PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TINH GỌN – CHÌA KHÓA ĐỂ RA QUYẾT ĐỊNH KINH DOANH ĐÚNG ĐẮN (Phần 2)
Ở phần 1 của bài viết, chúng ta đã cùng tìm hiểu về lý do cần phải áp dụng việc phân tích dữ liệu tinh gọn cũng như các chỉ số có thể được sử dụng trong quá trình này. Trong phần 2, chúng ta sẽ đi sâu hơn về cách sử dụng những chỉ số này.

Cách lựa chọn OMTM cho startup của bạn:

Việc lựa chọn OMTM phụ thuộc vào giai đoạn phát triển và mô hình kinh doanh của doanh nghiệp. Cũng cần lưu ý rằng, bản chất của Lean Analytics là chỉ quan tâm đến vài chỉ số quan trọng cho một giai đoạn hoặc thời điểm nhất định. 

Lựa chọn OMTM theo từng giai đoạn phát triển 

Lựa chọn OMTM theo mô hình kinh doanh:

Theo cuốn Lean Analytics, có 6 mô hình kinh doanh cơ bản với cơ chế tạo doanh thu và bộ chỉ số phân tích khác nhau, là thương mại điện tử, Phần mềm dạng dịch vụ (SaaS), Ứng dụng di động miễn phí, trang phương tiện truyền thông, nội dung người dùng tạo lập và kinh doanh lưỡng diện. Trong khuôn khổ bài viết này, xin phân tích 3 mô hình phổ biến nhất trong cộng đồng startup Việt. 

 

Mô hình kinh doanh

Doanh thu

Các chỉ số quan trọng

  1. Thương mại điện tử

Đến từ việc bán hàng trực tuyến

CR, CAC, lượt mua mỗi năm, quy mô giỏ hàng trung bình, doanh thu từ mỗi khách hàng, tỷ lệ rời bỏ, các từ khóa tìm kiếm hàng đầu, thời gian vận chuyển hàng….

  1. Phần mềm dạng dịch vụ (SaaS)

Đến từ chi phí đăng ký hằng

tháng (hoặc hằng năm) mà người dùng trả.

CR, CAC, LTV, sự thu hút, lượt đăng ký dùng thử, mức độ sử dụng sản phẩm, tính lan truyền, độ ổn định và thời gian hoạt động ổn định, yếu tố khiến khách hàng chi nhiều hơn, tỷ lệ khách hàng rời bỏ…. 

  1. Ứng dụng di động miễn phí

Đến từ các nội dung tải về được, quảng cáo, các tính năng trả phí

CR, CAC, LTV, Lượt tải về, tỉ lệ chạy ứng dụng, tỷ lệ người dùng hoạt động, phần trăm người dùng trả tiền, tính lan truyền, tỉ lệ khách hàng rời bỏ, thời gian cần để quyết định mua ứng dụng,…  

 

ĐIỂM CHUẨN CHO CÁC CHỈ SỐ

Khi đã xác định được các chỉ số OMTM, ta cũng cần biết về điểm chuẩn (benchmark) cho từng chỉ số để nắm được tình hình phát triển của sản phẩm và liệu sản phẩm có gần mức độ độ phù hợp hay không. Vậy điểm chuẩn cho từng chỉ số là bao nhiêu?

Tỷ lệ khách hàng rời bỏ: nếu tỷ lệ này của doanh nghiệp dưới 5% (lý tưởng nhất là chỉ 2% một tháng) thì bạn đang sở hữu một sản phẩm tương đối tốt.

Tỷ lệ tăng trưởng: dựa vào động cơ tăng trưởng của doanh nghiệp. Nếu công ty đang ở giai đoạn Doanh thu thì tăng trưởng được đo bằng doanh thu; nếu còn chưa thu tiền thì tăng trưởng đo bằng số người dùng hoạt động. Theo ông Paul Graham, sáng lập viên của Y Combinator (YC), vườn ươm startup nổi tiếng nhất Hoa Kỳ cho hay, “Tốc độ tăng trưởng tốt ở YC là 5-7% một tuần. Nếu đạt được 10% một tuần thì là xuất sắc. Nếu chỉ đạt được mức 1% thì đó là dấu hiệu bạn chưa tìm ra mình đang làm cái gì.”  

Chi phí thu hút khách hàng (CAC): CAC nên ít hơn ⅓ CLV (giá trị vòng đời khách hàng). Về việc định giá sản phẩm, ông Neil Davidson, CEO của Red Gate Software, một công ty chuyên về giải pháp quản trị hệ cơ sở dữ liệu SQL, cho biết: “Một trong những quan niệm sai lầm lớn nhất về chính sách giá là cách ta ra giá sản phẩm hoặc dịch vụ lại dựa hoàn toàn vào chi phí xây dựng sản phẩm. Không nên như thế. Giá cả phụ thuộc vào việc khách hàng sẵn sàng chi trả bao nhiêu.”

Quy trình phân tích của Lean Analytics

Trước khi doanh nghiệp tung ra sản phẩm khả dụng tối thiểu (MVP), họ cần xác định được các chỉ số mình cần cải thiện, các OMTM của MVP và điểm chuẩn cho các chỉ số đó. Quy trình sẽ như sau:

Bước 1: Xác định các giả thuyết và sắp xếp thứ tự ưu tiên dựa trên rủi ro của chúng.

Bước 2: Xây dựng MVP hoặc bất kỳ thử nghiệm nào khác mà bạn cho là phù hợp. Thiết lập các chỉ số để đạt được thành công và chi tiết về thời gian bạn dự định chạy thử nghiệm.

Bước 3: Rút kinh nghiệm từ kết quả. Thử nghiệm của bạn có thành công không? Bạn đã học được gì, về người dùng và những gì họ muốn.

 

References:

1. Hoàng Đức Minh (2020), Bài giảng “Phân tích dữ liệu tinh gọn”, Chương trình tăng tốc kinh doanh ThinkZone Accelerator, ThinkZone Ventures.

2. Alistair Croll and Benjamin Yoskovitz (2013), Phân tích dữ liệu tinh gọn, O'Reilly Media

3. Tùng Nguyễn, Tiêu chí đánh giá chỉ số quan trọng (OMTM) cúa startup trong phân tích tinh gọn (Lean Analytics), Blog Học Excel online:   

https://blog.hocexcel.online/tieu-chi-danh-gia-chi-quan-trong-omtm-cua-startup-trong-phan-tich-tinh-gon-lean-analytics.html 

4.ThinkZone (2020), “12 chỉ số kinh doanh mọi startup cần quan tâm”, ThinkZone Ventures: 

http://thinkzone.vn/12-chi-so-kinh-doanh-moi-startup-can-quan-tam-phan-1

Tác giả: Lê Phương Nam