Top 10 cases sử dụng Khoa học dữ liệu trong Ngành Bán lẻ (Part 2)
6. Địa điểm của những cửa hàng mới
Khoa học dữ liệu đã chứng tỏ tính hiệu quả tuyệt đối trong vấn đề tìm kiếm địa điểm cho những cửa hàng mới. Thông thường, để đưa ra một quyết định như vậy thì một lượng lớn phân tích dữ liệu được thực hiện.
Thuật toán sử dụng đơn giản nhưng đem lại hiệu quả cao. Các phân tích khám phá dữ liệu online của khách hàng, tập trung chủ yếu vào yếu tố định lượng. Sự trùng hợp giữa ZIP code và địa điểm đưa đến một hiểu biết cơ bản về tiềm năng của thị trường. Những sự thiết lập đặc biệt liên quan đến địa điểm của các cửa hàng cũng được tính đến. Cũng như vậy, mạng lưới phân tích của các nhà bán lẻ cũng được thể hiện. Các thuật toán tìm ra cách giải quyết bằng cách nối tất cả các điểm đó lại. Các nhà bán lẻ dễ dàng thêm bộ dữ liệu này vào nền tảng phát triển của họ với mục đích mở rộng và làm giàu thêm các cơ hội phân tích các phạm vi khác trong hoạt động của họ.
7. Phân tích cảm xúc, ý kiến khách hàng
Phân tích cảm xúc, ý kiến khách hàng không phải là một công cụ mới toanh trong kinh doanh.Tuy nhiên, kể từ khi bắt đầu xuất hiện và phát triển ngành Khoa học dữ liệu, công cụ này trở nên ít đắt đỏ hơn và tốn ít thời gian vận hành hơn. Ngày nay, việc sử dụng các nhóm tập trung và phiếu thăm dò khách hàng không còn cần thiết nữa. Các thuật toán học máy cung cấp những kiến thức cơ bản cho việc phân tích cảm xúc, ý kiến khách hàng.
Những phân tích có thể thể hiện được những phân tích về “ nhãn hiệu bản thân” của từng khách hàng bằng nguồn dữ liệu được thu thập từ các trang mạng xã hội và dịch vụ phản hồi trực tuyến. Các nguồn truyền thông xã hội luôn luôn sẵn sang, do đó thật dễ dàng để thực hiện một phân tích trên nền tảng xã hội. Phân tích ý kiến khách hàng sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ để phân tách các từ ngữ chứa đựng thái độ tích cực hoặc tiêu cực của một khách hàng. Những phản hồi này là một nguồn tài liệu cơ bản để nâng cao chất lượng dịch vụ.
Các nhà phân tích thể hiện kết quả phân tích ý kiến khách hàng dựa vào những hiểu biết cơ bản về quá trình phân tích ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản để phân tích và định nghĩa các cảm xúc tích cực, trung lập hay tiêu cực. Các thuật toán đi qua tất cả các lớp ý nghĩa của lời nói. Tất cả các ý kiến đã được đánh dấu thuộc về một danh mục hoặc “hộp chứa đựng’ hoặc mức độ cụ thể nào đó. Kết quả đầu ra chính là các phân loại cảm xúc thuộc một trong những danh mục được đề cập ở trên và ý kiến tổng quát của văn bản.
8. Ngành bán buôn
Bán buôn trở thành một phần tất yếu trong Ngành kinh doanh bán lẻ. Khái niệm này bao quát một phần lớn các hoạt động và chiến thuật chính nhằm mục đích tăng lượng hàng bán và quảng cáo sản phẩm.
Việc sử dụng những tiểu xảo trong buôn bán giúp gây ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của người tiêu dùng thông qua các kênh hình ảnh. Bao bì đóng gói hấp dẫn và thương hiệu duy trì sự chú ý của khách hàng và tăng sức hấp dẫn về mặt hình ảnh. Rất nhiều phân tích liên quan đến khoa học dữ liệu được duy trì thực hiện trong trường hợp này.
Các kỹ thuật đi qua dữ liệu và thu thập các giá trị sâu bên trong của dữ liệu và hình thành nên chuỗi các tiêu chí ưu tiên đối với khách hàng, có tính đến yếu tố mùa vụ, các yếu tố nhiễu liên quan và yếu tố xu hướng.
9. Dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng
Trong Ngành bán lẻ, dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng (CLV) là tổng giá trị lợi nhuận của khách hàng đem đến cho công ty qua các mối quan hệ kinh doanh sau này. Sự chú ý đặc biệt là vào Doanh thu, thứ mà không dễ ước lượng hay dự đoán giá trị như chi phí. Thông qua mua bán trực tiếp, 2 phương pháp nổi bật dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng được xây dựng: thuộc tính lịch sử và dự đoán tương lai.
Tất cả các dự báo được thực hiện dựa trên dữ liệu từ quá khứ cho đến những giao dịch vừa mới thực hiện. Do đó, thuật toán dự đoán vòng đời sử dụng dịch vụ của một khách hàng được xác định và phân tích. Mô hình CLV thường xuyên thu thập, phân chia và làm sạch dữ liệu liên quan đến các mục quan tâm của khách hàng, các khoản chi phí, giao dịch mua bán mới và hành vi của khách hàng để xây dựng thành đầu vào cho phân tích. Sau quá trình xử lý dữ liệu , chúng ta nhận được một mô hình tuyến tính thể hiện giá trị tồn tại của một khách hàng đối với công ty. Thuật toán cũng chỉ ra những điểm độc lập giữa tính cách của khách hàng và những lựa chọn của họ.
Việc ứng dụng phương pháp thống kê giúp phát hiện ra mô hình tiêu dùng cá nhân của mỗi khách hàng cho tới khi nào họ dừng hành động mua sắm. Khoa học dữ liệu và Máy học (Machine Learning) chắc chắn về khả năng hiểu biết về khách hàng của các nhà bán lẻ, nâng cao chất lượng dịch vụ và định nghĩa về những yếu tố ưu tiên.
10. Giám sát và phát hiện gian lận
Phát hiện gian lận và chuông báo gian lận là một thách thức đối với nhà bán lẻ đáng tin cậy. Nguyên nhân chính để phát hiện gian lận là một lượng hao tổn tài chính lớn bị phát hiện. Và đó cũng chỉ là “một chóp nhỏ của tảng băng chìm”. Khách hàng có thể sẽ phải chịu những gian lận trong quá trình trả hàng và giao hàng, lạm dụng quyền hạn, rủi ro thanh toán và rất nhiều các trường hợp gian lận khác có thể không gây ra thiệt hại về tài chính nhưng có thể hủy hoại danh tiếng của nhà bán lẻ. Một khi đã trở thành nạn nhân của những trường hợp trên có thể đánh mất niềm tin của khách hàng mãi mãi.
Cách hiệu quả duy nhất để bảo vệ danh tiếng của công ty là nhanh chân hơn những kẻ gian lận một bước. Nền tảng dữ liệu lớn cung cấp sự giám sát liên tục các hoạt động và đảm bảo phát hiện những hành vi gian lận.
Các thuật toán đã được phát triển để phát hiện gian lận không chỉ phát hiện được gian lận và ra tín hiệu để chặn chúng mà còn dự đoán các hành vi gian lận trong tương lai. Các nền tảng ứng dụng các kỹ thuật giảm chiều kích thước thông thường để phát hiện ra các mẫu ẩn, để dán nhãn các hoạt động và phân cụm các giao dịch gian lận.
Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong các dự án phát hiện gian lận mang đến nhiều lợi ích và bằng một cách nào đó nâng cao được khả năng bảo vệ khách hàng và chính mình của nhà bán lẻ .
Kết luận
Khoa học dữ liệu được ứng dụng trong đa dạng các lĩnh vực của đời sống con người. Các công ty thực hiện các mô hình phân tích dữ liệu khác nhau để nâng cao những trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Về vấn đề này, tất cả các giao dịch, e-mails, và các yêu cầu tìm kiếm, v.v..được phân tích và xử lý để tối ưu hóa chiến lược Marketing và các bước mua bán.
Chúng tôi đã cố gắng làm nổi bật top 10 trường hợp ứng dụng Khoa học dữ liệu vào Ngành bán lẻ. Những trường hợp này chứng minh cho khẳng định khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu đã và đang thâm nhập vào lĩnh vực bán lẻ nhanh chóng và xứng đáng giữ vị trí dẫn đầu.
