Big data: “Binh pháp TÔN TỬ” của E-Commerce!

Nếu như coi thương trường là chiến trường, thì trong lĩnh vực thương mại điện tử Big data có thể được ví như là binh pháp Tôn Tử của lĩnh vực này. Vậy Big data là gì? Dữ liệu Big data trong thương mại điện tử bao gồm những tiêu chí nào? Thus casino games https://www.siliconvalleycloudit.com/list-of-all-casino-hotels-in-las-vegas/ became popular on riverboats traveling the Mississippi River. Doanh nghiệp hoạt động trong thương mại điện tử hưởng lợi gì từ Big data?? Hãy cùng UTLogs tìm hiểu rõ hơn qua bài viết này nhé!

Xem thêm: https://utlogsclub.com/thuong-mai-dien-tu/

1. Big data là gì?

Big data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được. CasinoBonusCoupon https://casillascontracting.us/what-does-gtd-stand-for-in-poker/ — is here to assist you with this problem. Bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan hóa, truy vấn và tính riêng tư. These differences https://www.fontdload.com/hard-rock-casino-las-vegas-pool-hours/ can make one type of no deposit bonus more ideal for certain types of players, for instance:.

Thuật ngữ Big Data thường được hiểu đơn giản là sử dụng để phân tích dự đoán hoặc là một số phương pháp tiên tiến khác rõ ràng để trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu. Độ chính xác trong Big data có thể dẫn tới ra quyết định đúng đắn hơn, và những quyết định tốt hơn có thể đưa đến kết quả hoạt động tốt hơn như giảm chi phí và rủi ro.

2. Dữ liệu Big data trong thương mại điện tử

Hiện nay khi nguồn thông tin, dữ liệu về thị trường, sản phẩm và người tiêu dùng ngày càng khổng lồ dẫn đến các doanh nghiệp chưa thể thu thập, khai thác một cách tối ưu nhất. Các doanh nghiệp cần một công cụ có thể giúp họ làm được điều đó và Big data là một trong những sự chọn hoàn hảo để giải quyết vấn đề này. Các dữ liệu được chia thành nhiều góc độ như sau:

2.1 Xét về tính chất và thước đo (10 Vs)

• Độ lớn dữ liệu (Volume)
• Tốc độ thu thập và xử lý dữ liệu (Velocity)
• Độ đa dạng của dữ liệu (Variety)
• Độ chính xác của dữ liệu (Veracity)
• Sự thay đổi thường xuyên của dữ liệu (Variability)
• Hiệu lực giá trị của dữ liệu (Validity)
• Bảo mật dữ liệu (Vulnerability)
• Sự biến động – “độ tuổi” của dữ liệu (Volatility)
• Trực quan hóa dữ liệu (Visualization)
• Độ hữu dụng của dữ liệu (Value)

2.2 Xét về loại dữ liệu

• Dữ liệu giao dịch và hoạt động kinh doanh: kết quả từ sự trao đổi giữa doanh nghiệp và khách hàng, từ các giao dịch bán lẻ, hồ sơ khách hàng, mức tiêu thụ sản phẩm và sử dụng dịch vụ,…
• Dữ liệu click-steam: dữ liệu thu thập từ web, nội dung từ các trang mạng xã hội, quảng cáo trực tuyến,(Facebook, Youtube, Instagram,…)
• Video data: Kết hợp phân tích hình ảnh để thu thập dữ liệu video, đây là dữ liệu tiềm năng vì có thể phân tích hành vi và dự đoán thói quen của khách hàng.
• Voice data: Dữ liệu từ giọng nói từ các cuộc gọi điện thoại, trung tâm cuộc gọi.

3. Ứng dụng của Big data trong thương mại điện tử

Trong lĩnh vực thương mại điện tử, chiến lược thu hút khách hàng là yếu tố được ưu tiên hàng đầu của các doanh nghiệp. Để phát triển một chiến lược hiệu quả và hợp lý thì đầu tiên cần phải xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu khách hàng. Từ đó, phân tích nhu cầu khách hàng trong thời gian thực qua đó làm tăng doanh số. Các ứng dụng mà Big data đem lại để đạt được mục tiêu này bao gồm:

 3.1. Dự báo nhu cầu khách hàng

• Khi các mặt hàng trong kho không tạo ra doanh số,doanh nghiệp sẽ chịu tổn thất đáng kể qua các chi phí phát sinh để dự trữ hàng tồn kho. Chưa kể rằng những sản phẩm này cũng có thể hết hạn theo thời gian hoặc lỗi thời. Hơn nữa, thời gian lưu kho quá lâu dẫn đến khả năng hư hỏng tăng.
• Đối với các doanh nghiệp nhỏ, việc dự báo nhu cầu có thể giải quyết bằng các hệ thống ERP cơ bản hoặc các bảng tính Excel. Tuy nhiên, lượng dữ liệu cần được xử lý của các doanh nghiệp vừa và lớn là quá lớn để có thể dự báo một cách chính xác. No deposit bonuses in the form of free credits and spins tend to have more or less the same terms, even though the former could be played through on a wider range of games than the https://teyasilk.com/jugar-casino-gratis-sin-descargar-ni-registrarse/ latter. Đây là nơi Big data phát huy giá trị
• Dựa trên việc phân tích dữ liệu và các yếu tố trong thời gian thực như: trạng thái thị trường, lịch sử bán hàng, sở thích khách hàng,vị trí đại lý, tình hình các đối thủ cạnh tranh để có thể đưa ra những hiểu biết về nhu cầu trong tương lai. Nhờ các thuật toán được lựa chọn cẩn thận, các doanh nghiệp có dự đoán các loại mặt hàng có nhu cầu tiêu dùng với xác suất cao và đưa ra được những phương án dự trữ hàng hiệu quả. Từ đó có thể tối ưu hóa lợi nhuận.

3.2. Tối ưu hóa giá

• Giá cả là một trong những yếu tố chính thúc đẩy quyết định mua hàng của những người mua hàng trực tuyến, điều này khiến nó trở thành một trong những yếu tố quyết định thành công cho các doanh nghệp thương mại điện tử. Giá cả phù hợp có thể được xác định dựa trên các kỹ thuật phân tích khác nhau, bao gồm phân khúc thị trường, phân tích đối thủ cạnh tranh hoặc chiến lược nhắm mục tiêu.
• Các công cụ phân tích dữ liệu lớn trích xuất dữ liệu ảnh hưởng đến giá từ nhiều điểm tiếp cận người tiêu dùng và các nguồn khác để tính giá cung cấp cho khách hàng các giao dịch tốt nhất trong khi vẫn duy trì mức lợi nhuận cao nhất có thể. Chúng thực hiện các tính toán này một cách tự động và theo thời gian thực dựa trên các thuật toán và tham số đã xác định, giúp chủ cửa hàng điện tử đưa ra các quyết định giá dựa trên dữ liệu chiến lược hơn.

3.3. Quản lý chuỗi cung ứng

• Mỗi quá trình sản xuất bắt đầu với kế hoạch và lập kế hoạch. Việc áp dụng các phương pháp thống kê mạnh mẽ vào các nguồn dữ liệu sản xuất tạo ra những hiểu biết sâu sắc trong việc cải thiện kế hoạch và lập kế hoạch chuỗi cung ứng, đưa ra đánh giá chính xác về khối lượng sản xuất.
• Phân tích dự đoán dữ liệu đo từ xa thời gian thực được thu thập từ các cảm biến thông minh được phân phối dọc theo dây chuyền sản xuất cũng có thể giúp các nhà cung cấp ngăn chặn sự cố và giảm thiểu thời gian chết. Nếu xảy ra lỗi, các mô hình Big data có thể xác định nguyên nhân và ngăn chặn các trục trặc tương tự tái diễn trong tương lai
• Hơn nữa, các giải pháp dữ liệu lớn cũng có thể giúp giảm thiểu sự chậm trễ trong quá trình giao hàng.Bằng cách thu thập các điểm dữ liệu quan trọng như thời tiết và dữ liệu giao thông, vị trí GPS, thông tin về đội xe và hiệu suất của tài xế và phân tích chúng để đề xuất các tuyến đường tối ưu nhất. The advantages of playing casino games online are numerous and in this article, having a soft hand is more favourable than https://www.siliconvalleycloudit.com/what-to-do-near-mount-airy-casino/ having a hard hand.

3.4. Trải nghiệm khách hàng

• Không có nghi ngờ rằng trải nghiệm cá nhân hóa là rất quan trọngđốivới nhận thức tích cực của khách hàng về bất kỳ cửa hàng thương mại điện tử nào. Các doanh nghiệp đáp ứng hoặc, thậm chí tốt hơn, vượt quá mong đợi của khách hàng, thể hiện tỷ lệ giữ chân và chuyển đổi cao hơn và mang lại lợi nhuận cao hơn.
• Big data có thể cung cấp thông tin chuyên sâu về hành vi khách hàng từ nhiều kênh tương tác của người tiêu dùng với một thương hiệu, như trang web, phương tiện truyền thông xã hội, tìm kiếm duyệt, bảng câu hỏi trực tuyến. Qua đó, các doanh nghiệp có thể nắm được nhu cầu, sở thích của khách hàng để gợi ý sản phẩm, dịch vụ muốn sử dụng trong thời gian thực. Điều này làm tăng trải nghiệm cá nhân hóa của khách hàng.

3.5. Thanh toán trực tuyến an toàn

• Phân tích các luồng dữ liệu lớn theo thời gian thực giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử xác định sự bất thường có thể chỉ ra sự gian lận để phát hiện các giao dịch đáng ngờ khi chúng xảy ra. Các giải pháp Big data đi sâu vào thông tin khách hàng và mua hàng trong quá khứ và theo dõi các mẫu lặp đi lặp lại để phân biệt giữa các giao dịch hợp pháp và đáng ngờ và đề xuất hướng hành động phù hợp nhất để chống lại tội phạm mạng.
• Tiên đoán dữ liệu cũng cho phép các nhà cung cấp trực tuyến để tìm kiếm chủ động cho các mối đe dọa tiềm năng và thực hiện các chiến lược phòng ngừa để giảm thiểu nguy cơ tấn công mạng trong tương lai.

4. Kết luận

• Big data đưa phân tích dữ liệu đến một cấp độ hoàn toàn khác: từ thủ công đến tự động; từ các lô dữ liệu nhỏ tại một thời điểm đến khối lượng dữ liệu khổng lồ được xử lý trong vòng vài phút; từ các quy trình thủ công khó khăn và dễ bị lỗi cho đến những phản hồi gần như tức thì và có độ tin cậy cao.
• Bằng cách khai thác sức mạnh của các giải pháp Big data, các nhà cung cấp thương mại điện tử có thể thúc đẩy sự thay đổi trên mọi mô của tổ chức của họ, trao quyền cá nhân hóa, nâng cao hiệu quả của hoạt động nội bộ và tối ưu hóa lợi nhuận.

Nguồn tham khảo:BigData Uni, Iflexion.