Business Model (hay mô hình kinh doanh), không chỉ là bản vẽ tổng thể của cách một doanh nghiệp tạo ra giá trị mà còn là cơ sở để phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Trong ngành phân tích dữ liệu, việc hiểu và ứng dụng Business Model là vô cùng quan trọng, giúp các chuyên gia dữ liệu cung cấp những cái nhìn sâu sắc và giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp.

Dưới đây, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về mối liên hệ giữa Business Model và ngành phân tích dữ liệu.

Business Model và Phân tích dữ liệu: Sự kết hợp hoàn hảo

Việc Business Model và Phân tích dữ liệu được coi là sự kết hợp vô cùng hoàn hảo là vì hàng loạt các tác động của nó đối với việc phát triển, đóng góp vào sự thành công và lớn mạnh của doanh nghiệp.

Đầu tiên, sự kết hợp này sẽ giúp bạn hiểu rõ bối cảnh kinh doanh của công ty và đưa ra các định hướng phát triển phù hợp, đúng đắn:

1. Nền tảng cho phân tích: Business Model cung cấp bối cảnh cần thiết để hiểu dữ liệu. Ví dụ, nếu bạn biết doanh nghiệp đang sử dụng mô hình kinh doanh freemium (miễn phí cơ bản, trả phí nâng cao), bạn sẽ phân tích dữ liệu người dùng miễn phí và người dùng trả phí theo cách khác nhau.
2. Định hướng phân tích: Hiểu Business Model giúp bạn xác định mục tiêu và phạm vi phân tích dữ liệu, tập trung vào các yếu tố quan trọng như nguồn doanh thu, chi phí, và hiệu quả hoạt động.

Ngoài ra, sự kết hợp này còn mang lại cho bạn cái nhìn toàn diện nhất, hỗ trợ đo lường hiệu quả kinh doanh thực tế hiệu quả:

1. KPI (Key Performance Indicators): Mỗi Business Model có các chỉ số hiệu suất chủ chốt riêng. Ví dụ, một công ty thương mại điện tử sẽ quan tâm đến tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng trung bình, và tỷ lệ giữ chân khách hàng.
2. Phân tích tài chính: Hiểu rõ cấu trúc chi phí và dòng doanh thu giúp phân tích dữ liệu tài chính chính xác hơn, từ đó cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Như đã nhắc đến trước đó, việc kết hợp đúng đắn và thông minh giữa Business Model và Phân tích dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược tối ưu, kịp thời và đúng đắn:

1. Phân tích dữ liệu khách hàng: giúp xác định phân khúc khách hàng mục tiêu và hành vi của họ, từ đó định hình chiến lược tiếp thị và phát triển sản phẩm.
2. Tối ưu hóa vận hành: Phân tích dữ liệu từ các hoạt động chính trong Business Model (như sản xuất, logistics, và dịch vụ khách hàng) giúp tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí.

Case Study: Phân tích Business Model của Amazon

Để bạn hiểu rõ hơn về tác động thực tế của Business Model và Phân tích dữ liệu trong các doanh nghiệp, Robiz Tech sẽ mang đến cho bạn một case study cụ thể đến từ ông lớn trong ngành Amazon – ông vua ngành retail.

Giới thiệu về Amazon:

• Ngành nghề: Thương mại điện tử, điện toán đám mây, AI, và nhiều lĩnh vực khác.
• Doanh thu năm 2023: $469.8 tỷ USD.
• Sản phẩm chính: Sách, hàng hóa điện tử, AWS (Amazon Web Services), Prime Membership, và nhiều hơn nữa.

Các yếu tố cấu thành Business Model của Amazon:

1. Giá trị cốt lõi (Value Proposition): Giá cả cạnh tranh, dịch vụ giao hàng nhanh chóng, đa dạng sản phẩm, và dịch vụ khách hàng xuất sắc.
2. Khách hàng mục tiêu (Customer Segments): Người tiêu dùng trực tuyến, doanh nghiệp sử dụng dịch vụ AWS, thành viên Prime.
3. Kênh phân phối (Channels): Website Amazon.com, ứng dụng di động, các trang web quốc tế.
4. Quan hệ khách hàng (Customer Relationships): Chương trình khách hàng thân thiết Prime, hỗ trợ khách hàng 24/7.
5. Dòng doanh thu (Revenue Streams): Doanh thu bán hàng trực tuyến, phí thành viên Prime, dịch vụ AWS, quảng cáo.
6. Nguồn lực chính (Key Resources): Hệ thống kho bãi và logistics, công nghệ và hạ tầng IT, dữ liệu khách hàng.
7. Hoạt động chính (Key Activities): Quản lý và vận hành kho bãi, phát triển công nghệ, chăm sóc khách hàng.
8. Đối tác chính (Key Partnerships): Các nhà cung cấp, nhà phát triển phần mềm, đối tác vận chuyển.
9. Cấu trúc chi phí (Cost Structure): Chi phí logistics, phát triển công nghệ, marketing, quản lý và vận hành.

Số liệu minh họa:

• Doanh thu từ AWS (2023): $80.1 tỷ USD, chiếm khoảng 17% tổng doanh thu.
• Số lượng thành viên Prime (2023): Hơn 200 triệu người dùng toàn cầu.
• Chi phí vận hành kho bãi và logistics (2023): Hơn $100 tỷ USD.

Các lưu ý quan trọng để bạn có thể Phân tích Business Model một cách hiệu quả:

1. Hiểu rõ các yếu tố cốt lõi: Nắm vững các yếu tố cấu thành Business Model và cách chúng tương tác với nhau.
2. Sử dụng dữ liệu chính xác: Dữ liệu phải chính xác, cập nhật và phù hợp để đảm bảo phân tích có giá trị.
3. Xác định các chỉ số quan trọng (KPIs): Chọn lựa các chỉ số phù hợp để đo lường hiệu quả của từng yếu tố trong Business Model.
4. Phân tích đối thủ cạnh tranh: So sánh với các đối thủ cạnh tranh để hiểu rõ hơn về vị thế và chiến lược của doanh nghiệp.
5. Cân nhắc yếu tố môi trường: Các yếu tố bên ngoài như xu hướng thị trường, quy định pháp luật, và thay đổi công nghệ cũng cần được xem xét.

Các công cụ hỗ trợ Phân tích Business Model hàng đầu:

1. Business Model Canvas: Một công cụ trực quan giúp vẽ và phân tích Business Model, bao gồm 9 yếu tố cốt lõi.
2. SWOT Analysis: Công cụ phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức của doanh nghiệp.
3. Porter’s Five Forces: Phân tích sức mạnh cạnh tranh trong ngành, bao gồm 5 yếu tố chính.
4. PEST Analysis: Phân tích các yếu tố chính trị, kinh tế, xã hội và công nghệ ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
5. Balanced Scorecard: Công cụ quản lý hiệu suất giúp theo dõi và quản lý các chiến lược kinh doanh.
6. Excel/Google Sheets: Sử dụng bảng tính để tổ chức, phân tích và trực quan hóa dữ liệu kinh doanh.
7. Power BI/Tableau: Công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ giúp tạo ra các báo cáo và dashboard phân tích Business Model.
8. R/Python: Sử dụng các ngôn ngữ lập trình này để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự đoán.

Kết luận

Phân tích Business Model là một phần quan trọng trong việc hiểu và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Đối với dân data, việc nắm vững các yếu tố của Business Model và sử dụng các công cụ phân tích phù hợp sẽ giúp cung cấp những cái nhìn sâu sắc và hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Qua ví dụ của Amazon, chúng ta thấy được tầm quan trọng của việc phân tích Business Model một cách toàn diện và chính xác. Bằng cách áp dụng các lưu ý và công cụ hỗ trợ, bạn có thể nâng cao khả năng phân tích dữ liệu của mình và đóng góp vào sự phát triển, thành công của doanh nghiệp.

Đừng quên ghé qua fanpage của Robiz Tech để cập nhật thêm nhiều thông tin bổ ích hơn nữa nhé!

 

Xem thêm

Khóa học Power BI và luyện thi chứng chỉ Microsoft PL300

Big Data và top 5 yếu tố để bạn khai thác và sử dụng chúng một cách tối ưu

Python và SQL bạn nên ưu tiên học loại ngôn ngữ nào để x10 tốc độ làm việc với dữ liệu?