CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CỦA BIGDATA TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING CỦA AMAZON
3.3.1. Nguồn thông tin cần thu thập
Để thực hiện tối ưu về giá, Amazon đã tiến hành thu thập một kho dữ liệu khổng lồ về các hoạt động của khách hàng trên web, chiến lược của đối thủ, sự sẵn có của sản phẩm, mức độ ưa thích sản phẩm, lịch sử đơn hàng, lợi nhuận kỳ vọng...Các nguồn thông tin này phải luôn được cập nhật liên tục để Amazon tối ưu hóa giá liên tục. Thơng thường giá sản phẩm được Amazon cập nhật liên tục mỗi 10 phút vì những dữ liệu Big Data này được cập nhật gần như là liên tục.
3.3.2. Cách xử lý nguồn thơng tin
Amazon có thể thực hiện phân tích dự báo theo mơ hình học khơng giám sát. Khác với mơ hình học giám sát lấy dữ liệu quá khứ để dự báo tương lai cùng một số đối tượng thì mơ hình này khơng dùng những dữ liệu lịch sử mà lấy ngay những dữ liệu mới được cập nhật. Mơ hình này giúp tìm được mối liên hệ giữa các yếu tố quan sát. Sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy đa biến, cho Amazon biết được mối tương quan của giá sản phẩm với các yếu tố cịn lại. Ở đây, cơng ty có thể thực hiện một số phân tích hồi quy với biến giá là biến phụ thuộc và các biến như chiến lược đối thủ, mức độ sẵn có của sản phẩm, mức độ ưa thích... là những biến độc lập. Như vậy, Amazon có thể xác định được mức giá hợp lý khi các biến độc lập này thay đổi mỗi khi được cập nhật.
3.3.3. Vận dụng những thông tin đã xử lý
Sau khi xác định mức giá hợp lý tại một thời điểm nhờ vào các kỹ thuật dự báo, Amazon sẽ tiến hành cập nhật thường xuyên mức giá trên các trang thương mại điện tử của mình. Cơng ty ln ln phải giữ mức giá hấp dẫn đối với khách hàng. Nhờ vậy, Amazon ngày càng thu hút được nhiều đơn hàng hơn, giúp doanh thu tăng trung bình 25% mỗi năm. Đối với các sản phẩm bán chạy, công ty sẽ cung cấp nhiều dịch vụ giảm giá để kích cầu. Từ đó kiếm được lợi nhuận từ số lượng nhiều. Đối với các sản phẩm bán chậm, Amazon thực hiện chính sách giá nhỉnh hơn đối thủ một ít để thu được nhiều lợi nhuận hơn trên mỗi sản phẩm bán ra.