IT ADVISORY NETWORK

Author: admin

  • Thương mại điện tử lên ngôi, và đâu là cách các nhà bán lẻ truyền thống Trung Quốc chống lại công nghệ?

    Thương mại điện tử lên ngôi, và đâu là cách các nhà bán lẻ truyền thống Trung Quốc chống lại công nghệ?

    Người tiêu dùng Trung Quốc thích mua sắm trực tuyến. Và không có gì lạ – nhờ thanh toán di động và hậu cần nhanh chóng, người tiêu dùng có thể đặt hàng tạp hóa, đồ dùng, quần áo và nhiều thứ khác chỉ trong một vài thao tác.

    Sự dễ dàng của mua sắm trực tuyến là một phần quan trọng của ngành công nghiệp thương mại điện tử đang bùng nổ của Trung Quốc. Theo Cục Thống kê Quốc gia, quốc gia, doanh số bán hàng trực tuyến đạt 581 tỷ USD vào năm ngoái, khoảng một nửa trong số đó được thực hiện thông qua điện thoại thông minh. Mặt khác, các nhà bán lẻ ngoại tuyến đang phải chịu một sự suy giảm – một xu hướng toàn cầu mà các nhà bán lẻ và cửa hàng bách hóa lớn ở Mỹ cũng đang lo lắng.

    Nhưng các cửa hàng vật lý truyền thống vẫn có một vai trò trong thế giới bán lẻ, đặc biệt là khi họ kết hợp với các tài nguyên trực tuyến. Tại Trung Quốc, các cửa hàng truyền thống đang ngày càng thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến trong một quá trình Online to Offline có tên là “showrooming”. Theo báo cáo của KPMG vào tháng 11 năm ngoái, khoảng một phần ba người mua hàng trực tuyến tại Trung Quốc nói rằng việc nhìn thấy các sản phẩm tại một cửa hàng thực tế đã dẫn đến mua hàng kỹ thuật số, tăng từ 24% vào năm 2015.

    Các công ty thương mại điện tử Trung Quốc cũng đang chú ý đến giao thông đường bộ. Vào tháng 1, Alibaba đã dẫn đầu một cuộc đấu giá 2,6 tỷ USD cho chuỗi cửa hàng bách hóa Intime Retail Group để mở rộng cửa hàng vật lý của công ty. Tuần trước, gã khổng lồ thương mại điện tử cạnh tranh JD đã tiết lộ một chuỗi các trung tâm trải nghiệm ngoại tuyến để cho phép người tiêu dùng dùng thử sản phẩm trước khi mua hàng trực tuyến.

    Đối với các công ty thương mại điện tử am hiểu công nghệ này, các cửa hàng vật lý không chỉ là cơ hội để thử nghiệm các cách thức mới để thúc đẩy doanh số mà còn là một phần mở rộng cho mạng lưới hậu cần ngày càng phát triển của họ.

    Dưới đây là năm cách mà công nghệ đang định nghĩa lại ngành bán lẻ ngoại tuyến Trung Quốc:

    Cửa hàng không người phục vụ (Unmanned shops)

    Bingobox tương tự Amazon Go!

    Quét mã QR. Đi bộ, thanh toán bằng điện thoại của bạn và rời đi. Đó là mô hình cửa hàng tiện lợi 24 giờ không có người phục vụ tên là Bingobox, đứa con tinh thần của một công ty khởi nghiệp Trung Quốc có trụ sở tại Trung Sơn, miền nam Trung Quốc.

    Kích thước vừa phải như một container vận chuyển, các cửa hàng Bingobox đã chứa đầy hàng hóa thông thường của một cửa hàng tiện lợi bao gồm: nước ngọt, đồ vệ sinh cá nhân, đồ ăn nhẹ. Để mở khóa cửa, người dùng quét mã QR bằng điện thoại của họ, trong khi camera được trang bị kiểm tra nhận dạng khuôn mặt cho người chưa đăng ký. Để kiểm tra, khách hàng đặt vật phẩm của họ trên một nền tảng, nơi mà hệ thống Bingobox có thể ghi nhận. Thanh toán thông qua mã QR – cổng thông tin phổ biến cho thanh toán di động ở Trung Quốc.

    Alibaba cũng tham gia vào cuộc chơi của hàng không người. Tháng trước, gã khổng lồ công nghệ đã khoe cửa hàng không nhân viên thu ngân của riêng mình có tên Tao Cafe, sử dụng chức năng quét mã QR và nhận dạng khuôn mặt để tạo điều kiện cho khách hàng thanh toán và mua hàng tự động.

    Chắc chắn, các cửa hàng không người phục vụ ở Trung Quốc vẫn có công nghệ khá thấp, không giống như Amazon Go, sử dụng thị giác máy tính để nhận ra những sản phẩm mà người mua đang mua ngoài cửa hàng (mặc dù nó gặp phải những thách thức kỹ thuật). Bingobox dựa trên các thẻ RFID, được dán trên mọi sản phẩm trong cửa hàng. Tao Cafe cũng sử dụng một số loại hệ thống gắn thẻ để nhận dạng các mặt hàng, mặc dù Alibaba không tiết lộ chi tiết cụ thể tại thời điểm này, theo một phát ngôn viên của công ty.

    Cũng có những trục trặc, như thời gian Bingobox quá nóng trong một tuần hè nóng nực ở Thượng Hải.

    Tuy nhiên, đó là một ví dụ về những điều sắp xảy ra – ngay cả những nhà hàng không có người phục vụ cũng xuất hiện ở Trung Quốc. Nếu bất cứ điều gì, các thử nghiệm như Bingobox và Tao Cafe cho thấy cách thanh toán di động, khóa mã kích hoạt mã QR và nhận dạng khuôn mặt có thể được kết hợp để nâng cao trải nghiệm và giảm chi phí nhân viên của một cửa hàng thực tế.

    Tự kiểm tra (Self-checkout)

    Tự kiểm tra là không mới, nhưng ở Trung Quốc, ý tưởng này đã có một bước ngoặt, nhờ vào WeChat, ứng dụng nhắn tin xã hội phổ biến nhất ở nước này. Đặc biệt, tính năng mới nhất của WeChat – được đặt tên là “programs mini” – cho phép các cửa hàng phát triển các ứng dụng nhẹ của riêng họ bên trong WeChat. Tiện ích của các chương trình nhỏ “programs mini” bao gồm: cho thuê xe đạp, giao đồ ăn, phát trực tiếp và tự kiểm tra.

    Xem: WeChat muốn sử dụng các chương trình nhỏ để nhấn lưu lượng ngoại tuyến

    Không giống như các hệ thống tự kiểm tra cũ, một chương trình mini tự kiểm tra có thể được thực hiện mà không cần phần cứng bổ sung. Thay vào đó, mọi thứ được xử lý thông qua điện thoại của khách hàng. Tại Bắc Kinh, một chuỗi siêu thị đã triển khai hệ thống tự kiểm tra do WeChat cung cấp. Sau khi quét các mặt hàng của họ và thanh toán qua WeChat Pay, khách hàng của Huaguan có thể thoát khỏi cửa hàng qua làn tốc hành sau khi hiển thị mã QR xác minh cho nhân viên cửa hàng.

    Trái sang phải: 1) Hướng dẫn thanh toán: quét, thanh toán, thoát qua làn tốc hành 2) Thêm các mặt hàng vào giỏ hàng.

    Tất nhiên, ý tưởng sử dụng điện thoại di động để tự kiểm tra là không mới. Walmart, chẳng hạn, có ứng dụng di động “Scan & Go” riêng để giúp khách hàng tránh các làn thanh toán. Tuy nhiên, các chương trình mini phát triển đơn giản hơn các ứng dụng dành cho thiết bị di động, đặc biệt vì chúng là một phần của WeChat – không cần phải phát triển cả ứng dụng Android và iOS để phủ sóng thị trường. Hoạt động thông qua ứng dụng xã hội cũng liên kết chặt chẽ với các chương trình khách hàng thân thiết và các chiến dịch tiếp thị, WeChat cũng hỗ trợ quảng bá thương hiệu.

    Đó là một tính năng quan trọng của hệ sinh thái bán lẻ Trung Quốc mà không có ở nơi khác: các nền tảng siêu tập trung có thể kết nối các dịch vụ trực tuyến, dịch vụ ngoại tuyến, thanh toán, như là trong trường hợp WeChat – Phương tiện truyền thông xã hội.

    Biến lưu lượng WeChat thành lưu lượng chuyển động  xung quanh khu vực cửa hàng

    Ngoài các công ty công nghệ, các thương hiệu trong lĩnh vực F & B cũng đang thử nghiệm các ứng dụng mới để thúc đẩy doanh số ngoại tuyến.

    Ví dụ, Starbucks đang hợp tác chặt chẽ với WeChat để cho phép tặng quà kỹ thuật số. Được gọi là “Say It with Starbucks”, Chương trình nhỏ của các quán cà phê cho phép người dùng mua cho bạn bè những tách “cà phê số” và có thể được đổi tại quầy trực tiếp. Ở một đất nước mà việc tặng quà là một chuẩn mực văn hóa (như được biết đến với tính năng gói màu đỏ phổ biến của WeChat), thẻ quà tặng kỹ thuật số Starbuck đã tạo ra một điểm nhấn.

    Theo một phát ngôn viên của công ty, chương trình mini của Starbuck đã ghi nhận ​​2 triệu giao dịch – mua hàng và chuyển giao trực tiếp quà tặng kỹ thuật số – giữa ngày ra mắt tháng 2 và kết thúc tháng 6.

    Giống như một thẻ điện tử nhưng có tiền kèm theo.

    Các thương hiệu khác cũng đã sử dụng các chương trình nhỏ để tăng cường bán hàng ngoại tuyến. Ví dụ KFC có một chương trình nhỏ để cắt giảm hàng đợi bên trong cửa hàng. Thay vì mua tại cửa hàng, nó cho phép người dùng đặt món ăn trước thời hạn nhận hàng tại cửa hàng KFC mà họ lựa chọn. Mặc dù đơn giản, các chương trình nhỏ của KFC và Starbuck cho thấy các dịch vụ trực tuyến mới có thể phân luồng lưu lượng truy cập trực tuyến vào các cửa hàng thực tế (ví dụ cụ thể là lưu lượng WeChat nói trên).

    Lưu trữ như các nút trong hệ thống hậu cần

    Cách đây không lâu, ý tưởng giao hàng trong một ngày là mới lạ. Hôm nay, sản phẩm có thể được giao trong vòng một giờ.

    Tại Trung Quốc, các công ty công nghệ đang tích hợp với các nhà bán lẻ ngoại tuyến để thực hiện điều đó. Alibaba có một chuỗi siêu thị có tên Hema có thể gửi hàng tạp hóa cho khách hàng trong 30 phút. Để thực hiện điều đó, gã khổng lồ công nghệ đã biến mỗi cửa hàng tạp hóa thành một trung tâm hoàn tất đơn hàng (fulfillment center) được thiết kế để phục vụ khách hàng trong bán kính 3 km.

    Giữ việc giao hàng tại địa phương là một bất lợi, vì không phải mọi khách hàng đều sống trong vòng ba km của Hema (chưa). Cho đến nay, Alibaba đã mở 13 cửa hàng Hema ở Bắc Kinh, Thượng Hải và Ninh Ba.

    Nhân viên của Hema thu thập các mặt hàng giao hàng tại cửa hàng trong các túi màu xanh lá cây và màu xanh sáng trước khi gửi chúng lên một băng chuyền để xử lý. Ảnh tín dụng: Công nghệ ở Châu Á.

    Nhận tại cửa hàng là một cách khác để chuyển đổi các địa điểm trực tiếp thành trung tâm hậu cần. Thương hiệu may mặc Nhật Bản Uniqlo đã tung ra xe bán tải tại cửa hàng cho người tiêu dùng Trung Quốc vào đầu năm nay để tăng lưu lượng truy cập và cải thiện dịch vụ giao hàng, vì khách hàng có thể không ở nhà khi gói hàng đến (đó là lý do tại sao một số cửa hàng tiện lợi ở Trung Quốc tăng gấp đôi gói).

    Mặc dù không đột phá, xe bán tải tại cửa hàng có thể thấy sức kéo mới ở Trung Quốc khi các nhà bán lẻ tối ưu hóa hệ thống giao hàng của họ, đặc biệt căng thẳng trong các chiến dịch mua sắm số lượng lớn, như Singles Day, ngày lễ mua sắm lớn nhất ở Trung Quốc.

    Trung tâm trải nghiệm

    Một trong những trung tâm kinh nghiệm của JD tại Thượng Hải. Ảnh tín dụng: Công nghệ ở Châu Á.

    Với hầu hết mọi thứ có sẵn trực tuyến hiện nay, thách thức đối với các nhà bán lẻ ngoại tuyến là cung cấp cho khách hàng những thứ độc đáo. Đối với các công ty công nghệ lớn như JD và Xiaomi, điều đó có nghĩa là quản lý các phòng trưng bày truyền thống.

    Chẳng hạn, tại các trung tâm trải nghiệm JD, người mua hàng có thể thử và so sánh hiệu suất của các thiết bị điện tử khác nhau, như điện thoại thông minh. Trong khi đó, nhân viên cửa hàng có thể trả lời ngay bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến sản phẩm. Giá tại các cửa hàng trải nghiệm JD cũng được đồng bộ hóa với các dịch vụ và giao dịch trực tuyến để khách hàng tại cửa hàng có thể mua hàng mà không mất giá rẻ hơn.

    Các trung tâm trải nghiệm cũng được hưởng lợi từ phân tích dữ liệu của các đơn đặt hàng trực tuyến. Chúng có thể được sử dụng để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho tại các địa điểm thực tế, cũng như tùy chỉnh các dịch vụ sản phẩm theo vị trí cửa hàng.

    Chúng tôi có thể vạch ra những loại sản phẩm [và] thương hiệu nào phổ biến ở những khu vực nào, một phát ngôn viên của JD nói với Tech in Asia. Bạn đã sử dụng nó để cung cấp một giao diện trực tuyến được cá nhân hóa và lưu trữ kho hàng tồn kho, vì vậy đây là một ứng dụng khá tự nhiên.

    Trong khi mua sắm ngoại tuyến, khách hàng cũng có thể sử dụng ứng dụng JD, để quét hoặc chụp ảnh các mặt hàng và đặt hàng trực tuyến. Ứng dụng thương mại điện tử Alibaba cũng hỗ trợ chức năng này.

    Mức độ tích hợp online-to-offline đó sẽ chỉ tăng lên khi người tiêu dùng Trung Quốc ngày càng tinh vi. Theo một cuộc khảo sát do PwC thực hiện vào tháng 9 năm ngoái, 70% số người được hỏi nói rằng họ coi thời gian thực, cá nhân hóa cung cấp cho một thuộc tính quan trọng của trải nghiệm tại cửa hàng. Có thể xem và đặt mua sản phẩm trên màn hình trong khi mua sắm cũng được xếp hạng khoảng 70 phần trăm.

    Những gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc như Alibaba và Xiaomi sẽ có các nguồn lực kỹ thuật để theo kịp, nhưng các nhà bán lẻ truyền thống hơn có thể phải hợp tác hoặc tăng gấp đôi trong phần phụ trợ của riêng họ để thích ứng với trị trường.

    Nguồn  Tech in Asia 2017.

  • WALMART: Làm thế nào dữ liệu lớn được sử dụng để tăng hiệu suất siêu thị?

    Walmart là nhà bán lẻ lớn nhất thế giới và là công ty lớn nhất thế giới về doanh thu, với hơn hai triệu nhân viên và 20.000 cửa hàng tại 28 quốc gia. Với các hoạt động ở quy mô này, không có gì ngạc nhiên khi họ đã nhận thấy giá trị trong phân tích dữ liệu từ lâu. Vào năm 2004, khi cơn bão Sandy tấn công vào Hoa Kỳ, họ đã phát hiện ra rằng những hiểu biết bất ngờ có thể được đưa ra ánh sáng khi dữ liệu được nghiên cứu một cách tổng thể, thay vì các bộ riêng lẻ. Cố gắng dự báo nhu cầu cung cấp khẩn cấp khi đối mặt với cơn bão Sandy đang đến gần, CIO Linda Dillman đã đưa ra một số thống kê đáng ngạc nhiên. Như là đèn pin và các thiết bị khẩn cấp, dự báo thời tiết xấu đã dẫn đến sự gia tăng doanh số của bánh Pop-Tarts dâu tây ở một số địa điểm khác. Nguồn cung bổ sung trong số này đã được gửi đến các cửa hàng trong phạm vi đường đi của cơn bão Frances năm 2012 và được bán cực kỳ tốt.

    Walmart đã phát triển bộ phận Phân tích và Dữ liệu Lớn của họ một cách đáng tin cậy kể từ đó, liên tục duy trì đỉnh cao. Năm 2015, công ty tuyên bố họ đang trong quá trình tạo ra đám mây dữ liệu riêng lớn nhất thế giới, để cho phép xử lý 2,5 petabyte thông tin mỗi giờ.

    Dữ liệu lớn giúp giải quyết vấn đề gì?

    Siêu thị bán hàng triệu sản phẩm cho hàng triệu người mỗi ngày. Nó là một ngành công nghiệp cạnh tranh khốc liệt mà các nước phát triển dựa vào để cung cấp cho dân cư những nhu yếu phẩm hàng ngày. Các siêu thị cạnh tranh không chỉ về giá mà còn về dịch vụ khách hàng và tính tiện lợi. Có đúng sản phẩm ở đúng nơi, đúng thời điểm, vì vậy những người phù hợp có thể mua chúng, cung cấp những vấn đề hậu cần rất lớn. Các sản phẩm phải có giá phù hợp đến từng xu, để duy trì tính cạnh tranh. Và nếu khách hàng thấy họ không thể có được mọi thứ họ cần trong một cửa hàng, họ sẽ tìm nơi nào khác để mua sắm phù hợp hơn với lịch trình bận rộn của họ.

    Làm thế nào để dữ liệu lớn ứng trong thực tiễn?

    Vào năm 2011, với nhận thức ngày càng tăng về cách sử dụng dữ liệu để hiểu nhu cầu của khách hàng và cung cấp cho họ các sản phẩm họ muốn mua, Walmart đã thành lập @WalmartLabs và Đội “Fast Big Data Team” của họ để nghiên cứu và triển khai các sáng kiến dẫn đầu dữ liệu mới trên toàn doanh nghiệp.

    Đỉnh cao của chiến lược này được gọi là Data Cafe, một trung tâm phân tích hiện đại tại các trụ sở của Bentonville, Arkansas. Tại Data Cafe, nhóm phân tích có thể theo dõi 200 luồng dữ liệu bên trong và bên ngoài theo thời gian thực, bao gồm cơ sở dữ liệu 40 petabyte của tất cả các giao dịch bán hàng trong những tuần trước.

    Phân tích kịp thời dữ liệu thời gian thực được coi là chìa khóa để thúc đẩy hiệu quả kinh doanh. Naveen Peddamail – Nhà phân tích thống kê cấp cao của Walmart – nói: Nếu bạn không thể hiểu rõ hơn cho đến khi bạn phân tích doanh số của bạn trong một tuần hoặc một tháng, thì bạn đã mất doanh số trong thời gian đó. Mục tiêu của chúng tôi là luôn luôn có được thông tin cho các đối tác kinh doanh của chúng tôi nhanh nhất có thể, để họ có thể hành động và cắt giảm thời gian quay vòng. Đó là phân tích chủ động và phản ứng. 

    Các nhóm từ bất kỳ bộ phận nào của doanh nghiệp được mời đến thăm Data Cafe với các vấn đề về dữ liệu của họ và làm việc với các nhà phân tích để đưa ra giải pháp. Ngoài ra còn có một hệ thống theo dõi các chỉ số hiệu suất trên toàn công ty và kích hoạt cảnh báo tự động khi họ đạt đến một mức nhất định – mời các nhóm chịu trách nhiệm nói chuyện với nhóm dữ liệu về các giải pháp có thể.

    Peddamail đưa ra một ví dụ về một đội tạp hóa đang gặp khó khăn để hiểu tại sao doanh số bán các sản phẩm cụ thể được giảm bất ngờ. Một khi dữ liệu của họ nằm trong tay các nhà phân tích của Data Cafe, họ rất nhanh chóng nhận ra rằng sự suy giảm đó có liên quan trực tiếp đến lỗi về định giá. Lỗi ngay lập tức được khắc phục và doanh số phục hồi trong vòng vài ngày.

    Bán hàng trên các cửa hàng khác nhau trong các khu vực địa lý khác nhau cũng có thể được theo dõi trong thời gian thực. Một mùa Halloween, Peddamail nhớ lại, số liệu bán bánh quy mới đang được theo dõi, khi các nhà phân tích thấy rằng có một số địa điểm mà họ không bán được. Điều này cho phép họ kích hoạt cảnh báo cho các nhóm bán hàng có trách nhiệm đối với các cửa hàng đó, những người nhanh chóng nhận ra rằng các sản phẩm thậm chí còn chưa được đưa lên kệ. Không hẳn là một thuật toán phức tạp, nhưng nó sẽ không thể thực hiện được nếu không có các phân tích thời gian thực.

    Một sáng kiến ​​khác là Dự án “Walmart ’s Social Genome” , chuyên về các cuộc trò chuyện trên phương tiện truyền thông xã hội công cộng và cố gắng dự đoán những sản phẩm mà mọi người sẽ mua dựa trên các cuộc trò chuyện của họ. Họ cũng có dịch vụ Shopycat, dự đoán thói quen mua sắm của mọi người bị ảnh hưởng bởi bạn bè của họ (sử dụng lại dữ liệu truyền thông xã hội) và đã phát triển công cụ tìm kiếm của riêng họ, có tên Polaris, để cho phép họ phân tích các cụm từ tìm kiếm được khách hàng nhập vào trang web.

    Kết quả là gì?

    Walmart cho biết rằng hệ thống Data Cafe, đã dẫn đến việc giảm thời gian từ một vấn đề được phát hiện trong các con số, thành một giải pháp được đề xuất từ ​​trung bình từ hai đến ba tuần xuống còn khoảng 20 phút.

    Dữ liệu sử dụng để làm gì?

    Dữ liệu “Data Cafe” sử dụng cơ sở dữ liệu được làm mới liên tục bao gồm 200 tỷ hàng dữ liệu giao dịch – và đó chỉ đại diện cho vài tuần gần đây nhất của doanh nghiệp!

    Trên hết, nó lấy dữ liệu từ 200 nguồn khác, bao gồm dữ liệu khí tượng, dữ liệu kinh tế, dữ liệu viễn thông, dữ liệu truyền thông xã hội, giá xăng và cơ sở dữ liệu về các sự kiện diễn ra trong khu vực lân cận các cửa hàng Walmart.

    Các chi tiết kỹ thuật là gì?

    Cơ sở dữ liệu giao dịch thời gian thực của Walmart , bao gồm 40 petabyte dữ liệu. Mặc dù khối lượng dữ liệu giao dịch này rất lớn, nhưng nó chỉ bao gồm từ dữ liệu của những tuần gần đây nhất, vì đây là nơi mà giá trị, theo như phân tích thời gian thực, được tìm thấy. Dữ liệu từ các cửa hàng của chuỗi, các bộ phận trực tuyến và các đơn vị công ty được lưu trữ tập trung trên Hadoop (một hệ thống lưu trữ dữ liệu và quản lý dữ liệu phân tán).

    CTO Jeremy King đã mô tả phương pháp này là “dữ liệu dân chủ” như mục đích là để làm cho nó có sẵn cho bất cứ ai trong doanh nghiệp có thể tận dụng nó. Tại một số thời điểm sau khi áp dụng khung Hadoop phân tán vào năm 2011, các nhà phân tích đã lo ngại rằng khối lượng dữ liệu đang phát triển với tốc độ có thể cản trở khả năng phân tích của họ. Do đó, chính sách quản lý thu thập dữ liệu thông minh của người dùng đã được áp dụng, bao gồm thiết lập một số hệ thống được thiết kế để tinh chỉnh và phân loại dữ liệu trước khi được lưu trữ. Các công nghệ khác đang được sử dụng bao gồm Spark, Cassandra, ngôn ngữ R, SAS được sử dụng để phát triển các ứng dụng phân tích.

    Bất kỳ thử thách nào cũng đều vượt qua?

    Với một hoạt động phân tích đầy tham vọng như kế hoạch của Walmart, việc mở rộng nhanh chóng đòi hỏi một lượng lớn nhân viên mới và việc tìm đúng người với các kỹ năng phù hợp tỏ ra khó khăn. Vấn đề này không được giới hạn ở Walmart: một cuộc khảo sát gần đây của các nhà nghiên cứu Gartner cho thấy hơn một nửa doanh nghiệp cảm thấy khả năng thực hiện phân tích Dữ liệu lớn của họ bị cản trở bởi khó khăn trong việc tìm kiếm tài năng phù hợp.

    Một trong những phương pháp tiếp cận Walmart đã giải quyết vấn đề này là để chuyển sang cuộc thi trên trang web Kaggle – do cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu đóng góp.

    Kaggle đặt cho người dùng trang web một thách thức liên quan đến việc dự đoán các sự kiện quảng cáo và theo mùa như bán hàng và giải phóng mặt bằng sẽ ảnh hưởng đến doanh số của một số sản phẩm khác nhau. Những người đã đưa ra các mô hình phù hợp nhất với dữ liệu thực tế do Walmart thu thập được mời để ứng tuyển vào các vị trí trong nhóm khoa học dữ liệu. Trên thực tế, một trong những người thấy mình làm việc cho Walmart sau khi tham gia cuộc thi là Naveen Peddamail, người mà được đề cập vào phần trên.

    Khi một nhà phân tích mới bắt đầu tại Walmart, họ được đưa vào Chương trình “Analytics Rotation”, cho phép họ chuyển qua từng nhóm khác nhau, chịu trách nhiệm về công việc phân tích, để có được cái nhìn tổng quan về cách phân tích được sử dụng trên toàn doanh nghiệp.

    Nhà tuyển dụng cao cấp của Walmart, Mandar Thakur nói: Cuộc thi Kaggle đã tạo ra một tiếng vang về Walmart và tổ chức phân tích của chúng tôi. Mọi người luôn biết Walmart đã tạo ra và có rất nhiều dữ liệu, nhưng phần hay nhất là điều này cho mọi người thấy cách chúng tôi sử dụng nó một cách chiến lược. 

    Các điểm chính & học tập được là gì?

    Các siêu thị là các doanh nghiệp lớn, nhanh, liên tục thay đổi, phức tạp, nhiều hệ thống rời rạc, là một doanh nghiệp lý tưởng để áp dụng phân tích Dữ liệu lớn.

    Thành công trong kinh doanh được thúc đẩy bởi sự cạnh tranh. Walmart luôn dẫn đầu trong các sáng kiến dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như các chương trình trung thành và khen thưởng, và bằng cách hết lòng cam kết với những tiến bộ mới nhất trong các phân tích đáp ứng, thời gian thực mà họ đã cho thấy họ có kế hoạch duy trì tính cạnh tranh.

    Các công ty bán lẻ trên mạng có thể được coi là “công nghệ thấp ” gần như không có ý nghĩa gì với Walmart, nhưng Alibaba, Amazon là những đối thủ nặng cân trên mặt trận sử dụng sức mạnh sắc bén của phân tích Dữ liệu lớn. Mặc dù, có nhiều thuận lợi về các lựa chọn cung cấp, thông tin khách hàng, thói quen sử dụng, sở thích và  họ sẵn sàng lên xe tới cửa hàng mua đồ. Nhưng vẫn còn một thị trường khổng lồ để các doanh nghiệp sử dụng phân tích tốt nhất để tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm khách hàng của họ sẽ thành công.

    —

    Team dịch ITAN