XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH DOANH TẬP TRUNG VÀO DỮ LIỆU (DATA DRIVEN BUSINESS MODEL)

Việc xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu đang trở thành xu hướng quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường. Vậy mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu là gì và làm thế nào để triển khai trong thực tế, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá trong bài viết dưới đây.

1. Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu (Data driven business model) là gì?

Trong bối cảnh kỷ nguyên số đang diễn ra mạnh mẽ, cùng với sự lên ngôi của trí tuệ nhân tạo AI, dữ liệu đã trở thành một tài sản vô cùng giá trị. Nó không chỉ đơn thuần là thông tin mà còn là một nguồn lực chiến lược, có khả năng quyết định sự thành công của những doanh nghiệp dựa vào AI (AI first comapny) trong quá trình chuyển đổi số.

Theo  đó, mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu (Data-Driven Business Model - DDBM) là một cách tiếp cận chiến lược, trong đó dữ liệu đóng vai trò là nguồn lực chính và không thể thiếu trong việc tạo ra giá trị đề xuất cho khách hàng. Trọng tâm của mô hình này là việc thu thập, xử lý, phân tích và ứng dụng dữ liệu một cách hiệu quả để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt và tối ưu hóa mọi hoạt động của doanh nghiệp. 

Theo nhận định từ Mr. Tony Dzung - Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings: “Việc đặt dữ liệu vào trung tâm của mọi hoạt động, từ phát triển sản phẩm và dịch vụ đến tương tác với khách hàng và xây dựng chiến lược kiếm tiền, là yếu tố cốt lõi của mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu.”

2. Sự khác biệt căn bản giữa mô hình kinh doanh truyền thống và mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu 

Theo Mr. Tony Dzung đánh giá: “Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu có khả năng tác động sâu rộng đến mọi khía cạnh của mô hình kinh doanh truyền thống, từ việc định hình giá trị mà doanh nghiệp mang lại cho khách hàng cho đến cách thức doanh nghiệp tạo ra doanh thu và duy trì lợi nhuận.”

Sự khác biệt căn bản giữa mô hình kinh doanh truyền thống và mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu nằm ở nền tảng đưa ra quyết định. 

Trong khi các mô hình truyền thống thường dựa trên kinh nghiệm, trực giác của nhà quản lý và các giả định chung về thị trường, mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu lại dựa trên những bằng chứng thực tế thu thập được từ dữ liệu. 

Việc phân tích dữ liệu một cách khách quan giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, diễn biến thị trường và hiệu quả hoạt động nội tại. Nhờ đó, mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu cho phép doanh nghiệp phản ứng linh hoạt và nhanh chóng hơn trước những thay đổi không ngừng của thị trường và nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng. 

3. Tại sao doanh nghiệp cần xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu?

Dữ liệu không chỉ đơn thuần là thông tin mà còn là một nguồn lực chiến lược, có khả năng quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong quá trình chuyển đổi số. Việc xây dựng một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu mang lại vô số lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp:

• Đưa ra quyết định kinh doanh chính xác: Dữ liệu cung cấp thông tin chính xác và khách quan, giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định có căn cứ vững chắc, giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng thành công so với việc chỉ dựa vào cảm tính.
• Hiểu rõ khách hàng và thị trường: Dữ liệu thu thập được như lịch sử mua sắm, nhân khẩu học giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu. Đồng thời, dữ liệu về thị trường giúp nhận diện những xu hướng mới, nắm bắt thông tin về đối thủ cạnh tranh và khám phá các cơ hội kinh doanh tiềm năng. 
• Tối ưu hóa quy trình và tăng cường hiệu suất: Dữ liệu về quy trình sản xuất, chuỗi cung ứng và các hoạt động nội bộ khác giúp doanh nghiệp xác định được những điểm tắc nghẽn. Thông qua đó, tiến hành tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, từ đó giảm chi phí hoạt động và tăng năng suất làm việc. 
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu về hành vi và sở thích khách hàng giúp doanh nghiệp tạo ra sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu riêng biệt của từng người, từ đó tăng cường sự gắn kết và lòng trung thành của khách hàng.
• Khai thác nguồn doanh thu mới: Doanh nghiệp có thể bán dữ liệu hoặc cung cấp các dịch vụ thông tin, giải pháp dựa trên dữ liệu thu thập được, từ đó mở ra cơ hội kiếm tiền mới từ dữ liệu.
• Nâng cao lợi thế cạnh tranh: Khi doanh nghiệp có khả năng đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng và chính xác, đồng thời hiểu rõ khách hàng và thị trường hơn đối thủ cạnh tranh, doanh nghiệp sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội.

4. Các thành phần chính của mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu 

Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu bao gồm nhiều thành phần quan trọng, chúng phối hợp với nhau để tạo ra giá trị cho khách hàng và lợi nhuận cho doanh nghiệp. Hãy cùng Mr. Tony Dzung khám phá những thành phần quan trọng dưới đây:

4.1. Dữ liệu (Data)

Dữ liệu là thành phần cốt lõi của mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu. Doanh nghiệp cần xác định rõ các nguồn dữ liệu quan trọng, bao gồm cả dữ liệu nội bộ (bán hàng, khách hàng, tài chính, kho hàng) và dữ liệu bên ngoài (thị trường, đối thủ, dữ liệu từ mạng xã hội và IoT). 

Xây dựng hệ thống thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả là bước đầu tiên và quan trọng. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu có chất lượng tốt và được sử dụng chính xác để ra quyết định.

4.2. Phân tích dữ liệu (Data Analysis)

Phân tích dữ liệu là một phần hết sức quan trọng trong mô hình mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu. 

Doanh nghiệp cần sử dụng các công cụ phân tích như thống kê, học máy, trí tuệ nhân tạo (AI) và các công cụ Business Intelligence (BI) để chuyển dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. 

Các loại phân tích bao gồm phân tích mô tả (điều gì đã xảy ra), phân tích dự đoán (điều gì có thể xảy ra) và phân tích gợi ý (chúng ta nên làm gì?), giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn.

4.3. Đề xuất giá trị dựa trên dữ liệu (Data-Driven Value Proposition)

Giá trị mà doanh nghiệp mang lại cho khách hàng trong mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu được xây dựng từ những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. 

Doanh nghiệp có thể cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa, giúp giải quyết vấn đề của khách hàng hiệu quả hơn. Việc phát triển giá trị đề xuất này giúp doanh nghiệp không ngừng đổi mới và cải tiến để đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường.

4.4. Quy trình hoạt động (Operations)

Dữ liệu cần được tích hợp vào các quy trình kinh doanh cốt lõi để tự động hóa các tác vụ, cải thiện hiệu quả các hoạt động như marketing, bán hàng và dịch vụ khách hàng. AI và học máy có thể tự động hóa các quyết định, giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả và tiết kiệm thời gian.

4.5. Mô hình doanh thu (Revenue Model)

Trong mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu, doanh nghiệp có thể kiếm tiền từ dữ liệu thông qua các mô hình như Dữ liệu như một dịch vụ (DaaS), Thông tin như một dịch vụ (IaaS), và Giải pháp như một dịch vụ (AaaS). 

Việc lựa chọn mô hình doanh thu phù hợp với giá trị đề xuất và nhu cầu của thị trường là yếu tố quyết định để đảm bảo sự bền vững cho mô hình kinh doanh.

4.6. Công nghệ và hạ tầng (Technology and Infrastructure)

Để quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư vào các nền tảng công nghệ phù hợp, như hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS), nền tảng Big Data, công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cũng như các nền tảng AI và học máy. Bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu là yếu tố cực kỳ quan trọng trong quá trình này.

5. Các dạng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu 

Dưới đây là 4 dạng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu chính mà doanh nghiệp có thể tham khảo:

5.1. Mô hình cá nhân hóa (Personalization)

Mô hình cá nhân hóa (Personalization) tập trung vào việc khai thác và phân tích dữ liệu khách hàng để thiết kế trải nghiệm riêng biệt, bao gồm sản phẩm, dịch vụ và nội dung tiếp thị. Mục tiêu là tạo ra trải nghiệm phù hợp với từng cá nhân khách hàng, từ đó tăng sự hài lòng và lòng trung thành .  

Cách thức hoạt động: Doanh nghiệp thu thập dữ liệu về khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lịch sử mua hàng, sở thích, nhân khẩu học và phản hồi. Sau đó, dữ liệu này được phân tích để hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của từng khách hàng. Từ đó tùy chỉnh các sản phẩm, dịch vụ và nội dung tiếp thị sao cho phù hợp với khách hàng . 

Ví dụ: Bằng việc thu thập và phân tích dữ liệu về lịch sử xem phim của người dùng, Netflix đã xây dựng hệ thống đề xuất nội dung cá nhân hóa, giúp người dùng tìm thấy những bộ phim hoặc chương trình mà họ yêu thích. Điều này giúp gia tăng đáng kể tỷ lệ giữ chân khách hàng. 

5.2. Mô hình dự đoán (Predictive Analytics)

Mô hình dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để tạo ra những dự báo chính xác về các xu hướng và hành vi của khách hàng trong tương lai. Doanh nghiệp có thể dựa vào các dự đoán này để đưa ra các quyết định chiến lược, từ đó cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh.

• Cách thức hoạt động: Mô hình này sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy (machine learning) và khai thác dữ liệu (data mining) trên dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu và xu hướng có thể dự đoán các sự kiện trong tương lai. Các yếu tố như hành vi mua hàng trong quá khứ, dữ liệu nhân khẩu học, dữ liệu kinh tế và các yếu tố bên ngoài khác có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán.  
• Ví dụ: Amazon đã sử dụng mô hình này để dự đoán chính xác sản phẩm mà khách hàng quan tâm, từ đó hiển thị quảng cáo phù hợp, thúc đẩy doanh số bán hàng và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.

5.3. Mô hình tối ưu hóa hoạt động (Operational Optimization)

Mô hình tối ưu hóa hoạt động sử dụng dữ liệu để đánh giá và cải thiện các quy trình kinh doanh. Mục tiêu là phát hiện và giải quyết các vấn đề trong hoạt động của doanh nghiệp, từ đó cải thiện hiệu quả và năng suất.

• Cách thức hoạt động: Doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ các quy trình hoạt động, từ đó xác định các điểm nghẽn hoặc yếu tố cản trở hiệu suất. Dữ liệu có thể liên quan đến các yếu tố như quy trình sản xuất, chuỗi cung ứng, quản lý kho, hoặc vận hành của các bộ phận khác trong doanh nghiệp.
• Ví dụ: Walmart là một ví dụ nổi bật, khi họ sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng và quản lý kho bãi. Bằng việc theo dõi và phân tích dữ liệu về tình trạng hàng hóa, vận chuyển và yêu cầu của khách hàng, Walmart đã có thể giảm chi phí và nâng cao năng suất.

5.4. Mô hình tạo doanh thu từ dữ liệu (Data Monetization)

Mô hình tạo doanh thu từ dữ liệu là chiến lược chuyển đổi dữ liệu thành nguồn thu nhập trực tiếp. Dữ liệu không còn chỉ được sử dụng để tối ưu hóa hoạt động nội bộ mà còn có thể được bán hoặc chia sẻ dưới dạng sản phẩm có giá trị.

Doanh nghiệp sẽ thu thập, phân tích, xử lý và đóng gói dữ liệu thành các sản phẩm hoặc dịch vụ có giá trị để bán cho các bên thứ ba hoặc sử dụng để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới của riêng mình. 

Các hình thức tạo doanh thu từ dữ liệu bao gồm:

6. Các bước xây dựng một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu

Xây dựng một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu là một quá trình phức tạp và đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng qua từng bước. Dưới đây là các bước cơ bản mà Mr. Tony Dzung gợi ý.

6.1. Xác định mục tiêu kinh doanh và nhu cầu dữ liệu

Để bắt đầu xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu, doanh nghiệp cần xác định rõ ràng mục tiêu kinh doanh mà mình muốn đạt được thông qua việc sử dụng dữ liệu. Mục tiêu này có thể bao gồm việc tăng trưởng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa chi phí hoặc phát triển sản phẩm/dịch vụ mới. 

Sau khi xác định được mục tiêu, doanh nghiệp cần xác định loại dữ liệu nào sẽ giúp đạt được các mục tiêu đó, đồng thời tìm kiếm các nguồn dữ liệu phù hợp. Điều này tạo nền tảng vững chắc cho việc khai thác dữ liệu hiệu quả trong các bước tiếp theo.

6.2. Đánh giá và lựa chọn các nguồn dữ liệu phù hợp

Không phải tất cả dữ liệu đều mang lại giá trị tương đương, vì vậy việc đánh giá kỹ lưỡng các nguồn dữ liệu là rất quan trọng. Doanh nghiệp cần xác định các nguồn dữ liệu có liên quan trực tiếp đến mục tiêu kinh doanh và có tính khả thi cao về chi phí, chất lượng và khả năng tích hợp vào hệ thống hiện có. 

Các nguồn dữ liệu có độ tin cậy cao và khả năng cung cấp thông tin thiết yếu sẽ giúp doanh nghiệp tránh lãng phí thời gian và nguồn lực vào dữ liệu không hữu ích.

6.3. Xây dựng cơ sở hạ tầng và công nghệ phân tích dữ liệu

Để khai thác và phân tích dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư vào các công nghệ và cơ sở hạ tầng phù hợp. 

Điều này bao gồm lựa chọn và triển khai các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu, nền tảng Big Data, công cụ phân tích dữ liệu và hệ thống AI. Đồng thời, hệ thống này cần đảm bảo khả năng mở rộng để đáp ứng sự tăng trưởng dữ liệu trong tương lai. Cơ sở hạ tầng công nghệ này sẽ là yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp xử lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

6.4. Phát triển các quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu

Các quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu cần được thiết lập một cách rõ ràng và nhất quán để đảm bảo dữ liệu luôn ở trạng thái chính xác và có thể sử dụng. 

Điều này bao gồm việc chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu, cũng như tích hợp các nguồn dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau vào một hệ thống quản lý duy nhất. Đồng thời, doanh nghiệp cần phát triển các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành các thông tin có giá trị phục vụ ra quyết định.

6.5. Tạo ra giá trị đề xuất dựa trên dữ liệu đã phân tích

Giá trị từ mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu được tạo ra thông qua việc sử dụng các hiểu biết thu được từ phân tích dữ liệu để phát triển các sản phẩm, dịch vụ hoặc tính năng mới mang lại giá trị thiết thực cho khách hàng. 

Chẳng hạn, việc sử dụng dữ liệu hành vi khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm có thể tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Quá trình này đòi hỏi doanh nghiệp phải hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó tạo ra sản phẩm/dịch vụ phù hợp.

6.6. Thiết kế mô hình doanh thu phù hợp với giá trị đề xuất

Sau khi tạo ra giá trị từ dữ liệu, doanh nghiệp cần xác định các cách thức kiếm tiền từ giá trị đó. Điều này có thể bao gồm bán dữ liệu thô, cung cấp các dịch vụ phân tích dữ liệu, hoặc tích hợp dữ liệu vào các sản phẩm/dịch vụ hiện tại để tạo thêm giá trị cho khách hàng. 

Doanh nghiệp cũng cần xây dựng chiến lược giá phù hợp với giá trị mà mình cung cấp và nhu cầu của thị trường để đảm bảo mô hình doanh thu bền vững và có khả năng sinh lợi.

6.7. Xây dựng văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu

Để mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu thành công, doanh nghiệp cần xây dựng một văn hóa sử dụng dữ liệu trong mọi quyết định kinh doanh. 

Việc này bao gồm khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu trong công việc hàng ngày, đầu tư vào đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu cho đội ngũ nhân sự và tạo ra một môi trường làm việc nơi dữ liệu được coi trọng và sử dụng một cách tích cực. Văn hóa này sẽ giúp tối đa hóa giá trị mà dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp.          

6.8. Theo dõi, đánh giá và tối ưu hóa mô hình kinh doanh

Xây dựng mô hình DDBM không phải là một giải pháp cố định mà là một quá trình liên tục. Doanh nghiệp cần sử dụng các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) để theo dõi và đánh giá hiệu quả của mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu. 

Việc thường xuyên đánh giá và điều chỉnh mô hình sẽ giúp doanh nghiệp duy trì tính linh hoạt và kịp thời thay đổi để đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường và khách hàng. Quá trình này đảm bảo mô hình DDBM luôn duy trì hiệu quả trong môi trường cạnh tranh.

7. Các thách thức khi xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu 

Việc xây dựng một mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu mang lại rất nhiều lợi ích, nhưng cũng tiềm ẩn không ít khó khăn. Theo Mr. Tony Dzung, những thách thức này nếu không được giải quyết đúng cách có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình, nhưng nếu vượt qua được, chúng sẽ mở ra cơ hội lớn cho doanh nghiệp.

7.1. Chất lượng dữ liệu kém

Một trong những vấn đề lớn nhất mà các doanh nghiệp gặp phải khi xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu là chất lượng dữ liệu không đảm bảo. Dữ liệu có thể không chính xác, thiếu sót, không nhất quán hoặc lỗi thời, điều này sẽ dẫn đến phân tích sai lệch và quyết định không chính xác.

Giải pháp từ Mr. Tony Dzung:

• Đầu tư vào các công cụ và quy trình kiểm tra, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. Việc xây dựng các quy trình chuẩn cho việc thu thập, kiểm tra và nhập liệu là rất quan trọng.
• Đảm bảo rằng các bộ dữ liệu thu thập được luôn được kiểm tra định kỳ để duy trì tính chính xác và độ tin cậy.

7.2. Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu

Một thách thức lớn khác là thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, hoặc các chuyên gia trong các lĩnh vực liên quan. Nếu không có đủ chuyên gia có năng lực, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc triển khai và tối ưu hóa mô hình kinh doanh dữ liệu.

Giải pháp Mr. Tony Dzung:

• Đầu tư vào việc đào tạo và phát triển đội ngũ nhân sự hiện có để nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu.
• hợp tác với các chuyên gia hoặc công ty tư vấn bên ngoài cũng là một giải pháp hiệu quả, đặc biệt trong giai đoạn đầu, để giúp doanh nghiệp có sự hỗ trợ cần thiết.

7.3. Khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Dữ liệu của doanh nghiệp thường được lưu trữ rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau với các định dạng khác nhau. Điều này khiến việc tích hợp và tổng hợp dữ liệu trở nên khó khăn, gây ảnh hưởng đến việc phân tích và ra quyết định.

Giải pháp Mr. Tony Dzung:

• Sử dụng các công cụ tích hợp dữ liệu hoặc nền tảng phân tích mạnh mẽ để thu thập và đồng bộ hóa dữ liệu từ các hệ thống khác nhau. Việc xây dựng một kho dữ liệu tập trung (data warehouse) hoặc hồ dữ liệu (data lake) là giải pháp hữu hiệu để quản lý dữ liệu.
• Đảm bảo rằng các công cụ tích hợp có khả năng mở rộng và có thể kết nối với các hệ thống dữ liệu mới trong tương lai.

7.4. Các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu luôn là mối quan tâm hàng đầu khi làm việc với dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu nhạy cảm của khách hàng. Việc vi phạm quyền riêng tư hoặc bị rò rỉ dữ liệu có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến uy tín và tài chính của doanh nghiệp.

Giải pháp từ Mr. Tony Dzung:

• Doanh nghiệp cần thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập và thiết lập các hệ thống bảo mật mạng hiệu quả.
• Tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu (ví dụ: GDPR) để đảm bảo quyền riêng tư của khách hàng. 

7.5. Chi phí đầu tư ban đầu cao

Việc xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ, đầu tư vào các công cụ phân tích và tuyển dụng nhân lực chuyên môn có thể đòi hỏi một khoản chi phí ban đầu rất lớn. Đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa, đây là một rào cản không nhỏ.

Giải pháp từ Mr. Tony Dzung:

• Hãy bắt đầu với các dự án nhỏ nhưng có giá trị cao, nhằm chứng minh lợi ích rõ ràng của việc áp dụng mô hình dữ liệu. Sau đó, có thể mở rộng các dự án này dần dần khi nhận thấy kết quả tích cực.
• Tận dụng các giải pháp công nghệ điện toán đám mây, giúp tiết kiệm chi phí hạ tầng ban đầu. Các giải pháp này có tính linh hoạt cao và cho phép doanh nghiệp mở rộng khi cần thiết.

8. Tương lai của mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu 

Theo nhận định từ Mr. Tony Dzung: “Tương lai của mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu hứa hẹn sẽ rất tươi sáng, được thúc đẩy bởi sự phát triển không ngừng của công nghệ dữ liệu.”

Sự phát triển của các công nghệ Big Data, AI và Machine Learning sẽ tiếp tục mở ra những khả năng mới cho mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu. Ứng dụng của IoT (Internet of Things) sẽ tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.  

Mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu hứa hẹn sẽ mang đến nhiều cơ hội lớn cho doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm và dịch vụ siêu cá nhân hóa, dự đoán nhu cầu của khách hàng một cách chính xác hơn, tối ưu hóa hoạt động theo thời gian thực và khám phá các thị trường mới . 

Tuy nhiên, cũng có những thách thức không nhỏ đi kèm như đã đề cập ở trên. Doanh nghiệp cần chủ động đối mặt và giải quyết những thách thức này để có thể tận dụng tối đa các cơ hội mà mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu mang lại.

Xây dựng mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình mà còn mang lại những lợi ích chiến lược lâu dài trong việc đưa ra quyết định và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng bài viết này đã giúp doanh nghiệp hiểu rõ các yếu tố cần thiết để triển khai mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu, đồng thời cung cấp các nguyên tắc triển khai mô hình này trong môi trường kinh doanh hiện đại.