứ hay data để tính Tỉ lệ tăng trưởng có độ tin cậy cao được mọi người chấp nhận, thì nhất định phải đưa ra phương án thay thế.

Ví dụ như nếu muốn phân tích Tỉ lệ tăng trưởng của các chi nhánh, nhằm “dành mức ưu tiên cho các chi nhánh có tiềm năng để đầu tư”. Đầu tư cho tương lai thì Tỉ lệ tăng trưởng trong tương lai tuy lý tưởng, nhưng phải xem xét cả đến yếu tố hiện tại, ví như quy mô kinh doanh hiện tại nữa. Sau đó có thể sử dụng chỉ tiêu thay thế như Tỉ lệ lợi nhuận hay Doanh số cao nhất tại thời điểm gần nhất.

Hay khi muốn phân tích yếu tố Lượng khách theo thời tiết, ta có thể biết sự chênh lệch nếu xem lại thông tin thời tiết khi trời mưa, mây, và quang nắng. Nếu muốn phân tích theo “con số (data)”, thì thêm một cái nữa là Lượng mưa. Tuy nhiên, nếu chỉ có Lượng mưa hôm đó nhiều hay ít, ta không biết chính xác rằng thời tiết vào khung giờ vắng khách của cửa hàng hay trung tâm đó như thế nào. Vì thế, ta có thể kết nối data này với data kia, ví dụ như khi xem quan hệ giữa Lượng khách và Thời gian trời quang, bằng cách liên tưởng “Thời gian trời quang” với “Thời tiết (mây, mưa, quang đãng) và “Lượng mưa”. Chỉ là điều đó còn phụ thuộc khả năng tư duy và liên tưởng của mỗi người nữa.

Khi xem phần phân tích tôi đã làm dựa theo tư duy linh động như vậy, tôi cảm thấy “mình thật sự đã rất động não rồi”, và nếu làm kỹ đến thế, chắc chắn sẽ giành được sự tin tưởng của mọi người.

Quan trọng là, nếu gặp phải tình huống “không có data”, ta không buông xuôi, mà hãy nghĩ vấn đề sâu xa, và linh động hơn để tiến lên, thì nhiều khả năng sẽ tìm thấy câu trả lời.

(2) Thử thay Giá trị bằng Tỉ lệ

Không chỉ sử dụng data như thế thôi, ta có thể tạo ra data mới bằng việc chuyển Giá trị đó sang Tỉ lệ.

Ví dụ, giả sử ta chỉ có số liệu doanh số của một cửa hàng. Giờ ta kết hợp với số liệu liên quan Doanh số như diện tích, lượng khách ghé, hay câu hỏi nhận được từ khách hàng. Bằng việc kết hợp này, ta có thể lấy được số liệu “mới” thể hiện “doanh số/diện tích cửa hàng” hay “doanh số/ mỗi khách hàng ghé đến” hoặc “doanh số/câu hỏi, thắc mắc gửi về”.

Những điểm lưu ý khi chuyển sang data Tỉ lệ như thế nào, tôi xin gợi ý như sau:

1) Nghĩ xem Giá trị liên quan đến data gốc là gì

Ở ví dụ trước, ta có thể dễ dàng biết được sự thay đổi của “Doanh số” dựa vào Lượng khách và Diện tích quầy hàng.

2) Nghĩ xem trong trường hợp để nguyên số liệu gốc rồi so sánh, Tiền đề có bị lệch không.

Ở ví dụ trước, ta thấy rằng nếu diện tích quầy hàng, hay lượng khách khác nhau, giữa các cửa hàng với nhau sẽ khó so sánh “Doanh số” nếu chỉ sử dụng số liệu gốc.

3) Đổi thông tin Định tính sang Định lượng (hình 2-14)

Data là chỉ Giá trị số (định lượng), tuy nhiên không phải tất cả công việc đều có data bằng số. Công việc có data không phải số, rất có khả năng Lượng và Chất của nó vốn có thể được khai thác tốt hơn, nhưng lại đang bị ngủ quên. Lấy ví dụ, giả sử ta có kết quả thăm dò theo kiểu nhập Bình luận. Đây không thể gọi là số liệu được, nhưng có khả năng “chuyển” chúng thành số liệu. Trong số những thông tin Định tính được ghi vào ở cột Bình luận, ta chọn ra các Từ khóa (keyword) chung.

Ở ví dụ hình 2-14, keyword có thể là “Tiện sử dụng”, “Giá cả”, “Thiết kế”. Sau đó đếm số Bình luận tích cực (hay tiêu cực) liên quan của từng keyword đó, rồi quy thành Số liệu. Nếu số đó càng nhiều nghĩa là ý kiến về Từ khóa đó càng tích cực (hay tiêu cực).

Đương nhiên, việc đọc giải các câu Bình luận có cả yếu tố chủ quan của con người, hay số lượng Từ khóa nhiều hay ít, có ý nghĩa gì với mục đích hay không, là những vấn đề ta phải suy nghĩ kỹ.

4) Thử gián tiếp sử dụng số liệu khác (như số liệu của các cơ quan công quyền)

Khi sử dụng kết hợp số liệu nội bộ với bên ngoài cũng là cách mang lại hiệu quả. Phương án này có thể áp dụng trong trường hợp ta không thể có được số liệu mình muốn đó trong nội bộ công ty hay tổ chức.

Ta cũng có thể lấy thông tin trên internet, tuy nhiên có nhiều điểm cần chú ý, chẳng hạn như số liệu đó đã cũ, hay nội dung không đáng tin, do đó cần tránh việc sử dụng thông tin thiếu kiểm chứng chỉ vì “Bỗng nhiên thấy nó nên dùng luôn”.

Ngược lại, ta có thể sử dụng những số liệu do các cơ quan công quyền công bố vì nó thường có độ chính xác và tin cậy cao.

Tôi cũng đã nhiều lần sử dụng chỉ tiêu kinh tế thị trường mình phụ trách (GDP, biến động dân số, chỉ số vật giá, hay tình trạng bán hàng của các công ty cạnh tranh khác,...) cho các phân tích hay đề án của mình.

Chỉ là khi sử dụng ta cần phải nêu rõ nguồn gốc của số liệu đó. Khi trình bày bảng phân tích, hay đề án và muốn được người khác công nhận, nếu chỉ rõ nguồn gốc số liệu là của cơ quan công quyền, chắc chắn sẽ khiến họ thấy tin tưởng và an tâm hơn.

Vậy thì, bạn cũng hãy thử tìm và sử dụng một lần những số liệu đó nhé.

Điểm mấu chốt

Nếu không có data, ta có thể tìm cái khác gần giống để thay thế; đổi sang “tỉ lệ”; đổi thông tin định tính sang định lượng hoặc tìm số liệu bên ngoài.

Những lưu ý khi thu thập số liệu

Không thể có câu trả lời chính xác từ số liệu sai

Nếu ta sử dụng số liệu một cách tùy tiện khi thu thập data, có thể sẽ làm sai lệch thông tin đó đi.

Ta thường hay sử dụng luôn data có sẵn ở chỗ làm, hay lấy từ người khác để phân tích mà không suy nghĩ gì cả.

Kết quả là những gì thu thập được phải bỏ đi vì khác hoàn toàn với giả định lúc đầu, hay nguy hiểm hơn là dựa trên kết quả phân tích không đúng với thực tế đó để hành động. Đương nhiên việc tìm thấy “data phù hợp mục đích” từ giả thuyết rất quan trọng, nhưng ngay cả khi tìm được, ta cũng phải lưu ý những điểm sau đây khi sử dụng nó.

(1) Phạm vi số liệu

Giả sử ta có data hàng tháng từ 10 năm trước đây.

Vậy giờ ta để nguyên như thế và sử dụng cho toàn bộ phân tích? Hay chỉ lấy 5 năm thôi? Hoặc lấy từ tháng 1 năm ngoái? Sự lựa chọn sẽ có rất nhiều.

Ngay cả các công cụ phân tích hay kết quả phân tích cũng không thể trả lời cho câu hỏi: Phạm vi nào thì phù hợp cho phân tích đó? Điều này cũng phụ thuộc vào sự phán đoán của người phân tích.

Thông thường thì một phân tích cần có ít nhất 30 số liệu, hoặc số liệu càng nhiều thì độ chính xác của phân tích càng cao, nhưng không hẳn là điều này lúc nào cũng đúng.

Ví dụ, nếu vì lý do sử dụng càng nhiều data càng tốt, bất chấp tình hình thị trường như sản phẩm hay cạnh tranh đã thay đổi đáng kể so với cách đây 5 năm, thì việc sử dụng số liệu cũ không có ý nghĩa gì. Đặc biệt, lĩnh vực hay thị trường có sự thay đổi, hay guồng quay nhanh thì chỉ cách nhau 2-3 năm thông tin cũng đã cũ rồi. Vậy thì, ở mỗi trường hợp tùy vào mục đích hay vấn đề mà người phân tích cần phán đoán xem data ở phạm vi nào thì phù hợp.

Không chỉ có sự biến đổi về thị trường, tình hình chung, mà khuynh hướng số liệu cũng thay đổi theo từng năm. Do đó, ta hãy luôn nhớ và xem xét cả yếu tố hoàn cảnh của thị trường.

Ví dụ, cách đây 5-8 năm trước, tình hình tốt, 3-5 năm lại đây, tình hình biến động lớn, và gần hai năm nay, tình hình trở nên tồi tệ,... Nếu chia đặc trưng, và so sánh phân tích từng giai đoạn như thế, chắc chắn chất lượng của phần phân tích đó sẽ được nâng lên.

Tùy mỗi trường hợp, có khi phân tích giống nhau dựa trên data của một tháng, nhưng không ít kết quả thu được lại rất khác nhau. Trong những trường hợp này có thể thấy sự phán đoán của người phân tích ảnh hưởng không nhỏ đến kết quả phân tích. Bản thân tôi có thử sử dụng phạm vi số liệu rộng hơn một bậc so với giả định ban đầu để phân tích. Nếu kết quả sau khi xác nhận và kiểm chứng không khác nhiều so với khi phân tích dựa trên phạm vi của giả định ban đầu, tôi sẽ lấy phân tích trong phạm vi giả định ban đầu làm kết quả cuối cùng.

Tuy vậy, việc lựa chọn phạm vi không phải lúc nào cũng chính xác, do đó nếu có thể trả lời với căn cứ cho câu hỏi: “Tại sao lại sử dụng số liệu trong phạm vi đó?”, nghĩa là ta đã làm đúng. Như đã đề cập, mặc dù chỉ có một giả định thôi, nhưng ta có thể dựa vào kết quả đó để thực hiện một việc hay vấn đề gì đó.

(2) Độ thô khi phân tích data (Hình 2-15)

Data sử dụng có lẽ thường được thu thập bằng đơn vị nhỏ nhất có thể, trong phạm vi giới hạn mang tính hệ thống hay kỹ thuật.

Ví dụ, đối với số liệu bán hàng, nếu có thể lấy theo ngày, ta sẽ có số liệu theo ngày, hay có thể quản lý bằng đơn vị người nếu có thể lấy số liệu theo từng người.

Như vậy thì để y chang số liệu đó và sử dụng là phù hợp nhất.

Điều này giống với nguyên tắc khi chọn phạm vi số liệu để sử dụng vậy. Nghĩa là người phân tích phải đoán xem đơn vị nào là phù hợp nhất, tùy vào mục đích, độ khó dễ khi thực hiện, hoặc khi trình bày kết quả hay quá trình thực hiện.

Ví dụ như, dù số liệu gốc giống nhau hoàn toàn, nhưng nếu để nguyên, tạo đồ thị doanh số mỗi ngày (ở hình 2-15 bên trái), với biểu đồ lấy số liệu theo tuần ở hình bên phải, rõ ràng khác hẳn nhau. Biểu đồ nào tốt hơn còn phụ thuộc vào mục đích và vần đề, tuy nhiên nếu muốn so sánh khuynh hướng doanh số giữa cửa hàng A và B, thì cái nào thích hợp hơn thì chắc đã rõ.

Ví dụ như, để diễn tả sự khác nhau giữa biểu đồ được tạo y chang data mà Yosuke “có sẵn hằng tháng rồi”, với biểu đồ tổng hợp theo tuần, rõ ràng hình 2-16 cho ta thấy, mặc dù từ một data gốc, nhưng sẽ khiến người xem có cách nhìn khác hẳn.

Thêm nữa, đơn vị sử dụng để phân tích không chỉ có thời gian. Nếu tiêu điểm là khu vực, thì có nhiều lựa chọn đơn vị chẳng hạn như: thôn - xã - quận - huyện, hay từng quốc gia, hoặc từng khu vực. Nếu tiêu điểm là độ tuổi của khách hàng, thì có thể chia theo đơn vị 10 như lứa 10 tuổi, 20 tuổi,... hoặc có thể chỉ cần hai nhóm dưới 50 tuổi và trên 50 tuổi,... sự chọn lựa dường như là vô hạn.

Có một điều hiện tôi vẫn đang cố gắng, là việc phân tích rộng hơn một chút so với giả định đưa ra.

Với tư cách một người phân tích, bạn cũng hãy thử đưa thêm giá trị vào phần phân tích của mình, bằng cách nghĩ xem có cách nào tốt hơn, dựa trên mục đích hoặc nội dung muốn trình bày, chứ không phải “dùng y chang số liệu đó mà không phải tạo thêm gì”.

(3) Không có nghĩa Data đó cho thấy tất cả

Số liệu có thể lấy được một cách ngẫu nhiên. Trong thực tế, ta thường hay sử dụng số liệu “có ở chỗ làm”, “trong thư mục chung ngay trước mắt”. Chỉ là nếu sử dụng nó thường xuyên và không suy nghĩ, sẽ dẫn đến nhiều nguy cơ sau này.

Ví dụ: Giả sử số liệu doanh số đó là toàn bộ data của khách sử dụng thẻ tích điểm để mua hàng. Trường hợp đó, ta đương nhiên sẽ không có thông tin của người không mua hàng bằng thẻ, hay những người không mua hàng. Vậy số liệu đó có nên sử dụng để phân tích khuynh hướng của tất cả khách hàng không.

Về cơ bản, chắc chắn phải xem xét kỹ càng xem liệu phạm vi “số liệu đó”, cái mà ta muốn sử dụng, có thật sự phù hợp với phạm vi của vấn đề hiện nay, hay điều ta muốn biết không.

Tuy vậy có rất nhiều trường hợp không nghĩ đến việc họ “có đang sử dụng số liệu trong phạm vi phù hợp với mục đích không”, mà chỉ là vì có nên dùng không mà thôi. Có thể nói, đây là tình trạng “tầm nhìn” bản thân đang bị hạn chế bởi số liệu trước mắt.

Chúng ta cùng xem thêm một ví dụ nữa: Theo kết quả khảo sát dành cho toàn bộ người sử dụng thiết bị của trung tâm thể thao, thì máy chạy bộ được đánh giá khá cao. Bên cạnh đó còn có ý kiến rằng sẽ tốt hơn nếu đặt lịch hẹn tại trung tâm dễ hơn, hay thời gian chờ ngắn hơn,...

Khi nhìn kết quả phân tích này, nếu theo phương án “Vậy thì tìm cách làm sao để khách có thể dễ đặt lịch hơn” có chắc là sẽ thật sự tốt không? Kết quả này chẳng qua cũng chỉ là tập hợp ý kiến của “Người sử dụng thiết bị thể thao” thôi. Rõ ràng data của “Người không sử dụng” hoàn toàn không có.

Nếu mục đích phân tích là nâng cao sự hài lòng của người đang sử dụng, thì có lẽ data này là đủ. Tuy nhiên, nếu muốn tăng lượng người sử dụng lên, chắc chắn cần phải có ý kiến của cả người chưa từng sử dụng nữa. Do vậy, giả sử dựa vào data này để cải thiện hơn nữa cách đặt lịch, thì chắc cũng không tác động được vào những người chưa sử dụng.

Tại một triển lãm được tổ chức, thì độ tuổi người đến xem nhiều nhất là 60, và điểm đánh giá trung bình của họ rất cao với 92 điểm.

Ở đây cũng thế, mức 92 này chẳng qua cũng chỉ là đánh giá của những người trên dưới 60 tuổi. Nếu như muốn thu hút thêm nữa đối tượng trẻ, thì rõ ràng ta không được tự mãn với con số 92 này, cho dù đây có là data của tất cả các khách hàng ghé đến triển lãm.

Tôi khuyên các bạn, khi sử dụng data nên xem phạm vi của nó có phù hợp “mục đích” không, hoặc phạm vi đó đã được chưa, có cần thêm data khác hay không, sau đó vẽ biểu đồ tổng thể và xác nhận lại phạm vi đó.

Giống với ví dụ về chiếc thẻ tích điểm, ta có hình 2-17. Hiện ta đang nhìn thấy chỉ là phạm vi “Những người sử dụng thẻ tích điểm”. Chắc hẳn bạn đã nhận ra nếu muốn phân tích để thu hút nhiều hơn khách hàng mới, thì chỉ data này thôi là không đủ.

Có câu nói bằng tiếng Anh là “Garbage-in Garbage-out”, có nghĩa là “Đưa rác vào sẽ phải đưa rác ra”. Nếu sử dụng kết quả phân tích đó cho công việc, ta hãy sử dụng data một cách thận trọng và có căn cứ nhé.

Điểm mấu chốt

Nếu đưa vào data không đúng, sẽ chỉ nhận được kết quả sai. Hãy suy nghĩ cẩn thận phạm vi mà data thể hiện hay độ thô của data, phạm vi nhé!

“Giả thuyết kiểu WHY” để tìm ra nguyên nhân chính

Xác nhận câu hỏi “Tại sao?” như thế nào?

Yosuke: “Nhờ kết quả phân tích và so sánh, mình đã biết khách hàng giảm mạnh từ cách đây nửa năm. Chắc chắn đây là vấn đề chính rồi. Vậy tại sao điều này xảy ra? Tại sao vậy nhỉ?”

Khi biết được vấn đề phát sinh, bước tiếp theo ta tiến hành xác định nguyên nhân “tại sao điều đó lại xảy ra”. Vì có từ khóa là “tại sao?”, nên giả thuyết này được gọi là Giả thuyết WHY.

Tuy giống với kiểu WHAT khi tạo Cây logic, nhưng lần này ta xem xét mối liên quan của các khía cạnh bằng câu hỏi “tại sao”, chứ không phải “phân tích” dựa vào bốn phép tính nữa.

Ví dụ, giả sử ta đã biết “có vấn đề trong việc bán sản phẩm YYY tại cửa hàng XXX”.

Vậy thì ta phải tìm xem nguyên nhân tại sao việc đó lại xảy ra. Lần này không có gì bảo đảm sẽ không có sai xót như khi tìm bằng máy và bằng bốn phép tính. Đây chẳng qua chỉ dựa vào “phỏng đoán”, nên đương nhiên phải áp dụng kinh nghiệm, kiến thức của bản thân, bên cạnh đó nếu cần thiết hãy lắng nghe lời khuyên của người khác. Làm sao để ta không đơn thương độc mã.

Ví dụ ở hình 2-19 có ba nguyên nhân của việc suy giảm Doanh số, đó là Dịch vụ khách hàng, Sản phẩm và Chương trình khuyến mại. Sự sắp xếp này được gọi là Cấu trúc hình tháp được sử dụng trong Logical thinking. Để kiểm chứng mỗi giả thuyết có chính xác hay không, dựa vào cấu trúc đó ta biết cần phải xác nhận điều gì, và sử dụng data nào.

Ngoài ra, ba nguyên nhân chính cũng được tìm thấy dựa vào các câu hỏi như: “Tại sao doanh số sản phẩm này lại giảm sút”, “Nguyên nhân chính ảnh hưởng đến doanh số sản phẩm này là gì”. Ở đây hiện chỉ có một tầng giả thuyết, nhưng nếu có thể đào sâu thêm tầng 2, tầng 3,... chắc chắn nguyên nhân thật sự sẽ xác định được cụ thể.

Cả khi ta chốt data sẽ sử dụng để phân tích, cũng cần phải xem Tiêu điểm phân tích, hoặc đơn vị, độ thô, phạm vi lựa chọn của data.

Ta hãy thử áp dụng cho trường hợp của Yosuke nhé.

Giả sử ta thấy Lượng khách ở cửa hàng nọ có điểm bất thường.

Yosuke: “Doanh số cửa hàng đó đang giảm mạnh. Việc quan trọng bây giờ là phải tìm ra nguyên nhân vì sao Lượng khách cửa hàng lại giảm mạnh. Chắc chỉ có thể là do Quảng cáo, sức hút của thương hiệu, vị trí cửa hàng thôi nhỉ. À, chắc chắn là còn tùy vào đối tượng khách hàng nữa.

Nhưng mà, Thương hiệu và Vị trí chắc không ảnh hưởng nhiều đâu, nên mình để sau vậy. Giờ mình lấy số liệu Quảng cáo để phân tích thôi. Nhưng nếu không biết “data Tuyên truyền quảng cáo là gì” thì khó mà tiến hành được nhỉ. Chỉ tiêu đánh giá hoạt động quảng cáo chắc là Tần suất hoạt động hay Số tiền chi cho quảng cáo rồi. Vậy mình xem thử data Tần xuất thực hiện và Kinh phí này xem sao.

Đúng vậy, mình làm theo cách này để tìm ra nhiều nguyên nhân giả định, đây chính là Giả thuyết WHY rồi, cũng không cần suy nghĩ phức tạp làm chi”.

Bây giờ ta hãy thử xem những gì Yosuke nghĩ nhé. Vấn đề đó được giả định “Tại sao”, và nguyên nhân ảnh hưởng đến Lượng khách chính là Hoạt động tuyên truyền quảng cáo, sức hút thương hiệu, và vị trí cửa hàng. Tuy nhiên, độ ưu tiên để phân tích sẽ giảm xuống nếu nguyên nhân đó khó thay đổi tức thời, và ít khả năng liên quan trực tiếp đến sự giảm sút từ cách đây nửa năm.

Mặt khác, nếu chỉ có số liệu quảng cáo thôi thì chưa đủ cụ thể, do đó đã mở rộng thêm một bậc nữa, chia số liệu thành Chi phí quảng cáo và Tần suất thực hiện, để phân tích vấn đề “Hoạt động quảng cáo có phải nguyên nhân ảnh hưởng đến Lượng khách hay không” (hình 2-20). Như vậy ta đã có giả thuyết để xác định nguyên nhân.

“Nếu vậy, dựa vào số liệu mình có thể xem “không biết Quảng cáo có phải là nguyên nhân khiến khách giảm không” để xác định giả thuyết “hoạt động quảng cáo chắc là không hiệu quả rồi”.

Điểm mấu chốt

Hãy đưa các câu hỏi “Tại sao” để tìm ra sự liên hệ với vấn đề đã được xác định.

Lợi ích và rủi ro khi phân tích bằng giả thuyết

Hiệu suất tăng cao nếu đầu tư công sức

Đến đây chắc bạn đã nắm được phương pháp phân tích bằng giả thuyết rồi. Có thể bạn cho rằng, sao thấy rắc rối, khó khăn quá, nhưng lợi ích mang lại thì không thể đếm được. Có thể nói, giả thuyết rất cần khi bạn muốn phần phân tích của mình hiệu quả, chính xác hơn. Giờ ta hãy tổng hợp những lợi ích khi phân tích theo giả thuyết nhé.

(1) Tránh được phân tích thừa thãi

Giả sử ta không có bất cứ giả thuyết nào, và chỉ sử dụng data để tạo biểu đồ, hay sử dụng nhiều cách phân tích khác nhau. Kết quả thu được có thể là “Ô ya, cái gì vậy?”. Tuy nhiên, ta thử nghĩ đến khả năng thấp và hiệu quả xấu sau đó của nó nhé.

Điều này giống với khi ta tìm đồng 100 Yên khắp công viên rộng lớn vậy. Nếu có giả thuyết, có thể ta chỉ tìm quanh máy bán hàng tự động trong công viên, hay nếu làm rơi tiền từ túi quần/ áo khi rửa tay, ta cũng chỉ cần tìm xung quanh đó thôi.

Nếu biết mục tiêu là chỗ nào, rõ ràng khả năng tìm thấy là rất cao. Dù nói vậy nhưng cũng có khả năng không tìm thấy đồng 100 Yên, hay chỉ tìm thấy đồng 10 Yên thôi. Phân tích data cũng có điểm giống như vậy.

Hiện nay, những người lưỡng lự không biết sử dụng data nào trong một rừng data, hay không biết phải làm sao để thực hiện, phần lớn là do họ không có giả thuyết.

(2) Mục đích phân tích sẽ rõ ràng hơn

Có nhiều người giữa chừng quên đi mục đích, làm mà không ý thức được rằng mình chỉ đang “phân tích để phân tích”.

Tuy nhiên khi nhìn lại mục đích ban đầu “muốn biết điều gì” và sử dụng data khác, cố gắng thay đổi cách làm, sẽ có thể đi tiếp được.

Xuất phát điểm của việc tạo giả thuyết là để xác định mục đích hay vấn đề phát sinh. Nếu ngay từ đầu ta rõ ràng điều này, và biết rõ giả thuyết của từng bước trong quy trình là nhằm “để làm gì”, ta sẽ không bỏ sót điểm “mấu chốt”.

Đương nhiên kết quả phân tích mà không có mục đích rõ ràng, sẽ không ai hiểu và chấp nhận cả.

(3) Dễ xây dựng cốt truyện tổng thể

Quy trình “Làm rõ mục đích hay vấn đề” => “giả thuyết” => “kiểm chứng giả thuyết (phân tích)” => “giải thích kết quả” => “trình bày nói - viết” chắc chắn là quy trình hợp lý và khách quan nhất để tìm ra nguyên nhân và cách giải quyết.

Khi trình bày vấn đề gì đó, nếu bạn không hiểu được quy trình hay điểm trọng yếu “tại sao lại trình bày như thế”, thì người nghe chắc chắn sẽ không thể chấp nhận được.

Nếu phân tích theo quy trình đó, thì chỉ cần trình bày như thế người khác cũng sẽ hiểu vấn đề một cách logic (hình 2-21). Phân tích là phân tích, trình bày là trình bày, thường là thừa thãi nếu bạn để phần Trình bày ngay từ đầu.

Phương pháp phân tích theo quy trình logic chính là phương pháp áp dụng giả thuyết được giới thiệu sau đây.

Trong giả thuyết có cả rủi ro

Mặc dù là phương pháp tiện lợi, nhưng cũng chứa rủi ro bạn cần phải biết khi áp dụng.

(1) Rủi ro bỏ sót những vấn đề không thể nhìn thấy

Giả thuyết chẳng qua cũng chỉ là giả định mà thôi. Những gì mình không thể thấy thì dù cố gắng cũng không thấy được, hay không biết rằng “không thể thấy”. Ta cần cố gắng giảm thiểu rủi ro này bằng cách tham khảo kinh nghiệm, sự hiểu biết của người khác, chứ không chỉ dựa vào kinh nghiệm hay kiến thức của bản thân.

(2) Rủi ro khi nhìn phiến diện

Ngay chính những điều chúng ta đinh ninh tin tưởng, hay nghĩ theo thói quen cũng là một điểm mù mà bản thân mãi không nhận ra. Nếu thất bại một lần, ta sẽ biết đó là sai lầm, và nhờ những sai lầm đó ta sẽ rút được nhiều kinh nghiệm và hoàn thiện hơn sau này. Chỉ là để đến được ngày đó ta phải mất nhiều thời gian và trải nghiệm.

Hiện cũng có những môn học như “Kinh tế học hành vi”, trong đó tổng hợp một cách hệ thống những điều được cho là không hợp lý của con người, nêu những ví dụ điển hình, hoặc Khuynh hướng,... (bạn có thể tham khảo thêm tác phẩm của Kashiwagi Yosiki Con người quyết định dựa vào cảm tính hơn là suy nghĩ do Nhà xuất bản Gijutsuhyoronsha phát hành).

Chúng ta có thể giảm thiểu rủi ro bằng cách tích lũy thêm kinh nghiệm, nhận ra những thói quen của bản thân nhờ vào thông tin hoặc các nguồn bên ngoài.

Điểm mấu chốt

Hãy phân tích dựa vào giả thuyết sau khi nhận ra điểm mạnh và rủi ro có thể có.

Thủ thuật khi xây dựng giả thuyết

Quyết định thứ tự ưu tiên hay MECE

Sau cùng tôi xin được giới thiệu một số thủ thuật khi xây dựng giả thuyết sau đây:

(1) MECE (là viết tắt của chữ Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive nghĩa là Không bỏ sót và Trùng lặp)

Khi lập giả thuyết, nếu có thể, ai cũng mong không bỏ sót, hay trùng lặp. Mặc dù khó đạt đến sự hoàn hảo, nhưng để duy trì MECE, sẽ hiệu quả hơn nếu ta sử dụng bốn phép tính để phân tích như ở phần Giả thuyết WHAT.

Hoặc có thể sử dụng những framework được phổ biến hiện nay. Ví dụ, khi nêu giả thuyết liên quan đến marketing, ta có thể dựa vào 4P trong marketing (Sản phẩm = Product, Phân phối = Place, Khuyến mãi = Promotion, Giá cả = Price). Hay có thể dựa vào 3C (Khách hàng = Customer, Đối thủ Cạnh tranh = Competitor, Công ty = Company). Nếu ta chỉ phân tích dựa vào phạm vi data bản thân nhìn thấy, thì thường sau đó sẽ nhận ra mình đã bỏ lỡ mất phần quan trọng. Ở đây, điều quan trọng là ta phải biết “Mở rộng tầm nhìn của bản thân mình”.

Trong lúc trình bày kết quả phân tích, nếu bị vặn “Nói vậy, sao lúc đầu cậu không nghĩ đến yếu tố XXX”, nếu câu trả lời của bạn là “À tôi quên mất”, thì khả năng thuyết phục trong nội dung sau đó hầu như không còn nữa. Để tránh gặp thất bại tương tự, lúc nào bạn cũng phải nhớ MECE nhé.

(2) Không thể đặt mục tiêu đạt 100 điểm từ lúc đầu

Không có giả thuyết nào hoàn hảo 100 điểm trước khi kiểm chứng cả. Nếu đặt mục tiêu 100 điểm, chắc chắn ta không thể đi tiếp được.

Tùy vào quan điểm sử dụng thực tế, đôi khi cần có thái độ lạc quan kiểu như “nếu giả thuyết sai, thì ta sẽ làm lại. Nếu có một giả thuyết không kiểm chứng được, có lẽ ta nên tìm cái khác”. Trước tiên ta hãy đặt mục tiêu để có những giả thuyết mà cả bản thân và người nghe đều cảm thấy rằng “Trời! Mà ờ, đúng là như thế thật!”

(3) Sắp xếp thứ tự ưu tiên

Tùy vào trường hợp mà giả thuyết đưa ra nhiều hay ít, nhưng nếu nhiều và phải phân tích hết chắc chắn sẽ tốn không ít công sức và thời gian. Khi đó, với nguồn lực giới hạn (con người, thời gian, tiền bạc, kỹ năng,...) ta phải sắp xếp thứ tự ưu tiên của các giả thuyết cần kiểm chứng, và làm trước những phần có độ ưu tiên cao (thực tế những lúc bị yêu cầu kết quả trong khi nguồn lực giới hạn là thường xuyên).

Vậy có được sắp xếp thứ tự ưu tiên dựa vào quan điểm chủ quan không? Không, nếu làm thế thì phần phân tích không có căn cứ và chắc chắn sẽ không được chấp nhận.

Giờ ta hãy sắp xếp trình tự ưu tiên có sức thuyết phục và logic.

Tôi xin được giới thiệu một trong những cách làm đó là “Payoff matrix” để quyết định độ ưu tiên với hai tiêu điểm.

Hình 2-22 có trục tung là “phân tích dựa vào giả thuyết đó, mức độ tác động đến vấn đề”, và trục hoành là “Nếu dựa vào giả thuyết đó, thì mức độ dễ thực hiện là bao nhiêu” (độ dễ khi thực hiện). Trong đó một điểm là một giả thuyết.

Tuy nhiên, mỗi giả thuyết được đặt ở vị trí nào lại không quan trọng lắm, bạn có thể đặt ở trên, giữa, hay phía dưới.

Quan trọng là cần biết các giả thuyết đó được đặt ở đâu và hiểu được tại sao. Sẽ hiệu quả hơn nếu thảo luận cùng nhau để xem vị trí cần đặt giả thuyết đó. Đây là cách làm có thể tăng mức đáng tin hay thuyết phục của phần phân tích.

Ta hãy dùng hai giả thuyết sau để xem cụ thể ý nghĩa của Định vị (positioning) dựa vào hai tiêu điểm nhé.

Vấn đề: Doanh số bán quần áo trẻ em đang sụt giảm.

Giả thuyết A: Có phải do sản phẩm mới của đối thủ ảnh hưởng không?

Giả thuyết B: Việc giảm giá có giúp gì được không?

Trong hình 2-23, Giả thuyết A đặt ở phía trái bên trên, điều này nghĩa là mức ảnh hưởng lớn, nhưng công ty khó để can thiệp (độ dễ thực hiện là thấp). Nghĩa là, mặc dù bị ảnh hưởng bởi sản phẩm của đối thủ cạnh tranh, nhưng ta không thể tác động được đến đối thủ, và cũng khó lập tức đưa ra sản phẩm khác cạnh tranh lại.

Ở phía bên phải, phía dưới là giả thuyết B, nghĩa là mức ảnh hưởng nhỏ nhưng khả năng thực hiện cao. Trường hợp này, dù cho việc giảm giá được thực hiện cẩn thận, rõ ràng, nhưng sau khi thực hiện có thể cũng không khiến doanh số thôi sụt giảm ngay lập tức được.

Như vậy theo biểu đồ có nhiều giả thuyết, phía bên phải ở trên là giả thuyết có tác động lớn đến vấn đề, khả năng thực hiện cũng dễ, nên sẽ được ưu tiên. Và những giả thuyết lùi về phía trái bên dưới sẽ lần lượt được xếp thứ tự ưu tiên sau (Hình 2-24).

Tùy vào từng trường hợp, nếu vũ khí này giúp ta có lựa chọn phù hợp, làm cho người khác chấp nhận, thì chắc chắn có thể ứng dụng ở nhiều trường hợp khác nhau.

Ở đây, ý nghĩa của việc này không phải lấy phân tích làm mục đích, mà trong giới hạn của bản thân hay tình huống, ta có thể hành động để khắc phục vấn đề hay đạt mục đích, sau đó thu được thành quả hay không. Để làm được điều này, ta phải sắp xếp trình tự ưu tiên cho những giả thuyết đã có, đồng thời phải hành động hiệu quả. Điểm này về cơ bản cũng có phần khác với mục đích phân tích đòi hỏi sự chính xác tuyệt đối của Học giả hay Chuyên viên phân tích, nhưng hãy nhớ kỹ để áp dụng vào công việc thực tế.

Điểm mấu chốt

Trường hợp có nhiều giả thuyết, hãy phân mức độ ưu tiên cho phù hợp với thực tế rồi bắt tay vào làm nhé!

Chương 2

Những điều phải làm để có thể “suy nghĩ bằng số liệu - data”

Chủ đề: Xây dựng giả thuyết trước khi bắt tay phân tích data

1: Tìm xem vấn đề gì đang xảy ra: Phân tích vấn đề (Kiểu WHAT), xem xét Tiêu điểm so sánh từ các giả thuyết!

2: Tìm xem tại sao vấn đề lại phát sinh: Xây dựng giả thuyết để tìm nguyên nhân bằng từ khóa “ Tại sao?”. Nếu nhiều giả thuyết, hãy sắp theo mức độ ưu tiên nhé! (Kiểu WHY)

3: Nghĩ cách để có data phù hợp, độ thô khi phân tích, hoặc phạm vi data sẽ sử dụng.

Chương 3Nắm được “Điểm chính của vấn đề” bằng “Bình quân” và “Độ lệch chuẩn”

Không thể kết luận kiểu “Hỗ trợ cửa hàng có Lượng khách bình quân thấp” được

Y

osuke: “Thế à, vậy nếu biết ‘phương pháp thực hiện theo logic dựa vào giả thuyết’, thật là có thể trình bày tự tin những gì mình nghĩ rồi”.

Takashima: “Đúng vậy. Dù cậu nói bao nhiêu ‘có vẻ như thế’ đi nữa, nếu thiếu căn cứ người khác sẽ không tin tưởng, và cũng ảnh hưởng cả đến việc kinh doanh thực tế nữa”.

Yosuke: “Em sẽ xem lại cẩn thận cách làm và những gì đã làm của mình. Trước đây em cũng có tạo giả thuyết, thu thập data cho giả thuyết đó, nên giờ sẽ thử đi sâu hơn nữa xem thế nào.”

Takashima: “Ừ, tôi trông cậy vào cậu đấy. Nhưng giả thuyết chỉ là tiền đề cho phân tích, và cũng chỉ là bước bắt đầu. Tôi đã muốn cậu phân tích kỹ hơn. Vì tôi cũng không thể nói chuyện cậu làm qua loa cho Trưởng bộ phận được”.

Và rồi, Yosuke đã nhanh chóng tra lại Lượng khách của các cửa hàng trong khoảng một năm qua, để kiểm chứng giả thuyết mình đã tạo. Khi nhìn thấy số khách ghé bình quân, Yosuke đã thấy Lượng khách tại cửa hàng B và D ở khu vực phía Bắc thấp hơn.

Yosuke: “Anh Takashima, đúng là trung bình tại cửa hàng B là 460 người/ngày, và D là 450 người/ngày là quá thấp nhỉ. Quả đúng là vấn đề phát sinh ở các cửa hàng phía Bắc này, vậy giả định ban đầu của em hình như đúng rồi. Giờ em sẽ cải thiện hết mức các cửa hàng này nha!”

Takashima: “Cảm ơn cậu. Tôi biết rõ là Lượng khách cửa hàng B và D thấp hơn hẳn rồi. Nhưng chỉ có như thế, thật sự có thể nói cửa hàng B và D là vấn đề chính hiện nay sao. Nghĩa là, thật sự cậu nghĩ nếu dốc sức tăng Lượng khách cửa hàng B và D, là có thể giải quyết hết vấn đề hiện nay hả?”

Yosuke: “Ủa, em nghĩ là nếu mà như thế... thì... (mà ủa!? Mình nói gì sai hay sao ta?)”

Takashima: “Đó chẳng qua chỉ là phương án cậu chợt nghĩ ra sau khi nhìn số trung bình cả năm, rồi khẳng định đó là vấn đề cần giải quyết thôi, đúng không? Nếu thế thì cũng chỉ là suy đoán mà thôi.”

Yosuke: (Nhưng mà, ngoài chuyện này thì còn chuyện gì nữa hay sao?)

Hãy nắm bắt điểm chính của vấn đề

Sẽ không hiệu quả nếu cho rằng “có vấn đề do nhỏ hơn số bình quân”

Chắc có nhiều người đã từng cảm thấy mơ hồ khi đưa ra những kết luận đơn giản kiểu như “vì cao hơn trung bình nên ổn, vì nhỏ hơn nên có vấn đề” giống Yosuke. Yosuke đã lấy data để vẽ biểu đồ, trong một tình huống mà “Cái đó, không cần làm biểu đồ, chỉ cần để số liệu thôi cũng nhận ra được mà”.

Các bạn có nhớ không?

Để nắm được tổng thể thì chỉ cần data tổng quát như Tổng doanh số, tuy nhiên bằng đó thôi thì chưa đủ cụ thể để giải quyết vấn đề hay để đạt mục đích. Ở chương 1 ta đã biết rằng cần phải có quy trình để từng bước đi sâu vào phân tích. Để làm được điều đó, đòi hỏi ta phải biết vấn đề nằm ở đâu.

Tuy nhiên, tuyệt đối không quyết định một cách thiếu suy nghĩ như kiểu “vì cửa hàng này doanh số thấp nhất, nên hẳn đây là vấn đề rồi”.

Ở đây để biết được vấn đề một cách chính xác, ta hãy học các bước cụ thể hơn (hình 3-2).

Để nắm được điểm chính của vấn đề, cách làm chủ yếu là tìm ra các điểm khác biệt với các yếu tố khác, bằng cách so sánh số liệu với nhau. Chỉ là không hẳn lúc nào khi so sánh ta cũng thấy được điểm cần thiết đó.

Như ta đã biết, nếu muốn có thông tin thích hợp từ data, trước tiên phải phân data thành các yếu tố phù hợp (bằng bốn phép tính), rồi so sánh nó trên Tiêu điểm thích hợp (như từng khách hàng, từng cửa hàng, theo thời gian,...). Có thể nói bước đầu tiên như Yosuke đã làm, chính là phân data Lượng khách hay Doanh số tổng thể toàn khu vực thành yếu tố “cửa hàng”.

Tuy nhiên khi chọn sử dụng không chỉ “vì có data của các cửa hàng”, mà cần phải có lý do vì sao chọn data đó (căn cứ hay giả thuyết). Trường hợp của Yosuke, anh ấy đã lấy số bình quân của data có trong tay, rồi kết luận dựa vào số liệu đo (thực tế có nhiều trường hợp giống như vậy).

Nhưng ví dụ như trước khi phân tích data, ta biết nhận định rằng: “Mỗi cửa hàng đều được quản lý bởi các cửa hàng trưởng, nên khó có chuyện tất cả đều đồng loạt giảm sút từ nửa năm trước được. Vậy chắc là có cửa hàng nào đó vì một lý do gì đó mà doanh số đi xuống, gây trở ngại cho tổng thể rồi đây”, thì việc suy nghĩ và tìm xem data nào cần cho việc đó (ví dụ như data doanh số thực tế của từng cửa hàng), chuyện gì xảy ra (ví dụ có cửa hàng nào đó thay đổi khác thường bắt đầu cách đây nửa năm không), sẽ cụ thể hơn.

Giống như vậy, chuyện so sánh các data với nhau thì đơn giản rồi, nhưng khi làm đòi hỏi phải có cách suy nghĩ, cách nhìn phù hợp.

Lúc đó, việc nắm bắt chính xác mấu chốt của vấn đề (nguyên nhân) có được từ data, chính là chìa khóa ảnh hưởng lớn đến chất lượng và hiệu suất của kết quả phân tích. Chọn lựa tiêu điểm phù hợp để phân tích data là việc đương nhiên, nhưng qua đó có dễ nắm bắt điểm đặc trưng, mà không bỏ sót thông tin được giấu ở data gốc hay không, chính là điểm quyết định.

Chính vì vậy, các bạn nhất định phải ghi nhớ ba quan điểm và hai tiêu điểm để nắm và so sánh đặc trưng cửa data mà tôi sẽ giới thiệu tiếp theo nhé.

Điểm mấu chốt

Tạo giả thuyết, sau đó nghĩ để tìm ra “tiêu điểm thích hợp”, “phân tích cho phù hợp” nhằm xác định vấn đề hiện nay.

Để làm được như thế, bạn hãy thử suy nghĩ cụ thể xem “Vấn đề” dễ bị ảnh hưởng bởi yếu tố nào nhé.

Nắm được Độ lớn của data bằng số liệu “Bình quân”

Xem đặc trưng của data bằng “Độ lớn” và “Phân bố” (1)

Để nắm được chính xác đặc trưng của data, ta phải nhìn vào điều gì?

Để tìm ra vấn đề, việc biết được đặc trưng của data đó rất quan trọng.

Hẳn nhiều người cho rằng “data” là “giá trị thể hiện độ lớn”. Trong công việc thực tế, thường ta hay nói đến Tỉ suất hay Độ lớn cho data chẳng hạn như “Doanh số”, “So với cùng kỳ năm ngoái”, “Tỉ lệ sản lượng/nguyên liệu” hay “Lượng khách”. Và đại diện để biểu đạt độ lớn đó thường là “Bình quân”.

Giá trị bình quân mà mọi người thường sử dụng, là một chỉ tiêu rất tiện để nắm được độ lớn. Nếu để riêng từng data một, số lượng càng nhiều thì càng khó nắm được đặc trưng tổng thể. Tuy nhiên, nếu đưa thành chỉ tiêu bình quân để thể hiện “độ lớn của tổng thể”, ta có thể gom các data riêng lẻ đó thành một.

Như ví dụ ở hình 3-3, ngay cả khi nhìn data Doanh số ngày trong tháng đó, ta cũng khó biết được độ lớn đó là bao nhiêu. Nếu đưa nó về “giá trị bình quân” 189.000 Yên, chỉ thoạt nhìn thôi sẽ biết được độ lớn đó. Hay khi so sánh giữa các data có số lượng khác nhau (ví dụ 30 ngày hay 31 ngày), nếu sử dụng bình quân, con số chênh lệch sẽ không lớn.

Điểm mấu chốt

“Giá trị bình quân” rất tiện lợi khi muốn biết độ lớn của tổng thể.

Yosuke: “Nhưng mà, anh Takashima đã nói là không thể chỉ sử dụng bình quân để kết luận cửa hàng này có vấn đề được. Cái đó, có nghĩa là sao?”

Tại sao không được xem “bình quân thấp là có vấn đề”?

Lưu ý những thông tin bị mất khi sử dụng bình quân

Ta hãy thử xem nhanh một đáp án cho câu hỏi của Yosuke nhé!

Bình quân thì tiện lợi, nhưng mặt khác, nó sẽ khiến vài thông tin bị mất đi, và hiện có rất nhiều người sử dụng mà không biết đến sự thật đó.

Như ở ví dụ Doanh số phía trên. Khi nghe đến bình quân là 189.000 Yên, chắc nhiều người sẽ nghĩ ngay “Doanh số trung bình mỗi ngày khoảng 189.000 Yên”. Vậy ta hãy xem kỹ số liệu gốc, ngay trước và sau số 189.000 Yên thì thế nào?

Khi xác nhận data trong 30 ngày bằng biểu đồ Histogram, ta sẽ có hình 3-4.

Nhìn biểu đồ ta thấy nhóm có doanh số 160.000 - 200.000 Yên gồm cả trung bình 189.000 Yên, chỉ có một ngày. Nhiều số ngày nhất là nhóm doanh số 260.000 - 300.000 Yên, kế đến là 210.000 - 250.000 Yên. Ở đây rõ ràng Số ngày càng nhiều sẽ càng cách xa Doanh số trung bình 189.000 Yên đó.

Có hai lý do chính làm ta bất ngờ với thực tế và hình ảnh trong những trường hợp như vậy.

(1) Tác dụng phụ khi tổng kết bằng Giá trị bình quân

Nếu tổng hợp nhiều data bằng chỉ tiêu Giá trị bình quân, có thể ta sẽ đánh mất thông tin có trong data gốc. Ví dụ như nếu chỉ nhìn vào Giá trị bình quân 189.000 Yên, ta không biết được Giá trị nhỏ nhất hay lớn nhất là bao nhiêu, hay mức doanh số nào có số ngày nhiều nhất. Ngay cả quan hệ giữa Số ngày và Số tiền trong biểu đồ Histogram trước đó (nghĩa là sự phân bố của data) ta cũng không thể biết.

(2) Có nhiều người hiểu sai về “Bình quân”

Tại các buổi hội thảo hay tập huấn, tôi thường hay đặt câu hỏi: “Ai có thể giải thích cho học sinh tiểu học biết “Bình quân là gì”, mà không phải là cách tính (lấy tổng chia cho số đơn vị)”.

Tuy nhiên đến giờ vẫn chưa có ai giải thích chính xác được từ này (thực tế trong nhiều cuốn từ điển, hầu hết cũng không giải thích đúng từ này):

– Giá trị đại diện

– Giá trị trung tâm

– Giá trị thường xuất hiện

Thường câu trả lời sẽ như trên. Nếu sử dụng cách hiểu này và áp dụng Giá trị bình quân nhiều quá, rủi ro hiểu sai thực tế đang diễn ra là rất cao. Đặc biệt những người thời sinh viên vẫn cho rằng, khi điểm số bài kiểm tra của mình trên mức bình quân của lớp, nghĩa là “mình thuộc nửa trên nhóm điểm cao”, thì càng cần chú ý hơn.

Khi bình quân được phác họa bằng hình ảnh, ta sẽ có hình 3-5 bên dưới. Mỗi dấu tròn sẽ là một data. Tính từ Mốc bình quân, giá trị nào càng về bên phải thì càng +, càng về bên trái sẽ càng -. Mỗi dấu tròn sẽ được đặt tương đương với giá trị của mình trên mặt phẳng. Chắc chắn sẽ có một điểm tại vị trí nào đó cân bằng hai bên trái phải, và là điểm trụ từ dưới lên cho mặt phẳng này. Và đó là nơi đặt (giá trị) bình quân. Vì thế theo suy nghĩ của tôi, Bình quân chính là “Điểm cân bằng”.

Đặc biệt hãy chú ý đến vị trí và số lượng dấu tròn bên trái, phải của Bình quân. Dấu tròn nhỏ hơn Bình quân (bên trái) có 3, lớn hơn có 8 dấu.

3 dấu tròn bên trái nằm cách xa Bình quân, nghĩa là giá trị của nó nhỏ hơn nhiều so với bình quân.

Ở đây ta thấy rằng:

1. Giá trị bình quân không hẳn ở chính giữa, trung tâm của data (không hẳn số lượng trái phải thì phải giống nhau).

2. Không hẳn data tập trung nhiều ở nơi gần giá trị bình quân.

3. Không hẳn giá trị bình quân là giá trị đại diện cho toàn bộ data.

Như vậy “Bình quân” ở đây chắc hẳn là khác nhiều so với trong suy nghĩ của nhiều người rồi.

Yosuke: “Trời, mình chưa từng nghĩ đến chuyện đó. Nhưng mà đúng là nói bình quân một ngày 189.000 Yên, thì mỗi ngày mỗi khác. Do vậy nếu chỉ nhìn bình quân thôi, sẽ không biết được sự chênh lệch đó ra sao. Nhưng mà, giờ phải làm thế nào đây?”

Điểm mấu chốt

Ta nên biết, mặt trái của sự tiện lợi khi sử dụng “Bình quân” là bỏ sót điểm quan trọng nào đó nếu chỉ dựa vào một giá trị thôi.

Xem “phân bố” (độ lệch chuẩn) để lấy lại thông tin đã mất do Bình quân

Xem đặc trưng của data bằng “Độ lớn” và “Phân bố” (2)

Vậy thì, làm thế nào để lấy lại được thông tin bị mất khi tổng hợp toàn bộ data sử dụng Giá trị bình quân như vậy. Đó là hãy xem lại “sự phân bố” của data gốc.

Ta có thể hiển thị toàn bộ data trên biểu đồ Histogram, để xem tổng thể sự phân bố của data (hình 3-6).

Tuy nhiên, do chỉ nhìn thấy bằng mắt, nên việc đánh giá mức độ phân bố cũng phụ thuộc vào cảm giác của con người. Đặc biệt, khi so sánh nhiều mức phân bố với nhau, có người cho rằng “rắc rối hơn họ nghĩ”, hay “sao thấy cái nào cũng như nhau”,... sự đánh giá có thể khác nhau tùy mỗi người, nghĩa là dù nhìn cùng một biểu đồ, nhưng suy nghĩ mỗi người có thể sẽ khác nhau.

Ngoài ra, khi tạo Histogram bằng excel, có điểm khó là mất nhiều thời gian và công sức hơn việc tạo biểu đồ thông thường, do trước đó cần phải đếm số lượng data.

Vì vậy, để có thể làm nhanh và dễ so sánh hơn, ta nên có chỉ tiêu mức phân bố trước. Chỉ tiêu đại diện cho mức phân bố data đó chính là “Độ lệch chuẩn”.

Độ lệch chuẩn là chỉ tiêu thể hiện “Sự phân bố giống nhau” ai nhìn cũng thấy.

Dưới đây là công thức của chỉ tiêu Độ lệch chuẩn:

Trong excel cũng có thể sử dụng hàm STDEV với cú pháp = STDEV (phạm vi) để lấy kết quả tương tự (ngoài hàm STDEV còn những hàm khác, nhưng tôi xin không đề cập ở đây, nếu bạn nào quan tâm hãy tra thêm để tìm hiểu nhé).

Công thức này nghĩa là lấy Giá trị mỗi data

– Bình quân [(sẽ có số (-) và số (+)], nếu cộng lại thì số dương và âm này kết quả là 0). Sau đó tính tổng Bình phương số (-) và số (+) đó, và chia cho Số đơn vị data.

Thật ra không cần phải nhớ công thức này, chỉ cần hiểu cách tính, sử dụng hàm excel để ra được giá trị cần tìm.

Nếu Giá trị của mỗi data càng lớn (càng cách xa bình quân), hay càng có nhiều data cách xa bình quân, thì Độ lệch chuẩn càng lớn. Nói cách khác nghĩa là “sự phân bố” càng rộng.

Độ lệch chuẩn có thể chỉ ra “Mức phân bố chuẩn so với bình quân”, hay phạm vi mà data thu thập được (nghĩa là “chuẩn”) so với bình quân (nghĩa là “độ lệch”).

Mặc dù việc nắm được ý nghĩa tổng quan đó là cần thiết, tuy nhiên bạn nên biết sự phân bố chính quy như hình quả chuông đó chỉ là tiền đề, nên cũng có trường hợp không đúng hoàn toàn.

Sự phân bố = rủi ro, nhưng không có nghĩa rủi ro = xấu

Khái niệm “phân bố” khá quan trọng trong lĩnh vực sản xuất hay kinh doanh. Sẽ dễ hiểu hơn nếu ta thay từ “Sự phân bố” trong môn thống kê thành từ Độ chính xác hay Rủi ro.

Ví dụ, mức nhỏ nhất trong phân bố doanh số là rủi ro kinh doanh của các cửa hàng bán lẻ. Nếu sự phân bố của ngày bán chạy, và ngày bán ế là lớn, sẽ dẫn đến rủi ro như hàng trong kho thiếu sẽ bỏ lỡ cơ hội bán hàng, hay hàng trong kho nhiều sẽ gây khó cho lưu chuyển tiền mặt.

Nếu trong sản xuất mà sự phân bố đó rộng, nghĩa là thành phẩm càng khác xa quy cách hướng dẫn bao nhiêu, thì độ chính xác hay chất lượng sản phẩm đó sẽ đi xuống bấy nhiêu.

Tất nhiên có những người cho rằng “Rủi ro cao sẽ thu được lợi cao (high risk, high return), tuy nhiên không hẳn “rủi ro (phân bố) = xấu“. Ở đây tôi muốn các bạn nắm được tầm quan trọng của việc hiểu về Phân bố và Rủi ro một cách định lượng.

Ở đây, ta hãy nhìn để xác định ý nghĩa của việc đưa “tiêu điểm” Độ lệch chuẩn (phân bố) vào (lưu ý “tiêu điểm” ở đây là chỉ “độ lớn” và “phân bố”, khác với “tiêu điểm” là các cửa hàng ở chương trước).

Hình 3-8 là biểu đồ Histogram hiển thị doanh số hằng ngày của hai tháng khác nhau. (hình 3-8 bên dưới giống với hình 3-5)

Những người chỉ có “độ lớn” sẽ chỉ chú ý đến Giá trị bình quân này, và kết luận của họ sẽ là “Vì giá trị bình quân không thay đổi, nên doanh số không biến động gì. Như vậy không có vấn đề gì cả”.

Nhưng nếu nhìn tiêu điểm “phân bố” của hai hình này, ta thấy Độ lệch chuẩn của hình trên là 5.1 (10.000 Yên) và hình dưới là 8.5 (10.000 Yên). Rõ ràng hình bên dưới sự phân bố lớn hơn nhiều, nghĩa là sự phân bố của hai tháng này chênh lệch khá nhiều.

Nghĩa là, có thể nói mặc dù Bình quân không đổi, nhưng có sự khác nhau lớn ở “rủi ro kinh doanh” của hai tháng này. Với những người chỉ có mỗi Bình quân (độ lớn) thôi thì vĩnh viễn sẽ không nhận ra, nhưng đây là một điểm cực kỳ quan trọng.

Điểm mấu chốt

“Phân bố” có thể biết được bằng Độ lệch chuẩn (bằng hàm STDEV).

Để so sánh “sự phân bố”?

So sánh sự phân bố của cửa hàng nhỏ lẻ với cửa hàng lớn bằng “Hệ số biến động”

Vậy nếu đã biết giá trị trung bình, có độ lệch chuẩn rồi thì chắc trường hợp nào ta cũng có thể so sánh “sự phân bố” của data được.

Thực tế không đơn giản như thế!

Ví dụ ở hình 3-9, so sánh giữa một cửa hàng lớn với doanh số trung bình hằng tháng 500.000.000 Yên, và một cửa hàng nhỏ lẻ có doanh số 500.000 Yên. Để xem sự phân bố doanh số hằng tháng của cả hai, ta đã tính ra độ lệch chuẩn là 100.000 Yên. Trường hợp này nếu kết luận: “Vì cả hai có độ lệch chuẩn 100.000 Yên giống nhau, nên sự phân bố là giống nhau” thì có được không?

Ta cần chú ý khi so sánh sự phân bố của các data có quy mô khác nhau (ở đây là doanh số trung bình tháng) chỉ bằng giá trị của độ lệch chuẩn. Khi xem xét mức ảnh hưởng của độ lệch chuẩn là con số 100.000 Yên, đối với cửa hàng lớn, nó là 1/50, nhưng đối với cửa hàng tư nhân thì nó là 1/5000. Chỉ nghĩ thôi ta đã thấy có sự khác biệt rất lớn giữa tỉ lệ 1/50 đối với cửa hàng lớn, và 1/5000 của cửa hàng nhỏ lẻ rồi.

Có một cách để so sánh tương đối mức độ phân bố khi đã biết quy mô khác nhau giữa các data, đó là sử dụng chỉ tiêu “Hệ số biến động”.

Hệ số biến động là lấy Độ lệch chuẩn chia cho Giá trị trung bình (ứng với quy mô của data). Như ở hình trước là 1/5000 hay 1/5 (có thể quy ra số lẻ hay %).

Hệ số biến động = Độ lệch chuẩn: Giá trị trung bình

Khi so sánh mức phân bố của cửa hàng bán lẻ và đại lý lớn bằng Hệ số biến động, ta có thể kết luận rằng sự phân bố doanh số của cửa hàng bán lẻ là rộng (lớn) hơn.

Hệ số biến động (đại lý) 100.000: 500.000.000 = 0.0002 (0.02%)

Hệ số biến động (cửa hàng tư) 100.000: 500.000 = 0.2 (20%)

Ở đây, phần trăm hệ số biến động là chỉ mức phân bố chủ yếu cho tổng thể. Cửa hàng lớn ở trên có doanh số trung bình với độ rộng +-0.02% trên tổng thể, còn cửa hàng tư nhân giống như vậy khoảng +-20%. Tuy nhiên, thực tế ít khi số liệu này được sử dụng một mình để đánh giá hay tính toán, mà thường được sử dụng cùng với các chỉ tiêu khác.

Điểm mấu chốt

Khi quy mô khác nhau hãy sử dụng “hệ số biến động” để so sánh.

Tầm quan trọng của hai tiêu điểm “độ lớn” và “phân bố”

“Không dám” nhìn sẽ không biết được

Như đề cập ở trên, bạn hãy luôn nhớ đến hai tiêu điểm chính là “độ lớn” và “sự phân bố” khi muốn biết đặc trưng của data (hình 3-10). Thực tế thì “độ lớn” thường được ưu tiên và chú ý hơn. Bên cạnh đó, không phải toàn bộ trường hợp đều phải mất thời gian tính toán sự phân bố và so sánh cả.

Tuy nhiên tôi nghĩ ít nhất cũng phải xác nhận lại xem trong data gốc, sự phân bố có bị sai lệch, hay vấn đề gì không.

Như đã trình bày, “vì nếu không dám thử nhìn, ta sẽ không nhận ra được câu chuyện đằng sau”.

Điểm mấu chốt

Xem đặc trưng của cả “độ lớn” và “phân bố”.

Yosuke: “Eh! Trước giờ mình vẫn sử dụng để báo cáo mà không biết thế nào là bình quân, thế nào là data gốc. Càng lúc mình càng thấy tầm quan trọng của phương pháp phân tích hay chỉ tiêu “phân tích data” rồi. Khi phân tích nếu không hiểu những điều đó ngược lại còn phản tác dụng nữa. Những số liệu vẫn dùng mà không suy nghĩ gì... có sao không ta...?”

“Snapshot” để trình bày nội dung trong kỳ một cách dễ hiểu

Ba điểm để nắm được đặc trưng của data (1)

Điểm tiếp theo cần phải xem xét là “làm thế nào” để nắm và so sánh “độ lớn” hay “phân bố” của data đó. Khi Yosuke chỉ nhìn giá trị của bình quân trong năm, rồi kết luận cần cải thiện ở hai cửa hàng ít khách là B và D, thì lập tức bị Takashima cho rằng: “Đó vẫn chỉ là suy đoán của cậu thôi”. Vậy ngoài tiêu điểm “phân bố” ra, Yosuke còn bỏ sót điều gì? Và để thoát khỏi “sự suy đoán” phải làm gì, tiếp theo tôi xin được giới thiệu ba điểm chính sau đây.

“Snapshot” để trình bày số liệu trong một kỳ nào đó theo cách dễ hiểu

“Snapshot” nghĩa là chia nhỏ phạm vi nào đó, để biểu đạt đặc trưng của nó. Giống với việc cắt một khoảnh nào đó trong một video, hay như snapshot khi chụp hình vậy.

Có rất nhiều thông tin trong tấm hình bị cắt. Nội dung hay lượng thông tin không thể xử lý cùng lúc hoặc bị bỏ sót, có thể dễ dàng nắm bắt do chỉ tập trung vào khoảnh khắc đó thôi. Vì vậy đối với cả người làm và người xem, càng dễ làm, dễ hiểu càng tốt.

Ví dụ ở hình 3-11, ta có biểu đồ tròn so sánh doanh số bán hàng tại các khu vực vào năm đó, hay biểu đồ cột các sản phẩm của mỗi khu vực. Nếu ta cố định phạm vi (thời gian, khu vực,...) như thực bán tháng trước, hay thực bán năm 2015, phân chia và thể hiện chi tiết bên trong đó, sẽ dễ so sánh giữa các khu vực, thị trường trong phạm vi đó hơn. Kết quả ta sẽ biết được Tỉ lệ hay Độ lớn đó chưa đến mức nguy hại, do đó sẽ hạ bớt Độ ưu tiên giải quyết xuống, và tìm Vấn đề thực sự ở một chỗ khác hiệu quả hơn.

Chắc bạn đã nhận ra biểu đồ mà Yosuke xem lượng khách của cửa hàng bình quân năm trước cũng là một snapshot, và “độ lớn” chính là lượng khách đúng không. Khi xem giá trị bình quân một năm, thì vấn đề được xác định nằm ở những cửa hàng có lượng khách ít. (Hình 3-12)

Vậy ngược lại, rủi ro khi đánh giá hay phán đoán chỉ dựa vào snapshot này là gì?

Đó là không thể nhìn thấy sự biến động bên trong. Có thể nói snapshot chỉ là vẽ biểu đồ đơn giản bằng cách lấy thông tin chung, sau đó tính toán sơ qua số liệu đã lấy đó.

Tuy nhiên, có rất nhiều sự việc thay đổi theo thời gian, và trong kinh doanh, con số đó còn lớn hơn. Đôi khi việc “không nhìn thấy sự biến động” sẽ gây hậu quả khôn lường. Nếu là thông tin bị giới hạn, ta sẽ không cách nào nhận ra được sự biến động đó, ngay cả khi là tình huống đặc biệt.

Ví dụ, dù biết: “Nhiệt độ trung bình tháng này là 15 độ”, ta cũng không thể biết nó đang trên đà tăng, hay đang giảm dần. Vấn đề nghiêm trọng ở đây chính là ta không thể biết cả khi có vấn đề rất lớn phát sinh trong “sự biến động” đó.

Giống như vậy, sự thay đổi đã diễn ra thế nào mỗi ngày bên trong “một tháng” đã bị che lấp bởi “Một giá trị ở đây là 15 độ”.

Trong thực tế, việc thu thập data trong một chu kỳ bình thường, chắc chắn là để theo dõi theo định kỳ. Nếu chỉ đơn giản quy thành một loại số liệu như Bình quân thôi, có thể không phát huy được hết giá trị của data gốc.

Yosuke: “Vậy à, nếu chỉ nhìn kết quả của một kỳ nào đó, hay toàn bộ các kỳ, cũng không biết được chuyển động bên trong của tổng thể nhỉ. Hình như mình đang quy data gốc thành một điểm giống như Bình quân vậy. Nghĩa là trước giờ rất có khả năng bỏ sót không ít thông tin rồi...?”

Takashima: “Đúng vậy. Có thể hai cửa hàng mà cậu chọn đang trên đà tăng trưởng không chừng đấy!”

Điểm mấu chốt

Nếu phân tích bằng snapshot sẽ dễ so sánh các khía cạnh/yếu tố với nhau hơn. Tuy nhiên, đừng quên đó chỉ là thông tin tĩnh của một kỳ nhất định nào đó thôi.

Khuynh hướng “trend” để xem sự biến động

Ba yếu tố để nắm được đặc trưng của data (2)

Việc nắm được điểm đặc trưng của “sự biến động” (thay đổi) khác với “snapshot” đơn giản và dễ hiểu, cũng là điểm rất quan trọng. Đó được gọi là “trend”- khuynh hướng (ở hình 3-13)

“Trend” cho ta thấy data thay đổi thế nào qua thời gian. Trend cũng còn được gọi là Hệ thời gian (data).

Hình 3-14 là biểu đồ so sánh doanh số bán hàng khu vực Yosuke phụ trách trong mỗi quý với tiêu điểm là “cửa hàng”.

Qua biểu đồ, ta có thể thấy sự biến động doanh số trong một năm vừa qua. Từ số liệu trong quý 4 gần nhất, ta có thể dự đoán được xu hướng sau này nữa. Mặc dù không thể nói đúng cho tất cả trường hợp, nhưng có thể nói nếu nhìn vào số liệu đang tăng trưởng như vậy, có thể hy vọng sau này tình hình sẽ sáng sủa hơn nhiều. Và chắc chắn so với snapshot chỉ nhìn thấy Bình quân của năm ngoái thôi, thì biểu đồ này có độ đáng tin hơn hẳn.

Khi so sánh giữa biểu đồ Trend và biểu đồ thể hiện data bằng Bình quân năm giống như Yosuke đã xem (nghĩa là “snapshot”), rõ ràng thông tin nhận được rất khác nhau. Nhìn từ “snapshot”, ta thấy cửa hàng A và C doanh số rất tốt, nhưng nhìn từ “trend” thì doanh số hai cửa hàng này có khuynh hướng đang giảm, do vậy cần có phương án để giảm thiểu rủi ro sau này.

Tuy nhiên, một điều cần lưu ý là không thể khẳng định giữa “snapshot” và “trend”, cái nào tốt hơn.

Nếu là “snapshot” thì cần phải dễ so sánh, dễ nắm bắt độ lớn một cách đơn giản. Ngược lại, “trend” lại có khi khó phán đoán hay so sánh rõ ràng một cách đơn giản như vậy.

Nghĩa là, khi xem xét cả ở hai khía cạnh này, ta sẽ có được thông tin đa diện hơn, mà nếu chỉ nhìn một phía, có thể bỏ sót thông tin nào đó.

Tiếp theo đây, chúng ta cùng xác nhận sự “phân bố” trong trường hợp của Yosuke nào.

Giả sử ta chỉ có số liệu Bình quân ngày của các tháng, không phải Lượng khách mỗi ngày. Data của 12 tháng này (có 12 mẫu) không phải nhiều, do vậy ta xem trên “snapshot” trước nhé.

Ta đã có Số chỉ tiêu ở trên như hình 3-15. Nếu biết tại sao có cửa hàng mà sự chênh lệch giữa Lượng khách của tháng cao và tháng thấp lại lớn như vậy, ta có thể tìm được đối sách để ổn định doanh số. Đặc biệt ở đây có thể thấy sự Phân bố tương đối lớn của cửa hàng A, vốn không thể nhìn ra vấn đề do Số trung bình của nó lớn nhất. Khi nhìn bằng “trend”, ta thấy nguyên nhân sụt giảm mạnh từ nửa cuối năm là do sự gia tăng độ rộng trong phân bố của Lượng khách. Mặt khác, ta lại muốn biết xem rằng Độ lớn trong phân bố của cửa hàng D vốn không thay đổi (sụt giảm) nhiều là vì sao.

Ngoài ra, nếu thử tham khảo Lượng khách trung bình mỗi tháng của các cửa hàng bằng biểu đồ Histogram (phần giữa hình 3-15), so sánh độ lớn của Hệ số biến động và xem mức độ Phân bố, rõ ràng Hệ số biến động càng lớn, thì phạm vi phân bố của data càng rộng.

Vì data ít, nên ở ví dụ này ta khó thấy được Trend trong Phân bố, nhưng nếu xác nhận lại, tính Hệ số biến động của cả nửa năm trước và sau, có thể sẽ thấy được sự biến đổi đó, nhờ đó ta biết cửa hàng A và C trong nửa cuối năm, sự phân bố đang tăng lên. Điều này tương đồng với kết quả Sự sụt giảm mạnh của các cửa hàng này khi nhìn Lượng khách (độ lớn) bằng “Trend”.

Yosuke: “Ồ, giờ thì mình biết cách nhìn đa chiều là nhìn data từ nhiều góc độ khác nhau rồi. Cái này, so với khi chỉ toàn sử dụng Giá trị bình quân, thì lượng thông tin thu được hoàn toàn khác. Dù chưa đi vào phân tích phức tạp gì, nhưng những điều nhìn thấy đang rộng hơn rồi.”

Điểm mấu chốt

Nếu nhìn bằng “trend”, “sự thay đổi” hay “biến động” của data có thể đọc thấy. “Sự thay đổi” hay “biến động” là yếu tố quan trọng để nhận biết vấn đề đang phát sinh!

“Positioning” (Định vị) tìm hai tiêu điểm Tung, Hoành để phân tích

Ba yếu tố để nắm được đặc trưng của data (3)

Điểm thứ ba là “Positioning” (Định vị). Positioning là cách vẽ bản đồ phân bố dựa trên data, và nhìn thấy đặc trưng từ data đó. Giống với “snapshot” hay “trend”, mặc dù việc sử dụng “tiêu điểm” nào ảnh hưởng rất lớn đến kết quả, nhưng với Positioning thì tùy vào cách quyết định hai tiêu điểm Tung, Hoành mà những gì nhìn thấy sẽ rất khác nhau. Vì vậy, để phần phân tích đạt hiệu quả, ta nên có trước giả thuyết như “tại sao lại chọn tiêu điểm đó”.

Tôi xin nêu một ví dụ.

Để đưa phương án tăng Lượng người sử dụng trung tâm nọ, ta sẽ phân tích tình huống của Người sử dụng. Hình 3-16 là biểu đồ phân bố đã vẽ định vị mỗi khách hàng có tần suất sử dụng ở trục hoành, mức độ hài lòng ở trục tung, dựa vào giả thuyết: “Khi càng sử dụng Trung tâm thể thao này, quý vị sẽ càng thấy tiện lợi và thoải mái hơn (nếu không sử dụng sẽ khó biết được)”.

Sau đó chia làm hai nhóm có tần suất sử dụng cao và thấp, ta sẽ thấy được sự chênh lệch của mức độ hài lòng giữa hai nhóm đó. Rõ ràng với cách tìm sự chênh lệch ở mức độ hài lòng, nhằm tìm lý do tại sao, ta sẽ biết được phải đưa ra phương án nào cho phù hợp.

Nếu không có bước này thì khó mà biết điểm đặc trưng đó là gì, tuy nhiên rủi ro khi phân tích bằng “định vị” này chính là, có thể sự đánh giá đặc trưng trước mắt mang tính chủ quan (bằng cảm giác).

Nghĩa là việc phán đoán xem chia Tần suất sử dụng là tùy vào mỗi người. Tuy nhiên, bạn cần chú ý nếu cố tình chia nhóm để chứng minh cho kết luận mình đã định trước, thì ngược lại sẽ đánh mất mức độ tin cậy của kết luận đó.

So với “snapshot” hay “trend” vốn chỉ sử dụng một tiêu điểm, thì “định vị” sử dụng đến hai tiêu điểm, nên chất và lượng thông tin thu được sẽ rộng hơn nhiều. “Độ lớn” hay “phân bố” chỉ sử dụng một loại data (một tiêu điểm), có thể xem như một loại “chỉnh sửa data”, còn “định vị” với hai tiêu điểm sử dụng, có thể nói là đã thuộc phạm vi “phân tích data” rồi. Đây chính là điểm hấp dẫn của “định vị”.

Chỉ là không phải lúc nào hay trường hợp nào cũng cần phải nhìn ở góc độ “định vị”. Với trường hợp “snapshot” và “trend”, khi xem data thì trường hợp nào cũng cần cả hai để nắm được thông tin tổng quan, còn “định vị” có thể xem là phương thức khi ta muốn có được data sâu và rộng hơn. Định vị cũng nên được sử dụng nếu trường hợp so sánh chỉ với một tiêu điểm là “snapshot” hay “trend” để có thông tin sâu và nắm được đặc trưng của data.

Chọn hai tiêu điểm thế nào?

Thực tế việc chọn hai tiêu điểm phù hợp từ nhiều data bằng suy đoán, là việc không đơn giản. Không phải là quy tắc tuyệt đối, nhưng ta có thể lấy hai điểm khác nhau liên quan đến Vấn đề hay Mục đích làm tiêu điểm.

Ví dụ ở trường hợp của Yosuke, giả sử có mục đích hay giả thuyết rằng: “Đầu tiên tìm phương án cho những cửa hàng sụt giảm nghiêm trọng, ảnh hưởng đến tổng thể”. Khi lấy chỉ tiêu ảnh hưởng đến kinh doanh, ta có “Lượng khách trung bình hằng năm (số)” và “so với năm ngoái” làm hai tiêu điểm, như hình 3-17. Từ hình bên dưới ta có thể kết luận rằng, cửa hàng phải ưu tiên giải quyết hàng đầu là cửa hàng A với quy mô kinh doanh (lượng khách) nhiều, và doanh số sụt giảm mạnh.

Yosuke: “Đúng vậy, chỉ cần làm Định vị này thôi, mà mình thấy được nhiều thứ. Khi chỉ có Bình quân, mình thấy không chênh lệch gì nhiều. Cảm giác thông tin có chiều sâu như này gần giống với cái anh Takashima yêu cầu rồi. Giờ mình thử nghĩ xem có tiêu điểm nào khác nữa không! Cái này, thấy khá là thú vị đấy...”

Ở đây có vấn đề. Ví dụ, hai tiêu điểm nào sẽ được chọn dựa trên các giả thuyết dưới đây? Trước khi xem câu trả lời, bạn hãy tự mình tìm câu trả lời nhé.

Giả thuyết (1): Ở sự kiện này, không biết người trẻ có cất công đến không?

–> Nếu không, cần phải xem lại phạm vi đối tượng mà quảng cáo đang làm hướng đến là ai.

Giả thuyết (2): Những trung tâm có lượng khách ổn định mỗi tháng, không biết doanh thu có lớn không?

–> Nếu có, chắc là cần phải tập trung đẩy mạnh hơn nữa sự tiện lợi, dễ sử dụng dành cho khách hàng hiện nay, hơn là thu hút khách hàng mới với các sự kiện đơn lẻ.

Giả thuyết (3): Lý do cần ưu tiên cải thiện nhà hàng của chúng ta là gì?

–> Nghĩa là, chúng ta xem trọng khách hàng, nhưng trước tiên phải có phương án khắc phục những điểm khách hàng chưa hài lòng.

Với mỗi giả thuyết, bạn có thể đưa ra các tiêu điểm như vậy (có thể có tiêu điểm khác phù hợp nữa).

Giả thuyết (1): Độ tuổi của khách với Khoảng cách từ nhà (khu vực sinh sống).

Giả thuyết (2): Sự phân số của Lượng khách với Số tiền thu được (hằng tháng).

Giả thuyết (3): Mức độ quan trọng (phương pháp 5 điểm) với Mức độ hài lòng (phương pháp 5 điểm).

Bên cạnh đó, theo kinh nghiệm bản thân tôi thấy rằng, những người càng cho rằng mình yếu xử lý số liệu, thống kê hay biểu đồ, thì nếu trình bày và nắm bắt thông tin dễ hiểu bằng thị giác như vậy, sẽ càng dễ được người xem tiếp thu và đánh giá cao hơn. Ý là, trong giao tiếp thì việc trình bày hiệu quả chính là một vũ khí lợi hại.

Điểm mấu chốt

Có được thông tin phong phú, đầy đủ hơn từ hai yếu tố (tiêu điểm) bằng “định vị”.

Tìm sự chênh lệch bằng cách “so sánh”

Để nắm được Vấn đề, phải xem data thế nào? (1)

Ở đây tôi xin được giới thiệu “làm thế nào” xem “phân bố” hay “độ lớn” để tìm ra vấn đề.

Đầu tiên là “so sánh”.

Ở chương 2, tôi đã giới thiệu việc phân tích số liệu dựa vào bốn phép tính theo giả thuyết kiểu WHAT, và cách tìm “tiêu điểm” để so sánh rồi. Sau khi có được giả thuyết này, dựa vào đó ta sẽ so sánh và nắm được “vấn đề phát sinh ở phạm vi nào”.

“Sẽ hiệu quả hơn nếu so sánh kết hợp cả hai tiêu điểm và ba quan điểm đã nhận biết trước đó. Vì với cách làm matrix chéo 2 x 3 để nắm đặc trưng của data này, ta có thể xác định được bây giờ mình phải so sánh cái gì với cái gì, như thế nào, và còn cách so sánh nào khác không”.

Khi so sánh, có vài điểm cần chú ý sau

(1) Yếu tố khác biệt

Ta có thể sử dụng “trend”, “snapshot” hay “định vị” trong bất cứ trường hợp nào. Khi so sánh “độ lớn” hay “phân bố” của data theo tiêu điểm đã định trước dựa vào giả thuyết (ví dụ sản phẩm, chi nhánh, khách hàng, hay khu vực), nếu có thể tìm thấy yếu tố khác biệt nhiều với cái khác, ta sẽ biết đó là “vấn đề”.

Ví dụ ta có giả thuyết rằng: “Sản phẩm nào đó đang được giảm giá và làm giảm lợi nhuận kinh doanh chung. Tuy nhiên, vì tình huống này được xem là chỉ giới hạn cho khu vực chỉ định, nên nếu phân tích theo sản phẩm ở từng khu vực, chắc chắn ta sẽ biết vấn đề xuất hiện ở khu vực đó. Vì vậy ta có hình 3-18, so sánh sự khác nhau giữa các sản phẩm, theo khu vực”.

Chỉ cần nhìn sơ qua, ta có thể thấy Khu vực B khác biệt so với các khu vực khác.

Ở đây, khi so sánh tỉ suất (độ lớn) của sản phẩm bằng “snapshot”, ta thấy được Khu vực B rõ ràng “khác biệt” so với các khu vực khác.

Bước tiếp theo, ta đi vào phân tích “tại sao chỉ có Khu vực B thì sản phẩm mới như vậy”. Giai đoạn này mặc dù chưa đến phần phân tích, nhưng ít nhất nếu so sánh với khi chỉ tạo biểu đồ Lợi nhuận thực tế tổng thể mà không chia theo sản phẩm hay khu vực, có thể nói đã tiến được một bước gần tới vấn đề thực sự đang tìm kiếm rồi.

Tôi xin nêu tiếp một ví dụ áp dụng điều này cho “định vị”:

Ta muốn kiểm chứng giả thuyết rằng ở trung tâm thể thao nào đó, “những người sử dụng thường xuyên dụng cụ, thiết bị sẽ duy trì được sức khỏe tốt hơn”. Tiếp đó ta tạo biểu đồ phân bố với trục tung là Tần suất đi bệnh viện, trục hoành là Tần suất sử dụng thiết bị thể thao, và thử định vị các khách hàng đó (hình 3-19).

Nghĩa là, ta chọn Người sử dụng có tần suất sử dụng cao và ổn định, nếu thấy Sự phân bố của Tần suất sử dụng nhỏ, nghĩa là họ thường xuyên sử dụng thiết bị thể thao. Vì vậy, ở đây trục hoành là “phân bố”, trục tung là “tần suất sử dụng”.

Với kết quả này, ta có thể thấy một nhóm nhỏ khác biệt chính là “những người có tần suất sử dụng ổn định (= phân bố ít), tần suất nhập viện thấp”. Vậy tại sao những người này lại ít phải đi bệnh viện. Bước tiếp theo ta sẽ tập trung vào nhóm này, để giải đáp thắc mắc rằng có phải họ ít đi bệnh viện là do chỉ thường xuyên vận động ở trung tâm thể thao hay không, hay còn có hoạt động gì khác nữa.

Điểm mấu chốt

Tập trung vào sự chênh lệch giữa các nhóm để tìm ra “vấn đề”.

Tìm nguyên nhân của vấn đề bằng “điểm thay đổi”

Để nắm được Vấn đề, phải xem data như thế nào? (2)

Có đôi khi sự thay đổi là nguyên nhân dẫn đến phát sinh vấn đề. Nếu nắm được điểm thay đổi đó là gì, ta sẽ làm rõ “tại sao sự thay đổi lại làm phát sinh vấn đề đó”.

Muốn biết được Sự thay đổi, ta chú ý xem theo kiểu “trend”.

Ví dụ như khi muốn kiểm chứng giả thuyết rằng: “Mặc dù công ty không có hoạt động gì đặc biệt, nhưng doanh số đột nhiên được cải thiện. Có thể khách hàng từ bên công ty A cạnh tranh trực tiếp với công ty mình đang chuyển qua”.

Những lúc như vậy, trước khi công ty A tìm cách lấy lại khách hàng của họ, ta cần xác nhận xem giả thuyết đó có thật sự đúng không, và đưa ra phương án. Chính vì vậy, có khi việc xác nhận rằng doanh số đang tăng bằng biểu đồ thôi, đôi khi không phải là chuyện vui, chỉ có hành động dựa trên phân tích chính xác mới mang lại hiệu quả.

Như hình 3-20 là biểu đồ so sánh Lượng hàng bán trong một năm theo mỗi quý của ba công ty cạnh tranh. Nhìn biểu đồ ta thấy công ty mình, công ty B, C có biến động doanh số tương đương nhau. Nhưng ở quý cuối, doanh số công ty A giảm mạnh, còn ba công ty kia lại tăng đáng kể. Có thể nói giả thuyết nêu lúc đầu là chính xác.

Ở đây khi so sánh Lượng bán bằng trend, ta thấy được công ty A trong quý đầu có “điểm thay đổi”. Có thể nói đây là cách xác định sự chênh lệch do “sự thay đổi” khi so sánh với các đối tượng khác.

Điểm mấu chốt

Hãy chú ý “Những điểm thay đổi” trong quy trình và tìm kiếm Vấn đề

Tìm “điểm chung” để nắm được đặc trưng

Để nắm được vấn đề, phải xem data thế nào? (3)

So sánh là để tìm ra sự khác biệt, tuy nhiên không có nghĩa là chỉ tìm thấy một điểm thôi. Đôi khi có hai điểm liên quan đến nhau thể hiện đặc trưng nào đó. Ví dụ nếu ta vẽ Biểu đồ phân bố có thêm yếu tố thứ hai là “lượng khách” vào biểu đồ cột chỉ có một yếu tố “doanh số” đã giới thiệu ở chương đầu, thì những gì nhìn thấy sẽ khác hẳn.

Vì vậy ta tạo data bằng hai tiêu điểm, tìm điểm chung từ sự phân bố đó, rồi chia nhóm. Nếu suy nghĩ đến việc các nhóm tại sao lại khác nhau, khác nhau ở điểm nào, và đọc được đặc trưng của nó, ta sẽ nhìn thấy vấn đề mình đang đối mặt.

Trong cả ba cách “snapshot”, “trend”, và “định vị” đều có thể chia nhóm data được, nhưng tôi nghĩ cái dễ hiểu và chứa nhiều thông tin nhất trong đó là “định vị”.

Giả sử ta có giả thuyết: “Những khách dùng nhiều tiền khi mua sắm hình như có sử dụng thẻ của công ty”, và ta định vị data cho từng khách, với trục tung là Tỉ lệ khách mua sử dụng thẻ, và trục hoành là số tiền khách mua khi đến cửa hàng.

Nhìn hình 3-21 ta thấy, ở một số tiền nhất định, Số tiền tăng thì Tỉ lệ dùng thẻ tăng, nhưng trên mức đó, thì Tỉ lệ dùng thẻ và Số tiền không tăng cùng nhau nữa. Nghĩa là ở đây, ta đã xác định được các nhóm khách hàng thông qua sự thay đổi đó.

Nếu biết được trong mỗi nhóm có điểm chung gì, và tại sao lại là mức tiền đó, ta có thể tìm thấy nhiều phương pháp để cải thiện việc sử dụng thẻ của khách.

Rõ ràng lượng thông tin có được nhiều hơn hẳn so với khi tạo biểu đồ chỉ có “Tỉ lệ mua hàng sử dụng thẻ” mà thôi.

Như những ví dụ khi sử dụng cả “điểm thay đổi” và “điểm đặc trưng”, không phải mỗi quan điểm đều hoàn toàn độc lập, ta có thể sử dụng kết hợp chúng với nhau.

Điểm mấu chốt

Tìm thấy vấn đề từ sự khác nhau của mỗi nhóm đã định bởi hai tiêu điểm.

“Sự lệch chuẩn” có thể là căn cứ để xác định vấn đề

Để nắm được vấn đề, phải xem data thế nào? (4)

Như ở mục (1), ta phải chú ý đến Mức độ lệch so với bình quân, hay Giá trị trung tâm, mà không chỉ chú trọng đến Sự chênh lệch so với các nhóm khác thôi.

Ví dụ, dựa vào giả thuyết “nếu biết cách dùng tiền của những khách ít đi mua loại thực phẩm nào đó, có lẽ sẽ tìm thấy cách hiệu quả để làm cho họ thường xuyên mua hơn”, ta so sánh khách hàng bằng “khoảng cách bình quân giữa các lần mua hàng (ngày)” (hình 3-22). Khi đó nếu chỉ tập trung vào Mức chênh lệch khi so sánh với cái khác, có thể ta sẽ không thấy được vấn đề.

Vì vậy, sau khi nhìn thấy mức lệch so với trung bình, ta hãy tô màu khu vực Bình quân +- Độ lệch chuẩn (phần màu xanh ở hình 3-22). Trường hợp này ta có thể kiểm chứng thực tế “độ lớn” ở đây là “Khoảng cách giữa các lần mua hàng” bằng “snapshop” trong khoảng thời gian nhất định. Nếu data vượt khỏi phạm vi, ta đã biết được data bị lệch khỏi khoảng đó. Nhờ vậy sau này nếu bị hỏi “căn cứ để xác định vấn đề đâu”, ta cũng có thể giải thích một cách logic, đây đúng là “một mũi tên trúng hai con nhạn”.

Đến giai đoạn này, khi tổng hợp những gì Yosuke biết được từ việc phân tích, ta có hình 3-23. Ở đây cần phải xác nhận thêm một giả thuyết về “đơn giá” nữa, nhưng trong cuốn sách này ta không đề cập đến việc sự biến động của Đơn giá có ảnh hưởng đến sự giảm sút doanh số.

Mọi người khi xem cũng thử tham khảo hai điểm với ba phân tích ở hình 3-23 nhé.

Yosuke: “Nếu so sánh với khi chỉ xem Doanh số thực tế thôi, thì mình nhìn thấy được bao nhiêu là thông tin. Mình sẽ tổng hợp lại những gì đã biết khi so sánh các cửa hàng với nhau. Nếu làm thế này, mình đã biết được vấn đề lớn nhất lúc này là cửa hàng A, mà nếu chỉ nhìn giá trị bình quân hằng năm đã không nhận ra.”

Điểm mấu chốt

Tìm thấy vấn đề khi chú ý vào điểm chênh lệch so với Giá trị chuẩn (bình quân).

So sánh data “Nội hướng” và “Ngoại hướng”

Hãy xác định vị trí đang đứng khi phân tích

Cuối cùng ở phần so sánh data, ta hãy xem “so sánh với cái gì”, hay đối tượng so sánh là gì.

Khi thu thập data dựa vào kết quả phân tích và chọn lựa “tiêu điểm” so sánh, ví dụ như mỗi cửa hàng, hay mỗi sản phẩm, hãy lưu ý đến việc “nội bộ” hay “bên ngoài”.

“Nội bộ” là chỉ việc ta so sánh những data nội bộ (bên trong công ty). Ví dụ như so sánh giữa các cửa hàng, hay snapshot các sản phẩm trong công ty với nhau. Với cách này, ta có thể tập trung vào phát hiện và xử lý các vấn đề nội bộ.

Tuy nhiên trong kinh doanh, chắc chắn rất nhiều tình huống phải cạnh tranh với đối thủ hay thị trường, trong trường hợp đó, nếu so sánh nội bộ hoàn toàn không phù hợp, và sẽ “chỉ vô ích” mà thôi.

Vì thế sẽ có lúc ta phải so sánh với các tác nhân bên ngoài. Đây gọi là “ngoại hướng”.

Ví dụ khi so sánh các cửa hàng trong công ty, cửa hàng A có thành tích nổi bật, nhưng việc biết được cửa hàng A này đang có ưu thế gì trên thị trường, lại rất quan trọng trong kinh doanh. Vì thế bằng cách so sánh với công ty cạnh tranh (cửa hàng khác), ta có thể so sánh/ nắm rõ khả năng cạnh tranh của công ty mình. Đây giống với thông điệp tôi đã giới thiệu ở chương 1 rằng: “Hãy ghi nhớ data trước mắt bạn không hẳn thể hiện toàn bộ thị trường hay xã hội xung quanh bạn”.

Như vậy, “so sánh với cùng kỳ năm ngoái” vốn thường gặp nhiều trong kinh doanh, có thể so sánh bản thân với quá khứ, tuy nhiên không phải là chỉ tiêu thể hiện trực tiếp năng lực cạnh tranh trên thị trường.

Ví dụ, so với cùng kỳ năm ngoái đạt 110%, chắc hẳn bạn sẽ vui mừng vì “thành tích tốt”. Nếu toàn bộ thị trường so với cùng kỳ năm ngoái tăng trưởng 120%, thì ý nghĩa 110% này thay đổi rất lớn. Nghĩa là, mặc dù toàn bộ thị trường tăng trưởng cao hơn, nhưng mức tăng của công ty lại thấp hơn của thị trường. Ở đây có thể đánh giá mặc dù công ty này tăng trưởng cao hơn năm ngoái, nhưng lại đánh mất thị phần rồi (thành tích tệ hơn đối thủ).

Như vậy, dù tiêu điểm giống nhau, nhưng tùy vào việc lựa chọn đối tượng so sánh, vị trí bản thân sẽ khác nhau. Vì so sánh là để đánh giá tương đối vị trí của bản thân, nên khi đối tượng so sánh rộng hơn, thì kết quả sẽ khác.

Yosuke: “Việc nếu nhìn cùng một số liệu ở nhiều khía cạnh, sẽ biết được nhiều thông tin khác nhau thú vị. Ở đây mình cảm thấy không phải suy nghĩ lộn xộn nào là độ lớn, nào là phân bố, mà nếu thử xem xét sự liên hệ giữa chúng, kết nối lại, mình có thể thấy được sự việc đang diễn ra. Thực tế là nếu chỉ nhìn snapshot Giá trị bình quân thôi, thì rõ ràng cửa hàng A hay C cao hơn, sẽ không nhận ra vấn đề là các cửa hàng này đang trên đà giảm sút, hay doanh số bình quân cửa hàng D thấp, và không nhìn thấy ẩn sau đó là sự phân bố rộng rãi ra sao. Từ trước đến giờ thì mình cũng chỉ để nguyên và so sánh các data với nhau, nên có thể nói đây chính là một phát hiện mới”.

Takashima: “Đúng vậy, cái đó gọi là “tận dụng” data đấy. Tuy nhiên vẫn chưa đạt đến bước có hành động hiệu quả đâu. Nếu không biết tại sao cửa hàng kinh doanh không tốt, thì sẽ chỉ là suy đoán và không giải quyết được vấn đề”.

Chương 3

Điểm cần làm để “suy nghĩ bằng số liệu data”

Đề tài: So sánh nhiều khía cạnh để tìm Vấn đề

1: Để nắm được vấn đề, hãy phân tích data dựa trên giả thuyết, và chọn tiêu điểm cho so sánh.

2: Chú ý đặc trưng của data là nằm cả trong “phân bố” của data gốc, chứ không chỉ “độ lớn” thôi.

3: So sánh data theo “snapshot”, “trend”, và “định vị”.

4: Chú ý đến “so sánh”, “điểm thay đổi”, “điểm chung”, “sự lệch so với chuẩn”, và tìm điểm khác biệt.

Lưu ý: Bao giờ cũng tạo giả thuyết cho mục đích rồi mới tiến hành.

Chương 4Tìm “nguyên nhân” của vấn đề bằng “sự tương quan”

Để có hành động phù hợp nhằm giải quyết vấn đề

Y

osuke: “Anh Takashima, mấy ngày gần đây thật sự em học được rất nhiều điều mới, mỗi ngày như “mở rộng tầm mắt” vậy. Thật sự là em phải trình bày tình hình thị trường cho anh, thế mà ngược lại toàn được anh chỉ cho. Có lẽ em đã phát ngôn thiếu căn cứ khi cho rằng phải can thiệp vào cửa hàng B và D. Đúng là ngay cả data giống nhau, nhưng nếu nhìn nhiều phía, thông tin và chiều sâu của data lại khác nhau thế này...”

Takashima: “Tình hình khu vực của cậu tôi đã nắm tổng thể rồi. Vậy giờ làm sao đây?” Yosuke: “Làm sao cái gì?”

Takashima: “Trời đất, không lẽ cậu đã yên tâm với kết quả này hay sao. Đây chẳng qua chỉ là cậu đã biết được vấn đề trước mắt thôi. Mục đích cuối cùng của chúng ta là gì?”

Yosuke: “Mục đích cuối cùng là gì? Ủa…” Takashima: “Chúng ta không phải phân tích để báo cáo thôi. Hay cũng không hẳn phân tích để phân tích. Chúng ta làm để thu được thành quả cụ thể trong công việc ấy. Nghĩa là khi biết được vấn đề, hiện trạng rồi, không thể kết thúc như thế được. Mục tiêu của chúng ta là hành động phù hợp để giải quyết vấn đề đó, hay cải thiện điểm đó.”

Yosuke: “Quả đúng là vậy rồi!”

Takashima: “Để hành động hiệu quả, giải quyết tận gốc vấn đề, chúng ta phải tìm ra xem nguyên nhân đó là gì, chứ không phải chỉ dừng ở mức độ phỏng đoán hay hành động thiếu căn cứ được. Đương nhiên khi hành động phải dựa trên phán đoán khách quan, chứ không phải chủ quan, nếu vậy thì dựa trên số liệu chắc chắn sẽ mang lại hiệu quả thiết thực.

Với thời gian và tài chính giới hạn, muốn đạt hiệu quả ta phải đặt mục tiêu rõ ràng và hành động dựa trên mục tiêu đó. Nếu cậu áp dụng được như thế vào công việc, tôi nghĩ cậu sẽ trở thành nhà quản lý xuất sắc đấy”.

Xây dựng giả thuyết để nắm được nguyên nhân của vấn đề

Bốn bước để tạo “giả thuyết kiểu WHY”

Thật tốt nếu ta đã nắm được vấn đề phải ưu tiên giải quyết, cùng với căn cứ liên quan đến vấn đề đó, nhưng nếu chỉ dừng lại ở mức “tôi đã biết có vấn đề ở đây rồi” mà không đi tiếp, chẳng khác nào không có lời giải nào cho vấn đề đó cả”.

Đương nhiên, bước tiếp theo là tìm lời giải: “Vậy thì tại sao vấn đề đó lại phát sinh ở đó?”

Vậy làm cách nào để tìm lời giải dựa vào data bây giờ? Ta hãy xem trình tự sau đây.

Bước 1: Nghĩ xem có thể phân tích thêm Lượng bán (biến số Mục đích) bằng bốn phép toán không?

Bạn hãy nhớ lại giả thuyết kiểu WHY để tìm vấn đề tôi đã giới thiệu ở chương 2. Ở đây Yosuke cũng cho rằng cửa hàng A là vấn đề nên phải ưu tiên giải quyết trước. Lượng bán của cửa hàng A giảm mạnh từ kỳ cuối, doanh số ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động kinh doanh nên không thể bỏ qua được. (Cửa hàng C cũng vậy, nhưng ở đây ta chọn tập trung vào nguyên nhân của cửa hàng A thôi)

Vậy thì nguyên nhân Lượng bán giảm mạnh là gì?

Ở hình 4-2, bạn hãy nhớ cách ta đã phân tích Lượng bán thành “Lượng khách x Tỉ suất mua x Lượng mua/số người” bằng bốn phép tính.

Ta có thể chọn phân tích trực tiếp số liệu Lượng bán mà không phân ra, tuy nhiên để phần phân tích chi tiết, sâu hơn, và để có cái nhìn cụ thể hơn ta nên cố gắng phân tích data ra.

Thông thường sẽ có yếu tố khác để phân tích Lượng bán. Lý do tôi phân thành ba yếu tố “Lượng khách”, “Tỉ lệ mua”, “Tỉ lệ mua/người” là sau khi biết đó là vấn đề, ta có thể phỏng đoán phương án và cách giải quyết.

Ví dụ “lượng khách” có thể bị ảnh hưởng nhất định bởi hoạt động quảng cáo, hay có khả năng thu hút người mua hay không dựa vào “tỉ lệ bán”. “Tỉ lệ bán/người” cũng được cho là có khả năng ảnh hưởng đến biến số này, tùy vào việc trưng bày ở kệ, hay sắp xếp các loại sản phẩm liên quan để thu hút người mua. Khi phân tích data, phần phân tích có “hợp lý” hay không sẽ phụ thuộc vào việc có lường trước được những việc thế này không. Khi phân tích data bằng bốn phép toán, ta nên có “giả thuyết” mang ý nghĩa bao quát, chứ không phó mặc cho máy móc xử lý tùy tiện. Đương nhiên điều quan trọng là ta phải có được những data như thế.

Bước 2: Xây dựng giả thuyết được dự đoán là Nguyên nhân chính cho Biến số đã phân tích

Tiếp theo, sau khi chia “Lượng bán” thành “Lượng khách”, “Tỉ lệ bán” và “Tỉ lệ bán/người”, ta sẽ lập giả thuyết tìm nguyên nhân cho từng cái. Lúc này, giả thuyết sẽ có kiểu WHY ta đã gặp nhiều lần trước đó.

Lấy ví dụ nếu “Lượng khách” giảm, giống như đã xem ở chương 2, ta có thể lập giả thuyết như sau:

– Vì hoạt động quảng cáo không hiệu quả như mong đợi, nên lượng khách giảm.

– Sức hút của thương hiệu hay sản phẩm đã không còn đủ để thu hút khách hàng nữa.

– Sự bất tiện khi ghé cửa hàng có thể ảnh hưởng đến Lượng khách (vị trí).

Nếu biết và có thể áp dụng MECE, chắc chắn bạn có thể tạo được những giả thuyết tốt hơn.

Bước 3: Lựa chọn giả thuyết có trình tự ưu tiên cao để giải quyết vấn đề

Chỉ là nếu ta chỉ chú ý đến ví dụ lần này, khi cho rằng sự thay đổi rõ ràng của Lượng bán là từ nửa năm trước, thì khó có lý do tại Vị trí hay Sức hút thương hiệu vốn là những điểm không thay đổi trong thời gian ngắn. Giống như khi trình bày ở chương 2, ta cần phải xem xét giảm mức độ ưu tiên cho những yếu tố như: Không góp phần giúp giải quyết vấn đề, không có khả năng can thiệp, hay khả năng thực hiện thấp do không thể thu thập đủ data,...

Vì thế, ở đây ta hãy chú ý đến hoạt động quảng cáo (thực tế thì nguyên nhân có thể là do các hoạt động của công ty cạnh tranh, hay sản phẩm cạnh tranh được tung ra thị trường, nhưng ở đây tôi muốn tập trung vào các hoạt động tuyên truyền quảng cáo trước. Và một ví dụ tiêu biểu cho hoạt động này chính là “gửi DM (Direct mail: gửi thư trực tiếp)”.

Giả thuyết trong trường hợp đó sẽ như sau: “Nguyên nhân lượng khách giảm có thể là do hoạt động quảng cáo, mà ở đây là những DM đã gửi không thu hút khách hàng hiệu quả”.

Ở đây ta có thể sử dụng kiểu “nếu... là..., thì... là...”

Bước 4: Suy nghĩ xem những gì muốn tìm sẽ làm bằng số liệu thế nào (hoặc định lượng hóa)

Điều bạn phải nghĩ tiếp theo sẽ là làm thế nào để định lượng “Việc gửi DM để tuyên truyền quảng cáo”. Nếu giả thuyết có nội dung định lượng, hay có nhiều data để lựa chọn, thì ta cần cố gắng xác nhận data sẽ sử dụng một cách phù hợp và cụ thể. Nếu không thể hiện bằng số liệu kiểu định lượng, ta sẽ không thể nắm được sự việc một cách khách quan, và cũng không thể phân tích data gốc. Tùy vào việc bạn nắm được việc gửi DM thế nào, mà cách hiểu cũng có thể khác nhau. Nếu không giải quyết được việc này bạn sẽ không thể đi tiếp được.

Khi nói về chỉ tiêu hay giá trị để thể hiện việc gửi DM, ta có những điểm như sau:

– Chi phí sử dụng để gửi DM trong một khoảng thời gian nhất định (số tiền).

– Số DM đã gửi trong khoảng thời gian nhất định (số thư).

– Tần suất gửi DM trong khoảng thời gian nhất định (tần suất).

Phần phân tích sẽ có phạm vi rộng ngay cả khi ta chỉ kiểm chứng quan hệ giữa lượng khách với mỗi chỉ tiêu trên.

Có trường hợp ta không thể phát hiện có gì đáng nói từ kết quả phân tích một chỉ tiêu nào đó (ví dụ Chi phí sử dụng để gửi DM), nhưng lại có phát hiện lớn khi làm cùng một phân tích với chỉ tiêu khác (ví dụ Số DM). Vì vậy từ một từ khóa Gửi DM, việc có bao nhiêu chỉ tiêu được sử dụng sẽ ảnh hưởng lớn đến chất lượng phân tích.

Ví dụ, giả sử ta đã phân tích số tiền đã sử dụng nhưng lại khá mơ hồ, do có trường hợp Đơn giá gửi thay đổi tùy số lượng một lần gửi DM, nhưng cũng có trường hợp Số mail gửi và Số tiền không ảnh hưởng gì đến nhau. Vì vậy, lần này ta có thể thu được kết quả khác nếu phân tích dựa trên Số DM đã gửi. Nếu vẫn không được, từ Số lượng mail, ta có thể đổi sang Tần suất số lần gửi trong một thời gian nhất định. Nghĩa là, sự thay đổi trong cách chọn tiêu điểm để phân tích cũng được tăng lên. Đương nhiên không phải chỉ thay đổi cho phù hợp với kết quả phân tích ta mong muốn, mà không cần biết nó có ý nghĩa gì, điều quan trọng là như tôi đã giải thích, phải suy nghĩ để đưa ra “giả thuyết” hợp lý.

Ở ví dụ này, ta đã có giả thuyết “khách hàng không “mặn mà” gì với lượng DM (số mail) đã gửi” hay “Khách hàng không phản ứng gì với DM họ xem”, nhưng ta phải đoán được chuyện gì đằng sau những chỉ tiêu đó. Cảm nhận này chắc chắn sẽ nhạy hơn nếu gặp nhiều lần trong thực tế với tình huống không phải lúc nào cũng có được data mình muốn.

Chỉ là ta cần phải suy nghĩ đến nhân lực và thời gian khi tìm kiếm data hay phân tích, rồi chọn cách làm phù hợp. Việc phán đoán đó cũng là một điểm quan trọng mà Người phân tích phải biết.

Tôi xin tổng hợp lại nội dung đến phần này như hình 4-4

Khi suy nghĩ vấn đề theo quy trình phân tích “Vấn đề” => “giả thuyết” => “phương pháp kiểm chứng” => “data cần”, ta sẽ không bị chệch mục tiêu và bao quát vấn đề, nắm được cụ thể những data nào cần sử dụng, do đó bạn hãy nhớ quy trình này nhé.

Yosuke: “Mình dần dần nắm được những điểm chính của data rồi. Nhìn từ bên ngoài, mình chỉ nhìn thấy một phần mặt nổi là “lượng khách giảm” thôi, nhưng để tìm được nguyên nhân cốt lõi của vấn đề đó một cách khách quan thì phải nhờ vào phân tích data rồi. Trước giờ không để ý, nhưng khi nghe nói đến “lượng mail”, “số tiền”, hay “tần suất”, thì quả là có nhiều khía cạnh thật. Khi tìm hiểu sâu từng cái, có lẽ sẽ biết được nguyên nhân nào ảnh hưởng đến Lượng khách hàng, hay nhiều việc khác nữa. Mình cảm thấy đã hiểu từng chút những gì anh Takashima đã nói rồi...”

Điểm mấu chốt

Từ giả thuyết đã xác định rõ ràng, có thể biết mình phải điều tra gì và như thế nào.

Nắm biết nguyên nhân bằng “phân tích mối tương quan”

Phương pháp định lượng hóa điểm mạnh khi liên kết data

Vậy thì làm thế nào để kiểm chứng giả thuyết “việc gửi DM không thu hút được khách hàng như kỳ vọng”?

Lúc đầu tôi đã đưa ra mấy chỉ tiêu để số hóa hành động “Gửi DM”, nhưng giờ ta hãy lấy “Số DM đã gửi” làm ví dụ. Giả sử ta có data Số DM đã gửi cho đối tượng khách hàng nữ độ tuổi 20 - 40 trong tổng số 100, ta có hình 4-5.

Bên trên là Lượng khách mỗi tháng của từng cửa hàng, còn bên dưới là Lượng mail đã gửi mỗi tháng của từng cửa hàng. Ở đây ta muốn xác nhận xem khi so sánh hình trên và dưới, thì việc gửi mail DM có thu hút khách hàng hiệu quả không. Cách căn bản nhất để so sánh chắc là xếp hai số liệu đó và tạo biểu đồ.

Ta đã có kết quả là biểu đồ thể hiện Lượng khách và Số DM đã gửi mỗi tháng, như hình 4-6.

Vậy các bạn đọc được gì khi nhìn biểu đồ này?

Chắc các bạn có thể nắm được khuynh hướng của mỗi cửa hàng rồi, nhưng có phải ai nhìn cũng sẽ có kết luận giống nhau không? Ví dụ của hàng B thì hiệu quả của DM là có hay không? Hay ý kiến người xem sẽ không giống nhau?

Nếu mỗi người xem biểu đồ này và có suy nghĩ khác nhau, thì kết luận sau đó khó đạt được, hay mức độ thuyết phục của kết luận cuối cùng có lẽ bị giảm mạnh.

Mặc dù không phủ nhận Phương pháp xác định bằng biểu đồ khi nhìn bằng mắt như hình trên, nhưng nếu chỉ có biểu đồ thôi sẽ dễ gây mơ hồ. Vì vậy hẳn là tốt hơn nếu có phương pháp phân tích nào tiện hơn.

“Phân tích mối tương quan” để định lượng điểm mạnh, yếu của việc liên kết data

Điểm tôi muốn lưu ý chính là ta có thể định lượng điểm mạnh, yếu của việc kết nối giữa hai data “Số DM đã gửi” và “Lượng khách” với nhau.

Ở đây “việc kết nối” là chỉ “mức độ liên kết theo tỉ lệ” giữa hai yếu tố với nhau. Đó là mối quan hệ mà “một phía tăng (hay giảm), phía kia cũng tăng (hay giảm)”, hoặc “một phía tăng (hay giảm), phía kia sẽ giảm (hay tăng)”. Ta có thể đo được bên nào mạnh hơn dựa vào data gần với phía nào hơn.

Với “phân tích mối tương quan” này, tùy vào sự tăng hay giảm trong tương quan giữa hai yếu tố, mà ta có tương quan chính” và “tương quan phụ”. Ở hình 4-7, nếu hướng tăng hay giảm của cả hai data như nhau, thì đó là “tương quan chính”, ngược nhau thì gọi là “tương quan phụ”.

“Có mối tương quan” nghĩa là gì?

Khi thử nhìn các cửa hàng bằng biểu đồ phân bố và phân tích mối tương quan.

Kết quả phân tích mối tương quan được biểu đạt bằng chỉ tiêu “Hệ số tương quan”. “Hệ số tương quan” này dù trong bất kỳ trường hợp nào cũng có giá trị từ +1 đến -1.

Càng về gần +1, quan hệ tương quan chính càng mạnh, nghĩa là hai số liệu đó cùng hướng tăng hoặc giảm.

Ngược lại, càng về phía -1 thì hai số liệu càng đi ngược hướng nhau. Đây là quan hệ tương quan phụ.

Nếu giá trị về số 0, ta sẽ không thể nhìn thấy “sự tương quan” nữa.

Dù vậy, nhưng khi phân tích thực tế, có khi ta sẽ thấy kết quả rơi vào khoảng +0.45 hoặc -0.325.

Ta thường muốn tiêu chuẩn hay quy định rõ ràng rằng Hệ số tương quan là bao nhiêu thì được cho là “có tương quan” chính hay phụ, nhưng tiếc thay chẳng có quy định nào cả. Thường là nó sẽ rơi vào khoảng +0.7 của tương quan chính, và -0.7 của tương quan phụ.

Tôi thường sử dụng chuẩn là 0.7, tuy nhiên đôi khi chuẩn này quá cao nên chỉ thu được kết quả “không có tương quan”, hoặc khi chỉ muốn biết khuynh hướng chung và không cần số liệu chính xác đến thế, tôi sẽ nới lỏng còn 0.6 hay 0.5. Nhưng ở những trường hợp đó, tôi cố không phán đoán, chỉ dựa vào Hệ số tương quan thôi, mà còn vẽ biểu đồ phân bố dựa trên số liệu, để xem có tương quan (hoặc không).

Mức độ tương quan (giữa hai data thì mối liên kết chặt chẽ là bao nhiêu) có thể xác định bằng thị giác dựa vào biểu đồ phân bố.

Ta sẽ hiển thị hai data đó trên trục tung và trục hoành của biểu đồ phân bố. Nếu là tương quan hoàn toàn (Hệ số tương quan là 1 hay -1), nó sẽ nằm trên một đường thẳng, vì đó là mối quan hệ tỉ lệ tuyệt đối. Khi càng cách xa đường thẳng đó, thì Hệ số tương quan càng tiến gần về 0.

Khi tạo biểu đồ phân bố của các cửa hàng, ta có hình 4-9.

Khi xem hình trên, chắc bạn đã hình dung được mối quan hệ của vị trí số liệu trên biểu đồ với mỗi Hệ số tương quan rồi. Nghĩa là, giá trị Hệ số tương quan càng gần 0, thì quan hệ của trục tung và hoành (tỉ lệ hay đường thẳng) càng mỏng, data được phân bố rải rác, còn Hệ số càng gần 1 thì data càng gần đường thẳng phía trên bên phải.

Điểm mấu chốt

Định lượng điểm mạnh trong liên kết giữa các data bằng Hệ số tương quan.

Hãy kiểm chứng giả thuyết bằng Phân tích mối tương quan

DM có thật sự thu hút khách hàng không?

Vậy làm thế nào ta nắm được nguyên nhân chính dựa vào kết quả phân tích mối tương quan đây? Bạn có biết trong trường hợp của Yosuke, DM là một nguyên nhân không?

Bạn hãy nhớ lại giả thuyết của vấn đề này xem.

Đó là “Lượng khách sụt giảm có thể là do DM đã gửi không thu hút khách hàng hiệu quả”.

Nghĩa là nếu biết được rằng số DM đã gửi và Lượng khách là Mối tương quan chính (cùng chiều) thì ta có thể xác định càng gửi nhiều DM, lượng khách càng tăng. Nói cách khác DM được kỳ vọng sẽ thu hút khách hàng hiệu quả.

Mặt khác, nếu không nhìn ra được mối tương quan giữa hai số liệu đó, khách hàng sẽ không phản ứng với DM đã được gửi, DM đã không thu hút được họ, hay nói cách khác chi phí dành cho DM sẽ là lãng phí. Nếu điều đó là sự thật, ta có thể xác nhận đây chính là một nguyên nhân khiến Lượng khách hay Doanh số sụt giảm.

Từ kết quả ở hình 4-9, cụ thể thì từ Hệ số tương quan giữa các cửa hàng, ở cửa hàng B và C thì quan hệ giữa Số DM đã gửi và Lượng khách nằm ở trên mức quy định, nghĩa là DM đang hiệu quả trong việc thu hút khách hàng. Ngược lại cửa hàng A và D có thể nói là không hiệu quả.

Nhân đây, bên cạnh sự chặt chẽ trong mối quan hệ (tương quan) giữa các số liệu, ta cũng thử nhìn dưới khía cạnh Độ lớn, tức là Số DM đã gửi thực tế. Dưới đây là số mail trung bình tháng của các cửa hàng từ số liệu gốc.

Cửa hàng A: 53.3 mail/tháng

Cửa hàng B: 37.5 mail/tháng

Cửa hàng C: 55 mail/tháng

Cửa hàng D: 53.3 mail/tháng

Điều này cho thấy, ở cửa hàng D, số DM đã gửi là thấp nhất (= chi phí thấp), nhưng Lượng khách trên quy mô đó lại nhiều nhất, có thể nói chiến lược DM đang được phát huy một cách hiệu quả. Nếu nhìn ở kết quả/chi phí, thì đây là tình huống rất lý tưởng.

Cửa hàng C cũng vậy, vì có sự tương quan với Lượng khách, mặc dù có thể nói DM cũng mang lại hiệu quả, nhưng vì số lượng gửi nhiều, sau này có thể khó duy trì lượng khách tương đương nếu không tiếp tục thực hiện điều này.

Vấn đề nắm ở cửa hàng A và D.

Đặc biệt, khi chia thành nửa đầu năm và nửa cuối năm vốn có lượng bán sụt giảm, ta thấy rằng:

– Việc gia tăng số DM so với nửa đầu năm (từ 270 lên 370), nhưng lại không hiệu quả.

– Hệ số tương quan chỉ trong nửa đầu năm là 0.55, nhưng sang nửa cuối năm là 0.23, nghĩa là không thấy được hiệu quả DM.

Vì vậy ta có thể kết luận: Một trong những nguyên nhân gây sụt giảm Lượng khách của cửa hàng A (giảm Lượng bán) có thể là do DM thiếu hiệu quả. Đương nhiên điều ta nhận ra ở đây là sự thật rằng DM không phát huy hiệu quả thu hút khách hàng như mong đợi (việc sử dụng tiền cho hoạt động này là đang lãng phí). Đây có phải là nguyên nhân chủ yếu khiến “lượng khách sụt giảm” không, hay ngoài ra còn có nguyên nhân gì khác khiến khách hàng rời đi không,... ta có thể kết hợp với các giả thuyết khác, kiểm chứng và xác nhận được. Điều ý nghĩa thật sự ở đây là nếu “nắm được nguyên nhân cụ thể”, ta phải tìm hiểu toàn bộ giả thuyết giống như vậy.

Giống như trên, cửa hàng D vốn DM không hiệu quả, có lẽ nguyên nhân là do sự phân bố của Lượng khách ở mỗi tháng là lớn nhất trong số bốn cửa hàng. Ở đây ta có thể đoán rằng, vì phương pháp thu hút khách hàng bằng DM không hiệu quả, dẫn đến Lượng khách giảm, nhưng Sự phân bố lại lớn thêm. Dù không phải là nguyên nhân trực tiếp khiến Lượng khách sụt giảm, nhưng có thể nói vấn đề của cửa hàng D cũng nằm ở hiệu quả DM nữa.

Điểm mấu chốt

Ta sẽ biết nguyên nhân nằm ở đâu nếu biết có hay không Quan hệ tương quan giữa các data.

Phân tích mối tương quan dễ dàng bằng Excel

Tính nhanh chóng bằng hàm CORREL!

Việc phân tích mối tương quan bằng chỉ tiêu đơn giản Hệ số tương quan để xác nhận mối liên hệ giữa các data, ngay cả khi các data đó có đơn vị khác nhau (ở đây là “số mail” và “người”), ví dụ như Số DM đã gửi và Lượng khách, có ưu điểm vượt trội là dễ hiểu, phạm vi ứng dụng lại rất rộng.

Tuy nhiên, việc tính hệ số này bằng tay hay máy tính cầm tay thì khó thực hiện do công thức của nó phức tạp. Nhưng Excel lại có hàm CORREL để tính hệ số này, bạn cũng thử sử dụng xem sao nhé.

Hình 4-10 là ví dụ khi muốn tính hệ số tương quan giữa Lượng khách và số DM đã gửi của cửa hàng A.

Như trong hình 4-10, trong ngoặc là vùng của hai data, được ngăn cách bởi dấu phẩy. Để có được kết quả là Hệ số tương quan, ta chỉ mất vài giây mà thôi.

Chỉ cần như vậy, ta có thể phân tích mà không yêu cầu gì ở đơn vị của số liệu, ta có thể làm đi làm lại trong khoảng thời gian nhất định. Cách làm này đối với người sử dụng rất hấp dẫn. Bởi khi làm một phân tích sẽ mất nhiều thời gian, trường hợp không ra được kết quả, ta có thể làm lại bằng cách sử dụng data khác, hay thay đổi tiền đề một chút, nhờ đó giảm thiểu được thời gian đáng kể.

Với những người làm việc tại nơi hay bị giáng xuống chỉ thị “Những gì cậu hiểu thông qua data này, hãy mang đến cho tôi trước buổi chiều nay”, thì không thể thiếu phương pháp có thể thử đi thử lại, đến khi có kết quả mong muốn trong thời gian ngắn được. Trong hoàn cảnh áp lực phải có kết quả cụ thể, thì sự tiện lợi này chính là phao cứu sinh cho ta.

Như vậy, việc kiểm chứng dựa vào phân tích tương quan giữa “kết quả” và “nguyên nhân” bằng giả thuyết WHY, ta có thể nhìn thấy được nhiều điều. Với những gì nhìn thấy ví như: “Tôi đã cho là có liên quan nên đã làm, nhưng thực tế lại không như vậy” để phát hiện vấn đề, hay “hoạt động này đang phát huy hiệu quả rõ rệt”, là những phát hiện sẽ giúp ta nâng cao hiệu quả làm việc lên.

Yosuke: “Wow, hay quá! Trước giờ mình chỉ biết có Lượng khách, hay Số mail đã gửi, rồi dựa vào đó làm tới làm lui, nên chắc phần phân tích lúc trước không sâu rồi. Đúng là mình nhìn vào chỉ có “kết quả”, mà không giải thích được câu chuyện trong kết quả đó.

Quả đúng như vậy, nếu làm theo cách này, mình có tự tin để nêu nguyên nhân của cửa hàng là “Hiệu quả DM” rồi, giờ phải thêm phần trình bày và giải pháp cho vấn đề đó nữa. Mình thử tìm hiểu các giả thuyết khác giống vậy xem sao...”

Điểm lưu ý khi phân tích mối tương quan

Quan trọng là cách “đọc mối tương quan như thế nào”

Việc phân tích mối tương quan tiện lợi này giúp ta đào sâu và mở rộng phạm vi phân tích hơn, nhưng có vài điểm cần lưu ý khi sử dụng. Nếu bạn bỏ qua những điểm này, và phán đoán toàn bộ chỉ dựa vào Hệ số tương quan lấy từ hàm của Excel, thì có khả năng bạn sẽ gặp nguy. Tiếp theo tôi xin giới thiệu vài lưu ý quan trọng.

(1) Quan hệ tương quan lấy Quan hệ tỉ lệ làm tiền đề

Việc đánh giá có tương quan không sẽ dựa vào việc có Quan hệ tỉ lệ không. Quan hệ tỉ lệ là chỉ data của trục tung và trục hoành nằm trên một đường thẳng.

Tuy nhiên trong thực tế, những người có kinh nghiệm đều thấu hiểu một điều rằng không dễ dàng để giải thích bằng quan hệ đường thẳng.

Nhưng cũng là sai nếu ta cho rằng việc phân tích đơn giản mối tương quan lại chẳng có tác dụng gì.

Trong thực tế, điều quan trọng là không phải xem nó gần với đường thẳng bao nhiêu, mà chỉ cần biết khuynh hướng hai data đó có đi cùng nhau hay không, chính là thông tin quan trọng rồi.

Vì vậy, ví dụ khi so sánh kết quả có hệ số tương quan là 0.9 với 0.7, tôi sẽ không cho rằng vì 0.9 lớn hơn nên tốt hơn. Tôi sẽ bỏ qua tiêu chuẩn đã định (ví dụ là 0.7), và đưa ra kết luận giống nhau rằng cả 0.9 và 0.7 đều “có tương quan”. Còn phần chênh lệch đó tôi sẽ không đề cập đến, vì cái nào gần với đường thẳng hơn, không phải là mục đích đánh giá.

Tuy nhiên, ta không nên phó mặc việc tính Hệ số tương quan bằng máy hoàn toàn. Thường thì tôi muốn nắm rõ toàn bộ sự việc ngay cả khi nó không được thể hiện trên đường thẳng (hay đường cong).

Ví dụ ba trường hợp ở hình 4-11, nếu chỉ nhìn thoáng qua, ta nhận ra “tính quy tắc” ở đây. Khi nhìn vào, chắc có người sẽ cho rằng “Ở trục tung và trục hoành, data nằm rải rác không thấy tính liên hệ gì”. Nhưng Hệ số tương quan của các data này có lẽ bằng 0 hay gần bằng 0, vì chúng hoàn toàn không có quan hệ đường thẳng (tỉ lệ).

Nghĩa là ta không thể nói “Không có quan hệ tương quan = không có Tính quy tắc ở trục tung và trục hoành” được, vì ngay cả khi Hệ số tương quan bằng 0 thì về mặt logic Tính quy tắc vẫn có.

Tôi nghĩ trong thực tế, không ít trường hợp theo kiểu này. Nhưng nếu nhìn ra được trường hợp đặc thù này từ trước, ta sẽ không quên phải xác nhận bằng mắt trên biểu đồ phân bố, chứ không phải chỉ dựa vào Hệ số tương quan thôi.

(2) Xử lý khi số bị chệch

Trong tình huống nằm ngoài việc phân tích mối tương quan, khi so sánh với nhiều data lớn, những data có giá trị bị chệch ra, gọi là “Giá trị bị chệch”. Việc xuất hiện Giá trị bị chệch này do nhiều nguyên nhân, từ lỗi nhập liệu đơn thuần, đến điều kiện lấy data ở phần nào đó bị sai,...

Khi gặp trường hợp này, việc có đưa hay không Giá trị bị chệch nào vào phân tích cũng tác động lớn đến kết quả.

Ví dụ, giả sử ta sử dụng toàn bộ data có trong tay mà không suy nghĩ nhiều. Trong đó có một data bị chệch (hình 4-12 ở trên). Lý do đưa data này vào là do có thể ngày hôm đó cửa hàng cạnh tranh bên cạnh giảm giá đặc biệt, hay do ai đó trên mạng truyền tai nhau nên Lượng khách tăng đột biến. Hệ số tương quan bao gồm Số chệch đó là 0.39.

Nhưng với “phán đoán của người phân tích”, với lý do những ngày đặc thù đó không cần phải đưa vào phân tích, số chênh lệch bị trừ ra, và Hệ số tương quan nhảy vọt lên 0.78 (hình 4-12).

Vấn đề quan trọng không phải là cách nào thì đúng, mà chính người phân tích phải phán đoán, do Số liệu sẽ không chỉ cho ta thấy “làm thế nào thì tốt”, hay “vì có Số chệch nên hãy lưu ý nhé”.

Nếu chỉ để có kết quả mong muốn mà tùy tiện thêm vào hay bỏ ra Giá trị chệch này, cuối cùng chỉ mang lại thất bại.

Lượng dữ liệu càng lớn thì càng khó biết được có hay không Giá trị chệch. Tôi xin gợi ý một cách đơn giản để phát hiện khi nhìn là vẽ biểu đồ phân bố.

(3) Kết quả sẽ khác tùy vào vùng dữ liệu sử dụng (phải xác nhận lại Mục đích và Giả thuyết)

Tùy vào phạm vi hay vùng phân tích, mà kết quả sẽ rất khác nhau, mặc dù đều chung dữ liệu gốc. Giống với “giá trị lệch”, dữ liệu không tự động cảnh báo ta, mà người phân tích phải tự mình phán đoán.

Giả sử ta chỉ sử dụng trục hoành với số liệu là dưới 60 (hình 4-13), trong dữ liệu nhìn như “không có giá trị lệch” ở hình 4-12. Ví dụ nếu trục hoành là Số lần sử dụng thiết bị thể thao đó, thì trên 60 lần là những người thường xuyên sử dụng, dưới 60 là đối tượng ta phân tích để tăng tần suất sử dụng của họ lên. Trong trường hợp đó, Hệ số tương quan của những người dưới 60 lần này là 0.45. Ở đây không nói đến cái nào tốt, xấu hay đúng, sai, mà sự thật là nếu người phân tích không xét đến khía cạnh bối cảnh và phán đoán sai, sẽ dẫn đến kết quả sai mặc dù dữ liệu giống nhau. Do vậy, bạn đã biết rủi ro của việc “vì có data nên dùng thôi” là tai hại thế nào rồi đúng không.

(4) Thử nghi ngờ những Mối tương quan giả tạo… hãy để ý đến nguyên nhân thứ ba nhé.

Ta có thể tính được Hệ số tương quan nếu có dữ liệu. Nhưng mà đó cũng chỉ là “kết quả tính toán” thôi, nên việc đọc ý nghĩa của nó thế nào phụ thuộc vào người phân tích.

Ví dụ dù có được Hệ số tương quan cao giữa hai dữ liệu đó, cũng không có nghĩa là giữa chúng có “mối quan hệ trực tiếp” được. Ví dụ trường hợp tiếp theo đây có thể được gọi là Mối tương quan giả tạo.

Giả sử ta biết được mối tương quan rõ rệt giữa Kết quả thăm dò mức độ hài lòng của khách và Tổng doanh số. Nghĩa là Mức độ hài lòng của khách càng cao, thì Tổng doanh số càng cao.

Tuy nhiên ta phải chú ý không chỉ dựa vào kết quả này rồi xác định rằng: “Giữa Mức độ hài lòng của khách và Tổng doanh số có quan hệ trực tiếp.”

Nếu giả sử ở đây ta có “giảm giá”, thì nhờ giảm giá mà Mức độ hài lòng của khách cao, kéo theo Tổng doanh số cũng tăng cao. Trong trường hợp này, có thể nói “giảm giá” chính là nguyên nhân ảnh hưởng đến cả “Mức độ hài lòng của khách” và “Tổng doanh số” (hình 4-14). Nếu bỏ qua điều này mà chỉ tập trung các hoạt động, ngân sách cho việc nâng cao Độ hài lòng của khách nhằm tăng doanh số, thì chắc chắn không thể mong thu được kết quả như kỳ vọng.

Như vậy ta gọi việc có thể nhìn thấy mối tương quan trên số liệu, nhưng lại không có quan hệ trực tiếp giữa hai số liệu đó là “mối tương quan giả tạo”.

Điểm rắc rối của Mối tương quan giả tạo chính là thường không thể nhận ra nguyên nhân thứ ba đã bị che lấp như trường hợp “Tổng giảm giá” này. Khi ta chỉ tập trung vào những gì nhìn thấy, ở đây là dữ liệu, thì khó có thể nghĩ đến những điểm khác. Mà ngay cả dữ liệu đang phân tích cũng không thể hiện cho ta thấy rằng có hay không “thông tin bị che mất”.

Có những cách phân tích để xác nhận có hay không Mối tương quan giả tạo ở mức độ nào đó trong thống kê hay số học, tuy nhiên tôi nghĩ trong đời thường, ngoài trường hợp cần độ chính xác cao, ít khi nó được sử dụng.

Việc nhận biết “câu chuyện bị giấu đằng sau” đó sẽ phụ thuộc vào kiến thức và độ nhạy bén của người phân tích. Nếu người phân tích có kiến thức trong lĩnh vực phân tích thì tốt, nếu không có một cách hiệu quả là lắng nghe ý kiến hay lời khuyên của những người xung quanh.

Tôi cũng hay hỏi thăm những người làm trong lĩnh vực mà kết quả phân tích hay câu chuyện liên quan đến, bằng những câu như “tôi cũng biết giữa XX và YY có tương quan, nhưng anh xem thử bình thường nó có liên hệ với nhau chặt chẽ không?”

Nếu cảm nhận hay hiểu biết của họ khác với cái ta nhìn thấy, hãy xem lại thử có nguyên nhân nào mình không thấy, hoặc hỏi thử họ xem nguyên nhân là gì. Chỉ là cần lưu ý có trường hợp cách nhìn của những người đó một chiều, hay đôi khi họ sẽ không chấp nhận những gì mới mẻ (mặc dù đó là sự thật). Với tôi, những khi không cảm thấy hài lòng về bản phân tích của mình, tôi thường cố tham khảo thêm ý kiến của những người khác nhau, điều này nhằm tránh ý kiến một chiều hoặc cá nhân chủ nghĩa.

(5) Không kiểm chứng quan hệ nhân quả

Khi gặp mối tương quan giả tạo, chính người phân tích chứ không phải dữ liệu, sẽ tìm “câu chuyện” cho kết quả phân tích đó. Tôi có cảm giác con người hình như thích những câu chuyện dựa trên quan hệ nhân quả vốn dễ hiểu và dễ hình dung, nên thường kết quả phân tích Mối tương quan cũng được chuyển sang Quan hệ nhân quả một cách thiếu căn cứ.

Tất nhiên khi giải quyết vấn đề trên thực tế, ta phải hiểu được quan hệ giữa “kết quả” và “nguyên nhân” để tìm ra nguyên nhân, và đưa ra kết luận rằng “tôi đã biết được nguyên nhân là gì”. Vì thế, việc tìm thấy quan hệ nhân quả chính là một mục tiêu ta sẽ phải làm.

Tuy nhiên, kết quả phân tích mối tương quan không kiểm chứng quan hệ nhân quả giữa hai data (Có lẽ bạn sẽ ngạc nhiên khi nghe điều này).

Giống với trường hợp Mối quan hệ giả tạo, việc đưa ý nghĩa vào trong kết quả phân tích chính là lúc tạo ra Câu chuyện hay Lời giải thích.

Điều quan trọng ở đây chính là việc đưa ý nghĩa vào kết quả phân tích không phải là “kết quả do phân tích dữ liệu”, mà là phần việc người phân tích sẽ phải làm. Đây là lúc mà sự phỏng đoán, cái nhìn phiến diện, hiểu lầm dễ trà trộn vào, nên cần phải hết sức chú ý.

Có một phương pháp để xác nhận Quan hệ nhân quả một cách khách quan, có thể tránh được quan điểm phiến diện, đó là nới lỏng Hệ thời gian (timing) của hai data và phân tích. Vì “nguyên nhân” thường đi trước “kết quả”, nên nếu nới data được xác định là “nguyên nhân” sớm hơn một chút, có thể giảm đáng kể việc Quan hệ tương quan bị hủy, còn nếu để trễ hơn thì về mặt logic chắc chắn sẽ bị rối loạn. Nếu nhất định phải xác nhận bằng số liệu, bạn hãy thử làm xem sao nhé.

Thực tế trường hợp sử dụng phân tích tương quan, việc phán đoán xem cái nào là “nguyên nhân”, cái nào là “kết quả” tôi nghĩ là không phải quá khó. Nhưng nguy cơ không nhận ra được Mối tương quan giả tạo là khá cao.

Việc xác nhận và kiểm chứng tất cả các điểm lưu ý thì khó thực hiện được. Tuy nhiên, bạn cần biết những điểm này, để không nhảy ngay vào kết quả phân tích một cách thiếu suy nghĩ.

Điểm mấu chốt

Nhớ những điểm lưu ý khi đọc kết quả

Yosuke: “Khi liên kết hai kết quả của DM và việc Giảm lượng khách của cửa hàng A, cảm giác như mình đã nhìn thấu những điều trước đây không nhận ra. Đúng thật, nếu mà biết những điểm này, mình có thể nghĩ ra các phương án, chẳng hạn như điều tra thuộc tính của những ghi chép Mua bán trước đây, hay tuổi tác của đối tượng đã gửi DM của cửa hàng A, rồi đổi DM có nội dung phù hợp với thuộc tính đó, hoặc xem lại đối tượng gửi DM cho phù hợp với cửa hàng A hiện tại.

Nếu thế mình có thể trình bày một cách logic đề án mới này, cùng với kết luận đó, thì chắc chắn tính thuyết phục sẽ khác xa.

Cảm giác như mình đã có vũ khí tuyệt vời rồi. Giờ chỉ muốn làm sao có thể sử dụng cho thêm nhiều nhiều trường hợp hơn thôi”.

Chương 4: Những điểm phải làm để “suy nghĩ bằng số liệu/data”

Đề tài: Nắm được “nguyên nhân của vấn đề”.

1: Xây dựng giả thuyết nguyên nhân “kiểu WHY”.

2: Kiểm chứng giả thuyết bằng việc phân tích mối tương quan.

3: Để ý những điểm cần lưu ý khi phân tích mối tương quan, giải thích kết quả phân tích, và hiểu được nội dung ẩn sau đó.

Chương 5Cách truyền tải khiến người khác hiểu và chấp nhận

“Kết quả phân tích” nếu chỉ dùng để báo cáo thì không được phải không?

Y

osuke: “Điểm cần xác nhận mặc dù vẫn còn, nhưng em đã nắm được cửa hàng nào đang gặp vấn đề, và nguyên nhân làm sụt giảm doanh số rồi. Giờ em mới cảm thấy nhẹ nhõm làm sao!”

Takashima: “Cậu vất vả rồi. Tuy nhiên, đầu tuần sau phải báo cáo hiện trạng cho trưởng bộ phận đấy. Chắc cậu biết mục đích của chúng ta không phải chỉ đưa ra kết quả phân tích thôi đúng không”.

Yosuke: “Ủa... À, vâng... (cuối cùng cũng phân tích xong, giờ trong đầu mình tùm lum các thứ hết...)”.

Takashima: “Phần báo cáo đó tôi muốn giao cho cậu làm. Chỉ là, trưởng bộ phận không phải là người xem mỗi khu vực cậu phụ trách thôi đâu. Tôi muốn cậu đứng trên lập trường của trưởng bộ phận, một người được cho xem, để trình bày. Thực tế thì điều này khó hơn ta nghĩ đấy”.

Yosuke: “Nhưng mà, em báo cáo kết quả đã phân tích là được phải không? Dù vẫn đang làm, nhưng chẳng phải ta có kết quả rồi sao?”

Takashima: “Đúng vậy. Nhưng nếu cậu không nhận ra rằng việc phân tích và truyền đạt là khác nhau, sẽ khó có thể trình bày tốt được, vì thực tế có nhiều người mặc dù phần phân tích rất tốt, nhưng cách trình bày lại tệ hại khiến họ bị tổn thất lớn. Nếu thế thì thật đáng tiếc!”

Yosuke: “Nghĩa là sao ạ?”

Takashima: “À, trước tiên cậu hãy tự mình làm cho tôi xem đã nào, rồi dựa trên đó tôi sẽ góp ý cụ thể cho cậu biết. Nhưng không có nhiều thời gian đâu, cậu hãy lưu ý điểm đó rồi cố gắng làm cho nhanh nhé”.

Yosuke: “Phía được cho xem… nếu vậy trước đây với vị trí người nghe, mình từng có cảm giác chán và chẳng hiểu rõ phần trình bày là gì. Có lẽ người trình bày chắc cũng không nhận ra đâu nhỉ. Nhưng mà, sao chuyện đó lại thường xảy ra vậy nhỉ? Để bản thân khi trình bày không rơi vào hoàn cảnh đó, thì phải chú ý điều gì?”

Những người phân tích nghiệp dư khi muốn trình bày kết quả của mình

Để có phần trình bày đứng trên lập trường “người tiếp nhận”

Nhiều người sau khi phân tích và có kết quả thường hay làm là nhìn lại lần nữa kết quả phân tích, và bắt đầu nghĩ xem sẽ ghép nó lại như thế nào. Trường hợp của Yosuke, có thể sẽ như sau.

(1) Giới thiệu kết quả có tiêu điểm là “độ lớn” và “phân tích”, vốn có được khi phân tích để nắm rõ hiện trạng.

(2) Nếu nguyên nhân do “hiệu quả DM” khiến Lượng khách của cửa hàng A vốn đang gặp vấn đề sụt giảm, và cách cải thiện tình hình (Hình 5-2)

Bạn thấy sao? Nhìn thoáng qua thì thấy đây là phần trình bày có kèm kết quả phân tích rất tốt. Đương nhiên không có gì sai ở đây, nhưng tôi nghĩ có nhiều điểm phải cải thiện lại. Các bạn bị điểm nào thu hút vậy?

(3) Tổng kết (báo cáo trong kỳ)

Chắc hẳn ai đã từng trải qua đều có cùng cảm nhận, sự cực khổ và thành quả đạt được to lớn thế nào, sau khoảng thời gian dài vùi đầu vào các phân tích, thử tới lui cho đến khi ra được kết quả.

Tuy nhiên, sẽ rất nguy hiểm nếu bạn cho rằng: “Sau đó mình chỉ cần sắp xếp theo thứ tự những gì bản thân đã tìm thấy là được rồi. Vì kết quả rõ ràng mình đã có, phân tích thì rất logic, nên chắc không có ai phàn nàn gì đâu”.

Có rất nhiều trường hợp như vậy. Tôi hiểu rõ rằng một người phân tích khi đã sử dụng nhiều công sức và thời gian, thì khi kết quả phân tích được tìm thấy, họ sẽ có cảm giác đã (muốn) đạt được mục tiêu rồi. Chỉ là tôi muốn các bạn suy nghĩ lại xem việc phân tích đó là để làm gì.

Ngoài trường hợp bạn là Nhà phân tích chuyên nghiệp, thì với những người bình thường làm phân tích vì công việc đòi hỏi, tôi nghĩ mục tiêu của họ chắc là một trong hai như dưới đây.

(1) Xác nhận/kiểm chứng những gì mình thắc mắc.

(2) Đề xuất hành động dựa vào kết quả phân tích như đưa ra ý tưởng mới để giải quyết hay cải thiện vấn đề, và được chấp nhận.

Nếu là trường hợp làm cho bản thân xem (1), thì không cần phải chỉnh sửa kết quả cho đẹp mắt. Nhưng chắc hẳn có nhiều trường hợp là làm việc tại cơ quan/tổ chức (2). Trong những trường hợp đó, ngay khi bạn có một phần phân tích hoàn hảo 100%, thì không hẳn mục tiêu “đề án của bạn được thông qua” sẽ đạt được. Vì nếu đối phương không chấp nhận, công việc sẽ không đi tiếp được.

Lý do lớn khiến bạn không thể khiến đối phương chấp nhận mặc dù có bản phân tích hoàn hảo, có thể là do bạn thiếu mất điểm quan trọng:

“Người nghe có hiểu, và nội dung họ muốn có được đề cập hay không?”

Đối với những người sử dụng toàn thân từ tay đến đầu để phân tích, thì đối với họ tất cả những thông tin đều có giá trị (quan trọng), và họ sẽ khắc sâu và ghi nhớ những data đã sử dụng hay quá trình đã trải qua đó.

Tuy nhiên, bạn hãy thử bình tĩnh lại nào! Người trong tình trạng đó có thể chỉ là một mình bạn (hoặc người làm cùng hay cấp trên đã hỗ trợ bạn).

Vì vậy, tôi muốn đưa ra thêm một câu hỏi nữa, đó là:

“Vậy cái đó, bạn làm cho ai xem?”

Bạn có hình dung được hình ảnh của người tiếp nhận hay không?

Có nhiều cách để trình bày kết quả phân tích, như nộp báo cáo hoặc thuyết trình. Dù là hình thức nào thì bạn cũng không được quên người tiếp nhận nó.

Đặc biệt, hiệu quả trình bày sẽ thay đổi đáng kể tùy thuộc vào việc bạn có thể hình dung và hiểu tường tận được ba điều sau hay không, cũng như là việc bạn có thể liên kết ba điều này với nội dung trình bày hay không. Nếu nội dung trình bày đều giống nhau, bất kể đối phương là ai thì sẽ không thể nâng cao mức độ thấu hiểu và tiếp nhận của đối phương.

(1) Vị trí của đối phương

(2) Kiến thức của đối phương

(3) Điều mà đối phương quan tâm

Chúng ta hãy cùng suy nghĩ chi tiết về từng điều một.

(1) Vị trí của đối phương

Tùy vào việc đối phương đánh giá, nhìn nhận sự việc bằng tầm nhìn ở phạm vi như thế nào mà điều đối phương muốn biết, muốn xem và khả năng hiểu vấn đề sẽ khác nhau.

Ví dụ giả sử người nghe là nhà quản lý, cán bộ, người quyết định chiến lược kinh doanh cho cả công ty. Đối với những người này thì việc trình bày chi tiết tình trạng của từng cửa hàng là không cần thiết. Đối với những người nhìn vấn đề ở tầm cao ta sẽ không thu được kết quả nếu nội dung trình bày không phù hợp với suy nghĩ và cảm giác của họ. Nhưng mà, dù là cùng một nội dung trình bày chi tiết, nếu là trưởng phòng kinh doanh có lẽ sẽ muốn biết chi tiết những gì đang xảy ra trong phạm vi họ phụ trách. Do đó, nội dung trình bày cần chi tiết đến mức độ nào sẽ thay đổi tùy trường hợp.

(2) Kiến thức của đối phương

Mức độ thấu hiểu của đối phương sẽ chịu sự ảnh hưởng rất lớn bởi nền tảng kiến thức, hiểu biết và kinh nghiệm của họ trong lĩnh vực đó. Đối với người làm hành chính nhân sự thì dù ta có cố hết sức để giải thích chi tiết về thị trường, sự nhạy bén kinh doanh thì họ cũng không thể nào đạt được mức độ thấu hiểu bằng một người trong nghề, không hiểu hết được cái logic ở đó.

Đồng thời, các bạn cũng cần chú ý đến việc sử dụng một cách vô thức những thuật ngữ hoặc những tiền đề mà người trong ngành ngầm hiểu với nhau. Đó là ví dụ điển hình của việc đã kỳ công có được kết quả phân tích tốt nhưng rồi lại tự đào hố chôn mình. Có nhiều người phạm phải sai lầm khi nghĩ rằng “điều mình hiểu thì chắc người ta cũng hiểu”, “điều mình biết thì chắc đối phương cũng biết”.

Chẳng hạn như, hãy nghĩ về một sở thích mà bạn đào sâu tìm hiểu. Bạn càng gắn liền với sở thích đó càng lâu, càng say mê nó bao nhiêu thì bạn sẽ càng khó mà cảm nhận được người khác hiểu và cảm nhận về nó như thế nào.

Ví dụ tôi rất thích các bản nhạc của The Beatles, từ thời trung học đến giờ tôi vẫn nghe. Đến mức mà tôi gần như thuộc lời của trên 500 ca khúc. Thế nhưng giờ thì tôi không thể tưởng tượng được cảm nhận của một người khi nghe ca khúc đó lần đầu tiên là như thế nào nữa. Bởi vì những ca khúc đó đã trở thành cái gì đó quá đỗi quen thuộc đối với tôi.

(3) Điều mà đối phương quan tâm

Người nào hiểu được điều mang lại lợi ích cho đối phương thì người đó có lợi thế. Nhưng điều mong muốn thực sự của đối phương không phải bao giờ cũng được thể hiện rõ ra. Trong các tổ chức thường bao hàm các yếu tố chính trị, những suy nghĩ kiểu như: “Về logic có thể là như vậy, nhưng tôi lại muốn như thế này”, có thể nảy sinh vì một số nguyên nhân.

Chẳng hạn như kết quả phân tích cho thấy, đối với loại sản phẩm đó, thay vì tăng mức độ thỏa mãn của người dùng thì nên giảm giá mới tăng được số lượng bán ra. Nếu ta báo cáo kết quả đó cho người đứng đầu của hoạt động tăng cường mức độ thỏa mãn của khách hàng, thì ta cần xem lại việc trình bày kết quả đó một cách thẳng thắn có phải là điều tốt nhất hay không.

Điều đó không có nghĩa là bẻ cong sự thật và kết luận, mà là ta cần phải tìm ra cách giao tiếp, trình bày phù hợp. Ở ví dụ này, không phải chúng ta phủ nhận giá trị của hoạt động làm tăng mức độ thỏa mãn của khách hàng, mà ta nên đưa ra những ví dụ về các sản phẩm có hoạt động phát huy hiệu quả mức độ thõa mãn của khách hàng, đồng thời, ta có thể đưa ra đề xuất “phân chia nguồn lực” bằng câu chuyện về một sản phẩm khác cần áp dụng chiến lược khác. Hoặc câu chuyện về sự cạnh tranh của các hãng khác, ta nên thay đổi sang chiến lược giảm giá sản phẩm chẳng hạn.

Dù thế nào đi nữa, chúng ta cần tránh việc thay đổi sự thật để tạo ra một câu chuyện hấp dẫn đối phương, nhưng nếu một người phân tích có thể hiểu được ý muốn của đối phương để thông qua đó đưa ra những giải pháp hữu hiệu, thì tôi nghĩ rằng giá trị của việc đó sẽ tăng lên gấp bội đối với một người kinh doanh hoặc một người trong tổ chức. Bởi vì điều này không những rất đúng trong một tổ chức chật hẹp mà còn đúng trong việc đối ứng với khách hàng bên ngoài.

Điểm mấu chốt

Suy nghĩ cách trình bày đặt đối phương lên hàng đầu, xác định xem nội dung ta nói có phải là điều đối phương muốn biết không?

Yosuke: “Nếu lần này đối phương là trưởng phòng của mình và trưởng phòng marketing thì điều gì là quan trọng hơn cả?

Bởi vì họ xem xét những khu vực khác nữa, nên mình sẽ không đưa ra báo cáo chi tiết ngay từ đầu mà sẽ chờ đến khi được hỏi thì mới trả lời. Trưởng phòng của mình xuất thân từ kinh doanh nên cũng không cần giải thích chi tiết về bối cảnh kinh doanh, nhưng bởi vì gần đây ông không trực tiếp giám sát chi tiết nội dung hoạt động của từng cửa hàng. Mình chưa từng nhận thức về điều này nhưng lần này thì mình sẽ thử trình bày một cách rõ ràng vì sao có thể nói như vậy dựa trên những con số làm căn cứ. Nếu mình đảm bảo được độ tin cậy của nội dung báo cáo thì chắc chắn sẽ được chấp nhận. Đến đây thì mình đã muốn tự kiểm chứng xem kết quả sẽ thay đổi như thế nào rồi đó.”

Hãy áp chế mong muốn trình bày tất cả quá trình và kết quả

Sau khi trình bày hết những gì ta muốn, điều gì xảy ra trong đầu của đối phương

Bạn rất muốn trình bày quá trình mà bạn đã bỏ ra rất nhiều tâm sức để có được kết quả phân tích. Đối với một nhà phân tích thì rất khó để quyết định phần nào là quan trọng không thể bỏ qua, phần nào chỉ nên trình bày qua.

Thế nhưng, điều này có nghĩa là “bản thân bạn muốn trình bày điều gì” chứ không phải là “đối phương muốn biết điều gì”. Dù bản thân có thể thỏa mãn vì đã trình bày hết tất cả mọi thứ, nhưng thực tế là bạn đang xa rời mục tiêu cuối cùng được đối phương hiểu và chấp thuận.

Cụ thể, nếu bạn muốn trình bày tất cả quá trình và kết quả phân tích, thì bạn sẽ gặp phải những rủi ro như sau:

(1) Phức tạp hóa sự tiếp thu của đối phương

Đối với người làm phân tích, dù lượng thông tin khổng lồ và phức tạp đến mấy, họ vẫn có thể dễ dàng hiểu được tất cả, kể cả những chi tiết nhỏ nhất, bởi vì đó là đối tượng mà họ đang dành thời gian tìm hiểu kỹ lưỡng. Nhưng đối với người nghe thì đó có thể là lần đầu tiên họ nhìn thấy nội dung này. Hơn thế nữa, lượng thông tin mà mỗi một cá nhân có thể tiếp nhận được tại một thời điểm là có giới hạn. Trong trường hợp này, khi mà lượng thông tin đã vượt quá giới hạn thì dù là một lượng thông tin nhỏ đi nữa cũng khiến đối phương khó tiếp nhận thêm.

Chẳng hạn, trong trường hợp thuyết trình thì thời gian chuẩn để đọc một slide là một đến hai phút. Hơn nữa, song song đó đối phương còn phải lắng nghe người thuyết trình nói. Tùy vào độ phức tạp của biểu đồ và bảng biểu, lượng thông tin đi kèm với một slide tối đa là hai thông điệp. (Đương nhiên là tùy vào lượng thông tin và độ phức tạp của thông tin đi kèm. Do đó, chúng ta hãy lấy tiêu chuẩn là một thông điệp).

Slide của Yosuke trông như thế nào?

Điểm mấu chốt

Hãy suy nghĩ xem việc trình bày cả quá trình và tất cả kết quả có thật sự cần thiết để đạt được mục tiêu hay không?

(2) Làm tăng rào cản tâm lý của người nghe

Lượng thông tin nhiều không chỉ làm khó hiểu về mặt kỹ thuật. Tùy vào năng lực phân tích thông tin của đối phương, nhưng việc phải tiếp thu và xử lý quá nhiều thông tin cùng một lúc sẽ dẫn đến tâm lý phản kháng không cần thiết. Bạn có thể dễ dàng hình dung tại thời điểm ban đầu bạn nhìn lướt qua thông tin và nghĩ rằng “thế này chắc mình có thể hiểu và phán đoán”, và trường hợp “cái này tóm lại là nhìn ở đâu và như thế nào để hiểu đây?”, trong hai trường hợp sự chuẩn bị tâm lý của đối phương là hoàn toàn khác nhau.

Tôi muốn các bạn lưu ý rằng việc người trình bày đơn phương muốn trình bày cái này cái kia đồng nghĩa với việc đóng cửa trái tim vốn dĩ đang mở của đối phương.

Điểm mấu chốt

Nội dung đơn giản sẽ giúp hạ bức tường tâm lý của đối phương.

(3) Xoáy sâu vào những chỗ không cần thiết sẽ dẫn đến rủi ro là không đạt được mục tiêu

Có những người trình bày tất cả thông tin dù nó không liên quan trực tiếp đến kết luận để thể hiện rằng: “Tôi không những đã trình bày kết luận mà đã trình bày tất cả dữ liệu”. Bản thân điều đó là không hoàn toàn sai, nhưng đôi lúc nó sẽ đi xa khỏi mối quan tâm của đối phương.

Chẳng hạn như dự định ban đầu chỉ nói về hai sản phẩm có doanh thu lớn nhất, nhưng bởi vì muốn thể hiện tất cả sản phẩm trên biểu đồ nên có khả năng có một người quan tâm đến sản phẩm K nghĩ rằng vì sao doanh thu của K lại giảm như vậy và hướng sự chú ý đến một điểm khác (hình 5-4).

Những người có thể ghi nhớ lâu một cách chi tiết các con số và sự việc (những người ở vị trí cao thì rất cần kỹ năng này) thường chú ý đến những điểm mà bản thân họ quan tâm thay vì điều mà người kia muốn trình bày, và họ sẽ tranh luận về điểm đó một cách triệt để. Đặc biệt trong những trường hợp thông tin được trình bày khác với những gì họ đã biết, thì họ sẽ muốn có một lời giải thích triệt để cho sự khác biệt đó. Có thể bạn cho rằng như vậy là quản lý vi mô ngay cả những chi tiết nhỏ, nhưng đối với một người thuyết trình muốn truyền tải những thông điệp quan trọng thì đó là trường hợp ngoài ý muốn.

Tôi nghĩ là ở bất cứ tổ chức nào cũng có tình trạng mất thời gian tranh luận vào những điểm không dự tính trước và cứ thế hết thời gian trong khi vẫn chưa đi đến được kết luận.

Vì vậy, có một cách là không cần thể hiện thông tin trên mức cần thiết. Nhưng, trong trường hợp đó thì lại có rủi ro là sẽ bị hỏi “cái đó thì như thế nào?” hoặc bị nói là “chỉ tìm hiểu về điều mà mình định trình bày thôi” và mất đi tính tin cậy của thông điệp.

Vì vậy trong trường hợp trình bày thêm những thông tin hỗ trợ, dựa trên việc nắm bắt tính cách, lập trường và lợi ích của đối phương, dù điều đó không mấy liên quan đến thông điệp chính, nhưng bạn cũng nên đảm bảo tính chính xác của từng con số.

Điểm mấu chốt

Nghĩ về đối phương khi xác định phạm vi thông tin sẽ trình bày.

Takashima: “Slide của cậu trình bày hết tất cả các nội dung, nhưng cậu hãy nghĩ xem điều này có thực sự cần thiết để truyền tải thông điệp đến người nghe hay không?”

Yosuke: “Vâng. Như anh đã chỉ ra, nếu nhìn từ quan điểm của người nghe, em đã hiểu ra rằng điều ưu tiên nhất là phải làm rõ điều mà bản thân muốn nói. Em cứ nghĩ suy nghĩ từ quan điểm của người trình bày, nhưng nếu không xoay hướng vec tơ 180 độ thì sẽ hỏng mất”.

Bí quyết để soạn thảo một văn bản/một bài thuyết trình hiệu quả

Đâu là thông điệp cốt yếu?

Đến đây thì bạn đã biết được những điều cần chú ý và những điều nên tránh, vậy thì tóm lại là nên trình bày như thế nào cho hiệu quả?

Về mặt kỹ thuật, bạn nên tránh những cái bẫy như đã trình bày ở phần trước. Hay cũng có thể nói là cách trình bày hướng đến đối phương.

Hơn thế nữa, hãy thử nói hoặc viết ra xem thông điệp mà bạn muốn truyền tải là gì và kiểm tra lại nhiều lần. Khi bạn đã xác định được rằng “chỉ cần trình bày điều đó là được” thì tự nhiên những điều cần trình bày sẽ được thắt chặt. Hãy lấy đó làm điểm bắt đầu, rồi từ những điểm chính yếu đó mà triển khai thành các phần một cách hiệu quả.

Với những thông tin khác thì đính kèm riêng để khi cần có thể tham khảo là đủ. Ngoài ra, nếu đầu tư thêm vào những điều sau thì cách trình bày sẽ càng thêm hiệu quả.

Người tiếp thu sẽ có những cách suy nghĩ khác nhau nên không thể nói đâu là cách trình bày hay nhất. Bạn hãy tham khảo những điều sau và áp dụng tùy vào đối tượng và hoàn cảnh nhé.

– Viết thông điệp của bạn thành câu văn

– Hãy chú ý đến tiêu đề của slide

Để làm tiêu đề slide, hãy chọn câu văn đơn giản nhất có thể, mà khi đọc nó, bạn có thể hiểu được một cách cơ bản nhất điều mà người trình bày muốn nói.

Tiêu đề của slide là rất quan trọng. Hãy so sánh giữa một tiêu đề thể hiện slide nói về cái gì và một tiêu đề thể hiện ý đồ của người trình bày trong trường hợp của Yosuke ở hình 5-5.

Ở slide phía trên, ta phải đọc nội dung slide để tự tìm ra điều mà người trình bày muốn nói. Hoặc phải đợi người trình bày giải thích.

Ngược lại, tiêu đề của slide bên dưới trở thành kết luận của slide. Hay nói cách khác là thông điệp cần truyền tải đã được đặt ở nơi bắt mắt nhất. Điều này giúp cho đối phương có thể nhanh chóng nắm được điều ta muốn nói.

Mục đích của thuyết trình là truyền tải thông điệp đến đối phương. Phương pháp để đạt được mục đích này gọi là cách tiếp cận tự nhiên.

Thế nhưng nhiều người lại chọn tiêu đề theo cách đặt tên hoặc giải thích cho biểu đồ đó. Hãy chú ý xem nhiều bài thuyết trình, bạn sẽ thấy được mặt tốt và mặt chưa tốt.

Cấp trên của tôi khi tôi còn là quản lý team cải tiến kinh doanh ở Nissan là một người Pháp rất quyết đoán. Điểm cần kiểm tra cuối cùng trong các bài thuyết trình trước ban lãnh đạo đó là việc tiêu đề slide đã thể hiện tất cả thông điệp hay chưa. Ông ấy thường khuyên tôi rằng những tiêu đề slide theo kiểu thường thấy “slide này thể hiện điều gì” thì chỉ cần ghi nho nhỏ ở góc trên bên phải.

Đồng thời, thông điệp chung của bài thuyết trình (đề xuất, kết luận) nên được trình bày ngay từ đầu rồi sau đó mới đến bối cảnh và luận cứ, vì như vậy thì người nghe sẽ hiểu được điều ta muốn nói và chú ý lắng nghe những thông tin quan trọng. Điều này sẽ giúp người nghe thấu hiểu và phán đoán hiệu quả hơn. Bởi vì người nghe sẽ vừa nghe vừa hình thành sự liên hệ: “Để đưa ra kết luận XX thì cần những thông tin gì, họ nghĩ như thế nào về điều này...?”.

Hạn chế những từ ngữ, hình ảnh không cần thiết

Tiêu đề của bảng và biểu đồ là ví dụ điển hình. Cũng giống như slide, thay vì “bảng và biểu đồ này là gì”, thông điệp cần truyền tải là “bảng và biểu đồ này nói lên điều gì”. Nếu không ưu tiên điều này thì việc đặt tiêu đề bảng biểu không còn ý nghĩa. Khi nhìn vào bảng biểu, đối phương sẽ hiểu. Tiêu đề nếu cần thiết thì giữ lại. Nhưng nếu tiêu đề không thể hiện thông điệp hoặc tiêu đề nổi bật hơn thông điệp thì sẽ càng khó để thể hiện điều muốn nói.

Trong biểu đồ 5-6, tiêu đề của biểu đồ thể hiện nội dung tương tự với cột dọc. Điều được trình bày ở đây không phải là “biểu đồ so sánh số lượng hàng bán” mà là “chỉ có đối thủ A là giảm dần trong quý 4”. Nhìn chung, biểu đồ phía dưới hiệu quả hơn trong việc truyền tải thông điệp đến cho đối phương.

Thể hiện luận cứ để đi đến kết luận

Nếu bạn trình bày kết luận mà bỏ qua phần luận cứ thì sẽ xuất hiện nghi vấn về tính phù hợp và độ tin cậy của kết luận đó. Đây chính là vấn đề cần trình bày ra quá trình tới mức nào để giữ cân đối cho cả bài.

Bằng việc thể hiện các ý tưởng đã được cơ cấu hóa, cũng như sự liên kết của các vấn đề chính, để nâng tính hợp lý của kết luận lên một bậc. Thay vì một bài thuyết trình chỉ diễn tả quá trình phân tích và dữ liệu thông qua các con số, việc trình bày kết luận đạt được thông qua quá trình như thế nào bằng con số và từ ngữ sẽ là một luận cứ quan trọng.

Trong trường hợp của Yosuke, trong khi vừa giới thiệu slide như hình 5-7, bạn sẽ trình bày đối tượng ở phạm vi nào, kết luận đạt được như thế nào.

Điều tôi không muốn các bạn hiểu lầm là việc trình bày luận cứ không có nghĩa là trình bày tất cả thông tin đã phân tích. Dù không trình bày hết tất cả thông tin và dữ liệu, đối với người nghe thì quá trình suy nghĩ là yếu tố quan trọng để họ hiểu và đánh giá thông điệp. Trong khi cố gắng để không trở nên quá phức tạp, hãy làm nổi bật các ý tưởng, lập luận, quá trình để đi đến kết luận. Bằng cách này, thông điệp của bạn sẽ càng vững chắc.

Ứng dụng thông tin định tính một cách hiệu quả

Ý kiến khách quan dựa trên số liệu một mặt có tính logic nhưng mặt khác lại quá khô khan. Tùy trường hợp, nếu ta bổ sung thêm những thông tin định tính tác động đến tình cảm con người, ví dụ như “tiếng nói từ hiện trường” vào những lập luận dựa trên các số liệu thì cũng sẽ giúp tăng tính thuyết phục cho ý kiến.

Phân tích và đề xuất dựa trên số liệu không chỉ đơn giản là lập luận trên bàn giấy, nếu có thể kết hợp với “tiếng nói từ hiện trường” thì thông qua việc truyền tải đến người nghe, bạn sẽ đạt được những hiệu quả như sau:

– Sự kết hợp thông tin định lượng dựa trên số liệu và thông tin định tính có được từ kênh thông tin khác giúp tăng cường tính phù hợp và độ tin cậy của ý tưởng.

– Cảm giác an tâm, đảm bảo có thể tiếp tục một cách trôi chảy vì nếu đề xuất được thực hiện thì sẽ không gặp phải sự phản đối từ hiện trường.

So với việc phân tích dữ liệu từ tầm nhìn rộng, thông tin định tính thu thập từ điểm hẹp sẽ hình thành quan điểm vi mô. Nếu sử dụng nó làm thông tin bổ sung thì cũng có thể có hiệu quả, nhưng nếu sử dụng sai cách (sai tỷ trọng, sai cách trình bày) thì sẽ làm xáo trộn các quan điểm, luận cứ vi mô và vĩ mô, từ đó làm mất tính nhất quán trong chủ trương của mình.

Hãy vừa quan sát đối phương, vừa tích lũy kinh nghiệm để nâng cao kỹ năng.

Yosuke: “Vậy nghĩa là không phải hoàn toàn không sử dụng thông tin định tính. Đây là điều mà mình rất tự tin. À, người làm partime ở cửa hàng A có nói: “So với lúc trước thì người gửi DM tới cửa hàng đã sụt giảm”, mình cũng có thể dùng ý này làm thông tin bổ sung để nói sơ về vấn đề này”.

Thử so sánh với xử lý dữ liệu ban đầu của Yosuke

Nếu phân tích dữ liệu, sẽ khác như vậy đây

Chúng ta hãy cùng so sánh giữa sản phẩm xử lý dữ liệu của Yosuke ở phần đầu của cuốn sách và sản phẩm sau khi phân tích.

[Kết quả xử lý dữ liệu của Yosuke]

Kết quả ban đầu của Yosuke sau khi sử dụng dữ lý là biểu đồ 5-8. Anh ấy đã xử lý bằng cách sử dụng nhiều loại biểu đồ như bảng biểu, biểu đồ hình tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường để thể hiện kết quả bằng nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, rất khó để nhìn thấy được ý kiến hoặc thông điệp rõ ràng. Cho đến lúc này, hầu như không có sự phân tích các giả thuyết cũng như đào sâu về nguyên nhân nên sẽ rất khó để tiếp tục.

Ví dụ phân tích dữ liệu của Yosuke:

Đầu tiên là làm rõ hành động mà đối phương mong muốn. Trong trường hợp này, trước tiên là mục tiêu để đối phương suy nghĩ về việc tán thành hay phản đối việc thay đổi cách gửi DM (1). Những chi tiết để sang một bên, ở hình này ta thể hiện thông điệp muốn truyền tải nhất cùng với bối cảnh và cơ sở của thông điệp đó (hình 5-9).

Trong hình này, hầu như không có những nội dung phân tích chi tiết vì chỉ tập trung thể hiện kết luận. Nếu đối phương ở vị trí “hãy trình bày những điều mà tôi muốn bạn làm, tôi không cần biết bạn điều tra, tìm hiểu bằng cách nào, hãy mang tới cho tôi điều bạn kết luận, thì như vậy là đã hoàn thành nhiệm vụ.

Đối với người đã bỏ nhiều công sức phân tích thì bạn sẽ cảm thấy thiếu nếu không trình bày toàn bộ quá trình phân tích.

Tuy nhiên, nếu suy nghĩ về mục tiêu thì cần nhớ rằng đơn giản và hiệu quả là quan trọng nhất.

Tiếp theo đó, cần chuẩn bị những tờ đính kèm thể hiện quá trình và kết quả phân tích của từng luận cứ, phòng trường hợp được hỏi đến.

Chúng ta chỉ nên tập trung vào những điểm chính, giống như hình 5-10.

Nếu như cần phải trình bày chi tiết hơn, thì bạn cũng có thể chuẩn bị thêm những tờ đính kèm, tùy vào mức độ yêu cầu và tình trạng của đối phương.

Takashima: “Cảm ơn cậu. Với nội dung này thì tuần sau tôi có thể trình bày báo cáo giữa kỳ lên trưởng phòng rồi. Còn lại, cậu hãy chuẩn bị những điểm mà trưởng phòng có thể quan tâm, làm sao để có thể trả lời những câu hỏi của trưởng phòng nhé”.

Yosuke: “Em cảm ơn sếp. Nếu so sánh nội dung báo cáo này và những biểu đồ em tự làm trước khi được anh hướng dẫn thì bản thân em cũng thấy kinh ngạc trước sự khác biệt về hiệu quả sử dụng dữ liệu để thuyết minh.”

Takashima: “Ừ. Phương pháp phân tích và dữ liệu cậu từng dùng chắc chắn là không tốt. Mọi người thường sử dụng cách cơ bản nhất. Nhưng nếu biết cơ cấu lại một cách logic thì hiệu quả sẽ rất khác biệt”.

Yosuke: “Em nghĩ là em đã hiểu điều mà anh Takashima muốn nói sau khi cố gắng làm thử”.

Takashima: “Khoan. Cậu chỉ mới làm trường hợp đầu tiên thôi. Việc kinh doanh của chúng ta cũng như cả nền kinh tế đang không còn đạt được mức độ tăng trưởng như lúc trước. Nếu ta không nhanh chóng nắm bắt tình hình và thích ứng bản thân một cách phù hợp thì sẽ không thể tồn tại được. Vì vậy, tôi muốn cậu tiếp tục luyện tập để không chỉ nhìn nhận sự việc bằng trực giác và kinh nghiệm, mà bằng dữ liệu và logic một cách khách quan để truyền tải được đến đối phương”.

Yosuke: “Dạ, em sẽ cố gắng”.

Chương 5: Những điều cần làm để “suy nghĩ bằng số liệu và dữ liệu”.

Cách để có được bài thuyết trình truyền tải được đến đối phương

1: Hiểu rõ đối phương (vị trí, kiến thức và điều mong muốn của đối phương).

2: Hạn chế việc muốn trình bày tất cả quá trình và kết quả phân tích mà bản thân đã đầu tư rất nhiều công sức.

3: Làm rõ thông điệp mong muốn đối phương tối thiểu phải hiểu.

4: Kiểm tra một cách khách quan xem từ ngữ đã thể hiện được thông điệp hay chưa, cách trình bày đã đơn giản hay chưa.