Cạnh tranh bằng phân tích khoa học mới cho chiến thắng trong thế giới kinh doanh hiện đại thomas h davenport, jeanne g harris; việt đức dịch

Nói đến cạnh tranh bằng phân tích, hẳn hầu hết các doanh nhân sẽ nghĩ rằng đây là một việc tâ't nhiên phải làm nếu muôn kinh doanh thành công, nhưng điều mà nhiều người chưa biết rõ là h

Thomas H Davenport Jeanne G Harris

CẠNH TRANH BẰNG PHÂN TÍCH

Việt Đức dịch

NHÀXUẤTBÀNĐẠI HỌC KINH TỂ QUỐC DẪN

Lời giới thiệu

(Cho bản tiêhg Việt)

hi nhận lòi viê't lời giới thiệu cho cuốn sách mà bạnđang cầm trên tay, tôi chợt nhớ đên cuộc trò chuyện với một doanh nhân ữong lĩnh vực phần mềm hai năm trước Với thế mạnh phát triển phần mềm và thiết k ế đồ họa, vị doanh nhân đã hỏi ý kiên tôi về dự án đầu tư sản xuất trò chơi trực tuyến mà anh đang triển

khai Lời khuyên của tôi đối với vị doanh nhân đó là:

"Kinh nghiệm lâu năm về sản xuâ't phần mềm và thiê't kê'

đổ họa đúng là những lợi thê'đáng kể trong việc sản xuất trò chơi trực tuyên, nhưng thực chất lĩnh vực trò chơi trực tuyên và giải trí điện tử nói chung đòi hỏi một hệ thông kiên thức và kinh nghiệm hoàn toàn mới, nêu anh chưa thực sự có kinh nghiệm trong việc phát hiến các ứng dụng giải trí này thì tốt nhâ't nên chọn một hướng đầu tư khác!" Thật khó có thể nói với một vị giám đốc giàu kinh nghiệm luôn có quyết tâm theo đuổi một lĩnh vực tiềm năng mà anh tin tưởng mình có lợi thếrẳng hãy dừng dự

án đó lại, nhất là khi dự án đang được đưa vào triển khai

trên thực tế Trong vòng hơn một năm sau đó, vị doanh nhân này đã cố gắng theo đuổi dự án trò chơi trực tuyên nhưng không thành công Nêu vị doanh nhân kia được đọc cuốn sách này tại thời điểm đó thì có lẽ anh đã có một

sự lựa chọn đầu tư hoàn toàn khác và phù hợp hơn vói

năng lực cốt lõi của công ty mình: Cạnh tranh bằng phân

tích chính là chìa khóa để mở ra khả năng định hướng và

phát triển kinh doanh dựa trên những nền tảng chắc chắn nha't, qua đó đem lại cơ hội thành công cao nhất cho các công ty trên thương trường cạnh tranh khốc liệt

Nói đến cạnh tranh bằng phân tích, hẳn hầu hết các doanh nhân sẽ nghĩ rằng đây là một việc tâ't nhiên phải làm nếu muôn kinh doanh thành công, nhưng điều mà nhiều người chưa biết rõ là họ đã thực sự xây dựng được một doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích hay chưa, các hoạt động phân tích được áp dụng trong doanh nghiệp đã thực sự có hiệu quả hay chưa, thậm chí là đã

"biết làm" hay chưa Bằng việc phát triển khái niệm

"doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích", Davenport và Harris đã nâng tầm của phân tích học trong doanh nghiệp lên một mức cao hơn bản thân hành vi "phân tích trong kinh doanh": Phân tích chính là yếu tô' quyết định khả năng cạnh tranh của một công ty, thậm chí quyết định sự sông còn của công ty đó Nếu Davenport và Harris trích dẫn rất nhiều ví dụ thành công của những doanh nghiệp tiên phong trong lĩnh vực cạnh tranh bằng phân tích như P&G, Google, Wal-Mart, Marriott hay Tesco - đa số là các tập đoàn xuyên quốc gia có quy mô hoạt động trên thị trường toàn cầu, thì ở một quy mô thị

Lời giới thiệu

trường nhỏ hon như Việt Nam, ý nghĩa của việc xây dụng "doanh nghiệp Ccạnh tranh bằng phân tích" càng trở nên quan trọng, bởi môi trường kinh doanh cúa một thị trường mới nổi vói áp lực cạnh tranh của cả doanh nghiệp địa phưong lẫn doanh nghiệp nước ngoài đòi hòi một doanh nghiệp phải chú trọng đầy đủ đên chiên lược cạnh tranh bằng phân tích của mình

Thông qua những phân tích thâu đáo về các điển hình thành công, các tác giả đã chỉ rõ những yêu tố quan trọng nhất để xây dựng doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích, trong đó đặc biệt nhấn mạnh sự áp dụng toàn diện

và thông nhâì: phân tích học trong mọi bộ phận và quy trình của doanh nghiệp, cũng như sự cam kết tối đa của lãnh đạo cao cấp vói quá trình xây dựng năng lực phân tích của doanh nghiệp Xây dựng năng lực phân tích của doanh nghiệp là một quá trình đòi hỏi quyết tâm rất lớn của doanh nghiệp để vượt qua sức ì của cả hệ thống Các doanh nghiệp chỉ áp dụng nửa vời phân tích học thường không thể thành công và chỉ tạo ra sự căng thẳng bên trong hệ thống nội bộ giữa những người tin tưởng vào việc ra quyết định dựa trên phân tích đẩy đủ, và những người chỉ muôn ra quyết định dựa trên trực giác kinh doanh Các tác giả không phủ nhận vai trò của trực giác kinh doanh, nhưng phân tích rõ ràng ảo tường của nhiều doanh nhân rìong việc chỉ xây dựng doanh nghiệp bằng

ý tưởng và trực giác, mà không hiểu rằng trực giác kinh doanh của các doanh nhân thành công trên thế giới chi có được nhờ sự tích lũy nền tảng phân tích trên bề dày nhiều năm kinh nghiệm; và doanh nghiệp chỉ phụ thuộc

vào trực giác của một người mà thiêu năng lực phân tích cúa cả hệ thông sẽ không thể phát triển bền vững Không chí dừng lại ở việc phân tích những thành công điển hình

và lợi ích của phân tích học, các tác giả đã cung câp một

hệ thôhg đầy đủ các bước thực hiện cụ thể và các công cụ hiện đại để xây dựng năng lực phân tích của doanh nghiệp hướng đến khả năng cạnh tranh toàn diện Yêu cẩu cấp thiết của việc áp dụng phân tích học đã được Rob

Neyer, một nhà báo nổi tiếng của ESPN nói đến khi bình

luận về cuôh sách này: "Kinh doanh cũng giông như khi bạn chơi bóng chày, vân đề không phải là bạn có hay không tham gia vào phân tích học; vấn đề là khi nào Bạn

có muốn cưỡi trên con ngựa phân tích tiến tới lợi nhuận hay cầm xẻng chạy theo nó?"

Áp dụng các bài học và chỉ dẫn cụ thể được nêu ra trong cuôn sách, các doanh nhân Việt sẽ tìm thây rất nhiều điểm cẩn cải thiện trong việc xây dựng năng lực phân tích của doanh nghiệp mình một cách có hệ thông

Sự phát triển bừng nổ của các doanh nghiệp Việt Nam trong 25 năm qua đã chứng kiến nhiều bài học của việc chưa phát triển mạnh năng lực phân tích trong hoạt động cạnh tranh của doanh nghiệp, thể hiện ở nhiều khía cạnh như "ngủ quên trên chiên thắng do phân tích không đầy đủ" (như việc nhiều doanh nghiệp viễn thông và hàng tiêu dùng đánh mất thị trường nông thôn vào tay đốỉ thủ

do quá tập trung vào thành công hiện tại ở thị trường thành thị), "bỏ lỡ cơ hội thị tnrờng do thiêu phân tích" (như việc các công ty môi giới việc làm bỏ lỡ cơ hội phát triển dịch vụ trực tuyên hay các công ty phân phôi bỏ lỡ

Lời giới thiệu

Cơ hội phát triển hệ thống thương mại điện tử), hay

"hoạch định sai chiên lược thị trường do phân tích thiêu chuẩn xác" (điển hình là việc giới thiệu ra thị trường những sản phẩm chưa phù hợp với văn hóa tiêu dùng của người Việt như bia tươi đóng chai trong lĩnh vực hàng tiêu dùng, hay phát triển các dịch vụ quy mô lớn trong điều kiện thị trường chưa sẵn sàng ở thời điếm hiện tại như chuỗi nhà thuôc bán lẻ) Để thoát khỏi cái bẫy của thành công như sự "ngủ quên" khi doanh nghiệp của bạn

đã có vị thê' trên thị trường, hay để phát triển năng lực cạnh tranh nhằm tránh được nhũng thât bại điển hình của việc "bỏ lỡ cơ hội" hoặc "hoạch định chiến lược sai lẩm" khi doanh nghiệp của bạn còn đang trong quá trình

khởi sự, thì cuốn sách Cạnh tranh bằng phân tích chính là

một công cụ hữu ích để bạn xây dụng thành công doanh nghiệp của mình

Xin trân trọng giới thiệu với bạn đọc cuốn cẩm nang chiến lược này!

N G U Y Ễ N HỒNG T R Ư Ờ N G Giám đốc Phát triển Kinh doanh và Công nghệ Quỹ Đầu tư Mạo hiểm IDG Ventures Vietnam

MUC LUC

LỜI NÓI Đ Ẩ U 13 Phẩn 1: BẢN CHẤT CỬA CẠNH TRANH

BẰNG PHÂN TÍCH 19

Sử d ụng p h â n tích học đ ể tạo nên kh ả năng đặc biệt

Xác định các đặc trưng chủ yếu

của các d o a n h nghiệp cạnh tra n h b ồ n g p h â n tích

Biến nâ n g lực cạnh tra n h b ằ n g p h â n tích

Phần 2: TẠO DựNG KHẢ NĂNG PHÂN TÍCH 229

Ó Lộ trình cải thiện khả năng phân tíc h - 230

Trài q u a 5 g ia i đo ạ n p h á t triển

N u ô i dưỡng n g u ồ n lực k h a n hiếm q u yế t đ ịn h

sự th à n h b ạ i của p h â n tích học

271

Tổ chức m ô i trư ờ n g công ng h ệ m ạ n h m ẽ

b ằng nh ữ n g chiến lược k in h doa n h

N hững p h ư ơ n g p h á p tiếp cận dựa trên các yếu tố

công nghệ, con ng ư ờ i và chiến lược k in h doanh

Lời nói đẩu

hi tôi còn làm luận án tiến sĩ kinh tế ở Học việnCông nghệ Massachusetts, có một học thuyết kinh

tế gọi là kỳ vọng hợp lý (rational expectations) đã đưa ra giả thiết rằng khó có thế kiêm lợi từ những sự kiện đã được dự đoán rộng rãi hoặc có thể tiên đoán được, vì những người khôn ngoan cũng đều đã thực hiện hành động cần thie't để kiếm lợi từ những cơ hội đó rồi Khi trở thành sinh viên ngành quản trị, tôi cũng từng cho rằng có thể áp dụng thuyết kỳ vọng hợp lý vào kinh doanh; đó là, tâ't cả những cơ hội gia tăng lợi nhuận dễ thây trên thị trường cũng đều được khai thác hê't rồi và

bài bạc, bao gồm quản lý lợi nhuận, trò chơi có thưởng, quàn lý quan hệ khách hàng, các chương trình dành cho khách hàng trung thành và đâu thầu Có lẽ, để kiếm được

cơ hội dễ dàng nhâ't và lớn nhất trong khoảng thời gian nhất định, chúng tôi phát hiện ra rằng mười yếu tô' cơ bản của sự vận động định giá được đường cong cầu ước lượng (estimated demand curve) của một trò chơi cho trước có thể gia tăng lợi nhuận lên con số có 8 chữ số mà những vị khách khác không thây được

Thực tế bất cứ ai có đầu óc đơn giản như tôi cũng có thể tìm ra, và khai thác cơ hội định giá này đã minh họa cho một vài trở ngại phổ biên của vấn đề quản lý phân tích, rằng công nghệ, dữ liệu sẵn có và các phương pháp phân tích cũng chẳng để làm gì

Như Davenport và Harris chứng minh một cách tinh

tế qua những nghiên cứu sâu sắc, chưa từng có về chủ

đề này, việc quản lý phân tích gặp trở ngại do những bệnh lý học tố chức (organizational pathology) thường gặp sau:

• Những kiến thức uyên bác kinh điển, thường có liên quan tới những người tài giỏi, thường được mặc định châp nhận mà không cần qua những cuộc kiêm tra ngặt nghèo

• Việc ra quyết định, đặc biệt là ở các câp độ cao, không những không thể đòi hỏi các phân tích ngặt nghèo và vô tư, mà còn thường áp đảo những quyết định đối lập vì những nhân tài hiêha có -

Lời nói đáu

những giám đôc điều hành, những người nhìn xa trông rộng-có thế rất thông minh nhưng lại hơi thiêu sáng tạo một chút

• Các tổ chức/doanh nghiệp thiêu những người có nhiệt huyết với công việc phân tích, có kinh nghiệm

và thực sự giỏi phân tích Thay vào đó, việc thực hiện phân tích học chỉ được xem như giải pháp cuối cùng, và do nhũng người không quen sử dụng các phưong pháp phân tích đúng đắn thực hiện

• Người ta thường có khuynh hướng lôi kéo các ý tưởng về chứ không làm điều ngược lại

Cho phép tôi có thêm vài lời về những "thủ phạm" này, bắt đầu từ vấn để cuối cùng Những chủ nhân của bâ't cứ doanh nghiệp nào, đặc biệt trong ngành khai khoáng, cũng đều đáng có được những ý tưởng tuyệt vời nhất để áp dụng vào thực tế Trong khi tôi chỉ hy vọng những cổ đông ở tập đoàn giải trí Harrah's tin tưởng vào tôi, thì họ còn đóng góp tốt hơn khi đặt niềm tin vào khả năng của cả đội dự án của tôi, rằng chúng tôi

có thể tập hợp và xem xét các ý tưởng tốt nhất cả trong lẫn ngoài tập đoàn Harris đê’ tận dụng chí những ý tưởng có thể đem lại kết quả kinh doanh tô't hơn cùng vói sự tăng trưởng Dù Chúa đã ưu ái cho tôi một vài ý tưởng được đánh giá cao, nhưng Ngài cũng thấy buồn cho những thất bại thực sự của tôi, cũng như những lúc tôi thường xuyên bỏ qua cơ hội và thây bôì rôì Dù công việc của tôi không bắt buộc phải có được tất cả các câu

trả lời, nhưng tôi vẫn muôn hỏi thật nhiều những câu hỏi sâu sắc, có tính quấy rầy, và thỉnh thoảng có vẻ như hỏi cung, đó là một phần của quá trình phân tích học để

có thể thu được những hiểu biết sâu sắc

Cuộc hành trình của tôi trỏ nên phức tạp là do thực tê rằng tất cả các tổ chức/ doanh nghiệp đều phải cô' gắng làm vừa lòng những người lãnh đạo, thế nên ngược lại

sẽ luôn có những áp lực không ngừng dành cho những kê' hoạch chưa hoàn hảo hoặc thiếu cân nhắc của tôi Phải công nhận rằng việc này có vẻ "ổn" và mê hoặc một cách nguy hiểm Sự thực là các kiến thức uyên bác kinh điển được sinh ra chính xác theo cách như vậy Do

đó, điều cap thie't là phải thie't lập và củng cố một môi trường làm việc tốt hơn, ở đó, các ý tưởng được xem xét một cách độc lập bởi nhiều người, luôn đòi hỏi các ý tưởng phải có được những căn cứ nghiêm ngặt và thậm chí là huy động một nhóm người vừa nhiệt huyết vừa có chuyên môn vững vàng để tạo sức bẩy lớn Davenport

và Harris đã đưa ra những hướng dẫn để tạo ra một môi trường như vậy, cùng với những ví dụ thực tế sinh động

từ nhiều tổ chức/ doanh nghiệp giàu tính sáng tạo

Còn một điều cuối cùng này nữa, khi môi trường đó thực sự trở thành bộ phận lãnh đạo với tầm nhìn xa trông rộng giông như mô hình quản trị phân tích, thì có lẽ bạn

có thế giảm cân mà không cần ăn kiêng hay tập thể dục Hoặc khi mang chúng ra xem xét thì tầm nhìn và phân tích học cũng không nên coi là những mô hình loại trừ

Lởi nói đầu

lẫn nhau Trong lĩnh vực của tôi, còn có Steve Wynn và Jack Binion - Họ có khả năng nhìn xa trông rộng đều là nhà lãnh đạo của những thành công lớn Chẳng ai từng được đào tạo về các phương pháp phân tích taiyền thông, nhưng cả hai lại đều là những nhà phát minh tài

ba với những ý tưởng hoàn toàn phù hợp với các phương pháp phân tích Thử thách cho những ai cô' gắng khai thác khả năng của phân tích học là làm sao đảm bảo được

họ luôn có xu hướng tiến lên khám phá các phương pháp mới, ở đó các vân đề chưa được nghiên cứu nhiều trong khi thông tin, dữ liệu liên quan thì khan hiếm, thay vì quay lại vói những phương pháp truyền thống, dễ thực hiện hơn và rủi ro ít hơn Mời các bạn đọc tiếp Còn râ't nhiều điều đáng để học hỏi

G A R Y L OV E MA NChủ tịch Tập đoàn, Chủ tịch Hội đổng Quản trị Tổng Giám đốc Điều hành Tập đoàn Giải trí Harrah's

p H Ắ N I

BẢN CHẤT CỦA CẠNH TRANH BẰNG

PHÂN TÍCH

BÁN CHAT COA CẠNH TRANH BẰNG PHÂN TÍCH

ăm 1997, một anh chàng chừng 30 tuổi, từng làchuyên gia phẩn mềm, nhà cải cách giáo dục và cũng là một người đam mê phim ảnh, đã thuê đĩa phim

Apoỉỉo 13 từ chuỗi cửa hàng cho thuê băng đĩa lớn nhât

khu vực - Blockbuster, và phải trả đến 40 đô-la tiền trả đĩa quá hạn (tính theo ngày) Việc mâ't thêm tiền khiến anh nảy ra suy nghĩ: tại sao các cửa hàng băng đĩa không phục vụ như những câu lạc bộ thể hình, nơi các thành viên chỉ phải trả một khoản tiền phí hàng tháng

CỐ định rồi có thể sử dụng phòng tập bao nhiêu lâu, bao

Sử dụng phân tích học để tạo nên khỏ năng đạc biệt

Bản chất của cạnh tranh bàng phân tích

nhiêu lẩn tùy thích? Vì chuyện này - lại thêm việc có được khoản tiền 750 triệu đô-la nhò bán công ty phẩn mềm riêng của mình - Reed Hastings.háo hức nhảy vào

"lĩnh vực kinh tê'mới" và thành lập tập đoàn Netílix

Một sự điên rổ chăng? Rốt cuộc, Blockbuster đã thu vê'

lợi nhuận tói hon 3 tỷ đô-la mỗi năm nhờ vào hệ thông hàng nghìn cửa hàng khắp nước Mỹ cũng như nhiều quốc gia khác - và nó cũng chưa phải là doanh nghiệp cạnh tranh duy nhất trong lĩnh vực này Liệu mọi ngưòi

có thể thuê một đĩa phim qua mạng, sau đó chò dịch vụ bưu chính Hoa Kỳ (vào thập niên 1990 còn bị gọi là bưu chính "chậm như sên") chuyển đĩa, rổi lại đêh thu lại đĩa trả từ hòm thư của họ? Nếu làm như thê) chắc chắn Netílix sẽ đi theo vết xe đổ của rất nhiều công ty kinh doanh trên mạng khác, cũng có "mô hình kinh doanh",

có bán hàng, marketing, nhưng không có khách hàng.Nhưng như sau này chúng ta đã biết, câu chuyện diễn ra hoàn toàn khác, và thành công ngày nay của Netílix chủ yếu bắt nguồn từ việc họ thực sự là một doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích Công ty chuyển phát phim Netílix, vói mức tăng trưởng lợi nhuận từ 5 triệu đô-la năm 1999 lên tới 1 tỷ đô-la vào năm 2006, là một minh chứng tuyệt vời nhất cho một hãng biết cạnh tranh dựa trên cơ sở toán học, thống kê

và năng lực quản lý dữ liệu Netíỉix cung cấp dịch vụ chuyển phát đĩa DVD miễn phí tới khoảng 6 triệu khách hàng và cung cấp cả gói dịch vụ nhận đĩa trả về cũng

miễn phí Khách hàng có thể xem những tác phẩm điện ảnh mình đã chọn vào lúc rảnh rỗi; không hề bị tính phí trả chậm Khi đĩa DVD được trả lại, họ sẽ chọn thêm các

bộ phim khác

Bên cạnh chuyên môn vận trù mà Netflix cần đế biến

kế hoạch này thành một dự án sinh lợi, Netflix cũng khai thác phân tích học theo hai cách chủ yếu, cả hai cách này đều bị hành vi của khách hàng và các kiểu mua hàng chi phối Cách đầu tiên là sử dụng một công cụ cố vân phim có tên là Cinematch, được chế tạo dựa trên một phần mềm độc quyền vể giải thuật1 Netflix thuê các nhà toán học có kinh nghiệm viết giải thuật và mã nguồn để xác định các nhóm phim, kết nôi những đánh giá về phim của khách hàng với những nhóm phim này, phân tích hàng nghìn đánh giá về phim của khách hàng môi giây, và xem xét cả những thói quen của người sử dụng trên các trang web hiện tại - tất cả để đảm bảo có thể tạo ra một trang web được cá nhân hóa cho phù hợp với từng khách hàng ghé thăm

Netflix còn treo giải 1 triệu đô-la cho nhà phân tích sô' liệu bên ngoài công ty nào có thế cải thiện được hiệu năng của giải thuật Cinematch lên ít nhâ't 10% Tổng Giám đốc Điều hành của Netflix, Reed Hastings chia sé:

"Nêu bí quyết kinh doanh của Starbucks là nụ cười

1 Giải thuật: Là một dãy các câu lệnh chặt chẽ và rõ ràng xác định một trình tự các thao tác trên một sô' đô'i tượng nào đó sao cho sau một số hữu hạn bước thực hiện ta đạt được kết quả mong muốn.

Bàn chất của cạnh tranh bâng phân tích

dành cho bạn khi bạn gọi một tách cà phê, thì với chúng tôi là những trang web được điều chỉnh đê’ phù hợp với

sở thích của từng cá nhân." Netflix đã phân tích những lựa chọn phim của khách hàng và phản hổi của họ về những bộ phim đã thuê - khoảng trên 1 tỷ phân tích về những bộ phim họ thích, rất thích, không thích, và nhiều thông tin khác - rồi giói thiệu các bộ phim nên xem theo cách thỏa mãn cao nhâ't cả gu phim của khách hàng, cũng như tình trạng sẵn có của kho phim Netflix thường giói thiệu các bộ phim phù hợp với thông tin đăng ký thành viên của khách hàng nhưng chưa được nhiều người yêu cầu Nói cách khác, đó chính là thuyết

"Cái đuôi dài2 (the long tail) - giới hạn ngoài của đường cong phân phôi các sản phẩm được ưa chuộng nhất và

đồ thị chào hàng không bao giờ gặp nhau."

Netflix còn tham gia vào một chiên lược còn đang tranh cãi, dựa trên phép phân tích gọi là tiết lưu (Throttling) "Tiết lưu" được biết đến như một chiên lược được doanh nghiệp sử dụng để cân bằng việc sắp xếp các yêu cầu chuyển hàng giữa nhóm khách hàng thường xuyên và khách hàng vãng lai Khách hàng vãng

2 Thuật ngữ "Cái đuôi dài" do Chris Anderson đưa ra "Cái đuôi dài"

mà Anderson nói đến một cách rất gợi hình chính là biểu đổ số lượng bán của một sản phẩm qua thời gian Hãy tưởng tượng đến một cuốn sách vừa xuâ't bản của một tác giả tưong đối có tên tuối Lập tức (trong tuần đầu hoặc tháng đầu) nó sẽ bán rất chạy - đó là "phẩn đẩu" của cuộc đời nó - sau đó, tất nhiên sức bán sẽ ngày càng giảm đi - đó là

"phần đuôi" Nhận xét độc đáo của Anderson là cái đuôi này có thê’ râ't dài, thậm chí vô tận!

lai được ưu tiên chuyển hàng nhanh hơn khách hàng thường xuyên Có nhiều lý do biện giải cho cách làm này Bởi vì phí vận chuyển là miễn phí trong khi phí thành viên đóng hàng tháng là cố định, vì vậy, khách vãng lai là những người đem lại nhiều lợi nhuận nhâ't cho Netflix Như tất cả các công ty khác, Netflix muôn duy trì sự hài lòng của những khách hàng sinh lợi nhâít

và giữ chân họ Và khi mà những khách thường xuyên cảm thấy không được đối xử công bằng (theo các báo cáo của Hastings, có một số lượng nhỏ khách hàng than phiền về điều này), Netflix phải điều chỉnh khả năng vận chuyển cho cả khách hàng vãng lai lẫn khách quen theo cách đạt hiệu quả kinh tê' cao nhất Hastings sử dụng giải thuật công bằng (fairness algorithm) Gẩn đây, Netflix phải giải quye't một vụ kiện tập thể liên quan đến việc điểu tiết chuyến hàng này, do họ đã quảng cáo rằng gần như mọi yêu cầu về phim sẽ được chuyển phát nhanh trong ngày

Phân tích học còn giúp Netflix quyết định đầu tư tiền bản quyền phân phôi đĩa phim DVD cho bộ phim nào

Khi công ty này mua bản quyền phim Favela Rising

(Favela nổi dậy), một phim tài liệu về những nhạc sĩ ở các khu ổ chuột trong thành phố Rio de Janeiro, ban lãnh đạo của Netflix nhận thây có tới hàng triệu khách hàng cũng yêu cẩu công ty cho thuê "bộ phim của năm

2003" - City o f God (Thành phô' của Chúa), một bộ phim

chân thực về các khu ổ chuột ở Rio Họ còn biết rằng có khoảng 500 nghìn khách hàng cũng đã chọn một bộ

Bản chất của cạnh tranh bâng phân tích

phim tài liệu có chút liên quan tới cuộc sống ở các khu ổ

chuột tại An Độ, tên là Born into Brothels (Sinh ra trong

nhà thổ), và có 250 nghìn khách hàng của Netflix hỏi thuê cả hai bộ phim trên Do đó, những người mua bcản quyền thây yên lòng khi trả tiền để mua bản quyền phát hành khoảng 250 nghìn bản Nêu có nhiều nhu cầu thuê

hơn, cả nhà sản xuất bộ phim Favela Rising và Netflix

đểu thu lợi

Giống như phần lớn các doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích khác, Netflix có nền tảng phân tích học vững chắc và một phương pháp "phân tích và học hỏi"

áp dụng cho chiến lược kinh doanh của họ Giám đốc sản phẩm Neil Hunt giải thích thêm:

Từ việc quản lý thành phẩm cho đến từng đội kỹ thuật, chúng tôi đểu thiết lập một nền tảng ứng dụng phân tích số liệu Chúng tôi thường thực hiện cùng lúc hàng trăm cuộc thử nghiệm khác nhau về trải nghiệm của khách hàng Ví dụ, hiện tại chúng tôi đang thử nghiệm "Phòng giới thiệu phim Netflix", tại đó chúng tôi sẽ chiếu những đoạn giới thiệu các bộ phim mà khách hàng chưa xem bao giờ Chúng tôi xây dựng bốn phiên bản của phòng giới thiệu phim để phục vụ việc phân tích Chúng tôi đưa khoảng

20 nghìn thành viên vào mỗi phòng giới thiệu phim, và có một nhóm nhân viên kiểm soát không có mặt trong phòng chiếu Chúng tôi đo khoảng thời gian khách hàng xem các đoạn giới thiệu phim, tỷ lệ phần trăm số người xem trọn vẹn buổi chiếu, có bao nhiêu bộ phim được người sử dụng thêm vào danh sách yêu thích của họ, và điểu đó ảnh hưởng ra sao tới việc đánh giá xếp hạng các bộ phim mà họ yêu cầu cuối buổi chiếu, và các nhân tố khác nữa Những thông tin ban đầu thu được khá hứa hẹn.

Tổng Giám đôc Điều hành của Netflix, Hastings, có bằng thạc sĩ khoa học máy tính của trường Stanford và từng là cựu giảng viên môn toán của trường Peace Corps Công ty đã đem khoa học kỹ thuật áp dụng vào một ngành công nghiệp đặc biệt giàu tính nghệ thuật

Tờ Business Week vié't: "Netflix sử dụng dữ liệu để đưa

ra những quyết định mà các nhà lãnh đạo thường đưa ra dựa trên ý chí Trung bình một khách hàng đánh giá khoảng 200 bộ phim, và Netflix nghiên cứu thông tin về quá trình thuê phim cũng như những đánh giá về phim của họ để từ đó dự đoán thể loại phim họ sẽ thích Richard N Barton, thành viên ban quản trị Netflix nói:

'Đó giôhg như một MoneybaỉB (Quả bóng tiên) cho -phim, với những chuyên gia phấn mềm như Keed, nghiên cứu phim cũng không khác gì xem xét một vấn đ ề dữ liệu khác'."

Trong phân tích của mình, Netflix sử dụng rộng rãi các phương pháp định lượng và định tính, bao gồm những điều tra cơ bản, phân tích các trang web của người dùng, phát triển ý tưởng và kiểm nghiệm, đánh giá chiến lược quảng cáo, khai thác dữ liệu, nghiên cứu

về nhận thức thương hiệu, sự hài lòng của người dùng, phân tích các kênh phân phôi, tồĩ ưu hóa marketing, nghiên cứu phân khúc thị trường và hiệu quả chủ chôt 3

3 Moneyball: là tên một cuốn sách của Michael M Lewis (Moneyball - The

Art of Winning an Unfair Game) nói về đội bóng chày nhà nghề Oakland

và người quản lý đội bóng là Billy Beane Cuốn sách tập trung vào phưong pháp mới mé, dựa trên phân tích học đê’ xây dựng một đội bóng mạnh bâ't chấp tình trạng thu nhập bâ'p bênh của đội bóng.

Bản chất của cạnh tranh bâng phân tích

của marketing Những phân tích này thâm nhập vào văn hóa công ty cũng như tâ't cả các mảng, từ marketing đến các hoạt động điều hành và cà dịch vụ khách hàng.Định hưóng sử dụng phân tích học của công ty đã đem đên thành công và sự tăng trưởng Nhưng công ty còn tính đêh việc sử dụng phân tích học đê’ giúp công ty vượt qua giai đoạn chuyển đổi công nghệ vũ bão Rõ ràng là việc phân phôi phim rốt cuộc sẽ phải thông qua các kênh phân phôi điện tử - Internet, mạng cáp tín hiệu, và truyền dữ liệu không dây Thời gian chính xác củng như công nghệ giao thoa ra sao chưa thật rõ ràng lắm, nhưng rõ ràng trong dài hạn việc phân phối DVD qua hệ thông bưu chính truyền thống sẽ lụi tàn Tuy nhiên, Netílix muốn dựa vào phân tích học để phát đạt trong thế giới phân phối ảo Chỉ cẩn Netílix nắm được nhiều thông tin hơn các hãng khác về những bộ phim khách hàng muốn xem, thì theo logic, người dùng cũng

sẽ gắn bó vói Netílix mà không cần quan tâm tới việc bộ phim đó đến tay họ theo cách nào

Netílix có vẻ độc đáo, nhưng trên nhiều bình diện, nó

là một điển hình của những tổ chức/ doanh nghiệp - nhỏ nhưng phát triển nhanh chóng - đã nhận ra tiềm năng của phân tích học và xông xáo đi trước tận dụng tiềm năng đó Có thể bắt gặp những công ty này trong râ't nhiều lĩnh vực khác nhau (xem hình 1-1) Một số công ty không được biết đêh rộng rãi như là những hãng cạnh tranh bằng phân tích Số khác, như tập đoàn

giải trí Harrah's trong lĩnh vực trò chơi hay Oakland A trong môn bóng chày, đã được vinh danh trên các cuôn sách và tạp chí Một vài hãng khác, như Amazon.com, Yahoo! và Google - những ngôi sao mới nổi gần đây -

đã khai thác sức mạnh của mạng Internet cho các cô máy tìm kiêím/phân tích của họ Những công ty còn lại như Mars và Procter & Gamble đã tạo nên rất nhiều sản phẩm tiêu dùng quen thuộc đến hàng thế kỷ hay thậm chí lâu hon thế Tất cả những công ty này chỉ có hai điểm chung: họ cạnh tranh dựa trên nền tảng khả năng phân tích của mình, và họ đều rất thành công trong ngành của họ Chúng tôi tin rằng hai điểm này không thế không có liên quan với nhau

HÌNH 1-1: Cỏc doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích xuất hiện

ờ rất nhiều ngành khác nhau

H à n g t iê u d ù n g D ịch v ụ t à i ch ín h G iải t r í

• A nh e u ser-B us • B arclays B an k • O a k la n d A 's

• E a i.G a llo W in e ry • C a p ita l O ne • B os to n Red Sox

• M ars • R oyal B an k o f Canada • H a rra h 's E n te rta in m e n t

• P ro cte r & G am ble • P ro g ressive C asualty Insu ra nce • M a rr io tt In te rn a tio n a l

• W e llP o in t • N e w E n q la n d P a trio ts

CEMEX • A stra Z e ne ca • A m a z o n c o m

• John Deere & C o m pa n y • S o lw a y • JCPenny

• V erte x P h a rm a c e u tic a ls , I n c • Tesco

Bán chất của cạnh tranh bằng phân tích

Phân tích học là gì?

Phân tích học là việc sử dụng rộng rãi dữ liệu, các phân tích thông kê sô' học, mô hình dự báo và giải thích, cùng vói phương pháp quản lý dựa trên dữ liệu để đưa

ra những quyê't định và hành động thích hợp Phân tích học có thể được sử dụng làm tài liệu cho các quyết định của con người hoặc tự nó có thê’ đưa ra các quyết định hoàn toàn tự động Phân tích học có thể coi là một phần của các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh (Business Intelligence)4: một tập hợp các công nghệ và quy trình

xử lý, trong đó sử dụng dữ liệu để đánh giá và phân tích hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Như hình 1-2 cho thây, các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh bao gổm cả việc truy cập dữ liệu, lập báo cáo và phân tích học Mỗi phương pháp đều đưa ra một loạt câu hỏi về tình hình hoạt động sản xuâ't kinh doanh của doanh nghiệp Những câu hỏi có thể được giải đáp nhờ phân tích học chính là điển hình cho tính tiên phong và sự vượt trội vể giá trị thông tin đem lại.Trên nguyên tắc, có thể thực hiện phân tích học bằng giây và cây bút chì hay thước lôga; nhưng ngày nay bâ't

kỳ ai cũng biê't ứng dụng công nghệ thông tin Hiện có hàng loạt phần mềm phân tích, từ những công cụ tối

ưu hóa và thông kê tương đô'i đơn giản dưới dạng các

4 Business Intelligence (BI): là các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh ứng dụng trong khai thác thông tin doanh nghiệp, giúp khai thác, tập họp và phân tích thông tin khách hàng hiệu quả, từ đó đưa ra những chiến lược hợp lý ừong kinh doanh.

trang bảng tính (điển hình là MS Excel), hay những bộ công cụ hỗ trợ các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh phức tạp (như SAS, Cognos, BusinessObjects), những ứng dụng dự báo kinh doanh (như Fair Issac), cho đến những mô-đun báo cáo và phân tích trong các hệ thông quản trị doanh nghiệp lớn (như của SAP và Oracle) Và như chúng tôi sẽ còn nói rõ hơn trong cuốn sách này, việc phân tích tốt cũng đòi hỏi khả năng quản lý thông tin tốt để có thế tích hợp, trích xuất, chuyển đổi và truy cập cơ sở dữ liệu về các giao dịch kinh doanh của doanh nghiệp Một vài người có thể dễ dàng đánh đổng phân tích học với công nghệ thông tin về phân tích Nhưng đây là một nhầm lẫn lớn - như chúng tôi

sẽ thảo luận trong suốt cuốn sách này, chính khía cạnh

tổ chức và con người trong cuộc cạnh tranh bằng phân tích mói là yếu tố phân biệt thật sự

HÌNH 1 -2: Các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh và phân tích học

Bàn chất của cạnh tranh bàng phân tích

Tại sao lại cạnh tranh bằng phân tích?

Khi các công ty ở nhiều lĩnh vực khác nhau cùng đưa ra những sản phẩm tương tự nhau và củng sử dụng các công nghệ tương đương thì chỉ những quy trình kinh doanh có hiệu quả cao mới có thể được xem là những điểm phân biệt cuôi cùng Rất nhiều lợi thế cạnh tranh trước kia giờ đây không còn nữa Những lợi thế địa lý độc đáo không còn nhiều ảnh hưởng trong cuộc chiến cạnh tranh toàn cầu, và phẩn lớn luật bảo hộ cũng bị phá

bỏ Những công nghệ độc quyền nhanh chóng bị sao chép, những đổi mới mang tính đột phá vể sản phẩm và dịch vụ thì có vẻ ngày càng khó đạt được Yếu tố duy nhất còn lại làm cơ sở cho cạnh tranh chính là việc điều hành doanh nghiệp của bạn đạt hiệu quả cao và ân tượng nhất, và làm sao để đưa ra những quyết định khôn ngoan nhất có thể Các doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích tận dụng triệt để giá trị từ các quy trình kinh doanh cũng như những quyết định chiên lược

Phân tích học có thể hỗ trợ tối đa các quy trình kinh doanh của doanh nghiệp Dầu vậy tổ chức nào muôn có được lợi thế cạnh tranh bắt buộc phải có một số đặc điểm riêng mà những doanh nghiệp/ tổ chức khác không có - những khả năng độc đáo Và chúng thường đòi hỏi một vài kiểu chiến lược kinh doanh và phương pháp ra quyết định nhất định Có thể bạn cố gắng kiếm tiền bằng cách xác định những khách hàng tiềm năng và

khách hàng trung thành chính xác hơn các đối thủ, rổi đưa ra mức giá tối ưu nhất cho sản phẩm và dịch vụ của bạn Nêu bạn muốn thực hiện điều đó, phân tích học sẽ giúp bạn trở thành người giỏi nhâ't Có thể bạn bán các sản phẩm tiêu dùng và muôn ước tính khả năng khan hàng đến mức xâu nhâìt để ngăn chặn tình trạng thiếu hàng; nếu thế, phân tích học thường là chiếc chìa khóa cho việc tổì ưu hóa vòng cung ứng sản phẩm Có thể bạn cạnh tranh nhờ vào yếu tô' con người trong doanh nghiệp và đang cố tìm kiếm để thuê, giữ chân hay đề bạt những nhân viên xuất sắc nhâ't trong ngành Những mong muốn đó cũng được đáp ứng thông qua phân tích học (mặc dù mục đích này thường được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực thể thao chuyên nghiệp và không nhiều trong sản xuất kinh doanh).

Mặt khác, có thể các quy trình kinh doanh trong hoạt động của bạn không khác biệt nhiều lắm so vói doanh nghiệp khác, thì bạn cũng có thể cạnh tranh bằng cách đưa ra những quyết định sáng suốt nhâ't Bạn có thể chọn được vị trí tốt nhất để mờ cửa hàng - nếu vậy, có lẽ bạn đang thực hiện việc đó một cách có phân tích Bạn cũng có thể mở rộng quy mô của công ty thông qua sáp nhập hoặc mua lại, và bạn chỉ chọn những ứng viên tốt nhât cho việc này Theo các báo cáo được công bô' rộng rãi, hầu hê't các doanh nghiệp không làm tốt việc này, nhưng bạn thì làm tốt Nếu vậy, có lẽ bạn đưa ra các quyết định không dựa vào trực giác Những quyết định

chính xác thường được đưa ra nhờ sự kết hợp một cách

có hệ thống dữ liệu và quá trình phàn tích

Các doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích đã ưu tiên chọn ra một hoặc một vài khả năng độc đáo của mình, sau đó xây dựng các chiến lược kinh doanh dựa trên những khả năng đó; họ áp dụng việc khai thác dữ liệu, các phân tích thống kê số học, việc ra quyết định dựa trên thực tế để phát triển những khả năng độc đáo của mình Bản thân phân tích học không tạo nên chiến lược kinh doanh, nhưng sừ dụng nó để tối ưu hóa những khả năng độc đáo của doanh nghiệp lại chắc chắn sẽ cấu thành chiến lược Dù các khả năng đó có nổi bật thế nào trong chiến lược kinh doanh thì phân tích học vẫn có thể nâng tẩm chúng lên cao nữa Ví dụ công

ty Capital One đặt tên cho phương pháp cạnh tranh bằng phân tích của mình là "chiến lược cạnh tranh bằng thông tin" Các yếu tô' cạnh tranh của Harrah's là lòng trung thành của khách hàng và hệ thông dịch vụ, hơn nữa, họ cũng đã tôi ưu hóa chúng với chiến lược cạnh tranh bằng phân tích

Liệu mọi doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực đểu có thể thành công khi cạnh tranh bằng phân tích không? Đây là một câu hỏi thú vị mà chúng ta có thể tranh luận vói nhau Một mặt, hầu như bất cứ doanh nghiệp nào cũng đều có vẻ có tiềm năng cạnh tranh bằng phân lích Ví dụ như kinh doanh xi măng, có vẻ là lĩnh vực rất bình thường và không cần phân tích học như các lĩnh vực

Bản chất của cạnh tranh báng phârítích

khác Nhưng một hãng xi măng lớn là CEMEX đã rât thành công khi áp dụng phân tích học cho những khả năng độc đáo của hãng để tối ưu hóa chuỗi cưng ứng và thời gian giao nhận hàng.

Mặt khác, một sô' ngành hay lĩnh vực phù hợp vói việc áp dụng phân tích học hon hẳn so với những lĩnh vực khác Nếu doanh nghiệp của bạn tạo ra râ't nhiều dữ liệu giao dịch - chẳng hạn như các dịch vụ tài chính, du lịch và vận tải, hay lĩnh vực trò chơi giải trí - cạnh tranh bằng phân tích hẳn là một chiên lược kinh doanh bắt buộc (mặc dù vậy vẫn có nhiều hãng chưa áp dụng) Nếu mô hình kinh doanh của bạn lại dựa trên những yêu tố khó có thế đo lường - chẳng hạn như kiểu dáng trong thời trang, hay các môi quan hệ của con người, như trong ngành nghiên cứu việc điều hành doanh nghiệp - thì sẽ phải tốn nhiều công sức chuẩn bị hơn để

có thể cạnh tranh bằng phân tích Dù vậy, hàng ngày chúng ta đều có thể bắt gặp những ví dụ về các doanh nghiệp trước đây kinh doanh dựa trên trực giác, nhưng giờ đang chuyển mình vào thế giói của phân tích học Ví

dụ một công ty kinh doanh rượu đã từng (trong vài quý) quá nghiêng về trực giác và dựa vào những thị hiếu người tiêu dùng thể tiên đoán Tuy nhiên, ngày nay, có thể phân tích sô' lượng cũng như dự đoán sức thu hút của tất cả các loại rượu; và những nhà sản xuâ't rượu lớn như E & J Gallo đang thực hiện cạnh tranh bằng phân tích trong lĩnh vực bán hàng và nghiên cứu thị hiếu người tiêu dùng

Cuốn sách này có ích ra sao?

Chúng tôi không sáng tạo ra ý tưởng cạnh tranh bằng phân tích, nhưng chúng tôi tin rằng cuôrì sách này (cùng vói những bài báo chúng tôi đã viết trưóc đó) là tài liệu đầu tiên mô tả rõ tính châ't của hiện tượng đó Trong cuốn sách, bạn sẽ tìm thấy nhiều vân đề xoay quanh chủ

đề này hơn bâ't cứ tài liệu nào khác: thảo luận nhiều hơn

về các khái niệm, nhiều ví dụ về những doanh nghiệp đang theo đuổi cạnh tranh bằng phân tích, những vấn

đề về quản lý cũng được chỉ ra, cùng với những ứng dụng cụ thể hơn của phân tích học Phần một của cuôh sách đưa ra các định nghĩa cùng những đặc điểm chính của cạnh tranh bằng phân tích, và đổng thời thảo luận (với một sô' phân tích) về việc phân tích học cải thiện hiệu quả kinh doanh ra sao Đoạn cuô'i của phần này trình bày một loạt ví dụ khác nhau về việc ứng dụng phân tích học, trước hết là cho những quy trình nội bộ, sau đó là những quy trình bên ngoài, với khách hàng và nhà cung ứng

Phần hai của cuôn sách hướng dẫn cách thức áp dụng Bắt đầu bằng một sơ đổ tổng quan dành cho những tổ chức muôn cạnh tranh dựa trên những khả năng phân tích của mình Tất cả các chương của phẩn này đều dành để nói đêh hai yếu tố then chô't - con người và công nghệ - những yêu tố cần thiết để hiện thực hóa hình thức cạnh tranh này Chúng tôi kết thúc bằng việc đưa ra thảo luận về một sô' phương hướng

Bản chất của cạnh tranh bằng phân tích

chính cho các doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích trong tương lai.

Có rất nhiều điều muốn nói ở đây, nhưng chúng tôi bie't đó không phải là chủ đề cuối cùng Chúng tôi biết một vài tác giả khác cũng đang có k ế hoạch viết sách về chủ đề này, hy vọng sẽ còn râ't nhiều bài báo, học viện

và nhà tư vân sẽ tiếp tục đi theo chủ đề này Nê'u lĩnh vực này tiếp tục phát triển, thì th ế giới sẽ đầu tư nhiều thời gian và công sức cho nó, và chúng ta sẽ cần tất cả tài liệu tham khảo có thể có

Chúng ta đã đến đây như thế nào?

Nguồn gốc của cạnh tranh bằng phân tích

Rõ ràng, thê' giói đang chuyển mình theo hướng cạnh tranh bằng phân tích của các tổ chức Chính vào lúc các nhà quản trị doanh nghiệp đang tiếp tục tìm kiêm những yếu tố tạo nên lợi thế và sự khác biệt, họ cũng nắm được nhiều thông tin về hoạt động sản xuâ't kinh doanh của doanh nghiệp hơn bao giờ hết Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), các hệ thống

hỗ trợ bán lẻ (POS), hay các trang web, cùng với các nguồn khác đã tạo ra dữ liệu giao dịch nhiều và tô't hơn hẳn so với dữ liệu trong lịch sử nhân loại Một th ế hệ mới các nhà quản trị doanh nghiệp có kiến thức kỹ thuật

- thếhệ đầu tiên trưởng thành cùng với máy tính - đang gia nhập các doanh nghiệp và tìm kiêm những phương pháp quản trị mới với sự hỗ trợ của công nghệ Rô't cuộc,

Bản chất của cạnh tranh bàng phân tích

khả năng tận dụng việc khai thác thông tin nhờ máy tính và các phần mềm ứng dụng đã chín muổi Trong vài năm qua, các nhà sản xuâìt phần mềm phân tích liên tục mở rộng các tính năng của sản phẩm, trong khi các nhà cung câp thiê't bị phần cứng cũng tiến hành tối ưu hóa công nghệ đế tăng cường khả năng phân tích nhanh cũng như quản lý các cơ sở dữ liệu lớn

Ban đầu, phân tích học chỉ mang tính chất nhỏ lẻ, thâ't thường, được thực hiện trong một vài nghiệp vụ kinh doanh sử dụng nhiều dữ liệu Vào nửa cuối thập kỷ

1960, các bác sĩ và nhà nghiên cứu thử nghiệm sử dụng máy tính để phân tích dữ liệu và hỗ trợ việc ra quyết định Các hệ thông đó được gọi là các hệ hỗ trợ quyê't định (Decision Support Systems - DSS), các hệ thống này được ứng dụng trong các hoạt động có tính phân tích, hoặc lặp đi lặp lại hay mang tính ứng dụng hẹp chẳng hạn như hoạch định sản xuất, quản lý danh mục vôn đầu tư và các thủ tục vận tải Hai nhà tiên phong trong hệ thông hỗ trợ quyết định là Peter Keen và Charles Stabell, cho rằng, ý tưởng đầu tiên vể hệ hỗ trợ quyết định được hình thành từ những nghiên cứu tại trung tâm công nghệ Camegie Tech (nay là Camegie Mellon) bởi một số nhà nghiên cứu như Herbert Simon trong những năm cuôì của thập kỷ 1950 và đầu thập kỷ

1960, cùng với những nghiên cứu về các hệ thống máy tính tương tác, chủ yếu được thực hiện ở MIT trong những năm 1960 Một sô' người lại cho rằng nguồn gôc

của chúng liên quan chặt chẽ đến những ứng dụng quân

sự trong và sau Chiên tranh thế giới thứ hai, mặc dù máy tính điện tử hổi đó không sẵn cho nhũng ứng dụng kiểu như vậy

Việc phân tích thống kê trên máy tính đã trở thành hoạt động chủ đạo trong những năm 1970, khi mà các công ty, như SAS Institute và SPSS, giói thiệu các gói phần mềm ứng dụng giúp việc truy cập thông tin thống kê trở nên dễ tiếp cận hơn với các nhà nghiên cửu và doanh nhân Vào giai đoạn đó, bất châp việc thống kê đã trở nên phổ biên hơn nhiều, hệ hỗ trợ quyê't định vẫn không mang lại thành công và không thể trở thành hệ thống hỗ trợ điểu hành Những ứng dụng này đòi hỏi các nhà quản lý cao câp trực tiếp sử dụng máy tính và dữ liệu để theo dõi và báo cáo hiệu quả kinh doanh (ít nhấn mạnh vào việc ra quyết định hon) Hoạt động này cũng chưa bao giơ được ứng dụng rộng rãi, một phần do sự chần chừ của các nhà quản lý trong việc tập sử dụng

Công nghệ phân tích được sử dụng phổ biến nhất trong việc lưu trữ lượng nhỏ thông tin và chỉ đạo các truy vấn đặc biệt trong việc hỗ trợ quyêt đinh và theo dõi hiệu quả kinh doanh Việc tập trung vào quản lý dữ liệu trở nên đặc biệt quan trọng khi mà lượng dữ liệu rất lớn có thế thu được từ các hệ thống quản trị giao dịch như các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) hay hệ hỗ trợ bán lẻ (POS), và sau này là các giao

Bản chất cùa cạnh tranh bàng phân tích

dịch qua mạng Internet Các dạng tập trung hướng vào

dữ liệu này được biết đêh như OLAP (xử lý dữ liệu phân tích trực tuyến) và sau này là kho dữ liệu (data vvarehousing) Những kho dữ liệu nhỏ hơn còn được gọi

là các trung tâm dữ liệu (data marts)

Như đã để cập ở trên, ngày nay, toàn bộ các hệ thống trên được gọi bằng thuật ngữ "các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh" (Business Intelligence), một hệ thông kêìt hợp chặt chẽ các tập hợp dữ liệu định hướng quyết đinh, phương pháp quản lý và báo cáo, cũng như các công nghệ phân tích và phương pháp tính toán được thực hiện trên dữ liệu đó Trí tuệ doanh nghiệp về tổng quan là một mảng rộng và phổ biến trong ngành công nghệ thông tin - trên thực tê) một cuộc khảo sát của Gartner vào năm 2006 đối với 1.400 trưởng phòng thông tin chỉ ra rằng các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh là công nghệ ưu tiên số một cho các tô’ chức doanh nghiệp công nghệ thông tin Hai nghiên cứu trên các tổ chức doanh nghiệp lớn có sử dụng các hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) thực hiện năm 2002 và 2006 cho thấy khả năng ra quyê't định chính xác là lợi ích hàng đầu được các doanh nghiệp tìm kiêm và (khảo sát năm 2006) phân tích học là công nghệ được theo đuổi nhiều nhâ't để tận dụng lợi thế của dữ liệu có được từ ERP.Mặc dù có sự biên đổi về thuật ngữ, nhũng xu hướng này - mỗi xu hướng tồn tại khoảng một thập kỷ

- đều có những thuộc tính chung Tâ’t cả đều tập trung

vào việc chí rõ khả năng của máy tính có thể giúp lưu trữ, phân tích, hiển thị dữ liệu và hiển thị kê't quả của phân tích Chúng chỉ tập trung vào những vấn đề tương đối hẹp - ngoại trừ các hệ thống quản trị và theo dõi hiệu quả kinh doanh, chỉ biêu thị tình hình của doanh nghiệp Chúng còn được giao thẳng cho những

"phòng ban hậu cần" (back office) của doanh nghiệp - được vận hành bởi những kỹ thuật viên và các chuyên gia, nơi các quản lý cao cấp chỉ dành chút ít sự quan tâm Với rât ít ngoại lệ, khó có thể nói chúng tác động đêh cốt lõi của cạnh tranh

Ngày nay, đa s ố các doanh nghiệp lớn đều có một vài

loại phần mềm ling dụng phân tích tại chỗ và các công

cụ hỗ trợ các nghiệp vụ xử lý dữ liệu thông minh được cài đặt Nhưng chúng chỉ được coi là những công cụ ngoài lề trong sự thành công của doanh nghiệp và được quản lý ở cấp độ hành chính Ví dụ như ở một công ty bảo hiểm, có thể trang bị một vài công cụ phân tích cho phòng thông kê bảo hiếm, nơi định giá cho các chính sách Một hãng sản xuất thì có lẽ sẽ sử dụng những công

cụ như vậy cho việc quản lý chất lượng Các công ty marketing có thể có được khả năng phân tích giá trị khách hàng Tuy nhiên, dù các hoạt động đó có lợi đến đâu, chúng cũng không được các nhà quản lý cao câp, khách hàng và cổ đông nhìn nhận đúng - và đương nhiên chúng không thể được coi là có vai trò quyết đinh đối với các chiên lược cạnh tranh của công ty Chúng quan trọng vói tùng bộ phận riêng lẻ trong công ty,

Bản chất của cạnh tranh bàng phân tích

nhưng lại bị coi là không đáng kế so với toàn bộ khả năng cạnh tranh của công ty

Tuy nhiên, trong cuốn sách này, chúng ta chi tập trung vào các công ty biê't đánh giá đúng và nâng việc quản lý dữ liệu, phân tích số học và thống kê, việc ra quyết định dựa trên thực tế lên tầm một nghệ thuật cao cấp Các tổ chức này có những hoạt động phân tích rất minh bạch; thông tin có thể được cung câp cho từng cổ đông và những nhóm quan tâm thông qua giám đốc điều hành Thay vì vận hành trong những phòng ban hậu cần chẳng ai biê't đên, có thế dễ dàng tìm thấy phân tích học của những công ty đó trong các báo cáo thường niên hay trên các bài báo Các tổ chức này thu thập thông tin từ những nguồn mà mọi người đều có thể tiếp cận, sau đó gạn lọc chúng đến một mức độ đủ để dựa vào đó mà xây dựng các chiến lược kinh doanh của họ

Khi nào thì các quyết định dựa trên phân tích là thích hợp?

Nhiều bằng cứ cho thây việc ra các quyết định dựa trên phân tích học có vẻ chính xác hon là những quyết định dựa trên trực giác Biết sẽ tốt hon - ít nhâ't là trong giới hạn dữ liệu cùng các phân tích - tín, suy nghĩ hay cảm giác, và phần lớn các công ty đều có thể kiếm lợi nhiều hon từ những quyết định dựa trên phân tích Tất nhiên

là vẫn có nhũng trường hợp mà các quyết định không thể, hoặc không nên dựa vào phân tích Một vài trường

hợp đó được đề cập tói trong cuốn sách nổi tiếng của

Malcolm Gladwell - Blink (Trong chớp mắt)5, một cuốn

sách ngợi ca những quyê't định dựa vào trực giác Có vẻ thật hài hước khi cuốn sách tán dương trực giác và cho rằng các quyết định dựa trên trực giác sẽ phát triển và trở nên phổ biến trong khi có tổ chức đang phụ thuộc rất nhiều vào phân tích học, nhưng có lẽ đó là một phần mong muôn ảo tưởng của cuôn sách Cuô'n sách viết rất hài hước và thuyết phục, nhưng nó không chỉ rõ vấn đề

là trực giác chỉ thích hợp vói một sô' hoàn cảnh nhâ't định Gladwell hoàn toàn đúng, chẳng hạn như loài người tiên hóa khả năng ra các quyết định nhanh chóng

và chính xác về tính cách cũng như ý định của người khác, và trong trường hợp này hiếm khi phân tích học

ưu việt bằng trực giác Dẩu vậy Gladvvell vẫn cho rằng trực giác của con người sẽ chỉ là kim chỉ nam cho hành động khi nó là kết quả của nhiều năm kinh nghiệm Và rất nhiều ví dụ của Gladvvell về trực giác chỉ có thể áp dụng khi đã có nền tảng hàng năm trời nghiên cứu mang tính phân tích, chẳng hạn như những phán đoán nhanh và có vẻ mang tính trực giác của Tiến sĩ John Gottsman về việc liệu các đôi đã cưới nhau mà ông theo dõi có sông được với nhau không Ông chỉ có thể đưa ra những đánh giá đó sau khi đã theo dõi và phân tích

5 Tìm đọc cuốn Trong chớp mắt và ba cuốn sách khác của tác giả Malcolm Glachvell - Diêm bùng phát, Những kẻ xuất chúng, Chú chó nhìn thầy gì

Bản chất cùa cạnh tranh bằng phân tích

thông kê hàng nghìn giờ xem băng ghi hình các đôi cư

tư vâín viên về ra quyết định, cũng có những luận điếm tưcmg tự về những người lính cứu hỏa khi di chuyển trong tòa nhà đang bốc cháy Thậm chí có những hãng

về cơ bản sử dụng phân tích học nhưng thỉnh thoảng cũng phải cần đên trực giác khi họ không có dữ liệu tham khảo Ví dụ, Jeff Bezos, Tổng Giám đốc Điều hành của Amazon.com, râ't ưa chuộng việc tiến hành các cuộc kiếm chứng có giới hạn đối với những tính năng mới của Amazon.com, đo lường kĩ lưỡng phản ứng của người dùng trước khi đưa chúng vào hoạt động Nhưng tính năng "tìm kiêm nội dung sách" (Search Inside the Book) của công ty không thế đánh giá kiếm tra được nếu không áp dụng trên lượng đầu sách khổng lổ (Amazon.com khởi nghiệp đã có 120 nghìn đầu sách); Chi phí phát triển cũng quá tôn kém và tăng khả năng rủi ro Trong trường hợp này, Bezos đã tin vào bản năng của mình và đánh liều thực hiện Sau khi ra đời, tính năng này đã chứng minh là được nhiều người yêu thích

Tâ't nhiên, bất cứ phân tích sò' học nào cũng phải dựa

trên một loạt giả định Khi các điều kiện của những giả

định này không còn đúng nữa, thì các kết quả phân tích cũng không thế đem áp dụng Ví dụ như công ty Capital One và một số công ty kinh doanh thẻ tín dụng khác đã đưa ra những dự báo mang tính phân tích về sự sẵn sàng trả nợ tín dụng của khách hàng trong tình hình kinh tế phát triển thịnh vượng Nếu nền kinh tế khủng hoảng nghiêm trọng, thì những dự báo này sẽ không thể được đem ra áp dụng nữa, và thật nguy hiểm nêu vân tiếp tục sử dụng những phân tích dự báo này.

Điều quan trọng nhất là giới hạn của việc ra các quyết định mang tính phân tích vẫn không ngừng được mở rộng Phạm vi của việc ra quyết định phù hợp vói dữ liệu trưc quan và nhũng phân tích khắt khe theo thời gian, cùng với trực giác vẫn chưa được phát huy tối đa Ví dụ, ngày nay, một số giám đốc điều hành cho rằng vẫn có thể đua ra các quyết định quan trọng trong việc sáp nhập hoặc mua lại dựa trên trực giác Tuy nhiên, những công

ty giỏi nhất lại biê't sử dụng các kê't quả phân tích chi tiết

để đưa ra quyết định Ví dụ, hãng Procter & Gamble, đã

sử dụng rât nhiều công nghệ phân tích khác nhau trước khi mua lại Gillette, bao gồm cả hậu cần, vòng cung ứng, những yêu tố chi phối thị giá cổ phiêu, và nhân lực Trong vài năm tói, hãng nào không biết tận dụng rộng rãi phân tích học trong các quyết định mua lại quan trọng sẽ

bị xem là vô trách nhiệm

Xu hướng này đang gần như bao trùm lên toàn bộ các doanh nghiệp Sô' lượng dữ liệu sẵn có cũng không