Chuyên Đề nhập và phân tích dữ liệu các công cụ thu thập dữ liệu

8 C Nguồn dữ liệu bên ngoài External Sources...10 Cách sử dụng dữ liệu từ nguồn bên ngoài:...12 D Nguồn dữ liệu từ đối tác và hợp tác Data from Partners and Collaborations...13 II CÁC CÔ

TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ & QUẢN TRỊ SONADEZI

KHOA: QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP VỪA & NHỎ

-  

 -Chuyên đề: NHẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Môn: Nghiên cứu thị trường Giáo viên: Hồ Văn Khôi Lớp: S4QTDN2 – Nhóm 6

\

SST Nội dung công việc Người thực hiện Bắt đầu Kết Thúc Ghi chú Các bước chuẩn bị:

1 Thu thập tài liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu Cả nhóm 29/08 19/09 3 tuần

2 Xây dựng đề cương nghiên cứu Thảo, NTD Linh 26/09 05/10 5 ngày

3 Hoàn thiện đề cương nghiên cứu, bảng câu hỏi,

mẫu điều tra Cả nhóm 29/08 05/10 4 tuần

Giai đoạn thực hiện:

4 Tổ chức chọn công tác viên điều tra Cả nhóm 07/10 07/10 1 ngày

5 Thực hiện điều tra Online 08/10 15/10 1 tuần

Giai đoạn hoàn tất:

6 Viết báo cáo NTD Linh, KTD Linh 15/10 22/10 1 tuần

7 Hiệu chỉnh NTD Linh 23/10 29/10 1 tuần

9 Nộp báo cáo

10 Trình bày nội dung Cả nhóm 12/11 13/11 1 ngày

THU THẬP DỮ LIỆU 5

I NGUỒN DỮ LIỆU 5

A Nguồn dữ liệu sơ cấp (Primary Data Sources) 5

B Nguồn dữ liệu thứ cấp (Secondary Data Sources) 8

C Nguồn dữ liệu bên ngoài (External Sources) 10

Cách sử dụng dữ liệu từ nguồn bên ngoài: 12

D Nguồn dữ liệu từ đối tác và hợp tác (Data from Partners and Collaborations) 13

II CÁC CÔNG CỤ THU THẬP DỮ LIỆU 16

a) Công cụ khảo sát trực tuyến (Online Survey Tools) 16

b) Công cụ phân tích dữ liệu web (Web Analytics Tools) 16

c) Công cụ thu thập dữ liệu mạng xã hội (Social Media Data Collection Tools) 17

d) Phần mềm thu thập dữ liệu khách hàng (Customer Data Platforms - CDP) 17

e) Công cụ thu thập và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Tools) 18

f) Công cụ thu thập dữ liệu qua phỏng vấn và nhóm thảo luận (Interview & Focus Group Tools) 18

g) Công cụ thăm dò qua email (Email Polling Tools) 19

III CÁC LƯU Ý KHI THU THẬP DỮ LIỆU 19

NHẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 23

I Nhập dữ liệu 23

Đặt Tên Tệp Có Ý Nghĩa 23

Sử Dụng Các Định Dạng Tệp Phù Hợp 23

Tổ Chức Dữ Liệu Trong Cơ Sở Dữ Liệu 23

Sao Lưu Dữ Liệu Định Kỳ 23

Ghi Chú và Tài Liệu Hướng Dẫn 24

Sử Dụng Công Cụ Quản Lý Dữ Liệu 24

a Nhập Liệu Thủ Công 24

b Nhập Liệu Tự Động 24

Kiểm Tra Dữ Liệu Trước và Sau Khi Nhập 25

Sử Dụng Công Cụ Hỗ Trợ Nhập Liệu 25

Quản Lý Và Lưu Trữ Dữ Liệu 26

Các Lưu Ý Quan Trọng Khi Nhập Liệu 26

II Thanh lọc dữ liệu 26

Các Lưu Ý Khi Phát Hiện Giá Trị Dị Biệt 29

Công Thức Phân Phối Chuẩn 31

THU THẬP DỮ LIỆU

Thu thập dữ liệu là bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu thị trường, giúp doanh nghiệp

có được những thông tin cần thiết để phân tích và đưa ra quyết định chiến lược Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu và phương pháp nghiên cứu

I NGUỒN DỮ LIỆU

Nguồn dữ liệu là các kênh mà doanh nghiệp có thể tiếp cận và thu thập thông tin phục vụ cho

quá trình nghiên cứu thị trường và ra quyết định chiến lược Tùy thuộc vào loại dữ liệu và

phương pháp nghiên cứu, nguồn dữ liệu có thể được phân loại thành hai nhóm chính: dữ liệu

sơ cấp và dữ liệu thứ cấp.

A

Nguồn dữ liệu sơ cấp (Primary Data Sources)

Nguồn dữ liệu sơ cấp (Primary Data Sources) là dữ liệu được thu thập trực tiếp từ đối tượng

nghiên cứu hoặc môi trường nghiên cứu với mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp hoặc nhà nghiêncứu Đây là những thông tin mới, chưa qua xử lý và thu thập lần đầu tiên, giúp doanh nghiệp

có thể đáp ứng những yêu cầu đặc thù của nghiên cứu thị trường mà không phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn

Đặc điểm của dữ liệu sơ cấp:

 Dữ liệu mới: Được thu thập lần đầu, không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ nguồn thông tin có

sẵn nào khác

 Tính cụ thể và phù hợp: Được thiết kế và thu thập để phục vụ cho mục tiêu nghiên

cứu cụ thể, thường mang tính độc đáo và trực tiếp phản ánh nhu cầu của doanh nghiệp

 Chính xác: Do được thu thập trực tiếp, dữ liệu sơ cấp thường có độ chính xác cao hơn

trong việc phản ánh thực trạng mà doanh nghiệp đang nghiên cứu

Ưu và nhược điểm của dữ liệu sơ cấp:

Ưu điểm:

1 Phù hợp với mục tiêu nghiên cứu: Dữ liệu được thu thập dựa trên yêu cầu cụ thể và

mang lại kết quả chính xác hơn cho các câu hỏi nghiên cứu

2 Độ chính xác cao: Do dữ liệu mới được thu thập từ các nguồn chính, nó thường phản

ánh chính xác các điều kiện hiện tại

3 Kiểm soát tốt quá trình thu thập: Doanh nghiệp có thể kiểm soát cách thức thu thập

dữ liệu và bảo đảm tính toàn vẹn của thông tin

4 Thông tin cập nhật: Dữ liệu phản ánh thời gian và bối cảnh hiện tại, cung cấp cái nhìn

mới và không lỗi thời

Nhược điểm:

1 Tốn thời gian và chi phí: Thu thập dữ liệu sơ cấp đòi hỏi doanh nghiệp phải dành

nhiều nguồn lực về tài chính và thời gian để thực hiện khảo sát, phỏng vấn, hoặc quan sát

2 Quy mô giới hạn: Phạm vi thu thập có thể bị giới hạn về số lượng mẫu, thời gian, và

địa điểm, dẫn đến việc khó có được một bức tranh tổng quát lớn

3 Khó khăn trong việc tiếp cận đối tượng: Một số đối tượng hoặc nhóm khách hàng có

thể khó tiếp cận, đặc biệt trong các trường hợp như khảo sát người tiêu dùng hoặc các nhóm chuyên biệt

Các phương pháp và nguồn thu thập dữ liệu sơ cấp:

1 Khảo sát (Surveys)

 Mô tả: Khảo sát là phương pháp thu thập thông tin từ một số lượng lớn người tham gia

thông qua bảng câu hỏi Khảo sát có thể được thực hiện trực tiếp, qua điện thoại, email, hoặc trực tuyến

 Ưu điểm: Khả năng tiếp cận nhiều người tham gia cùng lúc, giúp thu thập dữ liệu định

 Mô tả: Phỏng vấn cá nhân là quá trình thu thập thông tin từ một người hoặc một nhóm

nhỏ người thông qua cuộc trò chuyện trực tiếp, qua điện thoại hoặc video call Phương pháp này thường mang lại dữ liệu chi tiết và định tính

 Ưu điểm: Thu thập dữ liệu chuyên sâu, có thể khai thác được các thông tin chi tiết và

cảm xúc của đối tượng

 Nhược điểm: Thời gian thực hiện lâu và khó tiếp cận được số lượng lớn người tham

gia

 Ví dụ: Phỏng vấn khách hàng để hiểu rõ cảm nhận của họ về trải nghiệm sử dụng sản

phẩm

3 Nhóm tập trung (Focus Groups)

 Mô tả: Nhóm tập trung là một phương pháp nghiên cứu định tính, trong đó một nhóm

nhỏ người tham gia (thường từ 6-12 người) thảo luận dưới sự điều hành của một người dẫn dắt để cung cấp phản hồi về một sản phẩm, dịch vụ hoặc ý tưởng

 Ưu điểm: Nhận được phản hồi nhanh chóng từ một nhóm người, có thể khai thác nhiều

ý kiến và quan điểm đa chiều

 Nhược điểm: Tốn kém chi phí tổ chức, khó kiểm soát tính trung thực của thông tin thu

thập

 Ví dụ: Một công ty tổ chức nhóm tập trung để thảo luận về mẫu thiết kế sản phẩm mới.

4 Quan sát (Observation)

 Mô tả: Phương pháp quan sát là việc ghi nhận hành vi của đối tượng nghiên cứu trong

môi trường tự nhiên mà không can thiệp trực tiếp vào quá trình của họ Phương pháp này thường được áp dụng khi muốn nghiên cứu hành vi mua hàng tại cửa hàng, siêu thị,hoặc các địa điểm công cộng

 Ưu điểm: Thu thập dữ liệu chân thực về hành vi tiêu dùng mà không bị ảnh hưởng bởi

yếu tố bên ngoài

 Nhược điểm: Khó phân tích lý do và động lực đằng sau hành vi của người tiêu dùng.

 Ví dụ: Quan sát cách khách hàng lựa chọn sản phẩm trong siêu thị.

5 Thử nghiệm (Experiments)

 Mô tả: Thử nghiệm là quá trình thay đổi một yếu tố trong môi trường kiểm soát để đánh

giá tác động của sự thay đổi đó đối với hành vi của người tiêu dùng Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ nhân quả

 Ưu điểm: Giúp kiểm tra nguyên nhân và kết quả cụ thể, thường mang lại kết quả đáng

tin cậy

 Nhược điểm: Chi phí cao và khó khăn trong việc tạo ra môi trường thử nghiệm thực tế.

 Ví dụ: Thử nghiệm hai mẫu quảng cáo khác nhau để xem mẫu nào hiệu quả hơn trong

việc thu hút khách hàng

6 Phiếu điều tra (Questionnaires)

 Mô tả: Phiếu điều tra là công cụ thu thập thông tin từ người tham gia bằng cách gửi cho

họ một loạt các câu hỏi, có thể thực hiện trực tuyến hoặc dưới dạng bản in

 Ưu điểm: Phù hợp cho việc thu thập thông tin định lượng từ nhiều người cùng lúc.

 Nhược điểm: Câu hỏi cần được thiết kế cẩn thận để tránh thiên lệch và hiểu sai ý định.

 Ví dụ: Điều tra khách hàng về thái độ của họ đối với việc sử dụng dịch vụ mới của

doanh nghiệp

Các công cụ hỗ trợ thu thập dữ liệu sơ cấp:

 Phần mềm khảo sát trực tuyến: Google Forms, SurveyMonkey, Typeform giúp tạo và

phân phối khảo sát nhanh chóng

 Công cụ phân tích dữ liệu: SPSS, Microsoft Excel dùng để phân tích dữ liệu thu thập

được từ các nghiên cứu sơ cấp

 Công cụ quản lý khách hàng (CRM): Salesforce, HubSpot giúp lưu trữ và phân tích

thông tin từ khách hàng trong quá trình tương tác

Cách áp dụng dữ liệu sơ cấp:

 Xác định mục tiêu nghiên cứu: Trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu, doanh nghiệp cần

xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, và câu hỏi cần trả lời

 Chọn phương pháp thu thập phù hợp: Tùy thuộc vào mục tiêu và nguồn lực, doanh

nghiệp có thể lựa chọn phương pháp khảo sát, phỏng vấn, hoặc thử nghiệm

 Thu thập và phân tích dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu sơ cấp, sử dụng các công cụ

phân tích dữ liệu để rút ra những kết luận hữu ích cho doanh nghiệp

B Nguồn dữ liệu thứ cấp (Secondary Data Sources)

Dữ liệu thứ cấp (Secondary Data) là loại dữ liệu đã được thu thập và xử lý trước đó bởi các cá

nhân, tổ chức hoặc cơ quan khác, và sau đó được tái sử dụng cho các mục đích nghiên cứu mới Đây là nguồn dữ liệu đã có sẵn và không cần phải tiến hành thu thập thông tin từ đầu Dữ liệu thứ cấp thường được sử dụng để tiết kiệm chi phí, thời gian và công sức trong quá trình nghiên cứu thị trường

Đặc điểm của dữ liệu thứ cấp:

 Có sẵn: Dữ liệu đã được thu thập và công bố bởi các tổ chức, chính phủ, hoặc các cơ

quan nghiên cứu

 Tiết kiệm thời gian và chi phí: Không cần thực hiện các phương pháp thu thập dữ liệu

trực tiếp như khảo sát hay phỏng vấn

 Tính toàn diện: Dữ liệu thường bao quát và phản ánh được nhiều khía cạnh của thị

trường hoặc đối tượng nghiên cứu

 Có thể không phù hợp hoàn toàn: Dữ liệu có thể đã cũ hoặc không được thiết kế cho

mục đích cụ thể mà doanh nghiệp đang cần

Ưu và nhược điểm của dữ liệu thứ cấp:

Ưu điểm:

1 Tiết kiệm chi phí và thời gian: Không cần tốn kém cho việc thiết kế nghiên cứu, thu

thập thông tin hoặc phân tích sơ bộ

2 Sẵn có: Dễ dàng tìm thấy từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là trong các báo cáo công

khai hoặc nguồn trực tuyến

3 Phạm vi rộng: Thường cung cấp thông tin bao quát về thị trường, ngành nghề hoặc xu

hướng kinh tế

4 Hữu ích cho phân tích sơ bộ: Dữ liệu thứ cấp giúp cung cấp nền tảng ban đầu cho quá

trình phân tích thị trường và xây dựng chiến lược

Nhược điểm:

1 Không phù hợp hoàn toàn: Thông tin có thể không đáp ứng đúng nhu cầu cụ thể của

doanh nghiệp hoặc không có độ chính xác cao

2 Dữ liệu cũ: Nhiều dữ liệu thứ cấp không được cập nhật kịp thời và có thể đã lỗi thời,

nhất là trong các ngành có sự thay đổi nhanh chóng

3 Thiếu chi tiết: Không phải lúc nào cũng có đủ thông tin cụ thể mà doanh nghiệp cần.

4 Nguồn gốc không rõ ràng: Chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu thứ cấp có thể không

được đảm bảo nếu nguồn cung cấp không uy tín

Các loại nguồn dữ liệu thứ cấp:

1 Nguồn nội bộ (Internal Sources):

Đây là các dữ liệu đã có sẵn bên trong doanh nghiệp, có thể đã được thu thập trong quá khứ từ các hoạt động kinh doanh hàng ngày Các nguồn này bao gồm:

 Báo cáo bán hàng (Sales Reports): Dữ liệu về doanh thu, sản phẩm bán chạy, thời

gian và khu vực bán hàng

 Hồ sơ khách hàng (Customer Records): Thông tin về khách hàng hiện tại, lịch sử

mua hàng, và xu hướng tiêu dùng

 Báo cáo tài chính (Financial Statements): Báo cáo về doanh thu, chi phí, lợi nhuận,

giúp phân tích tình hình kinh doanh của doanh nghiệp

 Dữ liệu CRM (Customer Relationship Management): Các thông tin liên quan đến

quản lý mối quan hệ với khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch và tương tác với khách hàng

2 Nguồn bên ngoài (External Sources):

 Báo cáo thị trường và ngành (Industry Reports): Được cung cấp bởi các công ty

nghiên cứu thị trường như Nielsen, Euromonitor, Statista, hoặc từ các tổ chức tư vấn chiến lược như McKinsey, BCG Báo cáo này cung cấp thông tin về xu hướng thị trường, phân tích đối thủ cạnh tranh và hành vi khách hàng

 Dữ liệu từ cơ quan chính phủ (Government Data): Các cơ quan thống kê quốc gia

(ví dụ: Tổng cục Thống kê Việt Nam) hoặc các tổ chức quốc tế như Ngân hàng Thế giới(World Bank), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) Các

dữ liệu này thường cung cấp số liệu về kinh tế, xã hội, dân số, và thương mại

 Tạp chí và bài báo chuyên ngành (Trade Publications & Journals): Các bài viết

trong các tạp chí khoa học, thương mại hoặc chuyên ngành cung cấp thông tin nghiên cứu về những xu hướng mới nhất trong lĩnh vực liên quan

 Sách và ấn phẩm học thuật (Books & Academic Publications): Các tài liệu, sách và

nghiên cứu học thuật liên quan đến lĩnh vực kinh doanh, marketing, và các ngành khác

có thể cung cấp thông tin có giá trị cho nghiên cứu thị trường

 Cơ sở dữ liệu trực tuyến (Online Databases): Google Scholar, JSTOR, ProQuest là

những nền tảng cung cấp tài liệu nghiên cứu, bài báo khoa học và luận văn có giá trị

 Mạng xã hội và dữ liệu trực tuyến (Social Media & Online Data): Các nền tảng như

Facebook, Twitter, LinkedIn, hoặc công cụ phân tích dữ liệu như Google Analytics, Google Trends cung cấp dữ liệu về hành vi người dùng, xu hướng tìm kiếm và tương tác trực tuyến

 Dữ liệu từ các tổ chức quốc tế (International Organizations): Liên Hợp Quốc (UN),

Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), và các tổ chức khác thường công bố các nghiên cứu và báo cáo toàn cầu về các lĩnh vực như sức khỏe, kinh tế, và phát triển xã hội

3 Dữ liệu lớn (Big Data)

 Dữ liệu từ các nguồn số hóa (Digital Sources): Sử dụng dữ liệu lớn từ các nguồn như

cảm biến IoT, dữ liệu giao dịch online, hành vi người dùng internet để phân tích và dự đoán các xu hướng trong tương lai

 Nền tảng thương mại điện tử (E-commerce Platforms): Dữ liệu mua sắm và giao

dịch từ các nền tảng như Amazon, eBay cung cấp cái nhìn chi tiết về hành vi tiêu dùng trực tuyến

Cách sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu thị trường:

1 Xác định vấn đề và mục tiêu: Trước tiên, cần làm rõ mục tiêu nghiên cứu và các vấn

đề cụ thể cần giải quyết Điều này giúp xác định loại dữ liệu thứ cấp cần tìm kiếm

2 Tìm kiếm và thu thập dữ liệu: Tiến hành tìm kiếm dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy,

có thể là từ báo cáo ngành, cơ quan thống kê, hoặc dữ liệu nội bộ doanh nghiệp

3 Đánh giá và lựa chọn: Đánh giá độ tin cậy và mức độ phù hợp của dữ liệu với nhu cầu

nghiên cứu, đặc biệt là về tính cập nhật và nguồn gốc của dữ liệu

4 Phân tích và sử dụng: Sau khi đã thu thập dữ liệu, tiến hành phân tích để rút ra các kết

luận có giá trị phục vụ cho việc ra quyết định kinh doanh

C

Nguồn dữ liệu bên ngoài (External Sources)

Nguồn dữ liệu bên ngoài (External Sources) là các nguồn dữ liệu được thu thập từ các tổ

chức, cơ quan, hoặc cá nhân bên ngoài doanh nghiệp Dữ liệu này có thể được sử dụng để bổ sung thông tin cho quá trình nghiên cứu, đặc biệt là khi nguồn dữ liệu nội bộ hoặc dữ liệu sơ

cấp không đủ đáp ứng Dữ liệu từ các nguồn bên ngoài thường là dữ liệu thứ cấp và có sẵn để doanh nghiệp hoặc nhà nghiên cứu sử dụng.

Các loại nguồn dữ liệu bên ngoài phổ biến:

1 Báo cáo thị trường và ngành (Industry Reports)

 Mô tả: Các công ty nghiên cứu thị trường như Nielsen, Euromonitor, Statista,

McKinsey, BCG cung cấp báo cáo về thị trường, xu hướng ngành và phân tích cạnh tranh Các báo cáo này giúp doanh nghiệp nắm bắt được bức tranh tổng thể của ngành mình đang hoạt động và các xu hướng mới

 Ví dụ: Một công ty bán lẻ có thể sử dụng báo cáo từ Nielsen để nắm bắt xu hướng mua

sắm của người tiêu dùng trong khu vực hoặc ngành hàng cụ thể

2 Dữ liệu từ chính phủ (Government Data)

 Mô tả: Chính phủ và các cơ quan quốc gia thường công bố các dữ liệu kinh tế, xã hội

và dân số phục vụ cho mục đích nghiên cứu Dữ liệu này thường có độ chính xác cao vàđược thu thập một cách rộng rãi

 Ví dụ: Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO), Ngân hàng Thế giới (World Bank), Quỹ

Tiền tệ Quốc tế (IMF) công bố các số liệu về GDP, tỷ lệ thất nghiệp, mức độ tăng trưởng kinh tế, và các chỉ số phát triển khác

3 Tạp chí và bài báo chuyên ngành (Trade Publications & Journals)

 Mô tả: Các tạp chí và bài báo chuyên ngành cung cấp các nghiên cứu, bài viết và phân

tích chuyên sâu về một lĩnh vực hoặc ngành cụ thể Các nguồn này rất hữu ích trong việc nắm bắt các tiến bộ khoa học, công nghệ và chiến lược kinh doanh

 Ví dụ: Một công ty công nghệ có thể đọc các bài báo từ tạp chí Harvard Business

Review hoặc các bài nghiên cứu từ Google Scholar để nắm bắt các nghiên cứu và xu hướng công nghệ mới

4 Sách và ấn phẩm học thuật (Books & Academic Publications)

 Mô tả: Các tài liệu học thuật, sách chuyên ngành, và các nghiên cứu từ các trường đại

học hoặc các viện nghiên cứu cung cấp thông tin chi tiết và nghiên cứu dài hạn về các chủ đề cụ thể

 Ví dụ: Một nhà quản lý có thể tìm hiểu lý thuyết quản lý mới thông qua các sách viết về

lý thuyết quản trị kinh doanh hoặc các luận án tiến sĩ

5 Cơ sở dữ liệu trực tuyến (Online Databases)

 Mô tả: Nhiều cơ sở dữ liệu trực tuyến như Google Scholar, JSTOR, và ProQuest cung

cấp các bài viết học thuật, bài báo khoa học, và nghiên cứu đã qua thẩm định chuyên môn Đây là các nguồn đáng tin cậy để tìm hiểu về các nghiên cứu đã được công bố trong các lĩnh vực khác nhau

 Ví dụ: Một sinh viên nghiên cứu thị trường có thể tìm kiếm các bài báo về hành vi

người tiêu dùng trên JSTOR

6 Dữ liệu từ các tổ chức quốc tế (International Organizations)

 Mô tả: Các tổ chức quốc tế như Liên Hợp Quốc (UN), Tổ chức Y tế Thế giới (WHO),

Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) cung cấp dữ liệu toàn cầu về các lĩnh vực như sức khỏe, kinh tế, xã hội, và thương mại

 Ví dụ: Một tổ chức phi lợi nhuận có thể sử dụng dữ liệu từ WHO để nghiên cứu các vấn

đề liên quan đến sức khỏe cộng đồng

7 Dữ liệu từ internet và mạng xã hội (Internet & Social Media Data)

 Mô tả: Mạng xã hội và internet cung cấp nguồn dữ liệu rộng lớn từ hành vi người dùng,

xu hướng tìm kiếm, đến ý kiến phản hồi về sản phẩm và dịch vụ Các công cụ như Google Analytics, Google Trends, và các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu người tiêu dùng và thị trường

 Ví dụ: Một doanh nghiệp thời trang có thể phân tích các xu hướng tiêu dùng và ý kiến

từ khách hàng qua các bình luận trên Instagram hoặc Twitter

8 Dữ liệu từ công ty nghiên cứu thị trường (Market Research Firms)

 Mô tả: Các công ty như Gartner, Forrester, Kantar, và Nielsen cung cấp dữ liệu nghiên

cứu thị trường chuyên sâu về các lĩnh vực như công nghệ, hành vi người tiêu dùng, và

xu hướng thị trường Dữ liệu từ các công ty này thường có tính chính xác cao và được

sử dụng rộng rãi trong các quyết định kinh doanh

 Ví dụ: Một công ty công nghệ có thể sử dụng báo cáo của Gartner để đánh giá xu

hướng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

9 Dữ liệu từ nền tảng thương mại điện tử (E-commerce Platforms)

 Mô tả: Các nền tảng thương mại điện tử như Amazon, eBay, Shopee, và Lazada cung

cấp thông tin về xu hướng mua sắm, hành vi tiêu dùng, và sản phẩm bán chạy Dữ liệu này rất hữu ích trong việc nghiên cứu hành vi tiêu dùng trực tuyến

 Ví dụ: Một doanh nghiệp bán lẻ có thể phân tích dữ liệu bán hàng từ Shopee để tìm

hiểu các sản phẩm được người tiêu dùng quan tâm nhất

Cách sử dụng dữ liệu từ nguồn bên ngoài:

1 Tìm kiếm thông tin từ các nguồn uy tín: Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu thu

thập từ nguồn bên ngoài đến từ các tổ chức uy tín và có độ tin cậy cao

2 Đánh giá tính phù hợp của dữ liệu: Dữ liệu từ các nguồn bên ngoài có thể không hoàn

toàn phù hợp với mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp Do đó, cần đánh giá kỹ lưỡng xem thông tin có đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu hay không

3 Kết hợp với dữ liệu nội bộ: Kết hợp dữ liệu bên ngoài với dữ liệu nội bộ của doanh

nghiệp để có cái nhìn toàn diện hơn về thị trường và khách hàng

4 Sử dụng các công cụ phân tích: Áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Microsoft

Excel, SPSS, hoặc các nền tảng phân tích dữ liệu lớn để rút ra các thông tin giá trị từ dữliệu thu thập

D

Nguồn dữ liệu từ đối tác và hợp tác (Data from Partners and Collaborations)

Nguồn dữ liệu từ đối tác và hợp tác (Data from Partners and Collaborations) là một loại dữ

liệu quan trọng trong quá trình nghiên cứu thị trường và phát triển chiến lược kinh doanh Đây

là dữ liệu thu thập được thông qua quan hệ hợp tác với các công ty, tổ chức hoặc các đối tác chiến lược, cung cấp những thông tin quý giá mà doanh nghiệp có thể không dễ dàng thu thập được từ nguồn nội bộ hoặc từ thị trường công khai

Đặc điểm của nguồn dữ liệu từ đối tác và hợp tác:

 Có tính đặc thù cao: Dữ liệu này thường liên quan trực tiếp đến ngành nghề, sản phẩm,

dịch vụ hoặc thị trường mà hai bên hợp tác cùng hoạt động

 Dữ liệu tin cậy: Đối tác và các bên hợp tác thường cung cấp thông tin có giá trị và đáng

tin cậy, do hai bên có lợi ích tương đồng trong việc chia sẻ và sử dụng dữ liệu

 Khó tiếp cận nếu không có quan hệ đối tác: Do tính chất quan hệ, dữ liệu này thường

không dễ tiếp cận với những doanh nghiệp không có liên kết hợp tác

Các loại nguồn dữ liệu từ đối tác và hợp tác:

1 Dữ liệu bán hàng và tiêu thụ sản phẩm từ nhà phân phối (Distributor Data)

 Mô tả: Các đối tác nhà phân phối, bán lẻ hoặc đại lý có thể cung cấp dữ liệu về doanh

số bán hàng, phân phối sản phẩm, và thông tin tiêu thụ từ khách hàng cuối cùng Thông qua dữ liệu này, doanh nghiệp có thể nắm bắt được thông tin về nhu cầu thị trường, khu vực tiêu thụ mạnh, và xu hướng tiêu dùng của khách hàng

 Ví dụ: Một công ty sản xuất đồ uống có thể hợp tác với nhà phân phối lớn để thu thập

thông tin về số lượng sản phẩm bán ra ở các khu vực địa lý khác nhau

2 Dữ liệu về khách hàng từ đối tác bán lẻ hoặc chuỗi cửa hàng (Retailer or Chain Store Data)

 Mô tả: Các chuỗi cửa hàng bán lẻ hoặc các đối tác thương mại điện tử có thể cung cấp

dữ liệu về khách hàng, hành vi mua sắm và thói quen tiêu dùng Những thông tin này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu và điều chỉnh chiến lược kinh doanh

 Ví dụ: Một nhà cung cấp sản phẩm thời trang có thể thu thập dữ liệu về độ tuổi, giới

tính, và hành vi mua sắm của khách hàng từ các đối tác chuỗi cửa hàng bán lẻ

3 Dữ liệu từ đối tác trong chuỗi cung ứng (Supply Chain Partner Data)

 Mô tả: Các đối tác trong chuỗi cung ứng như nhà cung cấp nguyên vật liệu, dịch vụ

logistics có thể cung cấp thông tin về quy trình sản xuất, vận chuyển, và tồn kho Dữ liệu này rất hữu ích trong việc quản lý hiệu quả chuỗi cung ứng, giảm chi phí và tối ưu hóa nguồn lực

 Ví dụ: Một công ty sản xuất có thể hợp tác với nhà cung cấp linh kiện để thu thập dữ

liệu về thời gian giao hàng, số lượng sản phẩm tồn kho để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa quá trình sản xuất

4 Dữ liệu từ đối tác công nghệ và dịch vụ (Technology and Service Partner Data)

 Mô tả: Các đối tác cung cấp dịch vụ công nghệ hoặc phần mềm có thể cung cấp dữ liệu

liên quan đến hành vi sử dụng phần mềm, tương tác của người dùng với sản phẩm, hoặccác phân tích dữ liệu lớn liên quan đến thị trường Đây là nguồn dữ liệu rất giá trị cho các công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ hoặc có dịch vụ liên quan đến trải nghiệm khách hàng trực tuyến

 Ví dụ: Một công ty cung cấp dịch vụ SaaS có thể hợp tác với đối tác công nghệ để thu

thập dữ liệu về tần suất sử dụng, tính năng phổ biến, và tỷ lệ duy trì người dùng

5 Dữ liệu từ chương trình liên minh tiếp thị (Marketing Alliances Data)

 Mô tả: Khi doanh nghiệp hợp tác với các đối tác khác trong các chiến dịch liên minh

tiếp thị hoặc quảng bá chéo, họ có thể chia sẻ dữ liệu liên quan đến hành vi khách hàng, phản ứng đối với các chiến dịch quảng cáo, và kết quả bán hàng Đây là cách doanh nghiệp có thể mở rộng tầm ảnh hưởng mà vẫn nắm được thông tin chi tiết về đối tượng khách hàng mới

 Ví dụ: Một công ty tổ chức sự kiện có thể hợp tác với thương hiệu nổi tiếng để quảng

bá chéo sản phẩm và thu thập dữ liệu về hành vi người tiêu dùng trong suốt chiến dịch

6 Dữ liệu từ các đối tác nghiên cứu và phát triển (R&D Partners Data)

 Mô tả: Trong các dự án hợp tác nghiên cứu và phát triển, các đối tác có thể cung cấp dữ

liệu về tiến bộ công nghệ, nghiên cứu thị trường hoặc kết quả từ các thử nghiệm sản phẩm Dữ liệu này có thể giúp các công ty cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ của họ dựa trên các phát hiện khoa học mới nhất

 Ví dụ: Một công ty dược phẩm có thể hợp tác với các viện nghiên cứu để thu thập dữ

liệu thử nghiệm lâm sàng cho một loại thuốc mới

7 Dữ liệu từ đối tác quốc tế (International Partners Data)

 Mô tả: Khi mở rộng kinh doanh ra quốc tế, doanh nghiệp có thể hợp tác với các đối tác

địa phương hoặc quốc tế để thu thập dữ liệu về thị trường nước ngoài Dữ liệu này bao gồm thói quen tiêu dùng, văn hóa địa phương, và quy định pháp luật, giúp doanh nghiệphiểu rõ hơn về thị trường mới

 Ví dụ: Một thương hiệu thời trang có thể hợp tác với đối tác bán lẻ tại châu Âu để thu

thập dữ liệu về sở thích và xu hướng tiêu dùng của khách hàng tại khu vực này

8 Dữ liệu từ các đối tác tài chính (Financial Partners Data)

 Mô tả: Các đối tác tài chính như ngân hàng, quỹ đầu tư hoặc các tổ chức tài chính có

thể cung cấp thông tin về xu hướng đầu tư, tình hình tài chính của thị trường, và các chỉ

số kinh tế Dữ liệu này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về tình hình kinh tế vĩ mô và các

cơ hội tài chính

 Ví dụ: Một công ty khởi nghiệp có thể hợp tác với quỹ đầu tư để thu thập thông tin về

các xu hướng đầu tư mới trong ngành công nghệ tài chính (fintech)

Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu từ đối tác và hợp tác:

1 Tăng cường thông tin chiến lược: Dữ liệu từ đối tác có thể cung cấp những góc nhìn

mới mẻ và giá trị bổ sung cho chiến lược kinh doanh, giúp doanh nghiệp có thêm cơ sở

để ra quyết định

2 Cải thiện hiệu quả hoạt động: Thông qua hợp tác, doanh nghiệp có thể thu thập dữ

liệu về quy trình, tồn kho, và hiệu suất hoạt động từ đối tác, từ đó tối ưu hóa chuỗi cungứng và hoạt động kinh doanh

3 Mở rộng phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu từ các đối tác, đặc biệt là trong các thị trường

quốc tế, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường mục tiêu và khách hàng tiềm năng

mà không phải tự thực hiện các nghiên cứu đắt đỏ

4 Tiết kiệm thời gian và chi phí: Thay vì tự thu thập dữ liệu sơ cấp tốn kém, việc hợp

tác với các đối tác cung cấp sẵn dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm nguồn lực

5 Nâng cao độ tin cậy của dữ liệu: Dữ liệu từ các đối tác thường có độ chính xác cao và

có thể đã được kiểm chứng, giúp doanh nghiệp yên tâm hơn khi sử dụng để ra quyết định

Thách thức khi sử dụng dữ liệu từ đối tác và hợp tác:

1 Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư: Việc chia sẻ dữ liệu giữa các đối tác cần được đảm

bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, đặc biệt là trong bối cảnh các quy định như GDPR (General Data Protection Regulation) ngày càng khắt khe

2 Mâu thuẫn lợi ích: Đôi khi các đối tác có lợi ích khác nhau hoặc xung đột, điều này có

thể dẫn đến sự không đồng nhất về chất lượng dữ liệu hoặc khó khăn trong việc chia sẻ thông tin

3 Độ tin cậy của đối tác: Không phải tất cả các đối tác đều có hệ thống thu thập dữ liệu

tốt hoặc cung cấp dữ liệu chất lượng cao Doanh nghiệp cần lựa chọn các đối tác đáng tin cậy và có kinh nghiệm

II CÁC CÔNG CỤ THU THẬP DỮ LIỆU

a) Công cụ khảo sát trực tuyến (Online Survey Tools)

Khảo sát trực tuyến là phương pháp phổ biến để thu thập dữ liệu sơ cấp từ khách hàng hoặc đối tượng nghiên cứu Các công cụ khảo sát trực tuyến cho phép doanh nghiệp tạo ra các câu hỏi khảo sát, phân phối qua email hoặc mạng xã hội, và thu thập phản hồi

 Ví dụ công cụ:

o Google Forms: Miễn phí, dễ sử dụng, phù hợp cho khảo sát cơ bản.

o SurveyMonkey: Cho phép tạo các bảng khảo sát tùy chỉnh, thu thập và phân tích

dữ liệu chi tiết

o Typeform: Công cụ với giao diện thân thiện, tập trung vào trải nghiệm người

dùng, cho phép tạo khảo sát có hình thức đẹp mắt

o Qualtrics: Phù hợp cho các khảo sát chuyên sâu, thường được dùng trong doanh

nghiệp lớn và nghiên cứu học thuật

 Ưu điểm:

o Nhanh chóng, chi phí thấp, và dễ tiếp cận

o Tự động hóa trong việc thu thập và phân tích dữ liệu

 Nhược điểm:

o Có thể thiếu độ sâu của phản hồi

o Không phù hợp cho các nhóm đối tượng ít sử dụng internet

b) Công cụ phân tích dữ liệu web (Web Analytics Tools)

Các công cụ phân tích dữ liệu web thu thập thông tin về hành vi của người dùng trên website, bao gồm lượt truy cập, thời gian ở lại trên trang, và các trang được truy cập nhiều nhất

 Ví dụ công cụ:

o Google Analytics: Miễn phí và phổ biến nhất, cho phép doanh nghiệp theo dõi

lượt truy cập trang web, nguồn lưu lượng truy cập, hành vi người dùng, và nhiều chỉ số khác

o Hotjar: Kết hợp bản đồ nhiệt (heatmaps) và khảo sát, giúp theo dõi hành vi của

người dùng và cải thiện trải nghiệm website

o Crazy Egg: Cung cấp các bản đồ nhiệt và bản đồ cuộn (scroll map), giúp doanh

nghiệp hiểu rõ hơn cách người dùng tương tác với trang web

 Ưu điểm:

o Cung cấp dữ liệu hành vi người dùng cụ thể và chính xác.

o Hữu ích trong việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên website

 Nhược điểm:

o Không cung cấp dữ liệu về ý định và động cơ của người dùng

o Phụ thuộc vào lưu lượng truy cập của trang web

c) Công cụ thu thập dữ liệu mạng xã hội (Social Media Data Collection Tools)

Mạng xã hội là nguồn dữ liệu phong phú về hành vi, sở thích, và ý kiến của khách hàng Các công cụ thu thập dữ liệu từ mạng xã hội giúp theo dõi các tương tác của người dùng, phân tích

xu hướng, và theo dõi thương hiệu

 Ví dụ công cụ:

o Hootsuite: Công cụ quản lý và theo dõi nhiều tài khoản mạng xã hội, thu thập dữ

liệu về tương tác và phản hồi từ khách hàng

o Sprout Social: Phân tích các xu hướng và tương tác trên mạng xã hội, cung cấp

báo cáo chi tiết về hiệu suất của các bài đăng

o Brandwatch: Công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu mạng xã hội, theo dõi các

cuộc trò chuyện và xu hướng liên quan đến thương hiệu

 Ưu điểm:

o Cung cấp thông tin theo thời gian thực về khách hàng và thị trường

o Tương tác trực tiếp với người dùng

 Nhược điểm:

o Dữ liệu có thể bị phân tán trên nhiều nền tảng khác nhau

o Khó kiểm soát tính xác thực của thông tin

d) Phần mềm thu thập dữ liệu khách hàng (Customer Data Platforms - CDP)

Các nền tảng CDP thu thập, quản lý, và phân tích dữ liệu từ các điểm chạm khác nhau của khách hàng (cả trực tuyến và ngoại tuyến), từ đó tạo ra hồ sơ khách hàng toàn diện

 Ví dụ công cụ:

o Salesforce Customer 360: Hệ thống tích hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều

nguồn, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành trình của khách hàng

o Segment: Tập trung vào việc kết hợp dữ liệu từ các kênh khác nhau như website,

ứng dụng, và các nền tảng CRM để xây dựng hồ sơ khách hàng

o HubSpot: Nền tảng quản lý quan hệ khách hàng tích hợp nhiều công cụ thu thập

dữ liệu và tự động hóa marketing

 Ưu điểm:

o Giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa trải nghiệm cá nhân hóa

 Nhược điểm:

o Chi phí cao cho các doanh nghiệp nhỏ

o Đòi hỏi tích hợp phức tạp với nhiều hệ thống dữ liệu khác

e) Công cụ thu thập và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Tools)

Dữ liệu lớn (Big Data) là nguồn tài nguyên quan trọng giúp doanh nghiệp phân tích lượng thông tin khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm mạng xã hội, thiết bị IoT, và hệ thống thanh toán Các công cụ Big Data cho phép doanh nghiệp thu thập, xử lý, và phân tích dữ liệu khối lượng lớn

 Ví dụ công cụ:

o Hadoop: Nền tảng mã nguồn mở mạnh mẽ cho phép lưu trữ và xử lý lượng lớn

dữ liệu phân tán

o Apache Spark: Công cụ xử lý dữ liệu lớn với tốc độ nhanh và khả năng phân

tích dữ liệu thời gian thực

o Google BigQuery: Dịch vụ phân tích dữ liệu lớn của Google, cho phép xử lý

nhanh chóng các tập dữ liệu lớn

 Ưu điểm:

o Xử lý và phân tích dữ liệu lớn với tốc độ cao

o Có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

 Nhược điểm:

o Đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao và đầu tư về hạ tầng công nghệ

o Chi phí vận hành có thể cao đối với doanh nghiệp nhỏ

f) Công cụ thu thập dữ liệu qua phỏng vấn và nhóm thảo luận (Interview & Focus Group Tools)

Phỏng vấn và nhóm thảo luận là phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp, giúp tìm hiểu sâu về hành vi và động lực của đối tượng nghiên cứu Các công cụ ghi âm và ghi hình giúp thu thập

dữ liệu từ các buổi phỏng vấn hoặc thảo luận

 Ví dụ công cụ:

o Zoom: Phần mềm họp trực tuyến có thể ghi lại các cuộc phỏng vấn hoặc thảo

luận nhóm

o Rev.com: Dịch vụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản, giúp doanh nghiệp thu

thập và phân tích dữ liệu từ các buổi phỏng vấn

o Otter.ai: Công cụ ghi âm và chuyển văn bản tự động cho các cuộc phỏng vấn

hoặc thảo luận nhóm

 Ưu điểm:

o Cung cấp dữ liệu định tính sâu sắc về hành vi, cảm xúc và thái độ của người tham gia

 Nhược điểm:

o Tốn nhiều thời gian và nguồn lực để thực hiện

o Khó mở rộng trên quy mô lớn

g) Công cụ thăm dò qua email (Email Polling Tools)

Thăm dò qua email là cách nhanh chóng để thu thập dữ liệu từ người dùng, thường là các câu hỏi ngắn hoặc các form khảo sát gửi qua email

 Ví dụ công cụ:

o Mailchimp: Nền tảng email marketing tích hợp tính năng khảo sát và phân tích

hành vi người dùng qua email

o Constant Contact: Công cụ email marketing với các tính năng khảo sát người

dùng qua email và báo cáo chi tiết

o Zoho Campaigns: Hỗ trợ gửi thăm dò qua email với các phân tích hành vi người

o Giới hạn về loại dữ liệu thu thập được

III CÁC LƯU Ý KHI THU THẬP DỮ LIỆU

1 Đảm bảo tính đại diện của mẫu nghiên cứu (Representative Sampling)

 Lưu ý: Dữ liệu thu thập được phải mang tính đại diện cho đối tượng nghiên cứu hoặc

khách hàng mục tiêu Nếu mẫu nghiên cứu không phù hợp, kết quả thu được sẽ bị sai lệch và không thể hiện chính xác tình hình thực tế

 Cách thực hiện:

o Chọn mẫu nghiên cứu với kích thước đủ lớn để phản ánh đặc điểm của tổng thể

o Sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hoặc phân tầng để đảm bảo tính đại diện của các nhóm đối tượng

2 Xác định rõ mục tiêu và yêu cầu của nghiên cứu (Clear Research Objectives)

 Lưu ý: Trước khi thu thập dữ liệu, cần xác định rõ mục tiêu của nghiên cứu là gì Điều

này sẽ giúp định hình các phương pháp thu thập dữ liệu và loại thông tin cần thiết

 Cách thực hiện:

o Xác định vấn đề cần nghiên cứu và các câu hỏi chính mà bạn cần trả lời

o Liệt kê rõ ràng các thông tin và chỉ số cần thu thập để tránh lãng phí thời gian và tài nguyên

3 Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu (Data Privacy and Security)

 Lưu ý: Việc thu thập dữ liệu cá nhân từ người tham gia cần tuân thủ các quy định về

bảo mật và quyền riêng tư, chẳng hạn như GDPR (General Data Protection Regulation) tại châu Âu hoặc các quy định tương tự tại các quốc gia khác

4 Chất lượng dữ liệu (Data Quality)

 Lưu ý: Dữ liệu thu thập được phải có chất lượng cao, chính xác và không bị sai lệch

Dữ liệu kém chất lượng sẽ dẫn đến những phân tích và quyết định không chính xác

5 Giảm thiểu sự thiên lệch (Bias Reduction)

 Lưu ý: Thiên lệch trong quá trình thu thập dữ liệu có thể xảy ra do các yếu tố như cách

đặt câu hỏi, cách chọn mẫu, hoặc thái độ của người thu thập dữ liệu

6 Sử dụng các phương pháp thu thập phù hợp (Appropriate Data Collection Methods)

 Lưu ý: Lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu cần phải phù hợp với mục tiêu nghiên

cứu và đối tượng nghiên cứu Mỗi phương pháp đều có ưu và nhược điểm riêng

7 Đảm bảo tính hợp pháp và đạo đức (Ethical and Legal Considerations)

 Lưu ý: Khi thu thập dữ liệu, cần đảm bảo rằng bạn không vi phạm các quy định pháp

luật hoặc nguyên tắc đạo đức liên quan đến việc sử dụng và bảo vệ dữ liệu cá nhân

8 Đảm bảo tính kịp thời của dữ liệu (Timeliness of Data)

 Lưu ý: Dữ liệu cần được thu thập và sử dụng kịp thời để đảm bảo tính chính xác và liên

quan của nó với bối cảnh hiện tại

 Cách thực hiện: