Tài liệu E-Metrics - nhân tố sống còn trong thương mại điện tử docx

E-Metrics - nhân tố sống còn trong
thương mại điện tử


Đã có rất nhiều lý do được đưa ra để giải thích sự suy sụp của phong
trào dotcom, mô phỏng theo những phân tích tài chính của các mô hình kinh
tế, hay theo kiểu đầu tư càng mạo hiểm thì lợi nhuận càng cao.

Kiểu giải thích chung chung, cũ rích như vậy của các nhà kinh tế không chỉ
ra được nguyên nhân và tác động thực sự của vấn đề. Trong khi trên thực tế,
những dự án kinh doanh quá đơn sơ mới chính là nguyên nhân gây nên sự thất bại
của các công ty đầy tham vọng.


Một hệ thống phân tích dữ liệu trên mạng là một yếu tố không thể thiếu đối
với bất cứ một doanh nghiệp thông tin nào.
Nhiều công ty dotcom thành công như Yahoo, Amazon và Ebay, đang tiếp
tục kinh doanh, vẫn với phương châm "Cứ đầu tư, sẽ có khách hàng" của họ.
Cũng làm theo chiến lược "Cứ đầu tư " tương tự, tạI sao một số công ty lại
thất bại, còn một số khác thì thành công? Về thực chất, các công ty đã thất bại bởi
họ không phát triển một hệ thống đo lường mới, theo bản chất cốt lõi của thương
mại điện tử, và nó khác một cách căn bản so với kiểu phân tích dữ liệu tài chính
truyền thống.

Chỉ có rất ít các công ty hiểu rằng Internet không chỉ đơn giản là một
"kênh" kinh doanh; mà nó phải được coi là một họat động kinh doanh độc lập. Và
những lĩnh vực kinh doanh không truyền thống như vậy đòi hỏi phải được quản lý
bằng một hệ thống đo lường hoàn tòan mới. Trong bài viết này, tôi không định
đưa ra các công cụ đo lường cho ngành thương mại điện tử, tôi cũng không đưa ra
"bí quyết" cho cuộc cạnh tranh trên Internet.

Tôi sẽ trình bày về một nền tảng cơ sở để tạo ra phương pháp đo lường,
phân tích, đánh giá phù hợp nhất đối vớI các hoạt động kinh doanh trên mạng, và
làm thế nào để thể hiện các phương pháp đó dưới dạng dễ hiểu, dễ thựchành nhất.
Và sau chót, nền tảng này sẽ mang lại cho bạn những lợi ích sau:
• Phát hiện nhanh chóng những vấn đề trên trang web.
• Hiểu được các nhân tố cơ bản trên site.
• Hiểu mối quan hệ giữa đơn vị sản phẩm, doanh thu và lợi
nhuận, đồng thời hiểu cách để điều chuyển các nhân tố này.
Phương pháp đo lường truyền thống và trên mạng
Phương pháp đo lường truyền thống theo lỗ và lãi (P&L) không thể tạo nên
được một bức tranh hoàn chỉnh về hành vi của khách hàng. Những phương pháp
đánh giá như vậy chỉ dựa vào các giao dịch đã thực hiện, được tổng hợp tại thời
điểm diễn ra mua bán.

Ngược lại, các phương pháp cho thương mại điện tử (từ đây sẽ được gọi là
e-metrics - hay các phương pháp đo lường, phân tích các dữ liệu thu thập từ mạng)
tạo ra cơ hội để đánh giá tất cả những gì liên quan đến hành vi của khách hàng
trước khi họ chính thức mua hàng.

Sự hấp dẫn của các dữ liệu trên mạng chính là nó có thể lưu giữ được từng
động tác click chuột, từng hình ảnh khách hàng đã xem. Các dữ liệu này sẽ tạo nên
một bức tranh hoàn chỉnh về các hành vi dẫn đến việc mua hàng của khách hàng
(hay quan trọng hơn, những hành vi dẫn đến việc không mua hàng).

Trong thời kỳ bùng nổ dotcom, một vài từ lóng của emetrics đã trở thành
thuật ngữ phân tích: page leakage (trang làm "mất khách"), sự phản đối, tính hấp
dẫn, tốc độ, sự hủy bỏ giỏ hàng, độ hội tụ, và có lẽ điều hấp dẫn nhất trong các
nhân tố trên chính là hướng phân tích (khả năng tìm thấy "yếu tố quyết định dẫn
đến việc mua hàng").

Những khái niệm trên rất thú vị và mới mẻ, nhưng chúng nặng về tính lý
thuyết hàn lâm bởi chúng dựa trên một chuỗi các câu chuyện giả tưởng.

Để có một quyết định khả thi, phương pháp hiệu quả nhất là trung gian giữa
phương pháp đo đếm P&L (vốn khá mơ hồ và khó tích hợp hòan chỉnh) và
phương pháp hàn lâm mà tôi đã miêu tả (phương pháp này khá thú vị nhưng
không phải dễ kích hoạt).

Holy Grail là một tập hợp các e-metrics có thể kích hoạt và định lượng,
trong đó ghi nhận các kiểu hành vi và liên kết chúng với các chỉ số kinh doanh
quan trọng như số hàng tiêu thụ, doanh thu và lợi nhuận.

Trên lý tưởng, các dữ liệu như vậy phải được phục vụ cho cả việc quản lý
và nghiên cứu phát triển, và việc ứng dụng công cụ báo cáo linh hoạt phải phù hợp
với cả các những chuyên viên kỹ thuật lẫn những người không chuyên. Việc quản
lý tòan bộ quá trình này đòi hỏi phải là một nhân viên thực sự giàu kinh nghiệm,
có tầm nhìn chiến lược sâu rộng.
Điểm khởi đầu
Những câu hỏi mà chúng ta muốn biết về khách hàng trên web rất đa dạng.
Bước đầu tiên là phải xây dựng một hệ thống công cụ phân tích hòan chỉnh, trong
đó liệt kê các dạng phân tích cần tiến hành. Mỗi dạng phân tích phảI riêng biệt,
hầu hết các câu hỏi sẽ được hình thành trong ma trận two-by-two (xem hình 1).
Tôi sẽ giải thích mỗI phần của ma trận một cách chi tiết hơn.
E-metrics về chất lượng
Những phương pháp đo lường lưu lượng (trên mạng) cơ bản này thường
được thực hiện trong ngắn hạn và đòi hỏI độ tích hợp thấp. Chúng chỉ dựa vào các
dữ liệu về hành vi trên mạng và tập hợp vào một hệ thống dữ liệu có sẵn. Yêu cầu
tối thiểu là các dữ liệu này phải được tập hợp theo tuần, nhưng khi cần thiết cũng
phải thu thập được ngay khi dự án kinh doanh cần đến. Những ví dụ cụ thể là:
 Lưu lượng (traffic) giữa các trang và từng nhóm trang: những dữ liệu sơ

bộ về lưu lượng luân chuyển giữa các trang web được biểu hiện bằng số clicks, số
lượt truy nhập, số người truy nhập
 Tỷ lệ % để mất khách hàng (Page leakage percentage): đây là tỷ lệ % số
người truy cập đến một trang web và dừng lại tại đó, không tiếp tục xem sang các
trang được link khác, trên tổng số người truy cập vào trang web đó.

Từ tỷ lệ này, bạn có thể nhận biết được mức độ hấp dẫn, hiệu quả trong thiết kế
website của mình, thay cho những nhận xét mang tính cảm nhận trước đây. Ngoài
ra, mỗi lần có sự thay đổi trên website, việc so sánh tỷ lệ này sẽ giúp bạn đưa ra
đánh giá thích hợp nhất.
 Click tiếp theo (next click): đây là một yếu tố quan trọng trong phân
tích, đánh giá xem trang nào thường xuyên được xem tiếp từ một hay một nhóm
trang web nhất định. (khi xem xét thông số này, bạn nên xét trong một nhóm nhỏ
các trang, vì nhiều khi kết quả số trang được liệt kê phụ thuộc vào cách thiết kế
web).

Thiết kế web có ảnh hưởng rất lớn đến next click, đặc biệt khi ta tiến hành thu thập
dữ liệu từ một trang chủ có chứa nhiều đường link. Quan trọng hơn, thông số này
giúp bạn đo lường được một trong những vấn đề hóc búa nhất trong thiết kế Web:
giá trị bất động sản của trang web.

Click trước đó (Previous click): tương tự như Next click, việc lấy số liệu
về previous click sẽ cho ta biết những trang web nào là đường dẫn thường xuyên
nhất đến một trang web hay nhóm trang nhất định.

Mô hình định hướng và giá trị bất động sản của một trang là những vấn đề
cốt lõi trong phương pháp đo lường này. Những tên miền và URL ghi lại được sẽ
rất có ích, đặc biệt khi trình bày dưới dạng minh họa cho một ảnh hưởng nào đó.
Việc ghi lại các đo lường điện tử về chất lượng một cách tự động, đầy đủ và
đều đặn rất quan trọng. I't nhất, ngườI quản trị cũng nên duy trì những báo cáo e-

metrics thường xuyên.
E-metrics theo dự án
Mặc dù chỉ dựa vào dữ liệu điện tử, các cách đo lường này được xây dựng
cho mục tiêu dài hạn hơn, dài hạn ở đây có nghĩa là những phân tích này nhằm vào
mục đích phát triển những ứng dụng trên mạng, bằng việc đo lường những thay
đổi kỹ thuật.

Kiểu e-metrics này được tạo ra để thúc đẩy quá trình giao dịch trên mạng
bằng cách đo lường các biến đổi từng giai đoạn, từng trường hợp cụ thể.


Ví dụ, nếu một giám đốc dự án muốn cải thiện một phần của trang web, nhà
tư vấn phân tích Web sẽ cùng với vị giám đốc dự án tạo ra một hệ thống đo lường
xung quanh các trang đặc biệt và cần được cải tiến.

Hệ thống này có thể bao gồm việc đo lường tần suất truy cập, hoặc nếu
nhóm trang web có tính hệ thống và theo một trình tự (chẳng hạn như quá trình
đăng ký hay ứng dụng), các phương pháp đo lường có thể bao gồm những kết quả
chi tiết kiểu bậc thang.

Kiểu báo cáo này có giá trị rất quan trọng trong việc phân tích tác động của
doanh thu hình phễu, hay tỷ lệ số khách hàng trong một giai đoạn này với số
khách hàng trong một giai đoạn khác của một quá trình bán hàng. Chẳng hạn như
nếu một giám đốc dự án muốn thu hút được nhiều khách hàng trên mạng để giảm
cuộc gọi đến trung tâm dịch vụ khách hàng.

Nhà tư vấn phân tích Web sẽ tạo ra một cách đo lường trọn gói để nhà quản
lý dự án phải thực hiện để biết xem có bao nhiêu khách hàng đã sử dụng ứng dụng
mới trên trang web của ông ta trên tổng số khách hàng đã liên hệ (cả qua web và
điện thoại).

Khi dự án hoàn thành và sự cải tiến trong kinh doanh được ghi vào sổ kế
tóan, những dữ liệu này sẽ không cần phải ghi lại nữa, vì vậy đây được coi là
phương pháp nhất thời.
Tuy nhiên, trong khi kiểu e-metrics này có thể không cần thiết đối với mô
hình kinh doanh đều đều, nó lại rất quan trọng đối với các dự án để chứng minh
giá trị thật sự của dự án và giảm bớt tổng chi phí.
Các e-metrics này về bản chất là các câu hỏi được đặt ra để tư vấn chi tiết
cho các nhà kinh doanh, đặc biệt là trong các dự án. Khi đã biết được các câu hỏi,
giám đốc dự án cần có các công cụ truy cập dữ liệu và báo cáo cần thiết để có thể
lập các báo cáo theo từng mục tiêu sử dụng ngay khi cần thiết.
Mặc dù các phương pháp đo lường này thường nhằm hỗ trợ cho việc thực
hiện các dự án kỹ thuật, các câu hỏI thường mang tính ngắn hạn, không còn giá trị
khi dự án đã được thực hiện. Tuy nhiên, nếu sau quá trình thực thi, các đo lường
này được đánh giá là cần thiết cho việc kinh doanh thì chúng sẽ được thực hiện
đều đặn như là e-metrics cho chất lượng.
E-metrics theo chiều sâu
Đây là các e-metrics được áp dụng trong ngắn hạn và đòi hỏi nhiều công
sức tích hợp. Chúng có tính tùy biến 100% và vì vậy là đây là một cách đo lường
tốn nhiều thời gian nhất, bởi chúng được xây dựng nhằm đáp ứng rất nhiều các tra
vấn khác nhau.

Những tra vấn này có thể bao gồm các phân tích nguyên nhân gốc rễ, kiểm
tra giả thiết, nghiên cứu khoảng cách an tòan, phân tích nhóm khách hàng, phân
tích giỏ hàng, phân tích chuỗi và kết hợp, và còn nhiều ứng dụng khai thác dữ liệu
khác.
Thực hiện e-metrics theo chiều sâu không dễ dàng chút nào, vì ít nhất 3 lý
do sau:
• Phải có sự tích hợp giữa nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, và
điều này trên thực tế là rất phức tạp.
• Việc thu thập dữ liệu rất phức tạp vì phương pháp này đòi hỏi

phải có một số lượng lớn các loại dữ liệu để thực hiện theo các phân tích
khác nhau.
• Phân tích thống kê thường là mục tiêu đầu tiên của phương
pháp này,
Ít có công ty nào khẳng định rằng các dữ liệu về e-metrics, tài chính, khách
hàng và hỗ trợ khách hàng của mình được lưu trữ trong một hệ thống cơ sở dữ liệu
duy nhất. Thông thường các cơ sở dữ liệu thường chạy trên nhiều hệ thống khác
nhau, và việc thu thập được dữ liệu như ý muốn là rất phức tạp (chẳng hạn như
phải lấy dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu nào đó và kết hợp với các trường khoá để lọc
dữ liệu nhiều lần cho đến khi có bản báo cáo cuối cùng)
Chính vì vậy, e-metrics theo chiều sâu thường được sử dụng trong các dự
án công nghệ. Bạn cần phải biết cân đối các yêu cầu sao cho kết quả phân tích đạt
được hiệu quả cao trong một khung thời gian nhất định. E-metrics thường dẫn đến
những thay đổi đáng kể trong kinh doanh bởi chúng có khả năng đo đếm được
những nguyên nhân, ảnh hưởng vô hình mà trước đây đã bị bỏ qua.
Một ví dụ dưới đây sẽ trình bày những cơ hội đặc biệt với các khách hàng
của bạn bằng việc phát triển một bản báo cáo về số lần mua hàng của một sản
phẩm hay số hàng dự trữ, trên số lần truy cập vào sản phẩm đó, và sau đó vẽ đồ thị
kết quả:
 Lượt truy cập ít / lượt trao đổi thành công thấp: chứng tỏ sản phẩm ít
được quan tâm hay khách hàng khó tìm thấy sản phẩm này trên site. Nếu bạn thấy
cách trình bày sản phẩm và hướng dẫn mua hàng đã rất rõ ràng, dễ hiểu thì chứng
tỏ sản phẩm này không được khách ưa chuộng.
 Lượt truy cập thấp/lượt trao đổi thành công cao: chứng tỏ khi khách
hàng truy cập vào đây, họ đã biết chắc mình muốn mua gì. Cần xem xét để đưa
những mặt hàng đó vào danh sách những sản phẩm best-sellers.
 Lượt truy cập cao/lượt trao đổi cao: chứng tỏ sản phẩm rất được ưa
chuộng, bán chạy. Không cần phải chi thêm chi phía quảng cáo, khuyến mãi nào
cho sản phẩm này nữa.


Lượt truy cập cao/lượt chuyển đổi thấp: Cơ hội của bạn rất nhiều. Cần
tìm biện pháp xúc tiến bán hàng, đưa ra mức giá cạnh tranh hơn, tăng cường
khuyến mãi để thúc đẩy doanh số.
Báo cáo tích hợp cao và tự động
Kiểu e-metrics này thường được thực hiện trong dài hạn và cần có sự tích
hợp cao. Chúng có xuất phát từ e-metrics theo chiều sâu và từ kết quả của các báo
cáo tích hợp khá phức tạp,
Để có được các dữ liệu báo cáo tự động và độ tích hợp cao đòi hỏi phải có
sự nỗ lực của các nhà phân tích web, nhà quản lý kinh doanh và cơ sở hạ tầng IT
cần thiết. Bởi những báo cáo dạng này tốn rất nhiều công sức tạo dựng được cơ sở
dữ liệu phù hợp, nhằm mục tiêu trả lời được càng nhiều, càng nhanh các câu hỏi
càng tốt.
Như tôi đã nói ở trên, việc báo cáo dữ liệu nên được điều hành và phát triển
cùng nhau, đồng thời các công cụ lấy dữ liệu phải thật linh hoạt để có thể phù hợp
với cả các chuyên gia kỹ thuật lẫn những người không chuyên.

Những công cụ thu thập dữ liệu linh hoạt như Excel Pivot Tables và quá
trính phân tích thông tin trên mạng có thể cung cấp nhiều loại báo cáo có mức độ
quan trọng khác nhau. Những công cụ này sẽ dễ dàng thu thập các báo cáo liên
quan, để có tầm nhìn tổng quan trên một diện bao quat rộng, sau đó các dữ liệu
phức tạp sẽ được tổng hợp trong một định dạng dễ hiểu về e-metrics chất lượng.
Với những nền tảng cơ sở về phân tích điện tử như vậy, bạn đã có được một
phương pháp để đo lường tính hiệu quả của hoạt động kinh doanh, thông qua hành
vi của khách hàng trên mạng.
Bản năng tồn tại
Một hệ thống nền tảng vững chắc về phân tích trên mạng sẽ tạo ra được các
giải pháp phân tích chất lượng chính xác nhất đối với những vấn đề mà trước đây
vẫn được coi là vô hình và không thể định lượng được, đó là đánh giá phân tích
mức độ tích hợp và lưu lượng giao dịch trên mạng.