Data aggregation là gì – Tổng hợp dữ liệu được ứng dụng như thế nào trong doanh nghiệp?

Cũng như các marketer và các agency mong muốn có thể quản lý các chiến dịch Marketing trên nhiều nền tảng của mình (Facebook, Google Ads), các nhà quản lý/CEO cũng có nhu cầu phải quản lý được toàn bộ các hoạt động bên trong và bên ngoài của doanh nghiệp một cách nhanh chóng và kịp thời nhất .. Nhưng mà “pain point” lớn nhất của vấn đề này chính là khối lượng khổng lồ và đa dạng các dữ liệu mà bạn cần phải tập hợp từ nhiều nơi về lại 1 nơi duy nhất.

Cả quy trình data aggregation có thể tốn đến 20 giờ mỗi tuần và gây cản trở lớn đến quy trình tối ưu các hoạt động công việc. May mắn thay, trên thị trường có rất nhiều công cụ tự động có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và cả công sức. Các giải pháp này có thể giúp bạn tự động hóa quá trình tập hợp dữ liệu, và đưa thành các báo cáo tự động và hoàn toàn real-time.

Data aggregation – Tập hợp dữ liệu là gì? 

Chúng tôi gọi việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn database khác nhau là data aggregation (tập hợp dữ liệu). Các dữ liệu được thu thập sẽ được kết hợp vào thành 1 bộ dữ liệu toàn diện, sử dụng cho quá trình phân tích dữ liệu. Hay nói 1 cách khác, bạn sẽ tập hợp các dữ liệu lại để xử lý cùng với nhau.

Việc tập hợp dữ liệu bằng tay có thể tốn thời gian và công sức, chính vì vậy nên nhiều công cụ tập hợp dữ liệu đã ra đời. 

Các công cụ tập hợp dữ liệu được sử dụng để tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào 1 nơi duy nhất, để có thể nhìn ra được các insight, mối quan, xu hướng giữa các dữ liệu với nhau – mà không làm gián đoạn việc thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu và các hệ thống của chúng.

Trong marketing, data aggregation thường được sử dụng cho các chiến dịch marketing và các kênh mà bạn sử dụng để truyền thông đến các khách hàng của mình. Bạn có thể tập hợp dữ liệu từ 1 chiến dịch cụ thể, xem hiệu suất các chiến dịch của mình như thế nào qua thời gian và với từng tập khách hàng khác nhau.

Hoặc bạn có thể tập hợp các dữ liệu từ các chiến dịch cụ thể, để so sánh các chiến dịch này với nhau – Một tệp dữ liệu giúp cho bạn biết các dữ liệu của bạn đang được khách hàng đón đón nhận như thế nào.

Tập hợp dữ liệu được ứng dụng như thế nào?

Các công cụ tập hợp dữ liệu tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng còn có thể cung cấp nhiều phương thức đo lường tổng hợp, như là tổng, trung bình và đếm số.

Các ví dụ về tổng hợp dữ liệu bao gồm:

• Tỉ trọng và số lượng người bỏ phiếu của từng khu vực khác nhau. Thông tin của từng người bỏ phiếu sẽ không được hiển thị trên hệ thống.
• Nhân khẩu học của những người tương tác với trang của bạn. Thông tin cá nhân của từng người sẽ không được lưu lại, nhưng thay vào đó, bạn có thể thấy được những người nào đang tương tác hiệu quả với các content trên trang Fanpage của bạn
• Số lượng khách hàng ở từng chi nhánh khác nhau. Thay vì kiểm tra từng khách hàng, các con số tổng của khách hàng ở từng chi nhánh sẽ được hiển thị trên hệ thống.

Các thông tin dữ liệu cá nhân, chi tiết đơn lẻ sẽ được kết hợp và thay thế bằng một con số tổng của các nhóm. Ví dụ như doanh số trung bình của các nhân viên từng chi nhánh, thay vì ghi nhận thông tin doanh số cá nhân của từng nhân viên.

Các thông tin được tổng hợp không cần phải ở dưới dạng con số. Bạn có thể đếm được cả loại dữ liệu không nằm ở dạng số (như tên, loại hàng đã mua, ..)

Các công cụ data aggregation hoạt động như thế nào?

Các công cụ data aggregation kết hợp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cho ra các insight và giúp đưa ra 1 cái nhìn tổng quan về các dữ liệu. Thêm vào đó, các công cụ tập hợp dữ liệu còn có thể cung cấp khả năng theo dõi các hệ thống dữ liệu và tra ngược lại các dữ liệu nguyên tử được tập hợp.

B1: Collection – Thu thập

Đầu tiên, các công cụ tập hợp dữ liệu có thể trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, và lưu trữ nó trong 1 database lớn như là dữ liệu đặc tính. Các dữ liệu này thường được trích ra từ các Internet như là:

• Các kênh xã hội (Facebook, Google, ..)
• Các tiêu đề mới
• Các thông tin cá nhân và lịch sử trình duyệt từ các thiết bị Internet
• Từ các thông tin cuộc gọi của sale, podcast (thu âm)

B2: Processing – Xử lý

Một khi các dữ liệu được trích xuất ra, các công cụ sẽ xác định các dữ liệu nguyên tử sẽ có thể được tập hợp. Các công cụ này có thể áp dụng các phân tích dự đoán, các thuật toán AI và Machine Learning đối với các dữ liệu được thu thập này để đưa ra các insight mới. 

B3: Visualize/Analyze – Trực quan/Phân tích

Người dùng có thể hiển thị các dữ liệu được tập hợp này dưới dạng một hình thức trực quan tổng hợp, đây cũng được xem là một hình thái dữ liệu mới. Các kết quả thống kê này sẽ vô cùng trực quan, dưới dạng các biểu đồ, đồ thị, hình ảnh, giúp người dùng có thể khai thác tối đa các insight nằm trong các dữ liệu của mình.

Đọc thêm: Trực quan hóa dữ liệu là gì? Top các công cụ giúp tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu

Khi nào bạn cần đến data aggregation?

Các công cụ data aggregation có thể nhìn được nhiều chiều khác nhau hơn cả các hàng và các cột trong excel. Ví dụ như, bạn có thể áp dụng giữa các danh mục, và sử dụng các kết quả thông tin tổng hợp này để đưa ra các thống kê tổng quan. 

Bạn muốn sử dụng các công cụ tập hợp dữ liệu từ doanh số khu vực, danh mục sản phẩm và các voucher của khách hàng, tất cả ngay cùng một lúc, để khai thác hiệu quả các data của mình ở nhiều phân lớp sâu hơn. 

Các ví dụ về data aggregation theo từng ngành khác nhau

Phần lớn các ngành phải làm việc với 1 nguồn dữ liệu khổng lồ, thế nên đa số họ đều sử dụng tập hợp dữ liệu ở một hình thức nào đó. Đây là cách các công cụ được sử dụng trong các ngành khác nhau:

• Ngành tài chính: các chuyên gia phân tích ngành tài chính thường xuyên tập trung vào các xu hướng mới nhất của các ngành và của công ty. Các công ty có thể sử dụng các công cụ tập hợp để thu thập các tiêu đề hoặc kể cả các nội dung bài viết để tìm được ác xu hướng hiện tại mà có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Các công cụ có thể gíup họ có thể thu thập dữ liệu từ các trang web khác nhau và giúp họ tập trung vào việc đưa ra các quyết định tài chính quan trọng hơn.
• Các ngành sức khỏe: Điều quan trọng là bạn cần phải theo dõi sự phát triển và xu hướng của ngành này để đưa ra các phát triển mang tính đột phá hơn và có thể chuẩn đoán chính xác hơn cho các bệnh nhân của mình với những thông tin tốt nhất. Họ có thể sử dụng data aggregation để giúp đảm bảo tính rõ ràng và niềm tin giữa ngành sức khỏe và bệnh nhân
• Ngành Marketing: Đây chắc là ngành cần có sự tổng hợp và tiếp cận vào các khách hàng một cách càng nhanh càng tốt. Các chuyên gia Marketing cần các công cụ tập hợp để thu thập các xu hướng thị trường để xác định các nhu cầu hiện tại cho doanh nghiệp của họ. Các doanh nghiệp còn cần phải thấy được các hiệu suất của các chiến dịch đang hoạt động như thế nào và các công cụ đó sẽ giúp các team marketing xác định được tác động của các chiến dịch đó đến khách hàng như thế nào.
• Ngành bán lẻ: Một trong những cách hiệu quả mà các doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng các công cụ tập hợp dữ liệu vào việc điều chỉnh giá cả. Các chuyên gia phân tích có thể xác định liệu các mức giá của họ có đang cạnh tranh với các đối thủ khác nhau trên thị trường và đưa ra các điều chỉnh hợp lý. Tỉ trọng đóng góp doanh số của các cửa hàng, chi nhánh của doanh nghiệp.

Các cấp độ của Data aggregation

A1 đã chia việc tập hợp dữ liệu thành 3 cấp độ khác nhau – Beginner, intermediate, và MASTER. Việc xác định bạn nằm ở đâu sẽ giúp bạn có thể nâng cấp lên 1 cấp độ khác dễ dàng hơn.

Beginner – Nhập môn

Giai đoạn này là bạn gần như không áp dụng đến data aggregation trong việc xử lý dữ liệu. Ví dụ như đối với các kênh marketing, để có thể thu thập được các marketing insight, bạn sẽ nhìn vào trong platform của mình.

Ví dụ như bạn sẽ vào Google Analytics để xem trang nào có lượt bounce rate cao, rồi dựa vào đó để tối ưu cơ hội để người dùng bấm vào trang và ở lại lâu hơn. Hay bạn sẽ nhìn vào các báo cáo doanh số để xem sản phẩm nào bị tồn nhiều, để lên chiến lược giải phóng các hàng tồn đó đi.

Bạn đang đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng bạn không có thu thập các dữ liệu để làm việc đó, và điều này sẽ làm bạn bỏ lỡ mất bức tranh toàn cảnh của công việc mà bạn đang làm.

So sánh các dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau là vô cùng quan trọng để bạn có thể đưa ra các chiến lược marketing quan trọng. Nếu không thì làm sao bạn biết được chiến dịch marketing nào sẽ phù hợp với doanh nghiệp của mình. Kết hợp kinh doanh các sản phẩm nào để vừa tăng doanh số, vừa tăng được lợi nhuận cho doanh nghiệp?

Intermediate – Ứng dụng

Bạn có một marketing dashboard, hay một bảng tổng hợp các hoạt động trong công ty, xây dựng bằng excel, google spreadsheet. Và bạn update những con số này.. Hàng tuần, hàng tháng? 

Mỗi lần bạn update dashboard, bạn có thể thấy cách doanh nghiệp của mình đang hoạt động như thế nào, so sánh hiệu quả các team với nhau.

CHÚC MỪNG  bạn, khi bạn ở giai đoạn này, bạn đã có thể có được 1 cái nhìn toàn cảnh về doanh nghiệp của mình. Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất của mô hình này chính là nó quá tốn thời gian, và để duy trì nó để thu thập insight còn khó khăn hơn thế nữa. 

Master – Cao thủ

Ở level này, bạn đã có thể thấy hơi “ngán” mẫu dashboard bình thường rồi. Vậy thì làm cách nào để nâng cấp các quy trình này? Câu trả lời chính là “tự động hóa”. Các cao thủ trong data aggregation có những phễu tự động được thiết lập, để họ có thể thấy được các dữ liệu marketing, dữ liệu sales ở ngay thời gian thực.

Các hệ thống báo cáo tự động hóa như A1 Analytics for Business có thể hệ thống hóa các dữ liệu từ các nền tảng marketing, dữ liệu từ các phòng ban, doanh số trong doanh nghiệp và đưa các dữ liệu đó vào lại 1 nơi duy nhất và trực quan hóa thành hệ thống các biểu đồ, bảng biểu theo quy chuẩn của doanh nghiệp.

Như đã nói ở trên, khi bạn giảm bớt các thời gian cần để cập nhật các dữ liệu về hệ thống báo cáo, (bớt phải mở nhiều tab trên web, mở phần mềm) bạn sẽ có thêm thời gian để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, để từ đó tăng ROI cho doanh nghiệp của mình.

Các công cụ hỗ trợ tập hợp dữ liệu đa nền tảng trên thị trường hiện nay

Domo

Domo là phần mềm chuyên về trực quan hóa dữ liệu và business intelligence.

Ai nên sử dụng Domo?

Những anh chị cấp C-level ở các tập đoàn lớn, muốn tìm 1 công cụ BI toàn diện dành cho công ty để xây dựng các dashboard dành cho nhân viên.

Công cụ này đa phần sẽ bao quát hết toàn bộ các hoạt động trong công ty, chứ không bao gồm mỗi phòng ban Marketing.

Mức giá của Domo

Mức giá của Domo đươc tính theo năm và dựa trên số lượng người dùng sử dụng. Các công ty cũng có thể sử dụng tài khoản trải nghiệm 30 ngày miễn phí.

A1 Analytics

A1 Analytics là một nền tảng ra quyết định được xây dựng để giúp bạn theo dõi hiệu suất, tìm ra thônng tin sâu sắc và hiểu những gì đang xảy ra với doanh nghiệp của bạn. Nó kết nối các dịch vụ đám mây, bảng tính, cơ sở dữ liệu và tích hợp tùy chỉnh của bạn để tổ chức tất cả số liệu, KPI của doanh nghiệp về tại một nơi. Tất cả số liệu sẽ được trực quan hóa, vẽ ra những báo cáo ý nghĩa và tính năng tùy chỉnh mạnh mẽ theo thời gian, theo chi nhánh, theo chiến dịch để bạn dựa vào đó ra quyết định và đánh giá chính xác hiệu quả hoạt động.

Hiện tại, nền tảng A1 Analytics tổng hợp số liệu từ hơn 12 kênh phổ biến tại Việt Nam, như là Shopee, Tiki, Haravan, Facebook, Google, .. Người dùng có thể kéo số liều từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển các dữ liệu đó lên nền tảng và phân tích với các công cụ thích hợp.

Ai nên sử dụng A1 Analytics?

Những doanh nghiệp SMB, đang sử dụng các nền tảng khác nhau để thực hiện các hoạt động kinh doanh và marketing, quản trị khách hàng và phân tích các dữ liệu đó để ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

Một trong những ưu điểm khi sử dụng A1 Analytics là đội ngũ tư vấn hỗ trợ liên tục và nhanh chóng, do đây là một nền tảng từ Việt Nam. Nên nếu bạn gặp bất cứ khó khăn gì thì cũng có thể liên hệ hỗ trợ ngay lập tức.

Nếu doanh nghiệp muốn khai thác và xây dựng các hệ thống báo cáo toàn diện và chuyên sâu cho toàn bộ các hoạt động trong doanh nghiệp của mình. Thì cần phải có quy trình xử lý và chuẩn hóa các dữ liệu.

Mức giá của A1 Analytics

A1 Analytics có thể đăng ký các gói khác nhau phù hợp với từng quy mô và mô hình của doanh nghiệp. Mức giá của A1 Analytics vô cùng phù hợp đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang hoạt động đa kênh tại Việt Nam.

Ngoài ra, A1 Digihub còn cung cấp giải pháp giải pháp xây dựng hệ thống báo cáo chuyên sâu và toàn diện dành riêng cho từng doanh nghiệp. Giúp các doanh nghiệp có thể xây dựng 1 hệ thống báo cáo/dashboard riêng cho doanh nghiệp của mình.

Supermetrics

Supermetrics là một nền tảng trích xuất dữ liệu cho các marketer, bằng cách kéo dữ liệu từ các trang social, SEO, PPC, dữ liệu phân tích về 1 nơi để xuất báo cáo và phân tích.

Ai nên sử dụng Supermetrics?

Supermetrics chỉ đơn giản là kéo các dữ liệu từ các nền tảng về Google Sheets và Google Data Studio.

Bạn nên sử dụng Supermetrics nếu như bạn đang sử dụng các nền tảng như Facebook, Adwords và Google Analytics và chỉ cần kéo chúng về Google Sheets. Nếu như bạn muốn xây dựng các kênh khác, hoặc xây dựng các báo cáo phức tạp hơn, công cụ này sẽ không hữu ích lắm.

Mức giá của Supermetrics

Công cụ này có mức giá khởi điểm là $19 mỗi tháng, nhưng bạn càng tích hợp nhiều cổng kết nối, thì mức giá càng tăng cao.

Kết luận

Nếu như bạn là doanh nghiệp muốn quản lý tự động và tối ưu hiệu quả các hoạt động kinh doanh trong công ty, thì bạn nên tham khảo các công cụ data aggregation ở trên để có thể kéo hết tất cả các dữ liệu về 1 nơi, để dễ dàng quản lý và khai thác tối đa các công cụ đó.

Theo chúng tôi, nếu như bạn đang là một doanh nghiệp kinh doanh đa kênh (ecommerce, sử dụng đa kênh để lên các chiến dịch Marketing thu leads, cần phải tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu về bán hàng, giao vận), A1 Analytics for Business sẽ mang đến cho bạn một hệ thống báo cáo chuyên sâu và toàn diện dành riêng cho doanh nghiệp của mình.

Để lại thông tin tại đây, để được các chuyên gia hàng đầu tư vấn cho bạn một giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp của mình.