NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN

Một phần của tài liệu tiểu luận Amazon và Spotify đã tạo lập và sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. (Trang 28)

I. Nhận xét và so sánh ưu điểm và nhược điểm của hai doanh nghiệp

Hh

Nội dung

AMAZON SPOTIFY

Ưu điểm Nhược điểm Ưu điểm Nhược điểm

Thu thập dữ liệu khách hàng - Ứng dụng công nghệ AI trong việc nhận dạng và thu thập thông tin khách hàng như công cụ alexa hay các trợ lý ảo như Echo và Echo Show - Tận dụng hết tất cả những hoạt động của khách hàng để biến nó thành dữ liệu và phục vụ cho việc -Amazon dùng alexa để thu thập những bản ghi âm chứa những dữ liệu của khách hàng.Tuy nhiên, đối với một số khách hàng, đây có thể là một mối quan tâm về quyền riêng tư. Họ không cảm thấy thoải mái với việc các bản ghi âm giọng nói của họ được lưu trữ trên đám mây và khơng thể loại bỏ hồn tồn

- Ứng dụng công nghệ AI trong việc nhận dạng và thu thập thông tin khách hàng như ứng dụng sử dụng dữ liệu giọng nói để xác định “trạng thái cảm xúc, giới tính, tuổi tác hoặc giọng” của người dùng. - Tận dụng hết tất cả những hoạt -Spotify đã phải gánh chịu phần lớn các vấn đề và vi phạm bảo mật dữ liệu trong quá trình thu thập và phân tích chúng.

27 thấu hiểu nhu cầu

khách hàng.

-AWS nổi tiếng với việc cung cấp cơ sở hạ tầng bảo mật cao để đảm bảo tính riêng tư cho dữ liệu, các chuyên gia bảo mật tại Amazon tuân theo các lớp giám sát dữ liệu khác nhau. động của khách hàng để biến nó thành dữ liệu và phục vụ cho việc thấu hiểu nhu cầu khách hàng. - Tạo ra nhiều mơ hình chia sẻ đại diện cho dữ liệu và được sử dụng như nhiều ứng dụng khác nhau từ đó làm phong phú nguồn dữ liệu khách hàng để phục vụ cho Phân tích dữ liệu khách hàng -Hàng tá dữ liệu của khách hàng được sử dụng để xây dựng một “ góc nhìn 360 độ” với tư cách như là một khách hàng cá nhân

- AWS cung cấp nhiều loại cơ sở dữ liệu được xây dựng

- Tệp khách hàng của amazon quá lớn và đa dạng về hình thức cung cấp các dịch vụ nên địi hỏi các quy trình khác nhau.trong việc phân tích dữ liệu. AWS có thể sẽ gặp một số vấn đề về sự cố lưu trữ đám mây như thời gian chết, kiểm

- Tận dụng hiệu quả công nghệ máy học để cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cho từng người dùng. - Tất cả dữ liệu được mã hóa trong q trình di chuyển giữa -Phần nhiều vẫn đang sử dụng trí tuệ con người và các phương pháp thống kê để tạo danh sách phát nhóm và điều chỉnh thủ cơng tuy hiệu quả rất tốt nhưng hiệu suất chưa quá xuất sắc.

28 theo mục đích, mỗi nhóm có thể chọn cơ sở dữ liệu phù hợp nhất dựa trên quy mô, độ phức tạp và các tính năng của dịch vụ - Hầu hết các dịch vụ được phục vụ tốt hơn thơng qua Amazon

DynamoDB, nó cung cấp ưu việt hiệu suất ở thơng lượng cao và tiêu tốn ít dung lượng lưu trữ hơn soát hạn chế và bảo vệ dự phòng. - Amazon vận hành một tập hợp lớn các dịch vụ nhỏ được kết nối với nhau và sử dụng cơ sở dữ liệu chung thế nên các dịch vụ được kết nối và phụ thuộc lẫn nhau rất nhiều. Một dịch vụ đơn lẻ mất quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu có thể gây ra một loạt các vấn đề của khách hàng dẫn đến hậu quả

không lường trước được GCP, khách hàng và trung tâm dữ liệu; cũng như dữ liệu trong tất cả các dịch vụ của nền tảng đám mây điều đó giúp tăng tính bảo mật trong q trình xử lý, phân tích và di chuyển dữ liệu khách hàng. - ScienceBox đã trở nên rất thành công. Spotify đã loại bỏ các phương pháp cũ kém hiệu quả và cho phép họ chạy mã của mình nhanh hơn tới 50% so với trước đây. Sử dụng dữ liệu khách hàng trong

- Giải quyết được vấn đề bị choáng ngợp trước quá nhiều sự lựa chọn của khách hàng,

-Với nguồn dữ liệu khổng lồ cùng với đó là tập trung vào quá nhiều chiến lược khác nhau khiến lợi

-Spotify sử dụng dữ liệu lớn dưới dạng dữ liệu người dùng và dữ liệu bên ngoài để

- Với một lượng dữ liệu lớn đang được thu thập nhưng Spotify chưa mở rộng

29 hoạt động

kinh doanh

đưa ra những đề xuất chi tiết và cá nhân hoá chúng để đem lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng - Thu thập nhiều dữ liệu về hành vi khách hàng để thiết kế mơ hình tiếp thị tối ưu dành được tùy biến theo đối tượng hoặc nhóm đối tượng, tăng khả năng bán hàng. - Xây dựng được công nghệ đề xuất tối ưu dựa trên việc sàng lọc cộng tác. Amazon sử dụng sức mạnh của đề xuất để khuyến khích khách hàng mua hàng bốc đồng và nâng cao hơn nữa toàn bộ trải

nhuận giảm và tạo khoảng trống cho đối thủ cạnh tranh. Mặc dù doanh số bán hàng của Amazon gần đây đang tăng lên, nhưng chi phí giao hàng của nó cũng tăng lên đáng kể, dẫn đến tỷ suất lợi nhuận giảm.

cung cấp trải nghiệm lâu dài cho người dùng. Với các công nghệ và kỹ thuật phân tích khơng ngừng phát triển từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng

- Tận dụng dữ liệu khách hàng theo cách nâng cao và kiếm tiền hơn nữa từ trải nghiệm người dùng, đồng thời cho phép các nhà quảng cáo nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng tốt hơn.

- Ngồi việc xây dựng cơng cụ đề xuất nội dung âm thanh mạnh mẽ, Spotify đã phát được thêm các chức năng mới mà chỉ dùng để tạo "danh sách hàng tuần" cho tất cả người dùng. - Spotify chạy quảng cáo giữa các bản nhạc của người dùng, đặc biệt với những người dùng miễn phí thì tần suất quảng cáo rất cao và gây khó chịu giảm giá trị trải nghiệm của khách hàng

- Spotify thay đổi giao diện thường xuyên, thậm chí đơi khi là tự ý gỡ bỏ các tính năng hoặc thay đổi giao diện đi ngược lại những gì người dùng

30 nghiệm mua sắm.

- Dựa vào dữ liệu khách hàng đưa ra được chuỗi cung ứng hợp lý, tiết kiếm chi phí vận chuyển và xử lý hàng tồn kho. - Dù Amazon chú trọng vào web nhưng đã vô cùng khôn khéo trong việc sử dụng dữ liệu để cải thiện các cửa hàng trực tiếp tuy nhiên Amazon chưa thực sự giải thích rõ ràng về thông tin mà họ thu thập được về khách hàng của Amazon Go và lý do tại sao, cơng ty có thể sử dụng thơng tin này để cải thiện các cửa hàng của mình. triển một số cách sáng tạo khác để kiếm tiền từ dữ liệu khách hàng và tạo ra trải nghiệm người dùng đáng nhớ. Ví dụ như Spotify wrapped. - Sáng tạo và áp dụng triệt để dữ liệu để nhắm mục tiêu đến đối tượng và có được cách cập nhật các chiến dịch quảng cáo của họ với nội dung hấp dẫn hơn. - Sử dụng dữ liệu để huấn luyện máy móc và thuật tốn nghe nhạc và cung cấp thơng tin chi tiết hữu ích cho trải nghiệm của người dùng

mong muốn. Điều này có thể mang lại một số khó khăn cho người dùng.

31 cũng như doanh

nghiệp của mình

II. Kết luận

Amazon, Spotify là các trường hợp kinh điển trong việc ứng dụng dữ liệu khách hàng đem đến thành cơng cho doanh nghiệp của mình, trở thành nguồn cảm hứng cho các doanh nghiệp khác học tập theo. Điều này chứng tỏ dữ liệu khách hàng đã mang lại những lợi ích vơ cùng to lớn đối với doanh nghiệp, chiếm một vị trí thống trị trong các ngành cơng nghiệp và giúp các doanh nghiệp phát triển và trở nên tốt hơn. Tương lai không xa, một lượng lớn dữ liệu lại được sản sinh ra từ các nền tảng xã hội, từ các cảm biến IoT, điện thoại thông minh, ... trong mỗi giây trôi qua. Với việc tận dụng dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp sẽ có những quyết định chiến lược hiệu quả, khác biệt, góp phần vào sự phát triển vững mạnh hơn.

PHẦN IV: TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. (https://www.spotify.com/vn-vi/privacy/plain)

2. (https://amis.misa.vn/23897/chien-luoc-marketing-spotify/)

3. Alexa - trợ lý ảo của Amazon thu thập thông tin người dùng (vnexpress.net) 4. Amazon đã ứng dụng Big Data để hiểu khách hàng như thế nào? (ocd.vn) 5. https://www.linkedin.com/pulse/underutilizing-big-data-one-spotifys-biggest- scot-garcia 6. https://ocd.vn/amazon-da-ung-dung-big-data-de-hieu-khach-hang-nhu-the- nao/#:~:text=%C4%90%E1%BB%83%20gi%E1%BA%A3i%20quy%E1%BA %BFt%20v%E1%BA%A5n%20%C4%91%E1%BB%81,nh%E1%BB%AFng% 20g%C3%AC%20b%E1%BA%A1n%20mu%E1%BB%91n%20mua 7. https://resources.base.vn/management/spotify-da-ung-dung-suc-manh-du-lieu- vao-ca-nhan-hoa-trai-nghiem-khach-hang-nhu-the-nao-585

32 8. https://www.analyticssteps.com/blogs/how-spotify-using-big-data 9. https://www.aidataanalytics.network/data-monetization/articles/data- visualization-monetization-and-personalization-spotify 10. https://www.analyticssteps.com/blogs/how-amazon-uses-big-data 11. https://blog.boardinfinity.com/role-of-big-data-in-business-with-case-studies/ 12. https://aws.amazon.com/vi/big-data/datalakes-and- analytics/?fbclid=IwAR0nbToOXywj2x4_CuWPDq76M90P_cNCGGFZc SuMSPt1yvL52yecBZNOJ2k 13. https://www.facebook.com/messenger_file/?attachment_id=208059437565 4118&message_id=mid.%24gABN_tNtRM- GGQlLMXWAEQ1itCNeZ&thread_id=5488439307875297 14. https://spotify.design/article/designing-data-science-tools-at-spotify 15. https://spotify.design/article/designing-data-science-tools-at-spotify 16. https://www.linkedin.com/pulse/underutilizing-big-data-one-spotifys-biggest- scot-garcia 17. https://www.makeuseof.com/why-you-shouldnt-use-spotify/ 18. https://intellipaat.com/blog/aws-benefits-and-drawbacks/ 19. https://spotify.design/article/designing-data-science-tools-at-spotify 20. https://www.cloudaz.io/post/5-loi-ich-hang-dau-khi-su-dung-google-cloud- platform : :

2

MỤC LỤC

PHẦN I: AMAZON .......................................................................................................... 3 I. Giới thiệu sơ lược về tập đoàn Amazon ............................................................... 3 II. Chức năng của cơ sở dữ liệu đối với doanh nghiệp ......................................... 4 1. Vì sao dữ liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp ........................... 4 2. Doanh nghiệp cần những dữ liệu nào của khách hàng ? ............................ 5 3. Xác định các nguồn dữ liệu ............................................................................ 6 III. Cơng cụ phân tích dữ liệu .................................................................................. 7 1. Giới thiệu về công cụ ...................................................................................... 7 2. Chức năng của công cụ .................................................................................. 7 IV. Cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu khách hàng trong hoạt động kinh doanh ............................................................................................................................ 10

1. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng .......................................................................... 11 2. Tối ưu hóa giá ............................................................................................... 11 3. Để sàng lọc các giao dịch mua và trả lại các yêu cầu nếu có dấu hiệu gian lận 11

4. Trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa trên Amazon ............................ 12 5. Để thay đổi và sửa đổi các cửa hàng thực .................................................. 12 PHẦN II: SPOTIFY ....................................................................................................... 14 I. Giới thiệu sơ lược về doanh nghiệp .................................................................... 14 II. Chức năng của cơ sở dữ liệu đối với doanh nghiệp ....................................... 15 1. Vì sao dữ liệu khách hàng quan trọng với doanh nghiệp? ....................... 15 2. Doanh nghiệp cần những dữ liệu nào của khách hàng? ........................... 16 3. Xác định các nguồn dữ liệu .......................................................................... 16 III. Cơng cụ phân tích dữ liệu ................................................................................ 18 1. Phát triển nội dung được cá nhân hóa ........................................................ 22 2. Tiếp thị Nâng cao thông qua các quảng cáo được nhắm mục tiêu .......... 23 3. Spotify Wrapped ........................................................................................... 24 4. Bản địa hóa .................................................................................................... 25 5. Kết nối người nghe với nghệ sĩ và người sáng tạo ..................................... 25 PHẦN III: NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN .................................................................. 26 I. Nhận xét và so sánh ưu điểm và nhược điểm của hai doanh nghiệp ............... 26 II. Kết luận .................................................................................................................... 31 PHẦN IV: TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................... 31

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

KHOA QUẢN LÍ CƠNG NGHIỆP

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MƠN HỆ THỐNG SẢN XUẤT

CHỦ ĐỀ: TÌM HIỂU VỀ CÁC HỆ THỐNG SẢN XUẤT DỊCH VỤ THỰC TẾ TẠI DOANH NGHIỆP. QUY TRÌNH SẢN XUẤT MÌ ĂN LIỀN CƠNG TY ACECOOK

GV hướng dẫn: NGUYỄN THỊ THU HẰNG Lớp: L01- Nhóm 09

TP Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2020

1 1

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ THỐNG SẢN DANH SÁCH THÀNH VIÊN STT Họ và tên MSSV 1 Nguyễn Thị Như Ngọc 1914350 2 Tạ Thị Thơm 1915366 3 Nguyễn Thị Tuyết Mỹ 1914208

4 Lưu Thùy Trang 1915579

5 Võ Thị Hồng Cẩm 1912754

6 Hồ Thị Phương Thảo Nhi 1914501

7 Lê Vũ Thu Phương 1914739

8 Trần Lê Thu Trang 1915593

9 Huỳnh Thị Diểm 1912845

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ THỐNG SẢN MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU 4 I. LÝ THUYẾT 5 1. Hệ thống sản xuất cơ bản 5 2. Sản xuất khối lớn 5 a) Khái niệm 5 b) Đặc điểm 5

c) Ưu và nhược điểm 6

II. QUY TRÌNH SẢN XUẤT MÌ ĂN LIỀN CỦA CƠNG TY ACECOOK 7

1. Sơ lược về cơng ty Acecook Việt Nam 7

a) Lịch sử hình thành của Acecook 7

b) Sản phẩm 8

c) Thông tin chi nhánh 8

2. Quy trình sản xuất 9 2.1 Nguyên liệu 9 2.2 Trộn bột 9 2.3 Cán tấm 10 2.4 Tạo sợi 10 2.5 Hấp 11 2.6 Cắt định lượng và bỏ khuôn 11 2.7 Làm khô: 12 2.8 Làm nguội 13 2.9 Cấp gói gia vị 13 2.10 Đóng gói 14

2.11 Kiểm tra chất lượng sản phẩm: 15

2.12 Đóng thùng 17

3. Bố trí mặt bằng và người quản lí 18

3.1 Bố trí mặt bằng 18

3.2 Người quản lý 20

4. Ưu và nhược điểm của quy trình sản xuất mì tại nhà máy Acecook 21 3

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ THỐNG SẢN

III. KẾT LUẬN 24

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ THỐNG SẢN

LỜI MỞ ĐẦU

Nền công nghiệp Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, đang trên con đường hoàn thành sứ mệnh cơng nghiệp hóa hiện đại hóa đất nước. Các ngành cơng nghiệp đang phát triển theo hướng tự động hóa và hội nhập với thế giới. Để tồn tại và có một vị trí đứng vững trên thị trường thì việc sở hữu quy trình sản xuất tốt sẽ giúp cho doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả, tiết kiệm đầu vào và thời gian sản xuất đem lại hiệu quả sản xuất cao. Môn Hệ Thống Sản Xuất đã giúp chúng em tiếp cận những kiến thức cơ bản về sản xuất. Để củng cố kiến thức nhóm đã quyết định tìm hiểu về quy trình sản xuất mì ăn liền của cơng ty Acecook. Do chưa có coi hội trực tiếp đến doanh nghiệp tham quan nhà xưởng sản xuất nên bài báo cáo chỉ dựa vào các phương tiện truyền thông, thông tin trên internet nên khơng tránh được việc có sơ sót mong mọi người đóng góp ý kiến để nhóm sửa đổi hồn thiện hơn. Chân thành cảm ơn!

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ THỐNG SẢN

I. LÝ THUYẾT

1. Hệ thống sản xuất cơ bản

Hệ thống sản xuất của doanh nghiệp là tổng hợp các bộ phận sản xuất và phục vụ sản xuất, sự phân bố về không gian và mối quan hệ sản xuất – kĩ thuật giữa chúng với nhau. Chính là cơ sở vật chất – kĩ thuật của doanh nghiệp, là cơ sở để tổ chức quá trình sản xuất và tổ chức bộ máy quản trị doanh nghiệp.Thực chất ác định hệ thống sản xuất của doanh nghiệp chính là xác định

- Các bộ phận sản xuất, phục vụ sản xuất. - Tỉ trọng của m i bộ phận.

- ối liên hệ sản xuất giữa chúng.

- ự bố trí cụ thể các bộ phận đó trong một khơng gian nhất định.

Các u cầu chủ yếu khi thiết kế hệ thống sản xuất là đảm bảo tính chun mơn hóa cao nhất có thể, tính linh hoạt cần thiết, tính cân đối cần thiết ngay t khâu thiết kế và phải tạo điều kiện g n trực tiếp hoạt động quản trị với hoạt động sản xuất.

hi thiết kế hệ thống sản xuất cần có các lựa chọn cần thiết sau địa điểm, qui mô, nguyên t c xây dựng, số cấp và số bộ phận sản xuất, kho tàng và vận chuyển.

Đối với cơ bản sản xuất hệ thống, có thể chia q trình sản xuất của doanh nghiệp thành những loại khác nhau dựa trên các định thức khác nhau như số lượng và đặc điểm của sản phẩm xuất ra; sản phẩm kết thúc, tính chất của q trình sản xuất hoặc chủ sở hữu khả năng trong sản xuất của doanh nghiệp, bao gồm: sản xuất đơn chiếc (Jobbing Production), sản xuất theo lơ hay quy trình sản xuất hàng loạt(Batch

Một phần của tài liệu tiểu luận Amazon và Spotify đã tạo lập và sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng để hỗ trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. (Trang 28)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(65 trang)