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.


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

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).

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.
