Việc sử dụng công nghệ thông tin và dữ liệu số trong ngành bán lẻ ở Hoa Kỳ chính là phương tiện nâng cao năng suất cho từng thành viên cũng như toàn bộ hệ
thống bán lẻ. Với việc ứng dụng thêm nhiều yếu tố sử dụng công nghệ Big Data, ngành công nghiệp này dự kiến sẽ đạt mức tăng trưởng thêm ít nhất 0,5% trong năm 2020 và đối với từng doanh nghiệp, dự kiến Big Data có thể trợ giúp tăng tối đa 60% lợi nhuận cận biên (Manyika, K., Michael Chui 2011, Tr. 64). Bán lẻ chính là lĩnh vực mà các dữ liệu số đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc duy trì và phát triển mối quan hệ này bởi người tiêu dùng ngày càng có xu hướng tìm kiếm, mua sắm từ các nhà bán lẻ trực tuyến.
Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey đã nhận diện 16 yếu tố sử dụng Big Data trong ngành bán lẻ Hoa Kỳ, thuộc 5 nhóm: marketing, phân phối hàng hóa, vận hành, chuỗi cung ứng và các mô hình kinh doanh mới.
a. Marketing
Bán chéo sản phẩm: Cách thức này có thể tận dụng lợi thế của Big Data để
khai thác các thông tin về khách hàng như về nhân khẩu học, sở thích, lịch sử mua sắm…
Marketing dựa trên địa điểm: Hình thức marketing này chủ yếu dựa vào sự
phổ biến và ngày càng phát triển của các loại điện thoại thông minh và các thiết bị di động định vị khác mà nhờ vào đó có thể xác định được các khách hàng tiềm năng trong khu vực.
Phân tích hành vi mua sắm: Phân tích các dữ liệu này có thể giúp các cửa hàng
cải thiện hình thức trang trí, bố trí các kệ hàng… Những cải tiến gần đây còn cho phép các nhà bán lẻ phân tích các mô hình mua sắm của người tiêu dùng, như thời gian sử dụng trong từng gian hàng…
Phân tích quan điểm khách hàng: Hình thức này tận dụng nguồn dữ liệu do
khách hàng tạo ra thông qua nhiều hình thức truyền thông xã hội giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác. Dựa vào các phân tích này để đo lường hiệu quả chiến lược marketing và có các điều chỉnh kịp thời.
Tối ưu hóa phân loại hàng hóa: Quyết định sẽ bán mặt hàng nào ở cửa hàng nào căn cứ vào các đặc điểm địa lý, cảm nhận của khách hàng và nhiều dữ liệu khác.
Tối ưu hóa giá cả: Với sự phát triển của nhiều mô hình định giá phức tạp, nhà
bán lẻ có thể đưa ra các quyết định về giá cả sản phẩm chi tiết tới từng đối tượng khách hàng, khu vực… căn cứ vào độ co giãn của cầu gần như ngay lập tức.
c. Vận hành
Minh bạch về kết quả hoạt động: nhờ việc ứng dụng CNTT trong kinh doanh
sản xuất, doanh nghiệp gần như ngay lập tức (real-time) phân tích được kết quả kinh doanh của toàn bộ các loại mặt hàng, cửa hàng… phục vụ đắc lực cho việc đưa ra các chính sách bán hàng trong tương lai
Tối đa hóa yêu cầu lao động đầu vào: Giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định
chính xác hơn về nhu cầu lao động của đơn vị, tránh tình trạng lãng phí, dư thừa năng suất.
d. Chuỗi cung ứng
Quản lý hàng tồn kho: Với những kỹ thuật phân tích nâng cao ngày càng chi
tiết nhờ khai thác các tệp dữ liệu đa chiều, Big Data tiếp tục khẳng định là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp cải thiện việc quản lý hàng tồn kho nhằm đảm bảo hàng hóa được giữ trong kho ở mức tối thiểu để tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đảm bảo đủ hàng hóa lưu thông.
Tối ưu hóa hệ thống phân phối và logistics: Những nhà bán lẻ hàng đầu luôn
biết cách tận dụng các thiết bị công nghệ (như hệ thống GPS) để tối ưu hóa vận chuyển và lộ trình nhằm tiết kiệm chi phí, tăng năng suất.
Thông báo đàm phán với nhà cung cấp: Trong thế giới Big Data, nhà bán lẻ
hoàn toàn có thể sử dụng công cụ phân tích thị hiếu của khách hàng và hành vi mua bán để đưa ra mức đàm phán với nhà cung cấp về giá cả.
Dịch vụ so sánh giá: Hiện nay dịch vụ so sánh giá khá phổ biến đối với các
bên thứ ba, bên cung cấp công cụ so sánh giá và các yếu tố khác liên quan đến giá cả ngay tại/ngay sát thời điểm hiện tại của cùng mặt hàng của các nhà bán lẻ khác nhau. Cũng nhờ đó mà người tiêu dùng được hưởng mức giá thấp hơn và gia tăng sức mạnh trên thị trường.