TÓM TẮT:
Ngày nay, xu hướng sử dụng dữ liệu lớn để phân tích dữ liệu, lịch sử đơn hàng để tăng doanh số, đảm bảo chất lượng hàng hóa, đồng thời xác định được hành vi mua sắm của khách hàng, dự đoán các xu hướng mua sắm một cách thông minh ngày càng phát triển. Bài viết phân tích vai trò của việc sử dụng dữ liệu lớn trong các doanh nghiệp có kinh doanh mảng bán lẻ và đưa ra các giải pháp ứng dụng dữ liệu lớn hỗ trợ việc kinh doanh bán lẻ hiệu quả.
Từ khóa: Dữ liệu lớn, kinh doanh bán lẻ, thương mại điện tử, phân tích dữ liệu.
1. Dữ liệu lớn và vai trò của dữ liệu lớn trong kinh doanh bán lẻ
Gartner định nghĩa dữ liệu lớn như sau: “Dữ liệu lớn là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu”. Viện McKinsey (Global Institude) đề xuất định nghĩa về dữ liệu lớn: “Dữ liệu lớn dùng để chỉ tập dữ liệu với kích thước vượt quá khả năng lưu trữ, quản lý và phân tích của phần mềm cơ sở dữ liệu điển hình.”
Từ các định nghĩa trên, có thể hiểu một cách cụ thể về dữ liệu là dữ liệu có đầy đủ các tính chất như sau:
- Về kích thước: Kích thước của dữ liệu có thể lên đến hàng ngàn tỉ gigabyte.
- Về tốc độ xử lý: Đảm bảo xử lý các thao tác truy xuất, cập nhật, chỉnh sửa,… dữ liệu với tốc độ nhanh.
- Về sự đa dạng: Dữ liệu không tuân theo một cấu trúc nào nhất định, được lưu trữ dưới các dạng thức khác nhau.
Như vậy, dữ liệu lớn là thuật ngữ nhằm để chỉ việc xử lý dữ liệu truyền thống đối với một tập hợp dữ liệu phức tạp là không thể. Thuật ngữ dữ liệu lớn thường sử dụng để đề cập đến việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, các phương pháp phân tích dữ liệu được xây dựng từ các thuật toán công nghệ thông tin, nhằm trích xuất các giá trị từ bộ dữ liệu có kích thước rất lớn. Để thu thập được dữ liệu lớn có giá trị cần có một hệ thống quy trình bài bản. Tuy nhiên, vấn đề quan trọng là việc doanh nghiệp sử dụng kết quả sau khi phân tích như thế nào để đem lại hiệu quả tốt nhất trong kinh doanh, đảm bảo được những lợi ích mà dữ liệu lớn có thể đem lại, bao gồm: giảm tối đa chi phí và thời gian, tối ưu hóa sản phẩm, hỗ trợ người quản trị đưa ra những quyết định kịp thời và chính xác. Vai trò của việc ứng dụng và sử dụng dữ liệu lớn bao gồm:
- Thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả khi khách hàng chưa bắt đầu thực hiện giao dịch với doanh nghiệp. Nhờ đó, doanh nghiệp có được số lượng lớn các khách hàng tiềm năng.
- Tăng khả năng, tăng doanh thu bán hàng thông qua đánh giá hành vi mua hàng, thói quen, sở thích mua hàng của các khách hàng để đề xuất các sản phẩm tương tự hoặc giá cả tương tự.
- Tạo ra một mô hình tiếp thị hiện đại, có hiệu suất cao.
- Đánh giá và xác định tối ưu về thời gian các sản phẩm được khách hàng quan tâm, chú ý nhất hoặc mua nhiều nhất.
- Có được các báo cáo theo nhiều tiêu chí khác nhau một cách nhanh chóng: theo giới tính, theo độ tuổi, theo mức thu nhập, theo khu vực dân cư sinh sống,…
- Hỗ trợ giao vận hiệu quả.
Bên cạnh đó, ứng dụng được dữ liệu lớn có thể giúp các doanh nghiệp dự đoán được tỉ lệ hàng hóa bán ra, xu hướng nhu cầu mua sắm để tăng cường đầu tư hoặc cắt giảm chi phí kịp thời. Đối với kinh doanh bán lẻ, tối ưu hóa hoạt động kinh tế luôn là bài toán rất nan giải. Quản lý hiệu quả kinh doanh từ các kênh bán lẻ khác nhau và từ các cửa hàng có vị trí địa lí cách xa nhau, doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu lớn để có thể phối hợp đồng bộ giữa các bộ phận kho hàng, sản xuất, giao vận để cung cấp hàng hóa, sản phẩm đầy đủ, kịp thời.
Dữ liệu lớn trong bán lẻ giúp các doanh nghiệp kinh doanh mảng bán lẻ theo dõi nhu cầu theo thời gian thực để đảm bảo hàng hóa dù bán chạy nhất vẫn còn trong kho, kịp thời bổ sung hàng hóa khi lượng hàng bán ra đạt một mức cao nhất định nào đó. Như vậy, dữ liệu lớn đã hỗ trợ xử lý các vòng đời sản phẩm nhanh hơn và các hoạt động phức tạp mà các dữ liệu đơn lẻ, đơn giản không thể xử lý được hoặc xử lý thủ công không kịp thời. Dữ liệu lớn đã tạo điều kiện cho doanh nghiệp bán lẻ ứng phó với các áp lực để tối ưu hóa việc sử dụng tài sản, ngân sách, hiệu suất và chất lượng dịch vụ.
2. Giải pháp ứng dụng dữ liệu lớn trong kinh doanh bán lẻ
Bán lẻ được xem là cách nhà sản xuất hàng hóa, dịch vụ đưa sản phẩm đến người tiêu dùng. Cùng với sự phát triển của công nghệ, thói quen mua sắm tiêu dùng của khách hàng ngày nay cũng thay đổi. Khách hàng có thói quen xem xét và lựa chọn hàng hóa trực tuyến trước khi đặt mua hoặc tới mua tại cửa hàng. Bên cạnh đó, có rất nhiều sản phẩm từ các nhà bán lẻ trên toàn cầu để họ có thể lựa chọn. Các yếu tố này đòi hỏi nhà bán lẻ luôn phải tối ưu nguồn lực của mình và đặt khách hàng làm trọng tâm để có thể tồn tại và phát triển bền vững.
Ứng dụng các công nghệ mới như AR, Big Data, AI, IoT,… doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng với những trải nghiệm và giá trị khác biệt, tối ưu hoá chiến lược quản lý và chuỗi cung ứng, từ đó gia tăng doanh số hoạt động. Ở Việt Nam, các doanh nghiệp bán lẻ thường triển khai các kiểu cửa hàng bán lẻ dạng sau:
- Cửa hàng bách hóa: Bán các hàng hóa được sắp xếp theo danh mục loại hàng như đồ gia dụng, mỹ phẩm, quần áo,…
- Siêu thị: Bán các loại thực phẩm, nước uống, sản phẩm gia dụng đơn giản, quần áo,…
- Các nhà bán lẻ một loại sản phẩm cụ thể.
- Các nhà bán lẻ dạng kho.
- Các nhà bán lẻ trên web: Mua sắm, đặt hàng, giao dịch trên web và giao hàng.
Dữ liệu lớn đặt ra thách thức cho doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp làm chủ được dữ liệu lớn, biết cách ứng dụng dữ liệu lớn thì cơ hội thành công trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ 4 hiện nay sẽ càng lớn. Lĩnh vực này ở Việt Nam đang ở thời kì đầu nên còn rất mới. Bài viết trình bày các giải pháp ứng dụng dữ liệu lớn trong kinh doanh bán lẻ bao gồm:
Một là, dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng
Dữ liệu lớn được dùng để xử lý các hành vi mua sắm, mối quan tâm đến các loại sản phẩm nào, từ đó dự đoán xu hướng mua sắm để đưa ra các khuyến nghị, quảng cáo phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Các kết quả hiển thị gợi ý sản phẩm khách hàng quan tâm, tối ưu hóa kết quả hiển thị tìm kiếm thay cho việc khách hàng phải đi dạo các sản phẩm một cách ngẫu nhiên. Chẳng hạn như khi khách hàng chọn xem hoặc lựa chọn vào giỏ hàng sản phẩm điện thoại, website sẽ gợi ý các sản phẩm như ốp lưng, pin dự phòng, sạc điện thoại, tai nghe,… Kết quả phân tích hành vi khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp xác định được những yếu tố tác động đến việc khách hàng chọn mua sản phẩm hay đăng ký dịch vụ. Do đó, khi tập hợp được dữ liệu về sở thích, thói quen của khách hàng đồng nghĩa với việc gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.
Hai là, dữ liệu lớn là nguồn dữ liệu cho phần mềm tự động chăm sóc và lưu trữ thông tin khách hàng 24/7 (chatbot)
Dữ liệu lớn hỗ trợ việc hình thành một hệ thống chăm sóc khách hàng linh hoạt, tạo giá trị hữu hình trong xây dựng mối liên với khách hàng và chăm sóc khách hàng. Bên cạnh đó, hệ thống chatbot còn có vai trò cung cấp tính năng thu thập dữ liệu khách hàng từ các đoạn đối thoại, sau đó, dữ liệu được phân tích để nắm bắt nhu cầu mong muốn của khách hàng để có thể đưa ra các phản hồi phù hợp, làm thỏa mãn nhu cầu của khách hàng, hình thành và xây dựng mối liên hệ với khách hàng, giữ chân khách hàng.
Một ví dụ điển hình về việc ứng dụng nguồn dữ liệu khổng lồ hiệu quả trong kinh doanh là Mall of America, Bloomington, Minnesota - một trung tâm thương mại lớn nhất ở các bang nằm ở phía Bắc nước Mỹ. Tại đây có hơn 500 doanh nghiệp bán lẻ, hơn 50 nhà hàng, 14 rạp chiếu phim, 2 khách sạn và công viên giải trí trong nhà hàng và bảo tàng. Số lượng giao dịch phát sinh mỗi ngày có thể lên đến vài chục ngàn giao dịch, cơ sở dữ liệu về khách hàng là khổng lồ. Nhờ ứng dụng dữ liệu lớn mà việc cung cấp các trải nghiệm cho khách hàng đã trở nên dễ dàng và hiệu quả.
Ba là, hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng
Quản lý chuỗi cung ứng là một trong những vấn đề phức tạp của mọi doanh nghiệp. Đối với ngành bán lẻ, quản lý chuỗi cung ứng còn có vai trò sống còn. Khi khách hàng đặt một sản phẩm trực tuyến, khách hàng sẽ cần biết giá cả sản phẩm, hiện trạng, mô tả của sản phẩm, sản phẩm còn hàng hay không, sản phẩm đang ở kho hàng nào, chi phí giao hàng,… Tất cả những điều đó là nhiệm vụ của chuỗi cung ứng. Hệ thống quản lý chuỗi cung ứng sẽ xác định chính xác lượng hàng tồn kho ở tất cả các kho hàng tại thời điểm đó một cách nhanh chóng, chính xác. Bản chất của bán lẻ là khách hàng đặt hàng số lượng ít và nhu cầu mua được hàng trong khoảng thời gian nhanh nhất. Nếu không đáp ứng được điều này, cơ hội bán hàng sẽ bị vuột mất. Một hệ thống quản lý chuỗi cung ứng tốt hỗ trợ doanh nghiệp không bị lưu kho quá nhiều hàng hóa, giảm gánh nặng về chi phí tồn kho vì đã có hệ thống phân phối hàng hợp lý.
Phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ dự báo xu hướng giúp doanh nghiệp dự đoán sản phẩm sẽ cháy hàng hay thời điểm nào khách hàng sẽ mua nhiều hàng nhất để tăng khả năng điều phối hàng hóa, giao hàng kịp thời đến khách hàng. Dữ liệu lớn cũng hỗ trợ xác định các tuyến đường giao vận ngắn nhất, xác định nhà cung cấp gần nhất với người mua để giảm chi phí vận chuyển. Ứng dụng dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp đưa ra mạng lưới cung cấp với độ chính xác, rõ ràng và chi tiết nhất có thể. Mọi sản phẩm để đến được với khách hàng đều phải trải qua một chu trình cần có sự phối hợp đồng bộ từ nhà cung cấp đến đơn vị vận chuyển, rồi mới đến các cửa hàng bán lẻ. Mỗi bước đều có thể xảy ra những rủi ro như thiếu sót về hàng hóa, kho bãi, quá trình vận chuyển. Nếu không sử dụng ứng dụng dữ liệu lớn, doanh nghiệp sẽ rất khó nắm bắt và quản lý những thông tin này, đồng thời cũng khó phát hiện ra lỗi trong quá trình vận hành, dẫn đến những xử lý không kịp thời. Hệ thống chuỗi cung ứng hiện đại dựa trên dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp có nhiều sự lựa chọn hơn với mạng lưới nhà cung cấp, bán lẻ sản phẩm rộng rãi hơn.
Bốn là, phân tích hành trình của khách hàng thông qua bản đồ hành trình khách hàng
Sử dụng dữ liệu lớn để diễn tả quy trình khách hàng tương tác với doanh nghiệp, khách hàng sẽ mua hàng hoặc gia tăng nhận biết về thương hiệu cửa hàng. Việc phân tích quá trình tương tác giữa khách hàng và sản phẩm, khách hàng và cửa hàng giúp doanh nghiệp nhận biết được các vấn đề của khách hàng. Từ đó tối ưu hóa từng hoạt động cụ thể để giải quyết tận gốc vấn đề khách hàng đang gặp phải, xây dựng mối quan hệ lâu bền với doanh nghiệp.
Năm là, xây dựng mô hình chi tiêu cho từng khách hàng
Đặc thù của dịch vụ bán lẻ là có số lượng lớn đối tượng khách hàng có cùng đặc điểm. Nếu không ứng dụng dữ liệu lớn thì việc xây dựng mô hình chi tiêu cho từng khách hàng là việc bất khả thi. Chăm sóc từng khách hàng thông qua việc xây dựng kế hoạch chi tiêu cho từng khách hàng cụ thể đem đến hiệu quả cao cho các doanh nghiệp phát triển mảng bán lẻ. Thông thường khách hàng mua lẻ sẽ có tần suất chi tiêu cao theo từng tuần, từng tháng hoặc từng quý. Nắm bắt được nhu cầu và tần suất chi tiêu của khách hàng, doanh nghiệp sẽ có hiệu quả kinh doanh cao với lượng hàng hóa mua đều đặn từ khách hàng lẻ.
Sáu là, phân tích tập các dữ liệu lớn để xác định sản phẩm cung ứng
Kết hợp phân tích cùng một lúc các dữ liệu về thời điểm, giao dịch, truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác sản phẩm phù hợp nhằm kịp thời cung ứng cho khách hàng đúng thời điểm, tránh xảy ra tình trạng khan hiếm hàng hóa.
Bảy là, cải thiện an toàn giao dịch trên internet
Dữ liệu lớn được áp dụng rất phổ biến trong việc cải thiện bảo mật các giao dịch trên internet, phát hiện các giao dịch khác lạ của khách hàng từ dữ liệu tổng hợp hành vi của khách hàng, phát hiện ra các vấn đề về an toàn bảo mật trên mạng từ những dữ liệu được tổ chức có cấu trúc như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng, hoặc những dữ liệu phi cấu trúc như hoạt động của khách hàng trên trang web, ứng dụng mobile banking hay sử dụng mạng xã hội. Dữ liệu lớn đem lại hiệu quả lớn và lợi thế cạnh tranh về sự an toàn cho người sử dụng và doanh nghiệp bán lẻ.
3. Kết luận
Dữ liệu lớn trong kinh doanh bán lẻ giúp thu thập được hành vi của khách hàng, nhu cầu của từng loại khách hàng ở từng khu vực. Từ đó đưa ra dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng. Dữ liệu lớn giúp cho ngành bán lẻ cải thiện được kết quả hoạt động kinh doanh. Sản phẩm của ngành bán lẻ có thể được mua từ nhà phân phối hoặc mua trực tiếp từ nhà sản xuất. Mức tăng trưởng của ngành bán lẻ trong những năm gần đây đang ở mức ổn định. Theo Global Ecommerce, năm 2019 mức tăng trưởng ước tính đạt 25,038 nghìn tỉ USD, tăng trưởng 4,5% so với năm 2018. Công nghệ và thương mại điện tử phát triển mạnh mẽ đã mở rộng thị trường bán lẻ toàn cầu, nâng tỉ lệ bán lẻ trực tuyến lên 18,1%, phát triển song song cùng với nền bán lẻ truyền thống vẫn đang chiếm 81,9% trên toàn cầu.
Sự tiến bộ vượt bậc của khoa học và công nghệ, sự ra đời các kênh truyền thông đòi hỏi một hệ thống dữ liệu cực lớn mang tính toàn cầu như mạng xã hội và các thiết bị công nghệ tiên tiến đã đặt ra thách thức không hề nhỏ cho các nền công nghiệp khác nhau phải tìm ra cách khác để xử lý dữ liệu. Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp các doanh nghiệp thích nghi, để thu hút nhiều khách hàng hơn, có được cái nhìn sâu sắc vào hành vi mua hàng. Dữ liệu càng nhiều thì càng tốt cho công ty.
Đối với các doanh nghiệp bán lẻ ngày càng phát triển và cạnh tranh khốc liệt, sử dụng dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp nhanh chóng thay đổi được mặt hàng, cách thức giao vận và nắm bắt tâm lí khách hàng, thích ứng nhanh chóng và kịp thời với các hoàn cảnh xã hội thay đổi liên tục như hiện nay. Sự sống còn và phát triển của doanh nghiệp bán lẻ không thể không gắn liền với các ứng dụng công nghệ hiện đại mà dữ liệu lớn là một trong số đó. Chính vì vậy, kinh doanh bán lẻ trong nền kinh tế số hiện nay không thể đứng ngoài sự phát triển, ứng dụng của dữ liệu lớn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
- Viktor Mayer-Schonberger and Kenneth Cukier (2019). Dữ liệu lớn. Nhà xuất bản Trẻ.
- Bernard Marr (2019). Chiến lược dữ liệu. Nhà xuất bản Tổng hợp Thành phố Hồ Chí Minh.
- S.R.Prabhu, Aneesh Sreevallabh Chivukula, Aditya Mogadala, Rohit Ghosh, L.M.Jenila Livingston. (2019). Big Data Analytics: System, Algorithms, Applications. Springer Natural Singapore Pte Ltd.
THE ROLE OF BIG DATA IN RETAIL BUSINESS
Master. Vu Thi Thanh Huong
University of Finance - Marketing
ABSTRACT:
The use of big data to analyze data and order history in order to increase sales, ensure the quality of goods, identify consumer behaviors and predict shopping trends has been receiving increasing attention. This paper analyzes the role of big data in retail businesses and proposes some big data solutions to enhance the retail performance.
Keywords: Big data, retail, e-commerce, data analysis.
[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 20, tháng 8 năm 2020]
