[MyBook] Đánh Giá Sách “Kỹ Năng Viết Báo Cáo Hiệu Quả”: Sức Mạnh Của Những Con Số

Cuốn sách này là một tác phẩm không thể bỏ qua đối với những nhân viên chuyên nghiệp. Sử dụng số liệu là công cụ hiệu quả nhất để phát triển tư duy logic, kỹ năng tổng hợp và phân tích vấn đề để tìm ra giải pháp hành động. Cuốn sách của Kashiwagi Yoshiki sẽ hướng dẫn bạn từng bước để nắm vững kỹ năng này. Số liệu sẽ giúp bạn hiểu sâu sắc mọi hiện trạng và đưa ra những giải pháp thông minh nhất.

Làm việc dựa trên số liệu là điểm yếu của nhiều người. Báo cáo, kế hoạch của họ thường mơ hồ và không có tính khách quan. Hợp tác làm việc nhóm cũng sẽ kém hiệu quả nếu không có dữ liệu dẫn chứng. Đồng thời, bạn sẽ không thuyết phục được đối tác, khách hàng nếu không trình bày vấn đề bằng số liệu, bảng biểu.

Mở đầu cuốn sách, Kashiwagi Yoshiki dẫn dắt người đọc vào câu chuyện về một người quản lý mới nhậm chức _ Yosuke, người có kinh nghiệm nhưng thường quên điều quan trọng nhất: sử dụng số liệu để giải quyết vấn đề. Cuốn sách sẽ hướng dẫn bạn từng bước để thực hiện một báo cáo đầy đủ và hiệu quả.

Tại sao số liệu lại cần thiết? Sử dụng số liệu giúp đánh giá khách quan về tình hình hoạt động của doanh nghiệp, cung cấp thông tin cơ bản và phân tích để cải thiện tình hình kinh doanh.

Sử dụng số liệu là cách hiệu quả nhất để đánh giá tình hình hoạt động của doanh nghiệp và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Khi đưa ra nhận định và hướng dẫn cho hoạt động kinh doanh, số liệu là cách thuyết phục hiệu quả với tính khách quan, rõ ràng, trong khi những phát ngôn chủ quan như “Tôi nghĩ là...” không thể thuyết phục được.

Mục tiêu của doanh nhân không phải là thống kê phức tạp. Họ cần những câu chuyện đơn giản, dựa trên số liệu để hiểu rõ vấn đề và đưa ra các quyết định hợp lý. Điều này không cần kiến thức chuyên sâu về nhân văn hoặc khoa học, mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu và phát triển kỹ năng về thị giác và cảm nhận.

Làm thế nào để lập báo cáo có cấu trúc và khoa học?

Tác giả Yoshiki đề xuất 5 bước:

1. Suy nghĩ logic và phân tích số liệu

2. Đề xuất giả thuyết “What, why”

3.       “Trung bình và độ lệch chuẩn”

4.       “Mối liên hệ tương quan”

5.       Phương thức truyền đạt

Khi diễn đạt về sự suy giảm doanh thu, mỗi người có thể hiểu theo cách khác nhau. Có người cho rằng doanh số giảm xuống còn một nửa so với cách đây 6 tháng, trong khi người khác lại ước lượng là giảm khoảng 20%. Đối với những người kinh doanh, việc chỉ nói rằng doanh số đang giảm mà không đưa ra con số cụ thể sẽ không được chấp nhận. Đó là lý do tại sao chúng ta cần so sánh những điểm tương đồng giữa các dữ liệu để nhận biết sự khác biệt và loại bỏ sự mơ hồ, hiểu lầm thông tin, từ đó xây dựng ra Bức tranh tổng thể.

Mục tiêu chính của việc này là để tránh tình trạng “nhìn thấy cây mà không thấy khu rừng”, tức là có những thay đổi lớn xảy ra ở một vùng nhưng về tổng thể không tạo ra nhiều ảnh hưởng. Do đó, việc hiểu rõ không chỉ về quy mô tổng thể mà còn về xu hướng tổng thể trước khi phân tích chi tiết là một phương pháp hiệu quả để dự đoán sau này.

Ngoài ra, không chỉ có thể “trình bày những điểm phức tạp một cách đơn giản”, mà chúng ta cũng có thể thu thập được những thông tin quan trọng nếu chú ý đến mối quan hệ ẩn sau dữ liệu, ví dụ như dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng cho các lần tiếp theo dựa trên dữ liệu về hành vi mua sắm trong quá khứ. Đây là một kỹ năng quan trọng mà chỉ bằng cách nhìn chăm chú vào dữ liệu thì không thể thực hiện được.

Tất nhiên, dữ liệu cũng đóng vai trò quan trọng như một công cụ giao tiếp. Nếu được sử dụng đúng cách, nó sẽ thể hiện toàn bộ sức mạnh của mình, làm giảm sự mơ hồ và giúp người khác hiểu đúng vấn đề.

Sau khi hoàn tất biểu đồ tổng quát, bạn không thể sử dụng dữ liệu đó để đưa ra bất kỳ kết luận cụ thể nào hoặc phân tích sâu hơn. Trước khi tiếp tục xử lý dữ liệu, bạn cần xác định mục tiêu là 'nắm bắt tổng thể' hay 'phân tích vấn đề và nguyên nhân', từ đó đưa ra các giả thuyết để đơn giản hóa biểu đồ hoặc liên kết với các biến data khác.

Đặc điểm của những người cho rằng việc phân tích dữ liệu không thuận lợi như họ nghĩ, hoặc không tận dụng được dữ liệu, là họ bắt đầu xử lý dữ liệu trước khi suy nghĩ về giả thuyết. Nếu họ kiềm chế được sự thôi thúc 'muốn thử xử lý dữ liệu này trước', bằng cách 'suy nghĩ trước với đầu óc', thì sẽ hiệu quả hơn.

Tuy cách 'đọc' dữ liệu từ nhiều góc độ để xây dựng giả thuyết có thể hiểu là cách 'phân tích để xây dựng giả thuyết', nhưng phương pháp này không hiệu quả cao. Dù có vẽ bao nhiêu biểu đồ dựa trên phán đoán, khả năng sử dụng và không sử dụng là như nhau và có thể gây ra sự lãng phí. Nếu chỉ dựa vào 'phát hiện ngẫu nhiên' và tập trung vào điểm đó, sau đó nhận ra rằng đó không phải là điểm chính xác, có thể khiến bỏ lỡ những điểm quan trọng hơn.

Để phân tích dữ liệu, 'số trung bình' được coi là một công cụ quan trọng và thuận tiện cho người phân tích vì khả năng đánh giá tổng thể. Nhưng nếu chỉ dựa vào 'số trung bình', chúng ta có thể mất dữ liệu vì những suy nghĩ như 'Cửa hàng này có doanh số trung bình thấp nhất, vậy vấn đề là ở cửa hàng này' hay sự nhầm lẫn giữa các khái niệm, dẫn đến những đánh giá sai lầm.

Để trả lời câu hỏi 'WHY', 'phân tích mối tương quan' là một công cụ quan trọng. Phân tích này dùng để định lượng mối liên kết giữa các dữ liệu và chiều hướng ảnh hưởng giữa chúng. Dựa trên các dữ kiện và giả thuyết đã phân tích từ trước, người viết có thể tìm ra thông tin có ảnh hưởng mật thiết lẫn nhau để giải quyết vấn đề.

Làm sao để truyền đạt ý kiến cho người khác một cách hiệu quả?

Viết báo cáo không chỉ là việc phân tích dữ liệu mà còn là cách để hiểu rõ vấn đề của doanh nghiệp và truyền đạt nó cho cấp trên và đồng nghiệp. Có nhiều cách để trình bày kết quả phân tích như viết báo cáo hoặc thuyết trình, tuy nhiên, việc xác định rõ “Người nhận là ai?” là quan trọng nhất.

Kết luận:

Tác giả: Đặng Phương - MyBook

Deal mua sách với giá ưu đãi hiện đang có tại: https://goo.gl/ceDPTD hoặc https://goo.gl/qX1fFr