BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
DAI HQC QUOC GIA THANH PHO HO CHi MINH
TRUONG DAI HQC KINH TE - LUAT
TIEU LUAN NHOM CUOI KY
MON CONG NGHE THONG TIN VA TRUYEN THONG MOI DE TAI: UNG DUNG BIG DATA VAO MARKETING
Hoc ky 01 — Nam hoc 2023 - 2024
GIANG VIEN HUGNG DAN: THAY TRUONG HOAI PHAN MA HOC PHAN: 231BIE105104
NHOM SINH VIEN THUC HIEN
Trang 2TABLE OF CONTENTS
CHAPTER 1: INTRODUCTION Q.02 22121112 22112122222121221 1212282 ekrey 1 CHAPTER 2: DESCRIPTION - L0 21122 12112212112222111 182211112 rero 2 2.1 Định nghĩa Big Data - - 2 00 2201122111211 1121115211 121111 2115201111120 11c Hy rà, 2 2.2 Đặc điểm của 709 censstesssecnssensssetsseetsseeessstesensieeeeeins 2 2.3 Quá trình hình thành Big Data 22222221221 121 1211111511 71151 21511155 re 2 2.4 Ứng dụng Big Data trong Marketing s5 - Tt E1 1127111112111 1111 gt re ri 3 2.4.1 Hệ thông Big Data và quy trình xử lý dữ liệu: - s21 2221221 1 2z e2 3 2.4.2 Vai trò của Big Data trong Marketing - 0 120 1112221111112 11tr 5 2.5 Lợi ích và ứng dụng thực tế của Big Data trong Marketing: -cccccccen 5
2.5.2 Ứng dụng: - : 5c 22t 1111211112112 1212111212111 treo 7 CHAPTER 3: DIFFICULTIES 2 22322222123 153 1212315121551 2512115122112 tr ca 9 KÉT LUẬN - 5c 2221221 12122222112 1n 1tr yg 12 REFERENCES 000.00cccccccccccccccccceeecceeseececnecesenecseseseteseasssetaeessiseeieessstesteesteteesieess 13
Trang 3CHAPTER 1: INTRODUCTION LY DO CHON DE TAI
Các cuộc cách mạng công nghệ đã thôi một luồng gió mới vào nền kinh tế thế giới, thúc đây tốc độ phát triển một cách đáng kinh ngạc Và trong khoảng thời gian trở lại day, thé giới đã phải trầm trồ khi chứng kiến sự bùng nô của kỉ nguyên Big Data Big Data đã thê hiện vai trò vượt trội của mình trong đa lĩnh vực từ sản xuất, kinh doanh đến y tế, điện tử, giải trí Nhờ đó mà Big Data nhanh chóng được đưa vào ứng dụng và được các chuyên gia hàng đầu định giá thị trường lên đến 473.6 tỷ USD vào năm 2023 Có thể nói đữ liệu đóng vai trò như một vũ khí mới trong thời đại 5.0, ai có thể sử dụng được chúng sẽ nhanh chóng vươn lên dẫn đầu
Trong thế giới phẳng như hiện nay, việc năm bắt tâm lý và hành vi khách hàng ngày càng trở thành một thử thách lớn đối với các doanh nghiệp Đề hoa minh vao nhip độ phát triển của thế giới cũng như trở thành một phan của nên kinh tế 5.0, mọi doanh nghiệp cần chú trọng đầu tư chuyền đối số, ứng dụng khoa học kĩ thuật trong quy trình sản xuất và hoạt động của mình, đặc biệt là ngành Marketing Nhờ có Big Data, doanh nghiệp có thê có thêm thông tin, thấu hiểu khách hàng của mình Từ đó gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường trong nước và quốc tế Đó cũng chính là lý do nhóm em chọn đề tài “Ứng dụng Big Data trong Marketing” để tiến hành tìm hiểu và nghiên
Một lần nữa, chúng em xin chân thành cảm ơn
Trang 4CHAPTER 2: DESCRIPTION
"Big data" thời gian gần đây ngày càng được nhắc đến nhiều hơn như một thành phần công nghệ thiết yêu của thành phô thông minh và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 Vay big data co phải là một khái niệm quá phức tap?
Về cơ bản big data đơn giản như tên gọi, là một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thê nào đảm đương được Vì khối dữ liệu quá lớn nên việc triển khai big data sẽ gặp những trở ngại bao gôm thu nhận dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, chuyên giao, cập nhật Tuy nhiên big data lại chứa trong mình rat nhiéu thong tin quy gia ma nếu trích xuất thành công sẽ giúp rất nhiều cho việc năm bắt xu thế trong kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán để phòng tránh các dịch bệnh sắp phát sinh, phát hiện sớm tội phạm, hay đo lường điều kiện giao thông theo thời gian thực
2.1 Định nghĩa Big Data
Big Data hay “dữ liệu lớn” là thuật ngữ chỉ về các tập dữ liệu không lồ và phức tạp, đến mức khó có thê xử lý được bằng các phương pháp truyền thống Doanh nghiệp sử dụng lượng dữ liệu | khong lỗ này đề phân tích, chuyên hóa thành thông tin quan trong để giải quyết các vấn để liên quan
2.2 Đặc điểm của Big Data
- _ Volume (khối lượng dữ liệu): Doanh nghiệp thu thập dữ liệu cho Big Data từ nhiều nguồn khác nhau, từ các giao dịch, thiết bị thông minh, thiết bị công nghiệp, video, hinh ảnh, âm thanh, phương tiện truyền thông xã hội, Trước đây, việc lưu trữ tất cả đữ liệu đó sẽ rất tốn kém nhưng hiện nay việc lưu trữ đã rẻ hơn nhờ sử dụng các hỗ sơ đữ liệu, đữ liệu đám mây đề giảm bớt gánh nặng - Velocity (vin tốc xử lý): Với sự phát triển của Internet of Things, tốc độ
truyền đữ liệu vào các doanh nghiệp vô cùng nhanh và phải được xử lý kịp thoi Thé RFID, cam bién va dong hồ thông minh đang thúc đây nhu cầu xử lý các luồng đữ liệu này trong thời gian gần thực
- _ Variety (dữ liệu đa dạng): Dữ liệu được thu thập ở nhiều định dạng khác nhau từ dữ liệu sô, có câu trúc trong cơ sở dữ liệu truyên thông đên tài liệu văn bản phi câu trúc, email, video, âm thanh, dữ liệu mã chứng khoán và các giao dịch tài chính
2.3 Quá trình hình thành Big Data
Big Data thực chất đã hình thành từ khoảng thập kỷ 80 - 90 của thế kỷ XX Năm 1984, tập đoàn Teradata đưa ra thị trường hệ thống xử lý đữ liệu song song DBC 1012 Các hệ thống xử lý của Teradata là một trong những hệ thống đầu tiên lưu trữ và phân tích đến l terabyte đữ liệu vào năm 1992 Ö đĩa cứng cũng đạt mức dung
lượng 2,5GB vào năm I991
Trang 5Năm 2000, Seisint Ine (nay là Tập đoàn LexisNexis) đã phát triển một khung chia sẻ tệp dựa trên cầu cấu trúc C++ đề lưu trữ và truy vấn dữ liệu Hệ thống này lưu trữ và phân phối dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và phi cầu trúc trên nhiều máy chủ Năm 2004, Google xuất bản một bài báo về quá trình MapReduce, cung cấp một mô hình xử lý song song và phát hành những ứng dụng liên quan đề xử lý lượng dữ liệu không 16
Năm 2005, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu nhận ra số lượng người đùng được tạo ra thông qua Youtube, Facebook và các địch vụ trực tuyến khác là rất lớn Cùng năm đó, Hadoop (một fiamework open source được tạo riêng với nhiệm vụ lưu trữ và phân tích Big Data) đã được phát triển và NoSQL cũng bắt đầu trở nên phổ biến Sự phát triển của các framework ví dụ như Hadoop (hoặc gan day la Spark) la can thiét cho sw phat trién cua Big Data, ching khién cho Big Data hoạt động dé dang hon và lưu trữ rẻ hon
Hiện nay, nhờ có Internet of Things mà khối lượng Big Data ngày càng lớn với tốc độ nạp vô cùng nhanh chóng Lý do là vì dữ liệu ngày nay không chỉ do con người tạo ra mà còn do máy móc tạo tự động Big Data đã trở thành một tài nguyên quý giá đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp tăng lợi thế cạnh tranh và phục vụ khách hàng tốt hơn
2.4 Ứng dụng Big Data trong Marketing
2.4.1 Hệ thống Big Data và quy trình xử lý dữ liệu:
Hệ thống Big Data trong Marketing là một hệ thống được sử dụng dé thu thập lưu trữ, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu kỹ thuật số nhằm mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động marketing của doanh nghiệp Hệ thống này bao gồm các thành phân sau:
¢ _ Thiết bị thu thập dữ liệu: Các thiết bị này có thê là các cảm biến, máy quét, webcam được sử dụng đề thu thập đữ liệu từ môi trường thực tế
- _ Về dữ liệu: Ba loại Big Data thường được sử dụng cho các Marketer (Nhà tiếp thị) Các marketer thường quan tâm đến ba loại: đữ liệu khách hàng (Customer data), dir liéu tai chinh (Financial data) và dữ liệu vận hành (Operation data) Mỗi loại đữ liệu thường được thu thập từ các nguồn khác nhau và được lưu trữ ở các vị trí khác nhau
+ Dữ liệu khách hàng giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ đối tượng mục tiêu của họ Dữ liệu rõ ràng nhất của loại này là các thông tin cá nhân như tên, địa chỉ email, lịch sử mua hàng và tìm kiếm trên web của khách hàng Cũng quan trọng không kém, là đữ liệu về hành vi, thái độ của đối tượng của bạn có thê được thu thập từ hoạt động trên mạng xã hội, khảo sát và cộng đồng trực tuyến Chính những dữ liệu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quát về khách hàng cho doanh nghiệp
+ Dữ liệu tài chính giúp bạn đo lường hiệu suất và hoạt động hiệu quả hơn Doanh số và thông kê tiếp thị của tô chức, chi phí và lợi nhuận năm trong danh
3
Trang 6mục này Dữ liệu tài chính của đôi thủ cạnh tranh như giá cả cũng có thê được đưa vào danh mục này
+ Dữ liệu vận hành liên quan đến các quy trình kinh doanh Nó có thê liên quan đến khâu vận chuyến và hậu cần, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRMS- Customer Relationship Management System) hoặc phản hồi từ các cảm biến phần cứng và các nguồn khác Phân tích đữ liệu này có thể giúp cải thiện hiệu suất và giảm chi phí vận hành
Hệ thống lưu trữ: Hệ thống nảy có nhiệm vụ lưu trữ dữ liệu thu thập được tử các thiệt bị
Hệ thống xử lý dữ liệu: Hệ thống này có nhiệm vụ xử lý dữ liệu thu thập được, bao gồm các bước tiền xử lý, phân tích và trích xuất thông tin
Hệ thống phân tích dữ liệu: Hệ thống nảy có nhiệm vụ phân tích dữ liệu đã được xử lý để tìm ra các xu hướng, mối quan hệ và thông tin hữu ích khác Xử ly Big Data la quá trình biến đổi, phân tích và tạo ra giá trị từ các tập dữ liệu lớn và phức tạp Có nhiều giai đoạn và công cụ liên quan đến xử lý dữ liệu lớn, tùy thuộc vào loại, nguồn và mục đích của đữ liệu Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về quy trinh xử ly Big Data
Thu thập dữ liệu: Đây là giai đoạn đầu tiên của quá trình xử lý Big Data, nơi dữ liệu được thu thập tử nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ trong một hồ dữ liệu hoặc một máy xử lý luồng Hỗ dữ liệu (data lake) là một kho lưu trữ trung tâm có thê lưu trữ đữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc ở định dang thd May xtr ly luéng (stream processing engine) 1a mét hé théng co thé xử lý đữ liệu theo thời gian thực khi nó đến, mà không cần lưu trữ trước Lọc và biến đổi dữ liệu: Đây là giai đoạn mà dữ liệu được chuân bị cho việc phân tích bằng cách loại bỏ lỗi, mâu thuẫn, trùng lặp và thông tin không liên quan Biến đổi đữ liệu là quá trình chuyên đổi dữ liệu từ một định đạng hoặc cau trúc này sang một định đạng hoặc cấu trúc khác, chăng hạn như JSON sang CSV, hoặc XML sang Parquet Lọc và biến đôi đữ liệu có thể được thực hiện theo chế độ lô (batch mode) (xử lý dữ liệu theo lô ở các khoảng thời gian đều đặn) hoặc theo chế độ luỗồng(stream mode)(xử lý đữ liệu liên tục khi nó đến) Tải dữ liệu: Đây là giai đoạn mà dữ liệu được tải vào một kho lưu trữ phân tích được tôi ưu hóa cho việc truy vân và báo cáo
Trực quan hóa dữ liệu/Phân tích BI: Đây là giai đoạn mà dữ liệu được trình bày dưới dạng đồ họa hoặc tương tác đề giúp người dùng hiểu và khám phá dữ liệu Trực quan hóa dữ liệu có thê được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều loại biểu đồ, đồ thị, ban dé, bảng điều khiển và báo cáo cho thay xu hướng, mẫu, ngoại lệ và mối tương quan trong đữ liệu Phân tích BI là quá trình áp dụng
Trang 7logic và quy tắc kinh đoanh cho dữ liệu để tạo ra những hiểu biết và khuyến nghị có thê hỗ trợ việc ra quyết định
« Machine learning application: Đây là giai đoạn mà dữ liệu được sử dụng để huấn luyện, kiếm tra và triển khai các mô hình học máy có thể thực hiện các tác vụ như phân loại, hồi quy, phân cụm, phát hiện bat thường và ĐỢI ý Ứng dụng học máy có thể được thực hiện theo chế độ lô hoặc theo chế độ luỗng, tùy thuộc vào độ phức tạp và tần suất của việc cập nhật mô hình._
Đây là những giai đoạn chính của quy trình xử lý Big Data, nhưng chúng không nhất thiết phải hoạt động tuần tự hoặc độc lập Tùy thuộc vào trường hợp sử đụng và cầu trúc, một số giai đoạn có thê được bỏ qua, hop nhất hoặc lặp lại Lựa chọn công cụ và công nghệ cũng phụ thuộc vào các yêu cầu và sở thích cụ thể của tổ chức Mục tiêu của xử lý dữ liệu lớn là trích xuất giá trị từ đữ liệu và sử dụng nó đề cải thiện kết quả kinh doanh
2.4.2 Vai trò của Big Data trong Marketing
Big data đóng vai trò quan trọng trong marketing, đặc biệt là digital marketing, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, đối thủ cạnh tranh và thị trường Từ đó, các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định, chiến dịch marketing hiệu quả hơn, từ đó giúp doanh nghiệp tăng doanh số và tối ưu hóa lợi nhuận Dưới đây là một sô vai trò cụ thê của big data trong marketing:
«Hiểu rõ khách hàng: Big data giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, bao gồm hành vi, sở thích, nhu cầu và mong muốn của họ từng những nguồn đữ liệu thu thập được Từ đó, các doanh nghiệp có thê xây đựng các chiến lược marketing phù hợp và hiệu quả hơn
« - Tối ưu hóa chiến lược marketing: Big data giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến lược marketing cla minh, bao gồm việc lựa chọn kênh marketing, nội dung marketing, chi phi dự tính, thông qua việc phân tích và đưa ra những phán đoán về thị trường phủ hợp với từng nhóm khách hàng mục tiêu Ö Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Big data giúp các doanh nghiệp cá
nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua việc phân tích các dữ liệu quá khứ và đê xuât các sản phâm phủ hợp, từ đó nâng cao sự hải lòng của khách hang - - Tự động hóa marketing: Big data giúp các doanh nghiệp tự động hóa các tác
vụ marketing, giúp tiệt kiệm thời gian và chị phí
2.5 Lợi ích và ứng dụng thực tế của Big Data trong Marketing: 2.5.1 Lợi ích:
« Mô hình dự đoán hiệu quả
Bằng cách phân tích đữ liệu khách hàng, các nhà phân tích có thê phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài (ví dụ: thời tiết, chỉ số kinh tế) đề dự báo nhu cầu chính xác hơn Điều này giúp các công ty tôi ưu hóa mức
5
Trang 8tồn kho, giảm tỉnh trạng tồn kho và tồn kho quá mức, đồng thời cải thiện sự hài lòng của khách hàng
Lợi ích: Các nhà tiếp thị sử dụng thông tín này đề phát triển các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu hiệu quả hơn trong việc thúc đây doanh so bán hang
« - Cá nhân hóa tốt hơn
Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, nhóm tiếp thị có thê biết được sở thích của từng khách hàng, mỗi sản phẩm tiếp cận nhiều nhất với tệp khách hàng nào Từ đó, họ có thê đưa ra chiến lược ưu đãi phù hợp đề thu hút người mua
Lợi ích: Việc cá nhân hóa này có thế dẫn đến tăng mức độ tương tác và lòng trung thành của khách hàng
° Tối ưu hóa chỉ tiêu tiếp thị
Việc năm được sở thích của khách hàng sẽ dẫn đến cách triển khai hoạt động Marketing của đoanh nghiệp Doanh nghiệp/người bán sẽ biết được sản phâm nào bán chạy, bán chạy với đối tượng nào để xây dựng chiến lược Marketing phù hợp Việc này cũng giúp giảm thiêu chỉ phí tiếp thị của doanh nghiệp/người bán, có sự tập trung phân khác rõ ràng hơn
Lợi ích: Chỉ nhắm mục tiêu đến những khách hàng có giá trị, cho phép các công ty tận dụng tôi đa nỗ lực tiệp thị của mình
« - Giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng
Big Data giúp bạn xác định các yếu tố gop phần khiến khách hàng rời bỏ và xác định chính xác những khách hàng cụ thê có nhiều khả năng rời bỏ doanh nghiệp nhất Được trang bị kiến thức này, các nhà tiếp thị có thể thiết kế các chương trình khách hàng thân thiết để giữ chân những khách hàng có giá trị
« - Cải thiện (rải nghiệm của khách hàng
Băng cách phân tích hành vi và sở thích của khách hàng, nhóm tiếp thị có thê xác định các lĩnh vực cân cải thiện liên quan đên trải nghiệm của khách hàng
« Quản lý rủi ro
Phân tích Big Data đã đóng góp rất nhiều vào việc phát triên các giải pháp quản lý rủi ro Các công cụ có sẵn cho phép các doanh nghiệp định lượng và lập mô hình rủi ro ma họ phải đối mặt hàng ngày Do đó, một doanh nghiệp có thể đạt được các chiến lược giảm thiểu rủi ro và đưa ra các quyết định chiến lược thông minh hon
« Sứ dụng tối ưu hóa giả dé tăng doanh thu và lợi nhuận
Phân tích xu hướng thị trường và giá cả của đôi thủ cạnh tranh băng Big Data đề tôi ưu hóa các quyết định vê giá của bạn nhăm nâng cao khả năng cạnh tranh vả lợi
nhuận
Trang 9VD: Olñn Car là đại lý ô tô hàng đầu tại Cộng hòa Séc với các địch vụ bô sung trong lĩnh vực tài chính, địch vụ ô tô được ủy quyền và bảo hiểm Với Keboola, Olñn Car đã có thê tự động hóa việc thu thập đữ liệu về tất cả sản phẩm và mức giá của các đối thủ cạnh tranh Bằng cách sử dụng các thuật toán định giá tiên tiến, Olfin Cars đã tối ưu hóa việc định giá sản phẩm và dịch vụ của mình Điều này dẫn đến doanh thu tăng 760% chỉ trong một quý
2.5.2 Ứng dụng: « - Dự báo nhu cầu:
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là sử dụng Big Data để đự báo nhu cầu Dự báo nhụ cầu rất quan trọng vì nó làm giảm rủi r0 tồn kho và kiếm soát chi phí sản xuất, đồng thời mang lại cơ hội mới để tăng doanh thu Bằng cách nhìn lại dữ liệu trong quá khứ, các công ty sẽ biết điều gì hiệu quả nhất với họ trước đây, tại sao nó lại hiệu quả và có thể cô gắng tạo ra hiệu ứng kỳ diệu tương tự trong tương lai
Ví dụ, khi cơn bão Frances sắp đỗ bộ vào Floriđa vào năm 2004, giám đốc thông tin của Walmart đã quyết định nghiên cứu lịch sử người mua sắm trị giá hàng nghìn tỷ byte và tìm ra mặt hàng nào được bán nhiều nhất khi cơn bão Charley tàn phá vài tuần trước đó Số liệu cho thấy ngoài đèn pin và một số sản phẩm khác được ưa chuộng trước cơn bão, doanh số bán Pop-Tarts dâu tây cao gấp 7 lần bình thuong Walmart nhanh chóng đự trữ một lượng lớn Pop-Tarts dâu tây và gần như đã bán hết trước cơn bão
« Lap ké hoach cho cac chién dịch trong tương lai
Một cách sử dụng khác của Big Data là các nhà tiệp thị có thê lập kế hoạch cho các chiên dịch hoặc hoạt động trong tương lai một cách chính xác hơn
Ví dụ: chuỗi nhà hàng như MeDonald's có thể tận đụng thông tin đặt hàng của khách hàng đê xác định hiệu quả hoạt động của sản phẩm trong các chiến dịch tiếp thị Các nhà tiếp thị biết được bữa ăn nào phố biến và có lợi nhuận, bữa ăn nào không phố biến cũng như không mang lại lợi nhuận, bữa ăn nào ở giữa, v.v Theo đữ liệu thu thập được, giá cả và thực đơn có thể được điều chỉnh trong tương lai để đạt được kết quả tiếp thị tốt hơn
¢ Duara quyét dịnh giá khôn ngoan hơn
Theo truyền thống, các công ty định giá dịch vụ hoặc sản phẩm của họ đựa trên thông tin cơ bản như giá thành sản phẩm, nhu cầu hoặc giá thị trường chung Với Big Data, chiến lược định giá truyền thống đã được cải thiện phần lớn Thông qua phân tích Big Data, các nhà tiếp thị có thể đặt mức giá tốt nhất cho sản phâm và địch vụ của họ
« - Nhắm mục tiêu được cá nhân hóa
Còn được gọi là tiếp thị một - một, tiếp thị cá nhân hóa là việc tạo và gửi thông điệp đến các cá nhân hoặc nhóm đối tượng sau khi thực hiện phân tích dữ liệu Các nhà tiếp thị phân tích đữ liệu của người tiêu ding như vị trí địa lý, lịch sử duyệt web, hành vi nhấp chuột, lịch sử mua hàng đề hiểu rõ hơn về đối tượng của họ và cung cấp nhiều dịch vụ tùy chỉnh hon
Trang 10« - Thực hiện phân tích tâm lý khách hàng
Đề hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, các công ty không chỉ thu thập thông tin khách hàng trong suốt hành trình mua hàng của họ mà còn trích xuất các đánh giá của khách hàng trên các kênh truyền thông xã hội đề tiến hành phân tích cảm tính Phân tích tình cảm, còn được gọi là khai thác ý kiến, là phân tích tình cảm cơ bản đẳng sau nhận xét của khách hàng — cho dù đó là tích cực, trung lập hay tiêu cực Sau khi thu thập phản hồi của khách hàng, các công ty được trao quyên đề biết thị trường đang nhìn nhận thương hiệu hoặc sản phẩm của họ như thế nào, sau đó họ có thế biết nhu cầu nào cân cải thiện và thậm chí tạo ra các cơ hội kinh đoanh mới