TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG MARKETING
Giới thiệ u chung về khai phá dữ liệu (Data-mining)
1.1.1 Tiền đề của khai phá dữ liệu
Sự phát triển của công nghệ thông tin đã dẫn đến việc thu thập và lưu trữ dữ liệu ngày càng tăng trong nhiều lĩnh vực Hiện nay, thông tin được tạo ra và thu thập liên tục, từ việc đặt hàng qua điện thoại cho đến các chi tiết cuộc gọi được lưu giữ bởi công ty viễn thông như thời gian và số máy gọi đến Những thông tin này, cùng với tên và địa chỉ, là cơ sở để tính phí dịch vụ Khi nhân viên bán hàng ghi nhận thông tin về đơn hàng của bạn, nhiều dữ liệu khác như số lượng, màu sắc, mẫu mã và mã thẻ thanh toán cũng được tạo ra và lưu trữ Hơn nữa, khi mã số thẻ thanh toán được gửi tới ngân hàng để xác nhận, hệ thống của ngân hàng tiếp tục ghi lại các thông tin liên quan đến hoạt động thanh toán của bạn.
Khi hàng được giao qua công ty chuyển phát, thông tin giao dịch được tạo ra và lưu trữ để phục vụ hoạt động kinh doanh hàng ngày của các công ty, tổ chức Những thông tin này không chỉ giúp theo dõi hoạt động mà còn chứa đựng giá trị quý báu về khách hàng Ví dụ, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu mua hàng để điều chỉnh chính sách khuyến mãi phù hợp Khai phá dữ liệu là công cụ hữu ích để khám phá tri thức mới từ kho dữ liệu lớn, và để thực hiện điều này, trước tiên cần có dữ liệu sẵn có.
Hoi Can Su FTU thực hiện quá trình khai phá dữ liệu qua hai bước chính: Thu thập dữ liệu và Tổ chức dữ liệu Mối quan hệ giữa hai bước này được thể hiện rõ ràng trong Hình 1.1.
Hình 1.1 Các bước tiền đề cho khai phá dữ liệu
Nguồn: Michael J.A.Berry and Gordon S.Linoff , 2004, Data-mining techniques
Mỗi lần doanh nghiệp tương tác với khách hàng, thông tin và dữ liệu về khách hàng được tạo ra, và sự phát triển của công nghệ thông tin đã làm cho việc thu thập thông tin này trở nên dễ dàng và tự động hơn Để xây dựng kho dữ liệu khách hàng hiệu quả, doanh nghiệp cần thu thập các loại thông tin quan trọng từ khách hàng.
Thông tin cơ bản về khách hàng bao gồm tên, tuổi, địa chỉ, trình độ học vấn, tình trạng gia đình, mối quan hệ xã hội, lối sống, cá tính, kinh nghiệm và các thông tin bổ sung khác liên quan đến họ.
Thông tin tài chính bao gồm các hình thức thanh toán như trả trực tiếp bằng tiền mặt hoặc qua tài khoản ngân hàng Nếu thanh toán qua tài khoản, cần xác định loại hình tài khoản sử dụng để đảm bảo tính chính xác và thuận tiện trong giao dịch.
Thông tin về hành vi khách hàng cung cấp cái nhìn sâu sắc về các giao dịch của khách hàng, bao gồm chi tiết về sản phẩm đã mua, số lượng, tần suất mua hàng và thời gian mua sắm Bên cạnh đó, nó cũng phản ánh phản ứng của khách hàng đối với các hoạt động khảo sát và điều tra, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng.
Các thông tin về khách hàng thường được thu thập qua các phương thức sau:
Qua đơn đặt hàng, hóa đơn thanh toán: Đây là phương thức cơ bản giúp doanh nghiệp thu thập thông tin khách hàng Nếu giao dịch bằng hình
Thu thập dữ liệu Tổ chức dữ liệu
Để nâng cao trải nghiệm khách hàng và cung cấp sản phẩm phù hợp hơn, doanh nghiệp có thể mời khách hàng chia sẻ thông tin chi tiết bằng cách sử dụng câu gợi ý: “Nhằm giúp chúng tôi hiểu hơn, xin hãy điền một số thông tin sau để chúng tôi có thể phục vụ bạn tốt hơn.”
Khảo sát là công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp thu thập thông tin quý giá về khách hàng Mặc dù một số người có thể e ngại khi chia sẻ thông tin cá nhân, vẫn có nhiều khách hàng sẵn lòng cung cấp thông tin, đặc biệt là những người thực sự quan tâm đến sản phẩm Qua đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về đối tượng khách hàng của mình, từ đó cải thiện chiến lược marketing và nâng cao chất lượng dịch vụ.
Tổ chức các cuộc thi yêu cầu khách hàng cung cấp thông tin cá nhân như tên tuổi và địa chỉ email là một phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến và hiệu quả, đặc biệt đối với nhóm khách hàng trẻ.
Các công cụ trực tuyến như Google Analytics hỗ trợ doanh nghiệp theo dõi thói quen mua sắm và sở thích của khách hàng Bằng cách phân tích lịch sử truy cập website và các thông tin tìm kiếm mà khách hàng thực hiện, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của người tiêu dùng.
Các nghiên cứu và thống kê từ các tổ chức và công ty chuyên về thu thập, phân tích dữ liệu là nguồn thông tin quan trọng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.
1.1.1.2 Tổ ch ức dữ liệu
Doanh nghiệp lấy khách hàng làm trung tâm cần thu thập thông tin qua các lần tiếp xúc, nhưng việc hiểu biết về khách hàng không chỉ đơn giản là thu thập dữ liệu Nhiều công ty có hàng trăm gigabyte đến tetrabyte dữ liệu nhưng không rút ra được kiến thức hữu ích Để khai thác dữ liệu hiệu quả, cần tổ chức và tập hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như thanh toán, hóa đơn, cuộc gọi, khuyến mãi và khảo sát.
Tổ chức dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra một Kho dữ liệu (Data Warehouse) giúp khai thác thông tin hiệu quả Một kho dữ liệu tốt cho phép truy cập thông tin từ các giao dịch theo cách thân thiện hơn, so với việc lưu trữ dữ liệu riêng lẻ từ các bộ phận như kế toán, bán hàng, và các phòng ban khác.
Lý tưởng nhất, dữ liệu sẽ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, phân loại, sát nhập, gắn với các khách hàng cụ thể
1.1.2 Khái niệm khai phá dữ liệu
Sau khi thu thập và tổ chức dữ liệu, cơ sở dữ liệu trở thành bộ nhớ của doanh nghiệp Tuy nhiên, chỉ có bộ nhớ là không đủ; doanh nghiệp cần phải sàng lọc thông tin để nhận diện và học hỏi tri thức mới về khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Giới thiệ u về khai phá dữ liệ u trong Marketing
1.2 1 Khái niệm khai phá dữ liệu trong Marketing
Marketing là quá trình tạo ra giá trị cho khách hàng và xây dựng mối quan hệ bền vững với họ Mục tiêu chính của Marketing là thỏa mãn nhu cầu khách hàng Theo Parsaye, khai phá dữ liệu trong Marketing là quá trình khám phá tri thức mới từ dữ liệu hiện có, nhằm cải thiện hoạt động Marketing Khai phá dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó triển khai các hành động phù hợp để đáp ứng nhu cầu của họ và mang lại giá trị.
1.2.2 Những điều kiện cho việc triển khai khai phá dữ liệu trong Marketing hiện nay
Hầu hết các kỹ thuật khai thác dữ liệu đã tồn tại từ lâu trong lĩnh vực toán học, nhưng chỉ trong vòng một thập kỷ qua, khai thác dữ liệu thương mại mới được triển khai với quy mô đầu tư lớn Sự phát triển này là kết quả của nhiều yếu tố hội tụ, thúc đẩy sự chuyển mình trong ngành công nghiệp.
1.2.2.1 Khối lượng dữ liệu được tạo ra ngày càng lớn
Khai phá dữ liệu trở nên hiệu quả nhất khi xử lý khối lượng lớn thông tin Thực tế cho thấy, hầu hết các thuật toán khai phá dữ liệu cần một lượng dữ liệu lớn để phát triển và tối ưu hóa kết quả.
Hội Cán Sự FTU đang phát triển các mô hình để thực hiện các chức năng như phân loại, dự đoán, ước lượng và khai phá dữ liệu Khai phá dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp bán lẻ, nơi dữ liệu từ doanh số bán hàng, lịch sử mua hàng, vận chuyển hàng hóa và dịch vụ rất phong phú Trong những năm gần đây, ngành bán lẻ đã chứng kiến sự tự động hóa mạnh mẽ trong việc thu thập dữ liệu thông qua các máy quét thanh toán, thẻ tín dụng, mua sắm trực tuyến và các phương thức điện tử khác Khối lượng dữ liệu trong ngành này đang gia tăng nhanh chóng, nhờ vào tính sẵn có của dữ liệu trên môi trường Web.
1.2.2.2 Dữ liệu được tổ chức hợp lý
Việc thu thập dữ liệu từ các hoạt động như thanh toán, đặt hàng và hỗ trợ khách hàng để đưa vào kho dữ liệu chung đang trở nên phổ biến trong các doanh nghiệp Kho dữ liệu này tập hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và định dạng chúng một cách đồng nhất, phù hợp với từng nhóm và lĩnh vực Điều này không chỉ đơn giản hóa quy trình khai thác dữ liệu mà còn nâng cao độ tin cậy của thông tin.
1.2.2.3 Khả năng của máy tính được nâng cao
Các thuật toán khai phá dữ liệu truyền thống yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu để tính toán và xử lý Sự giảm giá mạnh mẽ của bộ nhớ cùng với sự gia tăng sức mạnh xử lý của máy tính đã cho phép áp dụng các kỹ thuật trước đây chỉ có thể thực hiện trong các phòng thí nghiệm được chính phủ tài trợ vào các doanh nghiệp thông thường.
1.2.2.4 CRM (Customer Relationship Management: Quản lý quan hệ khách
Để tạo ra giá trị cho khách hàng và xây dựng mối quan hệ thân thiết, doanh nghiệp cần hiểu sâu sắc nhu cầu và ước muốn của họ, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh Trong thị trường cạnh tranh hiện nay, việc hiểu khách hàng trở thành yếu tố quyết định Doanh nghiệp cần tận dụng thông tin từ các giao dịch và tương tác với khách hàng, bao gồm hoạt động mua sắm, liên hệ với đội ngũ bán hàng và khảo sát hài lòng Tuy nhiên, việc quản lý khối lượng thông tin khổng lồ có thể gây khó khăn, do đó, doanh nghiệp cần sàng lọc và phân tích thông tin có giá trị Để giải quyết vấn đề này, nhiều doanh nghiệp đã áp dụng CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) nhằm quản lý thông tin chi tiết về khách hàng và tối đa hóa lòng trung thành CRM giúp doanh nghiệp tiếp cận và giao tiếp với khách hàng một cách có hệ thống, phục vụ họ tốt hơn Công nghệ CRM đã bùng nổ và được ứng dụng rộng rãi từ đầu những năm 2000.
Vào năm 2011, tổng chi phí triển khai ứng dụng CRM của các công ty toàn cầu đạt 7.8 tỷ USD, và con số này đã tăng lên 13.3 tỷ USD vào năm 2012.
CRM bao gồm hai thành phần chính: kho cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu Khai phá dữ liệu là bước tiến quan trọng trong việc cải thiện các công cụ phân tích Phần mềm khai phá dữ liệu hiện đại có khả năng phát hiện quy luật và mối liên kết trong kho dữ liệu chỉ trong vài giờ, trong khi các công cụ phân tích truyền thống có thể mất nhiều năm để thực hiện điều này.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
Sự quan tâm ngày càng tăng của doanh nghiệp đối với việc sử dụng CRM để hiểu rõ hơn về khách hàng đã mở ra nhiều cơ hội marketing Khai thác dữ liệu trở thành yếu tố cốt lõi của CRM, thu hút sự chú ý và tạo điều kiện cho các doanh nghiệp áp dụng rộng rãi trong chiến lược phát triển của mình.
1.2.2.5 Sự ra đời của các phần mềm phục vụ cho khai phá dữ liệu
Có một độ trễ giữa thời điểm các thuật toán mới được công bố trên các tạp chí học thuật và khi phần mềm thương mại ứng dụng những thuật toán đó trở nên khả dụng Thêm vào đó, còn có một khoảng thời gian từ khi phần mềm ra đời đến khi nó được chấp nhận rộng rãi Tuy nhiên, đối với lĩnh vực khai thác dữ liệu, độ trễ này đang ngày càng được rút ngắn.
Nhiều kỹ thuật trong lĩnh vực toán học thống kê và chế tạo máy đã chuyển từ việc sử dụng trong các trường đại học và phòng thí nghiệm chính phủ sang áp dụng rộng rãi trong các công ty thương mại Trong thời đại công nghệ hiện nay, thời gian để các kỹ thuật mới trở thành sản phẩm thực tế và được sử dụng phổ biến ngày càng ngắn lại Sự thành công của các phần mềm khai phá dữ liệu từ các nhà cung cấp lớn như Oracle, Teradata và IBM đã mang lại sức mạnh xử lý và nâng cao khả năng ứng dụng khai phá dữ liệu cho doanh nghiệp.
1.2.3 Các bước của khai phá dữ liệu trong Marketing
Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong mọi hoạt động kinh doanh của công ty, bao gồm cả khối lượng lớn dữ liệu nội bộ và các nguồn dữ liệu bên ngoài như thông tin nhân khẩu học, lối sống, tín dụng, tài chính và marketing Mục tiêu của khai phá dữ liệu là phát hiện các mô hình, quy luật và xu hướng thú vị ẩn giấu trong các cơ sở dữ liệu khổng lồ Tuy nhiên, việc chỉ tìm kiếm các mô hình và quy luật là không đủ; doanh nghiệp cần thực hiện các hành động cụ thể dựa trên những phát hiện này để đạt được hiệu quả tối ưu.
Hội Cán Sự FTU nhằm mục đích chuyển đổi dữ liệu thành thông tin, thông tin thành hành động và hành động thành giá trị Để thực hiện điều này, quá trình khai phá dữ liệu thường diễn ra qua bốn bước, tạo thành một vòng tuần hoàn liên tục như mô hình trong Hình 1.2.
Hình 1.2 Bốn bước của khai phá dữ liệu trong Marketing
Nguồn: Michael J.A.Berry and Gordon S.Linoff , 2004, Data-mining techniques
1.2.3.1 Xác định các cơ hội kinh doanh
Công đoạn đầu tiên trong khai phá dữ liệu là nhận diện cơ hội kinh doanh Tuy nhiên, nhiều nhà thống kê và phân tích thường gặp phải tình trạng lãng phí kết quả, vì họ giải quyết những vấn đề không liên quan đến việc hỗ trợ doanh nghiệp Để tránh tình trạng này, khai phá dữ liệu cần phải được thực hiện một cách có hệ thống và phù hợp với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.
Xác định cơ hội kinh doanh
Hành động dựa trên thông tin thu được Đo lường kết quả
HOẠT ĐỘNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU CỦA MỘT SỐ HÃNG BÁN LẺ TRÊN THẾ GIỚI
Giới thiệ u chung về hoạt động khai phá dữ liệ u trong ngành công nghiệp bán lẻ
Ngành công nghiệp bán lẻ đang thu thập một lượng lớn dữ liệu về doanh số và lịch sử mua sắm của khách hàng, với tốc độ gia tăng nhanh chóng nhờ vào sự phổ biến của thương mại điện tử Điều này tạo ra một nguồn dữ liệu phong phú cho khai phá dữ liệu Trong một cuộc phỏng vấn, Karem Tomak, phó chủ tịch của Macys.com, cho biết chỉ ba năm trước, bộ phận lưu trữ dữ liệu vẫn còn phụ thuộc vào bảng tính Excel để quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng.
Hiện nay, với công nghệ hiện đại, khai phá dữ liệu đang giúp các hãng bán lẻ lớn đạt tỷ lệ tăng doanh thu hai con số Nhiều nhà bán lẻ nhận ra rằng khai phá dữ liệu có thể mang lại sức sống mới cho ngành công nghiệp đang đối mặt với thách thức từ kinh tế tăng trưởng chậm, sự đa dạng trong lựa chọn của người tiêu dùng và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ di động Những yếu tố này đã làm cho khai phá dữ liệu trở nên ngày càng quan trọng trong ngành bán lẻ trong những năm gần đây.
2.1.1 Sự gia tăng khối lượng dữ liệu
Sự gia tăng của điện thoại di động, máy tính bảng và mạng xã hội đã thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu khách hàng Các nhà bán lẻ hiện không chỉ nắm rõ thông tin nhân khẩu học cơ bản mà còn khai thác hiệu quả lịch sử mua sắm, cuộc gọi hỗ trợ, tương tác qua điện thoại di động và các hoạt động trên mạng xã hội Khối lượng thông tin phong phú mà các nhà bán lẻ sở hữu hiện nay là chưa từng có, ngay cả đối với những thương hiệu đã có nhiều năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu khách hàng.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
2.1.2 Sự tăng cường đầu tư công nghệ cho khai phá dữ liệu của các hãng bán lẻ
Hiện nay, việc tìm thấy ổ đĩa cứng dưới một terabyte tại các cửa hàng máy tính trở nên khó khăn, do sự gia tăng lưu lượng bộ nhớ và giá thành giảm Điều này đã mở ra cơ hội cho nhiều doanh nghiệp, không chỉ các công ty lớn, trong việc khai thác dữ liệu Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bán lẻ đã bắt đầu đầu tư vào việc thu thập và tổ chức cơ sở dữ liệu, tập trung vào phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng Vào năm 2013, ngành bán lẻ đã chi gần 2 tỷ USD cho kinh doanh thông minh, trong đó khai thác dữ liệu đóng vai trò chủ đạo, và 9.4 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng nâng cấp Đối với chuỗi cửa hàng Macy ở Mỹ, đầu tư này đã giúp tăng doanh số lên tới 10%.
2.1.3 Xu hướng cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trong thương mại điện tử
Theo báo cáo Công nghệ Bán lẻ 2014 của Retail TouchPoints, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm là một trong bốn xu hướng quan trọng trong ngành bán lẻ Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến phát triển mạnh, các nhà kinh doanh đang tìm kiếm cách tiếp cận mới để thu hút và giữ chân khách hàng, tăng tỷ lệ chuyển đổi và gia tăng lòng trung thành Một trong những giải pháp hiệu quả nhất là cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm qua thương mại điện tử Các cửa hàng bán lẻ truyền thống thường có lợi thế trong việc cung cấp dịch vụ cá nhân hóa hơn so với các cửa hàng trực tuyến.
Người bán hàng có thể tương tác trực tiếp với khách hàng để hiểu rõ nhu cầu và sở thích của họ, từ đó đề xuất các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn Trong khi đó, các trang web bán hàng trực tuyến chỉ có thể tiếp cận khách hàng qua các công cụ gián tiếp như website, điện thoại, live chat và email, dẫn đến việc giao tiếp thường mang tính chung chung hơn.
Chất lượng dịch vụ tại Hoi Can Su FTU không đạt yêu cầu như mong đợi Việc khai phá dữ liệu mang lại cho các nhà bán lẻ cơ hội học hỏi từ các chủ cửa hàng nhỏ, giúp họ điều chỉnh kỹ thuật bán hàng, giá cả và phương thức giao tiếp với từng khách hàng dựa trên điều kiện và sở thích riêng Nghiên cứu được trích dẫn trên blog của Harvard Business Review nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ cho từng khách hàng có thể mang lại hiệu quả gấp 5-8 lần so với các chiến lược marketing truyền thống, đồng thời giúp tăng doanh số bán hàng lên tới 10%.
Theo một khảo sát, 59% người tiêu dùng cho biết họ dễ dàng tìm thấy sản phẩm mong muốn khi mua sắm trực tuyến trên các trang web thương mại điện tử cá nhân hóa Hơn nữa, 45% người mua sẽ ưu tiên lựa chọn những trang web cung cấp khuyến nghị cá nhân phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ.
Ngoài ra, nghiên cứu của business2community còn chỉ ra:
75% người tiêu dùng thích thú với việc chào hàng sản phẩm trên các trang web cá nhân hoá
Sản phẩm cá nhân hóa có thể nâng cao tỷ lệ nhấp chuột lên hơn 14% và tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng hơn 10% so với các sản phẩm thông thường.
56% người tiêu dùng cho biết họ sẽ có xu hướng mua sắm tại những trang web cung cấp cho mình một trải nghiệm cá nhân tốt
Gần 74% người tiêu dùng trực tuyến cảm thấy thất vọng với các trang web khi nội dung như chào hàng, quảng cáo và khuyến mãi không mang lại giá trị thực tiễn.
Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm mang lại nhiều lợi ích rõ rệt, đặc biệt trong bối cảnh mạng xã hội phát triển mạnh mẽ Người tiêu dùng ngày càng sẵn sàng chia sẻ những trải nghiệm thú vị từ sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa với bạn bè và người thân, góp phần lan tỏa hiệu quả của xu hướng này.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
2.1.4 Khó khăn trong nhận diện nhóm khách hàng giá trị Ưu tiên những khách hàng giá trị cao là điều cần thiết cho sự thành công, đặc biệt khi xét đến chi phí bỏ ra để có được khách hàng mới lớn gấp nhiều lần chi phí để giữ những khách hàng mang lại giá trị cao Những cải tiến trong khai phá dữ liệu cho phép các nhà bán lẻ sàng lọc dữ liệu, từ đó khả năng nhận diện khách hàng mang lại giá trị cao được cải thiện Một nghiên cứu gần đây của Aberdeen Group cho thấy rằng 59 % các nhà bán lẻ thừa nhận việc thiếu hiểu biết về người tiêu dùng vẫn là một trong những mối lo ngại hàng đầu của họ mặc dù các nhà bán lẻ đang có dữ liệu khách hàng lớn hơn bao giờ hết Đối với các doanh nghiệp cạnh tranh trong một ngành công nghiệp có lợi nhuận mỏng như ngành bán lẻ, khai thác dữ liệu đúng và phân tích thông minh sẽ dẫn tới những khách hàng hài lòng hơn, trung thành hơn từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Phân tích hoạt động khai phá dữ liệu của một số hãng bán lẻ điển hình trên thế giới
2.2.1 Hoạt động khai phá dữ liệu của Amazon 2.2.1.1 Giới thiệu về Amazon
Amazon hiện là trang web bán lẻ hàng đầu thế giới với doanh thu năm 2014 đạt 89 tỷ USD, vượt trội hơn bất kỳ hãng bán lẻ nào khác Tầm nhìn của Amazon bao gồm hai yếu tố chính: cung cấp sự lựa chọn phong phú với hàng triệu sản phẩm và không ngừng mở rộng các dịch vụ Đồng thời, Amazon hướng đến việc trở thành công ty lấy khách hàng làm trung tâm nhất, tập trung vào việc cải thiện khả năng giúp khách hàng dễ dàng tìm kiếm, tham khảo và mua sắm sản phẩm.
Chiến lược kinh doanh c ủa Amazon tập trung vào giá, sự thuận tiện, và sự lựa chọn:
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
Giá cả luôn là yếu tố quan trọng mà khách hàng quan tâm, không nhất thiết phải là mức giá thấp nhất, nhưng cần có sự cạnh tranh Amazon tận dụng chi phí cố định từ lượng khách hàng và hàng tồn kho lớn để duy trì lợi thế cạnh tranh Công ty nhận thức rằng giá cả là yếu tố then chốt thu hút người tiêu dùng đến trang web, ngay cả khi cho phép các bên bán lẻ thứ ba bán sản phẩm trực tiếp qua nền tảng của họ.
Thuận tiện là yếu tố quan trọng trong trải nghiệm mua sắm, bao gồm các tính năng như khuyến nghị và gợi ý sản phẩm phù hợp, quy trình đặt hàng dễ dàng, thanh toán đơn giản và chính sách giao hàng trong ngày đã được thử nghiệm tại nhiều thành phố.
Lựa chọn: doanh nghiệp cung c ấp một lượng khổng lồ các hàng hóa với hơn
7 triệu danh mục sản phẩm các loại
Amazon.com sử dụng khai phá dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến cho từng khách hàng, với các cửa hàng được điều chỉnh dựa trên sở thích riêng của họ Ví dụ, một kỹ sư phần mềm có thể thấy các tiêu đề phần mềm lập trình, trong khi một bà mẹ mới sinh sẽ nhìn thấy đồ chơi trẻ em Thêm vào đó, các thông tin như số lần nhấp chuột và thời gian giữa các lần nhấp cũng được Amazon theo dõi để hiểu rõ hơn về sở thích của người dùng và thực hiện các điều chỉnh phù hợp.
Trong môi trường các trang web thương mại điện tử như Amazon, các thuật toán gợi ý sản phẩm tỏ ra rất phù hợp và hiệu quả do:
Một nhà bán lẻ lớn có thể có một lượng lớn dữ liệu, hàng chục triệu khách hàng và hàng triệu mục sản phẩm riêng biệt
Nhiều ứng dụng hiện nay yêu cầu kết quả thiết lập được trả về trong thời gian thực, không quá nửa giây, đồng thời vẫn đảm bảo chất lượng gợi ý cao.
Khách hàng mới thường chỉ có ít thông tin để đưa ra quyết định, chủ yếu dựa vào một vài sản phẩm đã mua và các đánh giá liên quan Ngược lại, khách hàng quen thuộc lại có nhiều thông tin và kinh nghiệm hơn để lựa chọn sản phẩm phù hợp.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
Dữ liệu khách hàng thường xuyên thay đổi và mỗi thông tin đều có giá trị riêng Các thuật toán khuyến nghị sản phẩm có khả năng phản ứng nhanh chóng với những dữ liệu mới này.
2.2.1.2 Hoạt động khai phá dữ liệu của Amazone trong ứng dụng khuyến nghị sản phẩm (Product Recommendations )
Khai phá dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giới thiệu và gợi ý sản phẩm trên các trang web thương mại điện tử Các nền tảng này sử dụng thông tin khách hàng để tạo danh sách sản phẩm khuyến nghị Nhiều trang web chỉ dựa vào thông tin về mặt hàng đã mua và đánh giá của khách hàng, nhưng cũng có thể xem xét các yếu tố khác như lịch sử xem sản phẩm, dữ liệu nhân khẩu học, sở thích cá nhân và nghệ sĩ yêu thích Amazon nổi bật là một trong những công ty tiên phong trong việc phát triển hệ thống gợi ý sản phẩm hiệu quả.
Hiện nay, trang web Amazon có hai loại ứng dụng khuyến nghị sản phẩm Chúng ta cùng lần lượt điểm qua:
Ứng dụng gợi ý sản phẩm cùng loại (Search-Based method)
Phương pháp gợi ý sản phẩm hoạt động như một công cụ tìm kiếm các mặt hàng liên quan, dựa trên thông tin về các sản phẩm đã được mua và đánh giá của người dùng Các thuật toán sẽ tạo ra truy vấn để tìm kiếm các sản phẩm phổ biến khác từ cùng tác giả, nghệ sĩ hoặc đạo diễn, hoặc dựa trên từ khóa tương tự Ví dụ, nếu khách hàng mua bộ đĩa Godfather DVD Collection, hệ thống có thể gợi ý thêm các phim cùng thể loại tội phạm hình sự, hoặc các tác phẩm khác của diễn viên Marlon Brando hay đạo diễn Francis Ford Coppola Đối với người dùng có ít sản phẩm đã mua hoặc xếp hạng, gợi ý sản phẩm tương tự sẽ rất hữu ích và hiệu quả, trong khi những người có hàng ngàn danh mục sẽ cần những gợi ý tinh vi hơn.
Hội Cần Sử FTU đã mua, và việc thực hiện truy vấn trên tất cả các mặt hàng để đưa ra gợi ý là điều không khả thi.
Hình 2.1 Ví dụ về gợi ý sản phẩm cùng loại của Amazon
Khi các thuật toán chỉ sử dụng một tập hợp con dữ liệu, chất lượng gợi ý sản phẩm sẽ bị giảm sút đáng kể, dẫn đến những gợi ý quá chung chung hoặc quá hẹp Điều này làm cho khách hàng khó khăn trong việc tìm kiếm và khám phá những mặt hàng mới, phù hợp và thú vị Do đó, việc gợi ý sản phẩm cùng loại trong trường hợp này đã không đạt hiệu quả.
Ứng dụng gợi ý sản phẩm khác loại (Item-to-Item Collaborative Filtering)
Thay vì chỉ giới thiệu các sản phẩm tương tự, phương pháp gợi ý sản phẩm khác loại (Item-to-Item Collaborative Filtering) cung cấp một danh sách đa dạng các sản phẩm dựa trên những mặt hàng trong giỏ hàng của khách hàng Như thể hiện trong Hình 2.2, các gợi ý này mang tính chất ngẫu nhiên, giống như việc mua sắm tại siêu thị, nhưng được cá nhân hóa cho từng người dùng Khai phá dữ liệu đã giúp Amazon thực hiện chiến lược gợi ý này hiệu quả.
Hội Cán Sự FTU áp dụng chiến lược Marketing có chọn lọc và khả năng cá nhân hóa cao, nhằm tạo ra những trải nghiệm mua sắm độc đáo cho từng cá nhân.
Hình 2.2 Ví dụ về gợi ý sản phẩm khác loại của Amazon
Các thuật toán gợi ý sản phẩm của Amazon.com hoạt động dựa trên một cơ sở dữ liệu lớn về khách hàng và danh mục sản phẩm, cho phép xử lý dữ liệu trong thời gian chỉ tính bằng mili giây Điều này giúp Amazon phản ứng ngay lập tức với sự thay đổi trong hành vi người dùng, tạo ra những đề xuất hấp dẫn cho tất cả người dùng, bất kể số lượng mua hàng hay thứ hạng đánh giá.
2.2.1.3 Hoạt động cá nhân hóa Email (Personalized Email) của Amazon
Amazon hiện có 237 triệu khách hàng đang hoạt động, nếu là một quốc gia, sẽ đứng thứ tư thế giới về dân số Tại Mỹ, Amazon chiếm 30% thị phần thương mại điện tử Sự tăng trưởng mạnh mẽ của Amazon, ngay cả khi nhiều hãng bán lẻ khác cũng có thể tiếp cận các công cụ và hạ tầng tương tự, chủ yếu nhờ vào nền văn hóa đổi mới mà công ty xây dựng Năm 2013, Amazon đã đầu tư 6.5 tỷ USD cho hoạt động R&D, chủ yếu tập trung vào công nghệ, trong đó việc cá nhân hóa email là minh chứng cho cam kết không ngừng cải thiện dịch vụ khách hàng.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
Đánh giá lợi ích khai phá dữ liệu mang lại cho hoạt động Marketing của một số hãng bán lẻ trên thế giới
Khai phá dữ liệu bán lẻ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi khách hàng và phát hiện quy luật mua sắm mới, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ và duy trì sự hài lòng của khách hàng Điều này không chỉ tăng cường tiêu thụ hàng hóa mà còn cải thiện quản lý vận chuyển và phân phối, đồng thời giảm chi phí cho doanh nghiệp.
2.3.1 Tăng cường cá nhân hóa trong Marketing
Theo khảo sát của Teradata năm 2015, số lượng doanh nghiệp toàn cầu áp dụng chiến lược marketing theo định hướng dữ liệu đã tăng gấp đôi so với năm 2013, với 90% nhà marketer tin rằng “marketing cá nhân hóa” là xu hướng tương lai Họ đang ưu tiên thực hiện các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa, và 78% marketer sử dụng dữ liệu một cách hệ thống hơn so với chỉ 36% vào năm 2013 Các marketer mong muốn vượt qua giới hạn phân khúc thị trường để tiếp cận từng cá nhân, nhờ vào dữ liệu từ gần 2/3 mẫu khảo sát, giúp họ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn Người tiêu dùng ngày nay yêu cầu dịch vụ và sản phẩm cá nhân hóa, và thông qua khai phá dữ liệu, các nhà bán lẻ có thể phân tích tương tác của khách hàng trên nhiều kênh để hiểu cách họ sử dụng sản phẩm, từ đó nâng cao quan hệ với khách hàng.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
2.3.2 Cải thiện hệ thống phân phối, thu nhận đơn hàng
Quá trình thu nhận đơn hàng yêu cầu sự tập trung cao độ và việc tối ưu hóa quy trình này có thể giúp vận chuyển hàng hóa nhanh chóng hơn, từ đó nâng cao hiệu quả thực hiện đơn hàng Các nhà bán lẻ lớn đang áp dụng nhiều cơ chế tự động để cải thiện tốc độ thu nhận, nhưng ngay cả các nhà bán lẻ nhỏ cũng có thể tận dụng khai phá dữ liệu để nâng cao quy trình của họ Giải pháp khai phá dữ liệu cho phép tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như đơn đặt hàng, thông tin tồn kho và hàng hóa trong kho, sau đó phân tích dựa trên các quy tắc đã được thiết lập Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình thu nhận đơn hàng mà còn giảm thiểu tác động tiêu cực đến hoạt động kho bãi và cửa hàng, nhờ vào việc điều chỉnh các thông số và thiết lập trước khi triển khai quy trình cuối cùng.
2.3.3 Quản lý nhà cung cấp tốt hơn
Hầu hết các nhà bán lẻ hợp tác với nhiều nhà cung cấp trong chuỗi cung ứng, bao gồm cả nhà cung cấp truyền thống và các nhà cung cấp 3PL Giải pháp khai phá dữ liệu cho phép quản lý hiệu suất nhà cung cấp theo các chỉ số đánh giá KPI như độ thuận lợi, dịch vụ đúng hạn, và phản hồi từ khách hàng Các chỉ số này được theo dõi thời gian thực thông qua việc tích hợp với hệ thống của nhà cung cấp, chi phí hàng hóa và dữ liệu mạng xã hội liên quan đến giao hàng và đóng gói Những giải pháp phân tích này đảm bảo chất lượng dịch vụ và sự thuận lợi cho nhà cung cấp.
Hội Cần Sử FTU giúp duy trì hiệu suất ở mức mong muốn mà không cần nỗ lực bổ sung Các nhà cung cấp cũng được hưởng lợi, vì họ nắm rõ yêu cầu để tiếp tục hợp tác với doanh nghiệp.
Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU Hoi Can Su FTU
