“Nếu khách hàng trong độ tuổi 20, thì số lượng trang phục bán ra sẽ cao (so
với các lứa tuổi khác)”.
Trong trường hợp này, không chỉ có sự biến động giống như “giá sản phẩm
tăng” ở ví dụ trước đó, mà nếu là điều kiện hay trạng thái “khách hàng độ
tuổi 20” đi nữa, cách suy nghĩ cũng như nhau. Ở đây cũng sử dụng data “độ
tuổi khách hàng” và “tỉ lệ số hàng đã bán ra” để xác nhận giả thuyết “khách
hàng độ tuổi 20 thì số lượng bán ra sẽ cao hơn”.
Những bạn nào bị yêu cầu “lập giả thuyết” mà cảm thấy bế tắc, trước tiên
hãy tận dụng hết kiến thức, kinh nghiệm, sự hiểu biết của mình để thử tạo
câu giống bên trên xem. Sau đó xác nhận lại từng điểm quan trọng bằng việc
phân tích các data cần thiết nhé.
Tuy nhiên, giả thuyết dù sao cũng chỉ là giả thuyết. Có nhiều trường hợp kết
quả thu được sau khi kiểm chứng cho thấy giả thuyết sai, hay giả thuyết đó
không giúp gì cho việc phát hiện vấn đề cả. Thực tế có nhiều trường hợp do
cách phân tích bị sai hay không đầy đủ. Nếu không phải như thế, ta cần
kiểm chứng lại các giả thuyết khác, hoặc là tạo ra các giả thuyết mới.
Thực tế là đối với một nhân viên kinh doanh, khi bị yêu cầu phải nộp hay
trình bày báo cáo trong khoảng thời gian ngắn, nhiều khi không đủ thời gian,
tâm trí để suy nghĩ và xây dựng giả thuyết (họ vốn không phải là nhà phân
tích chuyên nghiệp hay nhà nghiên cứu). Để có được kết quả tốt, họ cần phải
dụng công xây dựng giả thuyết ít khả năng “bị lệch” nhất, bằng cách tận
dụng những thông tin định tính, hoặc hiểu biết của những người liên quan.
Tuy nhiên, cần phải tránh trường hợp không làm sai lệch sự thật (thành kiến)
do kinh nghiệm trong quá khứ. Càng là người có kinh nghiệm làm việc lâu
năm, càng có khả năng xây dựng được nhiều giả thuyết từ các kinh nghiệm
ấy. Đôi khi điều đó hiệu quả hay phù hợp thực tế, tuy nhiên bạn nên nhớ
rằng, trường hợp nếu tương lai không tiếp tục tăng trưởng, hay được xây
