Ứng dụng của BigData trong ngành bán lẻ

Big Data trong ngành bán lẻ giúp thu thập được hành vi của khách hàng, nhu cầu đối với từng loại của khách hàng ở từng khu vực đối với từng loại sản phẩm từ đó có thể đưa ra dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng và quan trọng nhất là nó giúp các nhà bán lẻ cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh của mình.

1.Tại sao ngành bán lẻ nên sử dụng dữ liệu lớn

Nói đơn giản việc áp dụng Dữ liệu lớn bởi một số kênh bán lẻ đã tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường đến một mức độ lớn. Các nhà bán lẻ hiện đang tìm kiếm Big Data Analytics để có lợi thế cạnh tranh cao hơn các đối thủ khác. Họ đang nhanh chóng áp dụng nó để 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.

2.Use cases về dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ

• 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

Vì sao trong ngành bán lẻ, những use cases này lại được tập trung nhiều như vậy, ta sẽ đi phân tích từng use cases để có cái nhìn khách quan hơn về hiệu quả của việc phân tích dữ liệu lớn trong ngành bán lẻ này.

2.1.Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng – Personalized Customer Experience

Thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào chỉ dựa trên mức độ hạnh phúc của khách hàng và họ đã được đối xử tốt như thế nào. Khi bạn làm một khách hàng hạnh phúc, điều đó đồng nghĩa bạn có thêm một khách hàng trung thành. Dữ liệu lớn cung cấp cho các nhà bán lẻ cơ hội để nâng cao trải nghiệm khách hàng của họ. Phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp các nhà bán lẻ dự đoán nhu cầu của khách hàng và do đó sẽ trao quyền cho họ trong việc đưa ra các quyết định hiệu quả và lấy khách hàng làm trung tâm và từ đó cá nhân hóa hoạt động tiếp thị của họ dựa trên dữ liệu của người tiêu dùng. Nguồn của những người mua sắm dữ liệu này bao gồm các trang web, ứng dụng di động, nền tảng truyền thông xã hội, cảm biến, v.v.

Điều này sẽ giúp các nhà bán lẻ đạt được vị thế cao hơn trên thị trường và do đó cũng sẽ tăng khả năng cạnh tranh với các đối thủ. Hãy tưởng tượng bạn có thể mua các sản phẩm được tùy chỉnh chính xác theo những gì chúng ta cần. Chúng ta là người tiêu dùng cần gì nữa? Chúng tôi yêu thích mọi thứ được tùy chỉnh trong những ngày này và đó là lý do tại sao Big Data ở đây.

Vậy câu hỏi đặt ra ở đây là ” Làm thế nào để các nhà bán lẻ có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng “, nếu không trả lời được thì mớ lý thuyết trên chỉ là xáo rỗng.

Cùng nhìn vào case study của Mall of America, Bloomington, Minnesota:
Là tổ hợp mua sắm lớn nhất ở các bang phía Bắc nước Mỹ là nơi có hơn 500 nhà bán lẻ, hơn 50 nhà hàng, 14 rạp chiếu phim, 2 khách sạn, công viên giải trí trong nhà và bảo tàng. Với cơ cấu tổ hợp siêu lớn, lượng giao dịch phát sinh mỗi ngày lên đến vài chục ngàn, với cơ sở dữ liệu khách hàng khổng lồ như vậy, thật khó khăn cho họ để cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho mỗi người trong số họ. Vậy thì điều gì đã giúp họ trong việc cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của họ? Điều gì làm cho cuộc sống của họ dễ dàng hơn? Rõ ràng, đó là Dữ liệu lớn.

IBM đã cung cấp cho họ một chatbot (một nền tảng nhắn tin văn bản đơn giản) có tên ELF để bắt buộc khách hàng của họ phải lèo lái qua trung tâm thương mại rộng lớn. Chatbot này đã giúp họ hiểu được nhu cầu của khách hàng một cách tốt hơn và do đó giúp họ tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa vượt trội cho khách hàng. Bất cứ khi khách hàng cần mua một thứ gì trong tổ hợp ví dụ như là bếp gas, chỉ cần hỏi chatbot, nó sẽ trả lời cho bạn cả một danh sách các nhà cung cấp ở tổ hợp có sản phẩm này, rồi sản phầm cùng loại, hay sản phẩm có giá tốt hơn, chất lượng cũng tương đương hoặc tốt hơn. Khi khách hàng mua được bếp gas rồi, chatbot sẽ lại đưa ra những lời khuyên là đối với bếp gas này, thì việc vệ sinh cần những gì, nơi nào trong tổ hợp gần nhất có chứa những sản phẩm này hay recommend rằng khách hàng có cần mua 1 chiếc máy xay sinh tố cho căn bếp thêm tiện nghi và sang trọng hay không. Haizz, chỉ cần tưởng tượng như vậy thôi, đã dễ dàng bị dụ vào mê cung không lối thoát rồi

2.2.Dự đoán nhu cầu – Predicting Demand

Một ví dụ như vậy về Big Data Analytics trong bán lẻ là sự hợp tác của Pantene, Walgreen và Kênh thời tiết. Kênh thời tiết đã thu thập dữ liệu về mức độ ẩm trong không khí và thời gian sẽ cao nhất. Điều này đã giúp Pantene và Walgreen quảng cáo sản phẩm của họ liên quan đến các vấn đề về tóc mà người phụ nữ có thể gặp phải do độ ẩm trong không khí tăng lên. Sau đó, nó đã thúc đẩy phụ nữ tìm kiếm một sản phẩm tại các cửa hàng địa phương của họ để ngăn mình khỏi bất kỳ vấn đề về tóc. Điều này dẫn đến doanh số bán hàng của Pantene tại Walgreen tăng 10% trong tháng 7 và tháng 8, cùng với mức tăng tổng cộng 4% doanh số trên toàn bộ sản phẩm liên quan đến tóc tại Walgreen. Việc này biến từ khóa “haircast” thành top trending trên các mạng xã hội dưới thẻ #haircast.

Từ ví dụ này, ta có thể thấy, thông qua Big Data Analytics các nhà bán lẻ sẽ có thể có những hiểu biết về thói quen của khách hàng, điều này sẽ giúp họ hiểu được các sản phẩm và dịch vụ nào của họ mà thị trường có nhu cầu cao nhất và những sản phẩm họ nên ngừng cung cấp. Nó cũng sẽ trao quyền cho họ dự đoán những thay đổi lớn trong tương lai trong ngành bán lẻ và sau đó đưa ra các sản phẩm mới theo xu hướng hiện tại trên thị trường. Theo cách này, Big Data giúp các nhà bán lẻ dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng và tạo nên các hiệu quả về kinh doanh, chiếm lĩnh thị trường

2.3.Hiệu quả hoạt động

Ngày nay, dữ liệu lớn trong bán lẻ giúp các nhà bán lẻ theo dõi nhu cầu cấp cửa hàng trong thời gian thực để đảm bảo các mặt hàng bán chạy nhất vẫn còn trong kho. Nó đã hỗ trợ xử lý các vòng đời sản phẩm nhanh hơn và các hoạt động phức tạp hơn bao giờ hết và do đó giúp họ hiểu được chuỗi cung ứng và phân phối sản phẩm để giảm chi phí. Dữ liệu lớn đã tạo điều kiện cho họ đối phó với áp lực mạnh mẽ để tối ưu hóa việc sử dụng tài sản, ngân sách, hiệu suất và chất lượng dịch vụ. Máy chủ, máy móc nhà máy, thiết bị thuộc sở hữu của khách hàng, cơ sở hạ tầng lưới năng lượng và thậm chí nhật ký sản phẩm là một vài ví dụ về tài sản tạo ra dữ liệu có giá trị.

2.4.Phân tích hành trình của khách hàng – Customer Journey analytics

Hoạt động Marketing trong mỗi doanh nghiệp đều chiếm một phần chi phí rất lớn, và ước mơ của mọi nhà điều hành đều là muốn tối ưu hóa khoản tiền này. Tuy nhiên, phải thừa nhận rằng, vẫn có rất nhiều doanh nghiệp đã tổn thất hàng triệu USD trong việc chạy các quảng cáo không hiệu quả. Tại sao điều này lại xảy ra? Một nguyên nhân dẫn đến tình trạng trên là họ đã bỏ qua giai đoạn nghiên cứu thị trường.

Sau nhiều bài học xương máu, ngành công nghệ tiếp thị và quảng cáo giờ đây đã nhận ra rằng, dữ liệu từ các cuộc nghiên cứu thị trường và khảo sát về nhu cầu sản phẩm đóng vai trò quyết định trong công việc của họ. Thời đại công nghệ số cho phép việc nghiên cứu thị trường tiến hành chi tiết và tinh vi hơn rất nhiều. Điều này đến từ việc quan sát hành trình khách hàng, hành vi và xu hướng của họ trên môi trường trực tuyến. Những hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng sẽ định hướng cho các chiến lược quảng cáo tiếp thị của doanh nghiệp hoặc các công ty hoạt động trong lĩnh vực này. Từ đó, các chiến dịch Marketing sẽ được thực hiện tập trung và đúng mục tiêu hơn thay vì các hoạt động quảng cáo “đốt tiền” của doanh nghiệp như trước kia.

Thông qua các phân tích dự đoán, các tổ chức còn có thể xác định khách hàng mục tiêu của mình. Từ đó, có thể thu hẹp phạm vi phân phối quảng cáo tiếp thị để đem lại hiệu quả cao nhất và những tổn thất lớn phát sinh do gian lận quảng cáo.

3.Tổng kết

Ứng dụng phân tích Big Data là một khoản đầu tư quan trọng và thiết yếu nếu doanh nghiệp muốn phát triển bền vững và với tốc độ cao hơn nữa. Thông qua việc thực hiện phân tích dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh, giảm chi phí vận hành và nâng cao khả năng giữ chân khách hàng. Doanh nghiệp của bạn có thể bắt đầu cân nhắc về chiến lược sử dụng dữ liệu lớn từ bài học của các tập đoàn lớn kể trên để quá trình kinh doanh đạt được những hiệu quả cao hơn. INDA sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về dữ liệu, cách phân tích dữ liệu từ tổng quan đến chi tiết thông qua khóa học Power BI.