Amazon đã sử dụng bộ dữ liệu phong phú thu thập được từ việc khách hàng tương tác với các trợ lý ảo là Alexa. Các dữ liệu này được lưu thành các bản ghi và sau này được sử dụng cho mục đích phân tích, cải thiện.
3.4.2. Cách xử lý nguồn thông tin
Hệ thống LVCSR (Large-vocabulary Continuous Speech Recognition): gồm 2 tiến trình là lập bảng chỉ mục và tìm kiếm. Các đoạn ghi âm của Alexa với khách hàng của Amazon được thực hiện phiên âm thành nội dung nhờ công nghệ nhận diện giọng nói tự động (ASR). Công nghệ này so sánh các từ phiên âm trong đoạn ghi với các từ trong từ điển. Cuối cùng, hệ thống sẽ xuất ra file bảng chỉ cho phép tìm kiếm các thông tin từ ngữ được nói trong bản ghi âm.
Phonetic-based systems: ngược lại với hệ thống LVCSR, hệ thống này tiến hành dịch toàn bộ lời nói trong chuỗi hội thoại thành các đơn vị âm thanh. Sau đó, tìm kiếm những đơn vị âm thanh có được từ bản dịch trên.
3.4.3. Vận dụng những thông tin đã xử lý
Amazon đã chuyển hóa dữ liệu bản ghi từ dịch vụ chăm sóc khách hàng của Alexa thành các đơn vị âm thanh có thể tìm kiếm được. Trải qua các bước phân tích xử lý khác nhau, Amazon có thể hiểu được những mong muốn của khách hàng. Từ đó, công ty có thể cải thiện chất lượng trải nghiệm mua sắm của khách hàng, giải quyết những phàn nàn cho khách hàng. Đồng thời góp phần cải tiến cho hai trợ lý ảo Alexa ngày càng thông minh hơn.
Bảng 3.1. Tóm tắt các ứng dụng Big Data trong nghiên cứu Marketing của Amazon
Dự án Nguồn thông tin cần thu thập Cách xử lý thông tin Vận dụng những thông tin đã xử lý Hệ thống giới thiệu cá nhân - Các sản phẩm mà khách hàng đã mua - Các món được thêm vào giỏ hàng - Các sản phẩm đang được tìm kiếm nhiều nhất.
- Phân tích đường đi (path analytics)
- Phân tích văn bản (text analytics): Lexical analytics, Syntactic analytics,
Semantic analytics,
Discourse – level analytics
- Biết được nhu cầu thực sự của khách hàng - Đưa ra những lời gợi ý sản phẩm Mô hình giao hàng - Các từ khóa khách hàng tìm kiếm - Phân tích dự báo
(Predictive analytics): mô
- Dự báo nhu cầu khách hàng theo từng
dự đoán - Sản phẩm trong giỏ hàng
- Các đơn hàng đặt vào cùng thời điểm trong quá khứ
- Các đặc điểm khác về nhân khẩu, địa lý, chính trị của từng khu vực hình học có giám sát - Sử dụng phương pháp phân loại (classification) khu vực - Dự trữ và giao hàng từ kho hàng của Amazon gần nhất
Tối ưu giá
- 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
- Phân tích dự báo theo mô hình học không giám sát - Phân tích hồi quy
- Cập nhật thường xuyên mức giá - Thực hiện chiến lược giá cho những loại sản phẩm khác nhau Dịch vụ khách hàng Alexa - Các bản ghi khi khách hàng tương tác với các trợ lý ảo Alexa - Hệ thống LVCSR (Large- vocabulary Continuous Speech Recognition) - Phonetic-based systems - Hiểu được những mong muốn của khách hàng
- Giải quyết những phàn nàn của khách hàng
- Cải thiện chất lượng trải nghiệm mua sắm - Cải tiến cho trợ lý ảo Alexa
CHƯƠNG 4: NHỮNG CƠ HỘI VIỆC LÀM MỞ RA ĐỐI VỚI MẢNG DATA LĨNH VỰC MARKETING
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở thời điểm hiện tại. Không khó để nhận thấy vai trò của họ trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp. Đặc biệt tại lĩnh vực Marketing cụ thể: