Đối với một công ty thuộc lĩnh vực mà theo dõi tình hình thị trường là một công việc hằng ngày, phân tích dữ liệu mang lại thông tin thị trường theo thời gian thực, đóng vai trò quyết định giúp công ty đưa ra các giải pháp ngắn hạn nhanh chóng và kịp thời, cũng như dễ dàng triển khai các chiến lược phát triển trong tương lai.

Dữ liệu có thể là hành vi của khách hàng tiềm năng bao gồm tương tác trên fanpage, feedback, tin nhắn, số lần ghé thăm website… Các kênh tiếp cận của khách hàng vô cùng đa dạng khiến quá trình thu thập và phân tích dữ liệu đòi hỏi sự bài bản, qua đó giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng mới của thị trường, khám phá thị trường tiềm năng mới lý tưởng để xâm nhập.

Khối lượng dữ liệu thu thập được từ các nguồn như website, mạng xã hội, ứng dụng… là rất lớn, dĩ nhiên việc phân tích cũng vô cùng cần thiết. Tuy nhiên dữ liệu đó không chỉ cung cấp thông tin về thị trường mà còn cung cấp thông tin cá nhân khách hàng cực kỳ hữu ích cho việc xác định nhu cầu và gợi ý sản phẩm, dịch vụ phù hợp cho từng đối tượng khách hàng.

Nói phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp xây dựng được mối quan hệ bền vững vì phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp dự báo, ngăn chặn các vấn đề từ phía khách hàng trước khi chúng xảy ra, từ đó xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững.

Một ví dụ cụ thể chính là Chatbot – hệ thống máy tính trả lời tự động, có thể tự học, tự phân tích và tương tác với khách hàng như một con người, có khả năng hỗ trợ giải quyết vấn đề khiếu nại về lỗi sản phẩm.

Phân tích dữ liệu về hành vi khách hàng trên các kênh (nhân khẩu học, ngành hàng, dòng sản phẩm quan tâm thường xuyên,…) giúp doanh nghiệp triển khai chiến dịch digital marketing trên các kênh truyền thông phù hợp với từng đối tượng khách hàng.

Trong quá trình phân tích ý kiến khách hàng, công ty có thể phát hiện ra lỗi của sản phẩm mà kịp thời thay đổi, sửa chữa hay thu hồi sản phẩm, có thể thấy được đánh giá kém của khách hàng về dịch vụ và xác định lỗi từ bộ phận nào, từ đó cải thiện, sửa chữa.

Bên cạnh đó, phân tích dữ liệu khách hàng từ các nguồn (website, fanpage…) kết hợp với nghiên cứu các xu hướng (hot trends) trên các trang mạng xã hội giúp công ty nắm bắt, dự đoán nhu cầu trong tương lai hay nhu cầu thầm kín (customer insight) của khách hàng, từ đó đưa ra chiến lược phát triển sản phẩm, dịch vụ.

Nhắc đến dữ liệu trong thời đại 4.0 không thể không nhắc tới Big Data. Big Data là một công cụ hỗ trợ rất nhiều cho việc bảo mật dữ liệu.

Hiện tại, với sự phát triển nhanh của công nghệ, nhiều doanh nghiệp đang đẩy mạnh xây dựng hệ thống Big Data, tích cực khai thác những lợi ích mà Big Data mà mang lại, không chỉ đơn thuần về triển khai phân tích dữ liệu thông thường mà còn cải thiện toàn diện quá trình Data Analytics mà trong đó có vấn đề an toàn thông tin.

Phân tích dữ liệu không chỉ giúp ích cho các chiến dịch marketing mà bộ phận nhân sự còn có thể ứng dụng phân tích dữ liệu của nhân viên liên quan đến năng suất, thời gian làm việc, KPI, lương thưởng… để có thể đưa ra các chính sách cải thiện môi trường làm việc, lương thưởng phù hợp với năng lực… Phân tích dữ liệu ngày càng được áp dụng phổ biến trong lĩnh vực nhân sự sở dĩ do xu hướng chú trọng phát triển trải nghiệm của nhân viên nhằm tăng hiệu suất làm việc và xây dựng thương hiệu nhà tuyển dụng uy tín.

Đối thủ cạnh tranh được xem là một yếu tố quan trọng quyết định đến sự thành công trong kinh doanh, kéo theo đó, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh được xem là một lợi ích to lớn mà Data Analytics đem lại cho doanh nghiệp. Nhờ vào phân tích dữ liệu đối thủ cạnh tranh, công ty có thể nắm bắt thông tin về sản phẩm, giá cả, khách hàng… của đối thủ, qua đó có thể dự đoán các bước đi trong tương lai và thay đổi các chiến lược kinh doanh cho phù hợp.