Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng

Các doanh nghiệp ngày nay thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả bán lẻ truyền thống, thương mại điện tử và các nền tảng mạng xã hội. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để tạo ra một hồ sơ khách hàng toàn diện từ các nguồn dữ liệu này, doanh nghiệp có thể có cái nhìn chi tiết hơn về hành vi của khách hàng, từ đó cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ quần áo có cả mặt trực tuyến và cửa hàng thực tế có thể phân tích dữ liệu bán hàng của mình cùng với thông tin từ các trang mạng xã hội, sau đó sử dụng thông tin đó để triển khai chiến dịch truyền thông xã hội được tối ưu hóa, nhằm thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến, đặc biệt là trong các danh mục sản phẩm mà khách hàng đã thể hiện quan tâm.

Các tổ chức cũng có thể áp dụng các mô hình phân tích hành vi trên dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa trải nghiệm của họ. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình dự đoán trên dữ liệu giao dịch thương mại điện tử để xác định những sản phẩm nên đề xuất khi thanh toán, nhằm thúc đẩy doanh số bán hàng.

Thông báo việc ra quyết định kinh doanh

Doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh và giảm thiểu tổn thất tài chính. Phân tích dự đoán có thể cung cấp cái nhìn về những thay đổi sắp xảy ra và đề xuất cách phản ứng với những biến động trong môi trường kinh doanh. Phân tích theo quy định có thể hướng dẫn về cách doanh nghiệp nên đáp ứng với những thay đổi này.

Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình để dự đoán các thay đổi về giá cả hoặc cung cấp sản phẩm và đánh giá cách những thay đổi này sẽ tác động đến nhu cầu của khách hàng. Các thay đổi về cung cấp sản phẩm có thể được thử nghiệm A/B để xác minh các giả định được đưa ra bởi mô hình. Sau khi thu thập dữ liệu bán hàng liên quan đến các sản phẩm có thay đổi, doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để đánh giá mức độ thành công của các thay đổi và trực quan hóa kết quả, giúp đưa ra quyết định có nên triển khai các thay đổi trên toàn doanh nghiệp hay không.

Hợp lý hóa hoạt động

Tổ chức có thể nâng cao hiệu suất hoạt động của mình thông qua việc thực hiện phân tích dữ liệu. Việc thu thập và phân tích dữ liệu về chuỗi cung ứng có thể phát hiện sự chậm trễ hoặc tắc nghẽn trong quy trình sản xuất, giúp dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong tương lai. Nếu dự báo nhu cầu chỉ ra rằng một nhà cung cấp cụ thể sẽ không đáp ứng được khối lượng cần thiết trong kỳ nghỉ lễ, doanh nghiệp có thể điều chỉnh bằng cách bổ sung hoặc thay thế nhà cung cấp đó để tránh tình trạng chậm trễ trong quá trình sản xuất.

Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực bán lẻ, thường gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa mức tồn kho của họ. Phân tích dữ liệu có thể giúp xác định nguồn cung tối ưu cho tất cả các sản phẩm của doanh nghiệp, dựa trên các yếu tố như tính thời vụ, ngày lễ và xu hướng dài hạn.

Giảm thiểu rủi ro và xử lý thất bại

Rủi ro xuất hiện ở mọi khía cạnh trong lĩnh vực kinh doanh, từ hành vi gian lận của khách hàng hoặc nhân viên, các khoản phải thu chưa được, đến an toàn của nhân viên và trách nhiệm pháp lý. Phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ tổ chức hiểu rõ các rủi ro này và triển khai các biện pháp phòng ngừa. Ví dụ, một chuỗi cửa hàng bán lẻ có thể sử dụng mô hình xu hướng, một mô hình thống kê có khả năng dự đoán hành động hoặc sự kiện trong tương lai, để xác định cửa hàng nào có nguy cơ bị mất trộm cao nhất. Sau đó, doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để xác định mức độ bảo mật cần thiết tại các cửa hàng hoặc thậm chí đưa ra quyết định về việc thoái vốn khỏi các địa điểm cụ thể.

Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để giảm thiểu tổn thất sau khi xảy ra sự cố. Nếu một doanh nghiệp đánh giá quá cao về mức độ cần thiết của một sản phẩm, họ có thể sử dụng phân tích dữ liệu để xác định mức giá tối ưu cho đợt bán thanh lý nhằm giảm thiểu lượng hàng tồn kho. Doanh nghiệp thậm chí có thể tạo ra các mô hình thống kê để tự động đề xuất cách giải quyết các vấn đề tái diễn.

Tăng cường bảo mật

Tất cả các doanh nghiệp đều phải đối mặt với các rủi ro về bảo mật dữ liệu. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để chẩn đoán nguyên nhân của các vi phạm dữ liệu trong quá khứ bằng cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu liên quan. Ví dụ, bộ phận Công nghệ thông tin (CNTT) có thể sử dụng các ứng dụng phân tích dữ liệu để phân tích, xử lý và trực quan hóa nhật ký kiểm tra của họ để xác định tiến trình và nguồn gốc của một cuộc tấn công. Thông tin này có thể giúp xác định vị trí của các lỗ hổng và triển khai các biện pháp vá ngay lập tức.

Bộ phận CNTT cũng có thể sử dụng các mô hình thống kê để ngăn chặn các cuộc tấn công trong tương lai. Các cuộc tấn công thường liên quan đến hành vi truy cập bất thường, đặc biệt là đối với các cuộc tấn công như tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS). Các tổ chức có thể thiết lập các mô hình này để chạy liên tục, với các hệ thống giám sát và cảnh báo được xếp chồng lên nhau để phát hiện và đánh dấu các điểm bất thường để các chuyên gia bảo mật có thể đưa ra hành động ngay lập tức.

Theo Stitch Data

Tag: Phân tích dữ liệu Kỹ năng Doanh nghiệp