Các nhà bán lẻ và Bán lẻ lớn - núm vú

Các nhà bán lẻ thu thập và duy trì hồ sơ bán hàng cho nhiều khách hàng. Thách thức luôn luôn là để đưa dữ liệu này sử dụng tốt. Lý tưởng nhất là người bán lẻ muốn hiểu được đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng và loại hàng hoá và dịch vụ họ quan tâm mua.

Sự cải tiến liên tục về khả năng tính toán đã giúp bạn có thể tìm ra các khối lượng dữ liệu khổng lồ để tìm ra các mẫu có thể được sử dụng để dự báo nhu cầu về các sản phẩm khác nhau dựa trên đặc điểm của khách hàng.

Một vấn đề khác mà các dữ liệu lớn có thể giúp được là chiến lược giá cả, đặc biệt là hiểu những khách hàng khác nhau nhạy cảm như thế nào với giá cả. Lựa chọn đúng giá cho một sản phẩm đôi khi được dựa trên phỏng đoán. Ngược lại, dữ liệu lớn có thể làm tăng khả năng sử dụng thói quen của người bán lẻ để xác định mức giá tối đa hóa lợi nhuận cho hàng hoá của họ. Một lợi ích khác khi sử dụng dữ liệu lớn là các cửa hàng bán lẻ có thể lên kế hoạch đặt hàng tốt hơn trong cửa hàng, dựa trên thói quen mua sắm của khách hàng.

Dữ liệu lớn cũng có thể giúp các nhà bán lẻ quản lý hàng tồn kho. Nhiều nhà bán lẻ bán nhiều sản phẩm khác nhau, và theo dõi thông tin này là một thách thức lớn. Với dữ liệu lớn, các nhà bán lẻ có thể cập nhật ngay thông tin về kích thước và vị trí hàng tồn kho của họ.

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của dữ liệu lớn cho nhà bán lẻ là khả năng nhắm mục tiêu người tiêu dùng cá nhân với các chương trình khuyến mại dựa trên sở thích của họ. Nhắm mục tiêu như vậy không chỉ làm tăng hiệu quả của quảng cáo, nó mang lại cho khách hàng một mối quan hệ cá nhân hơn với các nhà bán lẻ, qua đó khuyến khích kinh doanh lặp lại. Ngoài ra, kiến ​​thức về sở thích của khách hàng cho phép nhà bán lẻ đưa ra các khuyến nghị cho việc mua hàng trong tương lai, làm tăng thêm doanh nghiệp lặp lại.

Nordstrom

Ví dụ: Nordstrom đã chấp nhận rất nhiều việc sử dụng dữ liệu lớn. Đây là một trong những cửa hàng bán lẻ đầu tiên cung cấp cho khách hàng tùy chọn mua sắm trực tuyến. Công ty đã phát triển ứng dụng điện thoại thông minh cho phép khách hàng mua sắm trực tiếp từ iPad, iPhone và các thiết bị di động khác của họ. Nordstrom cũng cho thấy khách hàng nào trong các cửa hàng của mình mang hàng hóa cụ thể; đối với hàng hóa phải đặt hàng từ các cửa hàng khác, Nordstrom có ​​thể cung cấp ước tính chính xác thời gian giao hàng chính xác cao.

Nordstrom sử dụng khả năng dữ liệu lớn để nhắm mục tiêu khách hàng bằng quảng cáo được cá nhân hóa dựa trên kinh nghiệm mua sắm của họ. Thông tin này có thể đến từ kinh doanh cửa hàng của Nordstrom, trang web của nó, và từ các trang web truyền thông xã hội như Facebook và Twitter.

Nordstrom tiến hành nghiên cứu để cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua phòng Lab của Innovation Labs. Nó đã tạo ra bộ phận này trong năm 2011 để đảm bảo rằng công ty vẫn là công nghệ tiên tiến nhất của công nghệ dữ liệu.

Walmart

Walmart là một nhà bán lẻ lớn khác đã nắm lấy dữ liệu lớn. Dựa trên khối lượng bán hàng, Walmart là nhà bán lẻ lớn nhất tại Hoa Kỳ. Đây cũng là nhà tuyển dụng tư nhân lớn nhất trong nước.

Trong vài năm qua, Walmart đã có những bước tiến lớn vào thương mại điện tử, cho phép nó cạnh tranh trực tiếp với Amazon. com và các nhà bán lẻ trực tuyến khác. Trong năm 2011, Walmart mua lại một công ty gọi là Kosmix để tận dụng lợi thế của các công cụ tìm kiếm độc quyền của công ty (Kosmix được đổi tên thành Walmart Labs).

Kể từ đó, Walmart Labs đã phát triển một số sản phẩm mới dựa trên công nghệ dữ liệu lớn. Một trong số đó được gọi là Genome Xã hội, cho phép Walmart nhắm mục tiêu khách hàng cá nhân với mức giảm giá dựa trên sở thích mà khách hàng đã thể hiện thông qua các trang web khác nhau trên Internet. Một sản phẩm khác của Walmart Labs là Shoppycat, một ứng dụng cung cấp các khuyến nghị về quà tặng dựa trên thông tin có trên Facebook.

Mặc dù thương mại điện tử vẫn chiếm tỷ lệ tương đối nhỏ trong tổng doanh thu hàng năm của Walmart nhưng các khoản đầu tư mà công ty đã thực hiện với công nghệ dữ liệu lớn cho thấy doanh thu trực tuyến sẽ trở thành nguồn thu nhập quan trọng hơn trong tương lai.

Amazon. com

Ví dụ tốt nhất về việc sử dụng dữ liệu lớn trong bán lẻ là Amazon. com, thậm chí không thể tồn tại nếu không có công nghệ dữ liệu lớn. Amazon bắt đầu bán sách và mở rộng sang mọi lĩnh vực bán lẻ mà bạn có thể tưởng tượng được, bao gồm đồ gỗ, đồ gia dụng, quần áo và đồ điện tử. Kết quả là, Amazon đã thu được 89 tỷ đô la doanh thu trong năm 2014, làm cho nó trở thành một trong mười nhà bán lẻ hàng đầu ở U., và nhà bán lẻ trực tuyến lớn nhất.

Giống như các nhà bán lẻ trực tuyến, Amazon sử dụng dữ liệu lớn cho một số ứng dụng:

• Quản lý hàng tồn kho lớn

• Kiểm tra chính xác các đơn hàng

• Khuyến nghị mua hàng trong tương lai

Amazon đưa ra các khuyến nghị thông qua một quy trình được gọi là tính năng lọc hợp tác item-to-item. Lọc này dựa trên các thuật toán được thiết kế để xác định các chi tiết chính có thể dẫn khách hàng mua sản phẩm, như mua trong quá khứ, các mặt hàng được xem, mua hàng của khách hàng có đặc điểm tương tự, vân vân. Amazon cũng cung cấp các đề xuất qua email, được lựa chọn dựa trên doanh số bán hàng tiềm năng cao nhất.

Amazon đã có thể đầu tư vào các khả năng dữ liệu lớn để sử dụng tốt theo cách khác: bây giờ thu được doanh thu bằng cách cho phép các doanh nghiệp sử dụng cơ sở hạ tầng của mình với một khoản phí. Điều này được thực hiện thông qua các sản phẩm như Amazon Elastic MapReduce (EMR) và Amazon Web Services (AWS).

Amazon EMR cho phép các doanh nghiệp phân tích số lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng phần cứng máy tính của Amazon. Phần cứng này có thể truy cập qua Amazon Cloud Drive, nơi các doanh nghiệp có thể trả tiền để lưu trữ dữ liệu của họ.Đối với nhiều doanh nghiệp, việc sử dụng các thiết bị này rẻ hơn so với xây dựng cơ sở hạ tầng máy tính cần thiết để đáp ứng nhu cầu của dữ liệu lớn. AWS cung cấp nhiều dịch vụ máy tính thông qua Amazon Cloud Drive, bao gồm các cơ sở lưu trữ, các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, mạng, v.v.

Một phần mở rộng thú vị của việc sử dụng dữ liệu lớn của Amazon là kế hoạch đưa hàng hóa đến khách hàng trước khi đặt hàng! Công ty đã nhận được bằng sáng chế vào năm 2014 vì phương pháp "vận chuyển trước mắt". Để kế hoạch này thành công, Amazon. com phải có khả năng dự đoán được nhu cầu của khách hàng với độ chính xác rất cao để tránh rủi ro hàng bị trả lại.