Cách xây dựng Dashboard KPI từ bảng tính (Và những chỉ số nào cần loại bỏ)
Để xây dựng một dashboard KPI từ bảng tính, hãy quyết định xem chỉ số nào xứng đáng có một ô hiển thị trước khi bạn bắt tay vào thiết kế. Hãy gán cho mỗi ô một người phụ trách và một mốc so sánh, sau đó loại bỏ bất kỳ thứ gì không thúc đẩy hành động. Tiếp theo, hãy sắp xếp những chỉ số còn lại sao cho con số quan trọng nhất đối với việc ra quyết định nằm ở góc trên cùng bên trái. Việc xây dựng chỉ mất một buổi chiều. Việc cắt giảm mới là thứ làm nên giá trị của nó.
Hướng dẫn này bao gồm bài kiểm tra lựa chọn, số lượng ô mà một dashboard có thể chứa, bố cục và các bước chuẩn bị bảng tính giúp ngăn chặn hầu hết các công việc phải làm lại.
Vấn đề của hầu hết các dashboard
Hầu hết các dashboard thất bại vì cùng một lý do. Chúng trả lời câu hỏi "chúng ta có thể đo lường những gì" thay vì "chúng ta sẽ làm gì với nó".
Kết quả rất quen thuộc. Hai mươi ô hiển thị, tất cả đều chính xác về mặt kỹ thuật, nhưng không ô nào thúc đẩy bất kỳ ai thay đổi điều gì. Mọi người kiểm tra nó trong một tuần, rồi thôi. Sáu tháng sau, ai đó hỏi liệu các con số có còn được kết nối chính xác hay không, và không ai biết câu trả lời.
Giải pháp không phải là một công cụ vẽ biểu đồ tốt hơn. Mà là một danh sách ngắn hơn.
Một dashboard KPI không phải là nơi trưng bày dữ liệu của bạn. Nó là câu trả lời thường trực cho một nhóm nhỏ các câu hỏi lặp đi lặp lại. Nếu bạn không thể gọi tên những câu hỏi đó, thì bố cục đẹp đến mấy cũng không cứu được bạn.
Bài kiểm tra cắt giảm: Chỉ số nào xứng đáng có một ô hiển thị
Hãy chạy thử mọi chỉ số tiềm năng qua bốn quy tắc này. Hầu hết sẽ trượt ít nhất một quy tắc, và đó chính là mục đích. Hãy làm việc này trên giấy, trước khi bất kỳ ai mở công cụ vẽ biểu đồ. Việc vừa xây dựng vừa quyết định chính là lý do ra đời của những dashboard có tới hai mươi ô hiển thị.
Mỗi ô hiển thị cần một người phụ trách
Hãy chỉ đích danh người sẽ hành động nếu con số đó biến động. Không phải là một nhóm, mà là một cá nhân cụ thể. Một chỉ số không có ai phụ trách là một chỉ số không ai thèm tìm hiểu khi nó sụt giảm, biến nó thành một thứ đồ trang trí. Hãy viết tên người phụ trách bên cạnh chỉ số đó khi bạn vẫn đang cân nhắc. Nếu không có cái tên nào phù hợp, đó chính là câu trả lời.
Mỗi ô hiển thị cần một mốc so sánh
Một con số đứng đơn độc sẽ không thể đọc vị được. Doanh thu $840K không có ý nghĩa gì cho đến khi bạn biết tháng trước là $600K hay $1.2M. Mỗi ô hiển thị cần đi kèm với số liệu của kỳ trước, và hãy ưu tiên điều đó hơn là một mục tiêu, bởi vì mục tiêu chỉ cho bạn biết về kế hoạch chứ không phải xu hướng phát triển.
Các tỷ lệ cần hiển thị rõ mẫu số
Tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ thắng (win rate) và tỷ lệ giữ chân khách hàng đều che giấu quy mô mẫu của chúng. Tỷ lệ thắng 60% trên năm thương vụ và trên năm trăm thương vụ trông hoàn toàn giống nhau trên một ô hiển thị nhưng lại mang ý nghĩa hoàn toàn khác nhau. Hãy đặt số lượng thực tế bên cạnh tỷ lệ phần trăm.
Nếu không có gì thay đổi, nó không thuộc về nơi này
Bộ lọc cuối cùng. Hãy tưởng tượng con số này tệ đi 30% vào tháng tới. Liệu có ai làm gì không? Nếu câu trả lời thành thật là không, hãy đưa nó ra khỏi dashboard. Nó có thể nằm trong một báo cáo hàng tháng, nơi sự tò mò được phép tồn tại.
Một dashboard nên có bao nhiêu ô hiển thị
Từ năm đến chín ô đối với một dashboard làm việc thông thường, và gần mức năm ô đối với dashboard dành cho cấp quản lý điều hành.
Phạm vi đó không phải là sở thích về mặt phong cách. Nó xuất phát từ khoảng thời gian mọi người thực sự nhìn vào dashboard, hiếm khi quá vài giây.
Rào cản không phải là không gian màn hình. Mà là việc mọi người chỉ lướt qua dashboard trong vài giây, và sự chú ý sẽ bị phân tán. Chín ô hiển thị sẽ nhận được khoảng một giây cho mỗi ô. Hai mươi ô hiển thị sẽ bị bỏ qua hoàn toàn, và người đọc sẽ quay lại với hai ô duy nhất mà họ vốn đã tin tưởng.
Có một ngoại lệ đáng được chấp nhận. Một bảng dữ liệu chi tiết duy nhất nằm dưới các ô hiển thị là hoàn toàn ổn, bởi vì cách mọi người đọc bảng biểu khác với cách họ lướt qua các ô hiển thị.
Nếu bạn thực sự cần nhiều hơn, hãy chia nhỏ theo đối tượng người xem thay vì nhồi nhét. Mỗi nhóm một dashboard, mỗi cái có từ năm đến chín ô hiển thị riêng, sẽ tốt hơn nhiều so với một dashboard có ba mươi ô nhưng không phục vụ hiệu quả cho ai cả.
Sắp xếp bố cục lưới
| Khu vực | Nội dung hiển thị | Lý do |
|---|---|---|
| Góc trên cùng bên trái | Con số duy nhất liên quan nhất đến việc ra quyết định | Người đọc luôn bắt đầu từ đây |
| Hàng trên cùng | Ba đến bốn chỉ số tiêu đề kèm theo so sánh | Lớp thông tin để lướt nhanh trong năm giây |
| Ở giữa | Biểu đồ xu hướng đằng sau các con số tiêu đề | Nơi người xem tìm đến sau khi bị bất ngờ bởi các con số tiêu đề |
| Dưới cùng | Phân tích chi tiết theo phân khúc, khu vực hoặc người phụ trách | Lớp chẩn đoán, chỉ được đọc khi có vấn đề xảy ra |
| Bất kỳ đâu | Mốc thời gian cập nhật lần cuối | Điều đầu tiên mọi người nghi ngờ là tính cập nhật của dữ liệu |
Thiết bị di động làm thay đổi cách tính toán này. Nếu mọi người kiểm tra dashboard trên điện thoại, quy tắc "góc trên cùng bên trái" sẽ trở thành quy tắc "đầu cột", và số lượng ô hiển thị cần phải giảm xuống một lần nữa.
Hãy giữ cho hàng trên cùng luôn là một hàng duy nhất. Ngay khi các chỉ số tiêu đề bị xuống dòng thứ hai, hệ thống phân cấp mà bạn thiết kế sẽ không còn rõ ràng nữa.
Hãy sử dụng mã hóa màu sắc nhất quán cho các xu hướng. Nếu màu xanh lá cây biểu thị kết quả tốt trên một ô, nó phải mang ý nghĩa tốt trên mọi ô khác. Điều đó bao gồm cả những ô mà một con số sụt giảm lại là kết quả tốt.
Chuẩn bị bảng tính trước tiên
Ba vấn đề trong nguồn dữ liệu là nguyên nhân gây ra hầu hết các trường hợp phải làm lại dashboard.
Ngày tháng được lưu dưới dạng văn bản. Việc nhóm theo thời gian sẽ bị lỗi một cách âm thầm. Hãy chuyển đổi định dạng cột này trước khi bạn xây dựng, và kiểm tra xem ngày bắt đầu và ngày kết thúc trông có hợp lý hay không.
Nhãn danh mục không nhất quán. "EMEA", "emea" và "Europe" sẽ trở thành ba phân khúc riêng biệt trong mọi biểu đồ phân tích. Hãy quy chuẩn chúng về một bộ nhãn duy nhất và lưu lại tệp ánh xạ.
Các hàng tổng hợp bị trộn lẫn vào các hàng chi tiết. Một hàng tổng số nằm lẫn trong dữ liệu sẽ làm nhân đôi mọi con số mà nó tác động. Hãy loại bỏ chúng trước khi thực hiện phép tổng hợp đầu tiên, chứ không phải đợi đến khi ai đó phát hiện ra một con số lớn gấp đôi thực tế.
Hãy ghi lại các bước làm sạch dữ liệu này, chứ không chỉ thực hiện chúng một cách cảm tính. Quý tới, có thể một người khác sẽ đảm nhận việc cập nhật dữ liệu này.
Hãy làm việc này một lần, lưu lại phiên bản đã được làm sạch, và việc cập nhật của tháng sau sẽ chỉ là một thao tác thay thế tệp thay vì phải xây dựng lại từ đầu.
Cách xây dựng dashboard KPI với Powerdrill Bloom
Một khi danh sách chỉ số đã được chốt, việc lắp ráp chỉ là phần thao tác kỹ thuật.
Bước 1: Tải lên bảng tính của bạn
Kéo thả tệp Excel, CSV hoặc TSV chứa dữ liệu của các chỉ số vào hệ thống. Bạn có thể tải lên nhiều tệp cùng lúc, nhờ đó tệp hiện tại và tệp của kỳ trước có thể được so sánh ngay lập tức mà không cần tra cứu thủ công. Tính năng phát hiện cột và làm sạch dữ liệu sẽ tự động chạy khi tải lên, giúp xử lý các vấn đề về ngày tháng và nhãn danh mục nêu trên.
Bước 2: Mô tả dashboard bằng ngôn ngữ tự nhiên
Liệt kê các ô hiển thị mà bạn đã quyết định. Ví dụ: "hiển thị doanh thu, tài khoản mới, tỷ lệ thắng kèm số lượng thương vụ, và thời gian chu kỳ trung vị, mỗi chỉ số so với tháng trước, cùng với phân tích chi tiết theo khu vực." Agent sẽ tự động xây dựng các ô hiển thị và chọn loại biểu đồ phù hợp. Bạn chỉ cần yêu cầu nó bỏ một ô hoặc thêm một phân khúc, nó sẽ tự động xây dựng lại thay vì bắt bạn phải cấu trúc lại trang tính.
Bước 3: Xuất biểu đồ, báo cáo hoặc slide thuyết trình
Xuất dashboard dưới dạng biểu đồ, bản tóm tắt bằng văn bản hoặc các slide cho cuộc họp đánh giá. Các phong cách Professional, Business và Fancy hỗ trợ xuất sang PowerPoint hoặc Notion. Trang công cụ trực quan hóa dữ liệu sẽ giới thiệu các loại biểu đồ có sẵn từ cùng một tệp tải lên.
Các sai lầm thường gặp
Xây dựng trước khi quyết định. Việc chọn các ô hiển thị trong khi đang xây dựng sẽ khiến bạn giữ lại bất kỳ thứ gì dễ tính toán nhất.
Trộn lẫn các khoảng thời gian. Một ô hiển thị số liệu lũy kế trong tháng (month-to-date) đặt cạnh một ô hiển thị số liệu của mười hai tháng gần nhất sẽ khiến việc so sánh trở nên vô nghĩa. Hãy ghi rõ khoảng thời gian trên mỗi ô hiển thị.
Mục tiêu không có dữ liệu lịch sử. Một ô hiển thị đạt 62% so với mục tiêu 70% sẽ không cho bạn biết điều gì nếu thiếu đi con số 48% của tháng trước. Xu hướng là ưu tiên hàng đầu, mục tiêu chỉ là thứ hai.
Không có người chịu trách nhiệm cho chính dashboard đó. Phải có ai đó chịu trách nhiệm đảm bảo toàn bộ dashboard vẫn hoạt động chính xác sau sáu tháng. Nếu không, độ chính xác của dữ liệu sẽ âm thầm suy giảm.
Để công cụ tự chọn biểu đồ. Loại biểu đồ mặc định chỉ phục vụ cho sự tiện lợi của công cụ chứ không trả lời được câu hỏi của người đọc. Hãy chủ động lựa chọn hình thức hiển thị một cách có chủ đích.
Coi đó là sản phẩm đã hoàn thành. Hãy xem xét lại danh sách các ô hiển thị hàng quý. Những chỉ số từng rất quan trọng trong một chiến dịch thúc đẩy doanh số thường không còn quan trọng sau đó nữa, nhưng lại không có ai gỡ bỏ chúng.
Tóm tắt ngắn gọn
Một dashboard KPI trước hết là bài toán về sự lựa chọn, sau đó mới là bài toán về bố cục. Hãy gán cho mỗi ô hiển thị một người phụ trách và một mốc so sánh, hiển thị mẫu số bên cạnh các tỷ lệ, và cắt bỏ bất kỳ thứ gì không thúc đẩy hành động. Từ năm đến chín ô hiển thị, ô quan trọng nhất nằm ở góc trên cùng bên trái, và có hiển thị rõ mốc thời gian cập nhật lần cuối.
Nếu bảng tính nguồn cần được làm sạch trước khi thực hiện những bước trên, việc kết hợp cả hai bước trong một lượt sẽ nhanh hơn. Trải nghiệm Powerdrill Bloom miễn phí — tải tệp lên, đặt tên cho các ô hiển thị bạn muốn và xuất kết quả thành một slide thuyết trình. Xem thêm cách xây dựng dashboard bán hàng tương tác từ tệp CSV và dashboard dữ liệu là gì.
Câu hỏi thường gặp
Một dashboard nên có bao nhiêu KPI?
Từ năm đến chín KPI đối với một dashboard làm việc của nhóm, và gần mức năm KPI đối với chế độ xem dành cho cấp quản lý điều hành. Mọi người chỉ lướt qua trong vài giây, vì vậy sự chú ý sẽ bị phân tán giữa các ô hiển thị. Nếu bạn cần bao quát nhiều thông tin hơn, hãy chia nhỏ theo đối tượng người xem thay vì thêm các hàng dữ liệu.
Thế nào là một KPI tốt?
Nó phải có một người phụ trách cụ thể, một kỳ so sánh, một mẫu số hiển thị rõ ràng nếu đó là một tỷ lệ, và gắn liền với một quyết định hành động. Nếu không có gì thay đổi khi con số này biến động, thì đó là một chỉ số đáng để theo dõi nhưng không xứng đáng có một ô hiển thị riêng.
Tôi có thể xây dựng dashboard KPI từ Excel không?
Có. Hãy làm sạch ngày tháng, thống nhất các nhãn danh mục và loại bỏ mọi hàng tổng hợp trước tiên, sau đó tiến hành tổng hợp dữ liệu và vẽ biểu đồ. Chi phí lặp đi lặp lại chính là việc phải xây dựng lại hàng tháng, và đây là phần rất đáng để tự động hóa một khi danh sách các ô hiển thị đã đi vào ổn định.
Sự khác biệt giữa dashboard và báo cáo là gì?
Một dashboard trả lời liên tục cho một nhóm câu hỏi cố định và có thể đọc được trong vài giây. Một báo cáo trả lời một câu hỏi cụ thể tại một thời điểm nhất định, đi kèm với các lập luận phân tích. Hầu hết các đội ngũ đều cần cả hai, và việc nhầm lẫn giữa chúng sẽ tạo ra một dashboard không ai thèm đọc.
Một dashboard KPI nên được cập nhật bao lâu một lần?
Hãy điều chỉnh tần suất cập nhật phù hợp với chu kỳ ra quyết định, chứ không phải theo khả năng đáp ứng của công nghệ. Một chỉ số được đánh giá hàng tháng sẽ không mang lại lợi ích gì từ việc cập nhật hàng giờ, và việc cập nhật quá thường xuyên đối với các con số ít biến động phần lớn chỉ tạo ra thông tin nhiễu.