01/12/2021

Bạn muốn phá sản theo cách nào?

BẠN MUỐN PHÁ SẢN THEO CÁCH NÀO?

Thời gian qua, khi gặp doanh nghiệp, trâu thường bị đánh úp bởi câu nói kiểu như: “No customer data, no digital-first, no loyalty or no whatever can’t help sell more and more. Only more sales can help us survive”. 😱🤫🥶

Các bài pitching được chuẩn bị sẵn sẽ thường trở nên vô ích, các buổi meeting qua đó cũng rút ngắn hơn rất nhiều so với dự định. Có những doanh nghiệp tử tế thì sẽ dành vài phút chia sẻ cho trâu nỗi đau của họ trong giai đoạn này, những gì họ đang tìm kiếm trong ngắn hạn. Nhưng đa phần doanh nghiệp để cửa mở để trâu lùi lũi bước ra.

Sau một vài lần như thế, trâu ngẫm nghĩ mãi để tìm cách thay đổi tư duy của doanh nghiệp và “hồi mã quy” thường là cách chọn cuối cùng: “Doanh nghiệp của anh sẽ không thể tồn tại nếu vẫn tiếp tục vận hành như thế này. Thế anh muốn doanh nghiệp của mình chết theo cách nào?”

Những câu hỏi như thế này thường khiến trâu bị tiễn ra cửa nhanh hơn hoặc thỉnh thoảng may mắn hơn, khiến những chủ doanh nghiệp cảnh tỉnh chính họ: “liệu còn cách khác để tồn tại, hoặc nếu chết một cách vẻ vang liệu có là 1 mục đích tồi?”

Mentor của tôi đã từng dạy: “Khi mày start 1 Project nào đó, đầu tiên mày phải nghĩ đến việc Exit”. Thinking of Exit ở đây ko phải thể hiện sự hời hợt của mình mà để người xem biết mình có kế hoạch như thế nào, để lại legacy gì và cho ai.

Trong thế giới startup, Exit có thể phải tốn 10 năm hay thỉnh thoảng founders dùng các con số như $1B valuation làm tiêu chuẩn để Exit. Giờ pitch deck nào mà ko có slide về Exit plan thì investors chắc sẽ ko thèm ngó 😛

BIG DATA Vs. BAD DATA

Có 2 con số từ tận năm 2016, do 2 hãng nổi tiếng:

1️⃣ $136B mỗi năm là giá trị thị trường Big Data, dựa trên báo cái của IDC.
2️⃣ Nhưng con số này hấp dẫn hơn, mang tính cảnh tỉnh hơn. Chỉ cho riêng Mỹ, “3 ngàn 1 trăm tỷ đô”, bạn đọc đúng đó “ngàn tỷ đô” là con số mà IBM dự đoán về chi phí gây ra do Bad data.

Một trong những lý do đã được ông Thomas C. Redman, thường có biệt danh là “the Data Doc” phát hiện ra: Hidden Data Factory.

⛔️ Các công ty, cơ quan chính phủ và các tổ chức có đầy rẫy các vấn đề này.
⛔️ Sales lãng phí thời gian xử lý dữ liệu khách hàng tiềm năng (leads) bị sai sót; bộ phận giao hàng lãng phí thời gian để sửa chữa các đơn đặt hàng có sai sót của khách hàng nhận được từ đội Sales.
⛔️ Các nhà khoa học dữ liệu dành rất nhiều thời gian để làm sạch dữ liệu;
⛔️ CNTT tiêu tốn rất nhiều nỗ lực để sắp xếp các hệ thống “không thể nói chuyện với nhau”.
⛔️ Các giám đốc điều hành cấp cao bảo vệ kế hoạch của họ vì họ không tin tưởng vào các con số từ bộ phận tài chính.

Người nông cạn hay chưa kịp nghe hết câu chuyện sẽ nhảy bổ vào solution: xài ERP như SAP hay Oracle là xong, có gì mà rối.

Thế nhưng cái quan trọng bậc nhất không phải là Solution, mà là chính cách chúng ta tiếp cận vấn đề, cách chúng ta tư duy mới khiến vấn đề được giải quyết rốt ráo. Nói 1 cách khác, cách chúng ta plan cho Exit của doanh nghiệp mình trong giai đoạn này như thế nào.

HIỂU KHÁCH HƠN HAY DẸP TIỆM?

Khi CB Insights năm 2019 đưa ra bản phân tích những lý do vì sao startup died (2), ở vị trí thứ 9 lý do “Ignore customers” được sướng tên.

VoterTide là một startup ở Mỹ, làm về mảng social media intelligence, để cung cấp các dịch vụ cho các hoạt động tranh cử, báo chí cũng như dò tìm các scandals về truyền thông cho cách doanh nghiệp, đã từng đúc kết thế này: “Chúng tôi đã không dành đủ thời gian để trò chuyện với khách hàng. Thay vào đó chúng tôi liên tiếp tung ra các tính năng mà chúng tôi nghĩ là tuyệt vời, nhưng thực tế là chúng tôi không thu thập đủ thông tin đóng góp từ khách hàng. Chúng tôi đã không nhận ra điều đó cho đến khi quá muộn. Rất dễ bị lừa để nghĩ rằng thứ của mình làm là thật ngầu. Bạn phải quan tâm đến khách hàng của mình và thay đổi liên tục để thích ứng với nhu cầu của họ ”.

👉👉 Hay một ví dụ rất thường hay gặp ở Việt Nam khi các phòng ban CSKH và Sales của 1 tổ chức bự bự về Internet nọ chưa thông suốt về mặt Data lẫn nhau: “tôi bị mạng chập chờn cả 1 tuần nay chưa xử lý xong, thì bên cty lại gọi yêu cầu gia hạn hợp đồng Internet, với discount này nọ”. Anh nghĩ trâu có gia hạn ko?

CHỐT

Có nhiều kiểu phá sản. Phá sản mà không hiểu vì sao ta phá sản (vì cứ xây nhà mãi trên đất người khác, vì cứ thấy đơn hàng về là vui, mà ko cần hiểu là đang bán cho ai, vì sao họ mua sản phẩm của mình, hàng trăm cái vì xxx)
HAY phá sản mà có đầy đủ dữ liệu, insight về sản phẩm của mình, về khách hàng của mình, về cách vận hành của mình, thì chết sớm để mà hồi sinh mạnh mẽ hơn có chăng là một kết thúc có hậu?

Hình: Covid có thể là cơn sóng cuối cùng cho những doanh nghiệp chưa thay đổi tư duy về Data. Cứ để sóng thần đi qua, ta sẽ hiểu ai đang bơi không quần.

(1) https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
(2) https://www.cbinsights.com/research/startup-failure-reasons-top/

Chia sẻ bởi Phước Trịnh