Trước sức tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, khai thác và xử lý dữ liệu lớn được coi như nguồn nhiên liệu thúc đẩy mọi hoạt động tương tác trên nền tảng số của con người. Đằng sau sự thành công của LinkedIn, Netflix và Walmart là kết quả của hành trình ứng dụng Dữ liệu lớn hiệu quả để đột phá trong hoạt động vận hành. Cùng FSI vén màn ‘bí mật’ thành công của 3 thương hiệu hàng đầu thế giới để học hỏi cách thức khai phá Dữ liệu lớn hiệu quả qua bài viết sau!
#1. LinkedIn – Dữ liệu lớn là ‘nhiên liệu’ để tăng tốc trên cuộc đua cạnh tranh giữa các mạng truyền thông xã hội
Đặt vấn đề:
LinkedIn được Reid Hoffman thành lập vào ngày 5/5/2003. Ra đời trong thời kỳ cuộc khủng hoảng dotcom cùng áp lực cạnh tranh với hàng loạt mạng xã hội khác, LinkedIn lựa chọn lối đi riêng là nhấn mạnh vào cuộc sống nghề nghiệp của người dùng.
Cho đến tháng 6/2006, số tài khoản người dùng LinkedIn chưa đạt được mốc 8 triệu. Vấn đề đặt ra với thương hiệu khi đó là: Làm thế nào để tổng hợp, khai thác và xử lý nguồn dữ liệu thô để nghiên cứu hành vi người dùng, tối ưu quảng cáo, kết nối hiệu quả với hồ sơ cá nhân của mỗi người.
Cách LinkedIn ứng dụng Dữ liệu lớn:
Với số lượng người truy cập lớn, những người đứng đầu LinkedIn coi Big Data là trung tâm của các hoạt động và ra quyết định của LinkedIn, giúp họ cung cấp dịch vụ tốt nhất có thể cho trang web hàng triệu thành viên.
– Dữ liệu lớn hỗ trợ người dùng tăng lượt tiếp cận hồ sơ cá nhân
LinkedIn sử dụng Dữ liệu lớn như công cụ theo dõi hoạt động người dùng trên trang. Từng lượt tương tác, truy cập các trang web, tìm hiểu profile của ứng viên hay theo dõi nhà tuyển dụng đều được ghi chép lại đầy đủ và tổng hợp trực quan. Nhờ dữ liệu lớn được phân tích, LinkedIn đã phát triển tính năng “Public Profiles” (tạm dịch: Hồ sơ công khai). Với tính năng này, người dùng có thể kết nối với các chuyên gia, nhân sự ở những công ty khác giúp người dùng mở rộng mối quan hệ của bản thân, kết nối với cộng đồng người dùng trên khắp thế giới ở nhiều quốc gia lại với nhau. Đây cũng là tính năng nổi bật nhất của LinkedIn cho đến thời điểm hiện tại.
– Dữ liệu lớn nâng cao trải nghiệm người dùng trong việc tìm kiếm việc làm
Dữ liệu lớn cung cấp cho LinkedIn những thông tin quý giá về thói quen, nhu cầu, mong muốn của người dùng. Một trong những tính năng khiến LinkedIn khác biệt là nó cho phép bạn xem ai đã xem hồ sơ của bạn, những người xem đó đến từ khu vực và ngành nào, họ làm việc ở công ty nào cho và những từ khóa nào (nếu có) đã giúp nhà tuyển dụng truy cập vào hồ sơ của bạn thay vì ứng viên khác. Tận dụng tốt nguồn dữ liệu vốn có, liên tục đổi mới và tạo ra trải nghiệm liền mạch cho người dùng, cho phép mọi người tạo ra các kết nối có giá trị trên nền tảng đã giúp LinkedIn trở thành lựa chọn hàng đầu của người dùng khi muốn tìm kiếm việc làm.
– Dữ liệu lớn hỗ trợ LinkedIn tối ưu quảng cáo và tăng doanh thu
Những hiểu biết quan trọng về người dùng mà LinkedIn có được phần lớn đến từ thu thập, khai thác và xử lý Dữ liệu lớn. Các quảng cáo gợi ý: “Những người mà bạn có thể biết” (“People you may know”) khuyến khích người dùng nhấp chuột vào xem cao hơn 30% so với các quảng cáo gợi ý xem các trang khác trong website. Tính năng này đã tạo ra hàng triệu lượt xem các trang, làm cho quỹ đạo tăng trưởng của LinkedIn tăng nhanh đáng kể trong thời gian ngắn. Cũng nhờ có nguồn tài nguyên trên mà LinkedIn có đủ ‘insight’ của người dùng tiềm năng để phát triển những chiến dịch quảng cáo tối ưu về cả thương hiệu và chi phí. Sau khi tự tin về nguồn data mình có, LinkedIn tập trung đẩy mạnh doanh thu qua dịch vụ tuyển dụng, thành viên trả phí và quảng cáo.
Kết quả:
Chỉ một thời gian ngắn từ sau khi triển khai và ứng dụng thành quả từ phân tích Dữ liệu lớn, LinkedIn đã đạt được 40 triệu thành viên mới trong nửa đầu năm 2015. Năm 2020, công ty thu về hơn 700 triệu đô la (tăng từ khoảng 640 triệu đô la trong quý trước). Dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của LinkedIn khi chứng minh được sức mạnh của việc nắm giữ thông tin. Tuy nhiên, sự bùng nổ khối lượng thông tin hiện tại cũng chính là một thách thức không chỉ LinkedIn mà các nền tảng MXH khác cần đối mặt, đảm bảo vừa xử lý tốt dữ liệu, an toàn cho người dùng và nâng cao hiệu quả doanh thu.
#2. Netflix – Dữ liệu lớn giúp tối ưu trải nghiệm người dùng và hiệu quả quảng cáo
Đặt vấn đề:
Netflix hiện là một trong những nền tảng xem phim trực tuyến lớn nhất trên toàn cầu. Được thành lập từ năm 1997, tính đến cuối tháng 7 năm 2021, nền tảng này đã thu hút 209 triệu người đăng ký, vượt qua Disney để trở thành công ty truyền thông có giá trị nhất thế giới. Tuy nhiên trước đó, Netflix đã phải trải qua khủng hoảng với việc tỉ lệ giữ chân khách hàng và khách hàng trung thành sụt giảm nghiêm trọng khi hàng loạt trang web phim lậu cạnh tranh với nền tảng trả phí.
Cách Netflix ứng dụng Dữ liệu lớn:
– Dữ liệu lớn tối ưu hóa trải nghiệm “thích gì xem nấy” của người dùng
Sau khi các bộ phim truyền hình ăn khách được công chiếu, chỉ có 35% trong số đó được gia hạn và chiếu lại trong mùa sau, vì vậy mà những người dùng rất dễ bỏ lỡ chương trình mà mình yêu thích. Nắm được tâm lý này của khách hàng, Netflix đã thực hiện gia hạn 93% loạt phim gốc nổi tiếng.
Từ việc phát lại các bộ phim này, Netflix đã thu về loạt dữ liệu chi tiết về hoạt động tương tác và phản hồi của khách hàng cho chương trình truyền hình, cụ thể là: Thời gian người dùng xem chương trình; Thiết bị họ sử dụng; Thời gian họ dành để xem trọn bộ một tập phát sóng
Nhờ phân tích Big Data, ngay sau đó Netflix đã tung ra làng giải trí chương trình House of Cards cho phép khán giả xem 13 tập trong cùng một ngày, giúp thỏa mãn nhu cầu của khách hàng. Chương trình trên đã trở thành ‘hit’ ngay lập tức và được xếp ngang hàng với bom tấn như Avatar bởi mức độ phủ sóng.
– Dữ liệu lớn tăng khả năng giữ chân khách hàng trung thành của Netflix
Nếu đăng ký sử dụng dịch vụ xem phim trực tuyến của Netflix, khách hàng luôn cảm thấy những bộ phim tiếp theo mà ứng dụng này đề xuất thật thân thuộc và phù hợp. Điều này được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu tìm kiếm và xem phim trước đây của khách hàng.
Dữ liệu này sẽ giúp Netflix nắm được thông tin chi tiết về những bộ phim mà người đăng ký quan tâm nhất, từ đó đề xuất những bộ phim tiếp theo phù hợp cho từng người dùng. Chính vì sự tiện lợi của Netflix và các chiêu quảng cáo “chiều lòng” khách hàng, số lượng người đăng ký và sử dụng ứng dụng này tăng nhanh chóng, đặc biệt trong thời gian giãn cách xã hội để phòng, chống đại dịch Covid-19 trên toàn thế giới.
Trong khi thu thập dữ liệu lớn, Netflix không chỉ chú trọng đến sở thích chung của người dùng về thể loại mà còn để ý chi tiết đến từng phân cảnh người dùng tua đi tua lại nhiều lần, nội dung xếp hạng được đưa ra hay số lượng tìm kiếm, thông tin tìm kiếm,… Netflix tạo lập được hồ sơ chi tiết về người dùng của mình, từ đó sử dụng thuật toán đề xuất gợi ý chương trình ‘hợp gu’ của khán giả.
Ngay chính Netflix cũng phải ngạc nhiên vì sức mạnh của Big Data bởi chỉ 2 năm sau khi triển khai phân tích chi tiết Dữ liệu lớn, họ đã thu về hơn 1 tỷ USD và giữ chân 80% khách hàng vì những nội dung được phát trực tuyến.
– Dữ liệu lớn giúp tối ưu quảng cáo, tiếp cận đối tượng chính xác
Để quảng bá cho series “House of Cards”, Netflix đã cắt hơn mười phiên bản khác nhau của trailer nhằm tạo sự tò mò cho khán giả. Nếu bạn xem nhiều chương trình truyền hình tập trung vào phụ nữ, bạn sẽ nhận được một đoạn giới thiệu tập trung vào các nhân vật nữ. Bên cạnh đó, nếu bạn xem rất nhiều nội dung của đạo diễn David Finch, bạn sẽ nhận được một đoạn trailer tập trung trailer vào anh ấy. Tất cả đều dựa trên nguồn dữ liệu phân tích từ thói quen, hành vi xem phim của khán giả nói chung và người dùng trên Tiktok nói riêng.
Câu chuyện của Netflix cho thấy, dữ liệu từ các cuộc nghiên cứu thị trường và khảo sát về nhu cầu sản phẩm đóng vai trò quyết định trong mọi chiến dịch marketing. Các chiến dịch marketing của doanh nghiệp sẽ được thực hiện tập trung và đúng mục tiêu hơn, thay vì các hoạt động quảng cáo “đốt tiền” như trước kia. Thông qua phân tích, dự đoán, các tổ chức còn có thể xác định khách hàng mục tiêu của mình. Từ đó, họ có thể thu hẹp phạm vi phân phối quảng cáo tiếp thị để đem lại hiệu quả cao nhất và tránh được lãng phí ngân sách quảng cáo.
Kết quả:
Chiến lược ứng dụng Dữ liệu lớn đã giúp Netflix có thêm 4,9 triệu người đăng ký mới, và hơn 10 tỷ giờ phát trực tuyến nội dung trong quý 1 của 2015. Netflix đã thực sự tạo ra cuộc cách mạng trong phân phối và sản xuất phim. Công ty cũng đã bắt đầu xây dựng nền tảng xem truyền hình cá nhân hóa, trong đó người xem có không gian giải trí riêng được phân tích dựa trên sở thích của họ. Với những kết quả đạt được, Netflix là minh chứng điển hình của việc ứng dụng Dữ liệu lớn có thể thay đổi “số phận” của cả một đế chế.
#3. Walmart – Dữ liệu lớn góp phần đẩy mạnh năng suất của chuỗi siêu thị toàn cầu
Đặt vấn đề:
Walmart là nhà bán lẻ lớn nhất trên thế giới với hơn 2 triệu nhân viên, 20.000 cửa hàng đặt tại 28 quốc gia. Chuỗi siêu thị Walmart kinh doanh hàng triệu sản phẩm với hàng triệu giao dịch mỗi ngày, vấn đề đặt ra là làm thế nào để khách hàng có thể mua những gì họ cần đúng nơi, đúng thời điểm với giá cả hợp lý, nhất là trong bối cảnh thương mại điện tử đã và đang chiếm dần vị thế của hình thức bán hàng truyền thống.
Cách Walmart ứng dụng Dữ liệu lớn:
– Dữ liệu lớn giúp tái định giá sản phẩm, hàng hóa
Với khối lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày, Walmart hoàn toàn có khả năng thống trị ngành bán lẻ nếu phân tích tốt thói quen chi tiêu, mức chi dùng và cách thức khách hàng lựa chọn sản phẩm. Nhận thấy tiềm năng này, Walmart đã thành lập đội Fast Big Data Team để nghiên cứu và triển khai các sáng kiến dẫn đầu dữ liệu lớn trên quy mô toàn doanh nghiệp.
Dữ liệu lớn về thông tin khách hàng cũng như cách thức chi tiêu của họ được phân tích và trực quan hóa, giúp cho Walmart lý giải được nguyên nhân doanh số bán hàng ở các sản phẩm nhất định suy giảm bất thường. Điều này giúp họ không chỉ định giá lại hàng hóa mà còn lên kế hoạch xử lý những tình huống thay đổi bất ngờ của thị trường. Chỉ sau một thời gian ngắn ứng dụng Dữ liệu lớn vào hoạt động định giá, thời gian các siêu thị dùng để giải quyết vấn đề giá cả giảm từ 2-3 tuần xuống còn khoảng 20 phút, đem lại hiệu quả kinh tế cho hoạt động vận hành của chuỗi siêu thị.
– Dữ liệu lớn hỗ trợ giải quyết vấn đề hàng tồn kho
Hàng tồn kho luôn là nỗi lo lớn của rất nhiều nhà bán lẻ trên thị trường, đặc biệt với các chuỗi siêu thị lớn, việc tồn đọng quá nhiều sản phẩm sẽ khiến thương hiệu lao đao. Để tránh lượng hàng tồn số lượng lớn, Walmart đã ứng dụng Big Data vào việc theo dõi việc bán hàng trên các cửa hàng theo từng khu vực địa lý riêng biệt.
Vào mùa Halloween năm 2021, số liệu bánh quy được theo dõi theo từng ngày và thời gian thực, khi các nhà phân tích nhận thấy những địa điểm có doanh số thấp, hệ thống sẽ kích hoạt cảnh báo và nhanh chóng phát hiện điểm tắc nghẽn trong quy trình sản xuất, lên kệ cũng như bán bánh. Từ đó, khắc phục tình trạng hàng tồn kho hoặc nguồn cung thiếu hụt khi nhu cầu của khách hàng tăng đột biến vào các dịp lễ hội. Cần lưu ý rằng, dù dữ liệu hàng tồn kho không phải là một thuật toán phức tạp nhưng không thể được tổng hợp nếu thiếu đi việc phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực.
– Dữ liệu lớn giúp lắng nghe nhu cầu của khách hàng tiêu dùng
Để tăng cường trải nghiệm khách hàng tốt nhất, Walmart đã phát triển dự án “Walmart ’s Social Genome” tích hợp những công nghệ mới nhất của Dữ liệu lớn. Ứng dụng này chuyên ghi lại những cuộc trò chuyện trên phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) như Facebook, Instagram hay Twitter. Từ đó, phân tích và xử lý dữ liệu để đưa ra bản báo cáo dự đoán những sản phẩm người dùng dự định mua.
Walmart cũng đầu tư phát triển dịch vụ Shopycat – ứng dụng dự đoán thói quen mua sắm của khách hàng bị ảnh hưởng bởi bạn bè của họ cũng bắt nguồn từ Social Media, qua đó phân tích các cụm từ được tìm kiếm, thói quen truy cập website và sản phẩm được ‘search’ nhiều nhất trên Google.
Kết quả:
Tính đến cuối năm 2022, Walmart nằm trong bản đồ 500 doanh nghiệp lớn nhất thế giới với doanh thu xấp xỉ 500 tỷ USD mỗi năm, vượt xa tập đoàn bán lẻ Carrefour đến từ Pháp. Nhờ những thay đổi để thích nghi kịp thời với thị trường cùng tư duy dám thay đổi để đón đầu công nghệ, Walmart luôn dẫn đầu trong những sáng kiến về Big Data, từ đó có được lợi thế cạnh tranh trong cuộc đua với hàng loạt ông lớn ngành bán lẻ như Amazon hay Alibaba và trở thành niềm tự hào của người Mỹ.
VLAKE – Giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện cho doanh nghiệp đa ngành
Ứng dụng Dữ liệu lớn để xây dựng kho dữ liệu số đang trở thành xu hướng được nhiều doanh nghiệp ở nhiều ngành lựa chọn để cải thiện chất lượng hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, với khối lượng dữ liệu khổng lồ bùng nổ trong thời gian ngắn, các doanh nghiệp cần công cụ, giải pháp công nghệ phù hợp cho phép lưu trữ, xử lý, phân tích dữ liệu với số lượng lớn, tốc độ xử lý nhanh, đảm bảo an toàn thông tin.
Với 15 năm kinh nghiệm triển khai các dự án công nghệ, chuyển đổi số, cùng đội ngũ hơn 100 chuyên gia, kỹ sư đầu ngành được đào tào bài bản, giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác và xử lý dữ liệu lớn, FSI – Nhà cung cấp giải pháp chuyển đổi số hàng đầu Việt Nam – đã nghiên cứu và phát triển thành công VLAKE, nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện, dựa trên công nghệ mở Hadoop với hệ sinh thái sản phẩm đa dạng, ứng dụng nhiều công nghệ lõi tiên tiến như AI, Big Data, Machine Learning, Deep Learning…
Nền tảng này là công cụ khai thác và quản lý dữ liệu lớn mạnh mẽ, tích hợp kho dữ liệu số, với 4 module chính bao gồm: Lưu trữ dữ liệu; Kết nối và tổng hợp dữ liệu; Xử lý dữ liệu lớn; và Trực quan hóa dữ liệu.
Ưu điểm của VLAKE nằm ở:
- Khả năng lưu trữ tất cả các định dạng dữ liệu, lưu trữ không giới hạn dung lượng dữ liệu, phù hợp với doanh nghiệp bán lẻ, lưu trú, hàng không,… có tệp khách hàng rộng lớn, dữ liệu hành vi thay đổi liên tục và đa dạng nguồn thu thập
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, không phụ thuộc đơn vị quản lý nguồn dữ liệu gốc, không làm ảnh hưởng tới hoạt động hiện hành của các đơn vị liên quan
- Tìm kiếm và truy xuất dữ liệu, thông tin nhanh chóng, sát với thời gian thực, cho phép các doanh nghiệp bán lẻ, lưu trú, giải trí – truyền hình kiểm soát dữ liệu thực tế và có kế hoạch điều chỉnh, thích ứng với thời điểm nhanh chóng, dễ dàng
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu, giúp doanh nghiệp tạo lập các báo cáo theo yêu cầu với độ chính xác và tốc độ cao.
Khi được triển khai thành công, VLAKE sẽ là công cụ đắc lực hỗ trợ doanh nghiệp quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả, đem lại nhiều lợi ích thiết thực, điển hình như cải thiện trải nghiệm khách hàng, giảm thiểu hàng tồn kho và triển khai hoạt động quảng cáo hiệu quả hơn.
Đường đua cạnh tranh của các tên tuổi lớn trên thị trường đang khốc liệt hơn bao giờ hết. LinkedIn, Netflix, Walmart chính là những case study điển hình cho việc ứng dụng tốt thành tựu của Big Data trong vận hành doanh nghiệp, đem lại hiệu quả ấn tượng trong doanh thu và duy trì lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ. Trong năm 2023, Big Data được kỳ vọng sẽ tiếp tục khẳng định vị thế và trở thành ‘cánh tay phải’ đắc lực cho doanh nghiệp trong cuộc đua phía trước.
