Menu
Menu

Khai Thác Tiềm Năng Vô Tận Của Dữ Liệu Đối Với Ngành Bán Lẻ

Dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong kỷ nguyên 4.0, là một tài nguyên số vô tận. Biết cách tận dụng dữ liệu, doanh nghiệp bán lẻ nắm giữ chìa khoá cánh cửa thành công.

Tầm quan trọng của dữ liệu đối với bán lẻ

Bán lẻ là một trong những ngành bị ảnh hưởng nhiều nhất do sự ra đời nhanh chóng của thiết bị di động và internet. Công nghệ làm thay đổi thói quen mua sắm của khách hàng, đồng thời cũng mang tới cho nhà bán lẻ những cách đáp ứng mới hay cách tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn. Sự tương tác, trao đổi trên nền tảng công nghệ tạo ra nguồn dữ liệu vô tận, len lỏi vào mọi ngõ ngách của quy trình bán lẻ từ thiết bị di động, wifi, đến đèn hiệu, cảm biến, cookie và thiết bị đầu cuối POS. Bằng cách khai thác, phân tích dữ liệu, doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng kết quả để nâng cao trải nghiệm khách hàng, cũng như đưa ra các quyết định về chiến lược, sản phẩm và tối ưu nguồn lực doanh nghiệp.

Những giá trị mà việc khai thác dữ liệu mang lại cho nhà bán lẻ

1. Nâng cao trảI nghiệm khách hàng trên toàn chuỗi giá trị
nguồn khai thác dữ liệu: nhà cung cấp, khách hàng
Hình 1: Dữ liệu thông tin giữa nhà cung cấp và khách hàng

Sử dụng kết quả phân tích dữ liệu giúp nhà bán lẻ nắm bắt được hành vi và dự đoán xu hướng của người tiêu dùng dựa trên những tín hiệu mà họ để lại, nâng cao khả năng kết nối với khách hàng xuyên suốt chuỗi giá trị cũng như trên toàn bộ chuỗi cung ứng. Nhờ vậy, nhà bán lẻ có thể hiểu được thói quen, sở thích mua hàng và gợi ý đúng thứ mà khách hàng cần, theo cách mà họ muốn, giúp gia tăng doanh số bán hàng.

Theo một kết quả nghiên cứu, đến năm 2020*, 75% các khách hàng doanh nghiệp mong đợi các công ty có thể đề xuất sản phẩm họ cần trước khi họ liên hệ, trong khi đó, 73% mong đợi sản phẩm họ mua về sẽ tự động theo dõi tình trạng hoạt động và đặt hàng các bộ phận/dịch vụ thay thế nếu cần.

phân tích,  xử lý dữ liệu
Hình 2: Phân tích dữ liệu giúp nhà bán lẻ thấu hiểu khách hàng để cung cấp những trải nghiệm tốt hơn

Kết quả phân tích dữ liệu cũng là cơ sở để nhà bán lẻ có thể kiểm soát tình trạng và chất lượng hàng hóa nhằm đảm bảo chất lượng tốt nhất trước khi đưa tới khách hàng. Ví dụ, cảm biến chuyển động và ánh sáng có thể phát hiện khu vực có trộm cắp. Cảm biến sốc có thể tiết lộ khu vực bị hư hại, đồng thời kiểm soát thực phẩm có trong mức nhiệt độ an toàn để đạt được chất lượng cao nhất không. Việc này giúp tiết kiệm tài nguyên, chi phí và gián tiếp gia tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp.

2. Tối ưu hóa nguồn nhân lực bán hàng

Nhờ các dữ liệu bán hàng, dữ liệu thu thập qua các thiết bị di động, các nhà bán lẻ có được thông tin về hiệu suất của các cộng tác viên bán hàng. Các số liệu bao gồm số lượng khách hàng được hỗ trợ, thời gian phản hồi trung bình và tần suất bán hàng. Dữ liệu có thể được lấy theo cửa hàng, bộ phận thậm chí theo từng nhân viên. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể tối ưu hóa lao động tại các cửa hàng, phân bổ hợp lý số lượng nhân lực cho thời gian cao điểm cũng như điều chuyển nhân viên theo nhu cầu và đưa ra các chính sách thúc đẩy năng suất cần thiết.

3. Quyết định chiến lược bán hàng

Nhờ vào sự phong phú và mức độ chi tiết của dữ liệu hiện có cùng với tốc độ thu thập dữ liệu theo thời gian thực cho phép các nhà bán lẻ điều chỉnh giá và ưu đãi để tận dụng cơ hội khi một khách hàng phản ứng với một mức giá của một sản phẩm nhất định, dựa vào các thông tin đã thu thập được về khách hàng đó: họ là ai, họ quan tâm sản phẩm gì, họ đã xem sản phẩm gì và họ sẵn sàng trả giá bao nhiêu cho sản phẩm đang đề nghị.

Ứng dụng kết quả phân tích dữ liệu cũng có thể giúp các nhà bán lẻ đo lường phản ứng của người tiêu dùng đối với mỗi màu sắc, mùi vị, bao bì, kích thước, v.v…của mỗi loại sản phẩm, từ đó, đưa ra các quyết định chọn lọc duy trì các sản phẩm phù hợp với thị hiếu và loại bỏ các sản phẩm không được ưa chuộng.

Bên cạnh đó, từ việc tổng hợp mong muốn và nhu cầu của khách hàng, nhà bán lẻ có thể lựa chọn cách thức bán hàng, quyết định tỉ lệ giảm giá khuyến mại và loại hàng cần giảm giá khuyến mại để đảm bảo hàng cuối mùa được bán hết, giảm chi phí tồn kho và tăng tối đa lợi nhuận có thể.

Phân tích dữ liệu cũng giúp nhà bán lẻ có phương án bày hàng hóa trong siêu thị cũng như trên cửa hàng trực tuyến. Cụ thể các hàng hóa có tỉ lệ mua cùng nhau nhiều nhất sẽ được sắp xếp cạnh nhau, hàng hóa được quan tâm nhiều nhất sắp xếp ở vị trí dễ nhìn nhất. Các kết hợp hàng hóa hấp dẫn nhất giúp tăng tỉ lệ chuyển đổi mua hàng cho doanh nghiệp.

Các nguồn lấy dữ liệu
Hình 3: Phân tích dữ liệu kết nối từ nhiều nguồn khác nhau (Hình minh hoạ)

Các nguồn thu thập, khai thác dữ liệu chất lượng

1. điểm mạnh và Hạn chế đi cùng sự đa dạng dữ liệu

Ngày nay, dữ liệu chính là chìa khóa cho sự phát triển của doanh nghiệp bán lẻ. Tuy nhiên dữ liệu thu thập từ càng nhiều nguồn thì quá trình kiểm soát chất lượng càng phức tạp. Một doanh nghiệp khôn ngoan hiểu rằng cần phải chọn lọc dữ liệu chất lượng để cho ra các kết quả thực sự quan trọng.

2. Một số cách thức doanh nghiệp thu thập dữ liệu khách hàng

Có rất nhiều cách để thu thập được dữ liệu khách hàng, một vài cách thường được áp dụng phổ biến, giúp thu về thông tin dữ liệu có chất lượng bao gồm:

    • Theo dõi thông tin trực tuyến khi khách hàng truy cập vào website để xem được ai là người truy cập, truy cập bao lâu, đã xem những mặt hàng nào…
    • Thu thập dữ liệu thông qua chiến dịch tiếp thị của chính doanh nghiệp hoặc trên các kênh như google, website, email hoặc các mạng xã hội như Facebook để đo lường hiệu quả và nhận biết sự quan tâm của người dùng đối với sản phẩm. Từ đó có được dữ liệu về số người đã xem quảng cáo, thời gian tương tác, thiết bị sử dụng…
    • Phương tiện truyền thông xã hội: Đây là nguồn cung cấp dữ liệu bằng cách tìm kiếm tên thương hiệu của mình, mua dữ liệu từ bên thứ 3 hoặc sử dụng các công cụ chuyên thu thập thông tin.
    • Thu thập dữ liệu đăng ký: Cung cấp cho khách hàng một giá trị nào đó và đổi lại việc yêu cầu thông tin cá nhân từ họ. Động tác này giúp doanh nghiệp nhận được thông tin có giá trị, vì các khách hàng cung cấp thông tin là những người có khả năng chuyển đổi mua hàng cao.
    • Dữ liệu từ các camera cửa hàng: Dữ liệu này tiết lộ những thời điểm khách hàng ghé thăm cửa hàng nhiều nhất, những khu vực được khách hàng chú ý nhất, loại mặt hàng được quan tâm nhất ngôn ngữ cơ thể của khách hàng để đọc vị được phản hồi của họ với sản phẩm.

Tương lai ứng dụng dữ liệu trong ngành bán lẻ

Dữ liệu là tài nguyên số vô tận trong thời đại ngày nay. Để có thể tận dụng được tiềm năng do dữ liệu mang lại, doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc là cơ sở ứng dụng các công nghệ mới như AI, Big Data, BI…nhằm mang đến trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng cũng như phát triển nguồn lực cho doanh nghiệp. Nền tảng dữ liệu tốt được hình thành khi doanh nghiệp biết xây dựng cơ sở dữ liệu dựa trên chọn lọc, khai thác từ các nguồn dữ liệu tốt, loại bỏ dữ liệu không sử dụng được cũng như kết hợp thống nhất dữ liệu phát sinh trên nhiều nguồn khác nhau. Nhờ vậy việc phân tích dữ liệu cho ra kết quả tốt hơn, là tiền đề cho các giải pháp đề xuất có lợi cho doanh nghiệp.

 

Nguồn tham khảo

* Salesforce. 2017. How Your Customers’ Expectations Have Changed in the Age of the Customer.

Most popular insight
Tại Sao Chuyển Đổi Agile Chưa Thành Công Như Kỳ Vọng Trong Ngành Ngân Hàng Việt Nam? Hiện Trạng Áp Dụng Thị Giác Máy Tính Vào Đô Thị Thông Minh Quản Trị Nhân Lực Trong Và Sau Giai Đoạn Khủng Hoảng Dịch Covid-19 Ứng Dụng Phân Tích Dữ Liệu Trong Ngành Logistics Và Chuỗi Cung Ứng
Phương pháp chuyển đổi số
Được đúc kết trong suốt chiều dài hơn 20 năm kinh nghiệm thực tiễn tư vấn và triển khai thành công các dự án chuyển đổi số cho các đối tác đa ngành hàng đầu thế giới, phương pháp luận chuyển đổi số FPT Digital Kaizen™ là nền tảng vững chắc đưa doanh nghiệp vững tiến tới chuyển đổi số thành công.