Tuesday, 31 July 2018

Framework 7: Ecosystem Hệ sinh thái trong chuyển đổi số

Hệ sinh thái (ecosystem) trong chuyển đổi số. Nguồn; BCG
Có thể anh chị chưa biết: Rất nhiều lãnh đạo cấp cao của nhiều tập đoàn lớn tại Việt Nam là fan hâm mộ của điện thoại Blackberry. Sự thống trị của Apple có khiến các anh chị (mà chắc chủ yếu là các anh) chuyển sang dùng iPhone không? Theo mình biết thì anh Nguyễn Mạnh Hùng, cựu Tổng giám đốc của Viettel, tân bộ trưởng bộ thông tin truyền thông (MIC) (từ tháng 7/2018) vẫn gắn bó với chiếc Blackberry đời đầu, dù hệ điều hành của nó không còn được hỗ trợ nữa.

Tại sao iPhone thắng Blackberry?

Blackberry vs iPhone
Blackberry từng là điện thoại mặc định dùng cho công việc. An toàn bảo mật cao, có màn hình lớn, bàn phím đầy đủ, gõ rất sướng tay, tất cả những gì người lao động trẻ có thể mơ ước. Thực tế là tới năm 2010, Blackberry vẫn có khoảng 20% ​​thị phần, rồi cũng nhanh chóng tan biến như bong bóng xà phòng tới mức không đáng kể như hiện tại. Tại sao?
Tất nhiên, cũng giống như bất kỳ hiện tượng kinh doanh đủ phức tạp nào, có nhiều lý do. Về công nghệ, BlackBerry cũng như Nokia chuyển dịch không đủ nhanh sang màn hình cảm ứng. Về thương mại, có thể là BlackBerry đã quá tự mãn lúc đầu khi Apple chưa quan tâm đến thị trường người đi làm. Có một lý do mang tính chiến lược hơn về bản chất. RIM, nhà sản xuất BlackBerry, vẫn đang cạnh tranh như một doanh nghiệp đơn lẻ, trong khi Apple không chiến đấu một mình.

Cuộc chiến về mô hình: doanh nghiệp đơn lẻ và hệ sinh thái 

Blackberry vs iPhone. Cuộc chiến giữa doanh nghiệp và hệ sinh thái (ecosystem)
Hãy nhớ lại nếu anh chị đang dùng iPhone: có bao nhiêu đơn vị góp phần vào trải nghiệm của mình với iPhone? Trước hết, ta có nhà mạng viễn thông cung cấp dịch vụ kết nối và gói dịch vụ theo năm (ví dụ ở Singapore là Singtel, Starhub với hợp đồng 2 năm). Việc này đã tạo những ưu đãi làm  iPhone hấp dẫn hơn Blackberry. Tiếp theo, về thiết bị bản thân iPhone được thiết kế bởi Apple, với màn hình là kính Gorilla Glass của Corning, được lắp ráp ở các nhà máy ở châu Á (Trung Quốc). Kế đến, ta có một loạt ứng dụng (app) trên App Store được phát triển bởi các lập trình viên đa dạng, từ các bạn trẻ đam mê code, các khởi nghiệp tại nhà, rồi cả các công ty game chuyên nghiệp. Tương tự với iTune với các nghệ sĩ, và các ngân hàng, nhà mạng kết nối với Apple Pay, v.v. BlackBerry không bị đánh bại bởi thiết bị màn hình cảm ứng, mà bởi một hệ sinh thái đầy đủ cung cấp một trải nghiệm tích hợp mượt mà.
Đây cũng là cách Amazon Kindle vượt xa eReader của Sony. Amazon đã tận dụng mạng lưới đối tác để khai trương 88.000 sách điện tử sẵn sàng được tải xuống từ ngày đầu tiên. Đây là ví dụ về việc một phần lớn giá trị được tạo ra bởi một doanh nghiệp có thể ngày càng đến từ bên ngoài.
Năm 2012 khi Instagram được Facebook mua lại với giá 1 tỷ đô la, họ chỉ có 13 nhân viên. Rõ ràng giá trị của doanh nghiệp này không đến từ khối lượng công việc có thể được thực hiện bởi nhóm 13 người này, mà là từ cộng đồng người dùng họ đã tạo dựng qua thời gian, khi đó là 30 triệu người trên toàn cầu, sẵn sàng sản xuất nội dung số hàng ngày và đưa lên Instagram hoàn toàn miễn phí. Một thống kê chỉ ra tới năm 2017, con số này là 800 triệu người dùng! 
Tương tự, ta có thể dễ dàng thấy một phần lớn giá trị của Uber, Grab... xuất phát từ hệ sinh thái người dùng: các lái xe và phương tiện của họ. Một phần lớn giá trị của eBay hay Alibaba đến từ hệ sinh thái người bán và người mua sẵn lòng tin tưởng vào dịch vụ.
Bất kể ngành mà doanh nghiệp của bạn đang hoạt động là gì thì rất cần hiểu rõ khái niệm rất quan trọng về hệ sinh thái này.

Định nghĩa Hệ sinh thái (Ecosystem)

Ecosystem is a network of organizations and individuals exchanging information and goods to create certain value. In it's simplest form, an ecosystem can be composed of a supplier, manufacturer and a customer. Like in a value chain. 
tạm dịch là
Hệ sinh thái là một mạng lưới các tổ chức và cá nhân trao đổi thông tin và hàng hóa để tạo ra giá trị nhất định. Ở dạng đơn giản nhất, hệ sinh thái có thể bao gồm nhà cung cấp, nhà sản xuất và khách hàng. Giống như trong một chuỗi giá trị.
Khái niệm này bắt đầu được sử dụng từ những năm 90 nhưng ý tưởng chung thì không mới. Giữa những người tham gia có một cuộc trao đổi hàng hóa và dịch vụ, cũng như trao đổi thông tin. Ví dụ, Walmart, và nhà cung cấp Proctor & Gamble, trao đổi hàng hóa, và chia sẻ thông tin về nhu cầu của khách hàng theo thứ tự, ví dụ, để tối ưu hóa mức tồn kho.

Tuy nhiên, trong thực tế, một hệ sinh thái phức tạp hơn một chút. Nhà sản xuất có thể có nhiều nhà cung cấp với các nhà cung cấp riêng và khách hàng có thể là các nhà phân phối trao đổi với các nhà bán lẻ khác trước khi tiếp cận cộng đồng người dùng cuối khác nhau.
Mô hình nhiều tầng và tương tác giữa các đơn vị tham gia trong chuỗi giá trị có thể tạo ra các loại hệ sinh thái khác nhau
Việc giảm chi phí giao dịch đã làm cho các chuỗi giá trị liên kết trở nên lỏng lẻo hơn. Cấu trúc liên kết của mạng lưới trở nên phức tạp hơn khi những người tham gia có thể tương tác với nhau nhiều hơn. Trong một số ngành, việc này dẫn đến cấu trúc ngăn xếp nhiều tầng - một loại hệ sinh thái cụ thể, nơi đơn vị tham gia sáng tạo ở tầng trên cùng có thể thất bại mà không ảnh hưởng đến các đơn vị ở tầng dưới cùng. Trong một số ngành khác, hệ sinh thái áp dụng các hình thức khác nhau, như một số đơn vị đóng vai trò chủ đạo, điều phối trong khi các đơn vị khác thì rất độc lập. Trong khi nhiều đơn vị thành công trong việc đi qua giới hạn hoạt động về ngành dọc, nhiều đơn vị tập trung vào chuyên môn hóa.
Một điều khá quan trọng là các đơn vị trong hệ sinh thái không bị giới hạn trong vai trò chuỗi giá trị truyền thống. Khách hàng chẳng hạn, cũng có thể là nhà sản xuất, như trong ví dụ về Instagram. Các nhà cung cấp và phân phối cũng có thể là đối tác phát triển sản phẩm. Và ngay cả các chính phủ hoặc các tổ chức phi lợi nhuận có thể là những người tạo dựng và ủng hộ.

Các bước để tận dụng hệ sinh thái và tạo ra giá trị 

Là một doanh nghiệp, làm thế nào để tận dụng sự đa dạng này để tạo ra nhiều giá trị hơn?

1. Thay đổi tư duy (change in mindset)

Bước đầu tiên là thay đổi trong suy nghĩ, tư duy. Trong các doanh nghiệp truyền thống, chúng ta thường nghĩ về những gì bên ngoài công ty như các lực lượng chống lại việc tạo ra giá trị, đối thủ cạnh tranh, đại lý thay thế, nhà cung cấp lớn, v.v. Khái niệm được nhắc tới khá nhiều gần đây là hợp tác cạnh tranh (copetition), kết hợp giữa cooperation (sự hợp tác) và competition (cạnh tranh). Điều này đòi hỏi mức độ cởi mở cao hơn so với các tổ chức truyền thống. Một số thành phố như Singapore hay Amsterdam đã làm rất tốt việc này. Họ cởi mở với cơ sở dữ liệu và chuẩn bị các công cụ phát triển chuẩn cho các doanh nghiệp để tạo ra các dịch vụ mới. Một ví dụ gần đây làm chính mình cũng sốc khi đọc chia sẻ trên Linkedin: Chỉ cần mở app lên có thể thấy tình trạng xe buýt: màu đỏ là rất đông, màu vàng là tương đối đông nhưng còn chỗ, còn màu xanh là vắng, còn chỗ ngồi.
API về xe buýt của Singapore. Nguồn: Linkedin
Mở API để cùng phát triển cũng đã trở thành chủ đề nóng trong ngành tài chính ngân hàng vài năm gần đây. Tháng 11/2017, DBS công bố mở ra API platform lớn nhất thế giới cho developers với 155 APIs trong hơn 20 hạng mục khác nhau. Tháng 7/2018 đã đạt giải Ngân hàng số tốt nhất thế giới (World's Best digital bank) do EuroMoney bình chọn.

2. Kết nối với đối tác hệ sinh thái phù hợp

Sau khi thay đổi tư duy, ta cần tìm đối tác phù hợp để đảm bảo có hệ sinh thái thành công.
Nếu nhìn vào một ngành bất kỳ, ta thấy có ba cách cơ bản để hợp tác. Các công ty có thể hợp tác theo chiều ngang, ví dụ với các đối thủ cạnh tranh. Theo chiều dọc, với các nhà cung cấp và khách hàng của họ. Hoặc với một công ty nằm ngoài ngành của mình.
Hãy cùng tham khảo một số ví dụ.
Hợp tác chiều ngang
Quan hệ đối tác theo chiều ngang thường được sử dụng để giải quyết các hạn chế về năng lực hay để trung hòa rủi ro. Một ví dụ điển hình ở đây là liên doanh mới được thành lập tháng 10/2017 bởi BMW, Daimler, Ford và Volkswagen với mục tiêu xây dựng một mạng sạc điện mạnh cho các loại xe chạy điện khắp châu Âu. Nó như thể việc tạo ra một lớp mới trong ngành nhưng ở quy mô không đơn vị riêng lẻ nào có thể đạt được.
Hợp tác chiều dọc
Các quan hệ đối tác theo chiều dọc có thể làm tăng hoặc giảm chuỗi giá trị. Loại hình hợp tác này tương đối phổ biến. Có một biến thể các đơn vị khởi nghiệp đang áp dụng nhanh chóng là hợp tác với người  dùng cuối. Chúng ta đã xem về ví dụ Netflix cải tiến hệ thống giới thiệu nhờ người dùng, hay NASA với mô hình tiên đoán hạt năng lượng mặt trời tiên tiến của họ.
Hợp tác xuyên ngành
Quan hệ đối tác xuyên ngành ít phổ biến hơn, nhưng rất thú vị khi xảy ra. Một trong những ví dụ điển hình là hợp tác giữa ngân hàng và các nhà mạng viễn thông. Sự kết hợp để cung cấp nhiều dịch vụ tài chính tới bộ phận đông đảo quần chúng chưa được tiếp cận, đặc biệt là ở các thị trường mới nổi, bà con vùng sâu vùng xa, v.v. Ví dụ rất thành công trên toàn cầu là M-Pesa của Vodafone ở các nước châu Phi (Kenya, Tanzania, Afghanistan, South Africa, Ấn Độ), Smart Money của Smart (nhà mạng Philippines), hay Bankplus của Viettel, v.v. Tuy nhiên, mô  hình kinh doanh vẫn còn là một dấu hỏi.

Bài viết trước:

    Nguồn tham khảo

    • Ecosystems khóa học Digital Transformation trên Coursera: https://www.coursera.org/learn/bcg-uva-darden-digital-transformation/lecture/r7A6v/ecosystems 
    • The Kindle Vs. The Sony Reader – A Head-to-Head Comparison: https://www.makeuseof.com/tag/kindle-sony-reader-headtohead-comparison/
    • What is the purpose of Instagram? https://www.quora.com/What-is-the-purpose-of-Instagram
    • Reimagining banking, DBS launches world’s largest banking API developer platform: https://www.dbs.com/newsroom/Reimagining_banking_DBS_launches_worlds_largest_banking_API_developer_platform
    • Making Sense Open Data API's Singapore Busy Buses: https://www.linkedin.com/pulse/making-sense-open-data-apis-singapores-busy-buses-uli-hitzel/
    • BMW, Daimler, Ford and Volkswagen team up on high-power charging network: https://techcrunch.com/2017/11/03/bmw-daimler-ford-and-volkswagen-team-up-on-high-power-charging-network/
    Share:

    Friday, 27 July 2018

    Framework 6: Technology - Công nghệ trong chuyển đổi số

    Công nghệ (technology) trong khung lý thuyết chuyển đổi số
    Chủ đề "Tác động của công nghệ tới kinh doanh" hẳn vẫn còn rất nhiều tranh cãi? Với mảnh ghép "công nghệ" trong Khung lý thuyết về chuyển đổi số này, chúng ta sẽ xem xét cách vận hành công nghệ, hay bộ phận CNTT như thế nào để đem lại giá trị tối ưu cho doanh nghiệp. 

    CNTT có còn là lợi thế cạnh tranh trong chuyển đổi số?

    Năm 2003, Nicholas G. Carr có bài viết gây chấn động trên Havard Business Review mang tên "IT Doesn’t Matter" (CNTT chẳng quan trọng!) 15 năm đã trôi qua, tại Việt Nam, những nhận định của Nicholas vẫn còn khá thời sự trong khoảng 5 năm trở lại đây. Ông lập luận rằng khi chi phí cho công nghệ cơ sở hạ tầng như như máy tính và Internet giảm, các công nghệ sẽ trở thành hàng hóa phổ biến, cũng giống như đường sắt, điện và điện thoại vậy. Một khi công nghệ có mặt khắp mọi ngõ ngách trong cuộc sống, sẵn có cho tất cả mọi người, không khan hiếm, cũng không phải là độc quyền thì nó không còn là một nguồn lợi thế cạnh tranh lâu dài nữa.

    Phân tích của Nicholas Carr trong "IT doesn't matter" trên HBR

    Cuộc chạy đua về nền tảng công nghệ và chi cho CNTT

    Mặc dù chúng ta có thể tranh luận công nghệ bản thân nó không là một lợi thế cạnh tranh và tổn tại lâu dài, công nghệ đã trở thành một phần quan trọng trong lợi thế cạnh tranh của nhiều công ty. Thử nhìn những ví dụ như Airbnb, Amazon hay Alibaba xem! Thành công của họ phần lớn là ở nền tảng công nghệ có thể dễ dàng nhân rộng hoặc thu hẹp, cực kỳ hiệu quả và có thể đưa ra thị trường sản phẩm dịch vụ mới trong chu kỳ cực ngắn.
    Để theo kịp những nhà sáng tạo số đó, các công ty tiếp tục cuộc chạy đua và đầu tư vào các nền tảng công nghệ. Thực tế, trong hầu hết các ngành, tăng trong đầu tư CNTT đã vượt xa tăng trưởng doanh thu. Tổng chi cho công nghệ của các doanh nghiệp trên toàn cầu, bao gồm chi cho phần cứng, phần mềm, trung tâm dữ liệu, mạng và nhân viên, là gần 6 nghìn tỷ đô mỗi năm (số liệu của Gartner dự báo năm 2018 là 3,7 nghìn tỷ).

    Thất bại trong đầu tư cho CNTT? 

    Mặc dù được đầu tư rất nhiều, có những dự án hàng trăm triệu đô và thậm chí cả tỷ đô nhưng vẫn rất nhiều dự án thất bại. Theo nhiều thống kê, có khoảng hơn 50% các doanh nghiệp "nếm mùi thất bại" với các dự án công nghệ, theo cách này hay cách khác: đạt mục tiêu kinh doanh đề ra ban đầu, hoàn thành đúng tiến độ, trong ngân sách đề ra, v.v.
    Tại sao? 
    Bởi hầu hết các công ty bắt đầu với công nghệ hơn là với một câu hỏi kinh doanh. Vì việc đầu tư công nghệ không nhất quán hay giải đáp các vấn đề, hay giúp đạt được các mục tiêu kinh doanh. 
    Doanh nghiệp của bạn muốn đạt được điều gì?
    Mục đích kinh doanh đằng sau khoản đầu tư đó là gì?
    Cũng giống như vấn đề gặp phải về dữ liệu và phân tích, có quá nhiều doanh nghiệp chú trọng tìm kiếm công nghệ mới, những kỳ lân về khoa học dữ liệu (data scientist) mà quên mất là để làm gì.
    Giống như tại Việt Nam, khi ngân hàng nào cũng đổ xô đi làm ngân hàng bán lẻ, và hiểu bán lẻ là digital bank nên phải có hết mobile, internet, QR code, và bỏ tiền đầu tư vào làm app, làm web hybrid (chạy ở trên máy tính và mobile đều được), v.v. Bản thân mobile banking không phải là lợi thế cạnh tranh. Có rất nhiều ngân hàng tham gia vào cuộc đua đó mà không có mục tiêu kinh doanh rõ ràng, hoặc chỉ là "bank nào cũng làm thì mình cũng phải làm thôi". 

    Quản trị 2 chế độ vận hành công nghệ/ CNTT (Bimodal IT/ two speed IT)

    Trước khi đi sâu hơn vào kỹ thuật, xin nhắc lại khái niệm hai chế độ (Bimodal/ 2 speed) này không phải chỉ là nhiệm vụ của CIO/ IT Leader, mà là tư duy cần có của lãnh đạo kinh doanh, chủ doanh nghiệp, thậm chí cả chủ tịch các tập đoàn. Nó rất giống với việc cân bằng khai thác và khám phá, giữa khai thác triệt để dòng doanh thu hiện tại với đầu tư cho tăng trưởng số mới, cho tương lai. Xin nhắc thêm rằng sự khác biệt tư duy này là do tốc độ phát triển công nghệ đang tăng theo cấp số nhân, trong khi tư duy của ta vẫn còn tuyến tính. 
    Trong nhiều năm qua, vai trò của công nghệ/ CNTT đã trải qua nhiều thăng trầm và ngày cảng khẳng định được vị thế của mình. Giám đốc công nghệ (CIO/ CTO) là những trợ thủ đắc lực, là các cố vấn thân cận nhất của CEO và đóng vai trò chủ chốt trong các chương trình chuyển đổi số. Ở Việt Nam, mình cũng có thấy nhiều anh chị chuyển từ CIO sang CDO (VPBank, VIB, v.v.)
    Làm sao để quản trị công nghệ hiệu quả? Làm gì để cân bằng việc hoạt động hàng ngày với giúp cho kinh doanh tìm kiếm các giải pháp, sản phẩm, dịch vụ mới - trên nền tảng công nghệ phát triển nhảy vọt và triển khai nhanh, hiệu quả hơn?
    BCG có sử dụng khái niệm "Two speed IT" còn Gartner nói tới "Bimodal IT".

    Định nghĩa: Hai chế độ công nghệ đó là gì? 

    Chế độ 1 là công nghiệp (industrial speed/ mode 1) - ta hình dung nó giống như các nhà máy lớn khổng lồ vậy. Chế độ này cần dễ dự đoán, ổn định, chắc chắn, và thường tập trung vào các hoạt động vận hành lớn trong phần lõi của doanh nghiệp, như core banking trong ngân hàng, ERP trong tập đoàn sản xuất, OSS, BSS trong các nhà mạng, doanh nghiệp viễn thông. 
    Chế độ 2 là chế độ số (digital) - ta cứ hình dung như những tia chớp vậy. Chế độ này cần phải nhanh, sáng tạo, thường là các dự án rất ngắn, dựa trên các công nghệ mới thay đổi nhanh chóng, thử nghiệm nhanh và tìm những cách mới để giải quyết vấn đề hiệu quả. Chế độ này cho phép và thúc đẩy  lộ trình số của doanh nghiệp, với các công nghệ mới nổi như blockchain, trí tuệ nhân tạo, v.v. 

    Sự khác biệt cơ bản giữa hai chế độ

    Dưới đây là bảng so sánh ngắn các khác biệt chính (theo BCG):
    Chế độ công nghiệpChế độ số
    Áp dụng cho các phần vận hành đã trưởng thànhCác dự án ngắn, gấp
    Phương pháp tiếp cận thác nước (waterfall)Đội ngũ triển khai linh hoạt, agile
    Công nghệ trưởng thành, vòng đời dàiCông nghệ mới nổi, vòng đời ngắn
    Nói chung thường đơn lẻ (silo) Nói chung tính tương tác liên hệ nhiều phòng ban cao
    Các chuyên gia có chuyên môn cao (ví dụ về kỹ thuật)Kết hợp đa dạng nhiều người, đa dạng chuyên môn, ví dụ về chăm sóc khách hàng, kinh doanh, thiết kế, sản phẩm, v.v.


    Sự khác biệt chính giữa hai chế độ. Nguồn: BCG
    Sự hợp tác ở chế độ số cho phép phản ứng nhanh chóng để thay đổi, tích hợp nhanh phản hồi của khách hàng, phản ứng nhanh với các nước đi của đối thủ cạnh tranh, v.v.

    Vậy tại sao không dùng chế độ số?

    Nếu có nhiều lợi ích như vậy, tại sao không khuyến khích tất cả nhân viên cùng đi tốc độ số? 
    Ta có thể làm việc này nếu là một khởi nghiệp (startup). Nhưng hầu hết các doanh nghiệp đang hoạt động trong ngành đều vướng rất nhiều công nghệ truyền thống (legacy) và cần chế độ công nghiệp. Tưởng tượng bạn là nhân viên ngân hàng và mỗi ngày có một hệ thống mới hoặc luôn thường xuyên thay đổi, bạn sẽ cảm thấy thế nào?

    Vài điểm mở đầu như vậy, và tới đây Huệ sẽ để các anh chị tự đọc và tìm hiểu thêm. Có thể nghĩ thêm về một số câu hỏi như:
    • Là CEO thì để biết vận hành công nghệ, tôi nên bắt đầu từ đâu? 
    • Tôi không có nền tảng công nghệ, tôi phải làm sao để "quản trị" và "làm chủ" công nghệ? 
    • Có những thách thức nào có thể gặp khi vận hành hai chế độ này?
    • Về nhân sự, cần tuyển những người như thế nào cho từng chế độ? 
    • Nói như vậy nếu là CIO/ IT Leader, tôi có cần phải có hai đội CNTT riêng biệt không?
    • Tôi ở trong ngành ngân hàng/ bán lẻ/ viễn thông, phần nào trong doanh nghiệp nên chạy theo chế độ nào? 

    Mời các anh chị và các bạn chia sẻ ý kiến, bình luận, hoặc câu hỏi bên dưới nhé! 

    Bài viết trước:
    → Bài viết tiếp theo 

    Nguồn tham khảo

    • Technology khóa học Digital Transformation trên Coursera 
    • Gartner IT Glossary > Bimodal https://www.gartner.com/it-glossary/bimodal/
    • Bài viết IT Doesn’t Matter: https://hbr.org/2003/05/it-doesnt-matter
    • Pulse of the Profession 2017: https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/learning/thought-leadership/pulse/pulse-of-the-profession-2017.pdf
    Share:

    Tuesday, 24 July 2018

    Framework 5 Dữ liệu và Phân tích (Data & Analytics)

    Nhân tố khả dụng 2: Dữ liệu và phân tích (Data & Analytics). Nguồn: BCG
    Nhân tố khả dụng thứ hai cho khung lý thuyết về chuyển đổi số là Dữ liệu và phân tích (data & analytics). Hẳn chúng ta không thấy lạ lẫm bởi ta đã nói khá nhiều về dữ liệu lớn (big data) trong chuỗi xu hướng công nghệ có tác động mạnh mẽ tới kinh doanh và xã hội.
    Trong bài viết này, chúng ta sẽ tiếp cận theo một cách khác, đó là:
    • Những yếu tố quan trọng nhất trong Dữ liệu và phân tích để đảm bảo thành công cho doanh nghiệp trong chuyển đổi số
    • Các hiểu nhầm thường gặp trong từng yếu tố và ví dụ thực tế

    Dữ liệu là nguồn dầu mới (Data is the new oil) 

    Có một câu nói gần đây được nhắc tới nhiều là "Dữ liệu là nguồn dầu mới". Từ "dầu" ở đây có lẽ hàm ý hai nghĩa, một phần là "dầu bôi trơn", "dầu ăn" -  nghĩa là nó rất cần thiết giúp "bôi trơn", hay giúp cho việc vận hành, hoạt động trơn tru. Nghĩa thứ hai là "dầu mỏ" - nguồn đầu vào năng lượng cho mọi hoạt động sản xuất kinh doanh, và quả là thiết thực bởi các sản phẩm hay dịch vụ số ta đang xây dựng ngày nay cuối cùng vẫn phải dựa vào dữ liệu. Chúng ta đã bàn về xu hướng dữ liệu lớn với một số ứng dụng và cả thách thức. Góc nhìn chúng ta xem xét ở đây là từ phía các doanh nghiệp, tập đoàn: làm sao để sử dụng dữ liệu để tạo ra giá trị, số hóa phần lõităng trưởng số mới? Rất nhiều câu hỏi mà bạn có: Ta cần những năng lực gì? Công nghệ nào? Nên bắt đầu từ đâu? Đây thường là phần khó nhất. Kể cả khi ta quyết định đầu tư rất lớn vào cơ sở dữ liệu và hạ tầng phân tích thì câu hỏi mà ban lãnh đạo đặt ra là: Cần làm những gì trong những ngày tháng đầu tiên để "hoàn vốn" cho khoản đầu tư này? Và trong dài hạn hơn, làm sao để thành công trong chuyển đổi số với dữ liệu và phân tích?
    Từ kinh nghiệm thực tiễn, nền tảng công nghệ không phải là thứ quyết định thành bại trong dữ liệu và phân tích. Tất nhiên một doanh nghiệp cần phải có công nghệ và biết cách thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu phù hợp, nhưng việc này có thể nhân rộng hoặc được thuê ngoài khá dễ dàng. 

    Các yếu tố cần thiết về dữ liệu và phân tích để thành công trong chuyển đổi số 

    Các yếu tố cần thiết trong dữ liệu & phân tích: Tầm nhìn, Sử dụng, Bộ máy và Hệ sinh thái dữ liệu. Nguồn: BCG
    Điều quan trọng nhất và đầu tiên là tầm nhìn (vision), phải xuất phát từ một/ các mục đích kinh doanh, tức là công ty muốn đạt được gì? Đây là yếu tố đầu tiên và quan trọng nhất cần nghĩ tới khi xây dựng năng lực phân tích và dữ liệu.
    Nội dung thứ hai là sử dụng dữ liệu (data usage). Các tầm nhìn, tham vọng trên được chuyển tải thành các trường hợp sử dụng (use case) cụ thể?  
    Tiếp theo để giải quyết các vấn đề đó là bộ máy dữ liệu (data engine). Công ty cần những năng lực nào để triể khai các trường hợp sử dụng đó? 
    Cuối cùng một công ty cần tính đến hệ sinh thái dữ liệu đầy đủ. Ai ở bên ngoài công ty có thể hỗ trợ phát triển những năng lực này?

    Các hiểu nhầm phổ biến và ví dụ về dữ liệu và phân tích trong chuyển đổi số 

    Các hiểu nhầm phổ biến về dữ liệu và phân tích trong chuyển đổi số. Nguồn: BCG
    Thật thú vị là dù vô cùng quan trọng, dữ liệu và phân tích vẫn đang bị rất nhiều hiểu nhầm từ cấp lãnh đạo tới nhân viên. Và chúng ta sẽ cùng tham khảo một số hiểu nhầm huyền thoại cơ bản theo từng yếu tố và các ví dụ thực tế.

    Về tầm nhìn

    Hiểu nhầm 1: Dữ liệu lớn là một bài toán công nghệ 

    Big Data is a technology question
    Huyền thoại đầu tiên và vô cùng phổ biến trong tư duy của nhiều doanh nghiệp, đó là dữ liệu lớn là một bài toán công nghệ, một cuộc chạy đua về đầu tư công nghệ mới. Có quá nhiều chuyện kinh dị về các khoản đầu tư không bao giờ hoàn lại vốn vào nền tảng Hadoop hay Data lake (hồ dữ liệu). Hàng trăm triệu đô bỏ ra, thậm chí là cả tỷ đô, hay nhiệm vụ tìm kiếm công nghệ hàng đầu được giao cho IT (CNTT) mà không có một mục tiêu kinh doanh rõ ràng trong đầu. Lãng phí tiền bạc, thời gian, công sức và khởi động lại từ đầu. Vậy nên khi mục tiêu của công ty về dữ liệu và phân tích là "làm chủ" được công nghệ hoành tráng và tân tiến nhất, bạn biết các rủi ro rồi. Tầm nhìn về dữ liệu không cần phải táo bạo như Google: tổ chức lại dữ liệu trên toàn cầu, nhưng cần phải cộng hưởng với mục tiêu và kết quả kinh doanh của mình.

    Về sử dụng dữ liệu 

    Hiểu nhầm 2: Bạn có thể ra quyết định dựa trên cảm tính 

    Ideation: you can decide based on gut feel
    Đây là một trong những trở ngại văn hóa khi sử dụng dữ liệu như một công cụ ra quyết định. Đồng ý là nhiều lãnh đạo kinh doanh có trực giác rất tốt hoặc có cách nhìn sắc sảo về thị trường mà họ hoạt động, thậm chí có thể kể ra một số nghiên cứu khoa học tâm lý thú vị phía sau, nhưng chúng ta không thể vận hành cả tập đoàn với hàng trăm phòng ban, tổ chức, hàng ngàn con người và đưa ra tất cả các quyết định dựa trên trực giác của mọi người. Và bạn chắc không nên làm vậy với các quyết định quan trọng. 
    Ron Johnson, cựu phó chủ tịch cấp cao (SVP) về vận hành bán lẻ tại Apple, trở thành CEO của hãng bán lẻ JC Penney năm 2011. Ông nhanh chóng triển khai chiến lược không giảm giá dựa trên trực giác và kinh nghiệm của mình với chuỗi Apple Stores. Đồng nghiệp của ông đã đề xuất thử nghiệm ở vài cửa hàng trước khi nhân rộng trên toàn chuỗi nhưng không cản được Ron. Thực tế chứng minh trực giác đó là sai và cổ phiếu của JC Penney giảm 51%. 
    Nói như vậy để khẳng định thêm rằng việc có các phương án sử dụng dữ liệu phù hợp, lãnh đạo trước tiên cần thúc đẩy một nền văn hóa mà quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và phân tích.

    Hiểu nhầm 3: Niềm tin - Bảo mật dữ liệu là vấn đề của thế hệ cũ 

    Trust: data privacy is the issue for old generation
    Hiểu nhầm thứ hai về sử dụng dữ liệu là về sự tin tưởng. Bạn có thể nghe thấy trong các công ty lớn, khởi nghiệp và truyền thông: Bảo mật dữ liệu là vấn đề của thế hệ cũ. Sự riêng tư thực sự là một vấn đề quan trọng với tất cả các thế hệ. Không phải các bạn trẻ đăng ảnh tự sướng trên Instagram thoải mái hơn nghĩa là họ không quan tâm đến việc những bức ảnh đó được sử dụng như thế nào. Nghiên cứu chỉ ra ở các quốc gia khác nhau ít có sự thay đổi giữa các thế hệ hơn so với các loại dữ liệu. Mọi người nhạy cảm hơn với việc bảo mật các thông tin về sức khỏe của mình hơn là về thói quen mua sắm. Có lẽ vì vậy mà thủ tướng Lý Hiển Long có chia sẻ ngay trên Facebook của mình ngay sau khi Singhealth bị tấn công và thông tin sức khỏe của khoảng 1,5 triệu bệnh nhân bị rò rỉ. Các công ty, tổ chức muốn thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng cần làm mọi thứ có thể để bảo vệ chúng, chống rò rỉ, lạm dụng, bất kể chúng nhắm đến thế hệ hay nhóm người nào.

    Về bộ máy dữ liệu 

    Hiểu nhầm 4: Công nghệ - Các công nghệ mới mang tính xu hướng sẽ thay thế hoàn toàn cơ sở hạ tầng hiện có 

    Technology: new trendy tech will replace all existing infrastructure.
    Bộ máy dữ liệu, hay công cụ dữ liệu (data engine), các giải pháp công nghệ, việc thu thập dữ liệu, các kỹ năng cần thiết và liên kết tới các quy trình nghiệp vụ. Công nghệ về dữ liệu và phân tích đã gia tăng vượt bậc và trở thành từ khóa nổi bật trong vài năm qua. Nền tảng Hadoop hay phân tích trên bộ nhớ đệm (in memory analytics) trở thành xu hướng và một số nhà quản lý bắt đầu nghĩ tới việc thay thế cơ sở hạ tầng hiện có. Trên thực tế là máy bay ra đời đã không thay thế xe hơi bởi cả hai là các giải pháp thương mại khác nhau. Hadoop hay data lake (hồ dữ liệu) sẽ không thay thế hoàn toàn các kho dữ liệu (data warehouse), vì các kho dữ liệu vẫn hiệu quả với các dữ liệu có cấu trúc khi không cần xử lý song song. Nói chung, chúng ta không nên chỉ xem xét các giải pháp công nghệ dưới góc độ sự kết hợp mới lạ, tính mới mẻ và sự thiếu trưởng thành nếu có, luôn đi kèm với những rủi ro nhất định. Điều quan trọng là cân bằng giữa các tính năng ta cần và chi phí sẵn sàng trả. 

    Hiểu nhầm 5: Dữ liệu - Dữ liệu về khách hàng cuối cùng quý hơn dữ liệu trong B2B hay dữ liệu trong các bộ phận hỗ trợ 

    Data: Customer Data is more valueable than B2B or support function’s data.
    Về dữ liệu, nhiều người phàn nàn rằng đặc thù kinh doanh của họ là doanh nghiệp B2B (doanh nghiệp bán cho doanh nghiệp) hay họ ở bộ phận hỗ trợ, nên họ không may mắn như những doanh nghiệp có rất nhiều dữ liệu về khách hàng cuối cùng. Đây rõ ràng là một sai lầm. Dữ liệu lớn có nhiều ứng dụng có giá trị, trong phân tích hoạt động, như tối ưu hóa quá trình mua hàng, dự đoán bảo trì, tối ưu hóa việc vận chuyển và rất nhiều ứng dụng khác. Một dự án diễn ra vài năm trước về tối ưu hóa mạng lưới nhà kho cho bộ phận mua hàng của công ty nọ ở Đông Nam Á giúp tiết kiệm 20% chi phí kho vận mà không cần thêm bất cứ khoản đầu tư chi phí vốn bổ sung nào. Tesco chẳng hạn, sử dụng các phân tích trong chuỗi cung ứng giúp tiết kiệm tới 100 triệu bảng mỗi năm. 

    Hiểu nhầm 6: Con người & tổ chức - Bạn cần tìm chuyên gia về khoa học dữ liệu 

    People & organization: You need to find a data scientist unicorn.
    Huyền thoại thứ ba trong bộ máy dữ liệu là về con người và tổ chức. Ta có thể lạc lối mãi mãi đi tìm những chú kỳ lân - các nhà khoa học dữ liệu xuất chúng. Đó là người sở hữu một trong những kết hợp sâu giữa công nghệ - biết cần làm thế nào, khả năng phân tích sâu sắc, có kỹ năng, và lại có cả chuyên môn kinh doanh tuyệt vời, và có năng lực và tầm ảnh hưởng mạnh mẽ tới việc ra quyết định. Những người này nếu có tồn tại trên toàn thế giới cũng rất hiếm. Vậy nên, đừng xây lâu đài trên cát! Hãy dừng kỳ vọng về họ. Thay vào đó, việc chúng ta nên làm là thiết lập một đội mạnh gồm tất cả các kỹ năng khác nhau. Điều quan trọng là ta cần có sự hợp tác, làm việc hiệu quả trong đội để linh hoạt và hiệu quả hơn. Bạn có thể đọc lại bài viết về phương pháp agile.

    Hiểu nhầm 7: Quy trình: Một khi ta thấy giá trị của dữ liệu và phân tích thì thay đổi sẽ xảy ra. 

    Processes: once you see the value of data & analytics, change will happen.
    Huyền thoại thứ 4 và cuối cùng về bộ máy dữ liệu là về quy trình: một khi ta thấy giá trị của dữ liệu và phân tích, thay đổi sẽ xảy ra. Thực tế là dù minh chứng về giá trị là một thành phần quan trọng, nó không đủ để thay đổi diễn ra. Một tập đoàn viễn thông đã xây dựng năng lực về tối ưu hóa kênh bán hàng dựa trên phân tích dữ liệu, đã có minh chứng hiệu quả chỉ trong vài tháng. Tăng trưởng doanh số thực tế tăng 20%. Nhưng để tác động này bền vững, phải mất thêm vài tháng nữa để tạo ra một nhóm ở cấp độ toàn tập đoàn để đảm bảo giao diện phù hợp với các nhóm vận hành ở của cửa hàng, các nhóm quản lý đại lý và tích hợp cách tiếp cận mới vào quy trình ra quyết định của công ty. Đây là chìa khóa cho vấn đề: phân tích dữ liệu không thể hoàn toàn đơn lẻ (silo) mà phải được gắn kết với các hoạt động kinh doanh hàng ngày.

    Về hệ sinh thái dữ liệu 

    Hiểu nhầm 8: Mạng lưới đối tác: chỉ có thể tin vào chính mình 

    Partner network: only trust what is "homemade".
    Hay nói đùa là "Không thể tin bố con thằng nào cả". Niềm tin rằng một công ty nên tự mình làm mọi thứ. Sự thật là, sẽ hiệu quả hơn nhiều khi tận dụng hệ sinh thái dữ liệu rộng hơn cho cả việc trao đổi và hỗ trợ phân tích dữ liệu. Một câu chuyện thú vị từ NASA, cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ. Họ muốn phát triển một mô hình dự báo chính xác các sự kiện hạt năng lượng mặt trời (SPE: Solar Particle Events). Và họ đã nỗ lực không ngừng nghỉ suốt 40 năm trời với thành công rất hạn chế. Năm 2010, họ đã quyết định thừ tìm giải pháp từ bên ngoài qua một cuộc thi. Kết quả là họ đã tìm ra giải pháp trong vòng ba tháng (từ một kỹ sư vô tuyến nghỉ hưu, Bruce Cragin). Giải pháp này tốt hơn 50% so với mô hình hiện tại của NASA và với chi phí chỉ 30.000 đô. Tuy nhiên NASA không phải là người duy nhất. Netflix cũng làm điều tương tự vài năm trước với hệ thống gợi ý nội dung (recommendation) của mình. 

    Hiểu nhầm 9: Rất khó để chia sẻ công khai dữ liệu bên ngoài doanh nghiệp của mình. 

    Relationship Framework: it’s very hard to share openly the data beyond your organization boundaries.
    Hiểu nhầm phổ biến cuối cùng là thật khó để chia sẻ dữ liệu một cách công khai bên ngoài ranh giới tổ chức của mình. Thật khó để tạo ra cơ chế quan hệ phù hợp cho phép chia sẻ dữ liệu liền mạch, từ đó giúp cho việc phân tích khuynh hướng, mô hình (pattern) mới và hữu ích. Đó cũng là động lực cho nhiều chính phủ trong việc tạo ra văn hóa "dữ liệu mở" (Open Data). Tuy nhiên nếu dữ liệu đó là một phần của lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp mình khi xây dựng năng lực AI chẳng hạn, thì sẽ rất khó để có được sự cởi mở hoàn toàn. Các công ty sẵn sàng chia sẻ dữ liệu với nhau, thường vượt qua rào cản này bằng cách tạo ra các liên doanh. Cũng có một số sáng kiến như ở Singapore, họ xây dựng các chợ và nền tảng dữ liệu (data marketplaces/ platforms), để tạo thuận lợi cho việc khám phá và trao đổi các nguồn dữ liệu giữa những đơn vị trong ngành.

    Bài viết trước:
    → Bài viết tiếp theo 

    Nguồn tham khảo và một số bài viết thú vị

    • Data & Analytics Part I và Data & Analytics Part II khóa học Digital Transformation trên Coursera
    • A Strategic Mistake That Still Haunts JC Penney: https://www.forbes.com/sites/panosmourdoukoutas/2017/02/24/a-strategic-mistake-that-still-haunts-jc-penney/#4c882c4a1bcf
    • Debunking Big Data Myths: https://www.bcg.com/capabilities/big-data-advanced-analytics/debunking-big-data-myths.aspx
    • Singapore health system hit by ‘most serious breach of personal data’ in cyberattack; PM Lee's data targeted: https://www.channelnewsasia.com/news/singapore/singhealth-health-system-hit-serious-cyberattack-pm-lee-target-10548318
    • Tesco uses supply chain analytics to save £100m a year: https://www.computerweekly.com/news/2240182951/Tesco-uses-supply-chain-analytics-to-save-100m-a-year 
    • Success Story: Data-Driven Forecasting of Solar Events Challenge: https://www.nasa.gov/content/data-driven-forecasting-of-solar-events-challenge-0
    Share:

    Thursday, 19 July 2018

    Framework 4 People & Organization Con người và tổ chức

    Con người và tổ chức trong mô hình chuyển đổi số. Nguồn: BCG
    Nhân tố khả dụng đầu tiên cho khung lý thuyết về chuyển đổi số là Con người và tổ chức (people & organization). 

    Thách thức trong sẵn sàng số (digital-ready)

    Làm cách nào để tổ chức, doanh nghiệp của mình có thể sẵn sàng số (digital ready)? Đây là một câu hỏi rất nhiều lãnh đạo quan tâm. Tại sao câu hỏi này lại khó như vậy? Bởi để sẵn sàng số đòi hỏi các đơn vị một sự thay đổi lớn trong cách một tổ chức suy nghĩcách thức hoạt động. Trong những bài viết trước ta đã thấy hành trình số hóa hay tìm tòi đột phá kỹ thuật số đòi hỏi một chuỗi các năng lực hoàn toàn mới. Và năng lực lãnh đạo cân bằng giữa khai thác và khám phá, thực thi nhanh chóng, tư duy thiết kế, thử và sai, v.v. Quen phải không? Đây là những phẩm chất ta thường thấy rất nhiều trong các công ty nhỏ và khởi nghiệp với tinh thần doanh nhân mạnh mẽ (enterprenuership). Nhưng không quá ngạc nhiên khi đây cũng là điều mà các công ty gạo cội hay quy mô lớn rất bối rối. Có thể với một số trường hợp ngoại lệ như Spotify với 1600 nhân viên. Đó là những ví dụ chúng ta có thể học hỏi.

    3 mô hình tổ chức chuyển đổi số

    Có nhiều mô hình khác nhau và trong bài viết này, ta sẽ đề cập tới ba mẫu phổ biến.

    Mô hình phân tán

    Trong mô hình này, hoạt động số (digital - D) được tích hợp trong mỗi đơn vị kinh doanh (business unit - BU) hiện có. Mỗi BU có đội ngũ số riêng của mình. Với mô hình này, các công ty có thể phát triển các chiến lược số cho từng BU cụ thể và thực thi chúng nhiều hoặc ít hơn một cách độc lập. 

    Mô hình tập trung

    Trong mô hình tập trung, các công ty tạo ra một bộ phận số riêng biệt, có thể được dẫn dắt bởi Giám đốc cấp cao số (Chief Digital Officer - CDO) để dẫn dắt việc chuyển đổi. Đơn vị "đặc nhiệm" này  tập hợp các chuyên gia đầu ngành, những cá nhân xuất sắc, xác định các ưu tiên, dành phần lớn các nguồn lực và thực hiện các chương trình chuyển đổi số phối hợp với các BU.

    Mô hình excubator (kết hợp giữa accelerator và incubator)

    Trong mô hình kết hợp vườn ươm (incubator) và tăng tốc (accelerator) = excubator, bộ phận số (digital entity) chạy độc lập, đôi khi cạnh tranh với các đơn vị kinh doanh khác. Cấu trúc này rất cần có giám đốc điều hành, phối hợp và có khả năng phân xử cần thiết để phân bổ nguồn lực hiệu quả giữa các đơn vị kinh doanh truyền thống với mảng kinh doanh số mới.

    Mô hình lai


    Trên thực tế, các công ty thường chọn triển khai mô hình lai. Có cả một đơn vị trung tâm cũng như một vườn ươm riêng biệt, hay cả bộ phận hóa trong đơn vị kinh doanh và trung tâm để hỗ trợ. 

    Tùy vào ưu tiên và điểm khởi đầu của công ty, các giải pháp tổ chức này có thể đặt trọng tâm vào kỹ thuật số và hỗ trợ chương trình chuyển đổi. Tuy nhiên, nó không thay đổi hoàn toàn các quy trình cũ đang làm tê liệt nhiều tổ chức lớn ngày nay. Ngoài thay đổi về cấu trúc, các tổ chức cần phải áp dụng một cách làm việc hoàn toàn mới phù hợp với nhu cầu của thời đại số.

    Agile - cách làm việc tinh gọn

    Hiện tại Agile có lẽ là một trong những từ được sử dụng nhiều nhất trong bối cảnh kinh doanh số. Agile tạm dịch là tinh gọn. Hầu hết mọi người cơ bản đồng ý với 4 giá trị và 12 nguyên lý đằng sau Agile. Tại sao agile lại "hot" như vậy?
    Agile giải quyết được hai thứ thường mâu thuẫn với nhau là sự liên kết (alignment) và việc làm chủ (autonomy)! 
    Các doanh nghiệp truyền thống ở quy mô lớn đảm bảo sự liên kết chặt chẽ bằng mô hình tổ chức phân quyền nhiều cấp, và các yêu cầu được thực hiện từ trên xuống, như một chỉ đạo quân sự vậy. Điều này không cho phép quân lính chủ động và không linh hoạt nên chuyển dịch sẽ chậm. Đây là điều khó khăn khi trong chuyển đổi số, tư duy của ta không theo kịp với tốc độ của công nghệ theo cấp số nhân. 
    Để tự chủ hơn, agile lấy lợi thế quy mô là các đơn vị triển khai nhỏ, ở Spotify hay Pitney Bowes chẳng hạn, gọi là tổ/ đội (squad). Mỗi tổ đội đa ngành hoàn toàn tự chủ thường có từ 10 đến 15 người. Họ chịu trách nhiệm hoàn toàn trong việc đem tới một sản phẩm nhất định. Ví dụ, Spotify đang xây dựng một tính năng mới. Tổ/ đội này được trao quyền đưa ra các quyết định cần thiết để đảm bảo họ có thể đem lại kết quả đáp ứng được mục tiêu cuối cùng, làm cho khách hàng hài lòng. 
    Tuy nhiên, ta không muốn kết quả là tập hợp các tổ/ đội chạy theo các hướng khác nhau, phá hủy sự liên kết và rơi vào tình trạng hỗn loạn. Các đội làm về các chủ đề liên quan có thể phối hợp như một phần trong cùng một bộ tộc (tribe). Những người có cùng chuyên môn, ví dụ, các lập trình viên iOS, có cùng chuyên môn có thể lập ra các hội (chapter).

    Hãy lấy một ví dụ không liên quan tới công nghệ - hoàn thành bức họa Mona Lisa trên tường. 
    Theo cách truyền thống, hay còn gọi là thác nước (Waterfall), ta sẽ đi qua một quá trình phân tích, thiết kế và thực hiện tuyến tính, đắp dần từng phần, giống như đắp gạch vữa xây nhà vậy. Ta sẽ xem góc 1/4 dưới cùng có gì - à, cái tay, một chút phần thân, sau đó 1/2 tiếp theo là phần áo trước ngực, lên trên là phần cổ, cuối cùng là phần đầu, và cứ thế vẽ tiếp. Nếu mọi thứ suôn sẻ thì tuyệt, nhưng nếu không, khi nhận ra bất cứ điểm nào đó bất thường, sẽ rất khó để điều chỉnh phải không? 
    Với phương pháp agile, ta sẽ bắt đầu với một phác thảo thô, căn chỉnh, sau đó thêm màu sắc, rồi chỉnh đường nét và bản vẽ cuối cùng sẽ đạt chất lượng cao hơn. Trong mỗi bước, ta đã có một sản phẩm khả dụng tối thiểu (MVP - minimum viable product). Đó là một bản nháp ta có thể bỏ qua bất kỳ giai đoạn đầu nào để thu thập và có thể tiếp nhận phản hồi. Đây là cách ta đảm bảo sự liên kết và một tổ chức tinh gọn lại có thể linh hoạt điều chỉnh theo những thay đổi trong môi trường rộng hơn. 

    3 lợi ích của mô hình agile (tinh gọn)

    Có nhiều lợi ích đã được phân tích và chỉ ra từ mô hình này trong kinh doanh, và trong bài viết này ta sẽ nói tới ba lợi ích chính. Thứ nhất, nó giúp ta giảm thiểu rủi ro trong việc đi sai hướng nhanh chóng bởi chúng ta có phản hồi liên tục, nhiều lần, lặp đi lặp lại. Thứ hai, việc tập trung vào MVP ở mọi giai đoạn giúp mọi người thấy rõ giá trị mà tổ đội đang tạo ra. Điều này cũng cho phép điều chỉnh tại bất kỳ thời điểm nào, cho phép thích nghi theo thời gian khi có đột phá không lường trước hay cơ hội mới phát sinh. Thứ ba là tác động kinh doanh đem lại sớm hơn, bởi có việc xuất bản và đưa ra thị trường sẽ nhanh hơn. Một nghiên cứu của BCG chỉ ra các doanh nghiệp áp dụng agile giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường từ 2 tới 4 lần và tăng năng suất 20-30%. Ngoài ra, môi trường agile giúp cải thiện sự tham gia của nhân viên, thu hút và giữ lại tài năng số cao cấp.

    Những thành phần chính cần xây dựng cho văn hóa số 

    Vậy thì văn hóa sẵn sàng số cần những nhân tố nền tảng nào? 


    Ta cần một mục đích kinh doanh (business purpose) cân bằng giữa tính liên kết và quyền tự chủ. Từ mục đích này, ta cần chuyển dịch thành các nguyên tắc quản trị và tài chính. Sau đó, ta cần xây dựng các cơ chế hỗ trợ dựa trên ba trụ cột: 1) cấu trúc mới xác định các tổ/ đội, các bộ lạc, các hội, 2) các quy trình mới ít tuyến tính hơn lặp đi lặp lại, trao quyền nhiều hơn, và 3) con người với những hành vi mới, cách tuyển dụng nhân viên, đào tạo, phát triển họ, giúp họ học hỏi và thăng tiến trong công việc. Cuối cùng, ta cần khung đo lường và các nền tảng công nghệ cho phép lặp lại nhanh chóng, thử và sai.

    Bài viết trước:
    → Bài viết tiếp theo 

    Nguồn tham khảo

    Share:

    Monday, 16 July 2018

    Framework 3: New Digital Growth - Tăng trưởng số mới


    Tăng trưởng số mới (New Digital Growth)

    Tăng trưởng doanh nghiệp tới từ đâu? 

    Làm thế nào để một công ty tạo ra giá trị?
    Hãy dành một phút suy nghĩ về câu hỏi kinh doanh cơ bản này. Hãy tưởng tượng chúng ta có một khoản tiền mặt và muốn đầu tư, sau khi đau đầu suy nghĩ, chúng ta có một ý tưởng kinh doanh siêu độc đáo thỏa mãn được nhu cầu chưa được đáp ứng trong thành phố. Sau đó bạn thuyết phục được thêm vài người bạn góp vốn và mở công ty. Sau nhiều nỗ lực, doanh nghiệp của bạn được định giá 1 tỷ VNĐ - tức là nếu bạn sẵn sàng bán thì sẽ có nhà đầu tư sẵn sàng trả số tiền này để sỡ hữu. Trong năm năm, doanh nghiệp của bạn đã tăng trưởng giá trị tới 10 tỷ. Vậy theo bạn giá trị gia tăng này đến từ đâu? 
    Có nhiều nguồn khác nhau. Có thể doanh nghiệp của bạn có một số tài sản, bất động sản được khấu hao theo thời gian, có thể nó có lợi nhuận nhanh chóng và được giữ lại để tái đầu tư, tạo ra lợi nhuận mới. Có thể doanh nghiệp đã thành công trong thành phố, rồi mở rộng ra cả nước, rồi sau đó vươn ra toàn cầu. Có thể giống như 125 công ty lớn nhất trong S&P 500 năm 2004, những triển vọng tăng trưởng đó sẽ thúc đẩy 78% vốn hóa thị trường (market capitalization). Tuy nhiên, nguồn tăng trưởng này có một giới hạn vốn có. Bạn sẽ gặp lại đường cong tăng trưởng trong Vòng đời cạnh tranh. Nếu đã thành công từ thành phố, đến đất nước, đến toàn cầu rồi thì ta còn đi đâu khác được nữa? Đây là thời điểm ta cần tìm kiếm các nguồn tăng trưởng mới, và trên thực tế, việc này ngày càng khó khăn theo thời gian. Nhìn vào khoảng thời gian từ năm 2004 đến năm 2014, cơ hội tăng trưởng đóng góp vào vốn hóa thị trường đã giảm xuống còn 68%, thấp hơn 10 điểm so với năm 2004.
    Đóng góp của tiềm năng tăng trưởng vào vốn hóa thị trường của doanh nghiệp. Nguồn: BCG

    Sự cân bằng giữa khám phá và khai thác (ambidexterity)

    Định nghĩa ambidexterity

    Một trong những lý do là công nghệ đã đột phá các ngành công nghiệp lâu đời và giảm đáng kể các rào cản gia nhập ngành, đặc biệt là cho những khởi nghiệp tiên phong về kỹ thuật số. Khởi nghiệp trên thực tế, đã chứng minh họ rất giỏi trong việc nắm bắt các giá trị từ các doanh nghiệp dẫn đầu thị trường đang tồn tại trong ngành, nhất là với các đơn vị đang tự thỏa mãn với tính ổn định và thành công của mình. Quay lại, nếu ta là một doanh nghiệp đang hoạt động trong ngành, một đơn vị dẫn đầu thị trường, thay vì cố gắng đối phó với sự đột phá khi nó xảy ra, ta có thể dự đoán nó bằng cách chủ động tìm kiếm sự đột phá, hay chủ động tìm kiếm các phát triển số mới, đôi khi phải hi sinh cả di sản kinh doanh hiện tại. Điều này không đơn giản chút nào với các doanh nghiệp sừng sỏ trong ngành. Họ cần quản lý hiệu quả doanh nghiệp cũ, khai thác triệt để các nguồn tạo ra giá trị chủ yếu, đồng thời khám phá, thành lập các liên doanh mới có thể khiến doanh nghiệp cũ lỗi thời. Nói cách khác là vận hành, khai thác phần cốt lõi trong khi thăm dò các thị trường liền kề và nguồn giá trị mới cùng lúc. Khả năng này là một ví dụ cho thứ gọi là ambidexterity, tạm dịch là tính hai mang/ thuận cả hai tay. Nếu vẫn còn băn khoăn hai khái niệm này, hãy đọc lại bài viết Ta nên đi đầu hay theo sau trong sáng tạo chuyển đổi số nhé? 

    Ambidexterity (Tính hai mang) = cân bằng khai thác (Exploitation) và Thăm dò (exploration)

    Thành công và thất bại trong việc cân bằng 

    Hầu hết các tổ chức lớn không giỏi việc này. Thực tế, chỉ có 11% doanh nghiệp có thể cân bằng được.
    Điều thường xảy ra là, một khi một công ty theo đuổi sự đổi mới, nó sẽ mất hiệu quả. Một ví dụ là 3M tập trung vào khám phá mà bỏ qua khai thác. Đầu những năm 2000, 3M triển khai các đội Six Sigma trong toàn tổ chức để tăng cường hiệu quả vận hành. Lợi nhuận hiệu quả khi doanh thu tăng, nhưng họ bỏ qua sự đổi mới trong thời gian đó. Chỉ số sức sống sản phẩm mới (New Product Vitality Index), tức là, tỷ lệ doanh số bán hàng từ các sản phẩm dưới 5 năm trên thị trường giảm đi. Năm 2005, ông George W. Buckley được bổ nhiệm làm Giám đốc điều hành, và ông đã chuyển các bánh răng theo hướng đổi mới. Chỉ số sức sống sản phẩm mới tăng, nhưng thu nhập lại giảm.
    Ví dụ thu nhập và chỉ tiêu doanh số sản phẩm mới của 3M trong 2 giai đoạn tập trung vào khai thác và sáng tạo 2000-2012

    Hai cái bẫy để đạt cân bằng (ambidexterity)

    Nếu bạn thử trải nghiệm cảm giác khó khăn khi phải cân bằng cả hai, hãy thử làm theo nhé? Hãy bắt đầu bằng việc khoanh hai tay. Bạn đã thấy thoải mái nhất chưa? Ok. Bây giờ hãy chuyển cánh tay ở dưới lên trên. Cảm giác thế nào? Hơi lúng túng, hơi rối, phải không? Các doanh nghiệp cũng vậy. Khi đã tìm ra cách để làm gì rồi, họ không thoải mái với việc thay đổi nó. Vì thế, họ rơi vào một trong hai cái bẫy thông thường: bẫy thành công hoặc bẫy tìm kiếm vĩnh viễn. 
    Nokia đã từng là nạn nhân của cái bẫy đầu tiên. Họ đánh giá thấp việc dịch chuyển qua màn hình cảm ứng và tiếp tục quá lâu với những chiếc điện thoại cục gạch. Nghiên cứu của BCG cho thấy trong khoảng 10 năm, các đơn vị thám hiểm đã tăng trưởng nhanh hơn 6% so với những người khai thác, và phân bổ 2,4% nhiều hơn từ tổng lợi nhuận cho các cổ đông. Sự khám phá thuần túy, mặt khác, hay cái chúng ta gọi là bẫy tìm kiếm vĩnh viễn, cũng không phải là không có rủi ro. Xerox là một ví dụ điển hình. Họ đầu tư rất nhiều vào đổi mới, đặc biệt là trong cuối thế kỷ trước. Các kỹ sư ở Xerox PARC là những người đầu tiên tạo ra một nguyên mẫu đầu tiên của máy tính hiện đại (PC), với giao diện đồ họa người dùng, một con chuột, ngay cả trước Macintosh của Apple vào năm 1984. Họ còn phát minh ra máy in laser, Ethernet, nhưng thất bại trong việc kiếm tiền từ chúng.

    Vậy làm thế nào một công ty tránh được những cái bẫy đó? 

    Làm thế nào một tổ chức lớn, phức tạp có thể có được tính hai mang? Có ba cách rất thực tế hay trạng thái cân bằng giữa hai thứ này.
    1. Linh hoạt hóa (Switching)
    Cách 1: Linh hoạt hóa (Switching)
    Cách đầu tiên là linh hoạt hóa. Ta chủ động chuyển nhanh một nhóm từ trạng thái khai thác sang trạng thái thăm dò. Thông thường, người quản lý sẽ thực hiện việc này ở cuối chu kỳ ứng dụng công nghệ, sản phẩm, hoặc ở đầu giai đoạn có công nghệ thay thế. Corning là một ví dụ tuyệt vời. Từ năm 1960, họ đã thử nghiệm với kính cường lực hóa học, được sử dụng trong xe hơi và ngành hàng không. Khi nhu cầu giảm dẫn đến một loạt các thất bại, giá cổ phiếu công ty chạm mốc thấp nhất năm 2002. Họ bèn thay đổi các thử nghiệm để xem liệu những bí quyết về kính của mình có thể áp dụng thế nào trong điện tử tiêu dùng. Khi được Apple tiếp cận, Corning đã nhanh chóng tập trung vào sản phẩm kính Gorilla Glass, ngày nay có mặt trong hơn 5 tỷ thiết bị di động trên toàn thế giới. Việc linh hoạt hóa này rất khó trong thực tế, bởi phải ra đúng thời điểm vào lúc cánh cửa cơ hội có thể rất hẹp.
    2. Riêng biệt hóa (Separate)
    Cách 2: Riêng biệt hóa (Separate)
    Một cách khác là tạo các đơn vị riêng biệt để phục vụ các mục tiêu riêng biệt. Điều này thường dẫn đến sự hình thành của một nhóm nhỏ các "nhà thám hiểm" ở rìa tổ chức với các tính cách điển hình, am hiểu về kỹ thuật số hơn, xuất thân từ những nền tảng khác với doanh nghiệp cũ. Nhiệm vụ của họ không phải là để đáp ứng các mục tiêu doanh thu ngay lập tức mà là giúp suy nghĩ về các nguồn thay thế tăng trưởng trong thời gian dài. Một số doanh nghiệp gọi họ là những nhà khai phá tăng trưởng (growth hackers). Kể ra cũng hơi giống với ý tưởng đặc khu công nghệ ở Việt Nam nhỉ?
    Một ví dụ trong phần này là USA Today. Chủ tịch và tổng biên tập Tom Curley năm 1995 đã chọn bà Lorraine Cichowski thành lập dịch vụ tin tức trực tuyến USAToday.com, hoạt động độc lập với báo xuất bản hàng ngày, để bước vào kỷ nguyên số. FPT cũng tách biệt VNExpress và giờ có thêm phiên bản tiếng Anh. Yahoo vẫn còn lại dấu ấn riêng với Yahoo Finance cho nhà đầu tư.  
    3. Hệ sinh thái (Ecosystem)
    Cách 3: hệ sinh thái (ecosystem)
    Cách cuối cùng là một công ty có thể dựa vào hệ sinh thái của mình. Tìm nguồn cung ứng ý tưởng bên ngoài là một cách tiếp cận thực dụng cho các doanh nghiệp không thể quản lý sự cân bằng này với nguồn lực nội bộ. Thực tế, điều này có thể được thực hiện dưới nhiều hình thức, mua lại, hợp tác, vườn ươm, hay các trao đổi ý tưởng không chính thức khác. Việc Google mua lại Deep Mind, hay vườn ươm BNP Paribas Open Innovation Fintech là những ví dụ tuyệt vời về cách tiếp cận này. Năm 2017, Disney định mua lại Fox Entertainment và lập một bộ phận chuyên biệt để cạnh tranh với Netflix. Cũng về mảng này, gần đây Apple có ký nhiều hợp đồng bản quyền như với Oprah Wilfrey, và có thể sẽ cạnh tranh với Netflix. Nhà mạng AT&T thì có bộ phận riêng gọi là Digital Life - tất nhiên đã có những mục tiêu doanh thu, và gần đây đã hoàn thành thương vụ mua lại Time Warner để mở rộng hơn vào ngành giải trí.

    Phân bổ nguồn lực 

    Phân bổ nguồn lực
    Trong cả ba biến thể đó, sự hài hòa là điều khác biệt hóa giữa thành công và thất bại. Hãy quay lại công ty trị giá 10 tỷ đồng của bạn. Bây giờ bạn biết rằng bạn cần phải phân bổ nguồn lực của mình cho hai phần: khai thác và thăm dò. Ví dụ, ta chọn cách riêng biệt hóa. Nhóm khai phá tăng trưởng mới sẽ nhận được x % ngân sách, và phần còn lại được dùng để khai thác việc kinh doanh đang đem lại nhiều lợi nhuận. Theo bạn x nên là bao nhiêu? Việc xác định x là một quyết định chiến lược quan trọng. Trước tiên bạn sẽ thấy nó sẽ phụ thuộc vào môi trường kinh doanh của doanh nghiệp mình. Hãy thử công cụ danh mục vòng đời cạnh tranh trong ngành để phân tích. Ví dụ trong môi trường ổn định cổ điển, bạn phân bổ x=10% cho trung dài hạn. Trong môi trường bất ổn khó thích ứng, có thể bạn cần nhiều hơn. Những gì bạn cần làm trong thực tế là xây dựng một vòng phản hồi liên tục theo dõi kết quả phân bổ của bạn, và điều chỉnh lên hoặc xuống tùy theo cách môi trường thay đổi. Điều rất quan trọng là sự phối hợp nhịp nhàng để đảm bảo số dư cho việc thăm dò và khai thác.

    Điều bạn rút ra được sau bài viết là gì? Và có câu hỏi, băn khoăn hay kinh nghiệm nào phù hợp có thể chia sẻ không?


    Bài viết trước:
    → Bài viết tiếp theo 

    Nguồn tham khảo

    • New Digital Growth part I và New Digital Growth part II khóa học Digital Transformation trên Coursera: https://www.coursera.org/learn/bcg-uva-darden-digital-transformation/
    Share:

    Thursday, 12 July 2018

    Framework 2: Digitize the core & Design Thinking (Số hóa phần lõi và tư duy thiết kế)

    Số hóa phần lõi (Digitize the core). Nguồn: BCG

    Số hóa phần lõi (Digitize the Core) cần chú trọng trải nghiệm khách hàng

    Rất nhiều anh chị đã cho rằng số hóa là các quy trình không cần giấy tờ (paperless) hay có một bộ phận chuyên môn để thực hiện Số hóa. Tại sao? Việc số hóa cần phải hoàn thành vì mục đích kinh doanh chứ không phải cho theo xu hướng. Mục đích của chúng ta có thể là tính hiệu quả (effectiveness), tiết kiệm chi phí, vận hành tối ưu (operation excellence, optimization). Các thị trường  toàn cầu ngày càng gia tăng áp lực cho các công ty trong việc trở nên tinh gọn, hiệu quả, và số hóa giúp điều này. Xin lưu ý, chúng ta phải đi đôi số hóa quy trình với việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
    Kết quả của số hóa từ Trải nghiệm khách hàng và hiệu quả vận hành. Nguồn: MIT Sloan Management School
    Một nghiên cứu từ Trường Quản lý MIT Sloan cho thấy các công ty khi tăng cả hiệu quả vận hành và trải nghiệm khách hàng vượt trội tới 16% so với lợi nhuận ròng trung bình của ngành. Nghiên cứu này cũng cho thấy việc nâng cao trải nghiệm khách hàng riêng lẻ không giúp đạt được mức sinh lời trung bình, nhưng tập trung vào hiệu quả hoạt động cũng không giúp vượt trội trong ngành. Ta cần làm cả hai cùng nhau. Tuy nhiên, chỉ có 25% các công ty chú trọng để cải thiện cả hai chiều. Tuy việc này khó, nhưng rất hữu ích. Đây cũng là lý do rất quan trọng để bạn có cách tiếp cận đầu cuối về số hóa. Một mặt, đừng giới hạn việc tự động hóa các quy trình hiện có, và mặt khác, hãy xem xét lại cách giá trị được phân phối tới người dùng cuối/ khách hàng.

    Hành trình khách hàng (Customer Journey)

    Hãy chiêm nghiệm lại toàn bộ quá trình từ góc nhìn những gì khách hàng ngày nay mong đợi. Để làm được việc này, hãy hiểu về hành trình khách hàng (Customer Journey). Đó là trải nghiệm từng bước mà khách hàng trải qua để sử dụng dịch vụ hay sản phẩm. Nó có thể bắt đầu từ việc khách hàng tìm kiếm thông tin lần đầu tiên tới dịch vụ sau bán hàng. Nó không chỉ là về một hành trình. Mỗi doanh nghiệp thường sẽ quản lý hàng chục hành trình khách hàng khác nhau thông qua các kênh khác nhau cho các sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Ví dụ, một ngân hàng bán lẻ có một hành trình khách hàng để mở một tài khoản tiền gửi, một cho việc cho vay, và một để chuyển tiền. Mảng khách hàng doanh nghiệp lại có hành trình mở tài khoản, vay, gửi tiết kiệm, mua bán ngoại tệ, chuyển tiền, tài trợ thương mại, v.v. Ta có thể có một bộ hành trình khác từ góc độ chủ doanh nghiệp với người tiêu dùng cá nhân. Trong suốt hành trình, khách hàng là trung tâm của vũ trụ. Bất kỳ thay đổi hay tự động hóa nào cần được đảm bảo rằng các quy trình được kích hoạt và đánh giá từ góc nhìn của khách hàng đó.
    Ví dụ như một khách hàng đi du lịch, cần đặt vé máy bay. Họ muốn chọn trong các giờ bay khác nhau thời điểm phù hợp, chọn hành lý, thậm chí cả đồ ăn trên máy bay ngay lúc đó. Tới bước thanh toán thì có thể tự động nhập lại thông tin thẻ, và chỉ cần nhập mã xác thực. Mọi xác nhận được gửi tới email hay lưu trên lịch, điện thoại. Gần tới ngày bay, một lời nhắc sẽ được gửi tới, cùng với thông tin check-in, như ở terminal nào, quầy nào, cửa nào... và nếu có bất cứ thay đổi gì như thay đổi giờ khởi hành, hành khách cần được thông báo ngay.

    Design Thinking (Tư duy thiết kế) 

    Làm thế nào có thể đáp ứng được tốt nhất với các hành trình khách hàng? Có một phương pháp được gọi là Design Thinking (tư duy thiết kế), là một quy trình gồm 5 bước. Tư duy thiết kế cung cấp một mô hình hấp dẫn để tái tưởng tượng hành trình của khách hàng, với khách hàng ở vị trí trung tâm của mọi chú ý. Về bản chất, quá trình suy nghĩ thiết kế lặp đi lặp lại, linh hoạt và tập trung vào sự hợp tác giữa nhà thiết kế và người dùng. 
    5 bước trong Tư duy thiết kế (Design Thinking)

    Bước 1: Empathize (Đồng cảm với khách hàng)
    Bước 1 Tư duy thiết kế (Design Thinking): Empathize (Đồng cảm với khách hàng)

    Giai đoạn đầu tiên nhằm mục đích cung cấp cho nhóm thiết kế một sự hiểu biết thấu đáo về vấn đề họ đang cố gắng giải quyết. Khách hàng đang tìm kiếm điều gì? Họ cần gì? Những khoảnh khắc của sự thật (moments of truth) là gì? Điều gì thực sự làm khách hàng thấy phiền, thấy khó chịu, bực dọc? Đó có phải là quá trình mua hàng trực tuyến phức tạp khi mua vé máy bay không? Hay cả thông tin còn thiếu về chuyến bay bị hoãn? Hay cả hai? 

    Bước 2: Define (Xác định)


    Bước 2 Tư duy thiết kế (Design Thinking): Define (Xác định)
    Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu phân tích quan sát này từ bước đầu tiên và tổng hợp chúng. Họ có thể cần phải tái hiện lại vấn đề theo cách đưa khách hàng vào trung tâm, xác định một nhu cầu chưa được đáp ứng mới, cần được giải quyết. Ví dụ về chuyến bay, đó là sự thiếu minh bạch về thay đổi cổng khởi hành hay thời gian máy bay trễ và chuyến bay nối tuyến tiếp theo (nếu có). 

    Bước 3: Ideate (Xây dựng ý tưởng)

    Bước 3 Tư duy thiết kế (Design Thinking): Ideate (Xây dựng ý tưởng)
    Tiếp theo là giai đoạn sáng tạo, xây dựng ý tưởng (Ideate), các thành viên trong nhóm thiết kế bắt đầu xác định giải pháp mới cho vấn đề. Làm thế nào để tạo ra sự minh bạch? Bằng cách cung cấp tin nhắn hay hiển thị thông báo trên điện thoại thông minh? Làm thế nào hãng hàng không có thể tiến xa hơn nữa? Hãy dự đoán các câu hỏi các khách hàng có thể có. 

    Bước 4: Prototype (Xây dựng nguyên mẫu)

    Bước 4 Tư duy thiết kế (Design Thinking): Prototype (Xây dựng nguyên mẫu)
    Trong giai đoạn thứ tư, tạo mẫu/ xây dựng nguyên mẫu (prototype), nhóm nghiên cứu sẽ sản xuất một số phiên bản với các tính năng cơ bản, không tốn kém của sản phẩm hay dịch vụ họ muốn thay đổi. Đây là một giai đoạn thử nghiệm với mục đích cho phép cải thiện nhanh chóng giải pháp ban đầu. Ví dụ như ứng dụng trên điện thoại để mua vé và nhận thông tin về chuyến bay - một bản nháp. Có thể coi đây là một sản phẩm khả thi tối thiểu (minimum viable product), chưa cần phải trông hấp dẫn, nhưng kết hợp các tính năng chính quan trọng đối với khách hàng. 

    Bước 5: Test (Kiểm thử, thử nghiệm)

    Bước 5 Tư duy thiết kế (Design Thinking): Test (Kiểm thử)
    Trong giai đoạn thứ năm - kiểm thử, nhóm nghiên cứu kiểm tra nguyên mẫu trong điều kiện thực tế, xem nó ảnh hưởng như thế nào đến trải nghiệm của khách hàng trong suốt hành trình. Về cơ bản, nó là một quá trình thử và sai. Các tính năng thành công sẽ được triển khai. 
    Các yếu tố thất bại sẽ được đưa trở lại quy trình, có thể ở bước hình dung, nói chuyện với khách hàng, hiểu rõ, xác định vấn đề, rồi ý tưởng giải pháp, tạo nguyên mẫu, thử nghiệm, và tiếp tục như vậy. 
    Thử nghiệm có thể quay lại bất cứ bước nào trong Tư duy thiết kế (Design Thinking)
    Cách tiếp cận năm bước này được thực hiện theo kiểu phi tuyến rất linh hoạt, nghĩa là ta luôn có thể quay trở lại bước trước đó hoặc các nhóm nhỏ khác nhau trong đội thiết kế có thể tham gia ở các giai đoạn khác nhau tùy vào các tính năng tương ứng. Xin nhấn mạnh cách tiếp cận này rất quan trọng với nhóm đổi mới sản phẩm, dịch vụ, đội ngũ vận hành đằng sau cũng như nhóm bán hàng, marketing, đưa sản phẩm ra thị trường và thậm chí cả các phòng ban hỗ trợ.

    Bài viết trước:
    → Bài viết tiếp theo 

    Nguồn tham khảo và bài viết nên đọc

    • Digitize the core part II khóa học Digital Transformation trên Coursera: https://www.coursera.org/learn/bcg-uva-darden-digital-transformation/lecture/D7EbN/digitize-the-core-part-ii
    • Don’t Confuse Digital With Digitization: https://sloanreview.mit.edu/article/dont-confuse-digital-with-digitization/
    Share: