Cách dùng ChatGPT để tạo thinking framework chỉ trong một nốt nhạc + NÂNG CAO.
ChatGPT có thể tạo ra rất nhiều thinking framework chỉ trong một nốt nhạc. (VD “Hãy dùng SWOT Analysis để phân tích [ngành hàng mỹ phẩm]”). Biết càng nhiều Thinking Framework, bạn càng ít phải nhớ các cách viết prompt phức tạp. Bạn có thể dùng GPT có sẵn của OpenAI để tìm framework: Framework Finder https://chatgpt.com/g/g-vZ7SgKBOh-framework-finder
Dùng các framework có điểm cộng là tiện giống như check-list dễ nhớ. Điểm trừ là bản chất của chúng nặng về định tính và mơ hồ do không data-driven. Nếu biết dùng các phương pháp định lượng trong machine learning thì các framework này sẽ mạnh hơn nhiều. Ví dụ:
Sử dụng PCA và Feature Engineering để Nâng cao Chất lượng Khung Tư duy
Sử dụng PCA và Feature Engineering có thể cải thiện đáng kể chất lượng và độ chính xác của các khung tư duy bằng cách giúp chúng dựa trên dữ liệu hơn, chính xác hơn và cung cấp nhiều thông tin hơn. Dưới đây là một số gợi ý để tích hợp các kỹ thuật này với các khung tư duy khác nhau:
Phân tích SWOT
Sử dụng PCA:
- 1. Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu định lượng về các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp, vd: số liệu tài chính, điểm hài lòng của khách hàng, xu hướng thị trường và hiệu quả hoạt động.
- 2. Áp dụng PCA: Áp dụng PCA để giảm dimensionality của dữ liệu, xác định PCA tạo ra nhiều variance nhất (tác động nhiều nhất). Ví dụ, PCA có thể cung cấp insight rằng xu hướng thị trường và sự hài lòng của khách hàng là những yếu tố chính thúc đẩy hiệu quả kinh doanh.
- 3. Giải thích: Sử dụng PCA để phân tích các mục trong SWOT. Điểm mạnh và điểm yếu có thể được liên kết với các yếu tố nội bộ được xác định bởi PCA, trong khi cơ hội và nguy cơ có thể được liên kết với các yếu tố bên ngoài được PCA xác định.
Sử dụng Feature Engineering:
- 1. Tạo các Metrics: Xây dựng các feature/factor như “Điểm Lợi thế Cạnh tranh” dựa trên thị phần, tốc độ đổi mới và lòng trung thành của khách hàng.
- 2. SWOT Định lượng: Tích hợp các feature/factor này vào phân tích SWOT, cung cấp đánh giá định lượng và chính xác hơn cho từng mục.
- 3. Visualization: Sử dụng các công cụ visualization như heatmaps hoặc scatter plots để biểu diễn các mối quan hệ giữa các thành phần SWOT khác nhau và tác động của chúng đến các quyết định chiến lược.
Phân tích PESTLE
Sử dụng PCA:
- 1. Tổng hợp dữ liệu: Thu thập dữ liệu về các yếu tố chính trị, kinh tế, xã hội, công nghệ, pháp lý và môi trường từ các nguồn khác nhau.
- 2. Áp dụng PCA: Thực hiện PCA để xác định yếu tố nào trong số các yếu tố này có tác động đáng kể nhất đến DN.
Sử dụng Feature Engineering:
- 1. Chỉ số tổng hợp (Composite Indicators): Phát triển các chỉ số tổng hợp cho từng danh mục PESTLE. Ví dụ, “Chỉ số Ổn định Kinh tế” có thể kết hợp tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp.
- 2. PESTLE Nâng cao: Sử dụng các chỉ số tổng hợp này để cải thiện phân tích PESTLE, giúp phân tích này data-driven và toàn diện hơn.
- 3. Phân tích Xu hướng: Xây dựng các feature/factor theo dõi sự thay đổi theo thời gian, vd: “Tốc độ Đổi mới Công nghệ”, để xác định chính xác hơn các xu hướng và tác động tiềm ẩn của chúng.
Balanced Scorecard
Sử dụng PCA:
- 1. Tối ưu hóa KPI: Áp dụng PCA vào KPI của DN để xác định số liệu tác động nhiều nhất đến hiệu suất.
- 2. Các số liệu được sắp xếp hợp lý (Streamlined): Sử dụng PCA để sắp xếp hợp lý Balanced Scorecard, tập trung vào các metrics hữu ích và có tác động nhất trên bốn khía cạnh (Tài chính, Khách hàng, Quy trình Nội bộ, Học hỏi & Phát triển).
Sử dụng Feature Engineering:
- 1. Tạo Metrics Mới: Xây dựng các metrics mới giàu insight hơn, vd: ” Customer Lifetime Value ” hoặc “Chỉ số Gắn kết của Nhân viên”.
- 2. Tích hợp Cân bằng: Tích hợp các feature/factor này vào Balanced Scorecard để cung cấp bức tranh chi tiết và chính xác hơn về hiệu suất của DN.
- 3. Phân tích Dự đoán (Predictive Analytics): Sử dụng các feature/factor có khả năng dự đoán các xu hướng hiệu suất trong tương lai để hỗ trợ cho việc ra quyết định chủ động và điều chỉnh chiến lược.
