6 mẹo tiết kiệm chi phí bằng cách sử dụng khả năng phân tích dữ liệu

1. Cắt giảm chi phí quản lý đội xe

Có một xu hướng gia tăng trong việc trang bị cảm biến Internet of Things (IoT) cho các phương tiện vận tải trong các đội xe của công ty, cung cấp cho nhân viên quản lý chi tiết về mọi thứ, từ tuyến đường xe chạy cho đến sự mệt mỏi của tài xế.

Một nghiên cứu xác định tác động của phân tích dữ liệu lớn đối với hoạt động hậu cần cho thấy mức tiêu thụ nhiên liệu và lượng khí thải CO2 có thể giảm bằng cách dựa vào phần mềm phân tích dữ liệu.

Các ứng dụng khác, tùy thuộc vào dữ liệu cảm biến, như thông báo nhu cầu bảo trì có thể cắt giảm chi phí liên quan đến sự cố hoặc sử dụng dữ liệu để đánh giá lái xe nào thường xuyên thực hiện các hành vi rủi ro để yêu cầu những nhân viên đó phải chịu trách nhiệm cho tổn thất của công ty.

2. Giảm bớt tình trạng thay đổi nhân viên

Các chuyên gia quản trị nhân sự đã quen thuộc với các chi phí lớn liên quan đến đào tạo nhân viên mới. Nhưng, tổng chi phí có thể tăng cao hơn nữa nếu nhân viên mới không phù hợp với công ty và nhanh chóng rời đi sau khi được tuyển dụng. Theo dữ liệu năm 2018 từ Work Institute, các nhà tuyển dụng sẽ tốn 680 tỷ đôla cho chi phí thay đổi nhân viên vào năm 2020 và các công ty có thể ngăn đến 77% sự thay đổi này.

Nhiều công ty đã sử dụng phân tích trước khi tuyển dụng ứng viên vì nó cho phép họ phân tích thông tin, chẳng hạn như khả năng ai đó phù hợp với văn hóa của công ty. Dữ liệu lớn cũng có thể theo dõi các xu hướng cho thấy nhân viên đang trở nên chán nản với vị trí trong công ty và có thể rời đi để có cơ hội khác.

Do đó, các doanh nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu theo những cách này có thể tránh được các chi phí liên quan đến đào tạo nhân viên mới không phù hợp với công ty hoặc không nhận ra việc nhân viên không hài lòng và muốn rời đi.

3. Quản lý và giảm thiểu chi phí gián tiếp

Chi phí gián tiếp là những chi phí liên quan đến hoạt động của một công ty nhưng không liên quan đến các sản phẩm được bán. Thống kê cho thấy giảm chi phí gián tiếp có thể giúp các công ty tiết kiệm hơn 25% chi phí chung. Các loại chi phí gián tiếp phát sinh ở từng doanh nghiệp rất khác nhau nhưng có một số loại chi phí phổ biến như tiền thuê nhà, tiện ích và vật tư văn phòng.

Các công ty không thể giảm chi phí gián tiếp mà không biết được số tiền trung bình họ chi cho các loại chi phí này mỗi tháng. Phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp đỡ doanh nghiệp bằng cách cung cấp các thông tin về các chi phí gián tiếp quan trọng trong doanh nghiệp. Sau đó, doanh nghiệp có thể bắt đầu tìm ra hướng để cải thiện.

Một cách dễ dàng để các công ty bắt đầu là đầu tư vào các sản phẩm tiện ích IoT như bóng đèn thông minh và máy điều nhiệt. Những mặt hàng này thường cho người dùng biết các số liệu thống kê như lượng năng lượng trung bình được sử dụng mỗi tháng. Thậm chí một số sản phẩm còn đưa ra lời khuyên để cắt giảm hóa đơn chi phí điện nước.

Ngoài ra, máy in và máy photocopy có thể dự đoán nhu cầu cung cấp trong tương lai dựa trên mô hình sử dụng, sau đó cảnh báo người dùng đặt hàng những thứ như mực trước khi hết. Mọi người cũng có thể đăng nhập vào bảng điều khiển chuyên dụng để nghiên cứu xu hướng.

4. Rút ngắn quá trình thử nghiệm

Các công ty thường xuyên thực hiện các bài kiểm tra liên quan đến phân khúc thị trường mục tiêu của họ trước khi tung ra sản phẩm mới hoặc cập nhật trang web của họ. Những thử nghiệm như vậy giúp tránh những thất bại có thể xảy ra khi các doanh nghiệp không kết nối với khán giả của mình. Nền tảng phân tích giúp công tác kiểm tra tốn ít thời gian hơn và do đó ít tốn kém hơn.

Chime Bank muốn tăng số lượng người đăng ký tài khoản mới và tin rằng nội dung được cá nhân hóa sẽ giúp họ đạt được mục tiêu đó. Khi chọn nội dung mới cho trang web của mình, công ty đã triển khai một nền tảng phân tích dự đoán sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm cho quá trình thử nghiệm hiệu quả hơn. Nền tảng cho phép công ty thử nghiệm 216 phiên bản trang chủ và 21 ý tưởng chỉ trong ba tháng.

5. Tránh làm khách hàng khó chịu

Các doanh nghiệp không được bỏ qua những bất bình chưa được giải quyết có thể khiến khách hàng thất vọng dẫn đến tăng các chi phí có thể tránh. Theo báo cáo từ NewVoiceMedia, số lượng những người sẵn sàng đổi nhà cung cấp sau khi cảm thấy khó chịu với nhà cung cấp cũ vì trải nghiệm tồi tệ đang gia tăng.

Forbes cho biết dịch vụ khách hàng kém tiêu tốn chi phí thương hiệu hơn 75 tỷ đôla hàng năm. Hiện nay, các phần mềm phân tích công nghệ cao như những gì nhiều trung tâm cuộc gọi sử dụng có thể đánh giá các đặc điểm như giọng nói và lựa chọn từ ngữ để xác định khi nào khách hàng bắt đầu cảm thấy khó chịu.

Ngoài ra, Salesforce có một nền tảng được gọi là Customer 360. Nền tảng này được xây dựng nhằm mục đích xoa dịu khách hàng một cách khác biệt. Nó cho phép các nhân viên dịch vụ khách hàng nhìn thấy bức tranh đầy đủ về các tương tác của khách hàng trong quá trình giao tiếp và khách hàng sẽ không phải lặp lại giải thích tình hình của mình nhiều lần cho nhân viên ở các bộ phận khác nhau.

6. Theo dõi các cuộc tấn công mạng

Tấn công mạng có thể phá vỡ chức năng của trang web, làm xói mòn niềm tin của người tiêu dùng và dẫn đến giảm ý chí của nhân viên. Hơn nữa, các công ty thường không lường trước được tổng chi phí cho những vấn đề đó. Một báo cáo năm 2019 từ Radware cho thấy chi phí trung bình của một cuộc tấn công mạng là 1,1 triệu đô la.

Các nền tảng phân tích dữ liệu cho mục đích an ninh mạng có thể liên tục kiểm tra lưu lượng mạng và đưa ra thông báo về bất kỳ hành vi đáng ngờ nào có thể cho thấy các nỗ lực tấn công. Nhiều sản phẩm có AI ở trong đó.

Phân tích dữ liệu khiến mục tiêu giảm chi phí trở nên đơn giản hơn

Thật không dễ dàng để đánh giá nơi và làm thế nào để cắt giảm chi phí. Nhưng, những ví dụ này cho thấy cách phân tích dữ liệu có thể giúp mọi người tự tin đưa ra những đánh giá đó.