EnglishỞ các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, Big Data Uni đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.
Mời các bạn xem thêm:
Ứng dụng Big Data trong lĩnh vực E-commerce (Phần 1)Ứng dụng Big Data trong lĩnh vực E-commerce (Phần 2)
- Phân tích dự đoán bao gồm việc sử dụng nhiều kỹ thuật thống kê từ khai thác dữ liệu (data mining), mô hình dự đoán (predictive modelling) và học máy (machine learning), phân tích các sự kiện hiện tại và lịch sử để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai.
- Trong kinh doanh nói chung, các mô hình dự báo khai thác các mẫu dữ liệu, chi tiết, các vấn đề được tìm thấy trong dữ liệu lịch sử và giao dịch để xác định rủi ro và cơ hội. Các mô hình của phân tích dự báo giúp các công ty nắm bắt mối quan hệ giữa nhiều yếu tố và đánh giá rủi ro với một tập hợp các điều kiện cụ thể nhằm xác định điểm số, hoặc trọng số cho những sự kiện diễn ra trong tương lai. Bằng cách áp dụng thành công phân tích dự báo, các công ty có thể chủ động đạt được giá trị từ các dự án Big Data.
- Quy trình của phân tích dự báo bao gồm:
- Define project: xác định dự án thông qua xác định mục tiêu kinh doanh, xác định phạm vi dự án, xác định tập dữ liệu nào sẽ khai thác,..
- Data collection: thu thập dữ liệu phục vụ phân tích dự báo.
- Data analysis: phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, làm sạch và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, đi đến kết luận.
- Statistics: kiểm điệm, thống kê cho phép xác nhận các giả định, giả thuyết và kiểm tra chúng bằng các mô hình thống kê tiêu chuẩn.
- Modelling: xây dựng các mô hình tự động dự báo chính xác về các sự kiện tương lai cùng với các công cụ để đánh giá và chọn các mô hình tốt nhất.
- Deployment: triển khai mô hình, bằng cách tự động hóa các quyết định dựa trên mô hình dự báo, triển khai các kết quả phân tích vào quy trình ra quyết định hàng ngày để có kết quả, và báo cáo cụ thể.
- Model monitoring: giám sát, đánh giá tính hiệu quả của các mô hình.
- Predictive analytics được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, marketing, bán lẻ, viễn thông, du lịch, y tế, tự động hóa,..
Mặc dù các công cụ phân tích dự báo đã nhanh chóng được ứng dụng nên phổ biến trong lĩnh vực Big Data và ở nhiều lĩnh vực khác, các công ty triển khai bán hàng trực tuyến, kinh doanh trực tuyến, hay thâm nhập vào thị trường E-commerce vẫn còn chậm hay chưa tiếp cận công cụ phân tích dự báo vì cho rằng nó phức tạp và không phù hợp, hay không đủ khả năng triển khai. Tuy nhiên, khi Big Data hay Data Analytics đang ngày một phát triển, ngày càng có nhiều tập đoàn công nghệ, hay tổ chức chuyên cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu ra đời, hỗ trợ các công ty với quy mô khác nhau hoạt động ở nhiều lĩnh vực khác nhau có thể phát triển các dự án Big Data, trong đó có predictive analytics. Những giải pháp, công nghệ Big Data trong những năm tới đây có thể được các công ty thương mại điện sử dụng và tích hợp trên nhiều nền tảng khác nhau.
Ứng dụng của predictive analytics trong lĩnh vực E-commerce là rất nhiều, nhưng đều tập trung vô các mục tiêu chính cũng gần giống như lợi ích Big Data đem lại mà chúng tôi đã đề cập ở các bài viết trước bao gồm giúp công ty hiểu sâu hơn về khách hàng, phát triển mô hình giá linh hoạt, đề xuất các sản phẩm phù hợp đến khách hàng, ngăn chặn lừa đảo, hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng, và hỗ trợ ra quyết định.
Predictive analytics giúp công ty E-commerce hiểu về khách hàng của mình
Thị trường bán lẻ trực tuyến đang phát triển với tốc độ nhanh chóng và ngày càng nhiều khách hàng đang tích cực tìm kiếm sản phẩm hay muốn trải nghiệm những dịch vụ bán lẻ hấp dẫn hơn và mang tính cá nhân hóa (personalization) cao hơn. Để đạt được thành công trong một thị trường E-commerce rất năng động và cạnh tranh cao, các doanh nghiệp thương mại điện tử phải có khả năng đi trước khách hàng một bước. Họ phải có khả năng dự đoán những gì khách hàng đang và sẽ tìm kiếm trên các website, các nền tảng thương mại điện tử khác.
Các giải pháp, hay các thuật toán của phân tích dự báo sẽ hỗ trợ các công ty trong việc tăng khả năng dự đoán hành vi tiêu dùng của khách hàng thông qua một tập dữ liệu lớn về khách hàng bao gồm: dữ liệu tìm kiếm của khách hàng, dữ liệu lịch sử giao dịch, dữ liệu về các sản phẩm, dịch vụ khách hàng dành thời gian nghiên cứu và tìm hiểu, và các dữ liệu cá nhân khác trong thời gian thực. Các kết quả đem lại sẽ giúp các công ty hiểu được mong muốn, nhu cầu thầm kín của khách hàng hay còn gọi là “customer insight”.
Phân tích dự báo, cùng với các thuật toán của học máy (machine learning), sẽ cho phép phân tích liên tục dữ liệu khách hàng và cung cấp các kết quả, đề xuất liên quan và phù hợp nhất. Nhiều giải pháp phân tích dự báo đang được triển khai trên đám mây, sử dụng điện toán đám mây (cloud computing) sẽ dễ dàng tương thích trên nhiều nền tảng thương mại điện tử khác nhau. Không phải tất cả khách hàng sẽ tương tác với cửa hàng (website bán hàng) thương mại điện tử theo cùng một cách. Mỗi khách hàng là cá thể riêng biệt và hành vi mua sắm trực tuyến của họ sẽ khác nhau dựa trên sở thích cá nhân. Phân tích dự báo giúp đánh giá các yếu tố khác nhau trong hành vi của khách hàng. Điều này tạo tiền đề giúp các công ty phản hồi đến khách hàng theo hướng cá nhân hóa như quảng cáo cung cấp các sản phẩm, dịch vụ theo sở thích từng khách hàng.
Đặc biệt khi nhiều khách hàng ưa chuộng sự cá nhân hóa khi mua sắm trực tuyến. Sử dụng các khả năng phân tích dự báo, các doanh nghiệp thương mại điện tử sẽ có thể tăng doanh số bằng cách chạy các chiến dịch marketing nhắm mục tiêu để quảng bá sản phẩm giữa các phân khúc đối tượng hoặc khách hàng khác nhau dựa trên yếu tố cùng chung sở thích, nhu cầu, quan điểm,.. Phân tích dự báo cũng có thể giúp đưa ra quyết định về giá tối ưu cho một sản phẩm bất kỳ thông qua phân tích hiệu quả về độ nhạy cảm của khách hàng về giá cả, xem xét mức giá mà khách hàng mong muốn chi trả cho sản phẩm mình cần mua, dựa trên những phân tích về lịch sử giao dịch trước đó, lịch sử tìm kiếm sản phẩm theo mức giá của khách hàng,.. để biêt được khả năng chi trả cũng được coi là giải pháp hiệu quả.
Predictive Analytics cho phép các doanh nghiệp thương mại điện tử đẩy mạnh đề xuất, khuyến nghị các sản phẩm (marketing hướng cá nhân hóa) và phát triển những chương trình khuyến mãi hiệu quả
Tương tự như cách một đại diện, nhân viên bán hàng có thể đưa ra các đề xuất cá nhân hóa cho khách hàng tiềm năng trong một cửa hàng bán lẻ thực tế trên đường phố, các khách hàng trên các cửa hàng trực tuyến của thương mại điện tử cũng mong muốn mình được phục vụ một cách cá nhân hóa. Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, phần lớn khách hàng thích mua sắm trực tuyến thoải mái tại nhà hoặc văn phòng khi đi làm, thì việc các website bán hàng trực tuyến, các nền tảng E-commerce có thể đưa ra các khuyến nghị, đề xuất những sản phẩm phù hợp cho họ đã nhanh chóng trở thành một trong những yếu tố chính quyết định sự thành công của một công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử. Để đảm bảo tăng tỷ lệ chuyển đổi thành đơn hàng (conversion rate, ví dụ tỷ lệ số lần khách hàng truy cập, tương tác trên số lần khách hàng mua hàng thành công), tăng doanh số bán hàng trên các cửa hàng thương mại điện tử, các nhà bán lẻ trực tuyến đang nỗ lực tập trung để cải thiện khả năng đề xuất, khuyến nghị sản phẩm trên mọi nền tảng.
Bằng cách khai thác lợi ích của các công cụ phân tích dự báo, các nhà bán lẻ có thể hiểu về từng khách hàng, hỗ trợ đưa ra các đề xuất sản phẩm mục tiêu nhắm đến từng khách hàng. Cùng với sự ra đời của hệ thống khuyến nghị hay còn gọi Recommendation Engine, các quy trình đề xuất sản phẩm, dịch vụ đến khách hàng sẽ được đẩy mạnh. Ví dụ giả sử bạn tìm kiếm một sản phẩm thời trang nào đó trên Tiki, khi bạn ngưng tìm kiếm một thời gian và quay lại website một lần nữa, hay truy cập vào Facebook bạn sẽ thấy được các quảng cáo của Tiki về những sản phẩm thời trang khác mà bạn chưa biết và khi thấy sản phẩm phù hợp bạn có thể sẽ click vào và mua.
Các mẫu quảng cáo sản phẩm thích hợp sẽ được gửi đến khách hàng (nguồn blog.dataiku.com)
Đặc biệt là những chương trình khuyến mãi phù hợp nhất dựa trên phân tích tính hiệu quả và so sánh các chương trình hiện tại với các chương trình trong quá khứ, phân tích dự báo cũng có thể giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử thúc đẩy các chương trình khuyến mãi nhắm đến khách hàng tiềm năng. Các chương trình khuyến mãi có thể được giới thiệu đến các phân khúc khách hàng phù hợp trong thời gian thực để khuyến khích khách hàng hoàn thành giao dịch, hoặc tiến hành mua hàng với các sản phẩm quan tâm trước đó. Chuỗi cửa hàng bán lẻ quốc tế Macy đã áp dụng phân tích dự báo đối với dữ liệu về các khách hàng đăng ký thông tin trên website của họ, qua đó đã phát triển được những tệp dữ liệu về các khách hàng tiềm năng. Trong 3 tháng kể từ khi áp dụng phân tích dự báo, Macy đã tăng doanh số từ 8% đến 12%. Macy đã tiến hành phân tích lịch sử truy cập web, dữ liệu chi tiết về hành vi tra cứu sản phẩm của khách hàng trong từng danh mục sản phẩm cụ thể, đồng thời kết hợp với chiến dịch e-mail marketing đến từng phân khúc khách hàng đã được xác định.
Predictive Analytics hỗ trợ phát triển những mô hình định giá linh hoạt hơn
Thị trường bán lẻ trực tuyến đang cạnh tranh cực kỳ gay gắt. Và một trong những yếu tố quyết định sự thành bại của bất kỳ công ty hoạt động trong ngành thương mại điện tử nào đó chính là giá cả. Các công ty phải thường xuyên cảnh giác, cập nhật, theo dõi giá cả của các sản phẩm trên các website, app bán hàng trực tuyến của họ và của đối thủ cạnh tranh. Các cửa hàng thương mại điện tử phải liên tục dự đoán xu hướng về giá sản phẩm, đặc biệt là các sự kiện như ngày lễ, ngày nghỉ hoặc thời điểm lưu lượng truy cập của khách hàng tăng cao trên các nền tảng E-commerce. Với việc sử dụng phân tích dự báo, các công ty có thể tạo ra các mô hình định giá sản phẩm nâng cao, xác định giá tối ưu để tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate), qua đó tăng doanh số. Thông qua phân tích lịch sử thay đổi giá cả của các sản phẩm cụ thể ở từng thời điểm nhất định, phân tích dữ liệu về những phản ứng của khách hàng đối với xu hướng giá cả trước đây, cùng với dữ liệu về giá của đối thủ cạnh tranh, kết hợp việc tìm hiểu các dữ liệu khách hàng trong thời gian thực (ví dụ nhu cầu, sở thích, các “hot trend”,…) để xây dựng các mô hình dự báo, mô hình định giá một cách linh hoạt nhất.
Predictive Analytics hỗ trợ giảm thiểu các gian lận, hành vi lừa đảo
E-commerce là “mảnh đất màu mỡ” để các tội phạm lừa đảo có thể thâm nhập và đây là yếu tố chính ảnh hưởng mạnh đến tỷ lệ đơn hàng giao dịch thành công và doanh thu của mỗi công ty hoạt động trong lĩnh vực E-commerce. Việc triển khai giải pháp phân tích cũng cung cấp ứng dụng phân tích dự báo có thể giảm tội phạm lừa đảo qua đó sẽ giảm được rủi ro. Thông qua việc phân tích hành vi của khách hàng và dữ liệu về sản phẩm, các công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử có thể sử dụng phân tích dự báo để tìm hiểu loại danh mục sản phẩm nào dễ bị lừa đảo nhất và quản lý chúng một cách chặt chẽ nhất.
Nguồn hình acuantcorp.com
Phân tích chi tiết lịch sử tìm kiếm, phương thức thanh toán và hành vi mua hàng của khách hàng để giảm thiểu và loại bỏ các hành vi của tội phạm lừa đảo. Các mô hình phân tích dự báo có thể được xây dựng và tùy chỉnh để phát hiện, xác định bất kỳ hành vi lừa đảo tiềm ẩn trước khi hoàn thành giao dịch đối với mỗi khách hàng. Qua đó công ty sẽ đảm bảo được doanh thu và xác định chính xác tỷ lệ các đơn hàng thành công. Sự kết hợp của các công cụ phân tích dự báo với các ứng dụng của Machine Learning có thể cho phép các công ty xác định các quy tắc và tự động phát hiện và ngăn chặn hành vi lừa đảo.
Predictive Analytics hỗ trợ quản lý chuỗi cung cứng
Phân tích dự báo cho phép các công ty hiểu được những sản phẩm mà khách hàng đang tìm kiếm, qua đó giúp xác định danh mục các sản phẩm phổ biến và không phổ biến. Phân tích dự báo có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý cung cầu các sản phẩm được giới thiệu trên các cửa hàng bán lẻ trực tuyến. Phân tích dự báo sẽ giúp các công ty lên kế hoạch và dự báo doanh số tốt hơn, cải thiện nguồn cung, thực hiện đơn hàng và giao hàng cho khách hàng nhanh hơn. Nếu các công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử có thể khai thác hiệu quả các phân tích dự báo trong quy trình quản lý chuỗi cung ứng của mình, thậm chí có thể dự báo doanh thu từ một số sản phẩm hoặc danh mục sản phẩm và tránh các tình huống không mong muốn khi khách hàng đặt hàng và sản phẩm đó đã hết hàng hay thông tin về sản phẩm đó vẫn còn trong kho mà công ty không biết.
Predictive Analytics cho phép ra quyết định kinh doanh nhanh hơn
Tổng hợp tất cả dữ liệu trong lĩnh vực E-commerce cần phải thu thập như chúng tôi đã trình bày ở trên hay ở các bài viết trước, dữ liệu khách hàng, dữ liệu sản phẩm , dữ liệu giá cả, dữ liệu hàng tồn kho,.. từ quá khứ đến thực tại, cùng với việc áp dụng các mô hình phân tích dự báo đã được xây dựng sẵn, các công ty sẽ có khả năng đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh hơn về mọi mặt và trong thời gian thực. Đặc biệt khi tốc độ thay đổi, cập nhật xu hướng đang là yếu tố quan trọng nhất quyết định sự thành công của mỗi công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử.
Nguồn hình Datapine.com
Phân tích dự báo hỗ trợ dự báo trong thời gian thực xu hướng tiêu dùng, sở thích khách hàng, hay nhu cầu về các dòng sản phẩm cụ thể, đồng thời dự báo lượng hàng tồn kho, dự báo doanh thu,.. để mỗi công ty có thể triển khai nhanh các chiến lược bán hàng, chiến lược marketing, và các giải pháp chuỗi cung ứng hợp lý và nhanh nhất. Tuy đây là lợi ích được chúng tôi đề cập sau cùng, cũng được xem là mục đích đầu tiên, tổng quát nhất mà các công ty hoạt động trong lĩnh vực E-commerce quan tâm khi bắt đầu triển khai ứng dụng các công cụ phân tích dự báo. Tốc độ thích nghi với các xu hướng, và sự am hiểu khách hàng trong thời gian thực là thách thức lớn nhất nhưng đều có thể vượt qua khi mỗi công ty đã trang bị cho mình một hệ thống Big Data hiệu quả trong đó có tích hợp các chức năng của Predictive Analytics.
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực Big Data sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu Big Data”, “Khai thác dữ liệu Big Data dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.