Hãy cùng Linh phân tích case study sau. Thông thường, khi doanh thu sụt giảm, đa số các công ty sẽ chọn cách quen thuộc: đổ thêm tiền vào quảng cáo, cố gắng nói to hơn đối thủ, chen lấn trong tâm trí khách hàng bằng ngân sách và tiếng ồn. Nhưng Narellan Pools, một công ty nhỏ, chuyên xây hồ bơi ở Úc, thì không làm vậy.

Trước khi đi tiếp, Linh muốn lưu ý là bạn không cần phải bán hồ bơi thì mới áp dụng được nội dung trong bài viết này nha. Dù bạn đang kinh doanh thiết bị gia dụng, đồ nội thất hay ô tô, miễn là sản phẩm của bạn có giá trị lớn hơn mức chi tiêu trung bình, và khách hàng phải cân nhắc kỹ trước khi mua, thì bạn cũng sẽ học được rất nhiều.

Hãy trở lại case study của Narellan Pools. Trong giai đoạn từ 2007 đến 2013, doanh số của họ giảm tới 25%. Giá nhà tăng cao khiến người dân không còn đủ khả năng xây thêm hồ bơi. Đồng thời, xu hướng sống trong căn hộ thay vì nhà có sân vườn cũng ngày càng phổ biến. Điều đó kéo theo nhu cầu làm hồ bơi giảm mạnh. Và đặc thù ngành này là khách hàng thường chỉ mua một lần trong đời - nên cơ hội tiếp cận là cực kỳ giới hạn.

Thay vì tiếp tục đầu tư vào các kênh quảng cáo truyền thống như truyền hình, báo chí, hay Google Ads, là những thứ họ từng thử nhưng không có hiệu quả, Narellan Pools quyết định chọn một hướng đi khác: lắng nghe kỹ hơn, nhìn sâu hơn vào dữ liệu.

Cùng với sự hỗ trợ của công ty phân tích dữ liệu Affinity, Narellan Pools bắt đầu thu thập và phân tích dữ liệu trong suốt 5 năm: tổng cộng 7 terabyte thông tin, hơn 100 triệu dòng dữ liệu. Bao gồm cả dữ liệu nội bộ như hành vi người dùng trên website, thời gian truy cập, tỉ lệ chuyển đổi, chi phí quảng cáo, và cả dữ liệu bên ngoài như tâm lý người tiêu dùng, giấy phép xây dựng, xu hướng tìm kiếm trên mạng, lạm phát, thời tiết.

Sau quá trình phân tích, các bạn biết họ phát hiện ra điều gì không? Đó là người ta không quyết định mua hồ bơi chỉ vì trời nóng. Thực tế, doanh số chỉ tăng vọt khi nhiệt độ tại khu vực đó cao hơn mức trung bình 30 ngày trước đó, TRONG ÍT NHẤT HAI NGÀY LIÊN TIẾP. Không phải cái nóng tuyệt đối, mà là sự thay đổi tạo cảm giác “trời bắt đầu nóng lên rồi” mới khiến khách hàng thật sự ra quyết định.

Và từ insight đó, họ đặt thêm một câu hỏi: Nếu biết chính xác thời điểm người ta bắt đầu sẵn sàng mua, thì cần điều gì để thúc đẩy họ hành động ngay lúc đó?

Đội ngũ Affinity đã phỏng vấn sâu khách hàng, và phát hiện rằng khoảnh khắc tạo cảm xúc mạnh nhất chính là lần đầu tiên được nhảy xuống hồ bơi của riêng mình. Không phải bảng báo giá, không phải tính năng sản phẩm. Mà là cảm giác được thả mình vào làn nước mát giữa cái nóng oi bức, một cách đầy tự do, thoải mái, tận hưởng. Một giấc mơ rất cá nhân.

Vậy là chiến dịch được xây dựng xoay quanh chính khoảnh khắc cảm xúc đó. Ở mỗi khu vực mà thời tiết hội đủ điều kiện, tức là khi nhiệt độ vượt mức trung bình trong hai ngày liên tiếp, hệ thống quảng cáo sẽ được kích hoạt, chạy trong bốn ngày tiếp theo. Mỗi vùng có một lịch riêng, hoàn toàn dựa trên dữ liệu thời tiết thực tế. Không ồ ạt, không lãng phí.

Quảng cáo hiển thị hình ảnh người dùng nhảy xuống hồ bơi trong một ngày hè nắng nóng, kèm theo thông điệp đánh thẳng vào cảm xúc. Tất cả được phân phối qua Google Search và mạng xã hội, hoàn toàn tự động.

Kết quả rất ấn tượng. Sau một năm, lượng khách hàng tiềm năng tăng 11%. Doanh số tăng 23%. Và với ngân sách chưa tới 500.000 đô Úc, họ chỉ dùng 70% trong số đó, nhưng đạt được tỉ lệ hoàn vốn lên tới 54 lần. Nghĩa là mỗi một đô chi ra, họ thu lại được 54 đô doanh thu. Không phải vì họ làm nhiều hơn. Mà vì họ làm đúng hơn.

Câu chuyện của Narellan Pools khiến Linh tự hỏi: có bao nhiêu doanh nghiệp đang ra những quyết định quan trọng mỗi ngày mà không có dữ liệu hỗ trợ? Có bao nhiêu người làm marketing, vận hành, tuyển dụng, thậm chí là các bác sĩ, giáo viên, hay các bạn bán hàng trực tuyến, mà vẫn chỉ dựa vào cảm giác? Và nếu tất cả chúng ta có được những công cụ để nhìn rõ hơn, đo lường tốt hơn, và hành động đúng lúc, thì kết quả sẽ thay đổi đến mức nào?

Đó cũng chính là lý do Linh và đội ngũ Skills Bridge thực hiện chuỗi nội dung Làm Bạn Với AI, chuyên đề Phân tích dữ liệu. Linh muốn đưa kỹ năng này ra khỏi khuôn khổ dành riêng cho kỹ sư hay chuyên gia dữ liệu, để trở thành một công cụ thiết yếu cho bất kỳ ai muốn làm việc thông minh hơn, ra quyết định chắc chắn hơn và tạo ra giá trị rõ ràng hơn trong công việc. Nhất là khi công nghệ AI ngày nay đang biến một kỹ năng tưởng chừng rất khó học thành điều ai cũng có thể tiếp cận và sử dụng được.

Trong vài năm gần đây, khi nói đến phát triển bản thân, mọi người thường chọn học các kỹ năng mềm: giao tiếp, thuyết trình, xây dựng thương hiệu cá nhân, hay tư duy phản biện. Đây đều là những kỹ năng quan trọng, giúp bạn tự tin hơn, kết nối tốt hơn, và tạo ra nhiều cơ hội hơn trong công việc. Nhưng điều thú vị là: lý do khiến chúng trở nên phổ biến không chỉ vì tính thực tiễn, mà còn vì cảm giác “áp dụng được ngay”. Bạn có thể học trong một buổi sáng và cảm thấy khác biệt ngay buổi chiều. Không cần tải một phần mềm mới toanh, không cần dữ liệu, cũng không cần đo lường hiệu quả ngay lập tức.

Trong khi đó, kỹ năng như phân tích dữ liệu thì lại thường bị dán nhãn là “quá khó”, “chỉ dành cho dân kỹ thuật”, “chỉ cho những ai giỏi số”, và tất nhiên là “không dành cho mình”. Dù vậy, nếu nhìn vào danh sách những kỹ năng cốt lõi năm 2025 do Diễn đàn Kinh tế Thế giới công bố, thì kỹ năng đứng số 1 không phải là nói chuyện, không phải là sáng tạo, mà là analytical thinking, tư duy phân tích. Đây là khả năng nhìn vấn đề một cách logic, bóc tách từng phần, đặt câu hỏi đúng và đưa ra quyết định dựa trên lý lẽ chặt chẽ.

Và một trong những cách thực tiễn nhất để rèn tư duy phân tích, chính là học kỹ năng phân tích dữ liệu. Tư duy phân tích là “phần mềm gốc” trong đầu bạn, còn phân tích dữ liệu là cách bạn đem phần mềm đó đi giải quyết vấn đề thật, bằng số liệu thật. Bạn không chỉ nghĩ mạch lạc hơn, mà còn chứng minh được điều mình nghĩ đúng hay sai. Dù vậy, rất nhiều người vẫn thấy e dè khi bắt đầu. Và phần lớn nỗi ngại đến từ ba lý do rất phổ biến.

(1) Lý do thứ nhất là sợ phải giỏi toán, thống kê, lập trình. Nhiều người nghe đến chữ “phân tích dữ liệu” là tưởng tượng ngay tới những mô hình phức tạp hay những hàm Excel nhìn thôi đã muốn… tắt máy đi ngủ rồi.

(2) Lý do thứ hai là không biết bắt đầu từ đâu. Học công cụ trước, hay học tư duy trước? Học cái gì thì đủ? Nói tóm lại là việc thiếu một lộ trình rõ ràng khiến người học dễ nản, dễ bỏ giữa chừng. 

(3) Và lý do thứ ba, rất con người, là dữ liệu nhìn quá khô. Toàn là bảng, biểu đồ, và rất nhiều số. Mình biết là cần thiết đó, nhưng thật lòng là mình không hiểu chúng, và chúng cũng không hiểu mình. Linh rất hiểu những điều này, vì sự thật là Linh cũng không giỏi tính toán. Các bạn không nghe nhầm đâu. Nếu các bạn hỏi Linh 1234 + 1472 ra bao nhiêu, Linh sẽ nói thẳng là: “Bạn đi bấm máy tính đi.” 

VẬY LÀM THẾ NÀO, ĐỂ TẤT CẢ CHÚNG TA, NHỮNG NGƯỜI THÍCH KINH DOANH, THÍCH SÁNG TẠO, THÍCH LÀM VIỆC NÀY VIỆC KHÁC, NHƯNG KHÔNG THÍCH LÀM TOÁN, PHÁT TRIỂN KỸ NĂNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU?

Câu trả lời là: TẬN DỤNG SỨC MẠNH CỦA AI! Với AI, bạn không cần phải là người giỏi công nghệ. Bạn không cần phải viết hàm, cũng không cần thuộc công thức. Bạn chỉ cần biết mình muốn tìm hiểu điều gì. “Sản phẩm nào đang bán tốt?”, “Tại sao doanh số tháng rồi giảm?”, “Tệp khách hàng nào nên đầu tư thêm?”. Bạn gõ câu hỏi như đang tìm kiếm trên Google, và AI sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu, tạo biểu đồ, đưa ra gợi ý. Như vậy, thay vì phải mò từng dòng số hay dựng báo cáo thủ công như trước, bạn sẽ tập trung nhiều hơn vào tư duy phân tích.

Và điều quan trọng nhất là: phân tích dữ liệu giờ đây không còn là một kỹ năng khô khan, khép kín. Khi bạn học nó, bạn đang rèn luyện khả năng suy nghĩ có tổ chức, quan sát vấn đề một cách có căn cứ, và ra quyết định dựa trên lý do rõ ràng. Trong một thế giới mà mỗi người đều phải ra quyết định hằng ngày, thì ai có dữ liệu, và biết cách đọc, hiểu, khai thác nó, sẽ là người nắm lợi thế thật sự.

Không chỉ dành riêng cho dân văn phòng hay các công ty lớn, kỹ năng phân tích dữ liệu là nền tảng quan trọng trong nhiều công việc quen thuộc. Các bạn bán hàng online có thể dùng dữ liệu để biết sản phẩm nào đang thu hút, thời điểm nào đăng bài thì hiệu quả nhất. Giáo viên có thể nhìn vào kết quả học tập để điều chỉnh cách dạy, kịp thời nhận ra học sinh nào đang gặp khó khăn. Ngay cả bác sĩ điều hành một phòng khám cũng có thể dựa vào tỷ lệ tái khám, mức độ hài lòng của bệnh nhân để cải thiện chất lượng dịch vụ từng ngày.

Vì thế, nếu trước giờ bạn từng nghĩ “phân tích dữ liệu không phải chuyện của mình”, thì có lẽ đã đến lúc cần nhìn lại. Bởi thực tế là: ngành nào cũng đang sử dụng dữ liệu. Khác biệt chỉ nằm ở chỗ, ai chọn tận dụng, và ai để mình bị bỏ lại phía sau. BẠN CÓ MUỐN BỊ BỎ LẠI PHÍA SAU KHÔNG?

Nếu câu trả lời là KHÔNG, và nếu bạn xem tới đây thì Linh tin là bạn rất muốn đi tiếp, thì Linh muốn nhắn với bạn rằng: học phân tích dữ liệu không hề quá sức, cũng không cần bắt đầu từ những thứ phức tạp. Với sự hỗ trợ của AI, bạn hoàn toàn có thể bắt đầu từ những câu hỏi nhỏ, và từ đó, tạo ra thay đổi lớn trong công việc mỗi ngày. Và hãy tự tin là luôn có Linh và đội ngũ Skills Bridge bên cạnh đồng hành cùng bạn. Đây là 3 điều bạn có thể làm ngay!

(1) Đầu tiên, bắt đầu từ câu hỏi, không phải công cụ. Đừng lao ngay vào học một hàm Excel hay một phần mềm phân tích dữ liệu nào đó mà không biết mình đang cố giải quyết điều gì. Hãy bắt đầu từ những câu hỏi đơn giản nhưng đúng: Vì sao khách hàng rời bỏ? Tại sao doanh số tăng nhưng lợi nhuận lại không tăng? Chiến dịch nào hiệu quả nhất? Những câu hỏi như vậy mới là khởi điểm thật sự của phân tích. Khi bạn biết đặt câu hỏi tốt, AI sẽ giúp bạn tìm câu trả lời. Tư duy phản biện và sự tò mò chính là nền móng quan trọng hơn bất kỳ công cụ nào.

(2) Thứ hai, dùng AI như một công cụ hỗ trợ trực quan. Bạn không cần biết lập trình hay xử lý dữ liệu thủ công. Chỉ cần có file Excel, Google Sheet, hay một bảng số liệu bất kỳ, bạn có thể hỏi AI: tóm tắt dữ liệu này giúp tôi, tìm điểm bất thường trong bảng này, xu hướng theo tuần là gì, có điều gì bất hợp lý ở đây không? Các công cụ như ChatGPT, Power BI Copilot, Notion AI hay các plugin phân tích dữ liệu đang ngày càng dễ dùng. Chúng biến dữ liệu thành biểu đồ, so sánh, highlight điểm nổi bật, nhanh hơn, dễ hiểu hơn và trực quan hơn rất nhiều so với việc bạn tự ngồi lọc từng dòng.

(3) Thứ ba, hãy luyện tập ngay trên công việc thật. Bạn không cần chờ đến khi có một “dự án phân tích dữ liệu lớn” mới bắt đầu. Hãy dùng chính những báo cáo quen thuộc bạn vẫn nhận mỗi tuần: doanh thu theo từng khách hàng, tồn kho theo từng sản phẩm, hiệu quả chiến dịch marketing, hay KPI của đội ngũ. Mỗi tuần, hãy đặt một câu hỏi nhỏ, dùng AI để phân tích dữ liệu, rồi chia sẻ lại kết quả với nhóm hoặc cấp trên. Cách học nhanh nhất là áp dụng ngay vào tình huống thực tế. Tuần này bạn hiểu thêm một điều, tháng sau bạn sẽ có một góc nhìn sâu sắc hơn. Và rồi không bao lâu, Linh tin chắc bạn sẽ trở thành người mà cả nhóm tin tưởng mỗi khi cần ra một quyết định dựa trên dữ liệu.

Nếu trước đây bạn từng nghĩ phân tích dữ liệu khô khan, khó học, và không dành cho mình, thì có lẽ bạn đang đứng trước một cơ hội lớn để thay đổi góc nhìn đó. Không phải vì bạn cần trở thành chuyên gia dữ liệu, mà vì bạn đang sống và làm việc trong một thế giới mà mọi quyết định đều tốt hơn khi có dữ liệu hỗ trợ phía sau. Và khi bạn kết hợp được khả năng đặt câu hỏi đúng với sức mạnh của AI, bạn sẽ mở ra cho mình một không gian mới, nơi trực giác không bị loại bỏ, mà được củng cố bởi thông tin đáng tin cậy.

Đây mới chỉ là bước khởi đầu. Càng đi sâu, bạn sẽ càng thấy mình không chỉ hiểu dữ liệu, mà còn dùng được nó, làm chủ nó, và biến nó thành lợi thế thật sự. Linh tin rằng những bài viết tiếp theo sẽ cho bạn cảm giác rất khác về kỹ năng tưởng chừng khô khan này: dễ hiểu hơn, dễ làm hơn, và thậm chí... truyền cảm hứng hơn rất nhiều.