Công cụ thu thập dữ liệu là giải pháp cần thiết cho doanh nghiệp cần thu thập lượng lớn thông tin khách hàng trong quá trình hoạt động, đóng vai trò ghi nhận thông tin, mà còn quyết định độ chính xác, tốc độ phản hồi và sức cạnh tranh,…
Một hệ thống thu thập dữ liệu tốt giúp doanh nghiệp:
Đặc biệt, với sự bùng nổ của thương mại điện tử, mạng xã hội và các nền tảng trực tuyến, khối lượng dữ liệu mà doanh nghiệp cần thu thập đã tăng theo cấp số nhân. Nếu không có công cụ thu thập dữ liệu phù hợp, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng “dữ liệu nhiều nhưng thông tin ít” – thu thập được rất nhiều nhưng chẳng khai thác được bao nhiêu.
Google Analytics (GA) là một trong những công cụ thu thập dữ liệu website mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi nhất thế giới (theo Google Marketing Platform). Công cụ này cho phép doanh nghiệp theo dõi toàn diện hành vi người dùng trên website, từ lưu lượng truy cập đến hành trình chuyển đổi:
Nhờ các chỉ số này, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu suất website, hiểu sâu hành vi khách hàng và tối ưu chiến dịch digital một cách có cơ sở dữ liệu rõ ràng.
Mặc dù phù hợp với các doanh nghiệp muốn bắt đầu xây dựng hệ thống dữ liệu digital nhưng chưa đủ ngân sách cho các nền tảng BI phức tạp, Google Analytics lại còn tồn đọng hạn chế khi:
Web Scraping (Python, BeautifulSoup, Scrapy…) là công cụ thu thập dữ liệu tự động từ các website bằng lập trình. Với Python và các thư viện như BeautifulSoup, Scrapy hay Selenium, doanh nghiệp có thể trích xuất dữ liệu ở quy mô lớn và liên tục mà không cần thao tác thủ công.
>> Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi cần theo dõi giá đối thủ trên sàn thương mại điện tử, thu thập đánh giá khách hàng để phân tích cảm xúc, lấy dữ liệu bất động sản từ các nền tảng rao vặt hay tổng hợp tin tức ngành.
Một số ứng dụng thực tiễn doanh nghiệp thường triển khai:
Ưu điểm lớn nhất của web scraping nằm ở khả năng tự động hóa hoàn toàn: dữ liệu được cập nhật theo lịch, linh hoạt tùy chỉnh và phù hợp với các mô hình phân tích nâng cao như dự báo thị trường hay xây dựng dashboard cạnh tranh.
Tuy nhiên, doanh nghiệp cũng cần lưu ý những hạn chế như yêu cầu kỹ năng lập trình, nguy cơ bị chặn truy cập tự động, cấu trúc website thay đổi khiến script phải cập nhật thường xuyên và đặc biệt là tuân thủ robots.txt cũng như chính sách quyền riêng tư để tránh rủi ro pháp lý.
Ở góc độ tổng thể, web scraping phù hợp nhất với doanh nghiệp thương mại điện tử, bán lẻ, bất động sản, phân tích thị trường hoặc bất kỳ đơn vị nào cần thu thập dữ liệu công khai với tần suất cao. Khi triển khai đúng cách, đây là một trong những công cụ thu thập dữ liệu hiệu quả và linh hoạt nhất mà doanh nghiệp có thể tận dụng.
CRM (Customer Relationship Management) là công cụ thu thập dữ liệu cốt lõi một cách có hệ thống. Các nền tảng như HubSpot, Salesforce, Zoho CRM cho phép lưu toàn bộ lịch sử tương tác – email, cuộc gọi, đơn hàng, phản hồi, tiến độ cơ hội bán hàng – giúp doanh nghiệp hiểu hành vi và nhu cầu của từng nhóm khách hàng ở mức chi tiết.
Ngoài thu thập dữ liệu, CRM còn đóng vai trò tự động hóa vận hành: gửi email nuôi dưỡng, nhắc lịch chăm sóc, phân công lead, tạo ticket hỗ trợ khách hàng. Điều này giúp đội ngũ giảm xử lý thủ công và tránh bỏ sót khách hàng tiềm năng, đồng thời tạo ra quy trình chăm sóc khách hàng nhất quán và bền vững.
Tuy nhiên, CRM cũng có những hạn chế mà doanh nghiệp cần cân nhắc:
Dữ liệu rác dễ phát sinh: Nếu quy trình nhập liệu không chặt chẽ, CRM có thể trở thành nơi chứa thông tin sai lệch, trùng lặp hoặc không cập nhật – khiến báo cáo mất chính xác.
Chi phí không nhỏ: Những nền tảng mạnh như Salesforce hay HubSpot bản trả phí khá đắt, đặc biệt với doanh nghiệp nhỏ; chi phí vận hành, tùy chỉnh và tích hợp cũng tăng theo thời gian.
Khi doanh nghiệp tích hợp Google Sheets với API từ website, ứng dụng, CRM hoặc các nền tảng bán hàng, dữ liệu có thể tự động chảy về bảng tính mà không cần nhập tay. Điều này đặc biệt hữu ích với các doanh nghiệp cần cập nhật liên tục: theo dõi doanh số theo ngày, thống kê hiệu quả chiến dịch, đồng bộ đơn hàng, hoặc quản lý dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh khác nhau.
Nhờ API, doanh nghiệp có thể tạo báo cáo tự động, đồng bộ hóa dữ liệu theo thời gian thực và giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công. Đây là giải pháp phổ biến trong các team marketing, bán hàng, vận hành – những nơi cần báo cáo nhanh, dễ chia sẻ và dễ tùy chỉnh.
Tuy nhiên, để tận dụng trọn vẹn sức mạnh của Google Sheets và API, doanh nghiệp cũng cần nhìn nhận những hạn chế thực tế:
Đòi hỏi kiến thức kỹ thuật (script, webhook, viết API call…), khiến SME hoặc đội ngũ không có IT gặp khó khăn khi triển khai.
Dễ lỗi khi dữ liệu lớn: Google Sheets có giới hạn hàng và dung lượng, dẫn đến chậm, treo hoặc mất đồng bộ nếu xử lý dữ liệu quá nhiều.
Khó kiểm soát quyền truy cập: doanh nghiệp dễ gặp rủi ro rò rỉ dữ liệu nếu chia sẻ nhầm quyền hoặc thiếu quản lý phân quyền.
Phụ thuộc vào khả năng duy trì script: chỉ cần API đổi cấu trúc, token hết hạn hoặc script lỗi, toàn bộ hệ thống có thể ngừng hoạt động.
Dẫu vậy, nếu thiết lập đúng, Google Sheets + API vẫn là công cụ thu thập dữ liệu tối ưu cho doanh nghiệp cần tốc độ, tính linh hoạt và chi phí thấp. Đây là bước đệm hiệu quả để xây dựng văn hóa dữ liệu và chuẩn hóa quy trình trước khi nâng cấp lên các giải pháp BI hoặc nền tảng dữ liệu chuyên nghiệp hơn.
HubSpot là công cụ thu thập dữ liệu toàn diện, bao gồm các công cụ tiếp thị, bán hàng và chăm sóc khách hàng trên cùng một hệ thống. Đây là một trong những lựa chọn phổ biến cho doanh nghiệp muốn chuẩn hóa quy trình quản lý khách hàng và xây dựng phễu bán hàng bài bản.
Miễn phí nhiều tính năng cốt lõi như quản lý liên hệ, pipeline bán hàng, email marketing cơ bản, đo lường hiệu suất.
Tích hợp đa công cụ trong một nền tảng: marketing automation, sales pipeline, ticket hỗ trợ khách hàng, landing page, email, chatbot.
Song, HubSpot bộc lộ nhiều nhược điểm được làm rõ theo thực tế doanh nghiệp Việt Nam khi:
Khả năng tùy chỉnh chưa thực sự linh hoạt với quy trình Việt Nam
Doanh nghiệp Việt Nam thường có quy trình bán hàng và chăm sóc đặc thù (nhiều bước thủ công, nhiều trường thông tin tùy biến). HubSpot cho phép tùy chỉnh, nhưng vẫn bị giới hạn ở một số khung cứng (workflow, deal stage, field type). Điều này khiến các doanh nghiệp muốn “đưa nguyên quy trình vào CRM” thường gặp vướng.
Tích hợp với phần mềm Việt Nam còn hạn chế
HubSpot kết nối tốt với các công cụ quốc tế (Google Workplace, Meta Ads, Stripe, Slack…). Nhưng khi cần tích hợp với phần mềm nội địa như kế toán, ERP Việt Nam, phần mềm gọi điện, phần mềm bán hàng ngành hàng… doanh nghiệp thường phải dùng API hoặc bên thứ ba — phát sinh chi phí triển khai.
Cần thời gian làm quen và thiết lập ban đầu khá dài
Với doanh nghiệp chưa từng dùng CRM hoặc nhân sự chưa quen tư duy quy trình, thời gian thiết lập pipeline, cấu hình workflow, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào có thể kéo dài. Điều này khiến nhiều doanh nghiệp… “chán” trước khi hệ thống vận hành trơn tru.
Không phù hợp cho mô hình cần báo cáo tài chính – vận hành sâu
HubSpot mạnh về marketing – sales – CS, nhưng hạn chế khi doanh nghiệp muốn mở rộng sang báo cáo tổng thể: doanh thu theo mặt hàng, biên lợi nhuận, hiệu suất nhân viên, dòng tiền… Các doanh nghiệp Việt Nam có thói quen gom báo cáo về một nơi nên thường cảm thấy “thiếu”.
Insightly là công cụ thu thập dữ liệu cho phép doanh nghiệp theo dõi liên tục từ lead, cơ hội, hợp đồng cho tới từng hạng mục công việc trong dự án, giúp mọi bộ phận vận hành trơn tru trên cùng một hệ thống. Nhờ tích hợp tốt với các ứng dụng Google như Gmail, Calendar hay Drive, việc đồng bộ dữ liệu trở nên nhanh gọn, giảm đáng kể thao tác thủ công.
Ưu điểm chính của Insightly nằm ở khả năng vừa quản lý quan hệ khách hàng vừa quản lý dự án trong cùng một nền tảng – điều mà nhiều CRM phổ biến không làm tốt. Với doanh nghiệp có chu trình bán hàng gắn liền với triển khai dịch vụ, việc có thể theo dõi tiến độ dự án ngay bên cạnh hồ sơ khách hàng giúp giảm lỗi phối hợp, hạn chế thiếu thông tin và tăng tính minh bạch trong vận hành.
Nhược điểm thực tiễn của Insightly lại đến từ giới hạn khi doanh nghiệp cần phân tích nâng cao.
Khả năng báo cáo còn hạn chế, khó đáp ứng nhu cầu phân tích sâu
Insightly có báo cáo cơ bản, nhưng khi doanh nghiệp cần phân tích nâng cao như hiệu suất bán hàng theo nhân viên, dự báo doanh thu, phân tích vòng đời khách hàng, KPI theo từng giai đoạn… thì hệ thống lại bị giới hạn.
Nhiều doanh nghiệp Việt Nam phản ánh rằng để có báo cáo đúng nhu cầu, họ phải xuất dữ liệu ra Excel hoặc Power BI – tăng khối lượng việc thủ công.
Tính năng nâng cao phải trả phí ở mức không hề thấp đối với SME
Các tính năng như automation, phân quyền nâng cao, custom field nhiều hơn, workflow phức tạp… chỉ có ở gói trả phí. Chi phí theo người dùng/tháng khiến mô hình team sale đông nhân sự trở nên tốn kém.
Khả năng tùy chỉnh quy trình còn cứng, không phù hợp các mô hình Việt Nam
Nhiều doanh nghiệp trong nước có quy trình chăm sóc và bán hàng “đa tầng”, nhiều trường thông tin đặc thù. Insightly cho phép tùy chỉnh, nhưng vẫn bị hạn chế về workflow và layout, khiến doanh nghiệp phải thay đổi quy trình để phù hợp phần mềm thay vì ngược lại.
Tích hợp với hệ sinh thái phần mềm Việt Nam gần như không có
Insightly mạnh ở tích hợp quốc tế nhưng yếu ở các phần mềm nội địa như kế toán Việt Nam, phần mềm tổng đài, hệ thống bán hàng, ERP Việt Nam. Điều này khiến dữ liệu bị phân mảnh, nếu muốn đồng bộ phải dùng API hoặc thuê bên trung gian.
Trong nhiều doanh nghiệp Việt, dữ liệu khách hàng, bán hàng hay vận hành thường bị “kẹt” trong những hệ thống rời rạc: một phần nằm trên Excel, một phần trong phần mềm kế toán, phần còn lại ở các công cụ marketing hoặc POS. Mỗi bộ phận tự chọn một phần mềm để phục vụ nhu cầu riêng, không có chuẩn chung và thiếu quy định bắt buộc về quy trình nhập – lưu – quản trị dữ liệu.
Vấn đề nằm ở chỗ: doanh nghiệp không thiếu dữ liệu, doanh nghiệp thiếu sự thống nhất trong cách thu thập và quản lý dữ liệu. Khi hệ thống không kết nối với nhau, ban lãnh đạo không thể có một “bức tranh tổng thể”, dẫn đến việc phân tích sai lệch, dự báo kém chính xác và chậm ra quyết định.
Thực tế tại thị trường Việt Nam cho thấy ba nguyên nhân phổ biến khiến dữ liệu luôn rơi vào trạng thái manh mún:
• Không có chiến lược thu thập dữ liệu thống nhất, mỗi phòng ban làm theo cách riêng, thiếu quy chuẩn.
• Công cụ không tích hợp với nhau, gây đứt gãy dòng dữ liệu.
• Nhân sự không được đào tạo, dẫn đến nhập sai, nhập thiếu hoặc bỏ sót thông tin quan trọng.
Để giải quyết triệt để, doanh nghiệp cần bắt đầu từ nền tảng: xây dựng chiến lược thu thập dữ liệu bài bản và thống nhất trên toàn công ty. Việc lựa chọn công cụ phù hợp – có khả năng tích hợp, đồng bộ và hỗ trợ tự động – giữ vai trò quan trọng, nhưng không đủ nếu doanh nghiệp thiếu một văn hóa dữ liệu rõ ràng.
Điều cần thiết là:
• Đặt ra chuẩn thu thập dữ liệu cho từng điểm chạm khách hàng.
• Quy định rõ trách nhiệm sở hữu dữ liệu của mỗi bộ phận.
• Đào tạo nhân viên về cách nhập liệu, cách kiểm tra, và lý do vì sao dữ liệu quan trọng.
Khi dữ liệu được thu thập đúng và thống nhất, doanh nghiệp không chỉ cải thiện hiệu quả phân tích mà còn tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn: ra quyết định nhanh hơn, vận hành tinh gọn hơn và phục vụ khách hàng tốt hơn. Trong môi trường kinh doanh thay đổi liên tục, đây là yếu tố sống còn để doanh nghiệp không bị tụt lại.
Điều mà các nhà quản trị thực sự quan tâm chính là: làm thế nào để làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá và biến nó thành nền tảng tin cậy cho các quyết định chiến lược. Đây chính là khoảng trống mà phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI được thiết kế để lấp đầy.
Điểm đột phá nằm ở tính năng Data Rubik. Không chỉ dừng lại ở khả năng xử lý bảng tính như Excel, Data Rubik được tích hợp AI để audit dữ liệu một cách tự động: phát hiện và loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi định dạng, chuẩn hoá đơn vị đo lường, thậm chí cảnh báo bất thường trong dữ liệu giao dịch. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể xây dựng được một nguồn dữ liệu sạch, thống nhất và tin cậy.
Data Rubik giải quyết triệt để vấn đề dữ liệu rải rác bằng khả năng kết nối đa nguồn: từ Google Sheets, CRM Sales App, hệ thống POS, phần mềm kế toán, dữ liệu marketing, cho tới API của các ứng dụng thứ ba. Tất cả được “kéo” về một nền tảng trung tâm.
Điểm khác biệt là Data Rubik cung cấp hai cơ chế đồng bộ:
BCanvas còn có khả năng tạo mới hoặc ghi đè dữ liệu lên Google Sheet một cách tự động – tính năng hiện không khả dụng trong Power Query của Power BI, giúp đội ngũ kế toán hoặc nhân sự có thể dễ dàng cập nhật báo cáo mà không cần thao tác thủ công.
Một điểm mạnh khác là chế độ Auto Run: khi dữ liệu nguồn thay đổi (ví dụ file Excel hoặc Google Sheet được cập nhật), hệ thống sẽ tự động đồng bộ và làm mới dữ liệu trên dashboard. Nhờ đó, người dùng luôn theo dõi được số liệu mới nhất mà không cần can thiệp kỹ thuật.
Khác với các công cụ quốc tế như Power BI hay Qlik, BCanvas được thiết kế đặc thù cho doanh nghiệp Việt, hỗ trợ tiếng Việt hoàn chỉnh và tương thích với môi trường dữ liệu trong nước. Ngoài ra, yếu tố chi phí cũng tạo nên sự khác biệt rõ rệt: so với các phần mềm quốc tế, BCanvas có chi phí giấy phép thấp hơn đáng kể, đặc biệt khi số lượng người dùng tăng lên, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai rộng rãi.
Dữ liệu sau khi được xử lý – làm sạch – chuẩn hoá (từ nhiều nguồn, loại bỏ trùng lặp, sai định dạng và tự động đối chiếu) tại Data Rubik, Công cụ Phân tích kinh doanh sẽ nhặt các chỉ số cụ thể từ KPI Map để chuyển dữ liệu thành hệ thống KPI động, phản ánh trung thực sức khoẻ của doanh nghiệp qua từng cấp độ phân tích: chiến lược – vận hành – bộ phận.
Tất cả được trình bày trong dashboard trung tâm KPI, nơi mọi chỉ số then chốt – từ doanh thu, chi phí, lợi nhuận đến tỷ suất hiệu quả – được đồng bộ tự động. Thay vì tốn hàng giờ tổng hợp thủ công, nhà quản trị có thể nhìn thấy bức tranh hiệu suất toàn doanh nghiệp trong vài phút, theo dõi tiến độ đạt KPI, so sánh hiệu quả giữa các đơn vị kinh doanh và ra quyết định kịp thời để tối ưu biên lợi nhuận.
Khác với các công cụ quốc tế như Power BI hay Qlik, BCanvas được thiết kế đặc thù cho doanh nghiệp Việt, hỗ trợ tiếng Việt hoàn chỉnh và tương thích với môi trường dữ liệu trong nước. Ngoài ra, yếu tố chi phí cũng tạo nên sự khác biệt rõ rệt: so với các phần mềm quốc tế, BCanvas có chi phí giấy phép thấp hơn đáng kể, đặc biệt khi số lượng người dùng tăng lên, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai rộng rãi.
Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI
Một công cụ thu thập dữ liệu chỉ thực sự đáng để doanh nghiệp đầu tư khi nó đảm bảo cả tính hiệu quả lẫn tính bền vững trong vận hành. Ở góc độ quản trị, công cụ tốt không chỉ giúp thu thập thông tin mà còn giảm tải thời gian thao tác, nâng cao chất lượng dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn.
Dưới đây là những tiêu chí quan trọng cần được xem xét khi lựa chọn.
Dễ sử dụng và trực quan
Một công cụ hiệu quả phải đủ đơn giản để bất kỳ thành viên nào trong đội ngũ cũng có thể sử dụng mà không cần quá nhiều thời gian đào tạo. Giao diện rõ ràng, thao tác logic và khả năng tùy chỉnh linh hoạt giúp hạn chế sai sót và giảm chi phí đào tạo nội bộ.
Hoạt động tốt trong môi trường ngoại tuyến
Nhiều doanh nghiệp thu thập dữ liệu tại hiện trường, vùng xa hoặc trong quy trình vận hành không có kết nối internet liên tục. Một giải pháp tốt cần cho phép nhập liệu ngoại tuyến và đồng bộ dữ liệu ngay khi có kết nối trở lại — yếu tố quan trọng giúp tránh thất thoát dữ liệu và gián đoạn công việc.
Khả năng sử dụng và phân tích dữ liệu sau thu thập
Giá trị của dữ liệu không nằm ở việc thu thập được bao nhiêu, mà là khả năng sử dụng sau đó. Công cụ tốt phải hỗ trợ hiển thị dữ liệu có tổ chức, dễ lọc — dễ trích xuất, và tương thích với các công cụ phân tích phổ biến. Điều này giúp doanh nghiệp nhanh chóng biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị.
Tính năng đặc thù nổi bật
Một số công cụ mang lại lợi thế cạnh tranh nhờ các tính năng riêng như định vị GPS, tạo biểu mẫu kéo – thả, thu thập chữ ký, tự động hóa quy trình hay hỗ trợ đa nền tảng. Việc lựa chọn cần dựa trên đặc thù ngành nghề và mức độ phức tạp của dữ liệu doanh nghiệp.
Chi phí hợp lý và khả năng mở rộng
Không phải giải pháp rẻ nhất là tốt nhất. Doanh nghiệp cần đánh giá tổng chi phí sở hữu (chi phí nâng cấp, số lượng người dùng, hạn mức biểu mẫu…) và xem công cụ đó có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng trong tương lai hay không.
Khả năng tích hợp vào hệ sinh thái dữ liệu
Một công cụ thu thập dữ liệu tốt phải kết nối liền mạch với các phần mềm hiện có như CRM, ERP, Google Sheets, Power BI hoặc hệ thống marketing. Sự tích hợp giúp dữ liệu tự động luân chuyển, giảm nhập liệu lặp lại và tránh tình trạng dữ liệu bị “cô lập” theo từng phòng ban.
TacaSoft,
