Sự phát triển của phân tích big data (BDA) là ranh giới mới của sự đổi mới và cạnh tranh trên phạm vi khổng lồ của bối cảnh ecommerce. Big data đã đề xuất nhiều thách thức và cơ hội mới, những thách thức và cơ hội được tạo ra nhờ cuộc cách mạng thông tin. Hiện nay doanh nghiệp có nhiều cách khác nhau sử dụng big data trong Ecommerce.
Big data
1. Dự đoán xu hướng
Dự đoán xu hướng
Nhà bán lẻ trực tuyến đều muốn biết sản phẩm bán chạy nhất tiếp theo trước các đối thủ cạnh tranh và có rất ít chiến lược tốt hơn việc sử dụng big data để dự đoán xu hướng.
Bằng cách đề ra các thuật toán dự báo xu hướng, nhà bán lẻ trực tuyến có thể loại bỏ phỏng đoán khi dự đoán xu hướng của những gì gây ra tiếng vang trực tuyến.
2. Tối ưu hóa giá cả
Tối ưu hóa giá cả
Trước sự bùng nổ của big data và sự đổi mới của hệ thống định giá, nhiều doanh nghiệp dựa vào việc so sánh giá cả với đối thủ cạnh tranh và chuẩn giá trị của sản phẩm và dịch vụ của công ty để đưa ra chiến lược giá tốt nhất.
Vấn đề với phương pháp thủ công này là đối với các doanh nghiệp ecommerce lớn không thể quản lý hàng nghìn mặt hàng. Trường hợp lý tưởng là mỗi sản phẩm sẽ có chiến lược riêng và big data giúp điều này trở nên khả thi.
3. Dự báo nhu cầu
Dự báo nhu cầu
Hầu hết mọi doanh nghiệp đều thực hiện dự báo nhu cầu dựa trên một vài hợp.
Ví dụ: nếu bạn là chủ nhà hàng, bạn sẽ cần phải dự báo có bao nhiêu khách hàng trong ngày mai và và họ sẽ gọi những món ăn gì để nhà hàng có thể biết những nguyên liệu cần mua và số lượng đầu bếp cần thiết. Nếu chúng ta bán áo sơ mi trực tuyến, chúng ta sẽ cần phải dự đoán số lượng áo sơ mi mỗi màu mà chúng ta cần để đặt hàng từ nhà sản xuất.
Thông thường, các chủ doanh nghiệp sẽ dự báo nhu cầu thông qua trực giác (gut-feeling) hoặc một quy tắc ngón tay cái (“mua nhiều áo lạnh hơn vào mùa đông và không mua vào màu hè”). Vấn đề với trực giác hoặc quy tắc ngón tay cái là không định lượng và không dựa trên bất cứ điều gì cụ thể. Tuy nhiên, nếu chúng ta có đủ lịch sử dữ liệu, chúng ta có thể đưa ra dự báo nhu cầu chính xác và đảm bảo rằng dự báo không bao giờ có rủi ro trữ hàng quá nhiều hoặc quá am hiểu.
Để nhận và phân tích dữ liệu này, hãy xem xét sử dụng hệ thống quản lý hàng tồn kho và đơn đặt hàng.
4. Tạo cửa hàng cá nhân hóa
Cửa hàng cá nhân hóa
Cửa hàng cá nhân hóa được ghi nhận rằng cá nhân hóa làm tăng sự chuyển đổi và ít sự tranh cãi về dữ liệu.
Trong nhiều năm, Amazon đã mang đến làn gió mới ngành ecommerce với việc lấy khách hàng làm trung tâm và nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang sử dụng big data để tái tạo những trải nghiệm phù hợp.
5. Tối ưu hóa dịch vụ khách hàng
Tối ưu hóa dịch vụ khách hàng
Dịch vụ khách hàng là yếu tố đặc biệt quan trọng đối với sự hài lòng và giữ chân khách hàng trong ngành bán lẻ. Thực hiện thành công một chiến lược dịch vụ khách hàng rõ ràng là điều ưu tiên của doanh nghiệp. Big data cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa dịch vụ khách hàng và cung cấp một trải nghiệm dịch vụ khách hàng nổi bật.
6. Tạo ra nhiều doanh số bán hàng hơn
Big data đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra nhiều doanh số hơn cho doanh nghiệp Ecommerce. Hàng nghìn tỷ đô la bị mất do đơn hàng bị bỏ quên, phân tích big data được sử dụng để mang lại trải nghiệm khách hàng không thể bị phớt lờ.
Đơn hàng bị bỏ quên
Big data là yếu tố thay đổi cuộc chơi của bán lẻ và ecommerce. Thực hiện các chiến lược big data hiệu quả giúp doanh nghiệp dễ dàng gặt hái thành công trong việc đem lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn và đem lại lợi nhuận lớn hơn.
Hy vọng bài viết hữu ích cho bạn, nếu bạn có những ý tưởng về việc ứng dụng Big Data trong ecommerce. Hãy trò chuyện cùng các chuyên gia tại Kyanon Digital để hiểu thêm về các giải pháp big data phù hợp với kinh doanh của bạn nhé.
