DOANH NHÂN, CHÚNG TA NÊN BIẾT GÌ VỀ BIG DATA?

Business , Technology May 03, 2016 No Comments

Công nghệ thông tin thay đổi toàn bộ cách thức chúng ta giao tiếp hằng ngày. Và nó cũng ảnh hưởng đến toàn bộ cách thức vận hành của doanh nghiệp, đặc biệt là trong quan hệ giữa chúng ta đối với Khách hàng. Cách thức chúng ta hiểu họ và truyền đạt thông điệp đến họ đã thay đổi. Từ Quảng cáo trên truyền hình, nay là Facebook, Youtube, Google,… Đôi lúc, cũng nên tự hỏi rẳng sự thay đổi này còn mạnh mẽ đến đâu nữa?

Những năm gần đây, giới công nghệ nhắc nhiều đến BIG DATA, machine learning, deep learning và vô vàng những ứng dụng của nó trong thực tiễn nghiên cứu cũng như kinh doanh. Nhưng đối với phần lớn doanh nghiệp Việt, khái niệm này tương đối xa lạ. Trong bài viết ngắn ngày, tôi xin điểm qua những điểm chung nhất và một số ứng dụng của những khái niệm trên trong thực tiễn kinh doanh.

“Chỉ có một lợi thế cạnh tranh duy nhất bền vững, đó là khả năng học hỏi nhanh hơn đối thủ và biến chúng thành hành động.”

  • Jack Welch, cựu CEO General Electric.

Big Data là gì?

Trước khi nói về Big Data, ta nên nhắc lại khái niệm căn bản nhất của môn Xác suất – Thống kê mà hầu hết chúng ta được học trong chương trình trung học. Rằng, mục đích của xác suất thống kê là dùng các phương pháp phân tích mẫu thử (sample) để đưa ra những dự đoán cho toàn bộ đối tượng nghiên cứu (population). Rõ ràng, sự chính xác của dự đoán phụ thuộc phần lớn vào mẫu thử và đặc biệt là độ lớn của mẫu thử. Mẫu càng nhỏ, độ chính xác càng thấp và ngược lại. Trở ngại lớn nhất đối với phương pháp Thông kê vẫn là vấn đề mẫu thử, bao gỗm số lượng lẫn chất lượng. Và trớ trêu thay, tất cả các nghiên cứu hàn lân trong kinh tế cũng như phân tích kinh doanh trong thực tế lại phụ thuộc khá nhiều vào phương pháp này.

Quay trở lại vấn đề, Big Data là gì?

Để dễ hiểu, tôi lấy Facebook làm ví dụ. Hiện mạng xã hội này, hiện đang có hơn 1.5 tỉ người dùng trên thế giới. Mỗi ngày, facebook tạo ra hơn 500 terabytes dữ liệu. Những dữ liệu đó bao gồm, tên, ngày sinh, địa chỉ, phim yêu thích,… Đến đây, bạn nghĩ tôi đang nói về Big Data có nghĩa là lượng lớn dữ liệu tính bằng Terabytes hay Petabytes hay bằng số lượng các trương mục (accounts)? Đó hoàn toàn không phải. Big Data được nhiều chuyên gia hiểu trên 3 khía cạnh, thường gọi là 3V:

  • Độ lớn của dữ liệu (value).
  • Tốc độ phát triển (velocity).
  • Độ đa dạng (variety).

Dưới góc độ doanh nghiệp, dữ liệu có thể dưới hình thức là các thông tin về Nhân sự, Tài chính, Khách hàng,… mà một trong những thông tin quan trọng nhất đối với doanh nghiệp là Thông tin khách hàng. Cùng với những ứng dụng công nghệ thông tin, cũng như sự phát triển của các gian hàng điện tử lượng thông tin khách hàng mà doanh nghiệp tiếp nhận là tương đối lớn. Không kể các trang Thương mại điện tử như vatgia.com, Zalada hay Zalora đến như Coopmart sau khi áp dụng chương trình thẻ thành viên, họ cũng phục vụ hơn 250.000 lượt giao dịch bằng thẻ thành viên này mỗi ngày.

Việc áp dụng công nghệ thông tin và dữ liệu khách hàng vào kinh doanh làm thay đổi căn bản các phương pháp kinh doanh truyền thống. Nếu khai thác triệt để nguồn thông tin khách hàng, tôi nghĩ Coopmart sẽ còn có nhiều lợi thế cạnh tranh vô cùng lớn thay vì chỉ đơn thuần sử dụng nó như thẻ tích điểm chiếc khấu hàng ngày.

Big Data, từ dữ liệu đơn thuần đến chiến lược kinh doanh độc đáo.

Là chủ doanh nghiệp, bạn quan tâm đến bottom line của mình, lợi nhuận. Làm thế nào để Big Data biến thành lợi nhuận cho doanh nghiệp? Và đặt biệt hơn, làm thế nào để Big Data trở thành chiến lược kinh doanh hiệu quả mang đến lợi nhuận thực sự cho doanh nghiệp. Không có gì dễ hiểu hơn ví dụ. Tôi xin đưa ra một ví dụ về áp dụng Big Data trong xử lí thông tin khách hàng tại hệ thống siêu thị Target – Mỹ.

Target là một trong những hệ thống siêu thị hàng đầu tại Mỹ. Triết lý kinh doanh của họ tập trung vào việc xây dựng lòng trung thành và sự hài lòng của khách hàng. Vì vậy họ có một bộ phân nghiên cứu Thống kê chuyên trách để chuyên phân tích hành vi khách hàng của họ. Một ý tưởng kinh doanh mới được đưa ra từ bộ phận Marketing của họ. Bộ phận Marketing nhận thấy rằng, phụ nữ khi mang thai sẽ có xu hướng mua sắm nhiều hơn những đối tượng khách hàng khác. Nhưng trở ngại là giai đoạn mua sắp quan trọng của họ lại là trước khi lâm bồn khoảng 1-2 tháng, rất ngắn. Nếu bộ phận Marketing có những thông tinh về việc mang thai, họ có thể gởi những catalog và những offer đặc biệt cho đối tượng khách hàng này.

Làm sao để biết được một người phụ nữ, là khách hàng của họ mang thai là câu hỏi được đặt ra cho nhóm nghiên cứu. Vấn đề tưởng như không tưởng, vì ngoài dữ liệu mua sắm của khách hàng tại siêu thị, họ không thể có những nguồn nào khác. Nhóm bắt đầu với một mẫu tầm 90 phụ nữ đã đăng ký là mang thai, họ thu được kết quả là nhóm này thường mua một nhóm những sản phẩm nhất định vào những tháng đầu khi mới bắt đầu mang thai như kem dưỡng da hay một số loại khăn giấy. Và từ đó họ cho ra một thuật toán chạy trên hệ thống để phát hiện ra những đối tượng khách hàng như vậy. Chương trình diễn ra khá thành công và mang lại phản hồi tích cực từ khách hàng lẫn kết quả kinh doanh.

Có một câu chuyện vui về dự án này được người đứng đầu dự án chia sẻ. Có lần anh ta nhận dược email phàn nàn từ một người cha. Ông ta nói rằng con gái ông mới 19 tuổi và Target cứ gởi những tờ rơi về những sản phẩm dành cho phụ nữ mang thai thì thật là không phù hợp. Công ty phải gởi văn bản xin lỗi vị này. Tuy nhiên một thời gian sau, ông lại gởi mail lại cho nhóm nói rằng ông rất lấy làm tiếc vì đã trách lầm, và rằng con gái ông mang thai trong khi giai đình không hề biết.

Câu chuyện trên tưởng như đùa, nhưng một lần nữa nhắc chúng ta nhớ về những tiềm năng mà Big Data mang lại. Big Data không chỉ là dữ liệu đơn thuần trong kinh doanh, nó còn là một chiến lược độc đáo và hữu dụng.

T.N.

Nguồn tham khảo:

[1] http://www.statista.com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/

[2] John F. Tanner Jr., Dynamic Customer Strategy: Today CRM. Business Expert Press LLC. 2014

[3] http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?pagewanted=1&_r=3&hp

ntruong

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *