Tác hại của dữ liệu xấu đến kết quả kinh doanh là gì?

Việc ra quyết định phụ thuộc khá lớn vào chất lượng của dữ liệu. Nếu không có thông tin chính xác, bạn khó có thể hy vọng việc điều chỉnh các quy trình kinh doanh của mình sẽ dẫn đến kết quả như mong đợi.

Việc nhận biết doanh nghiệp của bạn có thể đang hoạt động dựa trên dữ liệu xấu là điều quan trọng để hiểu những thay đổi cần được thực hiện. Cách duy nhất để duy trì tính cạnh tranh trong thị trường luôn thay đổi của thế giới ngày nay là làm việc từ các nguồn dữ liệu chính xác, đáng tin cậy và đã được xác minh để đảm bảo đưa ra quyết định có chất lượng.

Tại sao các doanh nghiệp tiếp tục sử dụng dữ liệu xấu?

Làm sạch dữ liệu đòi hỏi sự đầu tư. Có rất nhiều công cụ hiện đại và giải pháp kỹ thuật số để đảm bảo bạn có dữ liệu chất lượng từ các nguồn đến các công cụ trực quan hóa được đề xuất, nhưng các công ty thường bỏ đi các khoản đầu tư này vì việc làm sạch và chuyển đổi dữ liệu rất phức tạp. Tuy nhiên, việc chi tiêu tài nguyên cho luồng dữ liệu không đảm bảo về chất lượng và nguồn thông tin sẽ chỉ dẫn đến những tác động xấu trong tương lai.

Dữ liệu không hợp lệ làm hao tổn tài nguyên doanh nghiệp của bạn, làm giảm năng suất và doanh thu. Nó dẫn đến các hậu quả về quản trị, bảo mật và quy định, tùy thuộc vào cách bạn xử lý thông tin cá nhân của khách hàng. Ngay cả khi các nhà lãnh đạo nhận thức được vấn đề với dữ liệu xấu, họ vẫn không biết làm thế nào để có được thông tin sạch hoặc nên bắt đầu từ đâu. Hầu hết các công ty không biết dữ liệu của họ đến từ đâu hoặc thậm chí liệu dữ liệu đó có chính xác hay không. Điều đó không có gì đáng ngạc nhiên khi trên thực tế có nhiều công ty thu thập rất nhiều dữ liệu từ một số nguồn như hệ thống giao dịch, dữ liệu phi cấu trúc nắm bắt cảm xúc của khách hàng, dữ liệu đối thủ cạnh tranh, v.v.

Tác động của dữ liệu xấu

Dữ liệu xấu có thể dẫn đến việc giảm khả năng thu hút và giữ chân khách hàng cũng như có nguy cơ làm tăng chi phí và hạ thấp lợi thế cạnh tranh của bạn. 

Ví dụ: nếu đối tượng mục tiêu của bạn là thanh thiếu niên 14-19 tuổi đến từ các gia đình giàu có ở Hoa Kỳ, thì dữ liệu của bạn phải phản ánh thị trường đó. Bằng cách này, bạn có thể điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ của mình để đáp ứng các nhu cầu của khách hàng. Tuy nhiên, nếu quá trình trích xuất dữ liệu của bạn không có thuật toán phù hợp để xác định mức độ tài chính, bạn có khả năng sẽ kết thúc chiến dịch với một đối tượng mục tiêu không đáp ứng các mục tiêu ban đầu. Chiến dịch giữ chân hoặc thu hút khách hàng mới của bạn sẽ không hiệu quả.

Doanh nghiệp của bạn sẽ chi nhiều tiền hơn cho việc quảng cáo và khắc phục các vấn đề về sản phẩm và dịch vụ vì doanh số bán hàng của bạn có thể không đạt được kỳ vọng.

Hãy áp dụng nguyên tắc này vào một doanh nghiệp cung cấp những dịch vụ thiết yếu hơn như công ty điện lực hoặc quản lý chất thải. Hãy nghĩ về cấu trúc dữ liệu cần thiết của các tổ chức phức tạp trong giáo dục và dịch vụ y tế - những ngành luôn yêu cầu dữ liệu chính xác. Với dữ liệu xấu trong hồ sơ của bệnh nhân, bác sĩ có nguy cơ áp dụng phương pháp điều trị sai trong trường hợp khẩn cấp.

Đối tượng bị ảnh hưởng

Các thương hiệu thành công nhất hiểu khách hàng của họ. Họ biết khách hàng quan tâm đến điều gì, sống ở đâu, bao nhiêu tuổi cũng như biết đến những sản phẩm và dịch vụ quan trọng đối với khách hàng. Cách duy nhất có thể truy cập thông tin này là thông qua việc có bộ dữ liệu phù hợp cho phép xác định đúng mục tiêu và cá nhân hóa.

Nếu không có các thông số này, một doanh nghiệp có nguy cơ mất đi những khách hàng tiềm năng nhất. Nếu một người cảm thấy như bạn đang phớt lờ họ hoặc không lắng nghe nhu cầu của họ với tư cách cá nhân, thì khả năng cao là bạn sẽ mất đi sự liên quan trong cuộc sống của họ ngay cả khi sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn là thứ họ cần.

Ngoài ra còn có vấn đề về lòng tin. Khi người tiêu dùng cảm thấy rằng họ có thể tin tưởng một thương hiệu thông qua các lần mua hàng trong tương lai hay điền vào các cuộc khảo sát, mức độ tương tác giữa cả hai bên sẽ tiếp tục tăng lên. Bạn càng có khả năng tận dụng việc quản lý dữ liệu phù hợp từ khách hàng thì cơ hội tăng doanh thu trong tương lai của bạn càng lớn.

Những cơ hội bị bỏ lỡ

Quản lý chất lượng dữ liệu là điều cần thiết để ra quyết định. Bạn cần dữ liệu để thực hiện các chỉnh sửa chuyên sâu đối với định hướng của các quy trình và hoạt động kinh doanh của mình. Nếu không có dữ liệu chính xác và phù hợp, bạn không thể điều chỉnh theo nhu cầu của thị trường mục tiêu. Điều này có nghĩa là bạn sẽ khó nhận ra các xu hướng hiện tại trong nhu cầu của thị trường hướng đến người tiêu dùng và trở thành nạn nhân của một đối thủ cạnh tranh khác, những người vui vẻ chớp lấy những cơ hội này.

Zillow là một ví dụ tốt về việc một tổ chức bị ảnh hưởng bởi chất lượng dữ liệu trong việc thực hiện các giao dịch kinh doanh quan trọng. Zillow đã phải đóng cửa đơn vị iBuyingbusiness của mình vào tháng 11 năm 2021 do khoản lỗ lớn và không có khả năng mang lại lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Đơn vị kinh doanh được thiết kế để tự động hóa quy trình chuyển nhà bằng cách cung cấp cho người mua các tùy chọn bán hàng tức thì và sử dụng dữ liệu để dự đoán giá nhà trong tương lai. Tuy nhiên, sự thay đổi trong dữ liệu về chi phí đã không được nắm bắt đầy đủ và do đó, các mô hình định giá được sử dụng để thực hiện các giao dịch dựa trên dữ liệu không phản ánh chính xác các điều kiện kinh doanh. Kết quả là Zillow bị lỗ 304 triệu đô la và đã bị xóa sổ.

Chúng ta có thể dễ dàng bắt gặp những ví dụ như vậy xảy ra hàng ngày trong kinh doanh, chăm sóc sức khỏe, ứng dụng công nghiệp và thậm chí cả dịch vụ chính phủ. Nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động dựa trên những dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, bạn có thể đưa ra các quyết định ảnh hưởng đến khách hàng của mình, từ đó dẫn đến doanh số bán hàng thấp hơn và mức độ tương tác của khách hàng kém hơn. Điểm tới hạn của dữ liệu xấu có khả năng phát triển theo cấp số nhân nếu không được kiểm soát.

Nhiều chi phí phát sinh và ROI thấp hơn

Những chi phí phát sinh từ chất lượng dữ liệu kém còn vượt xa số tiền đầu tư ban đầu. Các vấn đề liên quan tới chất lượng dữ liệu có thể dẫn đến chi phí tiếp thị cao hơn. Nhóm tiếp thị của bạn có thể mất nhiều thời gian và nguồn lực quý giá để cố gắng làm sạch hoặc thay thế dữ liệu xấu, dẫn đến việc không thể tập trung vào tiếp thị sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Việc công ty của bạn có tỷ lệ thu hút khách hàng cao nhưng tỷ lệ giữ chân khách hàng thấp có thể coi là một dấu hiệu cho thấy bạn sở hữu những dữ liệu chất lượng kém.

Những chi phí phát sinh này là lý do tại sao một chiến lược thích hợp để đầu tư vào dữ liệu chính xác là rất quan trọng. Bạn không chỉ tiết kiệm tiền để có được khách hàng tiềm năng chất lượng tốt hơn, mà còn tránh lãng phí thời gian và nguồn lực vào việc sửa dữ liệu xấu.

Làm thế nào để tránh rủi ro sử dụng dữ liệu xấu?

Dữ liệu xấu là một vấn đề tốn kém và rủi ro. Tuy nhiên, có nhiều cách để tránh những rủi ro này và ngăn chặn dữ liệu xấu xảy ra ngay từ đầu. Cách tốt nhất để làm điều này là làm việc với các nhà cung cấp dịch vụ quản lý dữ liệu có chuyên môn và công cụ để giúp cải thiện DataOps tổng thể cũng như chất lượng dữ liệu của bạn.

Điều quan trọng nữa là phải xem cách họ cung cấp dịch vụ của mình, bao gồm những phương pháp đã được chứng minh và bộ giải pháp linh hoạt có khả năng cung cấp dữ liệu chất lượng mà bạn yêu cầu.

Cuối cùng, hãy hỏi họ xem liệu họ có thể giúp bạn cải thiện quy trình nội bộ của chính mình khi thu thập thông tin khách hàng hay không. Nếu họ không thể chỉ cho bạn cách họ có thể giúp thúc đẩy quy trình của riêng bạn, thì có thể đã đến lúc bạn nên tìm một nhà cung cấp mới cho doanh nghiệp của mình .

Đánh giá và cải thiện quy trình thu thập dữ liệu

Đo lường chất lượng dữ liệu của bạn thường xuyên có thể giúp bạn hiểu được tình trạng chung của dữ liệu. Điều quan trọng là phải xem xét giá trị của từng điểm dữ liệu riêng lẻ, cũng như giá trị của tất cả các loại dữ liệu và tác động chung của chúng đối với doanh nghiệp của bạn trong khi chuyển qua một vòng đời.

Nếu bạn không thu thập đúng loại hoặc lượng thông tin, bạn sẽ khó có thể nhìn thấy đầy đủ về tình trạng kinh doanh của mình. Nếu bạn không chắc nên bắt đầu từ đâu, hãy bắt đầu bằng cách hiểu các quy trình hiện tại của bạn đang ảnh hưởng như thế nào đến tính toàn vẹn của doanh nghiệp. Một số câu hỏi có thể giúp định hình phân tích này bao gồm:

• Làm cách nào để chúng tôi thu thập các bộ dữ liệu quan trọng nhất của mình?
• Tần suất thu thập chúng như thế nào?
• Công cụ / quy trình nào đang được sử dụng để thu thập các tập dữ liệu này?
• Cơ sở hạ tầng tại chỗ có cho phép chúng ta dễ dàng truy cập và thao tác nếu cần thiết không?

Một số cách thức giúp bạn cải thiện quy trình thu thập dữ liệu cho doanh nghiệp bao gồm:

Tự động hóa

Tự động hóa là chìa khóa để hạn chế những sai sót của con người trong dữ liệu. Tăng lợi nhuận từ dữ liệu hoàn toàn khả thi khi bạn có thể tận dụng đầy đủ thông tin để đạt được lợi ích kinh doanh. Việc sử dụng các công cụ AI / ML phù hợp có thể theo dõi chất lượng dữ liệu thông tin của bạn từ đầu đến khi báo cáo là rất quan trọng. Nó có thể được thực hiện theo những cách sau:

• Thu thập dữ liệu: Thu thập thông tin có sẵn công khai hoặc phản hồi trực tiếp (bản tin, biểu mẫu, email, v.v.) dữ liệu từ khách hàng làm nguồn kiếm tiền trong tương lai.
• Dọn dẹp dữ liệu: Bạn có thể sử dụng trình thu thập thông tin để dọn dẹp dữ liệu của mình bằng cách xóa các bản sao, sửa lỗi chính tả phổ biến, các vấn đề về định dạng và thực hiện các tác vụ khác mà bạn không muốn tự làm.
• Phân tích dữ liệu: Tự động hóa công việc thường được thực hiện bởi các nhà phân tích bằng các công cụ học máy nhằm biến dữ liệu lớn của bạn thành thông tin hữu ích. Những công cụ này cũng có khả năng khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu của bạn mà con người sẽ không bao giờ tự tìm thấy.

Hợp tác với nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu chất lượng cao

Đảm bảo rằng dữ liệu của bạn đáng tin cậy nhất có thể và chỉ làm việc với những đối tác có kinh nghiệm sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu xấu. Có bốn điều bạn nên cân nhắc khi chọn nhà cung cấp dữ liệu:

• Quyền truy cập: Nhà cung cấp này có cung cấp cho bạn thông tin cụ thể liên quan đến doanh nghiệp của bạn không?
• Dịch vụ khách hàng: Nhà cung cấp này đáp ứng các yêu cầu và mong muốn của bạn như thế nào?
• Hồ sơ theo dõi: Độ tin cậy của các dự án trước đây do họ thực hiện là bao nhiêu? Họ có hồ sơ về các dự án trước đây hoặc lời chứng thực từ các đối thủ cạnh tranh trong ngành của bạn không?
• Danh tiếng: Họ đã tạo dựng được danh tiếng tích cực trong ngành chưa? Họ có chứng chỉ trong ngành hay đã đạt được thành tựu trong thị trường ngách của bạn chưa?