Việc ra quyết định nhanh chóng, dựa trên dữ liệu có thể thúc đẩy thành công trong kinh doanh. Quản lý mong đợi của khách hàng, giải quyết các thách thức tiếp thị và cạnh tranh toàn cầu. Nhiều tổ chức tìm đến phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh để có lợi thế cạnh tranh.
Sử dụng dữ liệu để phục vụ cho việc quảng cáo được cá nhân hóa dựa trên lịch sử duyệt web, cung cấp quyền truy cập dữ liệu KPI theo ngữ cảnh cho tất cả nhân viên.
Tập trung dữ liệu từ toàn bộ doanh nghiệp vào một hệ sinh thái kỹ thuật số để các quy trình có thể được xem xét kỹ lưỡng hơn.
Các tổ chức đã đầu tư vào khoa học dữ liệu vì nó hứa hẹn mang lại lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Dữ liệu đang chuyển đổi thành một tài sản có thể hành động được, các công cụ mới đang sử dụng thực tế để di chuyển bằng ML.
Do đó, các tổ chức đang trên đà huy động dữ liệu để không chỉ dự đoán cho tương lai mà còn tăng khả năng đạt được một số kết quả nhất định thông qua phân tích.
Dưới đây là một số nghiên cứu điển hình cho thấy cách BI đang tạo ra sự khác biệt cho các công ty trên toàn thế giới:
1) Starbucks
Với 90 triệu giao dịch mỗi tuần tại 25.000 cửa hàng trên toàn thế giới, gã khổng lồ cà phê này đang đi đầu trong việc sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo để giúp định hướng các quyết định tiếp thị, bán hàng và kinh doanh.
Thông qua chương trình thẻ khách hàng thân thiết và ứng dụng di động, Starbucks sở hữu dữ liệu mua hàng cá nhân từ hàng triệu khách hàng.
Bằng cách sử dụng thông tin này và các công cụ BI, công ty dự đoán các giao dịch mua hàng và gửi các ưu đãi riêng lẻ về những gì khách hàng có thể sẽ thích thông qua ứng dụng và email của họ. Hệ thống này thu hút khách hàng hiện tại đến cửa hàng của mình thường xuyên hơn và tăng doanh số bán hàng.
Thông tin tương tự giúp Starbucks đề xuất các sản phẩm mới để dùng thử cũng giúp công ty gửi các ưu đãi và giảm giá được cá nhân hóa vượt xa mức giảm giá với dịp sinh nhật đặc biệt.
Ngoài ra, một email tự động sẽ được gửi tới bất kỳ khách hàng nào gần đây chưa ghé thăm Starbucks với các ưu đãi hấp dẫn, được xây dựng từ lịch sử mua hàng của cá nhân đó để thu hút lại họ.
Với 90 triệu giao dịch mỗi tuần tại 25.000 cửa hàng trên toàn thế giới, gã khổng lồ cà phê này đang đi đầu trong việc sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo để giúp định hướng các quyết định tiếp thị, bán hàng và kinh doanh.
2) Netflix
148 triệu người đăng ký của công ty giải trí trực tuyến này mang lại cho công ty môt lợi thế BI lớn.
Netflix đã số hóa các tương tác của mình với 151 triệu người đăng ký. Nó thu thập dữ liệu từ mỗi người dùng và với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu, nền tảng này sẽ hiểu được hành vi của người đăng ký và cách xem của họ. Sau đó, tận dụng thông tin đó để đề xuất các bộ phim và chương trình truyền hình được tùy chỉnh theo lựa chọn và sở thích của người đăng ký.
Theo Netflix, khoảng 80% hoạt động của người xem được kích hoạt bởi các đề xuất thuật toán được cá nhân hóa. Điểm lợi thế của Netflix so với các đối thủ là thu thập các điểm dữ liệu khác nhau.
Netflix tạo ra hồ sơ chi tiết về những người đăng ký để giúp họ tương tác với họ tốt hơn.
Hệ thống đề xuất của Netflix đóng góp tới hơn 80% nội dung được người đăng ký phát trực tuyến. Điều này đã giúp Netflix kiếm được số tiền khổng lồ thông qua việc giữ chân khách hàng.
Vì lý do này, Netflix không phải đầu tư quá nhiều vào việc quảng cáo và tiếp thị các chương trình của mình. Họ biết chính xác ước tính về số người sẽ quan tâm đến việc xem một nội dung trên kênh của họ.
Theo Netflix, khoảng 80% hoạt động của người xem được kích hoạt bởi các đề xuất thuật toán được cá nhân hóa.
3) Coca-Cola
Coca Cola là công ty nước giải khát lớn nhất thế giới với hơn 500 nhãn hiệu nước giải khát được bán tại hơn 200 quốc gia.
Với quy mô hoạt động của mình, Coca Cola tạo ra một lượng dữ liệu đáng kể trong chuỗi giá trị của mình. Bao gồm tìm nguồn cung ứng, sản xuất, phân phối, bán hàng và phản hồi của khách hàng mà họ có thể tận dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh thành công.
Coca Cola đã và đang đầu tư rộng rãi vào nghiên cứu và phát triển, đặc biệt là AI. Để tận dụng tốt hơn hàng núi dữ liệu mà hãng thu thập từ khách hàng trên toàn thế giới.
Sáng kiến này đã giúp họ hiểu rõ hơn xu hướng của người tiêu dùng về giá cả, hương vị, bao bì và sở thích đối với các lựa chọn lành mạnh hơn ở một số khu vực nhất định.
Với 35 triệu người theo dõi trên Twitter và 105 triệu người hâm mộ trên Facebook, Coca-Cola được hưởng lợi từ dữ liệu truyền thông xã hội của mình.
Sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh được hỗ trợ bởi AI, họ có thể theo dõi thời điểm hình ảnh đồ uống của họ được đăng trực tuyến.
Dữ liệu này, kết hợp với sức mạnh của BI, mang lại cho công ty những sự thật ngầm hiểu quan trọng về ai đang uống đồ uống của họ, họ ở đâu và tại sao họ quan tâm đến thương hiệu trên nền tảng mạng xã hội.
Thông tin này giúp phục vụ việc quảng cáo đến người tiêu dùng đúng mục tiêu, có khả năng dẫn đến nhấp chuột cao hơn bốn lần so với quảng cáo thông thường.
Kết quả:
Coca Cola đang ngày càng đặt cược vào BI, phân tích dữ liệu và AI để thúc đẩy các quyết định kinh doanh chiến lược của mình. Từ chiếc máy phun nước kiểu dáng tự do sáng tạo cho đến việc tìm ra những cách mới để thu hút khách hàng, Coca Cola được trang bị đầy đủ để luôn dẫn đầu cuộc cạnh tranh trong tương lai.
Coca Cola đang ngày càng đặt cược vào BI, phân tích dữ liệu và AI để thúc đẩy các quyết định kinh doanh chiến lược của mình.
Trong một thế giới kỹ thuật số mới ngày càng năng động, với hành vi thay đổi của khách hàng, Coca Cola đang dựa vào Dữ liệu lớn để đạt được và duy trì lợi thế cạnh tranh của mình.
4) American Express GBT
Công ty American Express Global Business Travel, thường được gọi là Amex GBT, là một tập đoàn quản lý chương trình hội họp và du lịch đa quốc gia của Mỹ, hoạt động tại hơn 120 quốc gia và có hơn 14.000 nhân viên.
Những thách thức:
- Khả năng mở rộng: Việc tạo một cổng thông tin duy nhất cho khoảng 945 tệp dữ liệu riêng biệt từ hệ thống nội bộ và khách hàng bằng công cụ BI hiện tại sẽ cần hơn 6 tháng để hoàn thành. Công cụ trước đó được sử dụng cho mục đích nội bộ và việc mở rộng giải pháp cho số lượng lớn như vậy trong khi vẫn duy trì chi phí tối ưu là một thách thức lớn
- Hiệu suất: Hệ thống hiện tại của họ có những hạn chế khi chuyển sang Icloud. Lượng thời gian và nỗ lực thủ công cần thiết là rất lớn
- Quản trị dữ liệu: Duy trì bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của người dùng là điều quan trọng nhất đối với Amex GBT
Giải pháp:
Công ty đang tìm cách bảo vệ và tăng thị phần của mình bằng cách tạo sự khác biệt cho các dịch vụ cốt lõi của mình, đồng thời đang tìm kiếm nguồn lực để quản lý và thúc đẩy khả năng phát triển chương trình du lịch trực tuyến của họ.
Amex GBT quyết định đầu tư chiến lược vào việc tạo ra các phân tích thông minh xung quanh phần mềm đặt chỗ của họ.
Giải pháp trang bị cho người dùng khả năng xem ROI du lịch của họ bằng cách phân loại nó thành ba loại chi phí, thời gian và giá trị. Mỗi danh mục có các KPI riêng được đo lường để đánh giá hiệu suất của kế hoạch du lịch.
Kết quả:
- Giảm 30% chi phí đi lại
- Thời gian tạo ra giá trị: Ban đầu phải mất một tuần để người dùng mới tham gia nền tảng. Với Premier Insights, thời gian đó giờ đây đã giảm xuống còn một ngày và quy trình này đã trở nên đơn giản và hiệu quả hơn nhiều.
- Tiết kiệm chi tiêu: Sản phẩm thông báo cho người dùng về mọi ưu đãi đặt phòng hiện có có thể giúp họ tiết kiệm chi tiêu. Nó khuyến nghị người dùng về khả năng tiết kiệm có thể như giờ bay, ngày đặt chỗ, ngày đi du lịch, v.v.
- Áp dụng: Dễ sử dụng sản phẩm, mở rộng quy mô nhanh chóng, triển khai báo cáo theo thời gian thực và bảng điều khiển tương tác của Premier Insights đã tăng cường áp dụng trực tuyến toàn cầu cho Amex GBT
Amex GBT quyết định đầu tư chiến lược vào việc tạo ra các phân tích thông minh xung quanh phần mềm đặt chỗ của họ.
5) Công ty giải pháp hàng không
BI tăng tốc để hiểu biết những ý nghĩa đằng sau những con số trong kinh doanh
Giải pháp hàng không cung cấp các công cụ đặt vé, quản lý doanh thu, công cụ hành trình trên web và di động cũng như công nghệ khác cho các hãng hàng không, khách sạn và các công ty khác trong ngành du lịch.
Thách thức: Ngành du lịch rất năng động và có nhịp độ phát triển nhanh. Và khách hàng của nhà cung cấp giải pháp hàng không cần các công cụ tiên tiến có thể cung cấp dữ liệu theo thời gian thực về hành vi và hành động của khách hàng.
Giải pháp: Họ đã phát triển kho dữ liệu du lịch doanh nghiệp (ETDW) để lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ. Bảng thông tin điều hành cung cấp thông tin chi tiết gần như theo thời gian thực trong môi trường thân thiện với người dùng bằng cái nhìn tổng quan 360 độ về tình hình kinh doanh, đặt chỗ, hiệu suất hoạt động và bán vé.
Kết quả: Cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, giao diện người dùng đồ họa, tổng hợp dữ liệu và khả năng cộng tác làm việc đã mang lại nhiều doanh thu hơn và tăng sự hài lòng của khách hàng.
Giải pháp hàng không cung cấp các công cụ đặt vé, quản lý doanh thu, công cụ hành trình trên web và di động cũng như công nghệ khác cho các hãng hàng không, khách sạn và các công ty khác trong ngành du lịch.
6) Nhà cung cấp bán lẻ đặc biệt của Hoa Kỳ: Tận dụng phân tích theo quy định
Thử thách/Mục tiêu: Một nhà cung cấp dịch vụ bán lẻ đặc biệt của Hoa Kỳ muốn hiện đại hóa nền tảng dữ liệu của mình để có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định theo thời gian thực đồng thời tận dụng các phân tích theo quy định. Họ muốn khám phá giá trị thực sự của dữ liệu được tạo ra từ hệ thống của mình và hiểu các mô hình (cả đã biết và chưa biết) về doanh số, hoạt động và hiệu suất bán lẻ đa kênh.
Giải pháp:
Xây dựng giải pháp dữ liệu hiện đại giúp hợp nhất dữ liệu của họ trong hồ dữ liệu và kho dữ liệu. Giúp việc trích xuất giá trị theo thời gian thực dễ dàng hơn.
Chúng tôi đã tích hợp giải pháp của mình với OMS, CRM, Google Analytics, Salesforce và hệ thống quản lý hàng tồn kho. Dữ liệu được mô hình hóa theo cách có thể được đưa vào các thuật toán Machine Learning; để chúng ta có thể tận dụng điều này một cách dễ dàng trong tương lai.
Kết quả:
Khách hàng đã có khả năng hiển thị dữ liệu của họ ngay từ ngày đầu tiên, đây là điều họ đã mong muốn từ lâu. Ngoài ra, họ còn có thể tạo thêm báo cáo, trang tổng quan và biểu đồ để hiểu và diễn giải dữ liệu.
Trong một số trường hợp, họ có thể có được khả năng hiển thị và phân tích theo thời gian thực về các giao dịch mua tại cửa hàng dựa trên vị trí địa lý!
7) Startup logistics với mục tiêu trở thành “Uber của ngành vận tải đường bộ” với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu
Thách thức: Một công ty khởi nghiệp chuyên phân tích hiệu suất của phương tiện và/hoặc người lái bằng cách thu thập dữ liệu từ các cảm biến trong xe (hay còn gọi là đo từ xa phương tiện) và các mẫu Đặt hàng với mục tiêu trở thành “Uber của ngành Vận tải đường bộ”
Giải pháp:
Các nhà phát triển đã phát triển một phần phụ trợ tùy chỉnh cho nền tảng vận tải đường bộ của khách hàng. Họ có thể kiếm tiền từ các chuyến khứ hồi trống của các nhà vận tải bằng cách tạo ra một thị trường cho họ. Phương pháp này sử dụng sự kết hợp giữa AWS Data Lake, dịch vụ vi mô AWS, máy học và phân tích.
Kết quả:
- Giảm chi phí nhiên liệu
- Việc tải lại được tối ưu hóa
- Lập kế hoạch lịch trình lái xe/ xe tải chính xác hơn
- Định tuyến thông minh hơn
- Ít chuyến trở về trống
- Phân tích sâu hơn về kiểu lái xe, quãng nghỉ, tuyến đường, v.v.
Phương pháp này sử dụng sự kết hợp giữa AWS Data Lake, dịch vụ vi mô AWS, máy học và phân tích.
8) Thử thách/Mục tiêu:
Một khách hàng thuộc phân khúc thích hợp đang cạnh tranh với những gã khổng lồ trên thị trường mong muốn trở thành “Người dẫn đầu phân khúc thích hợp”
Giải pháp: Chúng tôi đã phát triển một nền tảng phân tích tùy chỉnh có thể sử dụng dữ liệu CRM, OMS, Thương mại điện tử và Hàng tồn kho.
Đồng thời tạo ra nền tảng AI và phân tích theo đợt và theo thời gian thực. Phương pháp này sử dụng kết hợp các vi dịch vụ AWS, máy học và phân tích.
Kết quả:
- Giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi
- Thực hiện đơn hàng được tối ưu hóa
- Lập kế hoạch lịch trình nhu cầu chính xác hơn
- Cải thiện đề xuất sản phẩm
- Cải thiện giao hàng chặng cuối
Làm cách nào chúng tôi có thể giúp bạn khai thác sức mạnh của dữ liệu?
Tại Linkle, các chuyên gia phân tích và BI sẽ giúp bạn tận dụng dữ liệu để hiểu xu hướng và rút ra thông tin chi tiết bằng cách hợp lý hóa việc tìm kiếm, hợp nhất và truy vấn dữ liệu.
Dựa vào kiến thức chuyên môn về BI và phân tích của chúng tôi sẽ giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tiết kiệm chi phí và đưa sự phát triển của bạn lên một tầm cao mới.
