Luận văn Ứng dụng các công cụ web analytics trong phân tích hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp

Tuiận văn này tìm hiểu về các công cụ phân tích Wcb vả các chỉ số đánh giá Tận văn kết giữa việc kế thừa thành quả của các nghiên cứu trước day tir các nước phát triển đi đầu trong bán

CHƯƠNG 1: PHAN TÍCH DỮ LIỆU VÀ CÁC CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ 10

1.1.2 Quá trình phát triển phân tích dữ liệu - 10

1.2.3.1 Thiết lập mục tiêu và kết quả cần đạt được 24

1.2.3.2 Đưa mục tiêu, kết quả cần đạt được vào trong các chỉ số đánh

1.2.4 Dấm bảo tính hoạt động vả chịu trách nhiệm của các chỉ số đánh giá

26

1.2.5 Tạo các báo cáo chỉ số đánh giá phân cấp - 27 1.2.6 Xác định các chỉ số đánh giá thảnh phần - 27

1.2.7 Củng cố lại các chỉ số đánh gid

1.3 Quy trình xây dựng các chỉ số đánh giá ứng dụng phân tích Wcb của

1.4 Các chỉ số đánh giả được sử dụng trơng doanh nghiệp kinh doanh thương,

1.4.3 Doanh thu trung bình mỗi lượt truy cập - 33 1.4.4 Chị phí trung bỉnh cho mỗi chuyển đổi - 34

1.4.6 Thời gian trung bình để trả lời thư yêu cầu - 34

1.4.7 1ý lệ truy cập của khách mới sơ với khách quay trở lại 35

1.48 Tỷ lệ chuyền đi

1.4.9 Phin trim doanh thu từ khách hảng mới và khách hàng truy cập trở

của khách truy cập mới với khách truy cập trở lại 35

1.416 Ty lệ cao, trung bình và thấp các cliek chuột vào trang trong 38

1.4.17 Trung bình sẽ lượt xem các trang trên mỗi phiền truy cập 39

1.4.18 Chi phí trung binh mỗi lượt truy cập

14.19 Phần trăm cao, trung bình, thấp của tần suất khách truy cập 40

1.4.20 Trung bình số lượt truy cập của mỗi khách - 40

1.4.21 Phần trăm cao, trung bình, thấp thời gian sử dụng của mỗi lượt truy

1.4.22 Phần trăm khách truy cập sử dụng tìm kiếm 41

CHUONG 2: XAY DUNG BỘ CHỈ 8Ö VÀ THỨ NGHIÊM DÁNH GIÁ

2.1 Giới thiệu về Công ty TINHH Hà Phương và website

2.2.1.2 Phân loại các chỉ số đánh giá không nhủ hợp 61

243 Ap dung, cai đặt thử nghiệm trén myhome.net.vn sienna: OF

2.3.1 Mê hình thu thập dữ hiệu 67 2.3.2 Phân tích dữ liệu dựa trên báo cáo của các công cụ Web Analytics 69

2.3.2.1 Tỷ lệ chuyển đổi đơn hảng

2.3.2 2 Giá trị trung bình mỗi đơn hang

2.3.2 3 I3oanh thu trung bình mỗi lượt truy cập

2.3.2.4 Chi phí trung bình cho mỗi chuyển đổi

2.3.2.5 Tỷ lê truy cập của khách mới so với khách cỡ quay trở lại

2.3.2.6 Trung bình số lượt xem các trang trên mỗi phiên truy cập

2.3.2.7 Chỉ phi trung bình mỗi lượt truy cập

2.3.2.8 Trung bình số lượt truy cập của mỗi khách

2.3.2.9 Tìm kiếm các từ khóa và cụm từ

2.3.3 Các đặc tỉnh chung của các chỉ số đánh giá thu được

CHUGNG 3: KẾT LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ

3.2 Kiến nghị

3.3 Hướng phát triển của để tài

TẢI LIỆU THAM KHẢO

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả luận văn xin cam đoan dây là công trình nghiên cửu của riêng tác giả

huận văn đúc kết từ quá trình nghiên cửu từ việc tập hợp các nguồn tải liệu, các kiến

thúc đã học đến việc tự thu thập các thẳng tin liên quan và liên hệ thực tế tại đơn vị công láo Các số liệu, kết quê nêu trong luận vẫn là trung thực và chưa lừng được ai

công bế trong bất kỳ công trình nảo khác

Tac giả luận văn xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận

văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Tác giả luận văn xin chịu trách nhiệm về nghiền cứu của mình

'Học viên thực hiện luận văn

Vũ Văn Minh

TỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tác giả luận vin xin được gửi lời cảm ơn dến tất cả quý thảy cô

đã giáng dạy trong chương trinh đảo tạo thạc sỹ, Viện Công Nghệ Thông Tin va

Truyện Thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội, những người đã tuyển đạt cho tác giả những kiến thức hữu ich về dành giá hiệu năng hệ thông làm cơ sở cho tác giá thực hiện tốt luận văn này

Với lòng kính trọng và biết ơn, tác giả luận vẫn xin được bảy tổ lời cảm em

tới PGS.TS Huỳnh Quyết Thing da khuyến khích, tận tinh hưởng, dẫn trong thời

gian thực hiện luận văn Mặc đủ trong quá trình thực hiện luận văn có giai đoạn không được thuận lợi nhưng những gì thấy đã hướng dan, chi bao da cho lac gia

huận văn nhiều kinh nghiệm trong thời gian thực hiện đề tải

Tác giả luận văn cũng xin gửi lời cảm ơn đến các Phỏng ban cùng Ban lãnh đạo Công ty TNHH Hà Phương (Nội thất Myhorne) nơi lắc giã công tác đã giúp đố trong quá trình thu thập đữ liệu và thông tỉn của luận văn

Sau cùng tác giã luận văn xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình đã luôn tạo

điều kiện tốt nhất cho tác giả luận vẫn trong suốt quá trình học cũng như thực hiện huận văn, Do thời gian có hạn và kinh nghiệm nghiên cửu khoa học chưa nhiều nên luận văn còn nhiều thiêu, rất rong nhận được ý kiến gớp ý của Thây/Cô và các bạn

học viên

Học viên thực hiện luận văn

'Vũ Văn Minh

DANH MỤC HÌNH VẼ

Tình 1.1: Sự phát triển trong ngữ nghĩa kinh doanh thang minh [2]

Hình 1.2: Các thông tin thông minh hơn của một tễ chức, những lợi thế cạnh tranh

lớn hơn có thể đạt được

Hinh 1.3: Quyét dinh tot hon va cdi thi8n két quả được cung cap boi Analytics

Hinh 1.4: Cac chi sd (Ngudn Google Analytics)

Hình 1.5 : Cae chute nding chinh ctia Google Analytics ( Nguin Google Analytics) Hinh 1.6 : Cai dat Google Analytics - Tạo tải khoán ( Nguén Google Analytics) Hình 1.7 ¡ Cải dặt Google Analytics Dang nhdp ( Nguén Google Analytics)

Hình 1.8 : Cai dit Google Analytics Đăng ký ( Nguận Google Analytics)

Hinh 1.9: Cai dit Google Analytics Nkén LD theo déi ( Ngudn Google Analytics)

Hình 1.10 : Cài đặt Google Analytics Chap nhận { Nguén Google Analytics)

Tình 1.11 : Cài đặt Google Analytics — Lay md theo dõi ( Ngudn Google Analytics) Hình 1.12 : Giới thigu Google Webmaster Tools (Google Webmaster Tools)

Hình 1.13 : Các chute ning chinh Google Webmaster Tools (Google Webmaster

Toois)

Hình 1.14 : Cai dat Google Webmaster Toois (Google Webmuasier Toots)

Hình 1.13 : Cài dặt Google Webmaster Tools Thêm trang web (Google

Webmaster Tools)

Hfinh 1.16 : Cai dat Google Webmaster Tools — Xac minh (Google Webmaster Toois)

Tinh 2.1 Biểu đồ mô tả mô hình thu thập đữ liệu

Hình 2.2: Danh sách các KPI (Nguồn Myhome Account Manage V1.6)

Linh 2.3: 1ÿ lệ chuyến đổi don hang theo Tudn (Nguén Myhome Account Manage

PIO)

Hinh 2.4: Gia iri trung bình mỗi dơn hang (Neudn Myhome Account Manage V1.6)

Hình 2.5: Giá trị trung bình mỗi đơn hàng theo Tuần (Nguồn Myhome Account

Linh 2.14: Chỉ phí trưng bình mỗi truy cp (Ngudn Myhome Account Manage V1.6)

Hình 2.15: Số phiên trên mỗi người dùng (Nguồn Google Analytics)

Hình 2.16: Trung bình số lượt ray cập mỗi khach (Ngudn Myhome Account

‘Manage V1.6)

Hình 2.17: Chỉ số tìm kiểm các từ khéa (Nguén Google Webmasier Tools)

PHẢN MỞ BÁU

Số lượng người đủng Internet của Việt Nam ngày càng tăng nhanh từ 3,1 triệu người sử dụng Internet (iăm 2003) dến năm 2012 dã hơn 31,2 triệu người sử dựng, Intemet [26]

Ngày cảng nhiéu cac doanh nghiép sit dung website dé ban hang, đề quảng bá

thương higu, sin pham, địch vụ Các mặt hàng kinh doanh phổ biển như: quần do, giầy đép, mỹ phẩm, điện thoại, điện máy, sách, các dịch vụ du lịch, quả tặng, dich

vụ giải trí, và có nhiều sản phẩm địch vụ khác đang và sẽ được kinh đoanh trên

website

Từ năm 2001 trí tuệ doanh nghiệp (Business intelligsnce) đã được các tác giả

trên thể giới nghiên cứu và phân tích web bắt đâu được các nhà khoa học nghiên

cứu rộng rãi từ năm 2006 Tuy nhiên lĩnh vực này luện nay chua được các doanh

nghiệp tại Việt Nam phát triển và ứng đựng nhất lả các doanh nghiệp vừa và nhỏ

Tuiận văn này tìm hiểu về các công cụ phân tích Wcb vả các chỉ số đánh giá

Tận văn kết giữa việc kế thừa thành quả của các nghiên cứu trước day tir các nước phát triển đi đầu trong bán hảng trên web va lựa chọn áp dụng thực

iphiệm tại một doanh nghiệp cụ thể để đánh giá hiệu quả và đưa ra để xuất cái tiền

cho phú hợp

Nội dung luận văn được phân lảm 4 chương,

Chương 1: Phân tích dữ liệu và các chí số đảnh giả, các công cụ

Chương 2: Xây dựng bộ chỉ số đánh giá, cài đặt đánh giả thứ nghiệm tại

Công ty TNHH Hả Phương,

Chương 3: Kết luận và kiến nghị của tác giả

CHUONG 1: PHAN TICH DY LEU VÀ CÁC CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ

1.1 Tổng quan về phân tích đỡ liệu

1.1.2 Khái niệm phãn (ích dữ liệu

Phân tích được định nghĩa đa đạng theo các mốc thời gian khác nhau dựa

trên quan điểm và nhủ cầu kinh doanh của những người khác nhau Tiếc là, không, tổn tại chỉnh xác củng một nghĩa được chấp nhận bới tất cả mợi người và không

được tìm trong các sách khoa học Theo Davenport và Harris (2007) [12], các thuật

ngữ phổ biên nhất về phân tich dược sử dụng ngày nay có thẻ được định nghĩa là

“Việc sử dụng đt liệu rộng rãi, phân tích thống kê và định lượng, khám phá và tiên

đoán các mô hình, và quân Iù đựa trên thực tê để định hướng quyết định và hành

động” Theo nghĩa của một nhóm các công cụ, thay vì công nghệ bên trong và của bản thân nó, thuật ngữ này đơn giản lá áp dụng phương pháp phân tích nẵng cao

khác nhau va kết hợp chúng để thụ thập và phân tích thông Em, và dự đoán kết quả

để giải quyết vẫn dễ |6| Tương, tự như diều nay, Laursen va Thorland (2010)19[

đã xem xét phân tích doanh nghiệp không chỉ đơn thuần là giải pháp kỹ thuật, như

Thệ thống thông tin đó được cầu hành lừ bá yếu tổ, tức là yếu tố công nghệ, rằng lực

của con người, và một só các quy trình kinh doanh cụ thể cân phải được hỗ trợ Một

số nghiên cửu mô tả phân tích còn là một phân của Trí tuệ doanh nghiệp, trong đó Tất nhiều các kỹ thuật phân tích được sử dung trong bảo cáo trí tuệ doanh ughiép,

ad-hoe và phân tích thời gian thực [6], trong khi định nghĩa khác xác định Phân tích

là không có gì khác nhưng ngữ nghĩa trí tuệ doanh nghiệp mới với nhiễu nguyên tắc

xâng cao vượt ra ngoài báo cáo và phản tích là một trong, các công cụ trí tuệ doanh

nghiệp truyền thống [19]

1.1.2 Quá trình phát triển phân tích dữ liện

Theo Eekersen [1] đã oó một sự phát triển của điều khoản hạch toán vào biểu

tiện trong lĩnh vục báo cáo kinh đoanh và phân tích Chuyên gia kinh đoanh với

những giá thuyết và các nhá cưng cấp với các công nghệ mới đã tạo ra một thuật

ngữ mới dễ khôi phục lại những ý tưởng của họ, các sản phẩm, và các lĩnh vực |16| Một làn sóng các xu hướng và những kỷ vọng đề xuất hiện trên tùng thuật ngữ mới, trong khi một số bất cập cla vide dp dung trong thời giam dải có thể kêu goi moi

người dén với một diễu khoăn cái tiến Trình tự thời gian cho đến khi trở thánh một phân tích được biết như là một thuật ngữ xa lạ đề tôi ưu hóa kinh doanh trong các đoanh nghiệp dược mô 1ä trong phần dưới dây

7 thập niên 1960 đến 1980: Hỗ trợ quyết định

hiên chuyên gia trí tuệ đoanh nghiệp đã tin rằng quả trình ra đời của phân

tích đã bắt nguồn từ từ hệ hỗ ượ ra quyết định [3] Các khái niệm về hệ thống máy tính dựa trên tương tác đã được sử dựng để phân tích dữ liệu và hễ trợ quyết định

xuất hiện sớm nhất là vào cuỗi năm 1960 Sau đó vào những năm cuỏi của thập niên

1970, một số công ty da str dung dữ liệu và mô bình trong các hệ thống thông tin tương tác cho các nhà quản lý đề phân tích các vẫn đề cầu trúc xâu Từ năm 1980,

hệ hỗ trợ quyết định được công nhận là công cụ hỗ trợ trong việc giúp đỡ các nhóm quyết dịnh và ra quyết định cá nhân dễ cải thiện quy trình kinh đoanh rộng rất trong giao dịch phong phủ doanh nghiệp, quản lý tài chính, và các quyết định chiến lược

Đôi khi nó được gọi là theo chiều đọc thị trường hoặc ngành hệ hỗ trợ ra quyết định

ou thé [21].

Hình 1.1: Sự phát triển trong ngữ nghĩa trí tệ doanh nghiép [16]

Sau đó công nghệ hệ hồ trợ ra quyết định được thiết kế để nhắm vào quan ly

cap cao và nó đã phát triển đề tập trung hơn trong ad-hoc phân tích quyết định cho mục đích cụ thẻ, cũng thường xuyên trong thời gian thực Hệ thông này được gọi lả

hệ thống thông tin điều hành [4] Hơn nữa, một yêu cẩu cho IS đã được tạo nên để

nhắm mục tiêu các hoạt động chuyên môn vả quản lý trong việc tạo ra, thu thập, tổ chức, vả phổ biên kiến thức trong một tỏ chức, trải ngược với "dữ liệu" hoặc "thông tin" Dieu nay thường đề cập đến trong hệ thông quản lý kiến thức (KMS)

Sự đóng góp của ba hệ thông nói trên đã được công nhân trong việc cải thiện khả năng ra quyết định cá nhân và tổ chức Điều này sẽ tiếp tục là những thành phân

quan trọng của công nghệ thông tin trong tô chức Truyền thông của hệ hỗ trợ ra quyết địn đã được thiết lập vững chắc trong dòng chỉnh của thực tiên vả sử dụng các

ứng dụng hệ thông thông tin ra quyết định đã trở thành một thực tế phổ biến đề giải

quyết vẫn đề trong những thách thức kimh doanh hiện tại một cách kịp thời hơn và

để đảng tiêu thụ hơn [14]

Trong thập niên 1990: Kho đữ liệu

Rất nhiêu các yêu câu ở các thời ky trên kho dữ liệu đã được giải quyết trong

quả khứ do cơ sở dữ liệu hệ thống quan ly phân phỏi, truy cập dữ liệu trực tiếp từ

các cơ sở dữ liêu giao địch với "hòn dão của dữ liệu" vẫn còn là một vẫn dé Ung dụng máy tính thực sự được phân cấp và cần một giải pháp mới đề tối ưu vả thao

tác dữ liệu Trước đó vào cuối thập mêu 80, Devlin va Murphy (1988), lần đâu tiên

đã mỏ tá kiến trúc kho dữ liệu và công bé trén hé théng IBM Journal [11] Vào dẫu những năm 1990, các chuyên gia công nghệ thông tin được sử đụng một cách tiếp

cận mới dễ bảo cáo và phần tích dữ liệu được gợi là "kho đữ hiệu", Họ lập trung vào

việc thu thập và giải nén dữ liệu ra khỏi hệ thống hoạt động va dua vào một cơ sở

dữ liệu được tối mì không phân biệt số lượng các ứng dựng khác nhan hoặc các nên

tảng Sau khi trải qua một cấu trúc nặng nÈ của việc xây dựng một kho dữ liệu, tổ chức nhận ra rằng vẫn còn có sự đảm báo rằng những người kinh doanh sẽ được sử

dụng các ứng dụng của nó

Trong thập niên 2000: Trí tuệ doanh nghiệp

Thuật ngữ này được sử dụng lần đầu tiên vào năm 1989 bởi lloward Dressner, mét tong những nhà nghiên cửu tại Gartner Greup [5] Ong đã mồ tâ trí

tuệ đoạnh nghiệp là thuật ngữ chung của các khái miệm và phương pháp đễ cãi thiên

việc ra quyết định hỗ trợ dựa trên thực tế Tuy nhiên, vào đầu những năm 2000, các chuyên gia công nghệ thông tín bắt đầu tập trung vào việc sử dụng kho đữ liệu dé báo cáo trêu nên Web và các công cụ phản tích được nhiều người dùng thân thiện che cộng đồng doanh nghiệp, và làm cho công việc kính doanh riêng của mình

thông manh hơn Kể từ đồ, thuật ngữ "Trí tuệ đoanh nghiệp" trở thánh từ hập dẫn

các ngành công nghiệp kinh doanh Công nghệ thông tin Không giống như các hệ thông hỗ trợ ra quyết định trước đây rằng có những đặc điểm như cơ sở đữ liệu hạn chế, mô hình, và chức năng giao điện người dùng, hệ thẳng trí tuệ đoanh nghiệp là

hệ thống hễ trợ quyết định hướng, dữ liệu [21]

Từ năm 2005 đến năm 2010: Quản lý hiệu quả

Các ngành công nghiệp kinh doanh dông nghệ thông tin đã cổ gắng dé tao ra

xép chiên lược kinh doanh của tổ chức với mục tiêu công nghệ thông tin và tôi ưu hóa hiệu suất ở tất cả các cấp của tổ chức Ngay sau đó các giám đốc điều hành công nhận kbo châu trong việc xác đình các số liệu và các mục liêu ở gác chỉ số đánh giá mà thường phụ thuộc vào chuỗi các phiển phức và khó khăn như trong, phương pháp tiếp cận từ trên xuống

Từ năm 2010 tới nay: Phân tích

Nhiễu tác giả khoa học từ nghiên cứu và thực tế đã thừa nhận tỉnh ưu việt

của thuật ngữ "Phân tích" có được từ giảm đốc điểu hành kinh đoanh từ Tom

Davenport va Jeane Haris da phat hành cuốn sách ãnh hưởng của họ có tựa đề

“Cạnh tranh về phân tích" năm 2007 [1] [17] Một lợi thể cạnh tranh đặc biệt đã

được tim kiếm bởi các tổ chức nhân mạnh sự nhanh nhẹn trong cách tận đụng thang

(in dé dua ta quyết dinh thông mình hơn Phân tích ban đâu được gợi là nỗ hình cải tiến thống kê với sự giúp đỡ của các công cụ phân tích Sau phân tích đã được coi là một ngành học trước trong phạm vi trí tuệ doanh nghiệp mã rất nhiêu kết hợp với giải pháp kỹ thuật đó di vượt ra ngoài bảo cáo BĨ truyền thống và phân tích cho người dùng cuối rong việc tạo ra biển giới của lợi thẻ cạnh tranh bền vững [19]

Sự tiên hóa của đhuậi ngữ phân tích rửàn thây trong hình 1 bat daa từ năm

1990 như là giai doan người dùng dầu tiên được biết dên như kho dữ liệu vào dòng, chỉnh sớm nhất trong thị trường trị tuệ doanh nghiệp [1] Nền tăng điện toán khác Than mà các công nghệ BI đang chạy lrên đã được xác định là tố Các cơ sở hạ lắng, diện toàn dã phát triển trong sự thay dỗi dáng kẻ trong những năm qua, tir may tinh lớn và tiểu máy tính trong thập niên 1980 và cơ sở hạ tầng của khách bàng, địch vụ

trong thập niên 1990, cho Web và địch vụ Web trong đâu thập niễn 2000 Sự gia

tăng của điện toán di động và điện toán đảm mây xuất hiện ở khắp mọi nơi trong,

những ngày này Khi thị trường trí tuệ đoanh nghiệp được chứng minh đề có thê

của nó sẽ được tự

thay đổi và đổi raới công nghệ, sẵn phẩm và phương pháp l

phục vụ tốt hơn các công cụ trí tuệ doanh nghiệp như việc sử dụng các dich vu di

động và điện toán đám mây, sự xuất hiện của phân tích sẽ mở ra mét ca hoi mdi

trong thúc đây giá trị gia tăng cho các tô chức đề tỏn tại trong điều kiện thị trường thay đổi này

1.1.3 Phân loại phân tích dữ liệu

1.1.4.1 Các loại phân tích dữ liệu

Eckerson da m6 ta cac loại khác nhau của phân tích liên tục trong một loạt

các bài báo [16] Các loạt bải đầu tiên của phân tích giải quyết các câu hỏi “Tại sao

nó lại xảy ra?" Và nó là diễn dịch trong tự nhiên, trong khi loạt bài tiếp theo đẻ cập

đến câu hỏi "Điều gì sẽ xảy ra" với tự nhiên chủ yêu lả quy nạp

Trong diễn dịch phân tích người dùng, doanh nghiệp xây dựng các giả thuyết

như một nguyên nhân gốc của một cảnh báo hoặc hiệu suất cảnh bảo, đẻ khám phá

bằng cách sử dụng các công cụ phân tích Nêu giả thuyết bị làm sai lệch sau đó một công thức mới của giả thuyết cho thêm dữ liệu khai thác cần phải được tim kiếm

Thời hạn của kho dữ liệu thưởng được sử dụng ở đây, trong đó đẻ cập đền cơ sở dữ

liệu phân tích vả các công cụ khác Trái lại, trong quy nạp phân tích người dùng

doanh nghiệp phải bắt đầu với kết quả kinh doanh của công thức mục tiêu Họ đã sử

dụng các công cụ phân tích đề khám phả các mẫu hoặc đề tạo ra mô hình thông kê hoặc việc nạp vào mảy các dữ liệu dé tra lời các câu hỏi của họ và để đạt được mục

“Sopiiencanon ot itemgence

Hình 1.2: Các thông tin thông minh hơn của một tô chức, những lợi thế cạnh tranh

lớn hơn có thể đạt được [12]

TBM, một trong những nhà cũng cấp lớn về dịch vụ phân tích đữ liệu, đã dé xuất một quan điểm phân loại được các phân tích Lio tăng cường những định nghĩa

của phân tích là "việc sử dụng rộng rất của đi liệu, phân (ích thẳng kê và định

ta loại lĩnh vực kỹ thuật phân tỉch được công nhận nhằm trả lời ba câu hỏi sau:

~ Báo cáo chuẩn và biểu đồ (ví dụ như ngâm sách, bán bàng, doanh thu và

chỉ phí): Diễu gi đã xảy ra? Diễu gì đang xảy ra bây giờ? Lâm thể nào để

so sánh với kế hoạch của chủng tôi?

~_ Báo co ad-hac: Bao lâu thì một sự kiện cụ thể xảy ra) Bao nêu? Ở

dâu?

-_ Phân tích chiều sâu: 'Lại sao nỗ lại xáy ra? Vẫn đề cụ thể là gì?

Phân tích mô tả cung cấp hiểu biết quan trọng vào hiệu quả kinh doanh, va

cho phép người đừng đoanh nghiệp sử đụng để giám sát tốt hcm và quản Jy quy trình

kinh doanh Tuy nhiên, nó chỉ dựa vào khả năng của con người để xem xét một số các dữ liệu để tạo ra hiểu biết sâu sắc về những gi dang xảy ra hoặc đã xáy ra trong

quả khứ Các kỹ thuật vững chắc đề tạo thuận lợi cho đự đoán về những gí có thể

xây ra trong tương lai, hoặc các công cụ để dễ xuất các quyết dịnh về những gi cin lâm tiếp theo, không còn nằm trong loại phân tích Tổ chức đặc trưng có hiệu quả

có thế sử đụng mõ tâ phân tích với một góc nhìn duy nhất, chứ không phải là quan

điểm kháo nhau về cách họ nhìn quá khứ và tập trung sự chủ ý vào hiện tại Ngoài

ra, loại này thường dược coi là bước khởi đầu để phục vụ cho một áp dụng thành công cho dự đoàn hoặc quy tắc phân tích

quan hệ giữa các dữ liệu đầu vào và đâu ra /

kỹ thuật tiên tiến khảc nhau dễ thực hiện "dự doàn" về tương lai dựa trên sự hiểu biết về quá khử Nó sử dụng các kỹ thuật phân khúc hay nhóm số lượng đữ liệu thành tập hợp nhất quán như phân nhỏm, cây quyết định, và các mạng noren Hầu liết các kỹ thuật được sứ dụng là

-_ Khai thác đữ liệu: các hoạt động như xem xét các kịch bản trong chuỗi

4 qua Phén tích dự đoán áp dụng các

thời gian, đánh giá dữ liệu và xu hướng trong quá khử để du doan nha cầu tương lai (mức độ, xu hướng, tỉnh giai đoạn), có thể được sử dụng,

như một hướng din 46 trả lời các câu hỏi như "hững khách hàng nào

có nhiều khả năng mua sân phẩm của chúng tôi?" " Những bệnh nhân nàn

có nhiều khả năng dễ đáp ứng với diễu trị được?"

~_ Nhận đạng và thông báo mô hình: mẫu được trích xuất từ một số lượng,

đữ liệu để dự đoán hành vĩ tuyến tính có thể được sử dụng để quyết định

vẻ hành dòng sẽ dược thực hiện trong tương lai, vi dụ như dễ nhận ra giao dich đáng ngờ trong ứng dụng bảo hiểm mã các yêu cản trong tương lai

có thể được gắn cờ là một gian lận có thể cần phải tiếp tục điều wa

- M6 phéng Monte-Carl: bing céch thực hiện một mö bình thuật toán hoặc

các câu trúc toán học theo các kịch bản khác nhau, một đự đoản hay ước

lượng của hành vi trong tương lai sẽ dược biết dến trước khi sự kiện thực

sự với khả năng cao sẽ xây ra

-_ Dự báo: đây là kỹ thuật được áp dụng nhiêu nhất được sử đụng trong các quả trình kinh doanh mả không phải là duy nhất dé dự bảo khỏi lượng,

công việc mà còn bao gốm cả kế hoạch doanh nghiệp như nguồn nhân lực cần thiết để thực hiện các hoạt động dy báo vào trạng thải rnong muốn về

sau Cùng với những cột mốc cuối ùng của ơ

hoạt động tuân (hũ thoả

thuận kế hoạch hoạt dộng liên quan dến hệ thống quản lý hiệu quả

-_ Phân tích nguyên nhân gốc rễ: cỗ gắng tìm một cầu trả lời cho câu hỏi

"Ti sao chuyện gì xây ra?"

- M6 hình dự bảo: tương tự như các kỹ thuật phân tích tiên tiến khác để

cung cấp thông tin những gì sẽ xây ra tiếp theo nếu có chuyện gì xảy ra

Các quy trình hoạt động thời gian thục nhằm mục dich dé bj tac động trong

các hoạt động như xác định thời gian thực của các giao địch đáng ngờ từ các công,

ty bảo liểm, hoặc duy trì khách hàng thông qua tin nhắn chai Các đự đoán khác cũng dược thực hiện dễ nhằm mục tiêu dến khách hàng mới trên các trang Web, dé

trực tiếp mail cho hướng ơross-sell / np-sell hay đễ nhận ra các mẫu hoặc các mồi

quan hệ có

liệu mô tá như nhân khẩu học, đặc tỉnh của cả nhân) được kết hợp với dử liệu hành

ở dược suy rø trong thời điểm Dữ liệu mô lä tù Analytios (túc là đữ

vị (giao địch, thanh toán, lich sử đơn đất hàng), tương tác dữ liệu (bằng chai, c-

sail), va cae di liệu về thái dộ (sở thích, ý kiến) để có dược mét cai nhin day da

trong dy đoàn Analytics Dat cimg quan điểm tĩnh của quá khứ từ Analytics mô tá

theo cách lặp đi lặp lại các đánh gỉ

nhanh, một biện pháp thich ửng có thể dược sử dụng

việo phản loại, và phân loại bởi các thuật toán

1.1.4.4 Phân tích quy tic

Cac kiểu cái tiển chủ yếu của Phản tích là quy tắc mà người dùng doanh

nghiệp đang hoạt động để triển khai cáo quyết định hãnh động thời gian thực khi đổi

điện một loạt các vận dễ kinh doanh Nó bao gồm một tập hợp các kỹ thuật toán học tính toán tạo ra phương án hành động vững chắc, quyết định trong phạm vi yêu cầu đưa ra, mục tiêu và những han chế Như vậy, không những dự đoán ma cũng cung

cấp các quyết định giả Iri cao cho các hành động dễ cải thiên hiện quả kinh doanh là

;nục tiên của loại hình Phan tích này Nó bao gồm các khu vực nơi mà cáo phan ứng,

tốt nhất hoặc hành dông là cết yêu dé giải quyết vẫn dé kinh đoanh trong những, hoàn cánh nhất định hoặc nguễn lực bạn chế của các tổ chức Các kỹ thuật phân tích được sử dụng ở đây được dựa trên khái tiêm về tôi ưu hóa, được phân thánh hai

độ rủi ro có thể được giảm thiếu và do đó quyết định tốt hơn có thể được

thực hiện đề tối đa hóa hiệu quả kinh đoanh

Tổi ưu hóa đóng một vai trỏ thiết yêu trong việc quyết định mô hình hóa một Thệ thống sân xuất Liêm nắng Tôi ưu hóa này được áp dụng trong nhiều ngành công, nghiệp khác nhau, tử lập kế hoạch hoạt dộng cho các kế hoạch dai han dé đáp ứng,

các ràng buộc và yêu câu của họ Ngoài ra, trong kỹ thuật phân tích dự đoán phân

tích nảy có lược kết hợp với tối uu hóa, được gợi là tối ưu hóa ngẫu nhiên mà không chắc chẳn được đưa vào tài khoản va số lượng lớn các ứng dụng giao dich

không được áp dụng,

Việc phân loại các phân tích có thể được coi như các ứng đụng da dạng trong,

trí tuệ doanh nghiệp Trong "Phân tích nâng cao" để cập đến du doan va phân tích

quy táo nơi các kỳ thuật phân tích áp dụng được hạch toán lá cáo thuật toán toán

học toàn diện và vượt quả các kỹ thuật dược sử dụng trong tri tuệ doanh nghiệp So

sánh với điều này, Davenport và Harris đã phân loại phân tích quy tắc s như là phân tích dự đoán tối ưu hóa và vẫn được coi là những tiên đoán thông minh [12]

1.1.5 Phân tích giúp ra các quyết định tẾt hơn

Do méi trường Linh hoạt và không thé dự doán trong tỉnh hình hiện nay, các

tổ chức bắt buộc phải sở hữu sự linh hoạt chiến lược, hoạt động và chiến thuật của minh Các tổ chức cẩn phải tiếp thu tỉnh hình mới một cách nhanh chóng và phân ứng với sự thận trọng tối đa và sự cố gẳng tại thời điểm cần thiết Ra quyết định,

cũng được gọi là giải quyết vẫn để, có thể được coi như là thay thể lựa chọn dựa

trên các tiêu chí nhất định hoặc đưa trên một số cơ sở trong số lựa chọn thay thẻ cỏ sẵn khác Quyết định cần được đưa ra dựa trên nhiều tiêu chỉ chứ không phải là một tiêu chuẩn duy nhất, và thường liên quan đến nhiều bên [9]

Velue to the Enterprise

Hình 1.3: Quyết định tốt hơn và cải thiện kết quả được cung cấp bởi phân tích [15]

Bằng cách áp dụng phân tích để đạt được cái nhìn sâu sắc, từ các hoạt động,

kinh doanh hảng ngảy của doanh nghiệp

Phân tích cho phép việc ra quyết định ở tốc đô cao hơn đề được đo lường trong cả hành động và kết quả vả có thể cho được kết quả mới có hiệu suất cao [15]

[13]

1.2 Chỉ số số đánh giá

1.2.1 Đo lường, hệ đo và chỉ số đánh giá

Trước khi đi vào sâu hơn tới thể loại và sự phát triển của chỉ số đảnh giá các

điềulệ khác cân phải được làm rõ Đo lường hiệu suất, số liệu và các chỉ số hoạt

động quan trọng lả có mỏi quan hệ với nhau trong nhiều lĩnh vực, do đỏ việc sử

dụng các thuật ngữ có thê trở thành một chút bị lần lộn Chú ý rằng các thuật ngữ đó được định nghĩa từ quan điểm của phân tích Web và cách họ sử dụng về sau

1.2.1.1 Đo lường

Atkinson định nghĩa đo lường như sau [2]

“Cae do lường mô tả thành công như thể nào trong việc đạt được một mục tiêu sẽ

được xác định Các đo lường cung cấp đặc trưng và làm giảm sự nhập nhằng mà

điều này có trong các phát biểu báo cáo”

Hai công ty muôn liên doanh gia nhập một thương mại điện tử sẽ phải đỏng ý theo

các đo lường nhật định Cả hai công ty theo dõi khách truy nhập vào trang web của

mình Tuy nhiên thuật ngữ *khách” được giải thích khác nhau Công ty A quan tâm

tổng số lần truy cập trong khi công ty B tham chiêu số lượng người truy cập Do đỏ,

dữ liệu của công ty A sẽ phản ánh tất số lần truy cập bao gồm cả số lần truy cập từ

những người truy cập giỏng nhau (cùng một người truy cập nhiêu lân), trong khi đỏ

dữ liệu của công ty B chỉ đơn giản là phân ánh số lượng khách khác nhau Vì vậy khi tạo công ty C, thuật ngữ sử dụng cho “khách” nên được đặt trong một đo lường

duy nhất, mã sẽ trở lại tin hiệu củng một ÿ nghĩa với cả hai công ty mẹ

1.2.1.2 Hệ đo

Trong phân tích web, hệ đo đại diện cho những con số thực tế cụ thể được cung cap trong báo cáo Ví dụ trong Google Analyties, hệ đo có thê là thời gian trên trang, số

trang được xem trên mỗi khách, tốc độ bounce, tổng số tiên mua

Xem hình 4 mình họa của các hệ đo

'% Thoát Số lần xem trang Số phiên Thời gian tủa phiên

Kotler dịnh nghĩa Đơn vị Marketing như sau “tập của các do lường giúp cáo doanh nghiệp xác định số lượng, so sánh và giái thích hiệu qua tiếp thị của họ" [18] Lưu ý

cách Kotler sử dụng thuật ngữ “đo lường” để xáo đình đơn vị

1.2.1.3 Chỉ số dánh giá

Từ diễn trực tuyến www.webopedia.com dịnh nghĩa chỉ số đánh giá là: “Chỉ

số đứnh giá giúp các tổ chúc đạt được các mực tiêu tô chức thông qua việc xác định

Thuật ngữ chỉ số đánh giá đến một giới hạn nào đỏ, không rõ ràng vì thuật

ngữ này được sử dung rang rai va khác biệt về nghĩa giữa các cá nhân [7] Burby & Atchison đơu giản hóa các định nghĩa như sau ° Một chỉ số đảnh giá là một đo

lường hiệu suất dựa trên các mục tiêu quan trọng nhất trên trang web”

Liên quan đến phân tích wcb, Clifton dịnh nghĩa chỉ số đánh giá là “ một

do iwong web dé la điều cần tiết cho sự thành công cúa 16 chúc trục tuyển 7101

Cáo điểm nhân mạnh cần thiết cúa chí số đành giá lả để làm rõ rằng mọi đo lường sử đụng không nhất thiết phải được phân loại như một chỉ số đánh giá Điều

này sẽ được minh họa bởi các vi dụ sau:

Thương mại điện tử có hai bộ phận: Vận hành và thiết kế Web Các doanh nghiệp

- Từ khỏa

- Các mẫu điễu hướng

Nhìn chung, chúng có thẻ dược gọi là chỉ số đánh giá và dược liên kết tới các

;ục tiêu kinh doanh cụ thể Người đứng đầu của hai bộ phận báo cáo trên tắt cả 6 chỉ số đánh giá trên cơ sở hàng tuân Cả hai xem xét tắt cả các đo lường Toàn bộ các đo lường, được cho là hắp dẫn, tuy nhiêu người quản lý tập trung vào đữ liệu mả thọ có thể thực hiện trên đó Vi du nay minh họa rằng chỉ số đánh giá nói chung Chỉ

số đánh giá có khả năng được gắn cho cả ba múc quản lý (chiến lược, quản lý và cae thuc thi, Clifton viét nhu sau [105

“Nếu một sự thay dỗi 1096, tăng hay giảm, trong một chỉ số đánh giá không làm ban ngôi lên và gọi cho ai đó đề tìm hiểu những gì đã xảy ra, sau đó nó không được xác

định rõ ràng Các một chỉ xã đánh giá tỖI tao ra những kỳ vọng và hành động cố sống, và vì diều này chứng là một nhóm nhỏ các thông tin từ các báo cáo của bạn”

1.2.2 Phân biệt chỉ số đảnh giá và các mục tiêu kinh doanh

"Theo định nghũa trước đó, chí số đảnh giá là sự đo lường trên các mục tiêu kinh doanh cụ thể Quá trình lạo ra các mục tiêu kinh doanh nằm ngoài phạm vỉ của

nghiên cửu này Điều này ngụ ý rằng các mục tiêu kinh doanh da dược thiết lập

trước khi bắt đầu cuộc nghiên cừu của việc sứ dụng phân tích Web trong kinh đoanh Vì vậy việc tạo ra chỉ số đánh giá không nên bị hiển sai thanh là việc tạo ra

các mục tiêu kinh doanh Chúng ta phái phản biệt chỉ số đánh giá và mục tiều kinh

doanh Ví dụ, để xác định một người béo hay gây ta có thể suy đoán kết qua ma kháng cần các công cụ đo lường Nhìmg khi áp đụng cảng cụ do hrong ta có thế

dùng hai phương pháp Một phương pháp là đo xung quanh thất lưng, và chiều đài

sẽ là chỉ số đánh giá Phương pháp thứ hai là đo cản nặng thì kilegam là chỉ số đánh

giá Mục tiêu là giảm Skg hoặc 7cm quanh thất bung có thê được thiết lập, trong đó

sử dụng chỉ số đánh giá nhưng không phải là những mục tiêu thực tễ Mục tiêu thực

tế chứ không phải chỉ số đánh giá, có thế lá ví đu cải thiện sức khảe, ảnh hưởng tích

cực đối với sự tự tin hay nâng cao ngoại hình

23

1.2.3 Xây dựng chỉ số đánh giá

Clifton trinh bay 6 bước để chuẩn bị xây dựng chỉ số đánh giá, mà sẽ được

sử dụng như một khung, dễ xử lý quá trình tạo ra chỉ số dánh giá nha sau |16]

~ Thiết lập các mục tiêu và kết quả cần đạt dược

- Chuyển mục tiêu và kết quả cân đạt được thành chỉ số dánh giá

- Blam bão chỉ số đánh giá có thể hoạt dòng và có khả nắng chịu trách nhiệm

~ Tạo các bảo cáo chỉ số đánh giá phân cấp

- Xác định các chỉ số đánh giá từng phân

- Cũng có lại các chỉ số đánh giá

Xem xét gợi ý của các tác giả về việc xây dựng chỉ số đánh giá, cho thầy có

unột sự thống nhất chung về hầu hết các vẫn dễ Lý do cho việc lựa chọn Clifien, là

vi ý tưởng ông đã được trình bày tại nhiều các hội thảo chuyên ngành lớn Cuốn

sich “Advanced Web Metrics with Google Analytics” eda éng [10] cfing duge quan tâm đặc biệt với các phản tích web, cũng như các công cụ được sử dụng trong,

thực tê Cao ước trong quy trình của ông sẽ được bố sung thêm với các tác giả

khác,

1.2.3.1 Thiết lập mục tiêu vả kết quả cần đạt được

Clifton chía quả trình xác dịnh mục tiêu thành 4 bước [10]:

~ Vạch ra các bên liên quan

bởi webopedia.com bao gém “ cae chi sé chinh được thống nhất bởi một tỏ chức

và là chí số có thể đo được sẽ phán ảnh các yếu tổ thành công” [25]

Cáo tổ chức phải xác định các mục tiêu của trang web và kết quá có thể do

lường được [10] Nó được cho là quan trọng vi các bên liên quan có hiểu biết hạn

chế về phản tịch web Mục tiêu là cỏ thể tạo ra nhiều doanh thu vẻ tăng, lưu lượng, truy cập, cũng như có một cái nhìn sâu sắc toàn cảnh hơn Một ví dụ, chứng ta có thể xác định được các sân phẩm không phố biển nhất và loại bỏ chúng khỏi các trang web, đó là mục tiêu, bằng cách phân tịch lưu lượng truy cập vào các nội dung,

đó lả kết quả Chfton lập luận nó không phải là khả thi để đưa một đanh sách dải

cho mỗi nhà quần lý, và nỗ lực để nhóm chúng lại [10] Một phần của quá trình này

phải đăm bão rằng chỉ số dánh giả phủ hợp với các mục tiểu kinh doanh

1.2.3.7 Đua mục tiêu, kết quả cần đạt được vào trong các chỉ số đánh giá

Bay giờ †a cần xác định các hệ đo weh, có thể hoạt động như một chỉ số đánh giả, cho một mục tiêu nhất định CHfơn cũng cấp ruột đanh sách các gợi ý để dịch

chuyển mục tiều thành chỉ số đánh gia [10]

Muc tiêu, kết quả cần đại được Dé xuat chi số đánh giá

Dé xem lưu lượng truy cập nhiều | Tý lệ khách truy cập từ công cụ lìm kiếm

Thơm từ các công cụ tìm kiếm lệ chuyển đổi từ khách truy cập công cụ tim

Để thấy khách tham gia với

nhiều website cũa chúng 1a

Trung bình số mặt hàng trên mãi lân giao địch

‘Ty le truy cập chỉ thăm một trang, duy nhất

Tỷ lệ tìm kiếm trang web nổi bộ ruả không có

kết quả

'fÿ l§ truy cập dẫn đến một yêu cầu hỗ trợ được

gửi đi

1.2.4 Đảm bảo lính hoại động và chịu trách nhiệm của các chỉ số đánh giá

Fric T Pelerson va Brian Clifton dé xuat

ác phương pháp giống hệt nhau liên quan đến việc hoạt déng dựa trên chỉ só đánh giá Người ta đặt ra bai câu hỏi 722] [10]:

- Nếu hệ đo này giúp cối thiện 10%, tôi nên chúc xưừng ai?

- Nếu hệ đo nảy giảm 10%, tôi nên liên lạc với ai?

26

- Nếu thiểu khả năng trả lời hai câu hỏi này, Cliften cho rằng chỉ số dánh gia can

được loại bố khối danh sách [10] trong khi Peterson hỏi liệu đó là một chí số đánh

giả ở tất cả [22], Peterson cũng lập luận rằng người ta chỉ cần đữ liệu mà hỗ trợ được quả trình ra quyết dịnh và đo đỏ nó cân rõ rằng và có thể hoạt dộng được [22]

1.2.5 Tạo các bảo cáo chỉ số đánh giá phân cấp

Bude nay có liên quan trực tiếp đến các vị dụ được cung cấp trong phản chi

số đánh giả Cần giữ sự chủ ý và rằng buộc giữa các dữ liệu liên quan khi trình bày

với một người nhận Môi liên hệ tương quan tích cực theo Clifton [21 Eric

Peterson dian dat nhu sau trong tác phim “The Big Book of Key Performance

Indicators” [22]: Nghiém nic, dimg gui moi ngwdi 50 chi sé danh gia va khéng bao cao cae chi số hoạt động chính chỉ nén cd it hon mdt cde hé do [22] Peterson lip di

lặp lại quan điểm của minh da dé cap ở tước cuối cùng, cần có đủ đữ liệu, và cần

phải có sự liên kết

1.2.6 Xác định các chỉ số đánh giá thành phẩt

Chí số đảnh giả thành phần là tương dương thuật ngữ “ví chuyển đồi” theo Clifton [10] Mat vi dy tét vé một phần chỉ số đánh giá, là các bước riêng biệt trong

quả trình mua hing vi du như thêm sản phẩm vào giổ hàng, đăng kỷ và xác nhận

thanh toán Mỗi bước Irong quả trình này bao gồm một nguy cơ thiếu sói, do đỏ

việc xác định các điểm với ty lệ bị hủy bỏ lớn nhất có thế thành công [7] Thuật ngữ

“phan — partial” ngu y rang các chỉ số đảnh giá là một phần của chứ số tổng thể,

trong khi mỗi bước đã dé cap ở trên là một phản của các chỉ số đảnh giá “ty 16

chuyên đổi” [L0] Tỷ lệ chuyến đối là một chỉ số đánh giá thường được xáo định bái

132

Tỷ lệ chuyển đối Téng sé dom đặt hàng / tổng số lượt khách

1.2.7 Củng cố lại các chỉ số danh gia

Bude cuối cùng trong danh sách kiểm tra việc chuẩn bị của Clifton là củng,

cố danh sách các chỉ số đánh giá Sự nhân mạnh nên được đưa vào đánh giả xem

27

các chỉ số dánh giá có chẳng lên nhau và cũng cố chúng |10|, giả định rằng một số bên liên quan có nhu cầu khác chí số đảnh gia Ngoai ra, Clifton cho rằng người ta cần phải đánh giá xem các cầu trúc chỉ số đánh giá thực sự là những hệ đo quan trọng nhất, hoặc nếu họ giảm xuống hoặc hợp nhất thành một chỉ số đánh giá quan

trọng [10] Một lân nữa, danh sách các chỉ số đánh giá nên chủ ý chứa một vừng được giới hạn

Clifton cho rằng một chỉ số đánh giá “nến đại điển ít nhật 10% tổng thé - vi

vậy không quả 10 chỉ số đánh giá được phép” [10] Burby & Atchison hé tro quan

điểm này với gọi ý một hạn chế của 5-8 chỉ số đánh giá, tủy thuộc vào vai trò các

ô đánh

trên liên quan trong tổ chức [7] Detsrsơn có một mô hình tổng hợp số chỉ

giá ông xác nhận |22| :

- Chiến lược gia cao cấp nên chọn 2-5 chỉ số đánh giá

- Chiến lược gia cấp trung nên chon 5-7 chỉ số đánh giá

- Chiến lược gia cấp cơ sở nên chọn 7-10 chi sé danh gid

Điểm mẫu chút là các chuyên gia ủng hộ việc hạn chế số lượng chí số dánh giá trong một báo cáo cho một bên liên quan cụ thé Quá trình tạo chi sé danh gia

kháng nên được coi là một phiên một lần, từ kinh nghiêm thục tế hoặc sự thay đổi

môi tường kinh đoanh có thể yêu cầu côi tiểu hoặc thay déi trong dan muc chi sd

đánh giá đầu tư [10]

Fulvio Barbuio, người đứng đầu hién tai etia “Corporate Treasure & Performance Measurement” cho “Australian Broadcasting Corporation” (ABC), liệt kê những lý do cho việo sử đựng chỉ số đánh giá cha việc đo lường hiệu quả [8]:

- Truyền đạt một sự trao đổi hiệu suất

- Nâng cao chất lượng quản lý vá ra quyết định

- Xác định xem liệu quản lý có đang hướng tới mục tiêu của họ

28

~ Giúp giao tiếp và sắp xếp chiến lược của tổ chức

- Cung cấp tinh minh bạch và trách nhiệm giải trình đối với các bên liên

quan

- Duy tri tap trưng vảo cái thiện liên tục

Danh sách nảy mô tả cách những khái niệm và cách sử dựng chỉ số đánh giá

có thé da dang, tao ra mét su cân thiết của các loại chỉ số đánh giá khác nhau

www.starkps.com liệt kê 3 cách phân loại cáo chỉ số hidu suai va cde ví dụ duoc

xây dụng cho mục đích minh hoa

Chỉ số đánh giả định hướng là tương lai được định hướng và có các biện pháp

như tiên đoán đặc lính Những loại chỉ số đánh giá được sử dựng cho vỉ dụ đự báo

xu hưởng hoặc dễ dự kiến các vấn đề

Chỉ số đánh giá quá khứ ; là tình dịnh hưởng quả khử và sự tập trung vào cáo kết quá lịch sử Những loại chỉ số đánh giả được sử dụng cho vi dự đánh giá quy trinh +inh đoanh hoặc tác đồng đến cáo chiến địch tiếp thị

Chỉ số đánh giá trùng lập : là hiển tại được định hướng và sẽ được linh hoạt cho

phù hợp Những loại chứ số đánh giá được sử dụng cho ví dụ harnburger đã sẵn sảng,

để ban tại một nhả hàng thức ăn nhanh hay số lượng bệnh nhân chăm sóc chuyên sâu cập tính ở chế độ chờ (www.smartkpis.com) bất

ẳ khoảng thời gian, một chỉ

số đánh giá có thể dược do lường chất lượng hoặc số lượng, dưa ra các định ngÌữa

và sử đụng rộng rãi các chủ thế

1.2.9 Các đặc điểm chỉ số đánh gia tit

Sau đây là một vài phạm vi, một bản tém tắt vẽ những lý thuyết trước đây các đặc điểm tốt của chỉ số đánh giá Dami sách mày được cung cập bởi

www.smartkpis.com vả nên được coi như lá một danh sách kiểm tra các đặc điểm

của một chỉ số đánh giá lý Lưởng nhất là nên có Tuy thiên, một số đặc điểm sau dây có thể không áp dụng được cho tất cả các chỉ số đánh giá

1.2.9.1 Tinh liên kết

29

Cáo chỉ số hoạt động nên được gắn kết với các chiến lược tổ chức và cung, cấp dữ liệu có giá trị

1.2.9.2 Sự định nghĩa rõ răng

Điều quan trong là các chỉ số đánh giá rõ rảng và thế hiện kết quá rõ rằng của

bat cu metric ndo né chia

1.2.9.3, DE

lêu và dé sit dung Người sử dụng phải có khả năng nắm bắt ý nghĩa của các chỉ số đánh gia va tiết lầm thé nao để sử đụng nó Điều này hàm ý rằng thuật ngữ kỹ thuật hẹp được địch sang thuật ngữ nhóm tổng thể dễ người sử dụng có thể hiểu được,

1.2.9.4 Khả năng sơ sảnh

Người ta lập luận trên www.smartkpis.com rằng một đặc tính lý tướng là các chỉ số đánh giá có thể được so sánh giữa các tổ chức theo thời gian Điều nãy có thế xung đột với sự nhân mạnh cứa tác giã khác chỉ số dành giá dược “tạo dựng” chờ các tổ chức cá nhân Mặc đủ có các hệ do đơn giản và có các chỉ số đánh giá chung

mà có lẽ được sử dụng bởi hầu hết các tổ chức trong một lĩnh vực ví dụ: tỷ lệ chuyển đổi trong thương mại điện tứ

1.2.9.3 Có thê vác mình lại

Cáo dit can được luu trữ và có sẵn đề xác minh

1.2.9.6 Chỉ phí hiệu quả

Các chỉ số đánh giá không riến tốn chỉ phí nhiều, không nên lốn nguồn nhân lực nhiều để có thể do lường nó, sơ với việc ting gia tri cho người sử dụng Đặc tính

nay được đưa ra rang một quả trinh phân tích web thuần tứy và dữ liệu trong quá

khử và luôn có sẵn bởi hãng phân tích

1.2.9.7 Quy đối

Việc thực hiện do lường nên tránh bị ảnh hưởng bởi người đủng Nếu hiệu

suất không thé được cải thiện, sau đó không có động lục đề cái thiện hoặc người sử dung don giản là từ chối chỉ số đánh giá Ngudi ta co thé minh hoa cho vấn dé nay

bằng cách xem xét các hậu quả nếu một nhà quân lý bắt quan sát thấy lượng mua

giảm vào tháng trước vả xem xét lại quả trình làm việc của nhân viên đó,

phải nhận thức được dé không bị bê tác Chỉ số đánh giá không phải đứng cổ định

cho quả trình kinh đoanh vì lợi ích của việc giữ sự nhất quản trong các phép đo

Người ta có thể tranh luận và sửa đối nó để bổ sung giải thích thêm cho hợp lý

1.2.9.10 Có thời hạn

Đavid Pamnenlor trích dẫn |24| “chắn là đúng của chuông sau khi con ngựa

đã thực sự được dụa vào ” mảnh họa rằng chỉ số dành giá cần phải dượcdo lưỡng,

trong khoảng thời gian quy định hợp lý

1.3 Quy trình xây dung các chỉ số đảnh giá ứng đụng phân (ích Web của Clifton

Quy trình bao gồm năm bước [10]:

Bước một là dễ thiết lập mục tiểu và các kết quả cân dạt dược và tình chỉnh danh sách của minh Sau đó, người ta sẽ phải chuyển mục tiêu thành các chỉ số

đánh giá Với giá đmh, các chủ sở hữu của doanh nghiệp vừa và nhỏ trước đây

không có kinh nghiệm về phần tích trang web, và hiện tại cần thiết lập mục tiêu và chuyển chúng thành chỉ số đánh giá

Thước hai clung ta can don giãn các quy trình dễ chỉ số đánh giá không cần phải hiểu biết sâu vẻ chí số đánh giá và chỉ cần tạo ra các chí số đảnh giá có sẵn và

kha thỉ để cải đặt áp dụng thử nghiệm

Tước ba đảm bảo rằng các chỉ số đánh giá là hành động, ta nên bỗ qua " tính trách nhiệm" ở bước này vì đó lả một phẩn của quản trị doanh nghiệp

Bước bến bắt dâu tạo ra các báo cáo phan cấp là có ít lợi Ích trong một doanh nghiệp vừa và nhỏ, có thể được bỏ qua

Tước năm xác định thành phân chỉ số đánh giá, về cơ bãn cãi tiến bước hai Bước này là dễ cất giảm danh sách các chỉ số danh giá dã dược xây dựng dễ tôi ưu

chi phi doanh nghiệp phải bỏ ra Cẩn tập trung vào các chỉ số đánh giá cốt lõi liên

1.4.1 Tỷ lệ chuyến đối đơu hàng [22]

Tỷ lệ chuyển đổi don hang Tổng số don hàng đã dược đặU Tổng số truy

cập

Chỉ số này là chỉ số đánh giá qưan trong nhất nhật trong lĩnh vục phân tích

wcb và luôn dược quan tâm dặc biệt, Nói chúng nó chỉ dược gọi là "Tý lệ chuyển

đổi", nhưng người ta cản phải phân biệt giữa tỷ lệ chuyển đối đơn hàng và tý lệ

tả khả

chuyển đổi khách mua Petersơn việt, "Trong khi đó, tỷ lệ chuyển đề

năng mua hang một làn, tỷ lệ chuyên dỗi khách mua rõ tả khả năng một.người sẽ

trở một khách hàng " [22] Loại bỏ các chỉ số đánh giả " Phần trăm truy cập mới

"cho ring

thấp ", gián tiếp, cũng loại bô các" tÿ lệ chuyển dđỗi người khách mua

khách chủ yếu mua vào lần đầu tiên, do đo ít sự khác biệt giữa tý lệ chuyển đổi đơn

hàng và chuyên đối thành khách mua Peterson liệt kê ba ly do tac động đến tỷ lệ

chuyển đổi dơn bàng:

Sẽ luơn cĩ một phân doan khách truy cập mà khơng cĩ ý dịnh mua, khơng quan

tâm, Cách để cái thiện chỉ số đánh giá nảy là thơng qua việc phong phủ các loại sán

phẩm phù hợp cho khách tăng (ý lộ mum hàng khi đã ghé thăm web

1.42 Giả trị trung binh mai don hang

Giá trị trung bình dơn hàng được xem là “chỉ số chính” trong các chỉ số quan

trọng của doanh nghiệp Nĩ kết hợp với chi sé doanh thu mỗi truy cập và tý lệ chuyển đổi đơn hàng lạo nên nhĩm chỉ số cần được quan tơm hàng đầu khi phân

tích hiệu quả kinh doanh doanh nẹ hiệp

Giá trị trung bình mỗi đơn hàng = Tổng doanh thu được tạo ra / Tổng số đơn

Peterson cho thay bang cách sử dụng giá trị trung binh mỗi dơn hàng làm cơ

sở cho tắt cà các khách hàng như một cơng cụ so sánh [22] Cĩ được giá trị trưng

Đình mỗi đơn bàng, người ta cĩ Thể số sánh sự khác biệt giữa người khách mới và

khách quay lại về hoặc sử đụng nĩ đẻ đánh giá lợi ich riêng biệt của các chiến dịch Tiệp thị

1.4.3 Đuanh thụ trung bình mỗi lượt truy cập

Tònh thu mỗi khách truy cập là một thước đo quan trọng nhưng khơng chỉ

cho các nhá bản lẻ trực tuyển và quảng cáo các trang web hỗ trợ, Các trang web tiếp thị cĩ thể hiểu rõ hơn về những nỗ lục tiếp thị của họ bằng cách ước tính giá trị doanh (hủ trìng, bình dựa trên các sự kiện chuyển đổi

Doanh thu trung bình mỗi lượt truy cập = Tổng doanh tru được tạo ra/ Tổng,

số lượt truy cập [22]

CHỉ số đánh giá này do lường giá trị trung bình các lượt truy cập của khách hàng và

cũng là một chỉ số đánh giá chất lượng của các khách ghé thăm DN có thể có một triệu khách ghé thăm mỗi tháng, nhưng nếu tât cả khách dang tìm kiếm cho các đoán lữ hành hoặc các khu du lich, và kết quã doanh tlra thấp,

Tu hút khách tham quan có giá tri hơn cho các trang web là một cách cải thiện này

chỉ số đánh giá này, theo Peterson [22]

1.4.4, Chỉ phí trung bình cho mỗi chuyển đổi

Đối với mọi mô hình kinh doanh doanh nghiệp, chỉ số chỉ phí trung bình cho mỗi chuyển đổi là một trong những chỉ số quan trọng nhất Bằng cách tính toán chi phi tring bình cho mễi chuyến đổi bạn có thể theo đối xem doanh nghiệp có phải trả autre chi phi quá nhiều đề có được khách truy cập mua hàng, hay không, Việc tối ưu thóa chỉ phí phải trả là một trong những vẫn đẻ cần được daanh nghiệp đặc biệt quan

tâm

Chỉ phi trung bình cho mỗi chuyển đổi = Tổng chỉ phi / Tổng số chuyển đổi

[2]

1.4.5, Chi si hài lủng của khách hang

Chỉ số hài lòng của khách hang = Tống số khách hang hai long / Tổng số

khách Hemn gia khảo sát |22

Chỉ số này được đo hrong bang cach cung cấp các biểu mẫn đề khão sát sự không

‘hai long hoặc hài lòng của khách hàng, Giúp doanh nghiệp theo dõi điều chính chất lượng sân phẩm, dịch vụ cũng như địch vụ hậu mãi

1.4.6 Thời gian trung bình để trả lời thư yêu cầu

TIần hắt các công ty không chú trọng việc theo đöi một trong những thước đo

quan trọng nhất hỗ trợ khách hàng đó là: thời gim doanh nghiệp đáp ứng một yêu câu khách hàng gửi qua email

'Thời gian trung bình trả lời mail yêu cầu = Tổng thời gian của lần gửi mail tương ứng / Tổng số yêu câu của Rmail [22]

1.4.7 Tỷ lệ truy cập của khách mới so với khách quay trổ lại

Tỷ lệ truy cập của khách mới so với khách quay trở lại = Tổng sẻ lượt truy cập mới / Tổng số lượt truy cập quay Iré lai [22]

Day là mệt chỉ số tương đối đơn giãn cho thây tỷ lệ người truy cập mới liên quan

đến truy cập trở lại Tỷ lệ này lăng do sự gia tăng khách truy cập mới hoặc giảm truy cập quay lại của khách Có thẻ đo lường thành công của các chiến dịch tiếp thị thông qua chỉ số đánh giá này Lưu ý rằng, định nghĩa của Petersen sẽ cùng cấp một

tỷ lê, nhưng ta chon để hiển thị số tý lệ phần trầm Các đanh liệu đã được lưu giữ

đề tranh nhằm lần Lý do dầng, sau sự thay dỗi là chủ sỡ hữu một cách dễ dang hon nắm tỷ lệ phần trăm so với tỷ lệ và các chênh lệch được coi là không thích hợp

Chi sé nay dánh giá hoạt động quảng bá của doanh nghiệp rong khoảng thời gian

nhất định Nếu chí số này cao chứng tỏ rằng hiệu quả từ các hoạt động quảng bá

dang rất tốt, đem lại nhiều khách hàng mới Tuy nhiên, điều này sẽ có thể chưa

chính xác nếu tại thời điểm tién hành hoạt động quảng bá cũng là dịp thường kỳ

xuua sắm theo mùa của các khách hàng cũ truy cập quay lại tăng lên

1.4.8 Tỷ lệ chuyển đổi của khách truy cập mới với khách truy cập trở lại

Ty 16 chuyên đổi đến đơn hàng của khách truy cập mới với khách truy cận trở lại — Tỹ lệ chuyến đối thành đơn hàng của khách mới / Tý lệ chuyển đối thành

đơn hàng của khách truy cập trở lại [22]

Tỷ lệ này cao nghĩa là tỷ lệ chuyến đối đơn hàng của khách hàng mới lớn heặc tỷ lệ

nắm bắt điều gì làm tăng tỷ lệ chuyển đổi của khách háng mới, và nguyên nhân tại

sao tỷ lệ chuyển đối của khách hàng cũ lại giảm, phải chăng khách hàng cũ không,

còn hãi lòng với các sân phẩm hiện tại hoặc không đáp ứng yêu cầu Có yếu tổ độ tuổi hoặc thời gian tác động vào nó hay không

1.4.9 Phần trăm doanh thu từ khách hàng mới và khách hàng truy cập trở lại

Thân trăm đoanh thu khách hàng mới = Doanh thu từ khách hàng mới / Tổng,

doanh thu

we On

Phân trăm doanh thu khách hang truy cập trở lại — Doanh thu từ khách hang truy cập trở lại / Tổng doanh thu

Dũng để đo lường hiệu quả của chiến dịch quảng cáo hiện tại và kiểm lra mức độ hải lòng, nhau cầu của khách hàng cũ

1.4.10 Trang chủ vả trang đích chính

Tý lệ trang địch chính = 1.00 — (Số lần truy cập trang duy nhất / Tổng số

danh giả nảy cho thấy có bao nhiêu khách ở lại trên một trang web và nhấp ít nhất 1 trang khác sau khoảng thời gian "Truy cập một trang duy nhất" lả truy cập chỉ xem trang hiện tại mà không nhấp vào bắt ky liên kết nào khác Định nghĩa của Peterson cung cấp một tý lệ chí ra có bao nhiêu khách ở lại trẻn trang, Web Quan điểm phổ biến hơn là tỷ lệ thoát trang đẻ là bao nhiêu Diễn này được

xác định bởi

'TTÿ lệ thoát = Sẻ lần truy cập duy nhất trang đó / Tổng số nhấp xem các trang trong

của trang đó [22]

Poterson lap luận chỉ số ánh giá này đo biệt hữu ích để đánh giá liệu các

trang dich của các chiến dịch tiếp thị có giữ được người truy cập vào và ở lại |22|

Cuối củng chỉ số đánh giá này là một biển pháp hữu ich khi phân tích các số liêu liên caưm đến cả truy cập của khách, chẳng hạn như tỷ lệ chuyển đổi sửa đối để xuất bởi Chíton (xem Tỷ lệ cluyển dối khách moi vả khách quay trở lại)

Nếu đoanh thu trang Web của doanh nghiệp đốt nhiên giảm thì chúng ta phải kiếm tra ngay chỉ số ở lại trên Trang chủ và các tang dich chính, tỷ lệ thoái

khỏi các trang này chính là nguyên do gây giãm doanh thu của doanh nghiệp Vì

vậy khi phát hiện chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi doanh nghiệp cần kiếm tra ngay Trang,

chủ và các trang dích chính xern liệu dã đáp ứng yêu cầu hoặc gây cần trở gi trong, quả trình mua bàng của khách háng hay không.

1.4.11 Tỷ lệ chuyển đổi từ tìm kiếm

Nếu trên trang web của doanh nghiệp có một cảng cụ để khách hàng tim

ăn phẩm họ quan lâm thì chúng ta cần theo dõi cách tìm kiếm

khách của khách hàng và chỉ sề tỷ lệ chuyển đổi từ tim kiểm thành mua hàng sẽ

kiểm nhanh cae

giúp DN biết được tưực sự khách hang dang quan tam gì và để tỗi ru các sản phẩm

đó giúp nó tiếp cận khách hàng tốt hơn hoặc bỗ sung những sản phẩm mà khách hàng cần nhưng đoanh nghiệp chưa có trên trang web

Tý lệ chuyển đổi từ lim kiếm thành mua hàng — Tổng số đơn đột hàng từ tìm kiểm / Tổng số lần truy cập vào một kết quả tim kiếm[22

Chỉ số đánh giá này là một dạng khác của tỷ lệ chuyển đổi, mà Peterson thiết kế cho

công cụ tìm kiếm góp phân trực tiếp đề mua hang ‘Theo Peterson, người †a có thể

hy vọng tỷ lệ chuyến đối từ tim kiếm sẽ cao hơn so với tỷ lệ chuyến đồi từ truy cập

thông thường, Ông lập luận rằng khách với một mục tiêu tìm kiểm cụ thể có nhiều khá năng để chuyên đổi thành mua hang hon [22]

xu hướng đặc biệt của khách hàng của bạn

1.4.13 Tỷ lệ hoàn thành thanh toán

Tỷ lệ hoan thành đặt hàng và thanh toán = Số đơn đặt hàng và thanh toán thành công/ Tổng số truy cập trang đặt hàng và thanh loàn trên Web ]22|

Như một tý lệ đặc biệt của tỷ lệ chuyển đổi doanh nghiệp cân kiểm tra các quá Irình Đặt hàng đến Thanh oán sao cho tiết kiệm thời gian và đơn giản nhất với khách hàng Nếu tỷ lệ chuyển déi của khách hàng giảm nhưng tỷ lễ hoàn thành Đặt bảng và Thanh toán của doanh nghiệp én định, doanh nghiệp cân nỗ lực, điều chính

kế hoặc tiếp thị mà không cản phải thay đối quy trình Đặt hàng và Thanh toán trêu trang web Ngược lại, cần phải thay đổi ngay cả những chỉ tiết nhé trong quy trình Đặt hàng và Thanh toán trên web Do đó chỉ số này cần được theo đối chặt chế trong suết quá trinh kinh doanh của doanh nghiệp

1.4.14 Tỷ lệ chuyển đổi cho mỗi chiến dịch

'Tỷ lệ chuyển đổi đơn đặt hàng cho các chiến dich của bạn sẽ giúp doanh nghiệp xác định Chiến dịch tắt nhất và chiến địch kém nhất khi đoanh nghiệp dang

chạy nhiều chiến dịch tại một thời diễm

Ngoài ra, đoanh nghiệp có thể chon dé theo déi các chỉ số của các loại chiến như: tỷ

18 chuyén đổi cho email, tìm kiếm thị trường, quảng cáo banner, KSŠ và các

loại chiến dịch khác

1.4.15 Phần trăm kết quả trả về không

Phan tram kết quả trả về không = Số lượt truy cập trang thông bac không tìm

hàng, Nếu một trong hai chỉ số này tắng lên DN cần xem xét lại môi quan tâm của

khách hàng và than chiếu dễ bổ sung thêm vào nội đụng web,

1.4.16 Tỷ lệ cao, trung bình và thấp các click chuột vào trang trong

Ta có thể coi "các trang đã xem" tương đương với " Các nhấp chuột vào các trang trong " Đôi với hầu hết các trang web, các thứ hạng được phân định như sau:

* Thấp: Hai lần nhấp chuột hoặc íL hơn

+ Trưng bình: Ba đến năm nhập chuột

+ Cao: Hơn năm xhhấp chuột

Tỷ lẻ các nhấp chuột vào trang trong Thấp — Tổng số lượt truy cập có 2 nhấp chuột hoặc ít hơn / 'Tắt cä lượt nhấp chuột thăm sầu [22]

Tỷ lễ các nhấp chuột vào trang trong Trung bình— Tổng số lượt truy cập có 2 đến 5 nhấp chuột / Lất cả lượt nhập chuột [22

Chúng ta có thể cái thiện tý lệ nhấp chuột bằng cách tăng thêm các nội dung hấp

dan phù hợp va đặt chúng hiến thị ở những nơi mà khách hàng có thế sẻ cần quan

tâm

1.4.17 Trung bình số lượt xem các trang trên mỗi phiêu truy cập

Trưng bình số lượt xem các trang trên mỗi phiên truy cap = Tổng số lượt

xem các trang/ Tổng số truy cập [22]

Chi aé nay đánh giá sự thành công hay không của nội dụng website hay sự quan tân các sản phim kém theo Nêu khách hàng thích thủ với nhiều nội dung khác khách hang sé click xem các trang nhiêu hon hoặc ngược lại nêu nội dung hoặc sản phẩm không liên quan, không phủ hợp với thị hiểu và nhụ cẩu của khách hàng thì sẽ dẫn đến chỉ số này thấp

1.4.18 Chỉ phí trung bình mỗi lượt truy cập

Chỉ phí trmg bình mãi lượt truy cập = Tổng chỉ phí / Tống lượt truy cập

So sah vai chi số doanh thu trung bình mỗi lượt truy cập Sẽ là thất bại nều chỉ phi

trung bình phải bé ra lớn hơn doanh thu thu được của môi truy cập

1.4.19 Phin trim cao, trung bình, thấp của tần suất khách truy cập

Chỉ số này đánh giá tân suất truy cập của khách ghé thầm theo thời gian Nó

áo chiến lược giữ chân

cho biết sự trung thành của khách hàng và hiệu quỗ cũ

*khách hàng trên website của bạn

Thần trăm khách truy cập lần suất cao — Tổng số khách có truy cập lần sual cao! Tổng số khách trưy cập |22|

Phan trăm khách truy cập tân suất trung bình = Tổng số khách có truy cập tân suất trung bình/ Tổng số khách truy cập [22]

Phan tram khách truy cập tần suất tháp = Tổng số khách có truy cập tân suất thấp/ Tổng số khách truy cập [22]

1.420 Trung bình số lượt tray cập của mỗi khách

Trung bình số lượt truy cập của rối khách - Tổng số lượi Huy cập / Tổng số

khách [22]

Tương tự như chi sé tin suất truy cập, chỉ số trung bình số lượt truy cập của mỗi

khách dánh giá độ trung thánh của khách hàng, Tuy nhiền chỉ số này ít bị ảnh thưởng bối việc khách hàng xóa cookie hơn bởi vì nó không liên quan đến hoạt động,

Hau hét moi ngudi có xu hướng Hiếp Lục xem lại những sản phẩm ima họ đang quan tâm cho đến khi họ tìm được sản phẩm được ưng ý, họ sẽ tiếp bục truy cập trang,

web oung cấp một số sản phám hoặc địch vụ mà họ đang xem xét mua Boi vi điều

xiấy,chỉ số rung bình số lượt truy cập cửa ruối khách là một chỉ số làng đầu trong các lợi ích tổng thể của doanh nghiệp Trường hop chi sé nay gần 1,00 có nghĩa là trung bình khách chỉ đên với trang web của bạn mốt lần trong khoảng thời gian

fan trở lại nhiều hơn có thê dent

kiểm tra, giá lị chỉ số cao hon 1,00 có nghĩa là

đến hiệu quả doanh thu nhiều hơn