Doanh nghiệp Việt có thể học gì từ Nobel Kinh tế 2017

Làm sao để tránh thiên kiến trong các quyết định kinh doanh là điểm nên suy nghĩ khi tìm hiểu nghiên cứu của giáo sư đạt Nobel Kinh tế 2017.

Giáo sư Richard Thaler, cha đẻ của kinh tế học hành vi và là người đạt giải Nobel Kinh tế năm 2017, đã chỉ ra rằng con người bị ảnh hưởng bởi rất nhiều các thiên kiến trong việc đưa ra các quyết định kinh tế.

Thiên kiến là những sai lệch trong việc tiếp nhận, lưu trữ, xử lý thông tin và ra quyết định hành động của bộ não con người. Wikipedia thống kê hơn 200 thiên kiến theo 4 nhóm: chọn lọc thông tin không khách quan, xác nhận thông tin khi chưa đủ chứng cứ, ghi nhớ thông tin không chính xác và hành động không khách quan.

Giáo sư Richard Thaler đạt giải Nobel Kinh tế 2017. Ảnh: Guardian

 

Chuyên gia Nguyễn Quốc Toàn và Vũ Quốc Hiển của EY Việt Nam đưa một câu chuyện ví dụ. Một nhà kinh doanh đi tìm hiểu thị trường ở một thành phố để mở nhà hàng. Hôm đầu tiên, ông ta gặp một nhóm khách hàng yêu thích gà rán, họ bảo “người thành phố này rất thích gà rán, mở là đảm bảo phục vụ khách không hết”. Vị giám đốc thấy có lý và bắt đầu chú ý đến các cửa hàng gà rán đông khách mà vô tình bỏ qua những của hàng gà rán ế ẩm hay đã đóng cửa.

Ông ta quyết định đầu tư một cửa hàng gà rán. Tuy nhiên, kết quả kinh doanh không như mong muốn. Dù trợ lý của ông đã làm một cuộc khảo sát về nhu cầu gà rán và nó rất thấp, nhưng ông cũng không tin. Đến lúc không thể trụ nổi do hết vốn thì ông mới chịu đóng cửa.

Theo nhóm chuyên gia, đây là ví dụ thể hiện thiên kiến mà các lãnh đạo doanh nghiệp có thể bị ảnh hưởng. Cụ thể, hiệu ứng neo (anchoring effect) là xu hướng con người đặt quá nhiều niềm tin vào thông tin đến đầu tiên. Không chú ý đến kích thước tập khảo sát (insentitivy to sample size) là xu hướng con người không chú ý đến kích thước tập khảo sát khi đưa ra kết luận.

Thiên kiến xác nhận (confirmation bias) là xu hướng con người tìm kiếm, tiếp nhận và hưởng ứng thông tin phù hợp với niềm tin và quan điểm của mình từ trước. Tự tin thái quá là xu hướng con người nghĩ năng lực của mình cao hơn thực tế. Hiệu ứng đà điểu (ostrich effect) là xu hướng tránh tiếp xúc với thông tin xấu. Sự ngụy biện cho chi phí chìm (sunk-cost fallacy) là xu hướng tiếp tục một dự án do đã bỏ tiền đầu tư mặc dù hủy bỏ dự án sẽ tốt hơn về mặt tài chính.

Để loại bỏ thiên kiến, công nghệ phân tích dữ liệu có thể giúp đưa ra các quyết định khách quan và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, nhóm chuyên gia cho rằng, đa phần doanh nghiệp Việt Nam đang có hiệu quả sử dụng dữ liệu ở mức rất thấp. Dữ liệu nằm rải rác ở các phòng ban và có cấu trúc không đồng nhất khiến cho việc tổng hợp chúng gặp nhiều khó khăn. Do đó, chiến lược phát triển của doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào dữ liệu định tính và không chắc chắn về tính hiệu quả.

Theo EY Việt Nam, đa phần doanh nghiệp Việt đang có hiệu quả sử dụng dữ liệu ở mức rất thấp.

Phân tích dữ liệu hoạt động giống như một “chuỗi giá trị” với 4 bước: quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và cải thiện hiệu suất, quản trị rủi ro. Mặc dù về mặt kỹ thuật chuỗi giá trị bắt đầu từ bước một và kết thúc ở bước 4. Tuy nhiên, để ứng dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần suy nghĩ theo hướng ngược lại, từ bước 4 ngược về bước một.

Tức là, doanh nghiệp phải bắt đầu bằng một câu hỏi cụ thể về cải thiện hiệu suất hoặc quản trị rủi ro và xác định xem những quyết định nào có thể giải quyết được vấn đề. Tiếp đó, đánh giá xem các yếu tố có thể được sử dụng để đưa ra quyết định, từ đó xác định các dữ liệu cần thiết và phương pháp thu thập và quản lý dữ liệu.

Phân tích dữ liệu trở nên thịnh hành trong những năm gần đây do sự phát triển vượt bậc trong công nghệ thông tin ở 3 khía cạnh của phân tích dữ liệu là: lượng dữ liệu, năng lực tính toán, và thuật toán. Hiện nay dữ liệu toàn cầu đang tăng theo cấp số mũ, ít nhất gấp đôi sau mỗi hai năm và dự kiến đạt 44 zettabytes (44.000 tỷ gigabites) vào năm 2020.

Bên cạnh đó, điện toán đám mây cho phép doanh nghiệp tiếp cận năng lực tính toán gần như vô hạn. Dịch vụ điện toán đám mây của Amazon tương đương với 150.000 bộ vi xử lý. Tuy nhiên, đối với những tác vụ phân tích dữ liệu thông thường thì một cái máy tính cá nhân cũng đã đủ năng lực xử lý. Thuật toán ngày nay cũng được phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là các thuật toán máy học để xử lý các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

“Phân tích dữ liệu thời nay cần những công cụ mạnh hơn nhiều so với Excel. Excel chỉ có thể chứa tối đa khoảng một triệu dòng, điều này không cho phép Excel xử lý bộ dữ liệu sản xuất, mua, hoặc bán theo từng sản phẩm. Doanh nghiệp có thể xây dựng năng lực phân tích dữ liệu bằng một trong ba phương pháp tự phát triển, mua lại hoặc tìm đối tác”, hai chuyên gia nhận định.

  >> Liên hệ Mua bán cổ phiếu - Tư vấn đầu tư - Ủy thác đầu tư 

Vnexpress

Kinh doanh BĐS: "Cuộc chiến" theo dấu khách hàng sử dụng Big Data

Ngồi trên giường lúc 1h40 sáng một ngày cuối tháng 11/2014, Jon Hoefling đang nghĩ cách rao bán căn hộ rộng 1.300 mét vuông của mình tại Morgan Hill, California. Trong khi lướt Facebook trên điện thoại, Hoefling đã nhấp chuột vào một quảng cáo môi giới bất động sản (BĐS) để ước tính giá trị căn hộ của mình. Những đại lý nhà đất trả tiền cho quảng cáo này đang chờ đợi Hoefling tìm đến với họ.

Hoefling - chủ một công ty nội thất văn phòng 50 tuổi - đã được nhắm mục tiêu quảng cáo (targeted) tương tự như 1.500 đối tượng khác trong khu vực Thung lũng Silicon bởi một thuật toán nhận dạng ông ta như là một người có nhu cầu bán nhà.

Tín hiệu nhận dạng là Hoefling đã sống hơn 15 năm tại căn nhà này và giá thị trường của nó hiện đang cao trong khu vực. Quan trọng nhất là con trai út của ông ta sắp tới sẽ bước vào đại học, và các bậc cha mẹ có con cái đã hoặc sắp ra ở riêng có vẻ như nằm trong tầm ngắm của các quảng cáo trên.

Để tiếp cận nhóm đối tượng khách hàng tiềm năng trong một thị trường cạnh tranh, các đại lý môi giới BĐS có hiểu biết về công nghệ đang mua dữ liệu khách hàng dưới hình thức dài hạn, đồng thời hợp tác với các doanh nghiệp có khả năng nhận dạng người mua tiềm năng bằng các dữ liệu ngày một chính xác hơn. Ví dụ như chủ nhân một chiếc xế hộp hạng sang có thể sẽ thích mua biệt thự của một nhà sưu tập xe hơi, trong khi người có sở thích đua ngựa sẽ muốn sở hữu khu đất với một nông trại lớn.

Năm ngoái, đại lý cung cấp nhà đất cao cấp Sotheby’s International Realty đã thông báo về việc hợp tác với Wealth-X – tập đoàn tư vấn dựa vào dữ liệu công cộng và thông tin từ đội ngũ nghiên cứu để tự theo dấu (track) những thói quen của các cá nhân có tài sản khủng nhất trên thế giới (ultrahigh-net-worth individuals).

Hiện có hơn 211.000 người có trị giá tài sản trên 30 triệu USD trên thế giới, và theo David Friedman – chủ tịch kiêm đồng sáng lập của Sotheby’s International Realty – thì mục tiêu của Sotheby’s là tạo nên hồ sơ chi tiết cho mỗi cá nhân này. Những hồ sơ này có thể chứa mọi thông tin, từ giá trị tài sản ròng, ảnh hưởng và các mối quan hệ xã hội đến cả những thông tin cá nhân chi tiết hơn nữa (ví dụ như hồ sơ của một triệu phú người Úc ghi chú rằng ông này có thể thích nghệ thuật tạo hình cây cảnh, bởi vì ông đã cầu hôn vợ ngay tại vườn cây nghệ thuật được tạo tác bởi nghệ nhân Jeff Koons).


Mark Lowham - thành viên quản trị của TTR Sotheby’s ở Washington - đã tham gia vào Wealth-X để hỗ trợ tìm kiếm người mua một căn hộ penthouse được rao bán với giá 9 triệu USD tại khu vực lân cận Georgetown.

Đầu tiên, nhóm của Lowham đã thiết lập một mô tả cơ bản về những người mua họ đang tìm kiếm – đối tượng có tổng thu nhập hàng năm khoảng 2 triệu USD, sống ít nhất 5 năm trong một căn hộ ước tính trị giá 4 triệu USD ở thời điểm hiện tại. Sau đó họ bắt đầu thu hẹp dần nhóm đối tượng dựa trên các tiêu chí như – ưu tiên những nhà sưu tầm tranh vì căn hộ có nhiều không gian trống trên tường; các bậc cha mẹ có con ra riêng vì họ có xu hướng thích sống ở những căn hộ một lầu; những đối tượng có máy bay riêng vì khu vực này thu hút những “jet-setter” (những người đam mê dịch chuyển và kiếm được tiền khủng nhờ sự dịch chuyển này).

Sử dụng kết hợp dữ liệu từ Wealth-X và cơ sở dữ liệu chính chủ với hơn 700.000 khách hàng, nhóm của Lowham lọc được khoảng 400 khách hàng tiềm năng. Danh sách này không được công bố nhưng bước tiếp theo dự kiến sẽ là tung ra một chiến dịch email đến nhóm đối tượng mục tiêu trên.

“Việc thu thập các dữ liệu tinh vi hơn đã trở nên trọng yếu đối với sự phát triển của các đại lý môi giới BĐS”, Billy Rose – đồng sáng lập của công ty kinh doanh BĐS Beverly Hills - chia sẻ.

Rose cho biết công ty được thành lập năm 2011 và chỉ trong năm 2014 vừa qua đã chốt 12 giao dịch với trị giá trung bình lớn hơn hoặc bằng 20 triệu USD. Và tính đến thời điểm này, Beverly Hills đã chi khoảng 800.000 USD để thiết lập cơ sở dữ liệu cho mạng lưới ultrahigh-net-worth individuals của mình để “khi chúng tôi có một căn hộ với gara đủ sức chứa 6 chiếc xe, chúng tôi có thể ngay lập tức nhắm đến nhóm người mua đang sở hữu những chiếc Lamborghini chẳng hạn”, Rose chia sẻ thêm.
Rose từ chối trả lời nguồn gốc của các dữ liệu trên, và chỉ cho biết có 100.000 hồ sơ thuộc mạng lưới ultrahigh-net-worth individuals, và nửa triệu hồ sơ khác thu thập từ đối tác. Tuy nhiên một số người có kiến thức về lĩnh vực này cho rằng dữ liệu tổng hợp đến từ các công ty thẻ tín dụng và từ nguồn thông tin khách hàng VIP của các thương hiệu nổi tiếng.

Rà soát các cáo phó để tìm kiếm khách hàng tiềm năng từ lâu đã là một chiến thuật đầy triển vọng cho các đại lý BĐS muốn tìm kiếm hướng kinh doanh mới. Và hiện nay, với sự bùng nổ của Big Data thì phương pháp này đã tạo nên cuộc lột xác trong thế kỷ 21. Việc theo dấu hầu hết mọi sinh hoạt thường ngày của người dùng, từ cưới xin, ly hôn, tang sự, mọi thứ có thể đưa đến hành động mua bán nhà, đã mang lại các thông tin quí giá cho hoạt động kinh doanh.

Morry Eghbal - đồng sáng lập của ObituaryLeads.com – trang Web 1 năm tuổi có trụ sở tại Rancho Cucamonga, California, chuyên cung cấp các ghi chép/báo cáo về những di chúc, ủy thác và quyền thừa kế liên quan đến BĐS trên khắp nước Mỹ. Website hiện thu hút gần 1.000 lượt đăng ký theo dõi với mức phí 99 USD mỗi tháng. ObituaryLeads.com cung cấp thông tin về BĐS của những người đã qua đời, được ủy thác giao dịch hoặc đã chuyển hoàn toàn quyền sở hữu cho những người thừa kế, cũng như các cáo phó, để giúp tìm được những người bán BĐS tiềm năng.

Eghbal cho rằng chiến lược này rất đáng để theo đuổi vì hiện chỉ có một số ít đại lý am hiểu về cách thức triển khai nó, bên cạnh đó các giao dịch loại này cũng thường nhanh gọn và được thanh toán đầy đủ. Bill Byrd – nhà môi giới của công ty BĐS Re/Max Gold cũng đã bán thành công một căn hộ trị giá 1,1 triệu USD mà anh ta tìm thấy thông qua AlltheLeads.com – một website tương tự như ObituaryLeads.com. Byrd cho biết thêm: “Có một khác biệt lớn giữa việc ‘tôi muốn bán’ và việc ‘tôi phải bán’”.

Tuy nhiên, tiếp cận nhóm đối tượng gia quyến của người quá cố là một việc khá tế nhị. Jim Sullivan, nhà sáng lập của AlltheLeads.com, khuyến cáo đại lý nếu muốn theo đuổi chiến lược này thì phải hết sức kiên nhẫn. Cách tốt nhất là nên viết thư cho những đối tượng người bán tiềm năng này trước khi gọi điện thoại.

Brett Jennings, một đại lý BĐS có trụ sở tại Thung lũng Silicon đã nhờ đến nền tảng tiếp thị tự động của LeadsToday.com (với mức phí hàng tháng là 497 USD) để hiển thị quảng cáo đến đúng đối tượng mục tiêu (trong đó có cả quảng cáo Hoefling nhìn thấy trên Facebook).

Cơ sở tiếp thị của LeadsToday.com dựa trên hoạt động theo dấu mọi sinh hoạt hàng ngày như đổi việc, thai sản, ly hôn, và nhập học cho con cái — tất cả đều có thể trở thành tín hiệu có giá trị thúc đẩy doanh số. LeadsToday.com đã cung cấp cho Jennings danh sách địa chỉ mail của những người bán nhà dựa trên kết quả theo dấu của họ, sau đó Jennings đã sử dụng dữ liệu này để tung ra các chiến dịch quảng cáo Facebook.

Trở lại với Hoefling. Ông biết rõ lý do vì sao mình nằm trong tầm ngắm của các quảng cáo này và dường như không hề có thái độ phản đối, bởi vì ông xem đó là cách “hiển nhiên nó sẽ diễn ra” và rằng “các quảng cáo trực tuyến thường được ‘may đo’ dựa trên thói quen lướt web của người dùng”.

Hoefling đã chọn giao dịch qua Jennings, thay vì hai nhà môi giới khác, bởi vì Jennings cung cấp được cả hình ảnh với góc chụp từ trên cao xuống tạo nên sức hút cho căn hộ, đồng thời sở hữu một nhóm đối tượng người mua rất tiềm năng. Căn hộ được niêm yết với giá 1,99 triệu USD trong tháng 3 và giảm còn 1,94 triệu USD vào tháng 4.

Các quảng cáo online có thể nhắm đến những khách hàng BĐS tiềm năng với độ chính xác ngày một tăng. GeoCommerce là ví dụ về một trong những công ty cung cấp quảng cáo trực tiếp đến từng hộ gia đình dựa trên IP address đơn nhất. Jeff Sparrow - Giám đốc điều hành GeoCommerce cho biết, họ có thể sử dụng kinh độ và vĩ độ để định vị chính xác vị trí khách hàng tiềm năng trong bán kính 4 mét. Khi những khách hàng này ghé thăm 1 trong số 100 triệu tên miền trong mạng lưới website của GeoCommerce, họ sẽ được phục vụ các quảng cáo phù hợp dựa trên hành vi và lịch sử mua sắm trực tuyến.

Devin Doherty - nhà môi giới BĐS tại Orange County, California - đã sử dụng GeoCommerce để phục vụ quảng cáo đến các hộ gia đình được nhận dạng là những khách hàng tiềm năng. Doherty cho biết: “Khách hàng không biết thứ họ muốn cho đến khi chúng tôi đưa chúng đến ngay trước mắt họ”.

DNSG

>> Dữ liệu trong marketing: Hiểu đúng - dùng hay

Dự báo 6 xu hướng marketing 2015

Những chuyên gia marketing thông minh đều hiểu được tầm quan trọng của việc đón đầu làn sóng thay đổi trong kinh doanh. Nếu không sẵn sàng "lướt sóng" để mang đến những giá trị lớn lao cho công ty, thị phần của họ sẽ bị nuốt chửng bởi các đối thủ khác.

Với 30 kinh nghiệm tư vấn thương hiệu cho lãnh đạo các công ty toàn cầu như Procter & Gamble, Kraft Foods, General Motors, The Wall Street Journal, Coca-Cola... chuyên gia marketing Avi Dan chia sẻ 6 dự báo về xu hướng marketing năm 2015.