Việc đưa ra một quyết định chính xác không chỉ dựa vào kinh nghiệm và trực giác của nhà lãnh đạo mà còn cần dựa trên cơ sở dữ liệu. Chính vì thế, Big Data (dữ liệu lớn) đang trở thành tài sản vô giá giúp doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Ngày càng nhiều các phương pháp ra đời nhằm giải quyết bài toán phân tích dữ liệu lớn. Trong đó, Prescriptive Analytics đang là một trong những phương pháp hữu ích nhất cung cấp dự báo trong tương lai và đưa ra khuyến nghị những hành động cụ thể để doanh nghiệp có thể đạt được kết quả mong muốn. Vậy Prescriptive Analytics là gì và nó được ứng dụng vào kinh doanh như nào? Hãy cùng OES tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây!

Xem thêm: Thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp với dịch vụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu 

Prescriptive Analytics là gì?

Prescriptive Analytics (hay còn gọi là phân tích theo quy định) là giai đoạn cuối cùng trong quá trình phân tích dữ liệu. Prescriptive Analytics sẽ dựa vào dữ liệu đã được thu thập trước đó và thông tin từ bên ngoài để trả lời câu hỏi “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”

Khác với Descriptive Analytics chỉ tập trung vào việc phân tích những gì đã xảy ra và Predictive Analytics dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai, thì Prescriptive Analytics giúp doanh nghiệp đi xa hơn bằng cách cung cấp các giải pháp cụ thể và hướng dẫn rõ ràng để chủ động đưa ra quyết định và đạt được mục tiêu một cách hiệu quả. 

Bằng cách sử dụng các mô hình toán học, thống kê, và thuật toán học máy, Prescriptive Analytics giúp doanh nghiệp không chỉ hiểu rõ tình hình hiện tại mà còn đưa ra các quyết định chiến lược có căn cứ nhằm tận dụng cơ hội và hạn chế rủi ro trong tương lai.

Ứng dụng của Prescriptive Analytics trong kinh doanh

Hiện nay, Prescriptive Analytics đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tài chính, giáo dục, y tế, marketing, sản xuất,… Chẳng hạn, trong lĩnh vực marketing, việc hiểu Prescriptive Analytics là gì và áp dụng nó có thể giúp dự đoán hành vi khách hàng, xu hướng thị trường,… Từ đó doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định về chiến lược quảng cáo hiệu quả, lựa chọn kênh truyền thông phù hợp, tối ưu hóa nội dung quảng cáo,… 

Còn trong lĩnh vực tài chính, bằng cách phân tích dữ liệu về thị trường tài chính, hiệu suất đầu tư và các yếu tố kinh tế, các nhà quản lý tài chính có thể dự đoán và đưa ra quyết định đầu tư có cơ sở và giảm thiểu rủi ro. Ngoài ra, Prescriptive Analytics còn hỗ trợ trong việc phát hiện các gian lận và rủi ro tiềm ẩn, bảo vệ tài sản của doanh nghiệp cũng như khách hàng.

Bên cạnh đó, Prescriptive Analytics cũng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực đào tạo, giúp các tổ chức tối ưu hóa quy trình đào tạo và nâng cao hiệu quả học tập. Ví dụ, trong thiết kế chương trình đào tạo, Prescriptive Analytics giúp xác định các phương pháp giảng dạy và nội dung phù hợp nhất dựa vào phân tích dữ liệu về hiệu suất học tập và phản hồi của học viên. Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chương trình đào tạo sao cho phù hợp với nhu cầu và khả năng của họ.

Như vậy, Prescriptive Analytics không chỉ dừng lại ở một vài lĩnh vực cụ thể mà có khả năng ứng dụng rộng rãi trong hầu hết mọi ngành nghề. Từ đào tạo, sản xuất, đến dịch vụ tài chính và nhiều lĩnh vực khác, Prescriptive Analytics đều mang lại giá trị đáng kể. Nhờ vào khả năng dự báo và đưa ra hành động cụ thể dựa trên dữ liệu, Prescriptive Analytics giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn cho tương lai và tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường. 

Lợi ích của Prescriptive Analytics là gì

Để ứng dụng phương pháp phân tích theo quy định vào lĩnh vực kinh doanh của tổ chức, ngoài việc hiểu khái niệm, doanh nghiệp cũng cần biết rõ lợi ích của phân tích theo quy định để tận dụng nó hiệu quả. Dưới đây là một số lợi ích mà phương pháp này mang lại.

Đưa ra quyết định chính xác

Thay vì dựa vào kinh nghiệm hoặc trực giác, Prescriptive Analytics giúp nhà lãnh đạo có cơ sở để ra quyết định. Các quyết định và lựa chọn được đưa ra dựa theo những phân tích cụ thể và khoa học sẽ giảm thiểu rủi ro và gia tăng độ tin cậy. 

Prescriptive Analytics cung cấp các khuyến nghị chi tiết dựa trên dữ liệu lớn và các mô hình dự đoán, giúp nhà lãnh đạo đưa ra quyết định kinh doanh chính xác. Khi đó, các quản lý cấp cao có thể sử dụng thông tin này để xác định hướng phát triển chiến lược, tối ưu hóa nguồn lực và tăng cường hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp. 

Khi doanh nghiệp hiểu được lợi ích của Prescriptive Analytics là gì và tận dụng hiệu quả, đây sẽ là giải pháp tối ưu giúp tránh được các rủi ro, tối đa hóa cơ hội thị trường và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Tối ưu chuỗi cung ứng

Prescriptive Analytics có khả năng dự đoán và đề xuất các hành động tối ưu cho từng khâu trong chuỗi cung ứng. Từ việc điều chỉnh lượng hàng tồn kho phù hợp với nhu cầu thị trường, tối ưu hóa lộ trình vận chuyển để giảm thiểu thời gian và chi phí, đến việc dự báo rủi ro và đưa ra các phương án ứng phó kịp thời, công cụ này giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn và linh hoạt hơn trước những biến động của thị trường.

Giả sử một nhà sản xuất muốn giảm chi phí vận chuyển. Phân tích đề xuất có thể phân tích dữ liệu về lịch sử đơn hàng, vị trí kho hàng, tình hình giao thông để đề xuất các tuyến đường vận chuyển tối ưu, giúp giảm thiểu khoảng cách và thời gian vận chuyển, từ đó tiết kiệm chi phí nhiên liệu và nhân công.

Hơn nữa, bằng khả năng dự đoán nhu cầu khách hàng và các biến động thị trường một cách chính xác, phân tích đề xuất giúp người quản lý chuỗi cung ứng chủ động hơn trong việc lập kế hoạch, từ đó tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa. Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa chi phí mà còn đảm bảo cung cấp sản phẩm/dịch vụ đến tay khách hàng một cách nhanh chóng và liên tục, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Khi áp dụng phân tích theo quy định, doanh nghiệp có thể đào sâu vào hành vi của khách hàng và dự đoán chính xác xu hướng thị trường. Nhờ đó, các chiến lược tiếp thị và chăm sóc khách hàng trở nên cá nhân hóa hơn, đáp ứng tối đa nhu cầu của từng khách hàng. Đồng thời, nhân viên marketing có thể tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng. Điều này giúp công ty có thể nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng , từ đó thúc đẩy doanh số và lợi nhuận.

Ví dụ, một cửa hàng thời trang có thể sử dụng phân tích đề xuất để phân tích lịch sử mua sắm của khách hàng, từ đó đề xuất các sản phẩm phù hợp và gửi các ưu đãi cá nhân hóa. Điều này không chỉ tăng trải nghiệm mua sắm của khách hàng mà còn thúc đẩy họ mua sắm nhiều hơn.

Quản lý rủi ro

Phân tích theo quy định là phương pháp mạnh mẽ giúp công ty dự báo và quản lý rủi ro. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và các yếu tố ảnh hưởng, doanh nghiệp có thể xác định các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa. Điều này giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong các tình huống bất ngờ và giảm thiểu tác động tiêu cực từ các rủi ro có thể xảy ra.

Ví dụ, giám đốc tài chính có thể sử dụng Prescriptive Analytics để đánh giá rủi ro tài chính, dự báo sự biến động của thị trường và xác định các khoản đầu tư an toàn. Nhờ dự đoán từ trước và có các khuyến nghị cụ thể về cách đối phó với các rủi ro tiềm ẩn, doanh nghiệp có thể giảm thiểu các tổn thất không mong muốn và đảm bảo sự ổn định tài chính của công ty.

Tối ưu nguồn nhân lực

Prescriptive Analytics mang lại nhiều lợi ích trong việc tối ưu nguồn nhân lực cho doanh nghiệp. Trước hết, phương pháp này giúp công ty dự đoán chính xác nhu cầu về nguồn nhân lực trong tương lai, từ đó lập kế hoạch tuyển dụng và đào tạo phù hợp. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu về doanh số bán hàng và tốc độ tăng trưởng của công ty, Prescriptive Analytics có thể dự báo chính xác nhu cầu tuyển thêm nhân viên bán hàng vào quý tới.

Bên cạnh đó, Prescriptive Analytics còn tạo ra các lịch làm việc hiệu quả, giảm thiểu thời gian lãng phí và tăng năng suất lao động. Cụ thể, bằng cách phân tích dữ liệu về thời gian hoàn thành công việc, số lượng lỗi và phản hồi của khách hàng giúp xác định những nhân viên cần được đào tạo bổ sung hoặc hỗ trợ.

Trong quá trình tuyển dụng, công nghệ này đưa ra các chiến lược hiệu quả, giúp doanh nghiệp chọn được những ứng viên phù hợp nhất với yêu cầu công việc. Ngoài ra, Prescriptive Analytics còn đề xuất các chương trình đào tạo phù hợp, giúp nâng cao kỹ năng và hiệu suất làm việc của nhân viên. 

Xem thêm: Cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp nâng cao hiệu quả e-Learning

Kết

Prescriptive Analytics không chỉ đơn thuần là một công cụ phân tích dữ liệu mà còn là một giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác và hiệu quả. Bằng cách kết hợp giữa khoa học dữ liệu và công nghệ, Prescriptive Analytics mang đến những đề xuất hành động cụ thể, giúp doanh nghiệp nâng cao vị thế cạnh tranh và phát triển bền vững. Hi vọng bài viết có thể cung cấp cho doanh nghiệp hiểu rõ khái niệm và lợi ích của Prescriptive Analytics là gì và áp dụng nó hiệu quả vào hoạt động kinh doanh của tổ chức.

Nếu Quý doanh nghiệp quan tâm đến dịch vụ Phân tích và trực quan hóa dữ liệu của OES, hãy liên hệ để nhận tư vấn miễn phí từ các chuyên gia dữ liệu!