Kinh doanh

Cách Amazon và các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ để đoán nhu cầu của khách hàng, giảm rủi ro vận hành

16:29 | 13/12/2019

Chia sẻ

Đội ngũ kĩ thuật của Amazon trích dẫn nhiều dạng dữ liệu để tìm ra những tiêu chí khách hàng muốn, bao gồm thời điểm khách mua hàng, nhận xét của người mua về giao dịch.

Marketing hiện đại đã thay đổi mạnh mẽ trong thập kỷ qua. Trước đây, khi các công ty muốn điều chỉnh nội dung quảng cáo, họ sẽ phải sàng lọc dữ liệu bán hàng, số lượt xem nội dung và hành vi phổ quát của khách hàng.

Lợi nhuận tăng nhờ áp dụng công nghệ phân tích dữ liệu

Nhưng dữ liệu lớn đã thay đổi tất cả những thao tác ấy, cũng như thay đổi cách các doanh nghiệp tiếp thị đến khách hàng của họ, từ đó giúp các công ty tăng lợi nhuận. 

Báo cáo nghiên cứu của BARC chỉ rõ, các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn đã chứng kiến lợi nhuận tăng 8% và giảm 10% tổng chi phí.

Doanh nhân có thể sử dụng dữ liệu lớn theo nhiều cách để điều chỉnh mô hình kinh doanh của họ theo hướng tốt hơn, đặc biệt là khi nó liên quan đến quảng cáo. Dưới đây là các ví dụ về cách các công ty đang sử dụng dữ liệu lớn hiện nay và cách chúng ta có thể sử dụng dữ liệu đó để tăng doanh số.

Đọc suy nghĩ của khách hàng

Người tiêu dùng thường xuyên xem các đề xuất trên Amazon và nghĩ: " Ồ, tôi thực sự có thể sử dụng sản phẩm này!". 

Rất có thể, phản ứng đó xảy ra khá thường xuyên nếu chúng ta biết rằng Amazon sử dụng dữ liệu lớn để tìm ra chính xác loại sản phẩm mà bạn sẽ muốn mua trong tương lai.

Tập đoàn Amazon từng công bố những yếu tố quyết định những sản phẩm mà họ đề xuất với khách hàng. Đội ngũ kĩ thuật của Amazon trích dẫn nhiều dạng dữ liệu để tìm ra những tiêu chí khách hàng muốn. 

Amazon

Công nhân làm việc trong một kho hàng của Amazon tại Anh. Ảnh: The Sun

Những yếu tố đó bao gồm thời điểm khách mua hàng, nhận xét của khách về giao dịch, những sản phẩm khách hàng có thói quen mua sắm tương tự đang chọn.

Rõ ràng, yếu tố cuối cùng là yếu tố quan trọng nhất liên quan đến dữ liệu lớn. Amazon có thể xác định chính xác loại sản phẩm bạn muốn mua dựa trên khách hàng có thói quen mua hàng tương tự.

Chủ doanh nghiệp có thể sử dụng loại dữ liệu như thế để đưa ra dự đoán cho khách hàng. Khi doanh số tăng, họ sẽ bắt đầu nhận thấy xu hướng. 

Ví dụ, Amazon nhận thấy rằng những người mua TV cũng có xu hướng mua giá treo TV. Sau đó các nhà bán lẻ bắt đầu bán tivi kèm theo giá treo với hy vọng khách hàng sẽ mua chúng cùng nhau.

Giảm thiểu rủi ro trong quá trình hoạt động

Trước khi thế giới được kết nối thông qua công nghệ, các vấn đề gian lận rất hiếm khi xảy ra. Nhưng khi rất nhiều người trong chúng ta kết nối bằng cách này hay cách khác, đôi khi toàn bộ doanh nghiệp có thể bị phá hoại chỉ bằng vài lần nhấn phím.

Rủi ro hoạt động đặc biệt cao trong các tổ chức tài chính. Những kẻ lừa đảo liên tục cố gắng phát triển các thủ đoạn để lợi dụng cả con người và công ty. 

Tuy nhiên, khi dữ liệu lớn đã phát triển, các tổ chức tài chính nhận ra rằng họ có thể sử dụng thông tin này để ngăn chặn những kẻ lừa đảo theo dõi.

Ví dụ, các ngân hàng đang sử dụng dữ liệu lớn để giám sát các giao dịch của họ từ đầu tới cuối để giúp ngân hàng loại bỏ gian lận ở mọi cấp độ. Họ xem thông tin về người gửi/nhận tiền, tần suất những người đó gửi/nhận tiền, nơi họ sống và số tiền họ gửi.

Loại công nghệ này có thể hữu ích cho mọi doanh nghiệp, không chỉ các ngân hàng. Khi dữ liệu được thu thập, các xu hướng xuất hiện và mọi hiện tượng gian lận sẽ được đánh dấu. 

Chức năng ấy giúp các công ty dễ dàng xác định gian lận khi chúng xảy ra và giữ rủi ro hoạt động ở mức tối thiểu.

Duy Văn