Nguyễn Thị Lê Trang, SIFT VN.

(cựu sinh viên Kỹ sư tài năng Toán Tin K48)

Thời còn là sinh viên, cho dù là sinh viên chuyên ngành toán hay sinh viên các khối ngành kinh tế, ngoại thương, thậm chí là y khoa, chúng ta đều "phải" học một môn học đó là: toán xác suất và thống kê. Ngay cả tôi ngày ấy cũng chỉ nhớ được mình đã được dạy về các biến ngẫu nhiên, các mô hình phân phối xác suất, cách lấy một mẫu thống kê ngẫu nhiên rồi tính giá trị trung bình, tính phương sai, độ lệch tiêu chuẩn, hay các kiểm định giả thiết, phân tích hồi quy, vv... Tôi không hề ý thức được những kiến thức đó quan trọng như nào cho đến khi tôi sang Mỹ, theo đuổi con đường làm tiến sĩ ngành Kỹ sư hệ thống công nghiệp. Ở đó, tôi được học và làm trợ giảng cho môn học Hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision support system), đưa ra quyết định dưới điều kiện không chắc chắn (Decision Making under Uncertainty) hay các mô hình ngẫu nhiên (Probabilistic Inventory Models, Risk Optimization,... ). Tôi phát hiện ra rằng những kiến thức nền tảng của các môn học này chính là môn học thống kê mà mình đã được dạy hồi phổ thông và đại học ở Việt nam. Tuy nhiên, điều làm tôi hứng thú với các môn học này chính là cách giáo sư truyền đạt bằng cách đưa ra các trường hợp ứng dụng cụ thể. Khỏi phải nói, tôi đã hứng thú như thế nào khi được sử dụng các phần mềm để thực hành không chỉ các bài tập mà giáo sư đưa ra mà chúng tôi còn có cơ hội làm việc với các bài toán thực tế trong doanh nghiệp.

Một số ứng dụng thực tế của Thống kê trong kinh doanh có thể kể đến là: phân tích dự báo và mô hình phân tích dữ liệu để đưa ra các gợi ý chiến lược, hỗ trợ nhà quản lí đưa ra các quyết định ở các thời điểm quan trọng, có ý nghĩa lớn với hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty. Các phương pháp thống kê là nền tảng trong quá trình phân tích dữ liệu để xác định nhu cầu trong tương lai, xu hướng trong hành vi và thói quen mua sắm của khách hàng.

Xác định khách hàng mục tiêu 

Nghiên cứu thống kê giúp các nhà quản lí xác định được đối tượng khách hàng nào là khách hàng mục tiêu. Bằng cách hiểu các dữ liệu về thông tin khách hàng, xu hướng tiêu dùng, sức mua và sở thích, các nhà quản lí doanh nghiệp sẽ quyết định phát triển các sản phẩm đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Để hiểu rõ hơn về loại sản phẩm và người tiêu dùng cần, cách họ sẽ sử dụng chúng, các công ty cần những người phân tích kinh doanh để hiểu và phân tích dữ liệu một cách đúng đắn nhất. Rất may mắn là cùng với sự phát triển của khoa học dữ liệu, các phần mềm thống kê ra đời giúp những kĩ sư phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng.

 

Sản phẩm quảng cáo

Nghiên cứu thống kê cũng được sử dụng để quyết định thương hiệu và quảng cáo sản phẩm hoặc dịch vụ. Từ việc xác định và mô tả nền tảng khách hàng hiện tại, các phân tích dữ liệu cung cấp các thông tin về chiến lược quảng bá, mục tiêu, xác định những sản phẩm nào sẽ phù hợp với kênh kinh doanh nào, và thời điểm nào cho từng phân khúc khách hàng. Tất cả những thông tin này có thể rất hữu ích cho các nhà quản lí khi đưa ra quyết định về loại thông điệp nào sẽ được sử dụng và những sản phẩm nào cần đưa vào quảng cáo. Ngoài ra, các nghiên cứu thống kê về phương tiện truyền thông, nhóm khách hàng sử dụng một loại phương tiện nhất định, có thể giúp nhà quản lí quyết định về nơi mua quảng cáo. Để làm được điều đó, những kĩ sư phân tích kinh doanh phải xử lí một lượng dữ liệu khổng lồ; đó không chỉ là các dữ liệu thu thập được về khách hàng qua các giao dịch, mà còn là dữ liệu về các nhà cung cấp truyền thông. Các công cụ thống kê được phát triển mạnh mẽ cùng với các kỹ thuật, thuật toán trong phân tích dữ liệu, các phần mềm thống kê, các mã nguồn mở đã giúp các nhà quản lí định lượng các quyết định của họ.

 

Quyết định về giá

Một trong những ứng dụng quan trọng mà nghiên cứu thống kê được sử dụng trong kinh doanh là đưa ra các quyết định về giá. Phân tích thống kê có thể giúp các nhà quản lí xác định xu hướng giá cả, độ nhạy của người tiêu dùng với giá cao hơn hoặc thấp hơn và tỉ lệ chi phí sản xuất so với giá. Ngoài các phương pháp truyền thống như mô hình hồi quy, mô hình chuỗi thời gian để xác định những nhân tố ảnh hưởng đến giá của sản phẩm, các mô hình nghiên cứu về giá được sử dụng rất nhiều trong các dự án đầu tư vốn có giá trị, và thường được gọi là "option pricing, the real options revolution". Có thể thấy, sự phát triển từ lý thuyết tới thực hành của thống kê, phân tích dữ liệu có ý nghĩa cực kì quan trọng trong quá trình vận hành và phát triển của doanh nghiệp.

Còn rất nhiều ứng dụng khác trong kinh doanh mà các nhà quản lí cần đến đó là, tạo kết nối giữa các sản phẩm, đảm bảo chất lượng sản phẩm cũng như quản lí hiệu suất của nhân viên. Nhưng trước hết, để có những phân tích có ý nghĩa như vậy, các doanh nghiệp cần ý thức về việc thu thập và quản lí dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn, trong nội tại hoạt động sản xuất của doanh nghiệp, cũng có thể là dữ liệu từ truyền thông, hay các dữ liệu từ các khảo sát đối với khách hàng. Sở hữu một dữ liệu lớn và có giá trị là một lợi thế trong kinh doanh nếu người quản lí biết tiếp cận và sử dụng dữ liệu hợp lí. Với sự phát triển mạnh mẽ về dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu, các mô hình và phần mềm phân tích dữ liệu sẽ là công cụ đắc lực giúp các nhà quản lí đạt hiệu quả cao trong việc ra quyết định kinh doanh.