Cách mạng hóa dữ liệu bằng giải pháp Bigdata trong ngành bán lẻ

Ứng dụng giải pháp Bigdata đang là 1 xu hướng ứng dụng công nghệ trong kinh doanh ở ngành bán lẻ. Thị trường bán lẻ Việt Nam hiện đang là một trong những thị trường sôi nổi và tăng trưởng nhanh chóng, nhưng đây cũng là thị trường vô cùng cạnh tranh, với sự xuất hiện của nhiều thương hiệu bán lẻ và sự lấn át của thương mại điện tử cùng mô hình kinh doanh online.

Để sinh tồn trong thị trường này, các doanh nghiệp cần phải tối ưu quản trị hệ thống nội bộ và liên tục nắm bắt sự xu hướng, hành vi của khách hàng. Big Data chính là giải pháp hứa hẹn cho các doanh nghiệp ngành bán lẻ.

Big Data là gì? Tại sao nhiều nhà bán lẻ dần chuyển sang áp dụng Giải pháp Bigdata?

Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) là một tập hợp dữ liệu có khối lượng khổng lồ, và càng ngày càng gia tăng theo cấp số nhân theo thời gian. Đây là một dữ liệu có kích thước lớn và độ phức tạp.

Tại sao nhiều nhà bán lẻ dần chuyển sang áp dụng xu hướng Big Data?

Ngành bán lẻ cũng là 1 lĩnh vực có rất nhiều dữ liệu tiềm năng về cả thị trường, khách hàng lẫn sản phẩm để khai thác. Nếu tận dụng được nguồn tài nguyên này, các doanh nghiệp sẽ có được những cách tốt hơn để tiếp cận khách hàng, hiểu khách hàng cần gì, cung cấp cho họ giải pháp tốt nhất có thể, đảm bảo sự hài lòng của khách hàng, v.v.  Do đó các nhà bán lẻ hiện đang tìm kiếm các giải pháp Big Data để giành được lợi thế cạnh tranh nhiều hơn so với các đối thủ. 

Uses Case – Những ứng dụng hiệu quả của Bigdata

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng – Personalized Customer Experience
• Dự đoán nhu cầu – Predicting Demand
• Hiệu quả hoạt động kinh doanh – Operational efficiency
• Phân tích hành trình khách hàng – Customer journey analytics

Để hiểu vì sao Big Data lại được ứng dụng hiệu quả trong những việc trên, và cách Big Data được tận dụng như thế nào? Chúng ta sẽ đi phân tích từng Use Case của Big Data trong ngành bán lẻ.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng – Personalized Customer Experience

Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng có nghĩa là hiểu điều gì là quan trọng nhất đối với khách hàng và có kế hoạch phản hồi, tương tác với khách hàng để họ cảm thấy thương hiệu gần gũi với bản thân mình, từ đó khách hàng sẽ có ấn tượng tốt và lâu dài đối với thương hiệu. Việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là cách hiệu quả nhất để giành được lòng trung thành của khách hàng. 

Tuy nhiên, các doanh nghiệp cần thấu hiểu khách hàng của mình thì mới có chiến lược cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng của mình hiệu quả. Dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ chứa nhiều thông tin có giá trị, ví dụ như lượng truy cập, lượng mua sắm hoặc review,… của khách hàng ở các trang web, ứng dụng di động, nền tảng truyền thông xã hội, cảm biến, v.v.

Việc phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp các nhà bán lẻ dự đoán nhu cầu của khách hàng và giúp đưa ra các quyết định hiệu quả. Khi hiểu khách hàng, doanh nghiệp sẽ lấy khách hàng làm trung tâm và từ đó cá nhân hóa hoạt động marketing đến họ dựa trên dữ liệu của người tiêu dùng. 

Cùng nhìn vào case study của nhà bán lẻ đã ứng dụng thành công khi triển khai Giải pháp Bigdata tại Việt Nam:

Ông Tạ Quang Huy, CEO Hanwha Techwin Việt Nam, một chuỗi cửa hàng mỹ phẩm đã âm thầm sử dụng hệ thống camera AI để đo đếm tại quầy hàng. Khi người tiêu dùng vào mua hàng, độ tuổi bao nhiêu, chi bao nhiêu tiền, quyết định mua trong bao lâu, tần suất mua hàng ra sao, có hay đi cùng nhóm bạn không… đều được ghi lại. 

Với dữ liệu hình ảnh thu từ camera AI, phân tích khách hàng, họ thay đổi cách bài trí phù hợp với hành vi mua sắm. Chuỗi mỹ phẩm này đã thành công và hiện có mặt ở 4 thành phố là TP.HCM, Đà Nẵng, Hà Nội, Hải Phòng.

Tại diễn đàn về tiềm năng AI và Big Data mới đây, ông Trương Bá Toàn, CEO Western Digital Việt Nam, cho biết trong 3 năm, chuỗi cà phê Starbucks thu thập dữ liệu hình ảnh khách hàng mỗi khi bước vào hệ thống để nghiên cứu hành vi tiêu dùng trên toàn thế giới. Ba năm sau, chỉ bằng động thái thay đổi cách bài trí của các quán cà phê, thương hiệu này đã tăng doanh thu mỗi cửa hàng lên 30%.

Giải pháp Bigdata – Phân tích hành trình khách hàng – Customer journey analytics

Hành trình của khách hàng (Customer Journey) là một tập hợp các tương tác của khách hàng với thương hiệu. Thử nghĩ đến việc anh/chị muốn mua 1 sản phẩm nào đó, ví dụ như nước xả vải, anh/chị có thể biết đến thương hiệu nước xả vải từ trên quảng cáo TV, hoặc tra trên google về loại nước xả vải mà anh/chị mong muốn (VD nước xả vải cho da mẫn cảm), sau đó anh/chị sẽ đi ra siêu thị tìm kiếm, kiểm tra giá và mua sản phẩm nếu thấy phù hợp.

Tất cả đó chính là những điểm chạm mà anh chị đã tương tác với thương hiệu nước giặt kia, nối lại với nhau tạo thành hành trình khách hàng.

Việc có tầm nhìn tổng thể toàn bộ hành trình mà khách hàng đến với thương hiệu cho đến khi họ dùng sản phẩm của mình, những hành trình đó tạo ra giá trị thực sự cho các công ty, hơn là việc cố gắng tập trung vào các điểm tiếp xúc riêng lẻ.

Dữ liệu lớn tất nhiên chứa những dữ liệu mua sắm của khách hàng từ các kênh online như Facebook, trang web của công ty, email cho đến kênh offline tại cửa hàng (các dữ liệu như độ tuổi, giới tính, mặt hàng hay mua sắm, giá trị đơn hàng, lượt mua hàng,…vv). Để thuận tiện trong việc thu thập, quản lý để phân tích những dữ liệu này, nhiều công ty lớn sử dụng nền tảng CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng).

Nền tảng này có thể lưu trữ dữ liệu trong thời gian dài để xây dựng hồ sơ khách hàng 1 cách toàn diện, chính xác và sau đó tích hợp với hệ thống phân tích liệu để khai thác insight của khách hàng.

Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn để hiểu khách hàng và hành trình của họ, các công ty có thể hiểu sâu hơn về tâm lý khách hàng. Họ có thể phát hiện ra những yếu tố tác động lên khách hàng khi lựa chọn thương hiệu, cũng như hiểu được những lý do mà khách hàng rời bỏ thương hiệu của mình ở 1 điểm chạm nào đó. Nhờ vậy các doanh nghiệp có thể đưa ra những hành động kịp thời để giữ chân khách hàng, cải thiện tỷ lệ mua hàng.

Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn để tối ưu hóa hành trình của khách hàng không chỉ cải thiện mối quan hệ với khách hàng nhằm tạo ra lợi nhuận mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh trong các thị trường tiêu dùng đang bão hòa.

Dự đoán nhu cầu – Predicting Demand – Giải pháp Bigdata

Thông qua việc phân tích dữ liệu lớn, cả dữ liệu nhân khẩu học ở 1 khu vực cũng như thị hiếu của dân cư ở đó, các nhà bán lẻ sẽ có thể dễ dàng xác định rõ chân dung khách hàng của mình, có được những hiểu biết về thói quen của khách hàng. Điều này sẽ giúp học hiểu được các sản phẩm và dịch vụ nào mà thị trường có nhu cầu cao nhất và những sản phẩm họ nên ngừng cung cấp. 

Những insight từ dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ cũng sẽ giúp cho doanh nghiệp dự đoán những thay đổi lớn trong thị trường tương lai và từ đó đưa ra các dự án sản phẩm mới theo xu hướng. Bằng cách này, Big Data giúp các nhà bán lẻ dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng, dựa vào đó để đưa ra những quyết định kinh doanh mà có thể đo lường được tính hiệu quả, cũng như tạo cơ hội chiếm lĩnh thị trường.

Ở Việt Nam, gần đây, Mondelez Kinh Đô – 1 doanh nghiệp chuyên sản xuất và kinh doanh đồ ăn nhẹ (bánh, kẹo, chocolate,…) cũng bắt đầu triển khai ứng dụng Big Data và trí tuệ nhân tạo (AI) trong công tác quản lý bán hàng tại doanh nghiệp. Với cách bán hàng thông thường, đội ngũ bán hàng cần phải ghi nhớ và tìm hiểu lại lịch sử mua hàng của từng cửa hàng để đưa ra các đề nghị đơn hàng phù hợp, hoặc dựa trên đơn đặt hàng chủ động từ phía cửa hàng bán lẻ. 

Trong khi đó, với việc phân tích Dữ liệu lớn và ứng dụng AI để khai thác dữ liệu, việc xử lý đơn hàng trở nên nhanh chóng và dễ dàng thông qua việc gợi ý đơn hàng một cách chính xác và hiệu quả cho cửa hàng bán lẻ, đặc biệt dữ liệu được cá nhân hoá theo từng điểm bán.

Mondelez Kinh Đô mở rộng triển khai Giải pháp Bigdata và ứng dụng AI trong hoạt động kinh doanh với các đối tác bán lẻ

>> Tìm hiểu thêm khóa học AI – machine learning tại Cole

Ứng dụng này khai thác dữ liệu Big Data, giúp phân tích dữ liệu thu thập, định vị theo cụm dân cư, theo đặc trưng của địa bàn (gần trường học, bệnh viện, cơ sở kinh doanh…), từ đó đề xuất cho cửa hàng đặt thêm những sản phẩm mới để gia tăng sản lượng bán ra tại cửa hàng dựa theo nhu cầu của từng khu vực.

Hiệu quả hoạt động kinh doanh – Operational efficiency

Đối với 1 nhà bán lẻ, việc tối ưu hiệu quả hoạt động kinh doanh luôn luôn là một bài toán vô cùng nan giải. Làm sao kiểm soát được tính hiệu quả kinh doanh từ các kênh khác nhau ( website và cửa hàng ), từ các cơ sở, địa phương khác nhau khi mà ở mỗi nơi đều tự do hoạt động? Làm sao để phối hợp trơn tru giữa bộ phận kiểm kê và đơn vị sản xuất để cung cấp sản phẩm đúng, đủ và kịp thời.

Những bài toán này đều có thể tìm ra lời giải khi doanh nghiệp phân tích dữ liệu lớn!

Ngày nay, Big Data trong ngành bán lẻ giúp các nhà bán lẻ theo dõi nhu cầu cung cấp sản phẩm tại mỗi cửa hàng trong thời gian thực để đảm bảo các mặt hàng bán chạy nhất vẫn còn trong kho. Từ việc phân tích dữ liệu của sản phẩm, tốc độ tiêu thụ, tỷ lệ tồn kho,… nhà bán lẻ nắm được vòng đời sản phẩm và tình hình kinh doanh 1 cách nhanh chóng. 

Do đó giúp họ hiểu được chuỗi cung ứng và phân phối sản phẩm để giảm chi phí. Qua đó, Dữ liệu lớn giúp họ đối phó với những thách thức lớn để tối ưu hóa việc sử dụng tài sản, ngân sách, hiệu suất và chất lượng dịch vụ. 

Trong thực tế ở thị trường Việt Nam, một số trang bán hàng điện tử áp dụng được một phần của kho Big Data trong hoạt động thương mại của mình như trang bán lẻ Sendo.Vn. 

Trực thuộc Tập đoàn FPT. Sendo.Vn đã vận dụng phân tích DLL trên 5 triệu sản phẩm được bán bởi 80.000 shop đòi hỏi sự chuyên nghiệp trong quá trình xử lý, nhằm bảo đảm loại trừ chính xác hàng giả, hàng nhái; và kiểm tra độ tin cậy về giá bán cuối cùng của các shop trong lễ hội mua sắm trực tuyến ngày 02/12/20182.

Kết luận và nhận định về Bigdata trong tương lai

Như vậy, với những lợi ích và tiềm năng kể trên, có thể thấy giải pháp Big Data chính là hướng đi tương lai cho ngành bán lẻ. Tại thị trường bán lẻ ở Việt Nam, Big Data đang được triển khai và còn đang chờ các nhà bán lẻ vừa và nhỏ khai thác.

>> Khóa học data analyst cùng Cole.vn sẽ đem đến cho các bạn những kiến thức bổ ích cùng ứng dụng tuyệt vời nhờ trải nghiệm làm việc cùng Big data