Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Bán lẻ được xem là cách nhà sản xuất hàng hóa, dịch vụ đưa sản phẩm đến người tiêu dùng. Cùng với sự phát triển của công nghệ, thói quen mua sắm tiêu dùng của khách hàng ngày nay cũng thay đổi.

Khách hàng có thói quen xem xét và lựa chọn hàng hóa trực tuyến trước khi đặt mua hoặc tới mua tại cửa hàng. Bên cạnh đó, có rất nhiều sản phẩm từ các nhà bán lẻ trên toàn cầu để họ có thể lựa chọn. Các yếu tố này đòi hỏi nhà bán lẻ luôn phải tối ưu nguồn lực của mình và đặt khách hàng làm trọng tâm để có thể tồn tại và phát triển bền vững.

Ứng dụng các công nghệ mới như AR, Big Data, AI, IoT,… doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng với những trải nghiệm và giá trị khác biệt, tối ưu hoá chiến lược quản lý và chuỗi cung ứng, từ đó gia tăng doanh số hoạt động. Ở Việt Nam, các doanh nghiệp bán lẻ thường triển khai các kiểu cửa hàng bán lẻ dạng sau:

  • Cửa hàng bách hóa: Bán các hàng hóa được sắp xếp theo danh mục loại hàng như đồ gia dụng, mỹ phẩm, quần áo,…
  • Siêu thị: Bán các loại thực phẩm, nước uống, sản phẩm gia dụng đơn giản, quần áo,…
  • Các nhà bán lẻ một loại sản phẩm cụ thể.
  • Các nhà bán lẻ dạng kho.
  • Các nhà bán lẻ trên web: Mua sắm, đặt hàng, giao dịch trên web và giao hàng.

Dữ liệu lớn đặt ra thách thức cho doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp làm chủ được dữ liệu lớn, biết cách ứng dụng dữ liệu lớn thì cơ hội thành công trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ 4 hiện nay sẽ càng lớn. Lĩnh vực này ở Việt Nam đang ở thời kì đầu nên còn rất mới. Bài viết trình bày các giải pháp ứng dụng dữ liệu lớn trong kinh doanh bán lẻ bao gồm:

Một là, dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le5

Dữ liệu lớn được dùng để xử lý các hành vi mua sắm, mối quan tâm đến các loại sản phẩm nào, từ đó dự đoán xu hướng mua sắm để đưa ra các khuyến nghị, quảng cáo phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Các kết quả hiển thị gợi ý sản phẩm khách hàng quan tâm, tối ưu hóa kết quả hiển thị tìm kiếm thay cho việc khách hàng phải đi dạo các sản phẩm một cách ngẫu nhiên. Chẳng hạn như khi khách hàng chọn xem hoặc lựa chọn vào giỏ hàng sản phẩm điện thoại, website sẽ gợi ý các sản phẩm như ốp lưng, pin dự phòng, sạc điện thoại, tai nghe,… Kết quả phân tích hành vi khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp xác định được những yếu tố tác động đến việc khách hàng chọn mua sản phẩm hay đăng ký dịch vụ. Do đó, khi tập hợp được dữ liệu về sở thích, thói quen của khách hàng đồng nghĩa với việc gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.

Hai là, dữ liệu lớn là nguồn dữ liệu cho phần mềm tự động chăm sóc và lưu trữ thông tin khách hàng 24/7 (chatbot)

Dữ liệu lớn hỗ trợ việc hình thành một hệ thống chăm sóc khách hàng linh hoạt, tạo giá trị hữu hình trong xây dựng mối liên với khách hàng và chăm sóc khách hàng. Bên cạnh đó, hệ thống chatbot còn có vai trò cung cấp tính năng thu thập dữ liệu khách hàng từ các đoạn đối thoại, sau đó, dữ liệu được phân tích để nắm bắt nhu cầu mong muốn của khách hàng để có thể đưa ra các phản hồi phù hợp, làm thỏa mãn nhu cầu của khách hàng, hình thành và xây dựng mối liên hệ với khách hàng, giữ chân khách hàng.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le6

Một ví dụ điển hình về việc ứng dụng nguồn dữ liệu khổng lồ hiệu quả trong kinh doanh là Mall of America, Bloomington, Minnesota – một trung tâm thương mại lớn nhất ở các bang nằm ở phía Bắc nước Mỹ. Tại đây có hơn 500 doanh nghiệp bán lẻ, hơn 50 nhà hàng, 14 rạp chiếu phim, 2 khách sạn và công viên giải trí trong nhà hàng và bảo tàng. Số lượng giao dịch phát sinh mỗi ngày có thể lên đến vài chục ngàn giao dịch, cơ sở dữ liệu về khách hàng là khổng lồ. Nhờ ứng dụng dữ liệu lớn mà việc cung cấp các trải nghiệm cho khách hàng đã trở nên dễ dàng và hiệu quả.

Ba là, hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng là một trong những vấn đề phức tạp của mọi doanh nghiệp. Đối với ngành bán lẻ, quản lý chuỗi cung ứng còn có vai trò sống còn. Khi khách hàng đặt một sản phẩm trực tuyến, khách hàng sẽ cần biết giá cả sản phẩm, hiện trạng, mô tả của sản phẩm, sản phẩm còn hàng hay không, sản phẩm đang ở kho hàng nào, chi phí giao hàng,… Tất cả những điều đó là nhiệm vụ của chuỗi cung ứng. Hệ thống quản lý chuỗi cung ứng sẽ xác định chính xác lượng hàng tồn kho ở tất cả các kho hàng tại thời điểm đó một cách nhanh chóng, chính xác. Bản chất của bán lẻ là khách hàng đặt hàng số lượng ít và nhu cầu mua được hàng trong khoảng thời gian nhanh nhất. Nếu không đáp ứng được điều này, cơ hội bán hàng sẽ bị vuột mất. Một hệ thống quản lý chuỗi cung ứng tốt hỗ trợ doanh nghiệp không bị lưu kho quá nhiều hàng hóa, giảm gánh nặng về chi phí tồn kho vì đã có hệ thống phân phối hàng hợp lý.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le7

Phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ dự báo xu hướng giúp doanh nghiệp dự đoán sản phẩm sẽ cháy hàng hay thời điểm nào khách hàng sẽ mua nhiều hàng nhất để tăng khả năng điều phối hàng hóa, giao hàng kịp thời đến khách hàng. Dữ liệu lớn cũng hỗ trợ xác định các tuyến đường giao vận ngắn nhất, xác định nhà cung cấp gần nhất với người mua để giảm chi phí vận chuyển. Ứng dụng dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp đưa ra mạng lưới cung cấp với độ chính xác, rõ ràng và chi tiết nhất có thể. Mọi sản phẩm để đến được với khách hàng đều phải trải qua một chu trình cần có sự phối hợp đồng bộ từ nhà cung cấp đến đơn vị vận chuyển, rồi mới đến các cửa hàng bán lẻ. Mỗi bước đều có thể xảy ra những rủi ro như thiếu sót về hàng hóa, kho bãi, quá trình vận chuyển. Nếu không sử dụng ứng dụng dữ liệu lớn, doanh nghiệp sẽ rất khó nắm bắt và quản lý những thông tin này, đồng thời cũng khó phát hiện ra lỗi trong quá trình vận hành, dẫn đến những xử lý không kịp thời. Hệ thống chuỗi cung ứng hiện đại dựa trên dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp có nhiều sự lựa chọn hơn với mạng lưới nhà cung cấp, bán lẻ sản phẩm rộng rãi hơn.

Bốn là, phân tích hành trình của khách hàng thông qua bản đồ hành trình khách hàng

Sử dụng dữ liệu lớn để diễn tả quy trình khách hàng tương tác với doanh nghiệp, khách hàng sẽ mua hàng hoặc gia tăng nhận biết về thương hiệu cửa hàng. Việc phân tích quá trình tương tác giữa khách hàng và sản phẩm, khách hàng và cửa hàng giúp doanh nghiệp nhận biết được các vấn đề của khách hàng. Từ đó tối ưu hóa từng hoạt động cụ thể để giải quyết tận gốc vấn đề khách hàng đang gặp phải, xây dựng mối quan hệ lâu bền với doanh nghiệp.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le8

Năm là, xây dựng mô hình chi tiêu cho từng khách hàng

Đặc thù của dịch vụ bán lẻ là có số lượng lớn đối tượng khách hàng có cùng đặc điểm. Nếu không ứng dụng dữ liệu lớn thì việc xây dựng mô hình chi tiêu cho từng khách hàng là việc bất khả thi. Chăm sóc từng khách hàng thông qua việc xây dựng kế hoạch chi tiêu cho từng khách hàng cụ thể đem đến hiệu quả cao cho các doanh nghiệp phát triển mảng bán lẻ. Thông thường khách hàng mua lẻ sẽ có tần suất chi tiêu cao theo từng tuần, từng tháng hoặc từng quý. Nắm bắt được nhu cầu và tần suất chi tiêu của khách hàng, doanh nghiệp sẽ có hiệu quả kinh doanh cao với lượng hàng hóa mua đều đặn từ khách hàng lẻ.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le9

Sáu là, phân tích tập các dữ liệu lớn để xác định sản phẩm cung ứng

Kết hợp phân tích cùng một lúc các dữ liệu về thời điểm, giao dịch, truyền thông xã hội, dự báo thời tiết để xác định chính xác sản phẩm phù hợp nhằm kịp thời cung ứng cho khách hàng đúng thời điểm, tránh xảy ra tình trạng khan hiếm hàng hóa.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le10

Bảy là, cải thiện an toàn giao dịch trên internet

Dữ liệu lớn được áp dụng rất phổ biến trong việc cải thiện bảo mật các giao dịch trên internet, phát hiện các giao dịch khác lạ của khách hàng từ dữ liệu tổng hợp hành vi của khách hàng, phát hiện ra các vấn đề về an toàn bảo mật trên mạng từ những dữ liệu được tổ chức có cấu trúc như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng, hoặc những dữ liệu phi cấu trúc như hoạt động của khách hàng trên trang web, ứng dụng mobile banking hay sử dụng mạng xã hội. Dữ liệu lớn đem lại hiệu quả lớn và lợi thế cạnh tranh về sự an toàn cho người sử dụng và doanh nghiệp bán lẻ.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le11

Xử lý thiếu dữ liệu trong phân tích thị trường

Lý do thiếu dữ liệu trong phân tích thị trường

Nguyên nhân khách quan

Các nguyên nhân khách quan có thể dẫn đến việc thiếu dữ liệu trong phân tích thị trường là:

  • Thông tin không có sẵn, không có ai từng tổng hợp và nắm giữ số liệu cần thiết
  • Đáp viên từ chối gặp hoặc từ chối cung cấp một phần thông tin
  • Lỗi kỹ thuật như thiết bị ghi âm không hoạt động, môi trường quá ồn ào
Nguyên nhân chủ quan

Ngoài các nguyên nhân khách quan, người thực hiện phân tích cũng có thể mắc phải những sai lầm sau:

  • Chọn phỏng vấn sai đối tượng, không thể trả lời được câu hỏi
  • Người phỏng vấn hỏi thiếu
  • Người phỏng vấn hiểu sai ý và hỏi sai câu hỏi
  • Làm mất giấy ghi chú, file ghi âm, v.v

Cách xử lý thiếu dữ liệu trong phân tích thị trường

Xóa bỏ

Nếu như bài phân tích có nhiều đáp viên khác đã trả lời đầy đủ, chúng ta có thể thoải mái loại bỏ hoàn toàn dữ liệu từ đáp viên bị thiếu và chỉ xem xét các bài phỏng vấn đầy đủ.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le1

Tuy nhiên, trên thực tế thì thông tin sơ cấp của phân tích thị trường thường rất ít nên mọi thông tin đều quý giá. Vì vậy, chúng ta sẽ có những cách xử lý khác.

Liên hệ lại đáp viên

Khi dữ liệu trong phân tích thị trường bị thiếu, cách trực tiếp nhất vẫn là hỏi lại đáp viên. Tuy nhiên chúng ta cũng phải cẩn thận tránh làm phiền họ quá nhiều, vì có thể ta phải liên lạc lại họ một lần nữa cho các câu hỏi follow-up từ khách hàng. Trước khi nhấc điện thoại lên gọi, hãy làm hết sức để có được thông tin bị thiếu qua nghiên cứu thứ cấp, tìm kiếm trên mạng.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le2

Trong phân tích thị trường, các đáp viên thường là những đối tượng làm quản lý trở lên nên thời gian đối với họ rất quan trọng. Để tiếp xúc và trò chuyện với họ là không dễ dàng nên bạn hãy thận trọng và phải tận dụng tối đa từng lần gặp gỡ.

Theo kinh nghiệm của Babuki, không đáp viên nào thích bị gọi để hỏi một vài câu rồi thôi, vì họ không phải ngân hàng thông tin của bạn. Đồng thời, hãy chắc chắn bạn không bỏ sót câu hỏi nào ở lần này, có thể tranh thủ hỏi sâu và rộng thêm nữa. Như vậy cuộc trao đổi của bạn sẽ có mạch chuyện để họ chia sẻ, tránh một cuộc đối thoại cụt ngủn quá đi thẳng vào vấn đề và không có trước sau.

Ví dụ bạn quên hỏi giá của sản phẩm X, trước khi gọi hỏi lại, hãy kiểm tra lại toàn bộ bài phỏng vấn, tổng hợp hết các câu cần hỏi. Khi nói chuyện, đừng quên giới thiệu bản thân và dẫn dắt đáp viên vào vấn đề, sau đó mới đặt câu hỏi và thảo luận thêm với họ.

Tiếp tục phân tích các dữ liệu khác

Trong trường hợp việc liên hệ lại đáp viên là bất khả thi, đồng thời dữ liệu bị thiếu không có ảnh hưởng đến độ chính xác của các thông tin khác từ họ trong bộ câu hỏi; chúng ta có thể tiếp tục phân tích các dữ liệu khác.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le3

Điều này chỉ có thể vận dụng khi thông tin bị thiếu không phải là thông tin chủ chốt quan trọng. Nếu bạn đang phân tích đối thủ và muốn biết thị phần của họ như thế nào thì nhất định cần có được số doanh thu. Nếu đáp viên không đồng ý tiết lộ, chúng ta có thể dùng các biện pháp khác để tính toán ra được thông tin này.

Giá trị trung bình

Đối với một số thông tin định lượng, bạn có thể điền vào chỗ trống giá trị trung bình để hoàn thành phân tích.

Ví dụ như khi tìm hiểu các tiêu chí lựa chọn thầu thiết bị vệ sinh. Đáp viên sẽ đánh giá cho điểm khoảng 5 tiêu chí để xác định cái nào là quan trọng nhất. Nếu vì một lý do nào đó mà đáp viên cho điểm thiếu 1 tiêu chí, ta có thể lấy trung bình cộng của các đáp viên khác để điền vào. Như vậy thì kết quả cuối cùng cũng không bị ảnh hưởng.

Suy đoán, giả định có căn cứ

Trong trường hợp kiểu dữ liệu không phù hợp để tính giá trị trung bình, ví dụ như thông tin thị phần đề cập ở trên. Ta có thể lập phép tính dựa vào các thông tin đã biết khác.

giai-phap-xu-ly-du-lieu-khi-phan-tich-thi-truong-nganh-ban-le4

Phân tích viên có thể dựa vào số cửa hàng, số lượt khách, giá trị đơn hàng trung bình để tính ra. Hoặc nếu biết được phần trăm thị phần của các đối thủ ở miền Bắc và tỉ lệ tình hình kinh doanh giữa hai miền (miền Nam doanh thu cao hơn miền Bắc 20% chẳng hạn), ta giả định thị trường miền Nam cũng được chia thị phần tương tự để tính ra được con số cụ thể.

Cách này đòi hỏi người phân tích nhạy bén với thông tin và có tư duy logic, cẩn thận. Đồng thời cũng cần một người phỏng vấn khéo léo, biết lấy nhiều dữ liệu từ nhiều hướng để dễ dàng tính toán về sau.

Cách phòng tránh thiếu dữ liệu trong phân tích thị trường

Mặc dù việc thiếu dữ liệu trong phân tích thị trường là không thể tránh khỏi, doanh nghiệp cũng nên cố gắng hạn chế các rủi ro và phiền phức nó mang lại.

Để phòng tránh việc thiếu dữ liệu, đơn vị thực hiện phân tích thị trường nên thiết kế bảng câu hỏi thật kỹ nhằm hỏi đúng người, đúng việc.

Đồng thời, người thiết kế cũng nên tổ chức một buổi brief và training nhỏ cho những người đi phỏng vấn trực tiếp để họ hiểu rõ câu hỏi và mục tiêu của cuộc phỏng vấn. Đối với người phỏng vấn, hãy chắc chắn họ phải nhớ kỹ các câu hỏi để tránh hỏi nhầm, hỏi sót.

Tại KONVOI – Chúng tôi tư vấn cho bạn dựa vào những con số và thực tiễn, đồng thời đưa ra các phương án chiến lược đã được chứng minh. Hiểu thị trường và hành vi khách hàng cũng như insight của ngành hàng sẽ giúp bạn chiến thắng trước những bài toán khó khăn. Chúng ta cùng nhau làm việc để doanh nghiệp của bạn Bán Nhiều Hàng & Tăng Lợi Nhuận với một vị thế bán hàng độc tôn tại thị trường FMCG.

KONVOI.VN – Chuyên gia lĩnh vực phân phối bán lẻ

Phone: 028 3937 1800

Email: contact@konvoi.vn

Địa chỉ: 159 Điện Biên Phủ, Phường 15, Bình Thạnh, Thành phố Hồ Chí Minh.

Bài viết liên quan: 

Bài viết mới nhất

Tài liệu và báo cáo mới nhất

Giải pháp nâng cao doanh số

Chúng tôi giúp bạn tiết kiệm nguồn lực doanh nghiệp,
mang lại lợi thế cạnh tranh tốt hơn.

Câu chuyện thành công

Bán hàng là điều quyết định thành công của doanh nghiệp.
Hãy xem chúng tôi đã làm như thế nào.

Bạn có câu hỏi?

Hãy để chúng tôi giúp bạn.

Cơ hội làm việc

Hãy cùng chúng tôi tạo ra khác biệt.