Ứng dụng của Big data với doanh nghiệp thương mại điện tử

Với khả năng thu thập, xử lý và phân tích hàng tỷ dữ liệu mỗi ngày, Big Data không chỉ là một nguồn thông tin mà còn là công cụ quan trọng để tối ưu hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và đạt được hiệu suất kinh doanh tối đa. Tìm hiểu các ứng dụng của Big Data trong thương mại điện tử: hiểu rõ khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, tăng cường tiếp thị,… để nắm bắt kịp thời các cơ hội phát triển thành công.

Hiểu rõ hơn về khách hàng để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

Lợi ích của Big Data được sử dụng để theo dõi và thu thập dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng trên trang web và sử dụng dữ liệu này tạo hồ sơ khách hàng chi tiết nhằm mục đích tối ưu hóa trải nghiệm như:

Gợi ý sản phẩm cá nhân hóa: Dựa trên dữ liệu về lịch sử mua sắm của khách hàng và sở thích cá nhân, bạn có thể tạo gợi ý sản phẩm cá nhân hóa. Ví dụ, nếu khách hàng thường mua sắm thời trang nam và thích áo sơ mi, hệ thống có thể đề xuất các sản phẩm tương tự trong phân khúc này.

Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ chân dung khách hàng nhằm tối ưu hóa trải nghiệm

Tối ưu hóa trải nghiệm trang web: Theo dõi hành vi trực tuyến của khách hàng trên trang web của bạn để cải thiện trải nghiệm. Ví dụ, Sen Đỏ ứng dụng Big Data để phát hiện những xu hướng trong hành vi mua sắm của người tiêu dùng để tự động hóa một số quy trình trong vận hành, chẳng hạn như việc tự động chọn sản phẩm giảm giá thích hợp, cá nhân hóa trải nghiệm mua hàng trực tuyến, từ đó tạo ra trải nghiệm tích cực cho khách hàng. 

Dự đoán nhu cầu sản phẩm: Sử dụng dữ liệu Big Data về thời gian mua sắm của khách hàng và các mô hình mua sắm trước đây để dự đoán nhu cầu của họ trong tương lai. Ví dụ, nếu một khách hàng thường mua đồ mùa hè vào tháng 4, bạn có thể gửi thông báo về các sản phẩm mới vào mùa hè cho họ vào khoảng thời gian này.

Tùy chỉnh trải nghiệm thanh toán: Nếu khách hàng thường xuyên sử dụng một phương thức thanh toán cụ thể, bạn có thể lưu trữ thông tin thanh toán của họ để giúp họ hoàn thành giao dịch nhanh chóng hơn trong tương lai. Điều này giúp tạo ra trải nghiệm mua sắm thuận tiện hơn.

Theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng: Sử dụng các cuộc khảo sát trực tuyến hoặc đánh giá sản phẩm để đo độ hài lòng của khách hàng và xem xét các phản hồi để điều chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. 

Ví dụ: Amazon ứng dụng Big Data để thu thập thông tin về hành vi mua sắm của hàng triệu khách hàng. Dựa trên dữ liệu này, họ phát triển hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân, giúp khách hàng tìm kiếm và mua sắm dễ dàng hơn.

Ứng dụng của Bid Data: Quản lý chuỗi cung ứng

Vai trò của Big Data trong dự đoán và quản lý chuỗi cung ứng vô cùng quan trọng, nó giúp các doanh nghiệp dự báo nhu cầu chính xác hơn, hiểu rõ hơn về chu kỳ mua bán của khách hàng, ước tính công suất kho trong tương lai dựa trên các dữ liệu sẵn có. Các công nghệ ứng dụng trong Big Data giúp việc quản lý hàng hóa trở nên hiệu quả và thuận tiện hơn so với cách quản lý theo sổ ghi chép truyền thống, mang lại lợi ích cho cả doanh nghiệp và khách hàng. Cụ thể, Big Data hỗ trợ doanh nghiệp và nhà quản lý chuỗi cung ứng như sau:

Lập lịch đặt hàng: Các nhà quản lý kho hàng có khả năng lập kế hoạch đặt hàng nhanh chóng, hiệu quả và dễ dàng thay đổi nhờ công nghệ Big Data phân tích dữ liệu hàng hóa, số lượng,… nếu có vấn đề phát sinh trong thực tiễn. 

Tiết kiệm vận hành: Big Data giúp doanh nghiệp lập kế hoạch, định hình tuyến đường đi, kiểm soát con đường của sản phẩm từ nơi sản xuất cho đến khi đến tay khách hàng, tối ưu hóa nhân sự cho nhiều khâu và tiết kiệm chi phí vận hành.

Nâng cao hiệu quả bảo quản hàng hóa: Big Data cho phép kiểm soát không gian nhà kho và nhận biết hàng hóa đến, giúp doanh nghiệp dễ dàng lựa chọn khu vực lưu trữ và bảo quản hàng hóa. Nó cũng thường xuyên cập nhật tình trạng kho bãi và số lượng hàng tồn kho để đảm bảo khả năng điều phối của doanh nghiệp. Việc ứng dụng Big Data để dự đoán và quản lý tồn kho giúp doanh nghiệp giảm lãng phí, tối ưu hóa quá trình cung ứng, đảm bảo sẵn sàng sản phẩm khi cần, và tăng hiệu suất toàn bộ chuỗi cung ứng. 

Ví dụ: Alibaba ứng dụng Big Data để dự đoán nhu cầu của khách hàng và quản lý tồn kho một cách hiệu quả. Họ đặt hàng mới từ nhà sản xuất hoặc nhà cung cấp dựa trên quản lý tồn kho tự động và dữ liệu lịch sử mua sắm của khách hàng.

Tăng cường chiến dịch tiếp thị

Tăng cường chiến dịch tiếp thị là một trong những cách quan trọng để tạo ra sự tương tác và thu hút khách hàng trong doanh nghiệp thương mại điện tử. Dưới đây là một số ứng dụng của Big Data trong thương mại điện tử để cải thiện chiến dịch tiếp thị:

Phân tích dữ liệu khách hàng: Sử dụng Big Data để hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu của bạn. Phân tích dữ liệu khách hàng sẽ giúp bạn biết được ai là khách hàng tiềm năng, sở thích của họ, và hành vi mua sắm trực tuyến. Dựa trên thông tin này, bạn có thể tạo nội dung tiếp thị phù hợp và tạo ra chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa hơn.

Big Data phân tích dữ liệu, cải thiện và tăng cường chiến dịch tiếp thị cho doanh nghiệp

Cá nhân hóa thông điệp tiếp thị: Sử dụng dữ liệu cá nhân hóa để tạo ra thông điệp tiếp thị riêng biệt cho từng khách hàng. Ví dụ, bạn có thể gửi email marketing chứa các ưu đãi hoặc sản phẩm liên quan đến sở thích của khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm của họ.

Sử dụng quảng cáo tiếp thị đích danh: Big Data cho phép bạn tạo ra các chiến dịch quảng cáo tiếp thị đích danh, chỉ đối tượng đúng đối tượng quảng cáo của bạn. Điều này giúp bạn tiết kiệm nguồn lực tiếp thị và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Ví dụ: Duolingo sử dụng và phân tích dữ liệu Big Data về hành vi của người dùng bao gồm sở thích, ngôn ngữ người dùng muốn học, thời gian dành cho việc học, tiến trình trong các bài học, và cả thời gian dành cho việc sử dụng ứng dụng,… để tạo ra chiến dịch email marketing có hiệu quả hơn, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.

Vai trò của Big Data: Phân tích và dự đoán xu hướng thị trường

Phân tích và dự đoán xu hướng thị trường là một phần quan trọng đối với mỗi doanh nghiệp. Ứng dụng Big Data hỗ trợ doanh nghiệp phân tích và dự đoán xu hướng thị trường như:

Phân tích dữ liệu: Big Data sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm hiểu các mô hình và xu hướng trong dữ liệu. Ví dụ, bạn có thể sử dụng phân tích nhóm để nhận biết nhóm khách hàng có sở thích tương tự hoặc sử dụng phân tích khoảng thời gian để dự đoán sự biến đổi của xu hướng theo thời gian.

Phân tích sự cạnh tranh: Ứng dụng Big Data để phân tích hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Điều này bao gồm giám sát giá cả, chương trình khuyến mãi, và phản hồi của khách hàng đối với họ. Điều này giúp bạn điều chỉnh chiến lược kinh doanh của mình để cạnh tranh một cách hiệu quả.

Kết hợp Big Data với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning): Big Data cung cấp dữ liệu, đây là input cho AI và Machine Learning phân tích và dự đoán xu hướng thị trường một cách tự động và liên tục. Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng các mô hình học máy để dự đoán sự biến đổi của nhu cầu khách hàng và điều chỉnh các kế hoạch kịp thời.

Ví dụ: Uber ứng dụng Big Data để quản lý nguồn lực vận chuyển và dự đoán nhu cầu đặt xe của khách hàng trên thị trường. Họ sử dụng dữ liệu lịch sử đặt xe và dữ liệu giao thông để cung ứng đủ tài xế cho nhu cầu đặt xe của khách hàng, cải thiện dịch vụ và tối ưu hóa giá cả.

Big Data không chỉ là một xu hướng trong lĩnh vực doanh nghiệp thương mại điện tử mà còn là một công cụ quan trọng để tạo ra sự khác biệt và cạnh tranh mạnh mẽ. Những ứng dụng của Big Data, từ việc dự đoán nhu cầu sản phẩm đến tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và cải thiện quản lý tồn kho, đã giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử tạo ra giá trị lớn hơn cho khách hàng và đạt được hiệu suất kinh doanh tốt hơn.

Xem thêm:

3 công nghệ 4.0 trụ cột của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0

Công nghệ 4.0 là gì? Các công nghệ điển hình trong thời đại công nghệ 4.0