Dữ liệu cho đổi mới sáng tạo

Có khi nào ta nói quá nhiều tới dữ liệu lớn mà bỏ qua dữ liệu nhỏ?

Dữ liệu lớn và dữ liệu nhỏ. Ảnh: Getty

Dữ liệu – Chìa khóa cho đổi mới sáng tạo trong SMEs

Dữ liệu đã trở thành một trong những tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp trong thời đại số. Đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs), dữ liệu không chỉ giúp tối ưu hóa vận hành mà còn là nền tảng để đưa ra các quyết định chiến lược, nâng cao trải nghiệm khách hàng và mở rộng quy mô một cách bền vững. Tuy nhiên, không phải mọi dữ liệu đều có giá trị như nhau, và không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ năng lực để khai thác tất cả các loại dữ liệu cùng một lúc.

 

Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn (Big Data) và dữ liệu nhỏ (Small Data) đã trở thành một câu hỏi quan trọng đối với các doanh nghiệp trong quá trình đổi mới sáng tạo. Trong khi Big Data giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng trên quy mô lớn, Small Data lại cung cấp những thông tin chi tiết, giúp hiểu sâu về hành vi và nhu cầu thực tế của khách hàng. Câu hỏi đặt ra là: doanh nghiệp nhỏ nên khai thác loại dữ liệu nào trước? Và làm thế nào để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả nhất?

 

Dữ liệu lớn (Big Data) thường gắn với khối lượng thông tin khổng lồ, đến từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, cảm biến IoT, hệ thống thương mại điện tử hay các giao dịch tài chính. Điểm mạnh của dữ liệu lớn nằm ở khả năng phân tích sâu trên quy mô rộng, giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa vận hành và ra quyết định nhanh hơn.

Dữ liệu nhỏ có thể tạo ra thế mạnh lớn

Một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng Big Data để phân tích hành vi mua sắm của hàng triệu khách hàng, từ đó đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, tăng tỷ lệ chuyển đổi và cải thiện trải nghiệm người dùng. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) cũng tận dụng Big Data để dự báo nhu cầu hàng hóa, giúp doanh nghiệp tối ưu chuỗi cung ứng và giảm thiểu hàng tồn kho.

 

Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn sàng khai thác dữ liệu lớn ngay từ đầu. Việc thu thập, lưu trữ và phân tích Big Data đòi hỏi hạ tầng công nghệ mạnh mẽ, nguồn nhân lực có chuyên môn và một chiến lược rõ ràng. Đối với SMEs có nguồn lực hạn chế, đầu tư vào Big Data có thể là một thách thức lớn nếu không có kế hoạch khai thác cụ thể.

 

Trái ngược với Big Data, Small Data tập trung vào những chi tiết nhỏ nhưng mang ý nghĩa lớn trong hành vi và thói quen của khách hàng. Thuật ngữ này được Martin Lindstrom – chuyên gia hàng đầu về thương hiệu và tiếp thị – nhấn mạnh trong các nghiên cứu của ông. Theo Lindstrom, nhiều doanh nghiệp đang quá tập trung vào dữ liệu khổng lồ mà bỏ qua những tín hiệu quan trọng từ cuộc sống thực tế của khách hàng.

 

Small Data không dựa trên các mô hình phân tích phức tạp mà xuất phát từ những quan sát trực tiếp và phản hồi cá nhân. Chính những dữ liệu nhỏ này có thể mang lại những phát hiện đột phá cho doanh nghiệp. LEGO là một ví dụ điển hình. Ban đầu, hãng đồ chơi này định đơn giản hóa các mô hình xếp hình để phù hợp với trẻ em hiện đại, vốn có thời gian chú ý ngắn hơn. Tuy nhiên, sau khi quan sát cách trẻ thực sự chơi với LEGO, họ nhận ra rằng niềm vui lớn nhất của trẻ đến từ việc hoàn thành những thử thách phức tạp. Nhờ vậy, LEGO quyết định giữ nguyên các dòng sản phẩm đòi hỏi sự tỉ mỉ và sáng tạo, giúp công ty thoát khỏi khủng hoảng và đạt mức tăng trưởng ấn tượng.

 

Một ví dụ khác là Starbucks. Khi quan sát thực tế, họ nhận thấy rằng nhiều khách hàng trẻ tuổi không có thời gian ngồi lâu tại quán để thưởng thức cà phê. Từ đó, thương hiệu này đẩy mạnh mô hình cà phê mang đi (takeaway) và tích hợp các ứng dụng di động để khách hàng đặt hàng trước, giúp họ tiết kiệm thời gian. Chính Small Data đã giúp Starbucks thay đổi mô hình kinh doanh và mở rộng quy mô mạnh mẽ trên toàn cầu.

 

Nhìn chung, sự khác biệt giữa Big Data và Small Data không chỉ nằm ở quy mô mà còn ở phương pháp khai thác và ứng dụng. Nếu Big Data giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng thị trường và tối ưu hóa quy trình trên diện rộng, thì Small Data giúp doanh nghiệp hiểu sâu về từng cá nhân và sáng tạo ra những sản phẩm thực sự phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Phân loại dữ liệu theo mục đích sử dụng – SMEs cần gì?

Không chỉ phân loại theo quy mô, dữ liệu còn được chia thành nhiều nhóm khác nhau dựa trên mục đích khai thác. Tùy vào chiến lược đổi mới sáng tạo, doanh nghiệp có thể tập trung vào một hoặc nhiều loại dữ liệu dưới đây:

 

• Dữ liệu về doanh số và tiếp thị giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và dự đoán xu hướng tiêu dùng. Chẳng hạn, một doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh chiến lược giá cả và đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp.

 

• Dữ liệu phản hồi khách hàng cung cấp cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm của người dùng, từ đó giúp cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Nhiều doanh nghiệp khởi nghiệp (startup) đã thành công nhờ liên tục điều chỉnh sản phẩm dựa trên phản hồi trực tiếp từ khách hàng.

 

• Dữ liệu về chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu hàng hóa, giảm thiểu tồn kho và tối ưu hóa quy trình logistics. Các công ty như Zara hay H&M đã tận dụng dữ liệu này để đẩy nhanh tốc độ sản xuất và đáp ứng nhanh chóng nhu cầu thị trường.

 

• Dữ liệu tài chính hỗ trợ doanh nghiệp kiểm soát dòng tiền, dự báo tài chính và nâng cao khả năng vay vốn. Một doanh nghiệp có hệ thống quản lý tài chính tốt sẽ dễ dàng tiếp cận các nguồn đầu tư hoặc khoản vay từ ngân hàng.

 

• Dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp xác định xu hướng tuyển dụng, cải thiện năng suất làm việc và xây dựng đội ngũ bền vững.

 

Mục đích sử dụng	Loại dữ liệu	Ứng dụng đổi mới sáng tạo
Tăng trưởng doanh thu	Dữ liệu Sales, Marketing	Dự đoán xu hướng tiêu dùng, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo
Nâng cao trải nghiệm khách hàng	Dữ liệu phản hồi khách hàng, dữ liệu hành vi	Cá nhân hóa dịch vụ, cải thiện sản phẩm dựa trên phản hồi
Tối ưu hóa vận hành	Dữ liệu doanh nghiệp, chuỗi cung ứng	Dự báo nhu cầu hàng tồn kho, tự động hóa quy trình
Cải thiện tài chính	Dữ liệu doanh thu, dòng tiền	Dự báo tài chính, kiểm soát chi phí hiệu quả
Tăng hiệu suất nhân sự	Dữ liệu KPI, đào tạo, tuyển dụng	Xác định xu hướng nhân sự, tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Kỳ tiếp theo: SMEs nên khai thác dữ liệu như thế nào để đổi mới sáng tạo?

Bài đăng KH&PT số 1336 (số 12/2025)

Việc khai thác dữ liệu trong SMEs không phải là một cuộc đua sở hữu thật nhiều thông tin mà là một quá trình có chiến lược, trong đó mỗi loại dữ liệu phải có giá trị thực tiễn và đóng góp vào đổi mới mô hình kinh doanh.

Quản trị và vận hành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu trở thành xu thế tất yếu. Ảnh: Shutterstock

Thay vì tập trung vào việc thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ ngay từ đầu, SMEs có thể từng bước xây dựng hệ thống dữ liệu có ý nghĩa, bắt đầu từ những dữ liệu nhỏ (Small Data) dễ thu thập và có thể mang lại những hiểu biết chiến lược nhanh chóng. Khi đã có nền tảng, doanh nghiệp có thể mở rộng khai thác dữ liệu lớn (Big Data) để tối ưu vận hành và mở rộng quy mô.

Điều quan trọng là quá trình số hóa dữ liệu phải được thực hiện từng bước và có mục tiêu rõ ràng, đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được thực sự đóng góp vào cải tiến mô hình kinh doanh thay vì chỉ đơn thuần là một tập hợp thông tin chưa được khai thác hiệu quả.

Bước 1: Số hóa dữ liệu để tìm ra những giá trị mới mẻ

Số hóa dữ liệu khách hàng là bước đầu tiên giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và phản hồi thực tế. Ban đầu, SMEs có thể chỉ cần thu thập phản hồi khách hàng qua biểu mẫu online, chatbot, khảo sát nhanh hoặc thậm chí quan sát trực tiếp. Những dữ liệu này có thể giúp doanh nghiệp phát hiện ra những giá trị cốt lõi của sản phẩm mà khách hàng thực sự quan tâm.

Ví dụ: Một cửa hàng thời trang online sau khi thu thập phản hồi khách hàng qua chatbot đã phát hiện rằng đa số khách hàng thích những sản phẩm có chính sách đổi trả dễ dàng hơn là giá rẻ. Dựa vào đó, thay vì tập trung vào việc giảm giá để cạnh tranh, cửa hàng này đã cải thiện chính sách đổi trả và tăng doanh thu chỉ trong 3tháng.

Tương tự, dữ liệu về nhân sự có thể giúp doanh nghiệp nhận diện điểm mạnh, điểm yếu trong quy trình tuyển dụng và quản lý nhân viên.

Ví dụ: Một công ty startup công nghệ nhận thấy rằng những nhân viên gắn bó lâu dài thường có xuất phát điểm từ vị trí thực tập. Dựa vào dữ liệu này, họ sẽ có thể mở rộng chương trình thực tập và giảm tỷ lệ nghỉ việc trong một năm.

Không chỉ dừng lại ở khách hàng và nhân sự, các dữ liệu về hiệu suất vận hành cũng có thể tạo ra những phát hiện bất ngờ.

Ví dụ: Một doanh nghiệp sản xuất sau khi phân tích dữ liệu vận hành nhận ra rằng 80% lỗi sản xuất xảy ra vào ca làm việc buổi chiều. Sau khi điều chỉnh lại lịch làm việc, cho công nhân nghỉ trưa dài hơn và tối ưu hóa dây chuyền, tỷ lệ lỗi sản phẩm giảm xuống thấp hơn trước.
Bước 2: Tận dụng AI để phát hiện xu hướng nhanh hơn và Thử nghiệm nhanh hơn
Một trong những lợi ích lớn nhất của việc số hóa dữ liệu là khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích và phát hiện xu hướng nhanh hơn. AI có thể tự động xử lý dữ liệu phản hồi từ khách hàng, phân tích xu hướng mua hàng, dự đoán hành vi người dùng và đề xuất những cải tiến sản phẩm phù hợp.

Ví dụ: Một doanh nghiệp thực phẩm khi áp dụng AI để phân tích dữ liệu đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội đã phát hiện rằng khách hàng rất quan tâm đến bao bì thân thiện với môi trường. Nhờ đó, họ đã nhanh chóng thử nghiệm và tung ra một dòng sản phẩm đóng gói sinh học, giúp doanh thu tăng vòng sáu tháng.

Bên cạnh đó, AI còn giúp doanh nghiệp thử nghiệm nhanh hơn. Trước đây, một sản phẩm mới cần 6-12 tháng để thử nghiệm thị trường, nhưng với dữ liệu AI phân tích phản hồi khách hàng, doanh nghiệp có thể rút ngắn chu kỳ thử nghiệm xuống chỉ còn 2-3 tháng.

Ví dụ: Một công ty mỹ phẩm sau khi sử dụng AI phân tích xu hướng tiêu dùng đã thử nghiệm một loại kem dưỡng da theo phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội. Kết quả là sản phẩm này được đặt hàng trước ngay cả khi chưa chính thức ra mắt, giúp công ty giảm chi phí marketing và tăng tỷ lệ thành công của sản phẩm mới lên cao hơn.

Bước 3: Dữ liệu giúp cải thiện mô hình kinh doanh - Ứng dụng theo 9 cấu phần của Mô hình kinh doanh Canvas

Mô hình kinh doanh Canvas của Alexander Osterwalder chia doanh nghiệp thành 9 cấu phần chính, và dữ liệu có thể tác động đến từng phần để cải thiện mô hình kinh doanh.

1. Phân khúc khách hàng (Customer Segments)
Dữ liệu về hành vi mua hàng giúp doanh nghiệp xác định chính xác đối tượng khách hàng tiềm năng và điều chỉnh sản phẩm/dịch vụ phù hợp. Ví dụ: Netflix sử dụng dữ liệu xem phim để chia khách hàng thành các nhóm nhỏ và gợi ý nội dung phù hợp, giúp họ giữ chân khách hàng tốt hơn.

2. Giá trị cung cấp (Value Proposition)

Dữ liệu phản hồi từ khách hàng giúp doanh nghiệp xác định điểm giá trị cốt lõi của sản phẩm. Ví dụ: Apple sử dụng dữ liệu từ phản hồi người dùng để phát triển iPhone với trọng tâm là thiết kế tối giản và hệ sinh thái kết nối chặt chẽ.

3. Các kênh phân phối (Channels)

Dữ liệu giúp doanh nghiệp biết kênh nào mang lại doanh thu cao nhất để tối ưu chiến lược bán hàng. Ví dụ: Nhiều doanh nghiệp thương mại điện tử nhận ra rằng Facebook Ads có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn Google Ads cho sản phẩm thời trang nên họ sẽ chọn quảng cáo trên Facebook Ads.

4. Quan hệ khách hàng (Customer Relationships)
Dữ liệu chatbot, email marketing giúp doanh nghiệp tăng mức độ tương tác với khách hàng. Ví dụ: Các sàn thương mại điện tử cá nhân hóa thông báo khuyến mãi dựa trên lịch sử mua hàng, giúp tăng tỷ lệ mở email lên cao hơn. .

5. Dòng doanh thu (Revenue Streams)
Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp phát hiện các nguồn doanh thu tiềm năng mới. Ví dụ: YouTube phát hiện rằng người dùng sẵn sàng trả phí để loại bỏ quảng cáo, từ đó ra mắt dịch vụ Premium.

6. Hoạt động chính (Key Activities)
Dữ liệu vận hành giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí không cần thiết và tối ưu hiệu suất.

7. Nguồn lực chính (Key Resources)
Dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp tuyển dụng hiệu quả hơn và phát triển đội ngũ bền vững.

8. Đối tác chính (Key Partnerships)
Dữ liệu giúp xác định đối tác chiến lược tiềm năng dựa trên xu hướng thị trường.

9. Cấu trúc chi phí (Cost Structure)

Dữ liệu giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí lãng phí, tối ưu chi tiêu.

SMEs không cần thu thập mọi dữ liệu ngay lập tức mà cần bắt đầu từ Small Data, số hóa từng bước và tận dụng AI để tìm ra những giá trị mới mẻ. Khi đã có nền tảng vững chắc, việc tích hợp Big Data sẽ giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. Điều quan trọng là phải có một chiến lược dữ liệu rõ ràng, giúp doanh nghiệp từng bước chuyển đổi mô hình kinh doanh và tiến đến chuyển đổi số toàn diện.

Dữ liệu không chỉ là một nguồn tài nguyên mà còn là một công cụ quan trọng giúp SMEs đổi mới sáng tạo. Doanh nghiệp không cần có dữ liệu khổng lồ ngay từ đầu mà quan trọng hơn là biết cách khai thác dữ liệu đúng cách. Small Data giúp khám phá nhu cầu ẩn của khách hàng, trong khi Big Data giúp hiện thực hóa những giải pháp đó trên quy mô lớn. Sự kết hợp chiến lược giữa hai loại dữ liệu này sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho SMEs trong hành trình đổi mới sáng tạo và phát triển.
Tài liệu tham khảo:

[1] Cuốn sách Onward: How Starbucks Fought for Its Life without Losing Its Soul của Howard Schultz (cựu CEO Starbucks).
[2] Small Data: The Tiny Clues That Uncover Huge Trends (2016).Martin Lindstrom

Bài đăng KH&PT số 1337 (số 13/2025)