Những loại Phân tích dữ liệu chính

Bốn loại phân tích dữ liệu chính giúp trả lời bốn nhóm câu hỏi khác nhau. Nếu nắm vững, bạn sẽ biết mình đang làm loại phân tích nào và kỳ vọng kết quả ra sao.

Mô tả (Descriptive)

Mục tiêu: điều gì đã xảy ra?

  • Tổng doanh thu tháng trước là bao nhiêu?
  • Số đơn hàng theo ngày có xu hướng tăng hay giảm?
  • Tỷ lệ hoàn hàng trong quý vừa rồi là bao nhiêu?
  • Sản phẩm nào bán chạy nhất trong tuần?

Kết quả thường là báo cáo, dashboard, biểu đồ tổng hợp.

Chuẩn đoán (Diagnostic)

Mục tiêu: vì sao điều đó xảy ra?

  • Doanh thu giảm vì traffic giảm hay vì tỉ lệ chuyển đổi giảm?
  • Nhóm khách nào có tỉ lệ hủy đơn cao?
  • Vì sao tỷ lệ hoàn hàng tăng ở một khu vực?
  • Vì sao thời gian giao hàng kéo dài trong tuần vừa rồi?

Kết quả thường là phân tích nguyên nhân và so sánh theo nhóm.

Dự đoán (Predictive)

Mục tiêu: sẽ xảy ra điều gì?

  • Dự báo doanh thu tháng tới.
  • Xác suất khách quay lại trong 30 ngày.
  • Dự báo nhu cầu sản phẩm trong mùa cao điểm.
  • Ước tính số đơn hàng trong 2 tuần tới.

Kết quả thường dùng mô hình thống kê hoặc machine learning.

Đề xuất (Prescriptive)

Mục tiêu: nên làm gì?

  • Nên tăng ngân sách cho kênh nào?
  • Nên ưu tiên cải thiện bước nào trong funnel?
  • Nên giảm giá sản phẩm nào để đẩy hàng tồn?
  • Nên phân bổ nhân sự ra sao để giảm thời gian xử lý?

Kết quả thường là khuyến nghị hành động tối ưu.

Kết luận

Tóm tắt 4 loại phân tích dữ liệu:

  • Mô tả: điều gì đã xảy ra.
  • Chuẩn đoán: vì sao xảy ra.
  • Dự đoán: sẽ xảy ra điều gì.
  • Đề xuất: nên làm gì.