Tìm hiểu và phân tích 1 ứng dụng data driven marketing của một doanh nghiệp

ứng dụng data driven marketing của Amazon được phân tích chi tiết qua 5 phần: 1. Giới thiệu về Amazon, 2. Data Driven Marketing và ứng dụng của Amazon:, 3. Cơ chế hoạt động của ứng dụng bao gồm: , 4. Lợi ích của ứng dụng đối với Amazon, 5. Kết luận·

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾKHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

I Giới Thiệu:

Amazon là một công ty công nghệ đa quốc gia của Mỹ ra đời năm 1994, chuyên về thương mại điện tử, điện toán đám mây, truyền phát kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo Amazon là một trong những công ty công nghệ lớn nhất thế giới, với doanh thu và vốn hóa thị trường hàng đầu.

Trong lĩnh vực Marketing, Amazon được biết đến với chiến lực tiếp cận khách hàng hiệu quả và sáng tạo Công ty này sử dụng dữ liệu khách hàng để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, từ việc đề xuât sản phẩm cho đến quảng cáo tùy chỉnh Amazon cũng sử dụng công nghệ AI để phân tích hành vi của khách hàng và dự đoán xu hướng mua sắm, giúp họ tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và tăng hiệu quả tiếp cận

Ngoài ra, Amazon còn chú trọng vào việc xây dựng cộng đồng và tạo ra môi trường mua sắm trực tuyến an toàn và thuận lợi Họ thường xuyên tổ chức các chương trình khuyến mãi, sự kiện và chia sẻ thông tin sản phẩm để tương tác với khách hàng và tạo lòng tin.

Amazon là một trong những công ty hàng đầu thế giới về thương mại điện tử và họ đã thành công trong việc áp dụng Data Driven Marketing vào chiến lược kinh doanh của

mình Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của họ là hệ thống Recommendation Engine, hay còn gọi là hệ thống gợi ý sản phẩm.

II Data-Driven Marketing và Recommendation Engine: 1 Data Driven Marketing:

Data Driven Marketing là việc sử dụng dữ liệu để hiểu và tương tác với khách hàng một cách hiệu quả hơn Amazon sử dụng dữ liệu từ lịch sử mua sắm, hành vi trực tuyến và các nguồn dữ liệu khác để tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho khách hàng.

2 Recommendation Engine:

Recommendation Engine của Amazon là một trong những công cụ quan trọng nhất trong chiến lược kinh doanh của họ Hệ thống này sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho từng khách hàng.

III Cơ Chế Hoạt Động của Recommendation Engine:1 Thu thập dữ liệu:

Amazon thu thập dữ liệu từ lịch sử mua sắm, đánh giá sản phẩm, hành vi trực tuyến và các nguồn dữ liệu khác từ khách hàng.

Để phân tích về cách Amazon thu thập dữ liệu để sử dụng trong Recommendation Engine của họ, có thể xem xét các phương pháp và nguồn dữ liệu chính mà họ sử dụng:

 Lịch sử mua sắm của khách hàng: Amazon thu thập dữ liệu về lịch sử mua sắm của khách hàng, bao gồm thông tin về các sản phẩm mà họ đã mua, số lượng, giá cả, thời gian mua hàng, và phương thức thanh toán Thông tin này giúp Amazon hiểu rõ sở thích và nhu cầu mua sắm của từng khách hàng.

 Đánh giá sản phẩm: Khách hàng thường đánh giá và đưa ra nhận xét về các sản phẩm mà họ đã mua trên Amazon Dữ liệu từ các đánh giá này cung cấp thông tin quý giá về cảm nhận và ý kiến của khách hàng về sản phẩm, giúp Amazon đánh giá chất lượng và phản hồi của sản phẩm.

 Hành vi trực tuyến: Amazon theo dõi hành vi trực tuyến của khách hàng trên trang web của họ, bao gồm thời gian truy cập, các trang sản phẩm họ xem, thời gian ở mỗi trang, và hành động như thêm vào giỏ hàng, thêm vào danh sách yêu thích,

hoặc mua hàng Dữ liệu này giúp Amazon hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi mua sắm của khách hàng.

 Dữ liệu từ thiết bị di động: Amazon cũng thu thập dữ liệu từ ứng dụng di động và trang web di động của họ, bao gồm thông tin về vị trí địa lý, thiết bị sử dụng, hệ điều hành, và các hoạt động trên ứng dụng di động Dữ liệu này giúp Amazon cung cấp trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho khách hàng trên các thiết bị di động  Dữ liệu từ các nguồn bên ngoài: Amazon cũng có thể sử dụng dữ liệu từ các nguồn

bên ngoài như dữ liệu xã hội, dữ liệu địa lý, dữ liệu thời tiết, và dữ liệu từ đối thủ cạnh tranh để bổ sung thông tin và cải thiện chất lượng gợi ý sản phẩm.

Bằng cách kết hợp và phân tích các nguồn dữ liệu trên, Amazon có thể xâydựng một hệ thống Recommendation Engine mạnh mẽ và hiệu quả, giúp họ cung cấpcác gợi ý sản phẩm cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàngcủa mình.

2 Xử lý dữ liệu:

Dữ liệu được xử lý và phân tích bằng các thuật toán máy học và học máy để hiểu sở thích và hành vi mua sắm của khách hàng.

Amazon xử lý dữ liệu một cách rất chuyên nghiệp và hiệu quả để cung cấp trải nghiệm mua sắm tốt nhất cho khách hàng của mình Dưới đây là một số phương pháp mà Amazon sử dụng để xử lý dữ liệu:

 Thu thập dữ liệu: Amazon thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử mua sắm của khách hàng, đánh giá sản phẩm, hành vi trực tuyến, dữ liệu từ thiết bị di động, và dữ liệu từ các nguồn bên ngoài Dữ liệu này được tổng hợp và lưu trữ trong các hệ thống cơ sở dữ liệu của Amazon.

 Làm sạch dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, Amazon tiến hành quá trình làm sạch dữ liệu để loại bỏ dữ liệu không chính xác, thiếu sót, hoặc trùng lặp Quá trình này giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng là chính xác và đáng tin cậy.

 Phân tích dữ liệu:Amazon sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và machine learning để phân tích dữ liệu thu thập được Họ áp dụng các thuật toán phân tích

dữ liệu để tìm ra mẫu, xu hướng, và thông tin quan trọng từ dữ liệu, từ đó cung cấp gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho từng khách hàng.

 Xây dựng Recommendation Engine: Dựa trên dữ liệu phân tích, Amazon xây dựng và cải thiện các hệ thống Recommendation Engine của mình Recommendation Engine sẽ sử dụng thông tin về sở thích, lịch sử mua sắm, và hành vi trực tuyến của khách hàng để đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp và cá nhân hóa.

 Tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm: Amazon liên tục tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng dựa trên dữ liệu thu thập được Họ sử dụng thông tin về hành vi mua sắm và phản hồi từ khách hàng để cải thiện gợi ý sản phẩm, tăng cường dịch vụ khách hàng, và tối ưu hóa quy trình mua sắm trên trang web và ứng dụng của mình.

Nhờ vào việc xử lý dữ liệu một cách chuyên nghiệp và hiệu quả, Amazon đã xâydựng một hệ thống Recommendation Engine mạnh mẽ và đem lại trải nghiệm muasắm tuyệt vời cho hàng triệu khách hàng trên toàn thế giới.

3 Tạo gợi ý sản phẩm:

Dựa trên dữ liệu đã phân tích, hệ thống Recommendation Engine tạo ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho từng khách hàng, từ đó tăng cơ hội bán hàng và cải thiện trải nghiệm mua sắm.

Amazon sử dụng một hệ thống Recommendation Engine phức tạp để tạo ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho từng khách hàng Quy trình mà Amazon thực hiện để tạo gợi ý sản phẩm tương tự trong 4 quy trình xử lý dữ liệu của Amazon ( Thu nhập dữ liệu – Xử lý dữ liệu – Phân tích dữ liệu – Xây dựng hồ sơ khách hàng ) Từ đây để cá nhân hóa sản phẩm cho từng khách hàng, hệ thống Recommendation Engine đã thực hiện quy trình tạo gợi ý sản phẩm và tối ưu hóa và cải thiện sản phẩm.

 Thu thập dữ liệu: Amazon thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử mua sắm, đánh giá sản phẩm, hành vi trực tuyến, dữ liệu từ thiết bị di động, và dữ liệu từ các nguồn bên ngoài Dữ liệu này cung cấp thông tin về sở thích, nhu cầu, và hành vi mua sắm của từng khách hàng.

 Tiền xử lý dữ liệu:Dữ liệu thu thập được sau đó được tiền xử lý để chuẩn hóa, làm sạch, và chuyển đổi thành định dạng phù hợp cho việc phân tích và xử lý tiếp theo.

 Phân tích dữ liệu: Amazon sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu và machine learning để phân tích thông tin từ dữ liệu thu thập Họ tìm ra mẫu, xu hướng, và thông tin quan trọng từ dữ liệu để hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu mua sắm của khách hàng.

 Xây dựng hồ sơ khách hàng: Dựa trên dữ liệu phân tích, Amazon xây dựng hồ sơ cá nhân cho từng khách hàng Hồ sơ này bao gồm thông tin về sở thích, lịch sử mua sắm, đánh giá sản phẩm, và hành vi trực tuyến của khách hàng.

 Gợi ý sản phẩm: Dựa trên hồ sơ cá nhân của từng khách hàng, Amazon sử dụng các thuật toán Recommendation Engine để đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp và cá nhân hóa Hệ thống sẽ xem xét thông tin về sản phẩm tương tự, sản phẩm phổ biến, và sở thích cá nhân của khách hàng để tạo ra danh sách gợi ý sản phẩm  Tối ưu hóa và cải thiện: Amazon liên tục tối ưu hóa và cải thiện hệ thống

Recommendation Engine của mình dựa trên phản hồi từ khách hàng và dữ liệu mới Họ sử dụng thông tin về hành vi mua sắm và phản hồi từ khách hàng để cải thiện chất lượng gợi ý sản phẩm và tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm.

Nhờ vào quy trình phức tạp và chuyên nghiệp như vậy, Amazon đã xây dựng mộthệ thống Recommendation Engine mạnh mẽ và hiệu quả, giúp họ cung cấp các gợi ýsản phẩm cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm cho khách hàng của mình.

4 Đánh giá và đo lường hiệu quả của hệ thống Recommendation Engine:

Việc đánh giá hiệu quả của hệ thống Recommendation Engine là rất quan trọng để đảm bảo rằng các gợi ý sản phẩm đáp ứng được nhu cầu và sở thích của khách hàng Amazon có thể sử dụng các phương pháp đánh giá như A/B testing, đánh giá chất lượng gợi ý, đánh giá sự hài lòng của khách hàng để đo lường hiệu quả của hệ thống Recommendation Engine hiện tại, trong khi nhóm B nhận các gợi ý từ một phiên bản cải tiến của hệ thống Sau đó, họ so sánh hiệu suất bán hàng, tỷ lệ chuyển đổi

và sự hài lòng của khách hàng giữa hai nhóm để đánh giá hiệu quả của việc cải thiện hệ thống.

 Đánh giá chất lượng gợi ý: Amazon có thể sử dụng các phương pháp đánh giá chất lượng gợi ý như Precision, Recall, F1-score để đo lường độ chính xác, độ phủ và hiệu suất tổng thể của hệ thống Recommendation Engine.

 Đánh giá sự hài lòng của khách hàng: Amazon có thể thu thập phản hồi từ khách hàng về các gợi ý sản phẩm mà họ nhận được Việc đánh giá sự hài lòng của khách hàng giúp Amazon hiểu rõ hơn về việc liệu hệ thống Recommendation Engine có đáp ứng được nhu cầu và sở thích của khách hàng hay không.

 Theo dõi chỉ số KPIs: Amazon có thể theo dõi các chỉ số quan trọng như tỷ lệ chuyển đổi, doanh số bán hàng, số lần tương tác với gợi ý sản phẩm để đo lường hiệu quả của hệ thống Recommendation Engine và xác định được ảnh hưởng của nó đến doanh nghiệp.

Bằng cách đánh giá và đo lường hiệu quả, Amazon có thể xác định được điểmmạnh và điểm yếu của hệ thống Recommendation Engine, từ đó cải thiện và tối ưu hóahiệu suất của hệ thống để mang lại giá trị tốt nhất cho khách hàng và doanh nghiệp.

IV Lợi ích của Recommendation Engine đối với Amazon:1 Tăng tỷ lệ chuyển đổi:

Recommendation Engine giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách cung cấp các gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích của khách hàng.

Tăng tỷ lệ chuyển đổi là một trong những lợi ích quan trọng mà Recommendation Engine mang lại cho Amazon Dưới đây là một số chi tiết về lợi ích này:

 Hiển thị sản phẩm phù hợp: Recommendation Engine giúp Amazon đưa ra các gợi ý sản phẩm chính xác và phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng Khi khách hàng thấy được các sản phẩm mà họ có khả năng quan tâm, họ sẽ có xu hướng mua sắm và chuyển đổi hơn.

 Tăng khả năng mua sắm ngẫu nhiên: Khi khách hàng thấy được các sản phẩm liên quan hoặc phù hợp với sản phẩm họ đang xem, họ có thể bắt đầu khám phá và mua sắm các sản phẩm khác mà họ chưa từng nghĩ đến Điều này tạo ra cơ hội tăng tỷ lệ chuyển đổi.

 Tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm: Việc hiển thị các gợi ý sản phẩm phù hợp giúp tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng Họ không cần phải tìm kiếm quá nhiều để tìm sản phẩm mình cần, mà có thể dễ dàng khám phá và mua sắm các sản phẩm hấp dẫn.

 Tăng giá trị đơn hàng trung bình: Khi khách hàng mua nhiều sản phẩm hơn hoặc các sản phẩm có giá trị cao hơn nhờ vào các gợi ý sản phẩm, giá trị đơn hàng trung bình sẽ tăng lên Điều này đồng nghĩa với việc tăng doanh số bán hàng và lợi nhuận cho Amazon.

 Cải thiện độ chính xác của gợi ý: Recommendation Engine không ngừng học hỏi từ dữ liệu mới và phản hồi từ khách hàng để cải thiện độ chính xác của gợi ý sản phẩm Điều này giúp tăng khả năng chuyển đổi khi khách hàng thấy được các sản phẩm thực sự phù hợp với họ.

Tóm lại, tăng tỷ lệ chuyển đổi là một trong những lợi ích quan trọng mà Recommendation Engine mang lại cho Amazon, giúp tăng cơ hội để các tệp khách hàng thực hiện hành động mục tiêu, như mua sản phẩm, đăng ký dịch vụ.

2 Tăng doanh số bán hàng:

Việc tăng cơ hội bán hàng thông qua các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa giúp Amazon tăng doanh số bán hàng và doanh thu Recommendation Engine tăng doanh số bán hàng cho Amazon qua :

 Tăng khả năng khách hàng mua sắm: Recommendation Engine giúp tạo ra các gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng Khi khách hàng thấy được các sản phẩm mà họ có khả năng quan tâm, họ sẽ có xu hướng mua sắm nhiều hơn và tăng cơ hội chuyển đổi.

 Tăng giá trị đơn hàng trung bình: Bằng cách đưa ra các gợi ý sản phẩm liên quan hoặc phù hợp với sản phẩm khách hàng đang xem, Recommendation Engine có thể tăng giá trị đơn hàng trung bình Khách hàng có thể mua nhiều sản phẩm hơn hoặc các sản phẩm có giá trị cao hơn, từ đó tăng doanh số bán hàng.

 Khuyến khích mua sắm ngẫu nhiên: Khi khách hàng thấy được các sản phẩm mà họ chưa từng nghĩ đến nhưng phù hợp với sở thích của họ, họ có thể bắt đầu khám

phá và mua sắm các sản phẩm mới Điều này tạo ra cơ hội tăng doanh số bán hàng thông qua việc khuyến khích mua sắm ngẫu nhiên.

 Tạo ra cơ hội bán hàng mới:Recommendation Engine giúp Amazon đưa ra các sản phẩm mới và phù hợp với từng khách hàng, tạo ra cơ hội bán hàng mới Việc hiển thị các sản phẩm hấp dẫn và đề xuất sản phẩm chính xác giúp tăng khả năng khách hàng mua sắm và doanh số bán hàng.

 Cải thiện tỷ lệ chuyển đổi: Khi khách hàng thấy được các sản phẩm thực sự phù hợp với họ thông qua các gợi ý của Recommendation Engine, tỷ lệ chuyển đổi sẽ tăng lên Điều này đồng nghĩa với việc tăng doanh số bán hàng và lợi nhuận cho Amazon.

Tóm lại, Recommendation Engine không chỉ giúp tăng doanh số bán hàng choAmazon mà còn tạo ra cơ hội bán hàng mới, khuyến khích mua sắm ngẫu nhiên, vàcải thiện tỷ lệ chuyển đổi Đây là một công cụ mạnh mẽ giúp Amazon duy trì và pháttriển doanh nghiệp một cách hiệu quả.

Doanh thu ròng của Amazon năm 2023 tăng hơn 47 tỷ USD so với cùng kỳ năm 2022, từ 232,9 tỷUSD năm 2018 lên 280,5 tỷ USD vào năm 2019.

3 Cải thiện trải nghiệm mua sắm:

Recommendation Engine giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng bằng cách cung cấp các sản phẩm phù hợp và hấp dẫn :

 Hiển thị sản phẩm phù hợp:Recommendation Engine giúp Amazon đưa ra các gợi ý sản phẩm chính xác và phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng Khi khách hàng thấy được các sản phẩm mà họ có khả năng quan tâm, họ sẽ có trải nghiệm mua sắm tích cực hơn.

 Tối ưu hóa quy trình mua sắm:Việc hiển thị các gợi ý sản phẩm phù hợp giúp tối ưu hóa quy trình mua sắm của khách hàng Họ không cần phải tìm kiếm quá nhiều để tìm sản phẩm mình cần, mà có thể dễ dàng khám phá và mua sắm các sản phẩm hấp dẫn.

 Tăng sự hài lòng của khách hàng: Khi khách hàng thấy được các sản phẩm mà họ thực sự quan tâm và phù hợp với họ, họ sẽ cảm thấy hài lòng hơn với trải nghiệm mua sắm trên Amazon Điều này tạo ra một môi trường mua sắm tích cực và tăng cơ hội khách hàng quay lại mua sắm.

 Personalization (Cá nhân hóa): Recommendation Engine tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho từng khách hàng thông qua việc đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích và lịch sử mua sắm của họ Điều này giúp khách hàng cảm thấy được chăm sóc và quan tâm hơn, từ đó tạo ra một trải nghiệm mua sắm độc đáo và thú vị.

 Tăng khả năng khám phá: Recommendation Engine khuyến khích khách hàng khám phá các sản phẩm mới thông qua việc đưa ra các gợi ý sản phẩm liên quan hoặc phù hợp với sản phẩm họ đang xem Điều này giúp tạo ra trải nghiệm mua sắm đa dạng và phong phú.

Tóm lại, Recommendation Engine không chỉ giúp tăng doanh số bán hàng màcòn cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua việc hiển thị sản phẩmphù hợp, tối ưu hóa quy trình mua sắm, tăng sự hài lòng và cá nhân hóa trải nghiệmmua sắm Đây là một yếu tố quan trọng giúp Amazon duy trì và phát triển cơ sở kháchhàng của mình.

V Kết Luận: