Top 10 cases sử dụng Khoa học dữ liệu trong Ngành Bán lẻ (Part 1)
Ngày nay, dữ liệu đã trở thành lưc đẩy mạnh đối với các ngành công nghiệp. Các công ty lớn hoạt động trong đa dạng các lĩnh vực thương mại đang có xu hướng tìm kiếm phương pháp tạo ra những giá trị hữu ích từ dữ liệu.
Do đó, dữ liệu ngày càng đóng một vai trò quan trọng trong quá trình đưa ra những quyết định mang lại lợi nhuận liên quan đến công việc kinh doanh của doanh nghiệp. Hơn thế nữa, một phân tích tỉ mỉ về một khối lượng dữ liệu khổng lồ tác động và thậm chí là điều khiển hành vi của người tiêu dùng. Vô vàn dòng chảy của thông tin, cùng với đó là các kênh truyền thông được sử dụng cho mục đích trên.
Lĩnh vực bán lẻ phát triển một cách nhanh chóng. Người bán lẻ thành công trong việc phân tích dữ liệu và phát hiện một chân dung thuộc về tâm lý riêng biệt của khách hàng sẽ giúp họ chạm đến “điểm yếu lòng” của khách hàng. Bằng cách đó, một khách hàng có xu hướng dễ bị ảnh hưởng bởi những mánh khóe của các thương nhân bán lẻ.
Bài viết này chỉ ra 10 trường hợp sử dụng Khoa học dữ liệu vào Ngành Bán lẻ, với mục đích giúp bạn nhận thức được xu hướng hiện nay.
1. Phần mềm gợi ý/ Chương trình gợi ý/Công cụ gợi ý
Phần mềm gợi ý đã chứng tỏ là một công cụ đắc lực cho nhà bán lẻ trong phân tích và dự đoán hành vi của người tiêu dùng. Các nhà bán lẻ có xu hướng sử dụng những phần mềm gợi ý như là một trong những đòn bẩy chính trong quan điểm của người tiêu dùng. Cung cấp các công cụ gợi ý cho phép các nhà bán lẻ tăng lượng hàng hóa bán được và điều chỉnh xu hướng của thị trường.
Phần mềm gợi ý tạo ra nhiều bộ lọc để lấy thông tin giá trị ẩn sâu trong dữ liệu. Thông thường, phần mềm gợi ý sử dụng bộ lọc cộng tác hoặc bộ lọc phụ thuộc nội dung. Về mặt này, hành vi quá khứ của khách hàng và đặc tính của các dòng sản phẩm đang được nghiên cứu.
Do đó các đường link kết hợp bộ lọc được xây dựng. Công cụ gợi ý tính toán một chỉ số giống nhau trong những lựa chọn ưu tiên của khách hàng và đưa ra những hàng hóa và dịch vụ tương ứng hoặc có liên quan. Việc gợi ý bán gia tăng sản phẩm (upsell) và bán chéo sản phẩm (cross-sell) dựa vào phân tích cụ thể của một profile online của khách hàng.
2. Phân tích giỏ hàng hóa
Phân tích giỏ hàng hóa có thể được coi là một công cụ truyền thống khi phân tích dữ liệu trong Ngành bán lẻ.
Quá trình này phụ thuộc chủ yếu vào cách thức tổ chức một khối lượng lớn dữ liệu được thu thập thông qua giao dịch của khách hàng. Các quyết định trong tương lai hoặc những sự lựa chọn được dự đoán trên một quy mô lớn bằng công cụ này. Hiểu biết về những mặt hàng hiện tại trong giỏ cùng với tất cả sự yêu thích, không thích và đánh giá đều đem lại lợi ích cho nhà bán lẻ trong việc đặt nền móng tổ chức doanh nghiệp, đặt giá và định hình nội dung xu hướng. Phân tích này được thực hiện thông qua thuật toán khai thác có nguyên tắc. Trước đó, dữ liệu được chuyển đổi từ một khung quy chuẩn sang những giao dịch đơn giản hơn. Một nhiệm vụ đặc biệt mang tính thủ công là nhận dữ liệu, phân tách chúng theo những nhân tố khác biệt và loại bỏ những thứ không có ích. Dữ liệu này chính là đầu vào cho cả quá trình. Dựa vào những đặc tính thông thường của dữ liệu, nhiều đường link liên kết được tạo ra giữa các sản phẩm.
Thông tin ẩn sâu bên trong dữ liệu đóng góp lớn vào mức độ cải thiện các chiến lược phát triển và chiến thuật marketing của các nhà bán lẻ.
3. Phân tích mức độ bảo hành
Phân tích mức độ bảo hành được đưa vào lĩnh vực bán lẻ như là một công cụ giám sát bảo hành, phát hiện gian lận, giảm chi phí và nâng cao chất lượng. Quá trình này bao hàm việc khai thác dữ liệu và văn bản để nhận dạng các mẫu yêu cầu và khoanh vùng vấn đề. Dữ liệu được chuyển thành kế hoạch hành động thực tế, giá trị sâu sắc và những gợi ý thông qua phân tích phân đoạn/phân vùng.
Phương pháp thăm dò khá phức tạp, ngay từ bước giải quyết “dòng” dữ liệu lớn và mơ hồ. các phương pháp này tập trung vào những điểm bất thường trong yêu cầu bảo hành. Nền tảng dữ liệu internet cường độ mạnh tăng tốc độ cho quá trình phân tích một lượng lớn yêu cầu bảo hành. Đây là một cơ hội lớn đối với những nhà bán lẻ để có thể biến những thách thức trong vấn đề bảo hành thành những kinh nghiệm và kiến thức giải quyết yêu cầu bảo hành.
4. Tối ưu giá
Kỹ thuật tối ưu giá đem lại lợi ích đáng kể cho cả khách hàng và nhà bán lẻ khi mức giá được đặt ra một cách phù hợp. Quá trình hình thành giá không chỉ phụ thuộc vào mức chi phí sản xuất một đơn vị sản phẩm mà còn phụ thuộc vào “ví tiền” của một người tiêu dùng điển hình và sự chào giá của các đối thủ trên thị trường.
Công cụ tối ưu giá bao gồm vô số thủ thuật online cũng như chiến lược bí mật tiếp cận khách hàng. Dữ liệu được thu thập từ nguồn đa kênh định hình sự phức tạp của giá cả, đặt dưới sự cân nhắc của địa điểm, quan điểm mua hàng cá nhân của một người tiêu dùng, mùa vụ và mức giá của đối thủ cạnh tranh. Việc tính toán giá trị tuyệt đối cùng với bảng tần số là những công cụ phù hợp để đo lường giá trị của các biến và phân phối hoàn hảo cho các dự đoán và lợi ích thu được.
Thuật toán phỏng đoán sự phân chia các loại khách hàng để vạch ra những phản hồi về sự thay đổi mức giá. Do đó, mức giá thỏa mãn các mục tiêu của các bên có thể được quyết định. Bằng việc sử dụng mô hình tối ưu hóa trong thời gian thực , các nhà bán lẻ tạo cho mình cơ hội thu hút khách hàng, duy trì được sự chú ý và hình thành kế hoạch ấn định giá riêng biệt.
5. Quản lý kiểm kê hàng tồn kho
Kiểm kê hàng tồn kho liên quan đến hàng hóa trong kho phục vụ mục đích sử dụng trong tương lai. Quản lý hàng tồn kho thực tế ám chỉ hàng hóa xếp kho để xử dụng trong thời kỳ khủng hoảng. Những nhà bán lẻ nhắm tới việc cung cấp đúng sản phẩm vào đúng thời điểm, đúng điều kiện và đúng địa điểm. Về mặt này, dự trữ hàng hóa và chuỗi cung ứng được phân tích một cách sâu sắc.
Các thuật toán học máy và nền tảng phân tích dữ liệu thăm dò những dấu hiệu, sự tương quan giữa những thành phần và chuỗi cung ứng. Thông qua sự điều chỉnh và phát triển liên tục của các tham số và trị số, các thuật toán có thể xác định được mức tồn kho tối ưu và phương pháp kiểm kê hiệu quả. Các nhà phân tích đánh dấu các mẫu hình của nhu cầu cao và phát triển các chiến lược bán hàng nổi bật, tối ưu hóa giao vận và quản lý kho bằng dữ liệu thu thập được.
