Big Data: Yếu tố thay đổi “cuộc chơi” trong ngành bán lẻ

Ngày nay, các nhà bán lẻ không ngừng tìm ra những cách sáng tạo để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ lượng thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc, hay gọi chung là dữ liệu lớn (Big data) ngày càng tăng về hành vi của khách hàng.

Những sự tiến bộ của công nghệ, khả năng phân tích và Big data đã và đang tác động đến bối cảnh của Bán lẻ theo những cách tuyệt vời. 

Cùng VGM.AI tham khảo nội dung dưới đây để biết cách đạt được lợi ích từ Bigdata, nếu bạn là một nhà bán lẻ. 

Big data – Cuộc cách mạng hóa ngành bán lẻ

Big data – Dữ liệu lớn trong ngành Bán lẻ là lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào việc thu thập, lưu trữ, xử lý, tổng hợp và phân tích khối lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc rất lớn để xác định xu hướng thông qua các mô hình phân tích học máy để cải thiện hiệu suất kinh doanh trong ngành Bán lẻ. 

3 đặc điểm của Big data là:

• Khối lượng: Dữ liệu lớn đề cập đến việc tạo ra khối lượng dữ liệu lớn, thậm chí là khổng lồ.
• Vận tốc: Dữ liệu được tạo ra với tốc độ cao và cần được xử lý nhanh chóng để rút ra những hiểu biết sâu sắc về một vấn đề.
• Đa dạng: Dữ liệu lớn có thể có được nhiều định dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. 

Trong ngành bán lẻ, Big data đề cập tới việc sử dụng dữ liệu lớn và phức tạp để hiểu và tối ưu hóa các hoạt động liên quan đến bán hàng, quản lý kho hàng, dự đoán nhu cầu của khách hàng, tối ưu hóa giá cả, và cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng. 

Big data trong ngành bán lẻ liên quan đến việc thu thập, lưu trữ, phân tích và sử dụng các tập dữ liệu lớn để đưa ra quyết định thông minh và lập chiến lược kinh doanh.

Ngành bán lẻ toàn cầu đã thay đổi với Big data

Vai trò của Big data trong ngành Bán lẻ

Phân tích Dữ liệu lớn (Big data) hiện đang được áp dụng ở mọi giai đoạn của quy trình bán lẻ, bao gồm:  tìm ra các sản phẩm phổ biến bằng cách dự đoán xu hướng, dự báo nhu cầu đối với các sản phẩm đó, tối ưu hóa giá cả để có lợi thế cạnh tranh, xác định khách hàng có khả năng mua hàng và tìm ra cách tốt nhất để tiếp cận họ, và cuối cùng tìm ra thứ sẽ bán cho họ tiếp theo. 

Các ứng dụng cụ thể của big data trong ngành bán lẻ bao gồm:

1. Dự đoán xu hướng

Big data giúp dự đoán xu hướng trong ngành bán lẻ bằng cách phân tích dữ liệu lớn về mua sắm, hành vi của khách hàng, và các yếu tố bên ngoài. Qua việc sử dụng các công cụ phân tích, big data có thể xác định các xu hướng mua sắm trong thời gian tới là gì và đo lường nhu cầu của thị trường, giúp các doanh nghiệp bán lẻ điều chỉnh chiến lược kinh doanh, kế hoạch sản xuất hoặc phân phối để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. 

2. Dự báo nhu cầu

Khi nhà bán lẻ hiểu được đứng khách hàng muốn mua loại sản phẩm nào, họ sẽ dễ dàng xác định được số lượng sản phẩm cần đưa ra thị trường.Điều này liên quan đến việc thu thập dữ liệu nhân khẩu học và các chỉ số kinh tế để xây dựng bức tranh về thói quen chi tiêu trên thị trường mục tiêu. Ví dụ, các nhà bán lẻ ở Nga nhận thấy rằng nhu cầu về sách tăng theo cấp số nhân khi thời tiết trở nên lạnh hơn. Vì vậy, các nhà bán lẻ như Ozon.ru tăng số lượng đề xuất sách xuất hiện trong nguồn cấp dữ liệu của khách hàng khi nhiệt độ giảm ở khu vực địa phương của họ.

3. Tối ưu hóa giá cả

Các nhà bán lẻ khổng lồ như Walmart chi hàng triệu USD cho hệ thống bán hàng theo thời gian thực của họ. Trên thực tế, Walmart hiện đang trong quá trình xây dựng “nền tảng đám mây lớn nhất thế giới” để theo dõi hàng triệu giao dịch mỗi ngày khi chúng diễn ra. Các thuật toán được đề cập bao gồm theo dõi nhu cầu, mức tồn kho và hoạt động của đối thủ cạnh tranh, đồng thời tự động phản hồi những thay đổi của thị trường trong thời gian thực, cho phép thực hiện hành động dựa trên thông tin chi tiết chỉ trong vài phút.

Dữ liệu lớn cũng đóng vai trò giúp xác định thời điểm nên giảm giá – được gọi là “tối ưu hóa giảm giá”. Trước thời đại của công nghệ phân tích, hầu hết các nhà bán lẻ sẽ chỉ giảm giá vào cuối mùa khi nhu cầu gần như không còn nữa. Tuy nhiên, các phân tích đã chỉ ra rằng việc giảm giá dần dần, kể từ thời điểm nhu cầu bắt đầu giảm, thường dẫn đến doanh thu tăng. Các thử nghiệm của nhà bán lẻ Stage Stores của Hoa Kỳ cho thấy phương pháp này đã cải thiện doanh thu so với phương pháp “giảm giá cuối mùa” truyền thống tới 90%.

4. Nhận diện khách hàng

Việc quyết định khách hàng nào có khả năng muốn một dòng sản phẩm và cách tốt nhất để giới thiệu sản phẩm đó cho họ là chìa khóa để kinh doanh bán lẻ thành công. 

Big data sẽ giúp các doanh nghiệp bán lẻ xác định & dự báo nhu cầu ở từng khu vực địa lý riêng lẻ dựa trên sự khác biệt của nhân khẩu học ở những khu vực đó. Các dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng và thói quen tương tác với với nhà bán lẻ được sử dụng để quyết định cách tốt nhất để thu hút sự chú ý của họ với một sản phẩm hoặc chương trình khuyến mãi cụ thể – có thể là email, SMS hoặc cảnh báo di động từ bộ phát NFC khi họ đi bộ hoặc lái xe ngang qua một cửa hàng.

Việc thu hút đúng loại khách hàng đến với các cửa hàng truyền thống là điều quan trọng.

Như tập đoàn bán lẻ bách hóa khổng lồ Macy’s của Hoa Kỳ đã thay đổi phương thức thu hút và tăng lưu lượng khách hàng thuộc thế hệ Y tới các cửa hàng của họ bằng cách: thiết kế các khu vực selfie trong cửa hàng, tặng các ốp điện thoại in 3D trong khi chờ đợi để thu hút tập khách hàng trẻ tới mua sắm và hy vọng sẽ tiếp tục mang lại giá trị lâu dài cho doanh nghiệp. 

So sánh Dữ liệu lớn (Big data) và Dữ liệu truyền thống trong ngành Bán lẻ

Trước khi có dữ liệu lớn, các nhà bán lẻ vẫn sử dụng dữ liệu truyền thống để phục vụ phân tích kinh doanh. Dữ liệu lớn có thể coi là phiên bản nâng cao hơn của dữ liệu truyền thống. Dữ liệu lớn xử lý các tập dữ liệu quá lớn hoặc quá phức tạp, khó quản lý trong các phần mềm ứng dụng xử lý truyền thống. Do vậy, kết quả phân tích dữ liệu lớn thường đáng tin cậy và nhiều giá trị hơn. 

Trong khi phân tích bán lẻ truyền thống tập trung vào dữ liệu lịch sử và thống kê mô tả, Big data trong bán lẻ tận dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao và thời gian thực để cung cấp thông tin chi tiết, nhằm thúc đẩy đổi mới, cải thiện kinh doanh đa góc độ. 

Dưới đây là bảng so sánh về sự khác biệt giữa dữ liệu lớn trong bán lẻ với dữ liệu truyền thống: 

Tầm quan trọng của phân tích Big data trong Ngành Bán lẻ

Big data đang trở thành một xu hướng không thể đảo ngược trong ngành bán lẻ và mọi ngành nghề khác. 

Lợi ích và tầm quan trọng của Big data trong ngành bán lẻ

Kỹ thuật phân tích big data sẽ cho phép doanh nghiệp có một sự hiểu biết sâu sắc hơn về khách hàng, từ đó mở rộng kinh doanh dựa trên dữ liệu khách quan thay vì chủ quan, và nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra nhiều giá trị hơn cho khách hàng. 

Các lợi ích của Big data trong ngành bán lẻ bao gồm: 

• Tăng doanh số bán hàng: Hiểu rõ hơn về khách hàng giúp tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và tạo ra các chương trình khuyến mãi hấp dẫn, dẫn đến tăng doanh số bán hàng
• Tăng lợi nhuận: Tối ưu hóa tồn kho và giá cả, đồng thời tối ưu hóa chi phí chuỗi cung ứng, có thể tăng lợi nhuận toàn cầu
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Cung cấp dịch vụ cá nhân hóa dựa trên dữ liệu khách hàng giúp nâng cao trải nghiệm mua sắm và tăng sự trung thành của họ
• Phát triển sản phẩm mới: Dựa trên phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể phát triển sản phẩm mới hoặc cải tiến sản phẩm hiện có để đáp ứng nhu cầu của thị trường
• Tối ưu hóa quảng cáo và tiếp thị: Sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn, tiết kiệm tiền và tăng tỷ lệ chuyển đổi
• Thích nghi nhanh chóng: Big data cho phép doanh nghiệp bán lẻ nắm bắt các thay đổi trong thị trường và điều chỉnh chiến lược kinh doanh nhanh chóng

Các thương hiệu bán lẻ toàn cầu ứng dụng Big data như thế nào?

Để trực quan hóa lợi ích và vai trò của Big data trong ngành bán lẻ và cách mà nó tác động tới ngành bán lẻ toàn cầu. Hãy cùng tham khảo các case-study điển hình từ các tập đoàn bán lẻ toàn cầu và cách họ đang sử dụng Big data để tối ưu kinh doanh từng ngày. 

Case-study ứng dụng Big data từ các doanh nghiệp bán lẻ toàn cầu

1. Walmart

Walmart đã sử dụng phần mềm phân tích Big data để theo dõi mức độ tồn kho và dự đoán nhu cầu của khách hàng. Bằng cách đó, họ có thể giảm bớt tình trạng thiếu hàng tồn kho xuống 20%. 

2. Target

Target sử dụng phân tích Big data để cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị của mình. Khách hàng nhận được các ưu đãi và thông điệp khuyến mại phù hợp dựa trên lịch sử mua hàng của họ. Target đã ghi nhận con số đáng kinh ngạc – tăng mức tiêu thụ lên 40% chỉ tính riêng cửa hàng ở Perth Amboy, New Jersey. 

3. Amazon 

Ông vua bán lẻ Amazon cũng không phải là ngoại lệ. Amazon đã sử dụng Big data và hệ thống phân tích real-time để nâng cao kết quả tìm kiếm và đề xuất sản phẩm cho khách hàng. Nghệ thuật tối ưu giá đã được Amazon mài giũa và thay đổi mỗi 10 phút. Với lượng dữ liệu lớn khổng lồ lên tới 200 triệu người dùng và 1,5 tỷ sản phẩm được xử lý, doanh thu của Amazon đã tăng tới 25% chỉ nhờ tính năng định giá này. 

4. Nordstrom 

Nordstrom đang sử dụng Big data để nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng. Họ theo dõi hành vi di chuyển của khách hàng khi mua sắm quanh cửa hàng và sử dụng nó để thay đổi cách bài trí sản phẩm.

5. Aldo 

Aldo sử dụng dữ liệu lớn để đạt được doanh số vượt trội trong ngày thứ sáu đen tối (Black Friday). Theo liên đoàn Bán lẻ quốc gia (NRF), có tới 30% doanh số bán lẻ hàng năm đến từ tháng 11 và tháng 12. 

Như bạn có thể thấy, lĩnh vực bán lẻ đã bị ảnh hưởng rất nhiều bởi sự bùng nổ của Big data và các công nghệ phân tích dữ liệu lớn. Và nó sẽ còn tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong tương lai. Hiểu rõ khách hàng để đáp ứng nhu cầu tốt hơn – chính là chìa khóa kinh doanh thành công của mọi nhà bán lẻ trong thời hiện đại. 

Kết luận

Bằng cách sử dụng sức mạnh của Big data, các doanh nghiệp bán lẻ đang từng bước thay đổi mô hình kinh doanh và thấu hiểu khách hàng theo một cách sâu sắc chưa từng có. Họ sử dụng Big data để quyết định về kế hoạch sản xuất, hàng tồn kho, giá cả và chương trình khuyến mại, từ đó dẫn đến doanh số bán hàng cao hơn. 

Big data thật sự đã thay đổi “cuộc chơi” của các nhà bán lẻ toàn cầu, và công nghệ này sẽ còn tiếp tục tồn tại, gây ra những tác động vĩ mô và vi mô, tất nhiên, theo một cách tích cực và tuyệt vời.

___

About us:

VGM.AI là nền tảng phân tích không gian địa lý (Geo Marketing) đầu tiên và duy nhất tại Việt Nam. 

Chúng tôi cung cấp công cụ giúp bạn phân tích, đánh giá chính xác tiềm năng thị trường tại mọi vị trí cửa hàng, mọi khu vực kinh doanh… trên 63 tỉnh thành tại Việt Nam thông qua các dữ liệu về: dân cư, nhân khẩu học, quy hoạch hạ tầng, giao thông, các điểm tiện ích,… phục vụ bài toán tối ưu kinh doanh ở các lĩnh vực bán lẻ, phân phối, dịch vụ & bất động sản,v.v…

Tạo tài khoản miễn phí và bắt đầu phân tích ngay hôm nay!