Top 10 cases sử dụng Khoa học dữ liệu trong Ngành Bán lẻ

Data Mining, Data Science

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.

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.

(Nguồn medium.com)

Hits: 35