(TIỂU LUẬN) NETFLIX sử DỤNG BIG DATA TRONG NGHIÊN cứu MARKETING

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC   ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT NETFLIX SỬ DỤNG BIG DATA TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING Giảng viên hướng dẫn: Cô Võ Thị Ngọc Trinh  Thành viên nhóm: Lê Thị Vân Anh Hà Đăng Khoa Trần Tiến Luân Nguyễn Minh Thư Phú Cẩm Tú MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIG DATA 1.1 Định nghĩa 1.2 Đặc trưng 1.3 Cơ hội thách thức Bigdata: Chương 2: QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG BIG DATA 15 2.1 Giới thiệu Netflix: 15 2.2 Sứ mệnh, tầm nhìn, giá trị cốt lõi 15 2.3 Lịch sử hình thành Netflix 16 2.4 Mục đích sử dụng Bigdata Netflix 17 2.5 Quy trình xây dựng Bigdata Netflix 18 Chương 3: ỨNG DỤNG BIG DATA VÀO NGHIÊN CỨU MARKETING CỦA NETFLIX 23 3.1 Phát triển nội dung phim phù hợp, ưu tiên nội dung, quảng cáo hữu ích cho người dùng 23 3.2 Nâng cao trải nghiệm người dùng 24 3.3 Bắt Trend nhanh chóng 25 3.4 Thay đổi hình ảnh theo thị hiếu khách hàng 25 KẾT LUẬN 26 LỜI MỞ ĐẦU Trong thời đại ngày nay, để phát triển doanh nghiệp, vốn nhân lực “dữ liệu” (data) coi nguồn lực khơng thể thiếu Ai ngạc nhiên nhận thấy phim thích gợi ý trang xem phim online Netflix, HBO MAX, …, trang gợi ý loạt phim có liên quan phù hợp với nhu cầu bạn Ví dụ xem xong phim phim khác thể loại có diễn viên tương tự giới thiệu cho người xem Bí ẩn đằng sau trang web thông minh chào mời sản phẩm dựa nghiên cứu sở thích, thói quen khách hàng phân loại nhóm khách hàng khác Vậy thơng tin để phân tích có từ đâu có tác động đến việc kinh doanh dịch vụ doanh nghiệp? Thứ nhất, liệu khổng lồ khách hàng có từ thơng tin mà doanh nghiệp thu thập lúc khách hàng ghé thăm, tương tác hay xem phim website mình; liệu mua lại từ công ty chuyên cung cấp liệu khách hàng Các thông tin không giúp nhà cung ứng dịch vụ tăng lợi nhuận cho họ mà cịn tăng trải nghiệm người dùng Một mặt, nhờ trình tìm hiểu, phân tích khách hàng, doanh nghiệp tìm sản phẩm đáp ứng nhu cầu khách hàng, xây dựng sách phân phối sản phẩm đến người xem có hiệu Mặt khác, thân người dùng Netflix tiết kiệm thời gian yên tâm trải nghiệm xem phim Hơn nữa, tầm ngành vĩ mô, ứng dụng liệu lớn (big data) giúp tổ chức phủ dự đoán tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp tương lai đểđầu tư cho hạng mục đó, cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v chí phương án phịng ngừa trước dịch bệnh Là tổ chức cung ứng dịch vụ xem phim gia cho người tiêu dùng, Netflix khơng thể đứng ngồi xu ứng dụng liệu lớn giống doanh nghiệp phân phối bán lẻ phim ảnh khác Đặc thù hoạt động cung cấp dịch vụ xem phim online cho phép tảng xây dựng sở liệu khổng lồ, từ liệu có cấu trúc (như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng) tới liệu phi cấu trúc (như hoạt động khách hàng website, phim xem, thể loại yêu thích hay mạng xã hội) Ứng dụng Big Data khai thác hiệu đem lại lợi cạnh tranh hiệu to lớn lĩnh vực cung cấp dịch vụ phim ảnh, đặc biệt bối cảnh đại dịch Bài viết nhằm hệ thống vấn đề Big Data, sở phân tích ứng dụng Big Data điều kiện nhằm ứng dụng Big Data tảng Netflix bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0 đại dịch covid-19 bước sang năm thứ Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIG DATA 1.1 Định nghĩa Big Data tập liệu có khối lượng lớn, tốc độ nhanh liệu định dạng nhiều hình thức khác Chúng phức tạp đến mức phần mềm xử lý liệu truyền thống khả thu thập, quản lý xử lý liệu khoảng thời gian hợp lý Do địi hỏi phải có hình thức xử lý để đưa định, khám phá tối ưu hóa quy trình Những tập Bigdata bao gồm liệu có cấu trúc, khơng có cấu trúc bán cấu trúc, tập khai thác để tìm hiểu insights 1.2 Đặc trưng Big Data có đặc trưng sau (đặc trưng 5V): Mơ hình 5V Big Data 1.2.1 Khối lượng liệu (Volume): Đây đặc điểm tiêu biểu Bigdata, khối lượng liệu lớn Kích cỡ Big data ngày tăng lên, tính đến năm 2012 nằm khoảng vài chục terabyte nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) cho tập hợp liệu Dữ liệu truyền thống lưu trữ thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng Nhưng với Bigdata sử dụng công nghệ “đám mây” đáp ứng khả lưu trữ Bigdata 1.2.2 Tốc độ (Velocity): Tốc độ hiểu theo khía cạnh: (a) Khối lượng liệu gia tăng nhanh (mỗi giây có tới 72.9 triệu yêu cầu truy cập tìm kiếm web bán hàng Amazon); (b) Xử lý liệu nhanh mức thời gian thực (real-time), có nghĩa liệu xử lý tức thời sau chúng phát sinh (tính đến mili giây) Các ứng dụng phổ biến lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng khơng, Qn sự, Y tế – Sức khỏe phần lớn Bigdata xử lý real-time Công nghệ xử lý Bigdata ngày cho phép xử lý tức trước chúng lưu trữ vào sở liệu 1.2.3 Đa dạng (Variety): Đối với liệu truyền thống hay nói đến liệu có cấu trúc, ngày 80% liệu sinh phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, vi deo, hát, liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe…) Big data cho phép liên kết phân tích nhiều dạng liệu khác Ví dụ, với bình luận nhóm người dùng Facebook với thông tin video chia sẻ từ Youtube Twitter 1.2.4 Độ tin cậy/chính xác (Veracity): Một tính chất phức tạp Bigdata độ tin cậy/chính xác liệu Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) mạng xã hội (Social Network) ngày gia tăng mạnh mẽ tính tương tác chia sẻ người dùng Mobile làm cho tranh xác định độ tin cậy xác liệu ngày khó khăn Bài tốn phân tích loại bỏ liệu thiếu xác nhiễu tính chất quan trọng Big Data 1.2.5 Giá trị (Value): Giá trị đặc điểm quan trọng Bigdata, bắt đầu triển khai xây dựng Bigdata việc cần phải làm xác định giá trị thông tin mang lại nào, có định có nên triển khai Bigdata hay khơng Nếu có Bigdata mà nhận 1% lợi ích từ nó, không nên đầu tư phát triển Bigdata Kết dự báo xác thể rõ nét giá trị Bigdata mang lại Ví dụ, từ khối liệu phát sinh trình khám, chữa bệnh giúp dự báo sức khỏe xác hơn, giảm chi phí điều trị chi phí liên quan đến y tế Ngồi ra, tại, nhà khoa học định nghĩa thêm đặc tính Big Data tính biến thiên (Variability) liệu phản ánh không quán liệu, đặc biệt xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ vựng ngữ cảnh khác mang ý nghĩa khác Tính biến thiên liệu cịn thể qua biến thiên kích thước tốc độ liệu sinh ra, liệu thu thập từ nhiều nguồn khác Theo thời gian, chắn cịn có nhiều đặc tính Big data định nghĩa thêm, 7V, 8B hay chí 10V 1.3 Cơ hội thách thức Bigdata: 1.3.1 Lợi ích Cơ hội Hiểu nhắm mục tiêu người tiêu dùng Đối với tổ chức kinh doanh, lợi Big Data cho phép họ hiểu khách hàng thị trường mục tiêu, đặc biệt hành vi sở thích họ Làm cho phép họ cung cấp sản phẩm dịch vụ tốt hơn, phát triển sản phẩm theo xu hướng thị trường, dự đốn mơ hình hành vi tiêu dùng để đưa phản ứng tiếp thị phù hợp cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn, chẳng hạn bao gồm dịch vụ giá trị gia tăng sau- dịch vụ bán hàng Tối ưu hóa Cải thiện Quy trình Kinh doanh Big Data coi nguồn cạnh tranh cho tổ chức kinh doanh Ngồi việc hiểu nhắm mục tiêu khách hàng tốt hơn, việc phân tích tập Big Data dẫn đến việc tối ưu hóa cải thiện khía cạnh cụ thể hoạt động Ví dụ: nhà bán lẻ khai thác Big Data để tiết lộ mơ hình sản xuất tiêu dùng, để thực đơn hàng nhằm cải thiện chuỗi cung ứng, thúc đẩy quản lý hàng tồn kho tốt tối ưu hóa kênh phân phối Hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo Một lợi khác Big Data liên quan đến ứng dụng quan trọng việc phát triển trí tuệ nhân tạo , đặc biệt việc thúc đẩy lĩnh vực cụ thể AI Ví dụ: học máy phụ thuộc vào liệu đào tạo trích xuất từ Big Data để học từ kết mà khơng lập trình rõ ràng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên yêu cầu thu thập phân tích liệu âm có cấu trúc phi cấu trúc ngôn ngữ phương ngữ, từ vựng, ngữ pháp cú pháp mẫu giọng nói phép tương tác người máy tính cách sử dụng ngơn ngữ tự nhiên thay ngơn ngữ máy tính Trao quyền cho Doanh nghiệp Trực tuyến Hệ sinh thái Kỹ thuật số Có thể nói truyền thơng kỹ thuật số Big Data trở nên gắn bó với Google phụ thuộc vào việc phân tích khối lượng lớn liệu người dùng web để cung cấp lượng cho dịch vụ Tìm kiếm Google Điều Facebook Twitter sử dụng phân tích liệu quy mơ lớn để cung cấp nội dung quảng cáo nhắm mục tiêu Các công ty Amazon , Netflix thường xuyên thu thập liệu thu từ khách hàng họ để cải thiện việc cung cấp dịch vụ, triển khai trải nghiệm người dùng cá nhân hóa Tuy nhiên, mức độ liên quan Big Data doanh nghiệp hỗ trợ trực tuyến bắt nguồn từ thực tế ngày có nhiều người phụ thuộc vào truyền thơng kỹ thuật số Do đó, doanh nghiệp sử dụng liệu người dùng trực tuyến tạo để trì lợi cạnh tranh họ Trang bị cho tổ chức có lực tốt Hãy nhớ việc áp dụng Big Data không dừng lại doanh nghiệp Các quan phủ sử dụng phương pháp luận việc xử lý tập Big Data phần nỗ lực thúc đẩy an toàn bảo mật, chẳng hạn trường hợp lập sách dự báo , việc trì an ninh quốc gia thơng qua tín hiệu tình báo Trong nghiên cứu khoa học, Big Data xúc tiến q trình phân tích liệu, đặc biệt thí nghiệm liên tục, chẳng hạn trường hợp thí nghiệm hạt CERN Hãy lưu ý nhà nghiên cứu y tế xem xét liệu bệnh nhân thông tin di truyền để khám phá phát triển liệu pháp mới, bệnh tốt Cắt giảm chi phí Big Data cung cấp thơng tin kinh doanh thơng minh cải thiện hiệu hoạt động cắt giảm chi phí Các cơng nghệ Big Data Hadoop phân tích dựa điện tốn đám mây khác giúp giảm đáng kể chi phí lưu trữ lượng lớn liệu Họ tìm cách kinh doanh hiệu nhiều Mặc dù việc thực ban đầu tốn kém, cuối tiết kiệm nhiều tiền lâu dài Việc giảm thời gian chờ đợi làm giảm căng thẳng cho bối cảnh CNTT tổ chức đó, nguồn lực trước dành để phản hồi yêu cầu báo cáo giải phóng Ra định tốt Các doanh nghiệp phân tích thông tin nhờ vào việc xử lý nhanh chóng Hadoop phân tích nhớ, bổ sung thêm khả phân tích nguồn thơng tin Dựa họ học từ tất điều này, cơng ty đưa định nhanh tốt Big Data phân tích liệu từ q khứ sử dụng để đưa dự đốn tương lai Điều khiến doanh nghiệp có định đắn chuẩn bị cho tương lai Dữ liệu chuyên sâu chuyển động khách hàng, chương trình khuyến ưu đãi cạnh tranh cung cấp thông tin hữu ích liên quan đến xu hướng khách hàng Với phân tích thời gian thực, đưa định nhanh phù hợp với khách hàng Sản phẩm dịch vụ Giờ đây, công ty sử dụng công cụ Big Data hiểu cách thức hoạt động mẫu khách hàng điều hoạt động tốt điều khơng, điều giúp cơng ty có khả ước tính hài lịng nhu cầu khách hàng, đồng thời đưa sản phẩm dịch vụ mà khách hàng mong muốn Với phân tích Big Data, nhiều cơng ty tạo sản phẩm dịch vụ để đáp ứng nhu cầu khách hàng Các cơng ty phân tích liệu từ q khứ phản hồi khách hàng lần mắt sản phẩm, từ giúp họ đưa sản phẩm tốt Ngồi ra, phân tích thị trường theo thời gian thực giúp tiếp thị theo định hướng khách hàng cách cho phép doanh nghiệp hiểu thay đổi hành vi người tiêu dùng thay đổi cung cầu sản phẩm Việc hiểu rõ nhu cầu, hành vi mua sở thích người tiêu dùng giúp đáp ứng nhu cầu ngày tăng dịch vụ cá nhân hóa Phát gian lận Big Data giúp tự động phát nỗ lực gian lận nhằm xâm nhập vào tổ chức bạn bạn thông báo hệ thống bảo vệ theo thời gian thực Khi bạn phát nỗ lực gian lận, bạn thực hành động thích hợp Bạn lập đồ tồn tồn cảnh liệu tổ chức cơng cụ Big Data Điều cho phép bạn phân tích mối đe dọa nội khác sử dụng liệu để giữ cho thông tin nhạy cảm bảo mật an tồn Nó lưu trữ theo yêu cầu quy định bảo vệ theo cách thích hợp Do đó, nhiều ngành công nghiệp bắt đầu sử dụng Big Data để bảo vệ an toàn liệu, đặc biệt tổ chức công ty xử lý thông tin tài Kiểm sốt Danh tiếng Trực tuyến Các cơng cụ Big Data giúp hiểu danh tiếng cơng ty thơng qua phân tích tình cảm Điều cung cấp cho bạn phản hồi người nói cơng ty bạn, điều cho phép bạn cải thiện diện trực tuyến danh tiếng cơng ty 1.3.2 Thách thức rủi ro Mối quan tâm quyền riêng tư bảo mật Một nhược điểm đáng ý trung tâm Big Data lo ngại lên quyền riêng tư bảo mật Ngay tổ chức kinh doanh lớn Yahoo Facebook phát nhiều trường hợp vi phạm liệu Với việc luật bảo mật liệu ngày trở nên nghiêm ngặt minh chứng sách Quy định chung bảo vệ liệu GDPR Liên minh Châu Âu , tổ chức tìm cách phát triển trì khả Big Data cần đầu tư vào giao thức, quy trình sở hạ tầng nhằm bảo vệ liệu giảm thiểu rủi ro bảo mật Những thách thức yêu cầu kỹ thuật Big Data đòi hỏi khả xử lý trình độ kỹ thuật Nói cách khác, để tổ chức có khả khai thác khối lượng lớn liệu, họ cần đầu tư vào sở hạ tầng công nghệ thông tin bao gồm sở Big Data, xử lý có khả tính tốn phù hợp khả CNTT khác Hơn nữa, họ cần phải có mức độ lực định cho phép họ giải vấn đề cụ thể lưu trữ vận chuyển liệu, quản lý sở liệu, truy cập chia sẻ liệu, đảm bảo chất lượng tính hợp lệ khả mở rộng sở hạ tầng, số vấn đề khác Lưu ý thách thức yêu cầu đòi hỏi đầu tư đáng kể Vấn đề giá trị Big Data Một vấn đề khác với Big Data tồn dai dẳng lo ngại giá trị thực tế tổ chức Như đề cập, giải thách thức đáp ứng yêu cầu việc thực liên quan đến đầu tư Không phải tổ chức chi trả chi phí Các tổ chức lớn dễ dàng phát triển khả Big Data, đặt đối tác nhỏ họ vào bất lợi Có vẻ chi phí, hạn chế rủi ro Big Data, ứng dụng ưu việt mang lại lợi ích cho tổ chức lớn, đặc biệt doanh nghiệp thành lập, đồng thời mở rộng thêm khoảng cách cạnh tranh họ tổ chức nhỏ Các cơng cụ khơng tương thích Hadoop cơng cụ sử dụng phổ biến để phân tích Big Data Tuy nhiên, phiên chuẩn Hadoop xử lý phân tích liệu thời gian thực Điều có nghĩa cơng cụ khác cần sử dụng chờ Hadoop bổ sung chức cho phương pháp tiếp cận thời gian thực tương lai gần xa Cách tiếp cận Hầu hết tổ chức quen làm việc theo cách mà thông tin chi tiết thông tin cập nhật nhận khoảng lần tuần Với việc Big Data mang lại thông tin chi tiết giây, tổ chức yêu cầu cách tiếp cận phương pháp làm việc khác để xử lý luồng thông tin với tốc độ nhanh nhiều so với cách xử lý công ty Thông tin chi tiết cần hành động với Big Data, hành động bắt buộc thời gian thực Điều ảnh hưởng nghiêm trọng đến văn hóa làm việc, thay đổi mà cơng ty sẵn sàng khơng Đây chắn thách thức lớn số tổ chức dẫn đến việc cấu lại kế hoạch định Cơ hội thất bại Nhiều tổ chức coi cơng ty khác sử dụng Big Data lợi ích quảng cáo khắp internet công cụ tốt để phát triển doanh nghiệp người Điều khiến họ đưa định vội vàng cố gắng 10 Big data giup nha quan ly xây dưng mơ hình chi tiêu tưng khách hàng Với trợ giúp phân tích dự đốn, ngành cơng nghiệp so sánh tỷ lệ cung – cầu tránh tiêp tuc tung thi trương sản phẩm không hầu hết khách hàng đon nhận Ngành bán lẻ xác định vi tri bô tri san phâm kê hang thuôc vao thoi quen mua hang va nhu cầu khách hàng đưa chiến lược kinh doanh để cải thiện Kêt hơp phân tich cung luc cac dư liêu vê thời điểm, liệu giao dịch, liệu truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chinh xac nhât sản phẩm phù hợp đê săn sang cung ưng cho khach hang 1.3.3.5 Digital Marketing Digital Marketing chìa khóa để canh cưa công cho doanh nghiệp nao Giờ đây, khơng cơng ty lớn điều hành hoạt động quảng cáo tiếp thị mà doanh nhân nhỏ chạy chiến dịch quảng cáo thành công tảng truyền thông xã hội quảng bá sản phẩm họ Big Data đa tiêp sưc cho Digital Marketing phat triên thực mạnh mẽ, trở thành phần không thê thiêu doanh nghiệp Digital Marketing ưng dung Big Data: Phân tích thị trường, đối thủ cạnh tranh đánh giá mục tiêu kinh doanh Điêu giup cho doanh nghiêp xac đinh ro hơn, đâu la hôi tôt đê tiêp tuc tiên hanh cac kê hoach kinh doanh tiêp theo Có thể xac đinh người dùng cac phương tiện truyền thông xã hội nhắm mục tiêu cho họ dựa nhân học, giới tính, thu nhập, tuổi tác sở thích Tạo báo cáo sau chiến dịch quảng cáo bao gồm hiệu suất, tham gia khán giả thực để tạo kết tốt Khoa học liệu sử dụng cho khách hàng nhắm mục tiêu va nuôi dương chu trinh khach hang Tập trung vào chủ đề tìm kiếm cao tư vấn cho chủ doanh nghiệp thực chúng chiến lược nội dung để xếp hạng trang web doanh nghiệp cao google (SEO) Có thể tạo đối tượng tương tự cách sử dụng sở liệu đối tượng có để nhắm mục tiêu khách hàng tương tự kiếm lợi nhuận 1.3.3.6 Ngăn chặn nội dung đen Ví dụ cụ thể Extension (Chrome, Firefox, Safari…) Có nhiều addon phục vụ cho việc content filtering miễn phí sử dụng Bigdata để thu thập dự đốn xem nội dung có phù hợp khơng Ví dụ chức Ad Block nhanh chóng block banner, pop ups, video ads gây phiền nhiễu lần mãi Sau thu thập 14 gửi server blacklist yếu tố Data nhiều tỷ lệ nhận diện block ngày xác Chương 2: QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG BIG DATA 2.1 Giới thiệu Netflix: Netflix, đầy đủ Netflix, Inc dịch vụ xem video trực tuyến Mỹ, nội dung chủ yếu phim chương trình truyền hình, phổ biến Mỹ nhiều nước khác giới, mang đến đa dạng loại chương trình truyền hình, phim, phim tài liệu đoạt giải thưởng nhiều nội dung khác hàng nghìn thiết bị có kết nối Internet Công ty thành lập năm 1997 American doanh nhân Reed Hastings Marc Randolph, trụ sở cơng ty đặt Los Gatos, California Netflix có lượng lớn nội dung original nội dung cấp phép nhắm mục tiêu đến độ tuổi khách hàng khác Công ty định giá dịch vụ cách cạnh tranh đưa vài kế hoạch giá thấp để thâm nhập vào phân khúc khách hàng trung lưu thấp Khách hàng Netflix chủ yếu độ tuổi 18 – 45 Đây nhóm người xem lớn Chỉ tính riêng q II năm 2020, cơng ty có thêm khoảng 10 triệu thành viên Tổng số thành viên vượt 195 triệu người quý III năm 2020 2.2 Sứ mệnh, tầm nhìn, giá trị cốt lõi 2.2.1 Sứ mệnh: “To entertain the world.” - “Giải trí cho giới.” Tuyên bố sứ mệnh dựa chất công ty việc cung cấp dịch vụ phát trực tuyến phim theo yêu cầu Tương tự tun bố tầm nhìn cơng ty, sứ mệnh công ty nhấn mạnh hoạt động ngành giải trí, doanh nghiệp phát triển mạnh việc giải kỳ vọng sở thích người tiêu dùng phương tiện mà họ tiếp cận 16 Tầm nhìn: “To continue being one of the leading firms of the internet entertainment era.” “Tiếp tục công ty hàng đầu kỷ nguyên giải trí internet.” Phù hợp với tuyên bố sứ mệnh cơng ty, tun bố tầm nhìn làm bật mục tiêu chiến lược công ty dẫn đầu đối thủ, xem xét đối thủ lớn Amazon Walmart 2.2.2 Giá trị cốt lõi: Giá trị cốt lõi Netflix chia thành 10 tuyên bố xác định giúp mang lại rõ ràng cho nhân viên - Judgment (Sự phán xét) Communication (Liên lạc) Curiosity (Sự tò mò) Courage (Lòng can đảm) Passion (Niềm đam mê) Selflessness (Tính vị kỷ) Innovation (Sự đổi mới) Inclusion (Bao gồm) Integrity (Thanh liêm) Impact (Va chạm) Các giá trị cốt lõi không dựa Netflix muốn từ nhân viên mà cịn nhằm nâng cao hiệu công việc tác động tổng thể lĩnh vực khác Với điều này, Netflix có cách tiếp cận tốt dễ dàng để thúc đẩy nhân viên 2.3 Lịch sử hình thành Netflix Năm 1997, Netflix khởi điểm công ty kinh doanh DVD qua đường bưu điện Reed Hastings Marc Randolph nảy ý tưởng cho thuê DVD qua đường bưu điện Họ thử nghiệm cách tự gửi cho đĩa DVD qua đường bưu điện DVD giao đến nguyên vẹn ý tưởng cho Netflix đời Năm 1998, Netflix mắt trang web với 925 đầu sách có sẵn cho th thơng qua mơ hình trả tiền cho lần thuê truyền thống Năm 1999, Netflix mắt khái niệm đăng ký hàng tháng, cung cấp cho thành viên quyền thuê DVD không giới hạn: thời hạn, phí trả trễ hay giới hạn số lượng thuê hàng tháng Năm 2000, Netflix mắt hệ thống đề xuất phim cá nhân hóa Hệ thống sử dụng đánh giá thành viên cho tựa phim trước để dự đốn xác lựa chọn tương lai Năm 2003, Netflix thông báo đạt triệu người đăng ký 17 Năm 2006, Netflix khởi động thi Giải thưởng Netflix trị giá triệu la để xem liệu cải thiện 10% hệ thống đề xuất mình, thuật tốn để dự đốn sở thích xem phim cá nhân dựa liệu cho thuê trước Năm 2007, Netflix thơng báo phát hành video trực tuyến bắt đầu rời khỏi mơ hình kinh doanh cốt lõi ban đầu gửi DVD qua thư cách giới thiệu video theo yêu cầu thông qua Internet Nền tảng cho phép thành viên xem phim loạt phim Năm 2008, Netflix gặp phải tình trạng hỏng sở liệu khổng lồ Điều thúc đẩy Netflix thay đổi việc di chuyển tất liệu sang Dịch vụ web Amazon đám mây Việc chuyển sang đám mây hoàn thành vào tháng năm 2016 Năm 2010, Netflix bắt đầu mở rộng dịch vụ phát trực tuyến thị trường quốc tế, Canada, tiếp đến Mỹ Latinh Caribe vào năm 2011, Vương quốc Anh, Ireland Scandinavia vào năm 2012 2.4 Mục đích sử dụng Bigdata Netflix Sử dụng cơng nghệ phân tích liệu để thấu hiểu khách hàng Với việc phân tích liệu người dùng trang web để xác định yếu tố như: thể loại phim mà khách hàng có hứng thú, thời gian xem, tần suất thiết bị dùng để xem, nội dung tìm kiếm hay chí liệu phản hồi tương tác khách hàng phim hay chương trình truyền hình nhằm tự động tạo hồ sơ chi tiết người dùng để hiểu họ xác Điều giúp Netflix thay đổi linh hoạt sản phẩm, sử dụng thuật tốn đề xuất để đề xuất chương trình phù hợp với thị hiếu khách hàng đến từ nhiều khu vực khác nhau, từ giúp doanh nghiệp giữ chân khách hàng hiệu Thực tế cho thấy, Netflix kiếm tỷ đô năm nhờ việc Sử dụng liệu nhằm giảm thiểu rủi ro việc đưa định Netflix cho rằng, thành công phim đến từ 70% việc sản xuất, thực việc liên quan để tạo phim 30% lại nằm cách sử dụng phân phối nguồn tài nguyên hợp lý đến người xem Nếu trước đây, nhà quản lý đưa định nên sản xuất phim hay mờ diễn viên vào phim đến, theo trực giác dư luận bây giờ, họ sử dụng hệ thống định Big Data dựa sở kiến trúc liệu phân tích phù hợp nhằm có đánh giá khách quan Ứng dụng phân tích liệu để thực truyền thơng Bên cạnh việc trên, Netflix cịn sử dụng Big Data phân tích liệu để tiến hành tiếp thị (marketing) tùy chỉnh Điều thể rõ việc quảng bá ‘House of Card” (năm 2017) Theo đó, Netflix cắt 10 phiên khác đoạn trailer (giới thiệu) phục vụ cho việc quảng bá chương trình Tùy vào sở thích 18 người xem mà họ thấy đoạn giới thiệu phù hợp Chính Netflix biết trước có người quan tâm đến phim điều kích thích họ điều chỉnh mà cơng ty dành nhiều thời gian nguồn lực cho việc tiếp thị 2.5 Quy trình xây dựng Bigdata Netflix 2.5.1 Thu thập liệu từ khách hàng Để xác định xây dựng nội dung phù hợp với nhu cầu khách hàng, xác định nội dung yêu thích để mang lại trải nghiệm tốt cho khách hàng việc Netflix cần làm khai thác nguồn liệu sẵn có từ người dùng mình, thu thập xử lý liệu để tìm thơng tin có giá trị nhất, từ ứng dụng vào chiến lược Marketing để giữ chân khách hàng Đầu tiên, Netflix lấy liệu thông tin từ khách hàng thông qua việc khách hàng sử dụng thơng tin cá nhân để đăng ký tài khoản Netflix Vì yêu cầu để sử dụng ứng dụng này, khách hàng phải có tài khoản riêng biệt Để từ Netflix xây dựng hồ sơ khách hàng cách cá nhân hóa nhất, mang lại trải nghiệm tốt dành cho khách hàng Vậy để xây dựng hồ sơ riêng biệt cho khách hàng, Netflix thu thập xử lý liệu sau: -Dữ liệu tìm kiếm người dùng : người dùng thường tìm kiếm chương trình, phim ảnh Netflix thu thập đề xuất nội dung tương tự cho họ Thời gian, ngày cụ thể người xem theo dõi chương trình (thứ hai đến chủ nhật) Thiết bị điện tử mà người dùng dùng để truy cập Netflix, vị trí địa lý người dùng Các đánh giá, phản hồi, nhận xét khách hàng nội dung phim ảnh, chương trình mà Netflix đăng tải Thơng qua Netflix biết khách hàng thích gì, ghét hay có điểm mà Netflix cần hồn thiện Thu thập liệu người xem chụp hình phân đoạn phim, chương trình đó, người xem dừng hay tua lại phim Để từ Netflix biết phim mà đa số người xem khơng thích hay phim mà nhiều ý quan tâm Dữ liệu tập phim (đo lường tần suất người dùng xem xem lại cảnh phim để từ biết sở thích người dùng) Nếu chương trình bị tạm dừng, người xem có tiếp tục xem sau tạm dừng khơng? Mọi người có hồn thành tồn chương trình truyền hình hay khơng, phải để người dùng hồn thành chương trình - Đo lường thời gian mà người dùng dành cho phim, chương trình - Các hành động tra cứu trện website, Từ việc thu thập liệu khách hàng, Netflix dễ dàng việc khai thác liệu để xây dựng hồ sơ khách hàng cách tốt nhất, cá nhân hóa theo sở thích khách hàng Và dựa Netflix sáng tạo nội dung thu hút khách hàng cách hiệu để đem lại lợi nhuận cao Tóm lại, thứ tìm kiếm Netflix thu thập chìa khóa giúp cho Netflix xây dựng hệ thống đề xuất cách tồn diện nhất, nâng cao trải nghiệm cho khách hàng 2.5.2 Tiến hành phân tích liệu cách Netflix sử dụng Bigdata Từ thông tin thu thập được, Netflix tiến hành phân tích liệu sử dụng Bigdata việc: Cá nhân hóa cơng cụ đề xuất: Khoảng 80% nội dung truyền phát Netflix xuất phát từ công cụ khuyến nghị Netflix nhờ sử dụng Bigdata Nền tảng phát triển loạt thuật toán xem xét loạt yếu tố để cung cấp khuyến nghị cá nhân hóa cho người dùng Netflix xây dựng đường ống liệu mới, hoạt động liệu phức tạp đầu tư vào kỹ thuật liệu, mơ hình hóa liệu, khai thác liệu nặng, phân tích sâu phát triển số liệu để hiểu người dùng muốn Cơng cụ đề xuất người dùng “My List” Netflix cải tiến dựa yếu tố: - Thứ hạng video cá nhân hóa - Xếp hạng xu hướng - Phân tích hình ảnh nghệ thuật - Tiếp tục xem - Phân tích nội dung người dùng xem chưa hồn thành - Thuật tốn dự đốn chi phí dự án, v.v Bên cạnh Netflix xây dựng chế độ Chế độ tiếp tục khuyến khích người dùng tiếp tục xem chương trình truyền hình Chế độ Discovery giúp người dùng tìm phim để xem Tính chế độ danh sách tiêu đề mà người dùng thêm vào phần "Danh sách tôi" Cuối cùng, chế độ xem lại thiết lập phép người dùng xem tiêu đề xem trước Phát triển nội dung thấu hiểu khách hàng Với trợ giúp phân tích liệu lớn, Netflix biết bạn muốn bạn muốn xem Bằng cách sử dụng thuật tốn để thu thập thơng tin từ khách hàng (thời gian, vị trí, liệu tìm kiếm, lịch sử xem phim, ), Netflix phát triển nội dung phim, sản xuất phim dựa phần lớn ý kiến, 20 đánh giá người xem, phù hợp với xu hướng thịnh hành Ngoài dựa liệu thu thập từ khách hàng, Netflix nắm bắt chương trình, thể loại mà khách hàng u thích, để từ đề xuất nội dung tương tự, thay đổi linh hoạt sản phẩm, sử dụng thuật tốn đề xuất để đề xuất chương trình phù hợp với thị hiếu khách hàng đến từ nhiều khu vực khác nhau, từ giúp doanh nghiệp giữ chân khách hàng hiệu Ngoài việc nghiên cứu hành vi người dùng, Netflix cịn sử dụng tính gắn thẻ cho phép người tiêu dùng đề xuất phim để người dùng khác thưởng thức Đây cách để Netflix nâng cao trải nghiệm cho người dùng Tối ưu hóa hoạt động Netflix khơng giới hạn việc sử dụng phân tích liệu lớn để bảo vệ nội dung cho người dùng Họ sử dụng thuật toán để ước tính dự đốn dự án có giá bao nhiêu,dự đốn chi phí quay địa điểm so với địa điểm khác tìm cách thay để tối ưu hóa sản xuất hoạt động Họ sử dụng Analytics để tăng hiệu quay phim hoạt động sau sản xuất với dịng quy trình hợp lý hóa Bằng cách giảm tắc nghẽn hoạt động hàng ngày, Netflix hợp lý hóa quy trình làm việc đưa định tốt dự án Đây cách mà Netflix sử dụng liệu lớn để tạo vô số giải thưởng danh giá thu lợi nhuận khổng lồ Nhóm phân tích liệu Netflix: Nhóm Khoa học Kỹ thuật liệu Netflix có trách nhiệm triển khai phân tích liệu quy mơ lớn Thay hoạt động thơng thường, nhà khoa học liệu Netflix tham gia vào đơn vị kinh doanh như: phát triển sản phẩm, nội dung, thành viên, tiếp thị studio, Phù hợp với văn hóa cơng ty "Khơng kiểm sốt bối cảnh", nhà khoa học liệu Netflix cấp quyền tự chủ đáng kể Dưới ba tính cách định nghĩa rộng rãi để giúp minh họa số tảng, động hoạt động khác cá nhân vai trị phân tích Netflix: Nhà phân tích thúc đẩy cách cung cấp số, phát trang tổng quan giúp thúc đẩy thơng tin chi tiết phân tích định kinh doanh Chuyên môn họ phương pháp phân tích mơ tả, họ có cơng cụ cần thiết để trở nên phức tạp (ví dụ: mã hóa, tốn học, số liệu thống kê) làm cần thiết để trả lời câu hỏi kinh doanh có mức độ ưu tiên cao Các kỹ sư liệu: Các kỹ sư liệu phát triển giải pháp kỹ thuật để cải thiện việc sử dụng liệu truy cập liệu, phát triển dịch thuật tốn máy tính thành mã ngun mẫu tạo báo cáo, bảng điều khiển công cụ cho người dùng Họ có hiểu biết sâu sắc khả kho liệu giỏi việc tối ưu hóa xử lý liệu điều chỉnh hiệu suất 21 Visualizer say mê khả mở rộng, vẻ đẹp chức trang tổng quan khả kể câu chuyện trực quan chúng Họ để mắt đến kỹ thuật nguyên tắc, tức quản lý liệu bề mặt Họ muốn chọn loại biểu đồ hoàn hảo cho tường thuật đồng thời tập trung vào việc cung cấp thơng tin chi tiết phân tích Họ sử dụng cơng cụ ngành (ví dụ Tableau, Looker, Power BI) mức độ tối đa họ, phát triển hiểu biết sâu phân tích cách kiểm tra cơng cụ Hoặc họ tạo hình ảnh tinh vi từ đầu xây dựng loại giao diện người dùng tùy chỉnh mà cơng cụ doanh nghiệp khơng cung cấp (ví dụ: ứng dụng web JavaScript) 2.5.3 Cơ sở hạ tầng Bigdata Netflix: Netflix sử dụng phần mềm xử lý liệu công cụ thông minh kinh doanh truyền thống Hadoop Teradata, giải pháp nguồn mở riêng Lipstick Genie, để thu thập, lưu trữ xử lý lượng lớn thông tin Những tảng ảnh hưởng đến định Netflix nội dung quảng cáo tạo cho người xem Các phần mềm tiêu biểu Netflix sử dụng: Teradata Teradata hệ thống quản trị sở liệu quan hệ phổ biến để xây dựng ứng dụng lưu kho liệu Trọng tâm tảng Teradata giúp công ty, tổ chức khả phân tích để củng cố mục tiêu kinh doanh cốt lõi họ Một tảng khám phá mạnh mẽ cung cấp cho cơng ty phân tích nhanh chóng mở khóa thơng tin chi tiết từ tất liệu có sẵn cách sử dụng nhiều kỹ thuật khác truy cập cho nhà phân tích kinh doanh thống Hệ thống xây dựng kiến trúc mở song song, cho phép tổ chức truy cập liệu tồn diện chia sẻ mơi trường để vận hành nhanh chóng đáng tin cậy thông tin chi tiết xuyên suốt tổ chức Bên cạnh hệ thống Teradata phân chia nhiệm vụ luồng hoạt động thực thi song song để đảm bảo nhiệm vụ hoàn thành nhanh chóng Ngồi Teradata cịn có khả kết nối đa dạng, kết nối với mạng thơng thường máy tính lớn Hadoop Là khung nguồn mở sử dụng để lưu trữ hiệu xử lý liệu lớn có kích thước từ gigabyte đến petabyte liệu Thay sử dụng máy tính lớn để lưu trữ xử lý liệu, Hadoop cho phép phân cụm nhiều máy tính để phân tích liệu lớn song song nhanh Hadoop công nghệ cốt lõi giúp lưu trữ phân tích xử lý lượng liệu khổng lồ, xử lý mơi trường phân tán xử lý lỗi xuất thường xuyên 22 Genie Genie công cụ điều phối công việc phân tán hoàn toàn mã nguồn mở phát triển Netflix Genie cung cấp API để chạy nhiều công việc liệu lớn Hadoop, Pig, Hive, Spark, Presto, Sqoop Nó cung cấp API để quản lý siêu liệu nhiều cụm xử lý phân tán lệnh ứng dụng chạy chúng Genie sử dụng sản xuất Netflix để điều hành hàng nghìn cơng việc Hadoop hàng ngày, xử lý hàng trăm terabyte liệu Chương 3: ỨNG DỤNG BIG DATA VÀO NGHIÊN CỨU MARKETING CỦA NETFLIX 3.1 Phát triển nội dung phim phù hợp, ưu tiên nội dung, quảng cáo hữu ích cho người dùng Netflix sử dụng phần mềm xử lý liệu Hadoop Teradata, Lipstick Genie, để thu thập, lưu trữ xử lý lượng lớn thông tin Những tảng Netflix hỗ trợ việc sáng tạo nội dung quảng cáo cho người xem Dữ liệu mà Netflix thu thập người dùng lớn Thơng qua việc thu thập phân tích lượng lớn liệu từ khách hàng, Netflix hồn toàn dự báo độ hot phim, họ dễ dàng thống kê, đo lường xem khán giả phần lớn họ thích nội dung, thể loại nào, để từ Netflix phát triển, sáng tạo nội dung phim ảnh theo xu hướng khách hàng, phát triển nội dung quảng cáo nhằm thu hút lượng lớn khán giả quan tâm phim Lấy ví dụ series phim vô ăn khách Netflix “ Houses of Cards” Trước cách phân tích liệu mình, Netflix nhận tỷ lệ phần trăm đáng kể số 33 triệu người đăng ký họ vào thời điểm phát trực tuyến tác phẩm đạo diễn David Fincher, The Social Network, họ thống kê cho thấy phim có diễn viên Kevin Spacey ln thành cơng với khán giả Netflix Do phim truyền hình Netflix sản xuất vào năm 2013 “House of Cards” trở thành cú hit vô ăn khách Netflix, chương trình xếp hạng 8,8 10 từ 420.000 đánh giá IMDB, xếp vào hàng ngũ phim bom Avatar The Sopranos Ngoài để việc tiếp thị trở nên có ý nghĩa hơn, Netflix dựa vào liệu thu thập để sản xuất phim có nội dung truyền cảm hứng đến người, ví dụ điển hình qua phim “Orange is a New Black” sản xuất vào năm 2014 Đây cách để Netflix thu hút đơng đảo người dùng Ngồi ra, Netflix áp dụng việc phân tích liệu chiến lược quảng cáo mình, điều chỉnh hoạt động marketing, quảng cáo cách phù hợp Ví dụ để quảng bá cho “Houses of Cards” , Netflix sáng tạo 10 trailer phim khác để phù hợp với phân khúc khách hàng, mang tính cá nhân hóa.Ví dụ người tìm kiếm đến diễn viên phim đó, Netflix cung cấp trailer chủ yếu tập trung vào diễn viên này, chiến dịch giúp Netflix thu hút đơng đảo người dùng Bên cạnh Netflix cịn thiết kế poster phim ảnh dựa phân tích liệu màu sắc yêu thích khách hàng ( cách thu thập tương tác khách hàng màu sắc yêu thích xem phim bất kỳ), để thiết kế posters có màu sắc phối khác phù hợp với màu sắc mà họ u thích Do thơng qua việc sử dụng big data, Netflix sáng tạo, phát triển nội dung, quảng bá phim ảnh phù hợp với thị hiếu khách hàng 24 3.2 Nâng cao trải nghiệm người dùng Sau liệu thu thập, Netflix sử dụng liệu theo nhiều cách Netflix giỏi việc quảng bá nội dung mục tiêu đề ra, ước tính khoảng 80% nội dung phát trực tuyến tảng bị ảnh hưởng hệ thống đề xuất Hệ thống đề xuất thiết kế theo cách: Netflix tập trung vào việc cung cấp cho người dùng người dùng muốn thông qua việc xếp hạng nội dung xếp sưu tập người dùng Netflix, nghĩa bạn dùng ứng dụng này, trang chủ bạn, Netflix xếp video trình bày theo thứ tự tốt dựa thông tin thu thập người dùng để đảm bảo bạn thích nội dung đó, đảm bảo trải nghiệm nội dung cho người dùng Ví dụ Nếu người dùng hay xem để ý tới phim thuộc thể loại trị chơi sinh tồn Squid Game Netflix đề xuất phim tương tự để giữ cho người dùng gắn kết với tảng Alice In Borderland, The Hunger Game, Battle Royale… Ngoài Netflix xếp hạng nội dung hàng đầu thịnh hành không dựa mức độ phổ biến nội dung mà cịn dựa thơng tin cá nhân có sẵn người dùng Nội dung quảng cáo dựa việc người dùng hoạt động Netflix Khi quảng cáo “nội dung hàng đầu” cho người dùng, Netflix ln đảm bảo nội dung có liên quan đến sở thích cá nhân họ Ngồi cịn sử dụng thuật tốn để đề xuất nội dung tương tự nội dung mà người dùng vừa xem Nội dung xem gần xếp dựa phân tích việc liệu người dùng có muốn tiếp tục xem, muốn xem lại hay người dùng dừng xem không thấy nội dung thú vị Đây chìa khóa để đảm bảo Netflix khơng gây khó chịu cho người dùng mình, nâng cao trải nghiệm khách hàng sử dụng Netflix cân nhắc kỹ lưỡng thói quen ngày người dùng Nền tảng đề xuất chương trình ngắn bạn mở xem Netflix vào đêm khuya, thay đề xuất chương trình có thời lượng dài Việc hiển thị nội dung vào thời điểm không giúp tăng tương tác khách hàng tảng mà nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng 3.3 Bắt Trend nhanh chóng Ngồi việc Netflix sử dụng liệu cá nhân để cá nhân hóa đề xuất khách hàng, họ sử dụng liệu cấp độ vĩ mơ, tìm chương trình thịnh hành Netflix sử dụng hàng “Xu hướng” đầu trang chủ khách hàng biết chương trình nên xem Dữ liệu giúp họ đưa định lưu giữ chương trình, tìm chương trình cần gia hạn chương trình loại bỏ khỏi dịch vụ họ Nếu hoạt động người dùng cho thấy thiếu quan tâm, Netflix hạ cấp nội dung cung cấp nội dung thú vị Đây chiến lược để thu hút người dùng, giúp họ dễ dàng cập nhật, trải nghiệm phim, chương trình hot 3.4 Thay đổi hình ảnh theo thị hiếu khách hàng Bạn nhận thấy hình ảnh chương trình u thích bạn thay đổi theo thời gian Đó Netflix sử dụng liệu để chọn hình ảnh tốt để sử dụng thời điểm thay đổi hình ảnh Ví dụ: chương trình ban đầu họ “Grace and Frankie”, từ thử nghiệm cho thấy nhiều người dùng nhấp vào chương trình ảnh khơng có Fonda Do nhóm sản xuất Netflix dựng hình ảnh để quảng bá chương trình cho người đăng ký Hoa Kỳ, hình ảnh quảng cáo bao gồm bạn diễn Fonda, Lily Tomlin, ví dụ cho thấy cách Netflix sử dụng liệu để thông báo định họ Các doanh nghiệp áp dụng học thơng qua thử nghiệm A / B loại nội dung, hình ảnh thông điệp khác để liên tục cải tiến trải nghiệm khách hàng Bên cạnh đó, để ý thấy poster phim mà Netflix giới thiệu với tài khoản khơng giống poster gốc nhà sản xuất phim, không giống với người khác thấy Đó poster thiết kế dành riêng cho cá nhân Từ kho khung hình phim sẵn có, hệ thống Netflix tự động chọn khung 26 hình đẹp nhất, để từ designer thiết kế thành nhiều phiên poster khác 27 KẾT LUẬN Big Data đóng vai trị quan trọng khơng định hoạt động Netflix mà mang đến cho họ hội để phát triển Định giá công ty Netflix 234 tỷ USD - công ty truyền thông đánh giá cao giới vượt qua Disney Có thể thấy Netflix ứng dụng thành công BigData việc ghi nhận hành vi khách hàng, phân tích hành vi từ đưa sản phẩm với nhu cầu người tiêu dùng Qua việc tìm hiểu nghiên cứu, tiểu luận “Big Data Netflix” trình bày trình xây dựng Big data Netflix gồm bước thu thập liệu phân tích liệu với việc giới thiệu phần mềm nhóm phân tích liên quan Đối với việc sử dụng Big Data vào trình hoạt động kinh doanh, bật Netflix sử dụng bigdata việc xây dựng chiến lược marketing mình, việc nâng cao trải nghiệm người dùng cá nhân hoá nội dung tiếp thị trọng yếu Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu có số khuyến nghị chiến lược sử dụng Big data Netflix có việc cải thiện việc thu thập phân tích nhằm tối ưu hố chi phí nâng cao trải nghiệm người dùng 28 ... Lịch sử hình thành Netflix 16 2.4 Mục đích sử dụng Bigdata Netflix 17 2.5 Quy trình xây dựng Bigdata Netflix 18 Chương 3: ỨNG DỤNG BIG DATA VÀO NGHIÊN CỨU MARKETING. .. đề Big Data, sở phân tích ứng dụng Big Data điều kiện nhằm ứng dụng Big Data tảng Netflix bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0 đại dịch covid-19 bước sang năm thứ Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ BIG DATA. .. bảo mật 1.3.3 Các ứng dụng thực tế Bigdata: 11 Rất nhiều vấn đề kinh doanh nhiều trường hợp sử dụng khác áp dụng Big data phân tích Dữ liệu lớn (Big Data) thực tế ứng dụng vào nhiều lĩnh vực