Data-driven trong đời sống công việc hằng ngày

Data-driven nghĩa là ra quyết định dựa trên dữ liệu, không dựa trên cảm giác. Nói thì gọn, nhưng giá trị này chỉ có thật khi nó đổi được những việc rất nhỏ trong một ngày làm việc. Bài này mô tả data-driven hiện ra thế nào trong đời sống công việc hằng ngày ở Equarus — không phải ở một buổi họp chiến lược, mà ở từng đề xuất, từng buổi sáng, từng lần bất đồng.

Giá trị này sống trong việc nhỏ

Nhiều người hình dung data-driven là chuyện của những buổi tổng kết quý: bảng biểu lớn, biểu đồ đẹp, một cuộc họp trang trọng. Ở Equarus thì ngược lại. Giá trị này sống chủ yếu trong các quyết định nhỏ, lặp đi lặp lại mỗi ngày.

Chọn tiêu đề nào cho một sản phẩm. Có nên tăng giá thêm một đô không. Giữ ảnh bìa cũ hay đổi ảnh mới. Rót thêm ngân sách quảng cáo hay dừng lại. Không quyết định nào trong số này là "chiến lược lớn". Nhưng cộng lại, chúng định hình kết quả của cả tháng.

Cách một quyết định lớn đi qua data — từ đặt câu hỏi, chọn chỉ số, đến đo lại kết quả — được mô tả kỹ trong bài cách Equarus ra quyết định bằng data. Bài này nói về tầng nhỏ hơn và gần hơn: thói quen hằng ngày của một người ngồi làm việc.

Đọc số trước, quyết sau

Thói quen nền tảng nhất rất đơn giản: mở dữ liệu ra trước khi hình thành ý kiến, không phải sau.

Khác biệt nghe tinh tế nhưng quan trọng. Nếu bạn đã quyết sẵn trong đầu rồi mới đi tìm vài con số để chứng minh mình đúng, bạn không data-driven. Bạn đang trang trí cảm tính bằng số. Data-driven thật là để dữ liệu dẫn đường — kể cả khi nó nói ngược điều bạn muốn nghe.

Trong thực tế, điều này thành một phản xạ. Trước khi bật một chiến dịch, người làm mở dashboard (bảng số liệu tổng hợp) xem hiệu suất gần nhất. Trước khi bỏ một sản phẩm, họ xem lượt xem trang và tỉ lệ chuyển đổi, không chỉ nghe cảm giác "hàng này chán". Số đến trước, kết luận đến sau.

Mọi đề xuất đi kèm một con số

Câu "em thấy cái này ổn" chưa phải một đề xuất. Nó là một cảm giác. Ở Equarus, một đề xuất tốt có hình dạng khác — nó luôn mang theo số.

Một đề xuất đầy đủ thường trả lời bốn câu:

• Hiện trạng là gì, đo bằng con số nào. Ví dụ: tỉ lệ chuyển đổi đang thấp hơn trung bình ngành hàng.
• Đề xuất thay đổi gì. Cụ thể, một việc làm được, không phải một mong muốn chung chung.
• Kỳ vọng kết quả ra sao, đo bằng gì. Một con số mục tiêu, không phải một lời hứa.
• Đo lại thế nào và khi nào. Biết trước sẽ nhìn chỉ số gì để biết mình đúng hay sai.

Một bạn marketing muốn tăng ngân sách quảng cáo sẽ trình ROAS (return on ad spend — doanh thu trên mỗi đồng quảng cáo), CPA (chi phí cho mỗi đơn) và tỉ lệ chuyển đổi hiện tại, rồi nói rõ con số kỳ vọng sau khi tăng. Đề xuất đó duyệt được. "Em thấy chiến dịch này tiềm năng" thì không.

Ở Equarus, câu "em nghĩ vậy" luôn cần một câu đi kèm: "và đây là con số".

Thử A/B thay cho tranh cãi

Khi hai người bất đồng — tiêu đề nào bán tốt hơn, ảnh nào được click nhiều hơn, giá nào chuyển đổi cao hơn — cách rẻ nhất để biết không phải là tranh luận thêm nửa tiếng. Là chạy một A/B test (thử nghiệm A/B: cho hai phiên bản chạy song song trên hai nhóm khách rồi so kết quả).

Thị trường trả lời nhanh và thật hơn bất kỳ ai trong phòng họp. Sau vài ngày, con số nói rõ phiên bản nào thắng. Không ai phải thắng bằng giọng nói to hơn. Đây là lúc data-driven gặp Speed and Result — thay vì cãi nhau trên bàn, đội để một phép thử nhỏ quyết hộ. Đọc thêm về Speed and Result.

Khi kết quả xấu, nhìn thẳng vào số

Data-driven dễ làm khi mọi thứ đang lên. Nó khó — và có giá trị nhất — khi kết quả xấu.

Một sản phẩm bán chậm rất dễ bị lấp bằng lời giải thích cảm tính: "chắc do mùa", "chắc khách chưa hiểu". Cách làm ở Equarus là mở dữ liệu ra: giá, lượt xem trang, tỉ lệ chuyển đổi, đánh giá của khách. Rồi tìm đúng chỗ hỏng.

Số không đổ lỗi cho ai. Nó chỉ cho biết chuyện gì đang xảy ra. Nhờ vậy, một cuộc mổ xẻ kết quả xấu không biến thành cuộc tìm người để trách. Nó thành cuộc tìm nguyên nhân để sửa. Đây là điều làm cho văn hóa data dễ thở hơn, không phải khắc nghiệt hơn.

Data-driven không có nghĩa là vô cảm

Có một hiểu nhầm cần gỡ. Data-driven không biến người ta thành cỗ máy lạnh lùng chỉ nhìn số.

Số cho biết chuyện gì đang xảy ra. Con người vẫn phải hiểu vì sao và chọn làm gì tiếp. Cùng một con số có thể dẫn tới hai hành động khác nhau, tùy cách diễn giải. Vai trò của data là loại bỏ phỏng đoán mù và cái tôi, không phải loại bỏ phán đoán của con người.

Và data-driven cũng không phải là đứng yên chờ dữ liệu hoàn hảo. Nhiều lúc số chưa đủ, thị trường còn quá mới. Khi đó, cách làm là dùng phần bằng chứng đang có, đặt một giả thuyết rõ, thử nhỏ, rồi để kết quả thật nói tiếp. Chờ mãi cho "đủ số" cũng là một quyết định — một quyết định chậm.

Cùng xây

Data-driven trong đời sống hằng ngày không phải là yêu những con số. Nó là một cách sống thẳng thắn với sự thật: đọc số trước khi quyết, mang số vào mỗi đề xuất, để thị trường trả lời thay vì cãi nhau, và nhìn thẳng vào số khi kết quả xấu.

Một hệ quả đẹp: dữ liệu là ngôn ngữ chung, nên một fresher (người mới ra trường) cầm đúng số có thể lật lại phán đoán của người đi trước. Bạn không cần đợi nhiều năm để tiếng nói của mình có trọng lượng — bạn cần mang số liệu tốt đến bàn. Đó cũng là một lý do Equarus welcome freshers.

Nếu bạn tin vào số hơn cảm tính, xem thêm bốn giá trị cốt lõi, tìm hiểu văn hóa Equarus, hoặc xem các vị trí đang mở và cùng xây những thương hiệu global do người Việt làm chủ.