Ứng dụng các công cụ web analytics trong phân tích hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp

MỤC LỤC L I C M O N L I CẢM N D NH MỤC HÌNH VẼ PHẦN MỞ ẦU CHƯ NG 1: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ CÁC CHỈ SỐ ÁNH GIÁ 10 1.1 Tổng quan phân tích liệu 10 1.1.2 Khái niệm phân tích liệu 10 1.1.2 Quá trình phát triển phân tích liệu 10 1.1.3 Phân loại phân tích liệu 15 1.1.4.1 Các loại phân tích liệu 15 1.1.4.2 Phân tích mô tả 16 1.1.4.3 Phân tích dự đoán 17 1.1.4.4 Phân tích quy tắc 18 1.1.5 Phân tích giúp định tốt 19 1.2 Chỉ số số đánh giá 20 1.2.1 o lường, hệ đo số đánh giá 20 1.2.1.1 o lường 21 1.2.1.2 Hệ đo 21 1.2.1.3 Chỉ số đánh giá 22 1.2.2 Phân biệt số đánh giá mục tiêu kinh doanh 23 1.2.3 Xây dựng số đánh giá 24 1.2.3.1 Thiết lập mục tiêu kết cần đạt 24 1.2.3.2 ưa mục tiêu, kết cần đạt vào số đánh giá 25 1.2.4 ảm bảo tính hoạt động chịu trách nhiệm số đánh giá 26 1.2.5 Tạo báo cáo số đánh giá phân cấp 27 1.2.6 Xác định số đánh giá thành phần 27 1.2.7 Củng cố lại số đánh giá 27 1.2.8 Các loại số đánh giá 28 1.2.9 Các đặc điểm số đánh giá tốt 29 1.3 Quy trình xây dựng số đánh giá ứng dụng phân tích Web Clifton 31 1.4 Các số đánh giá sử dụng doanh nghiệp kinh doanh thương mại điện tử theo Peterson 32 1.4.1 Tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng [22] 32 1.4.2 Giá trị trung bình m i đơn hàng 33 1.4.3 Doanh thu trung bình m i lượt truy cập 33 1.4.4 Chi phí trung bình cho m i chuyển đổi 34 1.4.5 Chỉ số hài lòng khách hàng 34 1.4.6 Thời gian trung bình để trả lời thư yêu cầu 34 1.4.7 Tỷ lệ truy cập khách so với khách quay trở lại 35 1.4.8 Tỷ lệ chuyển đổi khách truy cập với khách truy cập trở lại 35 1.4.9 Phần trăm doanh thu từ khách hàng khách hàng truy cập trở lại 35 1.4.10 Trang chủ trang đích 36 1.4.11 Tỷ lệ chuyển đổi từ tìm kiếm 37 1.4.13 Tỷ lệ hoàn thành toán 37 1.4.14 Tỷ lệ chuyển đổi cho m i chiến dịch 38 1.4.15 Phần trăm kết trả không 38 1.4.16 Tỷ lệ cao, trung bình thấp click chuột vào trang 38 1.4.17 Trung bình số lượt xem trang m i phiên truy cập 39 1.4.18 Chi phí trung bình m i lượt truy cập 39 1.4.19 Phần trăm cao, trung bình, thấp tần suất khách truy cập 40 1.4.20 Trung bình số lượt truy cập m i khách 40 1.4.21 Phần trăm cao, trung bình, thấp thời gian sử dụng m i lượt truy cập trang web 41 1.4.22 Phần trăm khách truy cập sử dụng tìm kiếm 41 1.4.23 Tỷ lệ chuyển đổi đăng ký 41 1.4.24 Tìm kiếm từ khóa cụm từ 41 1.5 Các công cụ phân tích Web sử dụng 42 1.5.1 Phân tích Web Google nalytics 42 1.5.1.1 Mô tả kỹ thuật 43 1.5.1.2 Các tính 44 1.5.1.3 Các giới hạn 44 1.5.1.4 Tính xác 45 1.5.2 Phân tích Web công cụ khác 50 1.6 Kết chương 56 CHƯ NG 2: XÂY DỰNG BỘ CHỈ SỐ VÀ THỬ NGHIỆM ÁNH GIÁ TẠI CÔNG TY TNHH HÀ PHƯ NG 57 2.1 Giới thiệu Công ty TNHH Hà Phương website www.myhome.net.vn 57 2.2 Xây dựng số đánh giá phân tích hiệu kinh doanh sử dụng công cụ Web nalytics công ty Hà Phương 58 2.2.1 Xây dựng số đánh giá 58 2.2.1.1 Lựa ch n phương pháp khởi tạo danh sách số đánh giá 59 2.2.1.2 Phân loại số đánh giá không ph hợp 61 2.2.1.3 Ch n số đánh giá tối ưu 63 2.3 Áp dụng, cài đặt thử nghiệm myhome.net.vn 65 2.3.1 Mô hình thu thập liệu 67 2.3.2 Phân tích liệu dựa báo cáo công cụ Web nalytics 69 2.3.2.1 Tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng 71 2.3.2 Giá trị trung bình m i đơn hàng 72 2.3.2 Doanh thu trung bình m i lượt truy cập 74 2.3.2.4 Chi phí trung bình cho m i chuyển đổi 76 2.3.2.5 Tỷ lệ truy cập khách so với khách c quay trở lại 77 2.3.2.6 Trung bình số lượt xem trang m i phiên truy cập 79 2.3.2.7 Chi phí trung bình m i lượt truy cập 80 2.3.2.8 Trung bình số lượt truy cập m i khách 81 2.3.2.9 Tìm kiếm từ khóa cụm từ 82 2.3.3 Các đặc tính chung số đánh giá thu 84 CHƯ NG 3: KẾT LU N VÀ KIẾN NGHỊ 89 3.1 Kết luận 89 3.2 Kiến nghị 91 3.3 Hướng phát triển đề tài 91 TÀI LIỆU TH M KHẢO 93 Tác giả luận văn xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tác giả luận văn đúc kết từ trình nghiên cứu từ việc tập hợp nguồn tài liệu, kiến thức h c đến việc tự thu thập thông tin liên quan liên hệ thực tế đơn vị công tác Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tác giả luận văn xin cam đoan m i giúp đỡ cho việc thực Luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Tác giả luận văn xin chịu trách nhiệm nghiên cứu cv t ực Vũ V u v Ả Trước tiên, tác giả luận văn xin gửi lời cảm ơn đến tất quý thầy cô giảng dạy chương trình đào tạo thạc sỹ, Viện Công Nghệ Thông Tin Truyền Thông, ại h c Bách Khoa Hà Nội, người truyền đạt cho tác giả kiến thức hữu ích đánh giá hiệu hệ thống làm sở cho tác giả thực tốt luận văn Với lòng kính tr ng biết ơn, tác giả luận văn xin bày t lời cảm ơn tới PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng khuyến khích, tận tình hướng dẫn thời gian thực luận văn Mặc d trình thực luận văn có giai đoạn không thuận lợi thầy hướng dẫn, bảo cho tác giả luận văn nhiều kinh nghiệm thời gian thực đề tài Tác giả luận văn c ng xin gửi lời cảm ơn đến Phòng ban c ng Ban lãnh đạo Công ty TNHH Hà Phương (Nội thất Myhome) nơi tác giả công tác giúp đỡ trình thu thập liệu thông tin luận văn Sau c ng tác giả luận văn xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình tạo điều kiện tốt cho tác giả luận văn suốt trình h c c ng thực luận văn Do thời gian có hạn kinh nghiệm nghiên cứu khoa h c chưa nhiều nên luận văn nhiều thiếu, mong nhận ý kiến góp ý Thầy Cô bạn h c viên cv t ực Vũ V u v D Ụ Ì VẼ Hình 1.1: Sự phát triển ngữ nghĩa kinh doanh thông minh [2] Hình 1.2: Các thông tin thông minh tổ chức, lợi cạnh tranh lớn đạt Hình 1.3: Quyết định tốt cải thiện kết cung cấp Analytics Hình 1.4: Các số (Nguồn Google Analytics) Hình 1.5 : Các chức Google Analytics ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.6 : Cài đặt Google Analytics – Tạo tài khoản ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.7 : Cài đặt Google Analytics – Đăng nhập ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.8 : Cài đặt Google Analytics – Đăng ký ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.9 : Cài đặt Google Analytics – Nhận ID theo dõi ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.10 : Cài đặt Google Analytics – Chấp nhận ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.11 : Cài đặt Google Analytics – Lấy mã theo dõi ( Nguồn Google Analytics) Hình 1.12 : Giới thiệu Google Webmaster Tools (Google Webmaster Tools) Hình 1.13 : Các chức Google Webmaster Tools (Google Webmaster Tools) Hình 1.14 : Cài đặt Google Webmaster Tools (Google Webmaster Tools) Hình 1.15 : Cài đặt Google Webmaster Tools – Thêm trang web (Google Webmaster Tools) Hình 1.16 : Cài đặt Google Webmaster Tools – Xác (Google Webmaster Tools) Hình 2.1 Biểu đồ mô tả mô hình thu thập liệu Hình 2.2: Danh sách KPI ((Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.3: Tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng theo Tuần (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.4: Giá trị trung bình đơn hàng (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.5: Giá trị trung bình đơn hàng theo Tuần (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.6: Doanh thu trung bình lượt truy cập (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.7: Doanh thu trung bình lượt truy cập theo Tuần (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.8: Chi phí trung bình cho chuyển đổi (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.9: Tỷ lệ truy cập (số phiên) khách với khách cũ quay trở lại (Nguồn Google Anatylics) Hình 2.10: Biểu đồ số lượt khách cũ truy cập trở lại (theo Ngày) (Nguồn Google Analytics) Hình 2.11: Biểu đồ số lượt khách cũ truy cập trở lại (theo Tuần) (Nguồn Google Analytics) Hình 2.12: Tỷ lệ truy cập khách so với khách cũ (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.13: Trung bình số lượt xem trang truy cập (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.14: Chi phí trung bình truy cập (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.15: Số phiên người dùng (Nguồn Google Analytics) Hình 2.16: Trung bình số lượt truy cập khách (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Hình 2.17: Chỉ số tìm kiếm từ khóa (Nguồn Google Webmaster Tools) P Ầ Ở ẦU Số lượng người d ng Internet Việt Nam ngày tăng nhanh từ 3,1 triệu người sử dụng Internet (năm 2003) đến năm 2012 31,2 triệu người sử dụng Internet [26] Ngày nhiều doanh nghiệp sử dụng website để bán hàng, để quáng bá thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ Các mặt hàng kinh doanh phổ biến như: quần áo, giầy dép, mỹ phẩm, điện thoại, điện máy, sách, dịch vụ du lịch, quà tặng, dịch vụ giải trí,… có nhiều sản phẩm dịch vụ khác kinh doanh website Từ năm 2004 trí tuệ doanh nghiệp (Business intelligence) tác giả giới nghiên cứu phân tích web bắt đầu nhà khoa h c nghiên cứu rộng rãi từ năm 2006 Tuy nhiên lĩnh vực chưa doanh nghiệp Việt Nam phát triển ứng dụng doanh nghiệp vừa nh Luận văn tìm hiểu công cụ phân tích Web số đánh giá đồng thời đưa cách tiếp cận việc lựa ch n áp dụng chúng cho ph hợp với yêu cầu, nguồn chi phí thực tế mua bán hàng mạng Việt Nam Với mục tiêu nâng cao hiệu trình phân tích đánh giá hiệu kinh doanh doanh nghiệp áp dụng cho doanh nghiệp vừa nh có hoạt động kinh doanh bán hàng qua website Việt Nam Luận văn kết việc kế thừa thành nghiên cứu trước từ nước phát triển đầu bán hàng web lựa ch n áp dụng thực nghiệm doanh nghiệp cụ thể để đánh giá hiệu đưa đề xuất tiến cho ph hợp Nội dung luận văn phân làm chương: ươ g 1: Phân tích liệu số đánh giá, công cụ ươ g 2: Xây dựng số đánh giá, cài đặt đánh giá thử nghiệm Công ty TNHH Hà Phương ươ g 3: Kết luận kiến nghị tác giả Ư G 1: P Â TÍ DỮ 1.1 Tổ g qua p â tíc 1.1.2 K m p â tíc ỆU VÀ Á Ỉ SỐ Á GÁ u u Phân tích định nghĩa đa dạng theo mốc thời gian khác dựa quan điểm nhu cầu kinh doanh người khác Tiếc là, không tồn xác c ng nghĩa chấp nhận tất m i người không tìm sách khoa h c Theo Davenport Harris (2007) [12], thuật ngữ phổ biến phân tích sử dụng ngày định nghĩa “Việc sử dụng liệu rộng rãi , phân tích thống kê định lượng, khám phá tiên đoán mô hình, quản lý dựa thực tế để định hướng định hành động” Theo nghĩa nhóm công cụ, thay công nghệ bên thân nó, thuật ngữ đơn giản áp dụng phương pháp phân tích nâng cao khác kết hợp chúng để thu thập phân tích thông tin, dự đoán kết để giải vấn đề [6] Tương tự điều này, Laursen Thorlund (2010)[19] xem xét phân tích doanh nghiệp không đơn giải pháp kỹ thuật, hệ thống thông tin cấu thành từ ba yếu tố, tức yếu tố công nghệ, lực người, số quy trình kinh doanh cụ thể cần phải h trợ Một số nghiên cứu mô tả phân tích phần Trí tuệ doanh nghiệp, nhiều kỹ thuật phân tích sử dụng báo cáo trí tuệ doanh nghiệp, ad-hoc phân tích thời gian thực [6], định nghĩa khác xác định Phân tích khác ngữ nghĩa trí tuệ doanh nghiệp với nhiều nguyên tắc nâng cao vượt báo cáo phân tích công cụ trí tuệ doanh nghiệp truyền thống [19] 1.1.2 Quá trì p át tr ể p â tíc u Theo Eckerson [1] có phát triển điều khoản hạch toán vào biểu lĩnh vực báo cáo kinh doanh phân tích Chuyên gia kinh doanh với giả thuyết nhà cung cấp với công nghệ tạo thuật 10 Nhìn chung giai đoạn khảo sát, số trung bình số lượt xem trang m i phiên truy cập tương đối ổn định Ngoại trừ tuần tuần 10 Xem xét kỹ lưỡng tuần Myhome làm rõ số lượt xem trang tăng bất thường tuần cận Tết khách hàng có xu hướng xem nhiều mặt hàng nhu cầu mua sắm hoàn thiện nội thất cuối năm tăng cao Chỉ số ph hợp với doanh thu số tỷ lệ chuyển đổi c ng giai đoạn, ph hợp với số lượng mặt hàng đơn hàng thực tế bán Theo báo cáo bán hàng, số lượng mặt hàng bán hai tuần tăng gấp 1,5 lấn so với tuần trước 2.3.2.7 p í tru g bì m ượt truy c p Hình 2.14: Chi phí trung bình truy cập (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) Nhìn biểu đồ chi phí trung bình cho m i truy cập khách bắt đầu giảm từ tuần tăng trở lại vào tuần 12,13 Như để Myhome nhận rằng, hiệu giảm chi phí cho m i truy cập giảm đáng kể Myhome áp dụng hình thức quảng cáo qua Google dword quảng cáo facebook Trong tuần chạy chương trình quảng cáo ( từ tuần đến tuần 12) Myhome cần b thêm khoản chi nh thu số lượng truy cập gấp nhiều lần 80 iều chứng t kênh quảng cáo hiệu việc giảm chi phí mà Myhome phải trả để có m i truy cập khách so với phương pháp tiếp thị truyền thống trước đăng tin rao vặt, quảng cáo banner,… 2.3.2.8 Tru g bì số ượt truy c p m k ác Hình 2.15: Số phiên người dùng (Nguồn Google Analytics) Hình 2.16: Trung bình số lượt truy cập khách (Nguồn Myhome Account Manage V1.6) 81 Chỉ số trung bình số lượt truy cập m i khách đánh giá độ trung thành khách hàng với Hà Phương Chỉ số tăng vào tuần 10,11,12 tuần cuối năm m i khách có xu hướng xem nhiều phiên Nhìn chung toàn trình khảo sát, m i khách thường có phiên truy cập vào website Như Myhome cần tìm giải pháp để khách quay trở lại nhiều hơn, m i khách ghé thăm web vào nhiều mốc thời gian ể làm điều Myhome cần lập kế hoạch chăm sóc đặc biệt với khách hàng c có chương trình khuyến mại định kỳ, kéo khách quay lại truy cập vào nhiều khoảng thời gian sau 2.3.2.9 Tìm k ếm từ k óa cụm từ Hình 2.17: Chỉ số tìm kiếm từ khóa (Nguồn Google Webmaster Tools) Phụ lục cho thấy từ khóa phổ biến giai đoạn Qua thống kê trên, Myhome hiểu rõ nhu cầu thị trường, giai đoạn khách hàng có nhu cầu cao sản phẩm “Giường tủ” đứng thứ “ Bàn ăn” Nắm bắt nhu cầu Myhome cần cung cấp nhiều đa dạng mẫu mã Giường tủ, bàn ăn Song song, người quản trị web c ng cần liên tục tối ưu hóa website (SEO) để website myhome.net.vn ngày tăng thứ hạng trang kết 82 tìm kiếm Google khách hàng gõ tìm kiếm từ khóa này, nhằm tăng lượng truy cập vào website từ trang Google.com.vn Nghiên cứu đề nghị Doanh nghiệp muốn phát triển bán hàng Online mạnh, tối ưu website với công cụ tìm kiếm số quan tr ng hàng đầu giúp khách hàng có nhu cầu thực tìm đến doanh nghiệp tức Bằng cách sử dụng số đánh giá sử dụng liệu tử công cụ phân tích Web câu h i Ban giám đốc Hà Phương trả lời cách nhanh chóng lưu lượng truy cập tăng cao vào cuối kỳ tỷ lệ chyển đổi không tăng Hay giá trị trung bình đơn hàng tăng v t vào tuần đâu,… Việc phân tích số đánh giá giúp Ban giám đốc nắm bắt cách tổng thể, rõ ràng tình hình kinh doanh Hà Phương để có bước điều chỉnh tối ưu tương lai Hà Phương bắt đầu nhìn thấy ưu điểm, tiềm thông tin thu thập Ban giám đốc ngày thục với số đánh giá, ý nghĩa chúng hiểu Google nalytics công cụ phân tích Webd ng để phân tích liệu Website Doanh nghiệp Hà Phương ngày nắm rõ sử dụng thục số đánh giá sáng tạo số đánh giá ph hợp với đặc th Doanh nghiệp tương lai Những kết nghiên cứu rút trực tiếp dựa trình phân tích số đánh giá Tuy nhiên bị hạn chế nguồn liệu hạn chế Tháng 12 2014 đến tháng 2015 m a nội thất , lưu lượng truy cập doanh số bán hàng tăng Một số số đánh giá cho ta thấy tiềm hơn, Hà Phương theo dõi chặt chẽ Hà Phương theo dõi hiệu suất tốt số liệu ngày cải thiện rõ ràng có ích với hoạt động kinh doanh Chúng ta c ng dễ dàng kh ng định rằng, tất số đánh giá nên dành quan tâm iều kh ng định phần cuối giai đoạn thử nghiệm Khi h i kết lớn từ việc sử dụng phân tích Web, Hà Phương thừa nhận: " Các hoạt động SEO quan tr ng h c ng tập trung nhiều cho việc đưa thông tin lên website Với nhiều sản phẩm đa dạng 83 nhãn hàng, trình SEO tốn nhiều thời gian Hà Phương hiểu cần đón đầu từ khóa đẩy mạnh hơ từ khóa mang lại hiệu cao " Hay “ ầu tư quảng cáo Google dwords, Facebook cần có lựa ch n chắt l c lại đối tượng, để tránh lãng phí cho truy cập không ph hợp khả mua hàng giúp Hà Phương tiết kiệm chi phí tiếp thị mà hiệu mang lại cao hơn” Qua giai đoạn thử nghiệm từ bắt đầu sử dụng phân tích Webcho đến số đánh gúa giúp cung cấp nhìn sâu sắc cho doanh nghiệp Nhìn chung số đánh giá hữu ích để cung cấp nhìn tổng thể hiệu suất trang web đối tượng khách hàng qua cải thiện hiệu kinh doanh doanh nghiệp Hai số ban đầu không quan tâm nhiều gồm: • Tỷ lệ khách truy cập trở lại • Tỷ lệ thoát Qua phân tích, nhận thấy cần thiết phải theo dõi chặt chẽ số " Tỷ lệ thoát " giúp xác định lại cải thiện chất lượng số khác tăng tỷ lệ chuyển đổi 2.3.3 ác đặc tí chung c ỉ số đá g t u Sử dụng danh sách " ặc điểm số đánh giá tốt", ta xác định số đánh giá tốt dựa theo đặc tính sau: Tính liên quan Tất số đánh giá nêu có liên quan đến tất Doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến, quy mô Xác định rõ ràng Tất số đánh giá sử dụng xác định cách rõ ràng dựa theo nghiên cứu trước ứng dụng rộng rãi Dễ dàng hiểu áp dụng 84 Việc doanh nghiệp hiểu ý nghĩa số liệu ảnh hưởng đến số liệu tương đối dễ dàng Chỉ cần thời gian đào tạo ngắn hạn Doanh nghiệp làm chủ số đánh giá Dựa việc phân tích số đánh giá theo số liệu từ công cụ phân tích Web doanh nghiệp theo dõi điều chỉnh hành động kinh doanh giai đoạn So sánh Tất số sử dụng so sánh nội theo thời gian Ngày, Tuần, Tháng, Năm Ngoài mức độ cao so sánh với doanh nghiệp khác Chỉ có số "Tỷ lệ chuyển đổi" thu thập từ công cụ phân tích Web để tính toán mà cần tổng hợp từ phận bán hàng kho vận Tuy nhiên, với doanh nghiệp cụ thể có phương án tương đương để thu thập liệu cần thiết trình c ng dễ dàng thực không tốn nhiều chi phí doanh nghiệp Xác minh Các kết phân tích cần thiết phải xác minh xem xét tất phân tích web thực cá nhân Ban giám đốc trực tiếp kiểm tra lại báo cáo có sẵn Google nalytics, Google nalytics cung cấp cho doanh nghiệp tất số liệu sẵn có web hoàn toàn miễn phí Chi phí tối ưu Như đề cập, công việc thu thập liệu từ web xử lý thành báo cáo công cụ phân tích Web làm hoàn toàn tự động xác cách miễn phí Một số biểu đồ liệu cần đưa vào bảng tính để xử lý Tuy nhiên bảng tính đơn giản doanh nghiệp hoàn toàn dễ dàng tạo lập công đoạn nhập liệu vào mẫu bảng tính không tốn nhiều thời gian chi phí Lý Không có ảnh hưởng trực tiếp từ hành động doanh nghiệp đến số liệu nghiên cứu thử nghiệm Các số liệu thu thập tự động khách quan 85 độc lập với ý chí doanh nghiệp Mặc d , nghiên cứu cho nói chung số có liên quan ảnh hưởng với hoạt động hàng ngày Doanh nghiệp Sẵn sàng Tất số sẵn sàng thay đổi nhiều so với độ lệch chuẩn giai đoạn thử nghiệp cần cải thiện để đáp ứng hiệu kinh doanh cụ thể Cho phép cải tiến Việc sử dụng số đánh giá doanh nghiệp khác áp dụng y nguyên c ng t y biến thêm bớt số đánh giá doanh nghiệp khác Giá trị thống kê Ở giả định Phù hợp thời gian Các kết ph hợp khoảng thời gian tương đương Chúng ta đưa lựa ch n số đánh giá từ thực tế doanh nghiệp Kết luận đánh giá thay đổi số đánh giá Nghiên cứu mô tả phần nh hoạt động kinh doanh doanh nghiệp phụ thuộc theo m a qua đề xuất hành động ph hợp Chúng ta cần cẩn tr ng nghiên cứu mẫu liệu nh Như trình bầy chương Google nalytics, Các số liệu từ Google nalytics không xác tuyệt đối đáng tin cậy.Vì ta nên cần có mẫu đủ lớn liệu để nghiên cứu đưa xác định xu hướng Các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến quy mô lớn nh hưởng lợi ích từ việc sử dụng số đánh giá áp dụng công cụ phân tích Webđể phân tích, với m i trường hợp cụ thể ch n để tạo tập hợp tối ưu số đánh giá Trong thời gian nghiên cứu thử nghiệm, số số liệu khác hữu ích nên xem xét cho báo cáo số đánh giá tương lai Mục tiêu cốt lõi nghiên cứu để bắt đầu đưa việc sử dụng công cụ phân tích Web theo phương pháp tiêu chuẩn hóa đánh giá xem 86 cách tiếp cận khả thi hay không Qua trình nghiên cứu thử nghiệm Công ty TNHH Hà Phương cho kết luận phương pháp thành công việc giúp Hà Phương nắm bắt bắt đầu sử dụng thục số đánh giá Ứng dụng công cụ phân tích Web số đánh giá phân tích cách nhanh đo lường kết thời chiến dịch tiếp thị Các định doanh nghiệp thực nhanh có đo lường trực quan xác tử số thu Ngoài ra, nghiên cứu cho ta thấy doanh nghiệp nh cần phải hiểu khái niệm ý nghĩa công thức số đánh giá trước áp dụng chúng, không thiết áp dụng hoàn toàn phương pháp trước không cần phải theo tập số đánh giá cố định Hà Phương áp dụng thành công từ mẫu danh sách số đánh đề xuất nghiên cứu trước thành công thu lợi ích từ việc sử số đánh giá phân tích Web M i số hữu ích đánh giá độc lập Tuy chưa thực khái quát nghiên cứu thời gian hạn chế vào m a vụ chứng minh số cần thiết nâng cao hiệu kinh doanh doanh nghiệp Theo trình thực nghiên cứu, số sau xác minh tính hữu ích nó: • Doanh thu • Chi phí trung bình cho m i chuyển đồi • Tỷ lệ chuyển đổi mua hàng • Giá trị trung bình đơn hàng • Giá trị trung bình m i lượt truy cập • Từ khóa cụm từ tìm kiếm • Tỷ lệ thoát • Số lượt khách truy cập 87 • Số khách Online • Nguồn truy cập • Số trang trung bình m i phiên truy cập • Thời gian xem trang trung bình m i phiên truy cập • Tỷ lệ truy cập truy cập trở lại Và số số đánh giá cần bổ sung phân tích tương lai, website cài đặt đầy đủ module phân tích theo dõi việc tìm kiếm trang web Các số áp dụng tăng thêm hiệu nhận biết hành vi, đánh giá nội dung website qua truy vấn tìm kiếm khách hàng iều cần thiết cho doanh nghiệp bán hàng Online Các số cần bổ sung bao gồm: • Tỷ lệ chuyển đổi từ tìm kiếm thành mua hàng • Tỷ lệ tìm kiếm trả kết không • Trung bình số lượt tìm kiếm m i truy cập\ Qua nghiên cứu chứng minh có nhiều cách tiếp cận khác để đo lường hiệu suất hoạt động Các số thường sử dụng áp dụng cho doanh nghiệp để cung cấp thông tin có giá trị Tuy nhiên, với doanh nghiệp không đáp ứng yêu cầu số trên, h dựa thực tế để đưa số đánh giá tối ưu cho riêng doanh nghiệp 88 Ư G 3: K T U VÀ K G Ị 3.1 Kết u Luận văn tốt nghiệp tác giả với đề tài: “Ứng dụng công cụ phân tích Webtrong phân tích hiệu kinh doanh doanh nghiệp” hoàn thành ề tài giải vấn đề sau: Tìm hiểu khái niệm, trình phát triển phân tích số đánh giá nói chung Tìm hiểu phân tích lĩnh vực website nói riêng số đánh giá dành cho hoạt động kinh doanh website thương mại điện tử bán hàng ưa đề xuất lựa ch n số đánh giá ph hợp với doanh nghiệp vừa nh có hoạt động bán hàng website thương mại điện tử Việt Nam, đồng thời tìm hiểu công cụ phân tích Web miễn phí, tin cậy để ứng dụng phân tích Ứng dụng phân tích hiệu hoạt động kinh doanh website Công ty Hà Phương website myhome.net.vn Tiến hành lấy ý kiến nhận xét, đánh giá, trao đổi Ban lãnh đạo Công ty Hà Phương mức độ hiểu biết, ý nghĩa thiết thực, lợi nhuận chi phí trình áp dụng thử nghiệm đánh giá với số lựa ch n, hiệu mang lại ứng dụng phân tích Web mang lại cho doanh nghiệp việc phân tích hiệu kinh doanh website Các kết đạt đề tài: Lựa ch n số đánh giá thay cho quy trình xây dựng số đánh giá tốn chi phí trước Tác giả phân tích rõ chi tiết công cụ phân tích Web chức năng, khai thác sử dụng chúng Mô tả bước trình thu thập xử lý liệu để đánh giá hiệu kinh doanh 89 Kết thực nghiệm cho thấy doanh nghiệp nắm bắt công cụ phân tích Web bước làm chủ nó, đồng thời doanh nghiệp c ng nhận ý nghĩa, hiệu mà ứng dụng phân tích Web mang lại việc phân tích hiệu kinh doanh doanh nghiệp website h ữ gk ók ướ g g ả Những khó khăn gặp phải trình thực đề tài:  Lĩnh vực phân tích website mẻ với doanh nghiệp vừa vả nh Việt Nam, doanh nghiệp không chuyên lĩnh vực công nghệ thông tin nội dung số Nội thất Hà Phương doanh nghiệp bán hàng nội thất lại  Ban đầu Ban lãnh đạo mơ hồ hiệu quả, thiếu quan tâm giúp đỡ nhiệt tình  Website myhome.net.vn xây dựng, tảng công nghệ chức chưa hoàn thiện theo tiêu chuẩn giới  Khách hàng chưa tin cậy phương pháp toán trực tuyến mà thay vào toán chuyển khoản qua ngân hàng trả tiền nơi lắp đặt làm cho trình xác nhận đơn hàng thành công cần thêm báo cáo từ phận bán hàng, thu tiền Hướng giải quyết: • Nâng cấp mã nguồn, bổ sung việc theo dõi chức tìm kiếm, bổ sung thêm chức đăng ký theo dõi sản phẩm khuyến mại qua email • Tạo cho khách hàng có thói quen toán trực tiếp website Các kết nghiên cứu lí luận thực tiễn cho thấy việc ứng dụng công cụ phân tích Web phân tích hiệu kinh doanh doanh nghiệp công ty Hà Phương bước đầu đạt hiệu tín hiệu tích cực Về phía Ban lãnh đạo công ty bước đầu ủng hộ việc ứng dụng phân tích để theo dõi hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Về phía phận triển khai cấp c ng nhận xét phương pháp dễ tiếp cận nắm bắt triển khai giai đoạn 90 3.2 K ế g ị Trong trình nghiên cứu hoàn thành luận văn, tác giả nhận thấy để việc Ứng dụng công cụ phân tích Web phân tich hiệu kinh doanh doanh nghiệp đạt hiệu cao phải tr ng đến số vấn đề sau: - Thường xuyên cập nhật công nghệ mới, nghiên cứu phân tích webiste, tính công cụ phân tích Web - Cập nhật số đánh giá phân tích đánh giá website bán hàng - Bổ sung nâp cấp website thường xuyên cho ph hợp với thay đổi nhu cầu đổi công nghệ cho đáp ứng yêu cầu việc phân tích - Tích cực làm thay đổi tư duy, độ tin cậy khách hàng giao dịch mua hàng website để giảm bớt nhân công lãng phí cho hoạt động bên website - Tiến tới trình xem, mua hàng, toán, vận chuyển hoàn toàn tự động diễn hoàn toàn website 3.3 ướ g p át tr ể đề tà Do điều kiện cá nhân thời gian hạn chế, nên vấn đề nghiên cứu "Ứng dụng công cụ phân tích Web phân tích hiệu kinh doanh doanh nghiệp" khuôn khổ luận văn dừng lại nghiên cứu sơ khai ban đầu thực nghiệm khoảng thời gian ngắn tháng Vì vậy, nghiên cứu vấn đề tập trung triển khai theo hướng sau: - Nghiên cứu chuyên sâu nhiều ứng dụng phân tích Web - Nghiên cứu mở rộng để ứng dụng cho lĩnh vực kinh doanh đặc th website bán hàng, website cung cấp nội dung số, website cung cấp dịch vụ,… - Nghiên cứu, bổ sung thay đổi số đánh giá để ph hợp với thay đổi hành vi mua hàng người d ng phát triển công nghệ Web, công nghệ phân tích liệu 91 - Nghiên cứu mức độ thích ứng doanh nghiệp với việc ứng dụng công cụ phân tích Web miễn phí, trả phí việc phân tích hiệu kinh doanh website 92 TÀ ỆU T K Ả [1] Accenture (2012) Analytics Overview April 2012 [2].Atkinson, A A., Kaplan, R S., Matsumura, E M., & Young, S M Management Accounting 5th edition Pearson Education [3] Burstein, F., Holsapple, C., Negash, S., & Gray, P (2008) Business Intelligence Handbook on Decision Support Systems (pp 175-193): Springer Berlin Heidelberg [4] Blenkhorn, D L., & Fleisher, C S (2001) Managing Frontiers in Competitive Intelligence Westport, USA: British Library Cataloguing [5] Burstein, F., Holsapple, C., Negash, S., & Gray, P (2008) Business Intelligence [6] Bose, R (2009) Advanced analytics: Opportunities and Challenges Industrial Management & Data Systems, Vol.109 No.2, pp.155-172 [7].Burby, J., & Atchison, S (2007) Actionable Web Analytics.Using Data to Make.Smart Business Decisions Indianapolis, Indiana, USA: Wiley Publishing, Inc [8] Barbuio, F Performance Measurement: A Practical Guide to KPIs and Benchmarking in Public Broadcasters Commonwealth Broadcasting Association [9] Bhushan, N., & Rai, K (2004) Strategic Decision Making London: Springer [10] Clifton, B (2010) Advanced Web Metrics with Google Analytics 2nd edition Indianapolis, Indiana, USA: Wiley Publishin, Inc [11] Devlin, B (2010) Beyond Business Intelligence Business Intelligence Journal, Vol.15, No [12] Davenport, T H., & Harris, J G (2007) Competing on Analytics Boston, Massachusetts: HarvardmBusiness School Publishing Corporation [13] Davenport, T H., Harris, J G., & Morison, R (2010) Analytics at work: smarter decisions, better results: Harvard Business Press 93 [14] Elam, J J., Huber, G P., & Hurt, M E (1986) An Examination of the DSS Literature (1975-1985), in E.R McLean & H.G Sol (eds) Decision Support Systems: A Decade in Perspective, pp 239-251 [15] Eckerson, W (2011a) A Practical Guide to Advanced Analytics [16] Eckerson, W (2011b) What is in a Word? The Evolution of BI Semantics Retrieved April 2012, from http://www.b-eyenetwork.com/blogs/eckerson/archives/2011/02/whats_in_a_word.php# [17] Johnson, G., Melin, L., & Whittington, R (2003) Micro Strategy and Strategizing: Towards an ActivityBased View Journal of Management Studies, Vol 40(1), 3-22 [10] [18].Kotler, P., Keller, K L., Brady, M., Googman, M., & Hansen, T (2009) Marketing Management England: Pearson Educated Limited [19] Laursen, G H N., & Thorlund, J (2010) Business Analytics for Managers Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc [20] Lustig, I., Dietrich, B., Johnson, C., & Dziekan, C (2010) The Analytics Journey AnalyticsMagazine.com [21] Power, D J., & Sharda, R (2009) Decision Support Systems Handbook of Automation (pp 1539-1548): Springer [22].Peterson, E T (2006) The Big Book of Key Performance Indicators 1st edition [23] Parmenter, D (2010, May 28) The New Thinking on KPIs, part of [24] Parmenter, D (2010, May 28) The New Thinking on KPIs, part of From www.strategydriven.com: http://www.strategydriven.com/2010/05/28/thenew-thinking-on-kpis-part-2-of-4/ [25] www.webopedia.com [26] http://www.vnnic.vn/sites/default/files/tailieu/BaoCaoTaiNguyenInternet2012.pdf 94 ... thường sử dụng đây, đề cập đến sở liệu phân tích công cụ khác Trái lại, quy nạp phân tích người d ng doanh nghiệp phải bắt đầu với kết kinh doanh công thức mục tiêu H sử dụng công cụ phân tích để... nghĩa phân tích, Lustig et al (2010)[20] phải phân biệt phân tích ba điểm: Phân tích mô tả, phân tích dự đoán, phân tích quy tắc 1.1.4.2 P â tíc mô tả Các đại diện liệu sử dụng để hiểu phân tích hiệu. .. dịch không áp dụng Việc phân loại phân tích coi ứng dụng đa dạng trí tuệ doanh nghiệp Trong "Phân tích nâng cao" đề cập đến dự đoán phân tích quy tắc, nơi kỹ thuật phân tích áp dụng hạch toán