Trong môi trường kinh doanh hiện nay, phần lớn các dữ liệu thường tồn tại ở dạng bảng số liệu, do đó thường gây khó khăn trong việc nắm bắt bức tranh tổng thể. Theo báo cáo của 3M Corporation (The Power of Visual Communication), não bộ con người xử lý hình ảnh nhanh gấp 60.000 lần so với văn bản và 90% thông tin tiếp nhận là hình ảnh. Vì vậy, việc trực quan hoá dữ liệu bằng biểu đồ không chỉ giúp bạn nâng cao khả năng phân tích, mà còn giúp nhanh chóng xác định vấn đề và tìm ra giải pháp. Khi thông tin được trình bày một cách trực quan, bạn sẽ dễ dàng thuyết phục lãnh đạo và các bên liên quan, nhờ đó đẩy nhanh tiến độ công việc và đạt được kết quả tốt hơn.

Trong bài viết này, Skills Bridge sẽ giới thiệu 14 loại biểu đồ phổ biến. Mục tiêu là giúp bạn hiểu rõ đặc điểm, ưu điểm và bối cảnh áp dụng của từng loại biểu đồ, đồng thời biết cách lựa chọn và sử dụng chúng vào thực tế công việc, rút ngắn thời gian phân tích.

1. Biểu đồ tròn (Pie Chart)

Mục tiêu: Giúp người xem thấy nhanh tỷ trọng đóng góp của từng phần trong tổng thể. Sử dụng khi bạn có vài danh mục và muốn so sánh phần trăm (%) của từng danh mục

Tips: Nên hiển thị tối đa khoảng 6 thành phần để đảm bảo biểu đồ rõ ràng và dễ đọc

Ví dụ: Phòng Marketing cần báo cáo cho ban giám đốc kênh nào đang mang lại nhiều lượt nhấp (click) nhất trong chiến dịch quảng cáo để quyết định phân bổ lại ngân sách.

Kết quả biểu đồ tròn cho thấy Quảng cáo tìm kiếm trả phí chiếm gần phần lớn lượt nhấp (49,2%), vượt xa Mạng xã hội (24,2%) và Quảng cáo hiển thị (11,8%), khẳng định đây là kênh mang lại hiệu quả lớn nhất.

Đề xuất: Người dùng nên giới hạn số phần trên biểu đồ để tránh gây rối mắt, luôn hiển thị phần trăm trực tiếp trên biểu đồ và cân nhắc việc nhóm các thành phần có cùng thuộc tính vào cùng một nhóm để tăng tính rõ ràng.

2. Biểu đồ đường (Line Chart)

Mục tiêu: Biểu đồ đường thể hiện xu hướng thay đổi của dữ liệu theo thời gian, giúp người xem nhanh chóng nhận biết sự tăng trưởng, suy giảm hoặc biến động. Đây là công cụ trực quan để phân tích chuỗi dữ liệu liên tục.

Biểu đồ đường cho thấy Phụ kiện và Đồ thể thao là hai nhóm dẫn đầu về doanh thu, đặc biệt doanh thu Phụ kiện tăng, đạt mức cao nhất vào ngày 25/05. Trong khi đó, các nhóm Váy, Bộ quần áo và Áo blazer & Áo khoác duy trì ở mức thấp hơn và ít biến động, phản ánh sự chênh lệch rõ rệt về đóng góp doanh thu giữa các danh mục sản phẩm.

Đề xuất: Người dùng nên thêm các điểm dữ liệu nổi bật để nhấn mạnh xu hướng, sử dụng màu nhạt cho những đường phụ và làm nổi bật đường chính, đồng thời cẩn trọng với các trục vì việc thay đổi thang đo có thể làm sai lệch cách nhìn nhận.

3. Biểu đồ phễu (Funnel Chart)

Mục tiêu: Biểu đồ phễu sẽ giúp xác định tỷ lệ rơi rụng ở từng giai đoạn và tìm ra điểm nghẽn trong quy trình. Được dùng để theo dõi hành trình khách hàng qua từng giai đoạn, từ bước đầu quan tâm sản phẩm cho đến khi hoàn tất hành động mong muốn.

Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử muốn biết tỷ lệ khách hàng từ lúc xem sản phẩm đến khi hoàn tất đăng ký.

Biểu đồ phễu cho thấy tỷ lệ khách hàng giảm dần qua từng bước. Từ 100% khách hàng xem sản phẩm ban đầu, 63% tiếp tục thêm vào giỏ hàng và 45% tiến hành đặt mua. Tuy nhiên, đến bước đăng ký chỉ còn 13% khách hàng, cho thấy đây là giai đoạn có mức sụt giảm lớn nhất. Cuối cùng, chỉ 1% đơn hàng bị hủy. Điều này phản ánh quy trình đăng ký là điểm cần được ưu tiên tối ưu để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi tổng thể.

Đề xuất: Đề xuất: Khi sử dụng biểu đồ phễu, tốt nhất là chỉ giữ lại các bước quan trọng để tập trung vào những giai đoạn then chốt, hiển thị rõ tỷ lệ chuyển đổi giữa các bước và áp dụng gam màu từ đậm đến nhạt để trực quan hóa sự thay đổi.

4. Biểu đồ vùng (Area Chart)

Mục tiêu: Biểu đồ vùng được sử dụng để minh họa xu hướng và sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian, đồng thời thể hiện phần đóng góp của từng thành phần trong tổng thể. Khi các vùng được xếp chồng lên nhau, biểu đồ giúp người xem dễ dàng so sánh tỷ trọng và mức ảnh hưởng của từng yếu tố.

Ví dụ: Phòng bán hàng muốn theo dõi tổng số đơn hàng và mức đóng góp của từng dòng sản phẩm theo thời gian.

Biểu đồ vùng cho thấy đơn hàng tăng trưởng ổn định từ tháng 8 đến tháng 5, trong đó Quần jeans giữ vai trò chủ lực. Các nhóm Váy, Áo khoác và Đồ thể thao cùng góp phần mở rộng tổng đơn hàng, phản ánh sự phát triển đồng đều của danh mục sản phẩm.

Đề xuất: Với biểu đồ vùng nên giới hạn số lớp hiển thị ở mức vừa phải và bổ sung thêm nhãn hoặc tổng số để người xem dễ nắm bắt thông tin thay vì chỉ dựa vào diện tích.

5. Biểu đồ cột (Column Chart)

Mục tiêu: Giúp so sánh trực quan sự khác biệt giữa các danh mục, người xem sẽ dễ dàng xác định nhóm nào nổi trội hoặc kém hơn. Dùng cho dữ liệu phân loại (tháng, khu vực, nhóm khách hàng).

Ví dụ: Trong báo cáo kết quả kinh doanh, Giám đốc Tài chính muốn xác định tháng nào đạt hiệu suất bán hàng tốt nhất.

Biểu đồ cột cho thấy doanh thu, số đơn hàng và số sản phẩm đều đạt đỉnh vào tháng 4 và 5, nổi bật hơn hẳn so với các tháng khác. Nhờ đó, doanh nghiệp dễ dàng nhận diện giai đoạn cao điểm để tối ưu chiến lược bán hàng và quản lý nguồn lực.

Đề xuất: Khi sử dụng biểu đồ cột, việc sắp xếp dữ liệu theo giá trị hoặc theo thời gian sẽ giúp người xem dễ đọc hơn, đồng thời nên tránh đưa quá nhiều cột trên cùng một màn hình nhỏ và sử dụng màu nhấn để làm nổi bật cột quan trọng.

6. Biểu đồ cột chồng (Stacked Column Chart)

Mục tiêu: Biểu đồ cột chồng cho thấy mối quan hệ giữa từng phần và tổng thể, từ đó làm rõ mức đóng góp của từng thành phần trong tổng giá trị.

Ví dụ: Doanh nghiệp muốn theo dõi cơ cấu doanh thu theo từng sản phẩm trong năm.

Biểu đồ cột chồng cho thấy tổng doanh thu đạt cao nhất ở quý 3, với sản phẩm 1 luôn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong cả bốn quý. Sản phẩm 3 và 4 tuy đóng góp nhỏ hơn nhưng có xu hướng tăng ở nửa cuối năm. Điều này giúp doanh nghiệp nhận diện đâu là sản phẩm chủ lực và đâu là nhóm tiềm năng để xây dựng chiến lược phát triển cân đối hơn.

Đề xuất: Người dùng nên áp dụng khi cần xem cả tổng và cơ cấu, bổ sung nhãn giá trị trong từng phần để tránh ước lượng, đồng thời hạn chế quá nhiều thành phần nhỏ vì sẽ gây khó phân biệt.

7. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Mục tiêu: Biểu đồ phân tán giúp tìm ra mối quan hệ hoặc mẫu dữ liệu giữa hai biến số, giúp nhận diện xu hướng, mức độ tương quan và ngoại lệ.

Ví dụ: Bộ phận kinh doanh muốn phân tích mối tương quan giữa số lượng đơn hàng và giá bán trung bình qua các tháng.

Biểu đồ cho thấy mối quan hệ thuận giữa giá bán trung bình và số lượng đơn hàng theo thời gian. Cụ thể, từ tháng 7 đến tháng 5, giá bán trung bình tăng từ khoảng 43 USD lên 48 USD, theo đó số lượng đơn hàng tăng từ khoảng 2.800 đơn lên hơn 10.000 đơn. Kích thước bong bóng bắt đầu tăng rõ rệt từ khoảng tháng 11 trở đi, cho thấy nhu cầu thị trường và hiệu quả bán hàng cải thiện mạnh trong giai đoạn này, có thể do chiến dịch marketing hoặc mùa mua sắm cuối năm. Việc này phản ánh doanh nghiệp đang duy trì chiến lược giá và sản phẩm hợp lý, khi doanh số tăng song song với giá bán trung bình.

Đề xuất: Người dùng nên sử dụng màu sắc hoặc kích thước điểm để phân nhóm dữ liệu, nếu dữ liệu quá nhiều thì nên giảm kích thước hoặc thay đổi độ trong suốt, và đặc biệt cần kèm chú thích rõ ràng để người xem nhanh chóng hiểu ý nghĩa từng nhóm.

8. Biểu đồ hộp (Box Plot)

Mục tiêu: Biểu đồ hộp được sử dụng để thể hiện phân bố dữ liệu, cho thấy rõ trung vị, phạm vi biến động và sự xuất hiện của các giá trị ngoại lệ. Đây là công cụ hữu ích khi bạn muốn so sánh mức độ ổn định giữa nhiều nhóm dữ liệu, phát hiện sự chênh lệch bất thường, hoặc đánh giá rủi ro trước khi đưa ra quyết định.

Ví dụ: Marketing cần xem xét sự ổn định của các kênh truy cập trước khi quyết định phân bổ lại ngân sách.

Biểu đồ hộp cho thấy Email, Facebook và Tìm kiếm có trung vị cao nhất (khoảng 9 - 10 đơn) và biến động lớn (dao động từ gần 0 đến 30 đơn). Điều này cho thấy đây là các kênh mang lại hiệu quả đơn hàng cao, nhưng hiệu quả chưa ổn định, phụ thuộc vào thời điểm hoặc chiến dịch cụ thể. SEO có trung vị trung bình (khoảng 6 đơn) và mức biến động vừa phải (0 - 22 đơn), thể hiện sự ổn định tương đối và hiệu quả duy trì đều đặn theo thời gian. Quảng cáo hiển thị có trung vị thấp nhất (khoảng 3 - 4 đơn) và biến động nhỏ nhất (0 - 14 đơn), chứng tỏ hiệu quả thấp nhưng ổn định, ít mang lại đột biến về doanh số. Doanh nghiệp nên tăng đầu tư và tối ưu các chiến dịch Email, Facebook và Tìm kiếm để tận dụng tiềm năng doanh số, đồng thời duy trì SEO như một kênh ổn định dài hạn. Với Quảng cáo hiển thị, nên xem xét lại chiến lược nội dung và đối tượng mục tiêu hoặc giảm ngân sách để nâng cao hiệu quả tổng thể.

Đề xuất: Khi dùng biểu đồ hộp, cần giải thích cách đọc cho người mới làm quen, nên dùng để so sánh nhiều nhóm dữ liệu song song thay vì chỉ một nhóm đơn lẻ, đồng thời làm nổi bật các giá trị ngoại lệ bằng ký hiệu rõ ràng để người xem dễ nhận biết.

9. Biểu đồ nhiệt (Heatmap)

Mục tiêu: Biểu đồ nhiệt làm nổi bật sự khác biệt về hiệu suất hoặc tần suất trong một lưới dữ liệu, giúp người xem nhanh chóng nhận biết vùng cao - thấp.

Ví dụ: Một doanh nghiệp thương mại điện tử muốn tìm ra thời điểm khách hàng có mức độ tương tác cao nhất để tối ưu các chiến dịch marketing. 

Biểu đồ nhiệt cho thấy mức độ tương tác thường đạt đỉnh vào buổi sáng từ 9 - 10 giờ trong các ngày giữa tuần (Thứ Ba đến Thứ Năm), trong khi các khung giờ đêm và rạng sáng ghi nhận mức tương tác rất thấp. Từ dữ liệu này, doanh nghiệp có thể lựa chọn đăng tải nội dung, tung khuyến mãi hoặc gửi email chăm sóc khách hàng vào những khung giờ cao điểm, đồng thời tiết kiệm nguồn lực ở những khung giờ ít hiệu quả.

Đề xuất: Với biểu đồ nhiệt, hãy chọn thang màu trực quan và sắp xếp hàng, cột theo thứ tự hợp lý (ví dụ theo thời gian hoặc mức độ) để người xem dễ nắm bắt.

10. Biểu đồ thác nước (Waterfall)

Mục tiêu: Biểu đồ thác nước minh họa cách từng yếu tố đóng góp vào sự thay đổi tổng thể, giúp người xem thấy rõ các bước tăng/giảm liên tiếp.

Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử đang phân tích báo cáo doanh thu theo trạng thái đơn hàng.

Biểu đồ thác nước cho thấy doanh thu bị suy giảm đáng kể do đơn hủy và đơn trả hàng, trong khi tác động tích cực từ đơn đã giao và đơn đang xử lý còn khá nhỏ. Điều này phản ánh tình trạng mất cân đối giữa tổn thất và doanh thu thực nhận, cảnh báo rủi ro lớn nếu xu hướng này kéo dài. Doanh nghiệp cần ưu tiên giảm tỷ lệ hủy và trả hàng thông qua chính sách bán hàng, kiểm soát chất lượng và dịch vụ hậu mãi, thay vì chỉ kỳ vọng vào đơn hàng mới để bù đắp.

Đề xuất: Để biểu đồ thác nước trực quan hơn, nên giảm khoảng cách và giữ độ rộng cột hợp lý để dòng chảy tăng - giảm liền mạch và dễ theo dõi. Đồng thời, chỉ hiển thị nhãn ở các điểm quan trọng như hủy, trả hàng và tổng cộng, đặt ngay trên/dưới cột để tránh rối và che mất phần màu.

11. Biểu đồ dòng thời gian (Timeline Chart)

Mục tiêu: Biểu đồ dòng thời gian giúp minh họa các sự kiện theo trình tự thời gian, làm rõ điểm bắt đầu - kết thúc và khoảng cách giữa chúng, từ đó hỗ trợ theo dõi tiến độ và phân tích xu hướng hiệu quả.

Ví dụ: Bộ phận chăm sóc khách hàng muốn xác định tệp khách hàng trung thành. Họ cần xem ai mua nhiều đơn hàng nhất và có khách nào chỉ mua ngắn hạn rồi dừng hẳn.

Timeline cho thấy mỗi khách hàng có một giai đoạn mua hàng khác nhau. Alicia G. duy trì mua hàng từ năm 2017 đến 2018 với tổng cộng 13 đơn, cho thấy mức độ gắn bó cao. Trong khi Guadalupe T. chỉ mua 5 đơn từ đầu 2016 và ngừng ngay hẳn. Nhờ vậy, doanh nghiệp dễ dàng phân loại khách hàng trung thành và khách hàng ngắn hạn để thiết kế chương trình giữ chân phù hợp.

Đề xuất: Đối với biểu đồ dòng thời gian, nên giới hạn số sự kiện ở mức vừa phải, sử dụng biểu tượng hoặc nhãn ngắn gọn thay vì mô tả dài dòng, đồng thời chia thành các mốc chính và phụ để người xem dễ nắm bắt tiến trình.

12. Biểu đồ tần suất (Histogram)

Mục tiêu: Biểu đồ tần suất mô tả phân phối dữ liệu, giúp người xem nhận diện mức độ tập trung, độ lệch hoặc phân tán.

Ví dụ: Bộ phận chăm sóc khách hàng muốn đánh giá tốc độ xử lý khiếu nại để cải thiện quy trình dịch vụ.

Biểu đồ tần suất cho thấy phần lớn khiếu nại được xử lý trong vòng 3 ngày, tuy nhiên có một số trường hợp kéo dài đến 7 - 8 ngày. Điều này đặt ra câu hỏi về nguyên nhân khiến một số khiếu nại tốn nhiều thời gian hơn, có thể do quy trình phê duyệt nhiều bước, thiếu nhân sự xử lý, hoặc phân loại chưa hiệu quả. Doanh nghiệp cần rà soát quy trình để xác định nguyên nhân chậm trễ, chuẩn hóa các bước xử lý và phân bổ nguồn lực hợp lý nhằm rút ngắn thời gian giải quyết.

Đề xuất: Khi sử dụng biểu đồ tần suất, cần đặc biệt chú ý đến việc phân chia khoảng giá trị (bins) với số lượng và độ rộng hợp lý để biểu đồ phản ánh đúng đặc điểm dữ liệu. Ngoài ra, nên cập nhật định kỳ khi có dữ liệu mới để theo dõi được sự thay đổi xu hướng theo thời gian.

13. Thẻ KPI (Scorecard)

Mục tiêu: Thẻ KPI hiển thị nhanh chỉ số quan trọng, giúp người xem theo dõi hiệu suất chính so với kỳ trước. Được sử dụng để báo cáo tổng quan hàng tháng/quý; hiển thị rõ sự thay đổi tăng/giảm.

Ví dụ: Trong bảng dữ liệu báo cáo Marketing & Tương tác khách hàng, ban lãnh đạo có thể theo dõi nhanh hiệu suất tổng quan qua các thẻ KPI: doanh thu tăng 6,4%, số lần hiển thị tăng 4,6%, tỷ lệ nhấp chuột tăng 2%, trong khi ROAS giảm nhẹ 0,5%. Nhờ cách hiển thị ngắn gọn này, họ dễ dàng nhận biết ngay chỉ số nào đang cải thiện, chỉ số nào cần xem xét thêm, mà không cần quá nhiều thời gian để đi sâu vào báo cáo chi tiết.

Đề xuất: Trong thẻ KPI (Scorecard), chỉ nên hiển thị các chỉ số cốt lõi, bổ sung mũi tên hoặc màu sắc để biểu diễn xu hướng tăng giảm và đặt ở vị trí đầu tiên trong dashboard để thu hút sự chú ý ngay lập tức.

14. Biểu đồ đồng hồ (Gauge Chart)

Mục tiêu: Biểu đồ đồng hồ cho thấy mức độ hoàn thành so với mục tiêu đã đặt ra, giúp người xem đánh giá hiệu suất chỉ trong một cái nhìn.

Ví dụ: Bộ phận Kinh doanh cần báo cáo tiến độ đạt mục tiêu khách hàng mới trong quý cho ban giám đốc.

Gauge Chart cho thấy kim đồng hồ dừng ở mức 40 khách hàng mới, thấp hơn mục tiêu đặt ra là 75. Điều này phản ánh tiến độ chưa đạt mục tiêu như kỳ vọng, cần đánh giá lại mức độ khả thi của kế hoạch hoặc nguồn lực hiện có.

Đề xuất: Người dùng chỉ nên sử dụng khi có mục tiêu cụ thể, giữ thiết kế đơn giản với ba đến bốn vùng màu, và tránh lạm dụng nhiều biểu đồ đồng hồ trong cùng một báo cáo vì sẽ gây rối mắt và khó so sánh.

Chúng ta đã cùng điểm qua 14 loại biểu đồ với những đặc trưng và ứng dụng khác nhau. Mỗi biểu đồ không chỉ minh họa dữ liệu theo một cách riêng mà còn mở ra góc nhìn mới, giúp bạn lựa chọn công cụ phù hợp cho từng tình huống phân tích.

Trực quan hóa dữ liệu chính là cầu nối giữa những con số và quyết định kinh doanh. Khi biết cách lựa chọn và áp dụng đúng loại biểu đồ, bạn sẽ biến dữ liệu khô khan thành những câu chuyện dễ hiểu, giàu sức thuyết phục và định hướng rõ ràng cho hành động.

Để làm được điều đó, bạn có thể ghi nhớ vài gợi ý sau:

• Một thiết kế gọn gàng, dễ đọc sẽ truyền tải thông điệp mạnh mẽ hơn cả những con số dày đặc.
• Luôn bắt đầu từ câu hỏi phân tích sẽ giúp bạn chọn biểu đồ chính xác hơn.
• Thử nhiều góc nhìn khác nhau có thể mở ra những phát hiện bất ngờ.

Hãy bắt đầu thử nghiệm với những biểu đồ được gợi ý trong bài viết này để mỗi báo cáo của bạn không chỉ đầy đủ số liệu, mà còn truyền tải được tầm nhìn chiến lược và câu chuyện thuyết phục đằng sau dữ liệu.