tác động vào chúng – con ngựa vẫn chưa rời khỏi chuồng.
Chỉ số tương quan và chỉ số nguyên nhân
Nếu hai chỉ số thay đổi cùng nhau, chúng gọi là có tương quan, nhưng nếu
chỉ số này gây ra thay đổi cho chỉ số khác, chúng có quan hệ nguyên nhân-
kết quả. Nếu bạn phát hiện một mối quan hệ nguyên nhân-kết quả giữa thứ
bạn muốn (như doanh thu) và thứ bạn có thể kiểm soát (như quảng cáo) thì
bạn có thể thay đổi tương lai.
Các nhà phân tích xem xét các chỉ số cụ thể thúc đẩy kinh doanh (được gọi
là các chỉ số đánh giá hiệu suất công việc – KPI). Mọi ngành công nghiệp
đều có KPI – nếu bạn làm chủ nhà hàng, chỉ số đó là số bàn có khách sử
dụng trong một đêm; nếu là nhà đầu tư, chỉ số đó là lợi nhuận trên đầu tư;
còn nếu là một website truyền thông, lượt truy cập quảng cáo là chỉ số chủ
chốt, v.v…
CHỈ SỐ ĐỊNH TÍNH VÀ CHỈ SỐ ĐỊNH LƯỢNG
Dữ liệu định lượng rất dễ hiểu. Đó là những con số ta theo dõi và đo lường –
chẳng hạn như điểm số thể thao và tỷ suất xem phim. Miễn là có thứ gì đó
được xếp hạng, đếm hay đặt lên cân thì nó là định lượng. Dữ liệu định lượng
nhìn rất đẹp và khoa học, đồng thời (cho là bạn tính toán đúng) bạn có thể
tổng hợp, ngoại suy và đưa nó vào bảng tính. Nhưng dữ liệu định lượng
chẳng mấy khi đủ để khởi động một doanh nghiệp. Bạn không thể hỏi từng
người về những vấn đề họ gặp phải và thu thập câu trả lời định lượng. Lúc
này, bạn cần dữ liệu đầu vào định tính.
Dữ liệu định tính thường lộn xộn, có tỉnh chủ quan và mơ hồ. Nó là những
cuộc phỏng vấn hay tranh cãi, nên khó định lượng. Bạn không dễ dàng đo
đếm được dữ liệu định tính. Dữ liệu định lượng trả lời câu hỏi “cái gì” và
“bao nhiêu”, còn dữ liệu định tính trả lời câu hỏi “tại sao”. Dữ liệu định
lượng không màng tới cảm xúc, trong khi dữ liệu định tính lại đắm chìm
trong cảm xúc.
