Một trong những xu hướng phát triển cùng với thời đại đó chính là việc áp dụng phân tích dữ liệu Big Data trong doanh nghiệp.Tháng 8 năm 2015, Big Data đã vượt ra khỏi bảng xếp hạng những công nghệ mới nổi Cycle Hype của Gartner và tạo một tiếng vang lớn cho xu hướng công nghệ của thế giới. Dưới đây là một số ứng dụng của Big Data được nhiều doanh nghiệp lớn áp dụng. Từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho các doanh nghiệp Việt Nam, khi có thể còn đang chật vật với việc phân tích dữ liệu.
Big Data là gì?
Theo định nghĩa của Gartner: “Big Data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu”
Hiểu theo cách đơn giản, thuật ngữ “Big Data” là một tập hợp dữ liệu rất lớn mà các kỹ thuật điện toán thông thường không thể xử lý được. Thuật ngữ “Big Data” không chỉ đề cập tới dữ liệu mà còn chỉ cơ cấu tổ chức dữ liệu, các công cụ và công nghệ liên quan.
Sự tiến bộ của công nghệ, sự ra đời của các kênh truyền thông mới như mạng xã hội và các thiết bị công nghệ mới tiên tiến hơn đã đặt ra thách thức cho các nền công nghiệp khác nhau phải tìm những cách khác để xử lý dữ liệu. Sau đây là một số ứng dụng của việc phân tích Big Data trong doanh nghiệp.
1.Ứng dụng phân tích Big Data để thu hút và duy trì khách hàng
Khách hàng được xem như nguồn tài sản quan trọng và quý giá nhất của mọi doanh nghiệp. Không có một doanh nghiệp nào có thể khẳng định được sự thành công của họ mà thiếu đi yếu tố khách hàng. Tuy nhiên, trong thời kỳ cạnh tranh như hiện tại, để thu hút và duy trì được khách hàng là điều vô cùng khó khăn. Nếu doanh nghiệp không nhanh chóng tiếp thu những gì khách hàng cần và tìm kiếm, họ sẽ rất dễ dàng đưa ra sản phẩm với chất lượng không tốt, không phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Và điều này sẽ ảnh hưởng đến thành công của doanh nghiệp.
Việc sử dụng Big Data cho phép doanh nghiệp quan sát những xu hướng phát triển mới, gắn liền với khách hàng. Theo như lý thuyết, doanh nghiệp càng thu được nhiều dữ liệu hơn, thì càng dễ dàng hơn trong việc xác định thứ khách hàng thực sự cần. Trong thế giới công nghệ hoá hiện đại hoá ngày nay, doanh nghiệp có thể dễ dàng thu nhập dữ liệu của khách hàng nếu có nhu cầu. Điều này có nghĩa là tất cả những gì cần thiết đó chính là có một hệ thống Big Data chuẩn hoá và được mở rộng hoá. Hiểu được nhu cầu của khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tiến xa hơn và phát triển hơn nữa trong tương lai.
VD: Một ví dụ rõ nét về việc bảo vệ thương hiệu và sử dụng Big Data đó chính là Disney. Những nhà quản lý của Disney hiện đang sử dụng dữ liệu lớn theo những cách sáng tạo để cải thiện trải nghiệm của những đi bộ qua cổng công viên Disney Land.
Sau nhiều năm phát triển, Disney World đã ra mắt chương trình My MagicPlus. Thông qua việc sử dụng My MagicPlus, mọi khách khi vào công viên đều nhận được một dây đeo cổ tay được trang bị công nghệ RFID sẽ theo dõi chuyển động của họ. Thiết bị này được kết nối với rất nhiều biến cảm khác trong toàn bộ công viên và biến dữ liệu thực thành một hệ thống dữ liệu lớn. Dữ liệu được thu thập được thiết kế để giúp các nhân viên của Disney tìm ra và thấy trước tất cả những mong muốn của bạn để họ có thể cung cấp cho bạn trải nghiệm toàn diện được cá nhân hóa hơn.
2.Ứng dụng phân tích Big Data để giải quyết các vấn đề về quảng cáo và cung cấp cái nhìn rõ nét hơn về Marketing
Những lợi ích của việc phân tích Big Data trong Marketing
- Đánh giá giá trị của các công cụ và kênh Marketing hiện tại của bạn: Hãy xem xét kỹ trang web, phương tiện truyền thông xã hội, công cụ tự động hóa, nền tảng phân tích và cơ sở dữ liệu khách hàng của bạn. Bạn có thể tận dụng tốt hơn các nền tảng này? Có những lựa chọn tốt hơn cho nhu cầu của bạn? Việc xem xét kỹ lưỡng các công cụ và kênh này sẽ đảm bảo bạn được trang bị đầy đủ để đưa công ty của bạn đến thành công.
- Đảm bảo tính liên kết: Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) có thể hoạt động như một mô liên kết, kết hợp các nền tảng này lại với nhau, cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn toàn diện về toàn bộ cơ sở khách hàng của bạn.
- Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: Phân tích Big Data giúp bạn có một vốn dữ liệu được trang bị kỹ càng hơn, sâu sắc hơn, nhờ đó doanh nghDataiệp bạn có thể dễ dàng xác định các điểm yếu và cơ hội để cải thiện. Bạn cũng có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, phù hợp hơn cho những khách hàng tiềm năng.
Sau nhiều năm phát triển, ngành công nghệ marketing và quảng cáo đã có thể giữ lấy lượng lớn Big Data cho doanh nghiệp. Điều này liên quan đến việc quan sát các hoạt động trực tuyến, giám sát điểm giao dịch bán hàng và đảm bảo phát hiện nhanh chóng những thay đổi trong xu hướng của khách hàng. Đạt được những hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng sẽ giúp thu thập và phân tích dữ liệu của khách hàng.
Một chiến dịch marketing và quảng cáo thành công đó chính là chiến dịch được nhắm sẵn mục tiêu và mang tính cá nhân hoá hơn, thông qua các dữ liệu thu thập được. Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tiết kiệm được thời gian cũng như chi phí bỏ ra. Phân tích Big Data là một phương pháp tốt cho các nhà quảng cáo vì các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để hiểu hành vi mua bán của khách hàng.
VD: Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về Dữ liệu lớn trong marketing là Netflix. Một công ty cho thuê video mới nổi cạnh tranh với video Blockbuster dẫn đầu thị trường lúc bấy giờ, Netflix bắt đầu như một dịch vụ DVD đặt hàng qua thư từ vào năm 1997. Trang web của nó có một công cụ đề xuất tinh vi, một chương trình dựa trên thuật toán, dự đoán sở thích xem video của người tiêu dùng trong quá trình lựa chọn ở quá khứ và nhiều dữ liệu khác có sẵn từ trong thuê bao của công ty. Đối với Netflix, công ty cũng sử dụng mức giá cố định cho các DVD không giới hạn, điều này có nghĩa là tạo ra một giá trị to lớn cho người tiêu dùng của họ. Ngoài việc có thể loại bỏ Blockbuster trên thị trường, họ còn có thể phát triển một cơ sở khách hàng trung thành và gắn bó sâu sắc bằng cách phân tích tín hiệu khách hàng. Liên tục căn chỉnh thuật toán và đưa ra dự đoán ngày càng chính xác về những gì khách hàng muốn xem tiếp theo. Hơn nữa, bắt đầu từ năm 2012, Netflix đã chuyển sang lập trình ban đầu, thực hiện bằng cách sử dụng phân tích một lượng đáng kể Big Data thu thập được trong mười năm kinh doanh. Điều này bao gồm mọi thứ từ hồ sơ người xem đến xếp hạng để bình luận cho các thẻ meta. Ngày nay, Netflix có hơn 44 triệu thành viên trả tiền và Blockbuster, đã nộp đơn xin phá sản vào năm 2010, và trở thành một ký ức mờ nhạt trong lòng người tiêu dùng
3.Sử dụng Big Data để quản lý rủi ro
Doanh nghiệp càng lớn càng đòi hỏi quy trình quản lý rủi ro càng cần phải cẩn thận và kỹ lưỡng hơn nữa. Về cơ bản, một kế hoạch quản lý rủi ro là một khoản đầu tư quan trọng cho bất kỳ doanh nghiệp hay lĩnh vực nào. Có thể thấy trước một rủi ro tiềm ẩn và giảm thiểu nó trước khi nó xảy ra là rất quan trọng nếu doanh nghiệp vẫn duy trì được lợi nhuận. Các chuyên gia cho rằng, vượt qua được rủi ro là điều quan trọng hơn việc doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng họ không gặp bất cứ rủi ro nào.
Cho đến nay, việc phân tích Big Data đã góp phần rất lớn vào việc phát triển các giải pháp quản lý rủi ro. Các công cụ có sẵn cho phép các doanh nghiệp định lượng và mô hình hóa rủi ro mà họ phải đối mặt hàng ngày. Xem xét tính sẵn có ngày càng cao và tính đa dạng của số liệu thống kê, phân tích dữ liệu lớn có tiềm năng rất lớn để nâng cao chất lượng của các mô hình quản lý rủi ro. Do đó, một doanh nghiệp có thể đạt được các chiến lược giảm thiểu rủi ro thông minh hơn và đưa ra các quyết định chiến lược một cách thành công hơn.
VD: Ngân hàng UOB từ Singapore đã từng gặp phải nhiều vấn đề về tài chính, và có thể dẫn đến việc phá sản nếu không vượt qua được rủi ro. Ngân hàng UOB đã thử nghiệm một hệ thống quản trị rủi ro dựa trên dữ liệu. Kết quả là việc sử dụng số liệu trên quản lý rủi ro này đã giúp ngân hàng giảm thiểu được rủi ro xuống mức thấp nhất và vượt qua thời kỳ khủng hoảng.
4.Ứng dụng phân tích Big Data vào việc đổi mới và phát triển sản phẩm
Một lợi ích vô cùng lớn của Big Data đó chính là khả năng giúp các doanh nghiệp có thể cải tiến và phát triển sản phẩm của họ. Về cơ bản, Big Data đã trở thành con đường để tạo ra nguồn doanh thu bổ sung thông qua việc cho phép đổi mới và cải tiến sản phẩm.Big Data có thể phân tích dữ liệu và thị trường người tiêu dùng, qua đó nhìn được những thiếu sót và đáp ứng nhu cầu còn thiếu của công ty cũng như sản phẩm hiện hành.
Mọi quy trình thiết kế đều phải bắt đầu từ việc thiết lập chính xác những gì phù hợp với khách hàng. Có nhiều nguồn kênh và phương tiện khác nhau mà thông qua đó một tổ chức có thể nghiên cứu nhu cầu của khách hàng. Sau đó, doanh nghiệp có thể xác định cách tiếp cận tốt nhất để tận dụng những nhu cầu lấy thông tin từ việc phân tích Big Data.
VD: Đã bao giờ bạn nghe đến Amazon Fresh and Whole Foods chưa? Đây là một ví dụ hoàn hảo về cách mà Big Data có thể giúp cải thiện việc đổi mới và phát triển sản phẩm. Amazon sử dụng Big Data để xâm nhập vào thị trường lớn. Tập trung vào việc phân tích Big Data, Amazon whole foods có thể dễ dàng hiểu được nhu cầu của khách hàng và tập trung phát triển để đáp ứng với nhu cầu đó.
5.Ứng dụng phân tích Big Data trong ngành quản lý chuỗi cung ứng.
Quản lý chuỗi cung ứng là một trong những vấn đề phức tạp nhất của mọi công ty cũng như doanh nghiệp. Ứng dụng Big Data giúp doanh nghiệp đưa ra mạng lưới cung cấp với độ chính xác, rõ ràng và chi tiết hơn. Bất kỳ sản phẩm nào để đến tay của người tiêu dùng cũng đều phải trải qua một hành trình một chu trình – còn gọi là chuỗi cung ứng, cần có sự phối hợp của rất nhiều khâu: từ nhà cung cấp nguyên vật liệu, đến các nhà máy gia công sản phẩm, rồi đến tay các đơn vị vận chuyển, phương tiện vận chuyển, tiếp đến là các trung tâm phân phối, các cửa hiệu bán sỉ, bán lẻ… Mỗi một khâu thông qua đều đi kèm những rủi ro thường gặp: vấn đề thiếu sót hàng hóa, sai sót khi gia công, kho bãi và vận chuyển,…Thông thường, doanh nghiệp rất khó nắm bắt và quản lý những thông tin này. Tuy nhiên, thông qua việc áp dụng các phân tích Big Data, các nhà cung cấp có thể thoát khỏi những hạn chế phải đối mặt trước đó như sai sót trong việc kiểm tra hàng hoá vì không có đủ thông tin khách hàng, thiếu số lượng nhà vận chuyển hay cung ứng vì không có đủ dữ liệu,…
Hệ thống chuỗi cung ứng hiện đại dựa trên Big Data cho phép doanh nghiệp có nhiều sự lựa chọn hơn, với mạng lưới nhà cung cấp, nhà phân bố, bán lẻ sản phẩm rộng rãi hơn . Nhờ đó việc quản lý chuỗi cung ứng trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn bao giờ hết.
VD: Pepsico là một công ty cung cấp sản phẩm hàng tiêu dùng đóng gói mà dựa trên lượng lớn dữ liệu cho việc quản lý chuỗi cung ứng. Công ty cam kết đảm bảo bổ sung cho các nhà bán lẻ với khối lượng và loại sản phẩm phù hợp. Các khách hàng của công ty cần cung cấp báo cáo liên quan đến hàng tồn kho, hàng tồn kho POS cho công ty, dữ liệu này sẽ được sử dụng để điều chỉnh và dự báo nhu cầu sản xuất và giao hàng. Bằng cách này, công ty có thể đảm bảo việc cung cấp đúng và đủ cho các nhà bán lẻ, cũng như giao hàng đúng thời điểm.
Team Marketing
Nguồn: Mentionlytics.com
Đọc thêm:
