Chào bạn, Bee kể chút chuyện này hay lắm nè!
Bạn có nhớ cái thời mà dữ liệu được ví như “dầu mỏ mới”? Ai có dữ liệu là người có quyền lực.
Nhưng mình để ý thấy một điều: có rất nhiều công ty có hàng tấn dữ liệu – mà không làm gì được với nó. Chỉ nhìn rồi… để đó. Làm vài cái biểu đồ đẹp, vài bản báo cáo hoành tráng rồi hết chuyện.
- Rồi một ngày, mình đọc được câu này từ Luc Burgelman:
-
“Graphs just weren’t going to cut it.”
-
(Biểu đồ thôi là chưa đủ.)
Chính xác luôn! Thế là mình lật ngược lại cách nghĩ – và bắt đầu thấy rằng: chúng ta không nên dừng ở phân tích dự đoán (predictive analytics) – mà phải tiến tới phân tích hướng hành động (prescriptive analytics).
1. Predictive analytics – Biết chuyện gì sắp xảy ra
📊 Predictive analytics là gì?
- Là kiểu phân tích sử dụng machine learning, mô hình toán học, và dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng sắp tới.
- Nó giúp chúng ta biết rằng:
- Ai sắp mua hàng.
- Ai sắp rời bỏ dịch vụ.
- Ai có nguy cơ trễ thanh toán.
💬 Nghe hấp dẫn đúng không? Có vẻ đủ rồi ha? Nhưng thực tế, nó mới chỉ là bước đầu thôi.
2. Prescriptive analytics – Không chỉ biết, mà còn hành động luôn!
Predictive giống như bạn thấy trời sắp mưa.
Prescriptive thì là: bạn bật app, đặt xe, mặc áo mưa và báo mẹ đem đồ vô trong 3 phút. 😎
- 💡 Nói cách khác:
-
Prescriptive analytics = Predictive + Hành động cá nhân hóa, theo thời gian thực.
Ví dụ?
- Bạn ghé website 2 lần mà chưa mua → Hệ thống tự động gửi ưu đãi 10% vào đúng thời điểm bạn chuẩn bị thoát trang.
- Bạn có xu hướng tiêu xài quá tay tháng này → App tài chính gửi cảnh báo ngay: “Bee ơi, thẻ của bạn sắp chạm ngưỡng rồi đó nha!”
🎯 Tất cả điều này không cần ai thao tác thủ công – mà là hệ thống hành động tự động dựa trên dữ liệu.
3. Động cơ phía sau: Dữ liệu phải dẫn dắt hành động
Luc nói đúng: Predictive là một bước tiến lớn, nhưng nếu không có hành động theo sau, toàn bộ giá trị của dữ liệu vẫn chỉ nằm trên báo cáo.
📌 Tại NGDATA, họ xây dựng Lily Enterprise – một nền tảng cho phép:
- Hiểu từng khách hàng ở cấp độ cá nhân,
- Ra quyết định theo thời gian thực,
- Cá nhân hóa ưu đãi, nội dung, và hành trình khách hàng.
- 💬 Bee thấy, đây là lúc doanh nghiệp phải hỏi:
-
“Tôi đang làm gì với dữ liệu mình có? Mình đang hành động kịp lúc chưa?”
4. Cá nhân hóa không còn là đặc quyền – mà là điều tất yếu
Thời của “một nội dung cho tất cả” đã qua lâu rồi.
👩💻 Người dùng bây giờ mong muốn:
- Gợi ý đúng thứ mình quan tâm.
- Ưu đãi đúng thời điểm mình cần.
- Tương tác đúng theo cách mình thích.
🧠 Đó là lý do mà prescriptive analytics đang trở thành tiêu chuẩn mới. Không chỉ dự đoán – mà phải hành động, đúng người, đúng lúc.
5. Dữ liệu không chỉ để nhìn, mà để hành động
🎯 Predictive là bạn có trí tuệ.
🎯 Prescriptive là bạn biết dùng trí tuệ đó để thay đổi hành vi, thay đổi kết quả.
Và Bee tin, trong một thế giới nơi cá nhân hóa quyết định lòng trung thành, thì ai nắm được sức mạnh prescriptive analytics – người đó thắng.
Bạn đang ở bước nào trên hành trình dữ liệu?
- Vẫn còn báo cáo Excel?
- Đã bắt đầu dự đoán?
- Hay đang hành động theo thời gian thực rồi?
Hãy chia sẻ câu chuyện của bạn với Bee nhé! 🐝✨
Mình luôn sẵn sàng nghe và cùng bạn phân tích “một cách có hành động”. 😄