Cách dùng AI phân tích và dự báo kết quả kinh doanh cho doanh nghiệp - Ảnh: BLITZ
ThS Trần Triệu Quân - giảng viên Trường đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM - hướng dẫn cách sử dụng ứng dụng Airtable để xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu, trực quan hóa kết quả kinh doanh và kết hợp AI để hỗ trợ ra quyết định mà không cần có kiến thức lập trình chuyên sâu.
Khởi tạo và tổ chức dữ liệu
Khởi tạo ứng dụng. Hiện ứng dụng có thể sử dụng ở phiên bản miễn phí - Ảnh: TRẦN TRIỆU QUÂN
Đầu tiên, người dùng truy cập website Airtable và đăng nhập tài khoản. Tại giao diện chính, chọn chức năng tạo cơ sở dữ liệu mới và đặt tên theo mục đích sử dụng, chẳng hạn "Quản trị kết quả kinh doanh".
Sau khi khởi tạo, người dùng có thể tổ chức thông tin theo các nhóm dữ liệu như khách hàng, sản phẩm, đơn hàng, hoạt động marketing và kế hoạch kinh doanh.
Đối với doanh nghiệp đã sử dụng Excel hoặc Google Sheets, Airtable cho phép nhập dữ liệu có sẵn để tiếp tục khai thác mà không cần xây dựng toàn bộ hệ thống từ đầu.
Giao diện giúp quản lý và cập nhật dữ liệu kinh doanh - Ảnh: TRẦN TRIỆU QUÂN
Người dùng có thể thiết lập những thông tin cần theo dõi như thời gian bán hàng, khách hàng, sản phẩm, số lượng, giá trị giao dịch, nhân viên phụ trách và kênh bán hàng...
Phần mềm có thể hỗ trợ liên kết thông tin giữa các nhóm dữ liệu. Chẳng hạn, khi lựa chọn một khách hàng trong đơn hàng, hệ thống có thể kết nối đến hồ sơ khách hàng đã được lưu trữ.
Phân tích doanh thu và hiệu quả kinh doanh
Giao diện tham khảo về phân tích doanh thu và hiệu quả kinh doanh trên Airtable - Ảnh: TRẦN TRIỆU QUÂN
Khi đã có dữ liệu bán hàng, người dùng có thể bắt đầu phân tích bằng cách sử dụng các chức năng lọc, sắp xếp, phân nhóm và tổng hợp dữ liệu.
Chẳng hạn, để phân tích doanh thu theo thời gian, người dùng lựa chọn dữ liệu bán hàng, thiết lập điều kiện lọc theo tháng hoặc quý, sau đó sử dụng chức năng tổng hợp để quan sát kết quả.
Nhà quản lý có thể nhận diện những sản phẩm mang lại doanh thu cao, những kênh bán hàng hoạt động hiệu quả và các giai đoạn xuất hiện sự biến động trong kết quả kinh doanh.
Minh họa giao diện so sánh kết quả kinh doanh thực tế với mục tiêu kế hoạch - Ảnh: TRẦN TRIỆU QUÂN
Người dùng còn có thể xây dựng dữ liệu kế hoạch, trong đó ghi nhận những chỉ tiêu cần theo dõi như doanh thu mục tiêu, số lượng khách hàng mới, số đơn hàng hoặc hiệu quả hoạt động marketing.
Ví dụ, khi một bộ phận kinh doanh không đạt doanh thu mục tiêu, nhà quản lý có thể tiếp tục xem xét kết quả theo nhân viên, sản phẩm hoặc kênh bán hàng để tìm hiểu nguyên nhân.
Dự báo xu hướng kinh doanh với AI
Hình minh họa biểu đồ xu hướng và dự báo doanh thu trong hoạt động kinh doanh - Ảnh: TRẦN TRIỆU QUÂN
Sau khi hoàn thiện hệ thống phân tích và đánh giá, doanh nghiệp có thể mở rộng ứng dụng sang hoạt động dự báo kết quả kinh doanh.
Trước tiên, người dùng cần tổ chức dữ liệu doanh thu theo thời gian, bảo đảm các thông tin được ghi nhận đầy đủ và nhất quán.
Những dữ liệu này sẽ là cơ sở để nhận diện xu hướng tăng trưởng, chu kỳ biến động hoặc tính mùa vụ của hoạt động kinh doanh.
Đối với nhu cầu dự báo đơn giản, doanh nghiệp có thể sử dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu lịch sử và lưu kết quả dự báo trên ứng dụng.
Với những bài toán phức tạp hơn, Airtable có thể được kết nối với các công cụ phân tích thống kê hoặc AI để xây dựng mô hình dự báo.
Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu bán hàng trong các tháng trước để ước tính nhu cầu tiêu thụ trong quý tiếp theo, qua đó chủ động chuẩn bị hàng tồn kho, nhân sự và ngân sách marketing.
Giao diện tham khảo của trợ lý AI trong ứng dụng - Ảnh: TRẦN TRIỆU QUÂN
Thông qua các tính năng AI được hỗ trợ trong ứng dụng hoặc những công cụ AI kết nối bên ngoài, người dùng có thể yêu cầu hệ thống tổng hợp kết quả bán hàng, xác định xu hướng tăng trưởng, nhận diện những nhóm sản phẩm có hiệu quả cao hoặc đề xuất hướng cải thiện hoạt động kinh doanh.
Chẳng hạn, người quản lý có thể đưa ra yêu cầu: "Hãy phân tích kết quả kinh doanh trong sáu tháng gần nhất, xác định những sản phẩm có doanh thu cao nhất, những kênh bán hàng đang suy giảm và đề xuất giải pháp cải thiện doanh thu trong quý tiếp theo".
Khi được cấp quyền truy cập dữ liệu phù hợp, AI có thể hỗ trợ tổng hợp thông tin, diễn giải kết quả và gợi ý các phương án kinh doanh để nhà quản lý xem xét.
Dù vậy, các kết luận và đề xuất của AI cần được đối chiếu với dữ liệu thực tế trước khi đưa vào triển khai.
