Amazon và Spotify đã tạo lập và sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. Amazon và Spotify đã tạo lập và sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. Amazon và Spotify đã tạo lập và sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. Amazon và Spotify đã tạo lập và sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động của doanh nghiệp.
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ …… BÁO CÁO BÀI TẬP CUỐI KỲ MÔN QUẢN TRỊ QUAN HỆ KHÁCH HÀNG Đề tài Amazon Spotify tạo lập sử dụng liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động doanh nghiệp Giảng viên: Phan Thị Nhung Lớp học phần: COM3003-8 Thành viên: Trần Thị Ngọc Thúy Nguyễn Thị Quỳnh Giao Phạm Thị Hoàng Dung Trần Ngọc Minh Ngô Minh Quân Phạm Thị Trang Trần Thị Thanh Hoài Nguyễn Võ Nhật Vy Đà Nẵng, tháng năm 2022 MỤC LỤC PHẦN I: AMAZON I Giới thiệu sơ lược tập đoàn Amazon II Chức sở liệu doanh nghiệp Vì liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp Doanh nghiệp cần liệu khách hàng ? Xác định nguồn liệu III Cơng cụ phân tích liệu Giới thiệu công cụ Chức công cụ IV Cách doanh nghiệp sử dụng liệu khách hàng hoạt động kinh doanh 10 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng 11 Tối ưu hóa giá 11 Để sàng lọc giao dịch mua trả lại yêu cầu có dấu hiệu gian lận 11 Trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa Amazon 12 Để thay đổi sửa đổi cửa hàng thực 12 PHẦN II: SPOTIFY 14 I Giới thiệu sơ lược doanh nghiệp 14 II Chức sở liệu doanh nghiệp 15 Vì liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp? 15 Doanh nghiệp cần liệu khách hàng? 16 Xác định nguồn liệu 16 III Cơng cụ phân tích liệu 18 Phát triển nội dung cá nhân hóa 22 Tiếp thị Nâng cao thông qua quảng cáo nhắm mục tiêu 23 Spotify Wrapped 24 Bản địa hóa 25 Kết nối người nghe với nghệ sĩ người sáng tạo 25 PHẦN III: NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN 26 I Nhận xét so sánh ưu điểm nhược điểm hai doanh nghiệp 26 II Kết luận 31 PHẦN IV: TÀI LIỆU THAM KHẢO 31 PHẦN I: AMAZON I Giới thiệu sơ lược tập đoàn Amazon Tên tập đồn: Amazon Trụ sở chính: Seattle, Washington Lĩnh vực kinh doanh: Điện toán đám mây, truyền phát kỹ thuật số, trí tuệ nhân tạo thương mại điện tử Thời gian thành lập: ngày tháng năm 1994 Amazon biết đến với việc làm thay đổi tư ngành công nghiệp thiết lập thông qua đổi công nghệ phát triển quy mô lớn công ty công nghệ Big Four với Google, Appe Facebook Xuất phát điểm Amazon trang bán sách Về sau, Amazon mở rộng với hàng loạt hàng hoá tiêu dùng phương tiện truyền thông kỹ thuật số thiết bị điện tử Amazon, chẳng hạn Kindle e-book reader, Kindle Fire… Amazon thị trường thương mại điện tử lớn giới, nhà cung cấp trợ lý AI tảng điện toán đám mây đo lường doanh thu vốn hoá thị trường Amazon phân phối tải xuống phát trực tuyến video, âm nhạc, audiobook thông qua công ty Amazon Prime Video, Amazon Music Audible Amazon chi nhánh xuất bản, Amazon Publishing, hãng phim truyền hình, Amazon Studios cơng ty điện tốn đám mây, Amazon Web Services Năm 2015 Amazon vượt qua Walmart trở thành nhà bán lẻ có giá trị Hoa Kỳ tính theo giá trị vốn hóa thị trường Vào năm 2017, Amazon mua lại Whole Foods Market với giá 13,4 tỷ đô la, điều làm tăng đáng kể diện Amazon với tư cách nhà bán lẻ truyền thống Năm 2018, Bezos tuyên bố Amazon Prime có 100 triệu người đăng ký toàn giới II Chức sở liệu doanh nghiệp Vì liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp Dữ liệu khách hàng giúp amazon hiểu khách hàng Việc thu thập thơng tin xây dựng hệ thống liệu khách hàng tạo điều kiện để amazon cá nhân hóa tương tác, tăng độ hài lòng cách đáp ứng nhu cầu người dùng Khi có liệu khách hàng, tức amazon nắm nhu cầu sâu xa khách hàng Như vậy, việc cần làm vạch chiến lược tiếp thị “đánh trúng” vào để chinh phục đối tượng muốn tiếp cận Nhờ biết thói quen mua sắm khách hàng, Amazon viết lại mơ tả sản phẩm quảng cáo để tăng hội cho sản phẩm Dựa mặt hàng họ mua với họ để lại, Amazon xác định yếu tố ảnh hưởng đến định mua hàng khách, chẳng hạn giá hay giá trị dinh dưỡng Cuối cùng, Amazon có khả đưa đốn có tính khoa học cao việc khách hàng người ăn chay hay bị dị ứng thực phẩm Amazon nhắc người mua mặt hàng họ mua gần thông báo cho họ sữa họ mua cách tuần hết hạn Nó chí gợi ý công thức nấu ăn lấy cảm hứng từ mặt hàng giỏ hàng họ thời điểm Với chiều sâu chiều rộng thông tin khách hàng, khả Amazon cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tảng để tạo thêm doanh thu vơ tận Doanh nghiệp cần liệu khách hàng ? - Các thông tin cá nhân: (họ tên, giới tính, nhóm tuổi, ngày tháng năm sinh,…) Thu thập, lưu trữ, xử lý phân tích thơng tin cá nhân từ khách hàng phương tiện xác định cách khách hàng tiêu tiền họ - Dữ liệu tương tác : tất hành vi khách hàng website, trang mạng xã hội dịch vụ bán hàng Amazon Amazon thu thập liệu từ người dùng họ duyệt web, chẳng hạn thời gian xem trang Họ thu thập liệu bên ngoài, chẳng hạn liệu điều tra dân số, để thu thập thông tin chi tiết khác nhân học người dùng - Hành vi, sở thích, thói quen mua sắm, xu hướng tìm kiếm mạng khách hàng Cũng bạn mua, Amazon quan sát bạn xem, địa giao hàng bạn (Amazon đưa dự đốn xác đáng đến mức ngạc nhiên mức thu nhập bạn dựa nơi bạn sinh sống) liệu bạn có để lại đánh giá hay phản hồi hay không => Hàng tá liệu sử dụng để xây dựng “góc nhìn 360 độ” bạn với tư cách khách hàng cá nhân - Thái độ khách hàng sau sử dụng sản phẩm, đánh giá người tiêu dùng Phân tích mơ hình mua hàng khách hàng từ mặt hàng mua trước đó, mặt hàng giỏ hàng danh sách yêu thích họ, sản phẩm họ đánh giá xếp hạng, đến sản phẩm tìm kiếm nhiều Thơng tin sau sử dụng để giới thiệu sản phẩm bổ sung mà khách hàng khác mua mua mặt hàng Ví dụ: khách hàng thêm điện thoại di động vào giỏ hàng mình, trường hợp di động khuyến nghị mua => Bằng cách này, liệu lớn Amazon sử dụng sức mạnh đề xuất để khuyến khích khách hàng mua hàng bốc đồng nâng cao toàn trải nghiệm mua sắm Điều hiệu với cơng ty tạo 35% doanh số hàng năm cách sử dụng phương pháp - Công ty thu thập hàng nghìn điểm liệu lịch sử thời gian thực đơn đặt hàng sử dụng thuật tốn học máy để tìm giao dịch có khả bị lừa đảo cao - Thu thập thông tin trải nghiệm khách hàng để nâng cấp sản phẩm, sở hạ tầng phù hợp Ví dụ: camera cho thấy người có xe đẩy trẻ em gặp khó khăn khám phá lối đi, Amazon làm cho chúng mở rộng Sau đó, lần nữa, giao dịch thể thứ thân thiện với người ăn chay bán nhanh đặc biệt ngơn ngữ cụ thể, xếp số lượng lớn mặt hàng để điều phối nhu cầu khách hàng Xác định nguồn liệu - Amazon thu thập liệu riêng lẻ khách hàng họ sử dụng trang web ( lịch sử duyệt web, thời gian xem trang, ) Ngoài khách hàng mua, Amazon theo dõi mặt hàng xem, địa giao hàng người dùng đánh giá người dùng Để đưa phương án tối ưu cho liệu này, - Họ sử dụng liệu bên ngoài, chẳng hạn liệu điều tra dân số, để thu thập thông tin chi tiết khác nhân học người dùng - Dùng ghi âm giọng nói Alexa để thu thập liệu Amazon cung cấp trợ lý ảo Echo Echo Show, bao gồm camera loa Sử dụng cho số mục đích nhận thơng tin cập nhật thời tiết, trò chuyện với Alexa, tin tức hàng ngày đặt hàng tất lệnh thoại Tuy nhiên, ghi âm tải lên máy chủ Amazon Bằng cách amazon có ghi âm chứa liệu khách hàng Tuy nhiên, số khách hàng, mối quan tâm quyền riêng tư Họ không cảm thấy thoải mái với việc ghi âm giọng nói họ lưu trữ đám mây loại bỏ hồn tồn III Cơng cụ phân tích liệu Giới thiệu công cụ Amazon hy vọng tất dịch vụ có sẵn toàn cầu, xử lý hàng triệu yêu cầu giây, hoạt động với thời gian chết gần 0, tốn cần thiết quản lý hiệu Các dịch vụ AWS đáp ứng yêu cầu cách cung cấp loạt sở liệu xây dựng theo mục đích, cho phép kỹ sư Amazon tập trung vào việc đổi cho khách hàng họ Amazon Web Services (AWS) tảng đám mây toàn diện AWS cung cấp nhiều lựa chọn dịch vụ phân tích đa dạng nhất, phù hợp với nhu cầu phân tích liệu đồng thời cho phép tổ chức thuộc quy mô lĩnh vực làm lại công việc kinh doanh họ liệu Từ di chuyển liệu, lưu trữ liệu, hồ liệu, phân tích liệu lớn, phân tích nhật ký, phân tích phát trực tuyến, máy học, v.v Chức công cụ Trường hợp sử dụng Dịch vụ Phân tích tương tác Amazon Athena Xử lý liệu lớn Amazon EMR Kho liệu Amazon Redshift Phân tích vận hành Amazon OpenSearch Service Bảng thơng tin trực quan hóa Amazon Quicksight - Amazon Athena dịch vụ truy vấn tương tác giúp bạn dễ dàng phân tích liệu Amazon S3 cách sử dụng SQL tiêu chuẩn Athena không cần máy chủ, đó, khơng phải quản lý sở hạ tầng bạn phải trả tiền cho truy vấn bạn chạy - Amazon EMR tảng đám mây liệu lớn có khả thực cơng việc xử lý liệu phân phối quy mô lớn, truy vấn SQL tương tác chạy ứng dụng máy học (ML) sử dụng khung phân tích nguồn mở Giúp xử lý liệu quy mô lớn phân tích tình giả định cách sử dụng thuật tốn thống kê mơ hình dự đốn để khám phá khn mẫu ẩn, tính tương quan, xu hướng thị trường sở thích khách hàng - Amazon Redshift sử dụng SQL để phân tích liệu có cấu trúc bán cấu trúc kho liệu, sở liệu hoạt động hồ sơ liệu cách sử dụng phần cứng công nghệ máy học Giúp cải thiện dự báo tài nhu cầu Xây dựng báo cáo bảng thông tin theo định hướng thông tin chuyên sâu làm tối ưu hóa thơng tin kinh doanh Amazon OpenSearch Service giúp bạn dễ dàng thực phân tích nhật ký tương tác, giám sát ứng dụng thời gian thực, tìm kiếm trang web Tìm kiếm, hiển thị trực quan phân tích lên đến hàng petabyte văn liệu không cấu trúc - Amazon QuickSight cho phép thành viên tổ chức bạn nắm rõ liệu cách đặt câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên, khám phá thông qua bảng thơng tin tương tác tự động tìm kiếm khuôn mẫu ngoại lệ máy học hỗ trợ QuickSight hỗ trợ hàng triệu lượt xem bảng thông tin tuần cho khách hàng, cho phép người dùng cuối họ đưa định dựa liệu sáng suốt Amazon di chuyển sở liệu Oracle họ sử dụng ứng dụng Xử lý Giao dịch Trực tuyến (OLTP) sang Amazon DynamoDB, Amazon Aurora công cụ mã nguồn mở chạy Amazon RDS - Amazon DynamoDB sở liệu tài liệu khóa-giá trị mang lại hiệu suất mili giây chữ số quy mơ Nó sở liệu đa vùng quản lý đầy đủ với tính bảo mật, lưu khơi phục tích hợp sẵn nhớ đệm nhớ cho ứng dụng quy mô internet Dịch vụ Amazon DynamoDB xử lý hàng nghìn tỷ yêu cầu ngày dễ dàng hỗ trợ hàng triệu yêu cầu hai chữ số giây toàn bảng nối đa Bạn bắt đầu với quy mô nhỏ lớn DynamoDB tự động tăng giảm dung lượng cần thiết - Amazon Aurora sở liệu quan hệ tương thích MySQL PostgreSQL xây dựng cho đám mây kết hợp hiệu suất tính khả dụng sở liệu doanh nghiệp truyền thống với tính đơn giản hiệu chi phí sở liệu nguồn mở Amazon Aurora nhanh đến năm lần so với sở liệu MySQL tiêu chuẩn nhanh ba lần so với sở liệu PostgreSQL tiêu chuẩn Nó cung cấp tính bảo mật, tính khả dụng độ tin cậy sở liệu thương mại với chi phí 1/10 - Dịch vụ sở liệu quan hệ Amazon (Amazon RDS) cho MySQL PostgreSQL: Amazon RDS dịch vụ quản lý sở liệu giúp thiết lập, vận hành mở rộng quy mô sở liệu quan hệ đám mây dễ dàng Nó cung cấp khả thay đổi kích thước, hiệu chi phí cho sở liệu quan hệ tiêu chuẩn ngành quản lý tác vụ quản trị sở liệu chung IV Cách doanh nghiệp sử dụng liệu khách hàng hoạt động kinh doanh Amazon phát triển mạnh mẽ cách trở thành tảng – nơi cung cấp tất lựa chọn Tuy nhiên, phải đối mặt với nhiều lựa chọn lớn vậy, khách hàng cảm thấy choáng ngợp nhiều thời gian để tìm kiếm thứ họ thực muốn Khách hàng mua hàng có nhiều liệu phải xử lý định mua hàng, dù có vơ số lựa chọn với khách hàng thực khơng có nhiều kiến thức ý tưởng tất sản phẩm đó, họ khơng lựa chọn tốt cho Để giải vấn đề này, Amazon ứng dụng Big data (Dữ liệu lớn) thu thập từ khách hàng để phân tích, xây dựng điều chỉnh cơng cụ đề xuất website tinh tế xác Khi Amazon có nhiều thơng tin bạn, họ ngày đưa dự đốn xác bạn muốn mua Và đặc biệt hơn, nhà bán lẻ biết bạn muốn mua gì, họ tăng tính thuyết phục trình định mua hàng bạn Amazon sử dụng mơ hình vận chuyển dự đốn sử dụng liệu lớn để dự đốn sản phẩm có nhiều khả người dùng mua Điều dẫn đến việc Amazon phân tích mơ hình mua hàng bạn gửi sản phẩm đến kho hàng gần mà bạn sử dụng tương lai Amazon tối ưu hóa giá trang web cách ghi nhớ thơng số khác hoạt động người dùng, lịch sử đặt hàng, giá đối thủ cạnh tranh cung cấp, tính sẵn có sản phẩm, v.v Sử dụng phương pháp này, Amazon giảm giá cho mặt hàng phổ biến kiếm lợi nhuận cho mặt hàng phổ biến Đây cách Amazon tận dụng liệu lớn hoạt động kinh doanh Khoa học liệu tạo vị trí thống trị ngành cơng nghiệp giúp ngành công nghiệp phát triển trở nên tốt Sau thu thập thông tin quan trọng người tiêu dùng, Amazon sử dụng thơng tin chi tiết để phục vụ họ tốt 10 ... sở liệu doanh nghiệp Vì liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp Dữ liệu khách hàng giúp amazon hiểu khách hàng Việc thu thập thơng tin xây dựng hệ thống liệu khách hàng tạo điều kiện để amazon. .. liệu doanh nghiệp Vì liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp? Dữ liệu khách hàng giúp Spotify hiểu khách hàng Việc thu thập thông tin xây dựng hệ thống liệu khách hàng tạo điều kiện để Spotify. .. nguồn liệu Dữ liệu cá nhân thu thập đăng ký Dịch vụ Spotify cập nhật tài khoản khách hàng Spotify thu thập liệu cá nhân định để tạo tài khoản Spotify giúp khách hàng sử dụng dịch vụ Spotify Dữ liệu