Nhân tại tạc, thiên tại khán
Học Từ Likanomics: Mấy Suy Nghĩ Về Cách Đo Lường Sức Khỏe Sản Phẩm
Trong làm sản phẩm (Product Management), mình và nhiều bạn hẳn đã rất quen thuộc với các chỉ số như MAU (Monthly Active Users) hay Revenue (Doanh thu). Đây là những con số cơ bản, dễ dùng và rất quen thuộc trong các buổi báo cáo.
Tuy nhiên, trong quá trình làm thực tế, mình nhiều lần tự hỏi: liệu một chỉ số như MAU tăng có luôn đồng nghĩa với việc sản phẩm đang thực sự khỏe mạnh? Khi nhìn lại lịch sử kinh tế, câu chuyện về cách dùng con số thống kê đã mang lại cho mình nhiều góc nhìn rất đáng suy ngẫm.
1. Bài học từ lịch sử: Khi những con số đẹp chưa phản ánh hết thực tế
Vào đầu thập niên 1970, Liên Xô trải qua giai đoạn kinh tế phát triển rất mạnh nhờ giá dầu thế giới tăng cao sau khủng hoảng năm 1973. Các bản báo cáo thời điểm đó cho thấy những con số rất ấn tượng: GDP tăng, thu nhập bình quân tăng, sản lượng sắt thép và máy móc thuộc hàng top thế giới.
Tuy nhiên, đến cuối thập niên 1980, nền kinh tế rơi vào khủng hoảng nặng nề. Hàng hóa công nghiệp nặng như sắt thép, máy móc được sản xuất ra rất nhiều nhưng lại không dùng hết công suất, trong khi hàng tiêu dùng thiết yếu cho đời sống hàng ngày của người dân lại rất khan hiếm. Nhìn lại sự sụp đổ của mô hình này, Thủ tướng Anh Margaret Thatcher từng đưa ra nhận xét mang tính kinh điển:
"The trouble with Socialism is that you eventually run out of other people's money."
(Vấn đề của Chủ nghĩa Xã hội [mô hình kế hoạch hóa tập trung] là cuối cùng bạn sẽ tiêu hết tiền của người khác.)
Bên cạnh đó, khi phân tích về cơ chế phân phối, giá cả và tiền lương trong các cuộc trao đổi với Tổng bí thư Mikhail Gorbachev, bà Thatcher cũng nhấn mạnh vào nguyên nhân cốt lõi khiến hệ thống triệt hạ động lực lao động:
"You cannot produce wealth without incentives. A system that attempts to control every price and every wage destroys the very initiative that creates national wealth."
(Ông không thể tạo ra thịnh vượng nếu thiếu đi sự kích thích động lực cá nhân. Một hệ thống cố gắng kiểm soát mọi mức giá và mọi mức lương sẽ triệt hạ chính sự sáng kiến - thứ vốn tạo ra tài sản cho quốc gia.)
Nhìn lại cách đo lường GDP
Chỉ số GDP (Tổng sản phẩm quốc nội) thường được tính theo 3 phương pháp quen thuộc:
Phương pháp Chi tiêu: GDP = Tiêu dùng (C) + Đầu tư (I) + Chi tiêu chính phủ (G) + (Xuất khẩu - Nhập khẩu)
Phương pháp Thu nhập: GDP = Lương + Lợi nhuận + Lãi vay + Thuế gián thu + Khấu hao
Phương pháp Sản xuất: GDP = Tổng giá trị gia tăng của các ngành
Nhiều nhà kinh tế học sau này cũng chỉ ra rằng GDP có những hạn chế nhất định:
GDP đo lường quy mô dòng tiền và chi tiêu, chứ khó đo lường được hiệu quả hay sự lãng phí của các khoản đầu tư đó.
GDP không phản ánh được việc hàng hóa tạo ra có thực sự đáp ứng đúng nhu cầu thiết yếu của người dân hay không.
GDP dễ bị biến động bởi các yếu tố bên ngoài như giá tài nguyên tăng cao, khiến bức tranh kinh tế vi mô bên dưới bị che lấp.
2. Góc nhìn kỹ trị từ Likanomics
Trước năm 2013, kinh tế Trung Quốc duy trì tốc độ tăng trưởng GDP cao (>10%/năm) nhưng cũng đối mặt với không ít thách thức như bong bóng bất động sản hay sự chênh lệch giàu nghèo. Bên cạnh đó, các số liệu báo cáo từ các cấp địa phương đôi khi chưa phản ánh hoàn toàn đúng thực tế.
Cố Thủ tướng Lý Khắc Cường — người có bằng Tiến sĩ Kinh tế học — đã tìm kiếm một phương pháp theo dõi khách quan hơn. Ông đề xuất một bộ chỉ số (sau này được giới phân tích gọi là Li Keqiang Index / Chỉ số Lý Khắc Cường) dựa trên 3 dữ liệu thực địa:
Sản lượng điện tiêu thụ: Đo lường mức độ hoạt động thực tế của các nhà máy, xưởng sản xuất.
Sản lượng vận tải hàng hóa bằng đường sắt: Đo lường sự luân chuyển hàng hóa thực tế trên thị trường.
Lượng tiền vay ngân hàng đã giải ngân (Tín dụng trung & dài hạn): Đo lường niềm tin dài hạn của doanh nghiệp vào nền kinh tế.
Ông đưa ra cách nhìn này từ năm 2007 khi còn làm việc tại tỉnh Liêu Ninh. Tuy nhiên, đến giai đoạn kinh tế gặp nhiều thách thức như thời điểm dịch COVID-19 bùng phát, bộ chỉ số này mới thể hiện rõ giá trị: nó giúp nhận diện sớm khó khăn của các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) cũng như các nhóm lao động yếu thế, dù cho các chỉ số vĩ mô chung nhìn vẫn tương đối ổn định.
3. Một vài trải nghiệm áp dụng vào việc làm Sản phẩm
Từ việc tìm hiểu về Likanomics, mình nhìn lại công việc làm Product của bản thân và thấy có những điểm tương đồng rất thú vị.
Chỉ số MAU đôi khi giống như GDP vậy — nó có thể tăng vọt sau một chiến dịch Marketing lớn, một đợt khuyến mãi hay do yếu tố mùa vụ (như lễ, Tết). Nhưng điều đó không chắc chắn rằng sản phẩm đang tăng trưởng tự nhiên và bền vững.
Để có cái nhìn sát hơn về sức khỏe sản phẩm mà không thay thế các chỉ số cốt lõi như MAU hay Revenue, team mình có thử nghiệm thiết kế một số chỉ số tương quan phụ trợ cho từng mảng business:
1. Mảng Cộng đồng Phim ảnh
Cách làm: Tỷ lệ = (Số review được hiển thị, đã lọc spam) / (Tổng doanh thu phòng vé thị trường)
Mục đích: Dữ liệu tổng doanh thu phòng vé khá dễ lấy từ các nguồn như Box Office Vietnam. Tỷ lệ này giúp mình theo dõi xem: ứng với mỗi đơn vị quy mô của thị trường phòng vé, sản phẩm của mình kích hoạt được bao nhiêu lượng thảo luận thực tế và có chất lượng từ người dùng.
2. Mảng Chứng khoán
Cách làm: Tỷ lệ = (Số thảo luận trên nền tảng) / (Tổng khối lượng giao dịch HOSE)
Mục đích: Volume giao dịch sàn HOSE phản ánh mức độ sôi động chung của toàn thị trường. Chỉ số này giúp mình hiểu được độ gắn kết thực sự của user: khi thị trường biến động, tỷ lệ người dùng quay lại nền tảng tương tác thay đổi ra sao so với nhịp đập chung của dòng tiền.
3. Mảng Xe khách
Cách làm: Do doanh thu thực tế của từng nhà xe không được công bố, mình chọn cách so sánh: Tỷ lệ = (Số lượng đánh giá trên nền tảng của mình) / (Số lượng đánh giá trên nền tảng Top 1 thị trường)
Mục đích: Việc đối chiếu trực tiếp với đơn vị dẫn đầu thị trường giúp team có cái nhìn thực tế hơn về thị phần và mức độ tin tưởng của người dùng dành cho sản phẩm của mình.
Lời kết
Một điểm ở cố Thủ tướng Lý Khắc Cường khiến mình tôn trọng là sự kiên trì với cách tiếp cận dựa trên dữ liệu thực tế, ngay cả trong những điều kiện quản trị không ít hạn chế.
Dù ở quy mô quản lý vĩ mô hay chỉ là quản lý một sản phẩm công nghệ nhỏ, mình nhận ra việc luôn giữ sự tỉnh táo trước những con số bề nổi và tìm kiếm những chỉ số phản ánh đúng giá trị thực sẽ giúp mình đưa ra những quyết định phù hợp và bền vững hơn.
