img

[Talk&Taste] Đặt Câu Hỏi Chính Xác – Kĩ Năng Thiết Yếu Của Mọi Lãnh Đạo

23/03/2024
Share: img img img

Talk & Taste là series được xây dựng với mục đích lan tỏa kiến thức, kĩ năng, và các công cụ thiết thực, tạo cơ hội cho MoMoers được học hỏi, phát triển, từ đó cũng giúp quá trình làm việc thêm hiệu quả, sáng tạo hơn. Trong số Talk&Taste đầu tiên, chúng ta hãy cùng đến với chia sẻ của anh Nguyễn Hoành Tiến – Phó Tổng Giám đốc cấp cao Khối Giải pháp Tiếp thị và Phân phối về tầm quan trọng, cũng như cách rèn luyện kĩ năng đặt câu hỏi đúng nhé!

Triết gia vĩ đại Plato đã từng nói “Đặt một câu hỏi đúng còn quan trọng hơn việc tìm câu trả lời đúng”. Đây cũng là tư tưởng của rất nhiều danh nhân trên thế giới khác như Einstein, Carl Jung. Và điều đó vẫn không thay đổi cho tới ngày nay, khi việc đặt câu hỏi chính xác (Precision Questioning – PQ) là một kĩ năng thiết yếu để các nhà lãnh đạo quản lý con người hiệu quả. PQ được sử dụng trong rất nhiều công ty, tổ chức lớn trên thế giới, đặc biệt là các môi trường tech, product như Microsoft, Intel, Oracle,…

VẬY TẠI SAO CHÚNG TA CẦN ĐẶT CÂU HỎI? ĐẶT CÂU HỎI GIÚP TA LÀM GÌ?

Trong thời đại Generative AI bùng nổ, mọi câu trả lời đều có sẵn chỉ sau chưa đầy một phút, thì việc đặt câu hỏi đúng trở nên quan trọng hơn cả.

Đối với người làm lãnh đạo, những quyết định được đưa ra đều dựa phần lớn trên dữ liệu (data), và dữ liệu chỉ có thể được chuyển thành thông tin có giá trị khi chúng ta đặt câu hỏi để “đào” câu trả lời. Đối với người thực thi, hoặc khi được nhận một bài toán chưa rõ đề, các câu hỏi đúng sẽ giúp ta thu thập thêm thông tin, hiểu rõ yêu cầu cần làm.

💬 Quá trình trao đổi có các câu hỏi (đúng) sẽ giúp định hình, bóc tách vấn đề tốt hơn, làm rõ được các kì vọng (expectation) của cả hai phía, từ đó đánh giá vấn đề được cặn kẽ, hạn chế các quyết định vội vàng.

TÓM LẠI, PRECISION QUESTIONING CỰC KÌ HỮU ÍCH CHO:

✔ Data mining (“đào” dữ liệu)

✔ Requirement gathering (thu thập, tổng hợp yêu cầu)

✔ Troubleshooting (tìm kiếm vấn đề/sự cố)

✔ Decision making (đưa ra quyết định)

ĐẶT CÂU HỎI NHƯ THẾ NÀO THÌ ĐÚNG

Có tới 7 loại câu hỏi cần được trả lời trước khi đưa ra quyết định làm gì để giải quyết 1 bài toán.

*(Các bạn có thể google ‘7 categories of precision questioning’ để đọc chi tiết hơn nha. Ở đây admin biên tập bằng ví dụ cho dễ hiểu)

💥 “Anh ơi số mình đang giảm. Cần chạy quảng cáo để tăng doanh thu!”

Đây là một ví dụ điển hình của việc “nhảy cóc” tới hành động mà chưa đặt câu hỏi để đánh giá kĩ. Vậy thì mình sẽ phải đặt câu hỏi ngược lại ra sao?

  • GO/NO GO: Việc này có đang khẩn cấp không em? Có cần action ngay không?
  • CLARIFICATION: Số giảm bao nhiêu phần trăm? So sánh cùng kì theo tháng hay quý?
  • ASSUMPTIONS: Có phải số giảm chỉ vì chưa chạy quảng cáo không? Giảm trong giai đoạn này có thật sự là xấu không?
  • Basic Critical Question (BCQ): Dữ liệu này được lấy như thế nào? Chi tiết nào minh chứng cho kết luận của em? 
  • CAUSES: Đó có phải nguyên chính dẫn đến số giảm không? Còn khả năng nào nữa?
  • EFFECTS: Quảng cáo sẽ tốn bao nhiêu chi phí? Có ảnh hưởng tới ngân sách khác không? Nếu có thì hạn mức nào sẽ bị ảnh hưởng? Trường hợp tốt nhất sẽ xảy ra là gì, xấu nhất là gì? Quảng cáo sẽ duy trì số trong ngắn hay dài hạn?
  • ACTION: Kế hoạch cho vấn đề này là gì? Nếu làm xong mà tình trạng không thay đổi thì làm sao? Ai sẽ phụ trách chính và cần hỗ trợ nguồn lực từ đâu?

Sau khi làm rõ được toàn bộ các câu hỏi trên, chúng ta mới nên thảo luận về việc sẽ hành động tiếp như thế nào.

MỘT SỐ LƯU Ý VỀ PQ

PQ tại Việt Nam và các quốc gia Châu Á có thể vẫn còn hạn chế, do chúng ta vẫn chú trọng vào việc ‘build relationship’ hơn là ‘fact finding’.

Để dung hòa hai yếu tố trên, để hỏi mà không làm “tổn thương” mối quan hệ, chúng ta có thể đặt mình vào mindset, tâm thế học hỏi (question to learn), tránh tạo cảm giác hỏi để đánh giá (question to evaluate) cho người đối diện.

Ngoài ra, có một cách làm cực kì đơn giản đó là khi trao đổi về vấn đề nào đó, anh Tiến sẽ dùng bút viết ra bảng hoặc sổ. Điều này sẽ giúp tách vấn đề ra khỏi việc hai người đang ngồi nói chuyện, đưa cả hai nhìn cùng về một hướng để xây dựng và giải quyết, thúc đẩy cộng tác (collaboration) giữa đôi bên.

✅ Một vài lưu ý khác:

  • Đặt rõ kì vọng/mục tiêu của câu chuyện ngay từ đầu
  • Ngắt lời một cách lịch sự (khi người nói tạm dừng lấy hơi chẳng hạn)
  • Đưa ra feedback, nắn lại câu trả lời về đúng trọng tâm nếu cần

Mọi kĩ năng đều cần thực hành, “practice makes perfect”. Để có những câu hỏi chất lượng, trước mắt chúng ta hãy làm quen với việc đặt thật nhiều câu hỏi đã. Hãy tự luyện bằng cách đặt câu hỏi với chính mình, sau đó là hỏi những người khác. Giống như một đứa trẻ luôn tò mò, thì chúng ta sẽ học được nhiều hơn.


Cảm ơn tất cả các MoMoers với tinh thần “Constant Learning” đã tạo nên sự thành công của workshop. Sự hào hứng và sôi nổi học hỏi đã khiến anh Tiến bất ngờ “Chủ đề này vốn hơi ‘khô’, may sao lại đem đến hiệu ứng tốt như vậy tới các bạn. Các câu hỏi mọi người đặt cho anh trước và trong buổi đều rất chất lượng. Tinh thần học hỏi ở MoMo thực sự tuyệt vời và anh vui vì mình là một phần trong đó”.

Cảm ơn anh Tiến với những câu chuyện, chia sẻ cực kì tâm huyết.

Hãy cùng nhau đón chờ các số Talk & Taste tiếp theo trong thời gian tới nhé!

Author: admin

Hot Jobs

Data Analyst, Payment Data
Ho Chi Minh
Fulltime
The Data Analyst will be part of the Data Analytics team, and work to supplement the analytics and visualization contributions towards the data-driven decisions at MoMo. This candidate should enjoy managing high volumes of commercial and operational data and be comfortable providing analyses and insights. They will have the opportunity to directly influence the products and development of the company, and their conclusions will have a wide-ranging impact on the commercial decisions of the business. The main tasks include, but are not limited to: Building, developing, and maintaining automated dashboards to monitor performance metrics; Monitoring data quality to ensure data sources are reliable and relevant for the team’s purposes; Analyzing complex data to drive insightful findings and translating them into meaningful, actionable recommendations for our stakeholders; Designing and implementing solutions and best-practices, with automation and scalability in mind, to empower end-users to become self-reliant; Collaborating with internal team to consolidate requirements, understand business needs, and deliver…
Executive - Social Seeding
Ho Chi Minh
Fulltime
Chịu trách nhiệm điều hướng, định hình thông tin và tư vấn/hỗ trợ người dùng trên các nền tảng mạng xã hội để xây dựng và bảo vệ hình ảnh thương hiệu, đồng thời tăng cường tương tác với công chúng.
Data Scientist
Ho Chi Minh
Fulltime
Building models using your core expertise. Collaborate with Product and Business to define the Machine Learning product, focus on Fraud detection, Pricing, and Financial Services Collecting, cleaning, preparing data at large scale for modeling. Adding new features, exploring new approaches to keep pushing the model performance. Participating in productionizing Machine Learning models for live production. Designing, conducting A/B tests and analyzing the results for experiment insights. Building pipelines for continuously validating and updating models. Coaching and providing support for other junior members.