Alion Smart Learning Roadmap

GIẢI PHÁP BIG DATA CHO THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ.

Một trong số những thành tựu khoa học rất được quan tâm là Big Data. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

✔️ Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch.
✔️ Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.
✔️ Nhà quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
✔️ Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn.
✔️ Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó.
✔️ Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v.
✔️ Các ứng dụng cần thiết khác theo nhu cầu thực tế tại từng đơn vị.

Các dịch vụ chính Bigdata Solutions cung cấp:
+ Tư vấn và xây dựng hệ thống Big Data: khảo sát, đánh giá hệ thống dữ liệu hiện tại của các công ty; cung cấp các giải pháp xây dựng dựa trên nền tảng hiện có hoăc nâng cấp hệ thống, vận hành, bảo trì hệ thống dữ liệu.
+ Phân tích dữ liệu Big Data: Khai phá dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán tích hợp với số liệu mà đối tác hiện có. Thêm vào đó, các mô hình định lượng sẽ được sử dụng để hướng đến phân tích hành vi tiêu dùng, dự báo và phát triển chiến lược cạnh tranh.
+ Tư vấn chiến lược: Chiến lược phân khúc, giảm nguy cơ rời dịch vụ, tăng lòng trung thành của khách hàng. Thêm vào đó, từ kết quả phân tích, đối tác còn được tư vấn về xây dựng chiến lược xúc tiến kinh doanh tăng tần suất quan hệ khách hàng, đảm bảo dịch vụ chăm sóc khách hàng hiệu quả.
+ Tập huấn: cung cấp các khóa đào tạo kiến thức, kỹ năng về Big Data và cách thức hình thành chiến lược dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ (PHẦN 1)

Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, ALION đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.

🔻 Phân tích dự đoán bao gồm việc sử dụng nhiều kỹ thuật thống kê từ khai thác dữ liệu (data mining), mô hình dự đoán (predictive modelling) và học máy (machine learning), phân tích các sự kiện hiện tại và lịch sử để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai.

🔻 Trong kinh doanh nói chung, các mô hình dự báo khai thác các mẫu dữ liệu, chi tiết, các vấn đề được tìm thấy trong dữ liệu lịch sử và giao dịch để xác định rủi ro và cơ hội. Các mô hình của phân tích dự báo giúp các công ty nắm bắt mối quan hệ giữa nhiều yếu tố và đánh giá rủi ro với một tập hợp các điều kiện cụ thể nhằm xác định điểm số, hoặc trọng số cho những sự kiện diễn ra trong tương lai. Bằng cách áp dụng thành công phân tích dự báo, các công ty có thể chủ động đạt được giá trị từ các dự án Big Data.

🔻 Quy trình của phân tích dự báo bao gồm:
1️⃣ Define project: xác định dự án thông qua xác định mục tiêu kinh doanh, xác định phạm vi dự án, xác định tập dữ liệu nào sẽ khai thác,..
2️⃣ Data collection: thu thập dữ liệu phục vụ phân tích dự báo.
3️⃣ Data analysis: phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, làm sạch và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, đi đến kết luận.
4️⃣ Statistics: kiểm điệm, thống kê cho phép xác nhận các giả định, giả thuyết và kiểm tra chúng bằng các mô hình thống kê tiêu chuẩn.
5️⃣ Modelling: xây dựng các mô hình tự động dự báo chính xác về các sự kiện tương lai cùng với các công cụ để đánh giá và chọn các mô hình tốt nhất.
6️⃣ Deployment: triển khai mô hình, bằng cách tự động hóa các quyết định dựa trên mô hình dự báo, triển khai các kết quả phân tích vào quy trình ra quyết định hàng ngày để có kết quả, và báo cáo cụ thể.
7️⃣ Model monitoring: giám sát, đánh giá tính hiệu quả của các mô hình.

🔻 Predictive analytics được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, marketing, bán lẻ, viễn thông, du lịch, y tế, tự động hóa...

Mặc dù các công cụ phân tích dự báo đã nhanh chóng được ứng dụng nên phổ biến trong lĩnh vực Big Data và ở nhiều lĩnh vực khác, các công ty triển khai bán hàng trực tuyến, kinh doanh trực tuyến, hay thâm nhập vào thị trường E-commerce vẫn còn chậm hay chưa tiếp cận công cụ phân tích dự báo vì cho rằng nó phức tạp và không phù hợp, hay không đủ khả năng triển khai. Tuy nhiên, khi Big Data hay Data Analytics đang ngày một phát triển, ngày càng có nhiều tập đoàn công nghệ, hay tổ chức chuyên cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu ra đời, hỗ trợ các công ty với quy mô khác nhau hoạt động ở nhiều lĩnh vực khác nhau có thể phát triển các dự án Big Data, trong đó có predictive analytics. Những giải pháp, công nghệ Big Data trong những năm tới đây có thể được các công ty thương mại điện sử dụng và tích hợp trên nhiều nền tảng khác nhau.

👉 Ứng dụng của predictive analytics trong lĩnh vực E-commerce là rất nhiều, nhưng đều tập trung vô các mục tiêu chính cũng gần giống như lợi ích Big Data đem lại mà chúng tôi đã đề cập ở các bài viết trước bao gồm giúp công ty hiểu sâu hơn về khách hàng, phát triển mô hình giá linh hoạt, đề xuất các sản phẩm phù hợp đến khách hàng, ngăn chặn lừa đảo, hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng, và hỗ trợ ra quyết định.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

LỢI ÍCH CỦA KHO LƯU TRỮ DỮ LIỆU VỚI DOANH NGHIỆP THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Việc tạo ra một hệ thống dồn tất cả dữ liệu vào một nơi duy nhất mang lại những lợi ích cho ngành TMDT sau:

1️⃣ Tìm kiếm insight nhanh hơn
Trước khi muốn phân tích dữ liệu thường cần thu thập dữ liệu trước. Nếu đã có sẵn hệ thống thu thập, lưu trữ tất cả dữ liệu liên quan, bạn có thể lấy đó và phân tích bất cứ lúc nào.

2️⃣ Giảm hiệu ứng silo (silo effect)
Thông thường dữ liệu của doanh nghiệp bị phân tán trên nhiều nền tảng lưu trữ dữ liệu như Shopify, Google Analytics, Facebook, v.v. Bạn không thể có được toàn cảnh bức tranh lớn về hoạt động kinh doanh của công ty thông qua cách kết nối dữ liệu này, bởi vì nó tốn rất nhiều thời gian và công sức.

Chính vì vậy, để kết nối những dữ liệu này cần tốn nhiều thời gian và công sức và không thể phân tích bức tranh toàn cảnh hoạt động kinh doanh của công ty.

Công việc thu thập và đo lường dữ liệu từ các kênh rất khó khăn. Lưu trữ dữ liệu là đúng, nhưng nếu chỉ nhìn thấy một phần của dữ liệu tổng thể, nó chỉ hữu ích một phần cho doanh nghiệp. Vì vậy, kho dữ liệu hay Data warehouse làm giảm bớt khó khăn của hiệu ứng silo và giúp bạn trực quan hóa các xu hướng qua bức tranh dữ liệu lớn.

3️⃣ Toàn quyền sở hữu dữ liệu
Khi lưu trữ dữ liệu phân tán nhiều kênh (silo effect), bạn không thể hiện được hết insight về hoạt động kinh doanh của công ty. Một bất lợi khác, bạn phải tuân theo chính sách lưu giữ dữ liệu của mọi nền tảng đang sử dụng. Nếu họ quyết định loại bỏ dữ liệu quan trọng nào thì đây sẽ là tổn thất lớn cho công ty.

Với kho dữ liệu riêng, bạn có thể di chuyển và quản lý nguồn dữ liệu của doanh nghiệp. Nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu để thiết lập các mô hình dự đoán hành vi của khách hàng, bạn có thể dựa vào lịch sử dữ liệu để phân tích và thực hi Lưu trữ dữ liệu và chi phí

Công ty sẽ phải chi trả một khoản chi phí để xây dựng kho dữ liệu bao gồm thiết lập nền móng cho kho dữ liệu, xây dựng các đường truyền dữ liệu vào kho kỹ thuật số mới.

Theo ước tính chung, chi phí thiết lập các đường truyền dữ liệu giao động như sau:
✔️ Với hệ thống đường truyền dữ liệu tự phát triển home-grown,có thể tốn hơn 300 triệu VNĐ cho việc lập mô hình dữ liệu và khoảng hơn 200 triệu VNĐ để đẩy tất cả dữ liệu từ kênh khác nhau vào kho lớn
✔️ Với đường ống dữ liệu thuê ngoài outsourced, một nhà cung cấp trụ sở tại Mỹ có thể tính phí bạn 20.000 – 50.000 USD tương đương khoảng từ 500 triệu VNĐ đến 1 tỷ VNĐ cho mỗi đầu nối dữ liệu, với phí quản lý dự án nội bộ lên tới 1.400 USD tương đương 32 triệu VNĐ mỗi tuần.

Chi phí để xây dựng kho dữ liệu là không hề rẻ. Nhưng nếu có một kho dữ liệu hoàn chỉnh, bạn có thể giảm các chi phí bằng cách quản lý tích hợp các đường dẫn dữ liệu. Ví dụ: Supermetrics quản lý việc chuyển dữ liệu hàng ngày chỉ với một vài cú nhấp chuột. Điều này làm tăng tính linh hoạt và khả năng chi trả vừa sức hơn khi cân nhắc các lựa chọn thay thế.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ONLINE CHẤT LƯỢNG VỚI ALION

Tưởng xa nhưng lại rất gần, học Online thông qua video thu sẵn, giúp tiêt kiệm chi phí lên đến 50% so với các phương pháp học thông thương khác:
👉 Không những giúp bạn tiết kiệm thời gian đi lại, giữ cho bạn an toàn trong mùa cách ly mà còn mở ra thêm cơ hội học tập cho các bạn ở những thành phố, đất nước khác.
👉 Không sợ lớp đông người làm tắc nghẽn mạng, không sợ quên kiến thức, được chủ động thời gian học và học lại vô số lần!

⁇ Các khóa học Data Analytics của ALION dành cho ai ⁇
🔥 Đam mê nghề dữ liệu, muốn trở thành Data Analyst nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu.
🔥 Các bạn sinh viên ngành kinh tế, ngân hàng, tài chính, kế toán, công nghệ thông tin mong muốn đi theo con đường phân tích dữ liệu.
🔥 Những người đang đi làm muốn chuyển nghề, tìm kiếm các cơ hội lương thưởng tốt hơn.
🔥 Đang là Data Analyst nhưng muốn nâng tầm kỹ năng với những kiến thức nâng cao được update liên tục, muốn thử sức và có cơ hội phân tích các dữ liệu lớn.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]