Big Data vạn năng

Các mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu theo thời gian thực (real-time data) đang dần phổ biến ở Việt Nam dưới tác động của dịch bệnh COVID-19. Khi thị trường trở nên biến động khó lường, việc kinh doanh dựa trên dữ liệu thu thập theo phương thức truyền thống đã không còn hiệu quả.

CHẤT XÚC TÁC MẠNH TỪ DỊCH BỆNH

Các công ty lớn từ Amazon đến Netflix đã sử dụng dữ liệu tức thì để theo dõi việc giao hàng tạp hóa và số lượng khán giả dán mắt vào phim “Trò chơi con mực”. Các đơn vị như JPMorgan Chase đã mở kho dữ liệu về số dư ngân hàng và hóa đơn thẻ tín dụng, giúp tiết lộ liệu mọi người đang tiêu tiền hay tiết kiệm.

Còn ở Việt Nam, gần đây, Mondelez Kinh Đô cũng bắt đầu triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (A.I) trong công tác quản lý bán hàng tại doanh nghiệp. Với cách bán hàng thông thường, đội ngũ bán hàng cần phải ghi nhớ và tìm hiểu lại lịch sử mua hàng của từng cửa hàng để đưa ra các đề nghị đơn hàng phù hợp, hoặc dựa trên đơn đặt hàng chủ động từ phía cửa hàng bán lẻ. Trong khi đó, với ứng dụng A.I được triển khai tích hợp trong điện thoại cầm tay, việc xử lý đơn hàng trở nên nhanh chóng và dễ dàng thông qua việc gợi ý đơn hàng một cách chính xác và hiệu quả cho cửa hàng bán lẻ, đặc biệt dữ liệu được cá nhân hóa theo từng điểm bán.

Mondelez Kinh Đô cũng bắt đầu triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (A.I) trong công tác quản lý bán hàng tại doanh nghiệp.

Ứng dụng này còn giúp phân tích dữ liệu thu thập, định vị theo cụm dân cư, theo đặc trưng của địa bàn (gần trường học, bệnh viện, cơ sở kinh doanh...), từ đó đề xuất cho cửa hàng đặt thêm những sản phẩm mới để gia tăng sản lượng bán ra tại cửa hàng dựa theo nhu cầu của từng khu vực. 

“Việc triển khai ứng dụng A.I trong quản lý bán hàng mang đến nhiều lợi ích, giúp gia tăng chất lượng bán hàng tại từng điểm bán, tăng độ bao phủ, từ đó giúp tối ưu hóa danh mục sản phẩm và tăng trưởng kinh doanh mỗi ngày cho các đối tác bán lẻ của Mondelez Kinh Đô tại Việt Nam”, ông Nguyễn Đình Chung, Phó Tổng Giám đốc Phụ trách Bán hàng của Mondelez Kinh Đô, cho biết.

Giai đoạn thử nghiệm, dự án đã triển khai tại hơn 22.000 cửa hàng và cho thấy kết quả doanh thu tại những nơi có triển khai ứng dụng bán hàng với A.I đạt mức tăng trưởng cao hơn 30% trong 3 tháng gần nhất. Với kết quả khả quan trên, Mondelez Kinh Đô đặt mục tiêu mở rộng triển khai dự án này tại tất cả các cửa hàng trên toàn quốc vào đầu năm 2022.

Khái niệm “kinh doanh dựa trên dữ liệu tức thì” không mới. Nó được khởi xướng và phát triển rộng rãi ở Mỹ vào những năm 1980, khi Walmart đi tiên phong trong quản lý chuỗi cung ứng, khiến các ông chủ khu vực tư nhân coi dữ liệu tức thì là lợi thế cạnh tranh.

Ở Việt Nam, xu hướng sử dụng dữ liệu thực cũng được nhắc đến thông qua chuyển đổi số cách đây 5 năm và trở nên cấp bách hơn khi dịch bệnh phá vỡ hoàn toàn thói quen truyền thống. Động lực này, theo ông Nguyễn Thái Nguyên, chuyên gia cao cấp của ABeam Consulting Việt Nam, khi khách hàng tăng nhu cầu tích trữ, đã gây tác động mạnh mẽ đến toàn bộ chuỗi cung ứng. Đầu tiên là các nhà bán lẻ, việc quản trị danh mục hàng hóa cũng thay đổi theo, họ mau chóng thiếu hụt những mặt hàng thiết yếu, nhưng lại dư thừa các mặt hàng khác. 

Kế đến là các nhà bán buôn cũng bị thiếu hụt các mặt hàng thiết yếu trong một thời gian ngắn. Nhu cầu thị trường cho nhóm nhà bán buôn này cũng bị thay đổi một cách không ổn định, gây khó khăn thêm cho việc lập kế hoạch tồn kho. 

Các nhà phân phối là đối tượng tiếp theo, họ cũng đối mặt với nguy cơ bị bỏ qua khi mô hình D2C (Direct to Consumer) và DSD (Direct to Store Delivery) trở nên phổ biến trong tình hình dịch. Sự thay đổi mô hình phân phối của cửa hàng truyền thống cũng khiến cho họ gặp khó khăn trong việc giao hàng cho các cửa hàng và nhà bán buôn.

Đối với các doanh nghiệp trực tuyến, việc sử dụng dữ liệu hỗ trợ kinh doanh có phần phức tạp.

Cuối cùng là về phía các nhà máy, nhóm này cũng có những khó khăn riêng như không thể đáp ứng đơn hàng kịp thời, do tình trạng đứt gãy và thiếu hụt nguyên vật liệu hoặc nhân công. Rõ ràng, nếu dựa vào mô hình dữ liệu truyền thống là đưa hàng ra thị trường và cần khoảng 6 tháng để nhận lại phản hồi thì khó có thể đáp ứng được.

Đối với các doanh nghiệp trực tuyến, việc sử dụng dữ liệu hỗ trợ kinh doanh có phần phức tạp vì số lượng người sử dụng có thể lên đến vài triệu người/tháng.

Chợ Tốt (thuộc Tập đoàn Carousell) là đơn vị ứng dụng dữ liệu kinh doanh khá thành công. Gia nhập vào thị trường Việt Nam vào năm 2012 với định vị ban đầu là trang rao vặt, Công ty đã sử dụng dữ liệu để tìm kiếm cơ hội gia nhập vào các thị trường mới. Điển hình như dịch vụ xe đã qua sử dụng, ra mắt ở Việt Nam vào năm 2017 khi thị trường đã có nhiều đơn vị tham gia.

Chợ Tốt Xe, theo khảo sát độc lập của Kantar Vietnam, hiện là chuyên trang được nhắc đến và sử dụng nhiều nhất ở 5 thành phố lớn tại Việt Nam. Cùng với ngành hàng bất động sản (Chợ Tốt Nhà), cả 2 đang duy trì tốc độ tăng trưởng kép 2 con số qua các năm và trở thành một trong những lựa chọn tìm kiếm của người Việt Nam khi có nhu cầu tìm mua nhà đất và xe cộ.

Ông Nguyễn Trọng Tấn, Giám đốc Điều hành Công ty Chợ Tốt, cho biết, thành quả này có được nhờ vào việc kể từ khi ra mắt, Công ty liên tục theo dõi dữ liệu để hiểu hành vi người dùng trong quá trình mua bán xe để từ đó cập nhật các tính năng hữu ích hơn.

Lấy ví dụ như việc dựa vào dữ liệu lớn về dòng xe, giá xe để đưa ra gợi ý giá cả các mẫu xe, giúp người bán dễ dàng quyết định hơn trong quá trình đăng bán; dựa vào dữ liệu trong hành vi tìm kiếm của người dùng để đưa ra những gợi ý mẫu xe phù hợp với nhu cầu sử dụng và túi tiền của từng tập người mua, như xe gia đình 7 chỗ, xe chạy dịch vụ ít hao xăng... 

So với thời điểm ra mắt Chợ Tốt Xe, hiện số lượng tin đăng bán ô tô trên nền tảng này đã tăng lên 60% với hơn 250.000 ô tô được đăng bán trong năm 2020 dù bị ảnh hưởng bởi dịch. Không chỉ mạnh ở mảng ô tô đã qua sử dụng, số lượng ô tô mới từ các salon đăng bán trên nền tảng này cũng tăng 80% trong vòng 4 năm.

Ngoài Chợ Tốt Nhà và Chợ Tốt Xe, gần đây nhất, Công ty đã ra mắt Việc Làm Tốt, dịch vụ kết nối nhà tuyển dụng với người lao động phổ thông vì từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy thị trường hiện thiếu một nền tảng tuyển dụng được thiết kế hoàn toàn trên di động, giao diện dành riêng cho người lao động phổ thông. Chuyên mục này hiện có tốc độ tăng trưởng kép 40% và đạt được cột mốc kết nối 12 triệu việc làm năm 2021.

LÀM LỚN DỮ LIỆU

Theo ông Nguyễn Minh Hồng, Chủ tịch Hội Truyền thông số Việt Nam, kinh tế dữ liệu nói chung, dữ liệu mở nói riêng đang là trái tim của nền kinh tế số, đem lại nhiều lợi ích về kinh tế và xã hội cho các quốc gia, người dân và doanh nghiệp trên thế giới. Đối với Việt Nam, giá trị kinh tế mà các luồng dữ liệu tạo ra thông qua áp dụng các công nghệ kỹ thuật số trong thương mại đạt 81.000 tỉ đồng vào năm 2017. Con số này có thể đạt tới 953.000 tỉ đồng vào năm 2030. Theo Dự thảo chiến lược dữ liệu quốc gia giai đoạn 2021-2025, định hướng đến năm 2030, mục tiêu của Việt Nam là kinh tế dữ liệu đóng góp 5% GDP.

Ông Trần Vũ, Giám đốc Điều hành Dell Technologies Việt Nam, cho rằng, trong thời điểm các doanh nghiệp đang phải chịu áp lực lớn trong việc chuyển đổi số để tăng tốc dịch vụ khách hàng, họ cần phải kết hợp hài hòa giữa việc thu thập thêm dữ liệu, đồng thời khai thác những dữ liệu hiện hữu. “Đặc biệt trong hoàn cảnh hiện nay, 39% doanh nghiệp cho rằng dịch bệnh đang gia tăng lượng dữ liệu họ cần thu thập, lưu trữ và phân tích”, ông Trần Vũ cho biết.

Điều mà các doanh nghiệp quan tâm hiện nay là làm thế nào có được dữ liệu đủ tin cậy để triển khai việc kinh doanh dựa trên nó.

Thời gian qua, lĩnh vực theo yêu cầu (on-demand) đã và đang mở rộng, khơi mào cho một làn sóng mới của các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu, dữ liệu ở bất kỳ đâu. Sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng phục vụ tức thì nhu cầu đặt giao hàng, đi chợ, gọi giúp việc... là ví dụ.

Điều mà các doanh nghiệp quan tâm hiện nay là làm thế nào có được dữ liệu đủ tin cậy để triển khai việc kinh doanh dựa trên nó. Với các doanh nghiệp lớn, tiềm lực đầu tư là chuyện không bàn cãi nhưng bài toán thu thập và sử dụng dữ liệu vào kinh doanh với các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể phức tạp hơn.

Theo ông Nguyễn Tuấn Phú, Sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành CNV Loyalty, đơn vị cung cấp nền tảng chăm sóc khách hàng, cho biết để tối ưu dữ liệu, doanh nghiệp cần nghiêm túc xây dựng dữ liệu đầu vào.

Cụ thể, những dữ liệu đó phải trả lời được câu hỏi “dữ liệu này nói gì”, “nếu vẽ các chỉ số A, B, C thì giải quyết được bài toán gì” và “có cách nào cảnh báo những chỉ số nguy hiểm của báo cáo này không?”.

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ chỉ cần quan tâm tới những chỉ số đơn giản như đơn hàng, khách hàng, tỉ lệ quay lại mua hàng của khách hàng là bao nhiêu, thời gian bao lâu và trung bình mua bao nhiêu tiền, để kiểm soát được việc liệu khách hàng có hài lòng với dịch vụ hiện tại. 

Cũng theo ông Phú, chi phí để duy trì hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu hiện nay đã thấp hơn so với trước kia rất nhiều nhờ vào việc sử dụng phổ biến và “cởi mở” của hệ thống POS, các nền tảng thương mại điện tử.

Ngoài ra, một vấn đề rất quan trọng mà nhiều đơn vị chưa có kinh nghiệm đầu tư hạ tầng phân tích dữ liệu thường bỏ qua là bộ phận nào sẽ xử lý dữ liệu khi có yêu cầu. Câu trả lời thông thường là bộ phận dữ liệu nhưng thực tế, quyết định tập trung quyền lực quá nhiều vào bộ phận có thể gây tốn kém thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.

Vì vậy, theo khảo sát của Dell Technologies ủy quyền cho Forrester Consulting thực hiện, có 73% người được khảo sát tại Việt Nam cho biết doanh nghiệp của họ hoạt động dựa trên dữ liệu và “dữ liệu chính là mạch máu của công ty”. Nhưng chỉ có 18% cho thấy họ xem dữ liệu là yếu tố cốt lõi và sử dụng chúng xuyên suốt quá trình vận động của doanh nghiệp. 

Từ kinh nghiệm của Chợ Tốt, ông Nguyễn Trọng Tấn cho biết để đạt hiệu quả tốt nhất trong việc khai thác dữ liệu nên xây dựng nguồn dữ liệu mở với cách phân quyền thích hợp để đạt được sự phân tán (decentralize) khả năng truy vấn và sử dụng dữ liệu trong Công ty. Ở Chợ Tốt, tất cả các thành viên của Chợ Tốt đều được truy cập và sử dụng 100% dữ liệu cần thiết cho công việc hằng ngày một cách tự động và nhanh chóng, không rơi vào tình thế bị động phụ thuộc vào phòng dữ liệu.

Nguyên nhân là mỗi bộ phận có nghiệp vụ khác nhau. Nhờ việc chủ động trong khâu dữ liệu, họ có cách tiếp cận và đào sâu dữ liệu theo nhiều hướng khác nhau nhờ việc kết hợp kiến thức chuyên môn và kỹ năng phân tích dữ liệu. Từ đó, mỗi bộ phận có thể nhanh chóng tìm ra giải pháp và sáng kiến riêng.

Lúc này, nhiệm vụ của phòng dữ liệu sẽ tập trung vào việc xây dựng những giải pháp về khoa học dữ liệu giúp các phòng ban tăng khả năng khai thác, phân tích dữ liệu để giải quyết các bài toán kinh doanh. Nói cách khác, dữ liệu lớn (big data) trên hệ thống được xem là đại dương cho doanh nghiệp có thể vẫy vùng, kết hợp với sự thấu hiểu người dùng sẽ giúp doanh nghiệp xác định được dòng chảy để đưa con thuyền doanh nghiệp đi đúng hướng với tốc độ nhanh nhất, đồng thời “đi trước” để đón bắt được sự thay đổi trong nhu cầu về sản phẩm, về trải nghiệm của người dùng.

“Bằng cách này, chúng tôi đã đem lại những bước ngoặt thay đổi trong trải nghiệm của người dùng và từ đó giành được thị phần lớn hơn trong các ngành hàng bất động sản, xe cộ và gần đây là việc làm phổ thông”, ông Tấn nói.

Tóm lại, dữ liệu tức thời có lợi ích tiềm tàng rất cơ bản nhưng có tính cách mạng đối với mọi doanh nghiệp: khả năng ra quyết định tốt hơn, kịp thời hơn  và hợp lý hơn.