Dữ liệu & phân tích
- Bài viết
- 14
- Framework
- 35
- Đọc hết lộ trình
- 135phút
- Cập nhật

Đọc theo thứ tự
Các bài của chủ đề này xếp theo thứ tự nên đọc. Đọc lần lượt thì mỗi bài dùng lại khung của bài trước.
Bắt đầu từ bước 1Vòng ra quyết định dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp nhỏ
Dành cho chủ chuỗi cửa hàng nhỏ hoặc người bán online đã có số liệu bán hàng nhưng chưa dùng nó để chọn hành động. Vòng bốn bước và mô hình logic, thử trên ví dụ giả định: chuỗi 5 quán trà có nên giữ thẻ tích điểm không.
Đọc bàiMartech có đáng phí không? Quy tắc thử–học bốn dòng
Dành cho đội marketing nhỏ sắp mua hoặc đang trả phí cho công cụ email, retargeting hay tích điểm. Bốn dòng: ghi mốc nền trước khi bật, giữ nhóm đối chứng ngẫu nhiên, chốt trước chỉ số và điều kiện dừng, chấm bằng đơn gia tăng chứ không bằng đơn được ghi công.
Netflix: dữ liệu hay trực giác? Đọc hai nghiên cứu gốc
Dành cho chủ doanh nghiệp và quản lý nghe nói Netflix chạy bằng dữ liệu, hoặc bằng trực giác. Hai nghiên cứu gốc cho thấy cách hỏi đó che mất điều chính: dữ liệu trả lời được một số câu hỏi rất hẹp, còn con người chọn câu hỏi và thước đo.
Hồi quy đơn trong Excel: đọc R² và phần dư mà không bị đánh lừa
Dành cho nhà quản lý có bảng chi quảng cáo và doanh thu trong Excel, sắp báo cáo "thêm 1 triệu quảng cáo thì thêm bao nhiêu doanh thu". Bài chỉ hàm nào ra số nào, cách đọc R² và sai số chuẩn, và ba bẫy làm R² cao vẫn sai: đường cong, một điểm xa, dốc không phải nhân quả.
Hiệu ứng roi da: vì sao đơn hàng méo hơn doanh số bán lẻ
Dành cho chủ xưởng hoặc nhà phân phối nhỏ thấy đơn của khách dao động mạnh hơn nhiều so với lượng khách thật sự bán ra. Lee, Padmanabhan và Whang chỉ ra bốn nguyên nhân, đều đến từ người đặt hàng hợp lý; bài đổi chúng thành việc một xưởng nhỏ làm được.
Từ GDP đến biên lợi nhuận của doanh nghiệp nhỏ
Dành cho chủ homestay, quán ăn hay cơ sở lưu trú nhỏ vừa đọc tin khách quốc tế tăng hơn 20% và muốn biết lợi nhuận của mình tăng bao nhiêu. Câu trả lời là chưa biết, vì mỗi mắt xích từ chỉ số vĩ mô đến biên lợi nhuận có hệ số riêng. Bài dựng chuỗi bằng số giả định để bạn thấy chỗ nó gãy.
Dự báo doanh số theo mùa trong Excel và chấm bằng MAPE
Dành cho chủ cửa hàng và người lập kế hoạch nhập hàng khi doanh số lên xuống theo tháng và cả năm đang tăng. Bài đi qua năm bước trong Excel với bộ số liệu giả định, và cho thấy khi nào cách này không hơn một cách đơn giản.
Kế hoạch dự án quá lạc quan: ngộ nhận kế hoạch và nhóm tham chiếu
Dành cho chủ doanh nghiệp và quản lý đang hứa ngày bàn giao hay ngân sách dựa trên kế hoạch của chính đội mình. Câu trả lời ngắn: hỏi các dự án giống thế này đã kết thúc ra sao, rồi đặt dự án của bạn vào phân phối đó.
Burberry: công nghệ có thể may lại một cuộc xoay chuyển?
Dành cho chủ hoặc trưởng marketing của thương hiệu thời trang nhỏ đang cân nhắc công cụ AI cho chăm sóc khách hàng. Hồ sơ giải thưởng của Burberry nêu giá trị đơn trung bình tăng 24%, nhưng không nguồn nào gắn mức đó với doanh thu hay lợi nhuận; bài tách sự kiện khỏi tuyên bố.
Dự báo nhu cầu: khi nào hỏi chuyên gia, khi nào dựng mô hình
Dành cho người lập kế hoạch nhập hàng hoặc giám đốc tài chính phải dự báo nhu cầu cho sản phẩm mới lẫn mặt hàng đã bán nhiều năm. Có số liệu thì bắt đầu bằng thống kê; chưa có thì dùng phán đoán có cấu trúc như Delphi. Bài vẽ bản đồ chọn giữa hai bên.
AI tăng năng suất bao nhiêu? Đọc kỹ ba nghiên cứu trước khi tin
Dành cho chủ doanh nghiệp và quản lý đang nghe những con số kiểu "AI tăng năng suất 40%". Bài đọc ba nghiên cứu, hai thí nghiệm ngẫu nhiên và một nghiên cứu triển khai theo đợt, và chỉ ra mỗi con số đo cái gì, trên ai, và sai ở chỗ nào khi đem sang đội của bạn.
Khi lịch sử vô dụng: Starbucks dự báo thế nào giữa COVID
Dành cho chủ doanh nghiệp và giám đốc tài chính phải lập kế hoạch khi số liệu các năm trước không còn dùng để ngoại suy. Starbucks rút hướng dẫn, công bố từng phần rồi đưa lại khoảng dự báo; bài đối chiếu khoảng đó với kết quả thật.
5 câu hỏi trước khi tin một biểu đồ, thử trên một báo cáo thật
Dành cho nhà quản lý nhận một báo cáo có biểu đồ đẹp trước cuộc họp ra quyết định. Năm câu hỏi giúp đọc biểu đồ: đo gì, ai nằm trong dữ liệu, hình có khớp số không, lớn đến đâu, và có áp dụng cho bạn không.
"Gấp 2,7 lần" nghĩa là gì? Rủi ro tương đối và tuyệt đối
Dành cho nhà quản lý hoặc chủ doanh nghiệp nhận báo cáo ghi một nhóm "gấp 2,7 lần". Bạn sẽ biết cần hỏi mức nền nào và đổi bội số thành số người trên 100 trong bốn bước, với một báo cáo thật làm bài tập.
Framework trong chủ đề này
Mỗi thẻ ghi nguồn gốc và câu hỏi mà khung đó giúp bạn hỏi. Bấm vào để sang trang framework, nơi có đủ các bài nhắc đến nó.
AI trong quản trị quan hệ khách hàng (AI-CRM)
Khi đội marketing hoặc chăm sóc khách hàng định đưa AI vào CRM, AI thay đổi việc thu hút, phát triển và giữ chân khách hàng ra sao, và phải trả giá gì về công bằng?Libai et al., 2020; Huang and Rust, 2021
Ba dạng phân mảnh internet
Khi đưa dịch vụ số ra thị trường nước ngoài, ban lãnh đạo cần biết internet ở đó bị chia cắt về kỹ thuật, chính sách nhà nước hay thương mại để lường trước rào cản nào?Drake, Cerf and Kleinwächter, 2016
Ba loại phân tích: mô tả, dự báo, đề xuất
Khi lãnh đạo doanh nghiệp đầu tư vào dữ liệu, cần biết dữ liệu sẽ trả lời câu hỏi nào: chuyện gì đã xảy ra, sẽ xảy ra gì, hay nên làm gì?Lepenioti et al., 2020
Bốn bước kiểm định giả thuyết
Sau khi chạy một thử nghiệm trên mẫu khách hàng, đội marketing hay phân tích dữ liệu cần qua những bước nào để biết dữ liệu có đủ bằng chứng bác bỏ giả định mặc định không?Lane, n.d.; Illowsky & Dean, 2023; Greenland et al., 2016
Bốn chỗ con số có thể nói dối
Khi nhận một báo cáo hay biểu đồ dùng để ra quyết định, nhà quản lý cần soi những gì ở dữ liệu, cách chọn mẫu, cách trình bày và cách diễn giải trước khi tin?De Veaux and Hand, 2005; Jansen et al., 2022
Bốn lớp thiên kiến thuật toán
Trước khi dùng thuật toán sàng lọc hồ sơ, trưởng phòng nhân sự cần biết công cụ này có thể thiên vị ứng viên theo những cách nào, và phải sửa ở khâu nào?Binns, 2018; Zimmermann et al., 2020; Dattner et al., 2019
Bốn nguyên nhân của hiệu ứng roi da
Trưởng cung ứng của nhà máy thấy đơn đặt từ đại lý dao động mạnh hơn nhiều so với doanh số bán lẻ thực: vì sao đơn hàng càng ngược lên thượng nguồn càng méo?Lee, Padmanabhan and Whang, 1997; Chopra, 2019, ch. 10
Bốn thành phần của chuỗi thời gian
Giám đốc vận hành thấy doanh số quý này tăng vọt và phải quyết định nhập hàng: bao nhiêu là xu hướng, bao nhiêu là mùa vụ, bao nhiêu là chu kỳ kinh tế?Hyndman & Athanasopoulos, 2021
Chu trình dự báo cuốn chiếu
Khi chi phí, giá bán hay tỷ giá biến động khiến ngân sách năm nhanh lỗi thời, giám đốc tài chính nên dự báo lại theo quý và phân tích chênh lệch hằng tháng ra sao?Hope and Fraser (2003) on beyond-budgeting; guidance revision seen in the Starbucks releases
Chuỗi nhân quả từ vĩ mô đến doanh nghiệp nhỏ
Khi tăng trưởng, tỷ giá hay mặt bằng lương thay đổi, chủ doanh nghiệp nhỏ cần lần theo chuỗi nhân quả nào để biết doanh thu và biên lợi nhuận của mình sẽ bị ảnh hưởng ra sao?Meadows, 2008
Chọn phép kiểm định theo câu hỏi
Khi cần phân tích dữ liệu khảo sát hay thử nghiệm, người làm phân tích nên chọn phép kiểm định thống kê nào cho đúng câu hỏi và kiểu dữ liệu đang có?Kim, Kim and Kwak, 2024
Chọn phương pháp dự báo
Khi lập dự báo doanh số hay nhu cầu, nhà quản lý nên dựa vào phán đoán định tính, mô hình định lượng hay kết hợp cả hai?Makridakis, Wheelwright and Hyndman (1998); Hyndman and Athanasopoulos (2021); combination evidence in Petropoulos et al. (2022); Makridakis, Spiliotis and Assimakopoulos (2018)
Hiển thị 12 trên 35 framework. Phần còn lại nằm trong thư viện.
Tài liệu tham khảo
Xếp A–Z theo họ tác giả, kiểu Harvard. Nguồn có DOI thì link https://doi.org/…; nguồn không có DOI thì link trang nguồn hoặc ghi rõ không có DOI.
- Berk, J. and DeMarzo, P. (2024) Corporate Finance, 6th edn. Harlow: Pearson.Không có DOITrang nguồn
- Binns, R. (2018) ‘Fairness in machine learning: lessons from political philosophy’, in Proceedings of Machine Learning Research. pp. 149–159.Không có DOIproceedings.mlr.pressĐược trích trong 1 bài
- Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976) Time Series Analysis: Forecasting and Control, rev. edn. San Francisco: Holden-Day.Không có DOITrang nguồn
- Buehler, R., Griffin, D. and Ross, M. (1994) ‘Exploring the 'planning fallacy': why people underestimate their task completion times’, Journal of Personality and Social Psychology, 67(3), pp. 366–381.doi:10.1037/0022-3514.67.3.366Được trích trong 1 bài
- Cairo, A. (2016) The truthful art: data, charts, and maps for communication. San Francisco: New Riders.Không có DOITrang nguồn
- Cairo, A. (2019) How charts lie: getting smarter about visual information. New York: W.W. Norton.Không có DOIĐược trích trong 1 bài
- Chaffey, D. and Ellis-Chadwick, F. (2019) Digital marketing: strategy, implementation and practice. Harlow: Pearson.Không có DOITrang nguồn
- Chopra, S. (2019) Supply chain management: strategy, planning, and operation (7th global edn). Harlow: Pearson.Không có DOIpearson.comĐược trích trong 4 bài
- Cleveland, W.S. and McGill, R. (1984) ‘Graphical perception: theory, experimentation, and application to the development of graphical methods’, Journal of the American Statistical Association, 79(387), pp. 531–554.doi:10.1080/01621459.1984.10478080Trang nguồn
- Dalkey, N. and Helmer, O. (1963) ‘An experimental application of the Delphi method to the use of experts’, Management Science, 9(3), pp. 458–467.doi:10.1287/mnsc.9.3.458Trang nguồn
- Dattner, B. et al. (2019) The legal and ethical implications of using AI in hiring. Harvard Business Review.Không có DOIhbr.orgĐược trích trong 1 bài
- De Veaux, R.D. and Hand, D.J. (2005) ‘How to lie with bad data’, Statistical Science, 20(3), pp. 231–238.doi:10.1214/088342305000000269Trang nguồn
- Drake, W.J., Cerf, V.G. and Kleinwächter, W. (2016) Internet fragmentation: an overview. Geneva: World Economic Forum (Future of the Internet Initiative White Paper).Không có DOIwww3.weforum.orgTrang nguồn
- Dwork, C. et al. (2012) ‘Fairness through awareness’, in Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference. New York: ACM, pp. 214–226.doi:10.1145/2090236.2090255Được trích trong 1 bài
- European Parliament and Council (2016) Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union.Không có DOIeur-lex.europa.euĐược trích trong 3 bài
- Fairfield, J.A.T. and Engel, C. (2015) ‘Privacy as a public good’, Duke Law Journal, 65(3), pp. 385–457.Không có DOIscholarship.law.duke.eduĐược trích trong 2 bài
- Flyvbjerg, B. (2006) ‘From Nobel Prize to project management: getting risks right’, Project Management Journal, 37(3), pp. 5–15.doi:10.1177/875697280603700302Được trích trong 1 bài
- Gigerenzer, G. et al. (2007) ‘Helping doctors and patients make sense of health statistics’, Psychological Science in the Public Interest, 8(2), pp. 53–96.doi:10.1111/j.1539-6053.2008.00033.xĐược trích trong 2 bài
- Greenland, S. et al. (2016) ‘Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations’, European Journal of Epidemiology, 31(4), pp. 337–350.doi:10.1007/s10654-016-0149-3Được trích trong 1 bài
- Hammond, J.S., Keeney, R.L. and Raiffa, H. (1998) ‘The hidden traps in decision making’, Harvard Business Review, 76(5).Không có DOIhbr.orgĐược trích trong 2 bài
- Higgins, R.C. (1977) ‘How much growth can a firm afford?’, Financial Management, 6(3), pp. 7–16.doi:10.2307/3665251Trang nguồn
- Hoffmann, S., Lazanski, D. and Taylor, E. (2020) ‘Standardising the splinternet: how China's technical standards could fragment the internet’, Journal of Cyber Policy, 5(2), pp. 239–264.doi:10.1080/23738871.2020.1805482Trang nguồn
- Hope, J. and Fraser, R. (2003) Beyond Budgeting: How Managers Can Break Free from the Annual Performance Trap. Boston: Harvard Business School Press.Không có DOITrang nguồn
- Huang, M.-H. and Rust, R.T. (2021) ‘A strategic framework for artificial intelligence in marketing’, Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), pp. 30–50.doi:10.1007/s11747-020-00749-9Trang nguồn
- Hyndman, R.J. and Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice (3rd edn). Melbourne: OTexts.Không có DOIotexts.comĐược trích trong 1 bài
- Hyndman, R.J. and Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: Principles and Practice, 3rd edn.Không có DOIotexts.comĐược trích trong 1 bài
- Illowsky, B. and Dean, S. (2023) Introductory statistics 2e. Houston, Texas: OpenStax.Không có DOIopenstax.orgĐược trích trong 1 bài
- James, G. et al. (2021) An introduction to statistical learning: with applications in R (2nd edn). New York: Springer.doi:10.1007/978-1-0716-1418-1Được trích trong 1 bài
- James Bell Associates (2018) Guide to data-driven decision making: using data to inform practice and policy decisions in child welfare organizations. Washington, DC: Children's Bureau, Administration for Children and Families, U.S. Department of Health and Human Services.Không có DOIjbassoc.comĐược trích trong 1 bài
- Jansen, B.J. et al. (2022) ‘The illusion of data validity: why numbers about people are likely wrong’, Data and Information Management, 6(4), article 100020.doi:10.1016/j.dim.2022.100020Được trích trong 1 bài
- Johnson, G., Scholes, K. and Whittington, R. (2008) Exploring corporate strategy: text and cases. Harlow: FT Prentice Hall.Không có DOITrang nguồn
- Kahneman, D. and Tversky, A. (1979) ‘Prospect theory: an analysis of decision under risk’, Econometrica, 47(2), pp. 263–291.doi:10.2307/1914185Được trích trong 1 bài
- Kaplan, R.S. and Norton, D.P. (1992) ‘The balanced scorecard: measures that drive performance’, Harvard Business Review, 70(1), pp. 71–79.Không có DOIhbr.orgTrang nguồn
- Kim, J., Kim, D.H. and Kwak, S.G. (2024) ‘Comprehensive guidelines for appropriate statistical analysis methods in research’, Korean Journal of Anesthesiology, 77(5), pp. 503–517.doi:10.4097/kja.24016Trang nguồn
- Kleinberg, J., Mullainathan, S. and Raghavan, M. (2017) ‘Inherent trade-offs in the fair determination of risk scores’, in 8th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (ITCS 2017), LIPIcs 67. pp. 43:1–43:23.doi:10.4230/LIPIcs.ITCS.2017.43Được trích trong 1 bài
- Knaflic, C.N. (2015) Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals. Hoboken, NJ: Wiley.Không có DOITrang nguồn
- Kohavi, R., Tang, D. and Xu, Y. (2020) Trustworthy online controlled experiments: a practical guide to A/B testing. Cambridge University Press.doi:10.1017/9781108653985Được trích trong 1 bài
- Lane, D.M. (n.d.) Steps in hypothesis testing. Online Statistics Education: an interactive multimedia course of study (Rice University, University of Houston Clear Lake and Tufts University).Không có DOIonlinestatbook.comTrang nguồn
- Lee, H.L., Padmanabhan, V. and Whang, S. (1997) ‘Information distortion in a supply chain: the bullwhip effect’, Management Science, 43(4), pp. 546–558.doi:10.1287/mnsc.43.4.546Được trích trong 1 bài
- Lemon, K.N. and Verhoef, P.C. (2016) ‘Understanding customer experience throughout the customer journey’, Journal of Marketing, 80(6), pp. 69–96.doi:10.1509/jm.15.0420Được trích trong 1 bài
- Lepenioti, K. et al. (2020) ‘Prescriptive analytics: literature review and research challenges’, International Journal of Information Management, 50, pp. 57–70.doi:10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.003Được trích trong 1 bài
- Libai, B. et al. (2020) ‘Brave new world? On AI and the management of customer relationships’, Journal of Interactive Marketing, 51, pp. 44–56.doi:10.1016/j.intmar.2020.04.002Trang nguồn
- Lichtenstein, S. and Fischhoff, B. (1977) ‘Do those who know more also know more about how much they know?’, Organizational Behavior and Human Performance, 20(2), pp. 159–183.doi:10.1016/0030-5073(77)90001-0Trang nguồn
- Makridakis, S., Wheelwright, S.C. and Hyndman, R.J. (1998) Forecasting: Methods and Applications, 3rd edn. New York: Wiley.Không có DOITrang nguồn
- Makridakis, S., Spiliotis, E. and Assimakopoulos, V. (2018) ‘Statistical and machine learning forecasting methods: concerns and ways forward’, PLOS ONE, 13(3), article e0194889.doi:10.1371/journal.pone.0194889Trang nguồn
- Mayer, M. and Nock, P.J. (2025) ‘Editorial: Digital fragmentations, technological sovereignty and new perspectives on the global digital political economy’, Global Political Economy, 4(1), pp. 2–13.doi:10.1332/26352257Y2024D000000029Trang nguồn
- Meadows, D.H. (2008) Thinking in systems: a primer. White River Junction, VT: Chelsea Green.Không có DOITrang nguồn
- Nissenbaum, H. (2010) Privacy in context: technology, policy, and the integrity of social life. Stanford, CA: Stanford University Press.doi:10.1515/9780804772891Được trích trong 1 bài
- Nocetti, J. (2024) A splintered internet? Internet fragmentation and the strategies of China, Russia, India and the European Union. Paris: Ifri (Études de l'Ifri, February 2024).Không có DOIifri.orgTrang nguồn
- Ostrom, E. (1990) Governing the commons: the evolution of institutions for collective action. Cambridge: Cambridge University Press.doi:10.1017/cbo9780511807763Trang nguồn
- Palm, E. (2009) ‘Securing privacy at work: the importance of contextualized consent’, Ethics and Information Technology, 11(4), pp. 233–241.doi:10.1007/s10676-009-9208-8Được trích trong 1 bài
- Park, M.J. (2017) ‘Why evaluate organizational change efforts?’, in Evaluating organization development: how to ensure and sustain the successful transformation. Productivity Press, pp. 1–30.doi:10.1201/b21877-1Được trích trong 1 bài
- Petropoulos, F. et al. (2022) ‘Forecasting: theory and practice’, International Journal of Forecasting, 38(3), pp. 705–871.doi:10.1016/j.ijforecast.2021.11.001Trang nguồn
- Rist, R.C., Boily, M.-H. and Martin, F. (2011) Influencing Change: Building Evaluation Capacity to Strengthen Governance. Washington, DC: World Bank.doi:10.1596/978-0-8213-8403-9Được trích trong 1 bài
- Schoemaker, P.J.H. (1995) ‘Scenario planning: a tool for strategic thinking’, Sloan Management Review, 36(2), pp. 25–40.Không có DOIshop.sloanreview.mit.eduĐược trích trong 1 bài
- Starbucks Corporation (2020) Business update (8 April). SEC EDGAR, Exhibit 99.1 (Press release).Không có DOIsec.govĐược trích trong 1 bài
- Starbucks Corporation (2020) Starbucks reports Q4 fiscal 2020 results (29 October). SEC EDGAR, Exhibit 99.1 (Press release).Không có DOIsec.govĐược trích trong 1 bài
- Tufte, E.R. (2001) The visual display of quantitative information. Cheshire, CT: Graphics Press.Không có DOIĐược trích trong 1 bài
- Tversky, A. and Kahneman, D. (1974) ‘Judgment under uncertainty: heuristics and biases’, Science, 185(4157), pp. 1124–1131.doi:10.1126/science.185.4157.1124Trang nguồn
- Wack, P. (1985) ‘Scenarios: uncharted waters ahead’, Harvard Business Review, 63(5), pp. 73–89.Không có DOIhbr.orgĐược trích trong 2 bài
- Wedel, M. and Kannan, P.K. (2016) ‘Marketing analytics for data-rich environments’, Journal of Marketing, 80(6), pp. 97–121.doi:10.1509/jm.15.0413Được trích trong 2 bài
- Welch, I. (1992) ‘Sequential sales, learning, and cascades’, Journal of Finance, 47(2), pp. 695–732.doi:10.1111/j.1540-6261.1992.tb04406.xTrang nguồn
- Whittington, R. et al. (2023) Exploring strategy: text and cases. Harlow: Pearson.Không có DOIĐược trích trong 1 bài
- Winters, P.R. (1960) ‘Forecasting sales by exponentially weighted moving averages’, Management Science, 6(3), pp. 324–342.doi:10.1287/mnsc.6.3.324Trang nguồn
- Wong, B. (2011) ‘Points of view: color blindness’, Nature Methods, 8(6), p. 441.doi:10.1038/nmeth.1618Trang nguồn
- Zacks, J. and Tversky, B. (1999) ‘Bars and lines: a study of graphic communication’, Memory & Cognition, 27(6), pp. 1073–1079.doi:10.3758/BF03201236Trang nguồn
- Zimmermann, A., Di Rosa, E. and Kim, H. (2020) Technology can't fix algorithmic injustice. Boston Review.Không có DOIbostonreview.netĐược trích trong 1 bài
Tất cả bài
14 bài viếtTháng 11/2026
12 bài trên trang này
Dữ liệu & phân tích9 phút đọcVòng ra quyết định dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp nhỏ
Dành cho chủ chuỗi cửa hàng nhỏ hoặc người bán online đã có số liệu bán hàng nhưng chưa dùng nó để chọn hành động. Vòng bốn bước và mô hình logic, thử trên ví dụ giả định: chuỗi 5 quán trà có nên giữ thẻ tích điểm không.
Dữ liệu & phân tích10 phút đọcMartech có đáng phí không? Quy tắc thử–học bốn dòng
Dành cho đội marketing nhỏ sắp mua hoặc đang trả phí cho công cụ email, retargeting hay tích điểm. Bốn dòng: ghi mốc nền trước khi bật, giữ nhóm đối chứng ngẫu nhiên, chốt trước chỉ số và điều kiện dừng, chấm bằng đơn gia tăng chứ không bằng đơn được ghi công.
Dữ liệu & phân tích10 phút đọcNetflix: dữ liệu hay trực giác? Đọc hai nghiên cứu gốc
Dành cho chủ doanh nghiệp và quản lý nghe nói Netflix chạy bằng dữ liệu, hoặc bằng trực giác. Hai nghiên cứu gốc cho thấy cách hỏi đó che mất điều chính: dữ liệu trả lời được một số câu hỏi rất hẹp, còn con người chọn câu hỏi và thước đo.
Dữ liệu & phân tích11 phút đọcHồi quy đơn trong Excel: đọc R² và phần dư mà không bị đánh lừa
Dành cho nhà quản lý có bảng chi quảng cáo và doanh thu trong Excel, sắp báo cáo "thêm 1 triệu quảng cáo thì thêm bao nhiêu doanh thu". Bài chỉ hàm nào ra số nào, cách đọc R² và sai số chuẩn, và ba bẫy làm R² cao vẫn sai: đường cong, một điểm xa, dốc không phải nhân quả.
Dữ liệu & phân tích9 phút đọcHiệu ứng roi da: vì sao đơn hàng méo hơn doanh số bán lẻ
Dành cho chủ xưởng hoặc nhà phân phối nhỏ thấy đơn của khách dao động mạnh hơn nhiều so với lượng khách thật sự bán ra. Lee, Padmanabhan và Whang chỉ ra bốn nguyên nhân, đều đến từ người đặt hàng hợp lý; bài đổi chúng thành việc một xưởng nhỏ làm được.
Dữ liệu & phân tích10 phút đọcTừ GDP đến biên lợi nhuận của doanh nghiệp nhỏ
Dành cho chủ homestay, quán ăn hay cơ sở lưu trú nhỏ vừa đọc tin khách quốc tế tăng hơn 20% và muốn biết lợi nhuận của mình tăng bao nhiêu. Câu trả lời là chưa biết, vì mỗi mắt xích từ chỉ số vĩ mô đến biên lợi nhuận có hệ số riêng. Bài dựng chuỗi bằng số giả định để bạn thấy chỗ nó gãy.
Dữ liệu & phân tích10 phút đọcDự báo doanh số theo mùa trong Excel và chấm bằng MAPE
Dành cho chủ cửa hàng và người lập kế hoạch nhập hàng khi doanh số lên xuống theo tháng và cả năm đang tăng. Bài đi qua năm bước trong Excel với bộ số liệu giả định, và cho thấy khi nào cách này không hơn một cách đơn giản.
Dữ liệu & phân tích9 phút đọcKế hoạch dự án quá lạc quan: ngộ nhận kế hoạch và nhóm tham chiếu
Dành cho chủ doanh nghiệp và quản lý đang hứa ngày bàn giao hay ngân sách dựa trên kế hoạch của chính đội mình. Câu trả lời ngắn: hỏi các dự án giống thế này đã kết thúc ra sao, rồi đặt dự án của bạn vào phân phối đó.
Dữ liệu & phân tích10 phút đọcBurberry: công nghệ có thể may lại một cuộc xoay chuyển?
Dành cho chủ hoặc trưởng marketing của thương hiệu thời trang nhỏ đang cân nhắc công cụ AI cho chăm sóc khách hàng. Hồ sơ giải thưởng của Burberry nêu giá trị đơn trung bình tăng 24%, nhưng không nguồn nào gắn mức đó với doanh thu hay lợi nhuận; bài tách sự kiện khỏi tuyên bố.
Dữ liệu & phân tích8 phút đọcDự báo nhu cầu: khi nào hỏi chuyên gia, khi nào dựng mô hình
Dành cho người lập kế hoạch nhập hàng hoặc giám đốc tài chính phải dự báo nhu cầu cho sản phẩm mới lẫn mặt hàng đã bán nhiều năm. Có số liệu thì bắt đầu bằng thống kê; chưa có thì dùng phán đoán có cấu trúc như Delphi. Bài vẽ bản đồ chọn giữa hai bên.
Dữ liệu & phân tích9 phút đọcAI tăng năng suất bao nhiêu? Đọc kỹ ba nghiên cứu trước khi tin
Dành cho chủ doanh nghiệp và quản lý đang nghe những con số kiểu "AI tăng năng suất 40%". Bài đọc ba nghiên cứu, hai thí nghiệm ngẫu nhiên và một nghiên cứu triển khai theo đợt, và chỉ ra mỗi con số đo cái gì, trên ai, và sai ở chỗ nào khi đem sang đội của bạn.
Dữ liệu & phân tích10 phút đọcKhi lịch sử vô dụng: Starbucks dự báo thế nào giữa COVID
Dành cho chủ doanh nghiệp và giám đốc tài chính phải lập kế hoạch khi số liệu các năm trước không còn dùng để ngoại suy. Starbucks rút hướng dẫn, công bố từng phần rồi đưa lại khoảng dự báo; bài đối chiếu khoảng đó với kết quả thật.
Trang 1/2