Amazon: Cách sử dụng Big Data để thấu hiểu khách hàng

Amazon sử dụng Big Data (dữ liệu lớn) thu thập được từ khách hàng trong khi họ duyệt web để xây dựng và tinh chỉnh các công cụ đề xuất (recommendation engine) của mình.

Cách Amazon sử dụng Big Data.

Amazon đã phát triển một cách thịnh vượng nhờ áp dụng mô hình “everything under one roof”, tạm dịch: “Có thể bán tất cả mọi thứ tại một nơi duy nhất”.

Tuy nhiên, khi đối mặt với một loạt các lựa chọn như vậy, khách hàng thường có thể cảm thấy choáng ngợp. Amazon trở nên giàu có về dữ liệu, với vô số các lựa chọn, nhưng họ lại thiếu hiểu biết sâu sắc, với rất ít ý tưởng về các quyết định mua hàng của khách hàng.

Để chống lại điều này, Amazon sử dụng Big Data thu thập được từ khách hàng trong khi họ duyệt web để xây dựng và tinh chỉnh các công cụ đề xuất của mình (công cụ đề xuất hay recommendation engine là một trong những công cụ hay hệ thống quan trọng nhất của các sàn thương mại điện tử).

Amazon càng biết nhiều thứ về bạn, thì Amazon càng có thể dự đoán tốt hơn những gì bạn thích và có thể muốn mua.

Và, một khi nhà bán lẻ biết bạn có thể muốn gì, họ có thể hợp lý hóa quá trình thuyết phục bạn mua nó – ví dụ: bằng cách giới thiệu các sản phẩm khác nhau mà bạn có thể thích vì bắt bạn phải tìm kiếm trên toàn bộ các danh mục vốn rất mất thời gian.

Công nghệ đề xuất (recommendation technology) của Amazon dựa trên việc sàng lọc cộng tác, có nghĩa là nó quyết định những gì nó nghĩ bạn muốn bằng cách xây dựng một bức tranh về việc bạn là ai, sau đó cung cấp cho bạn những sản phẩm mà những người có thông tin tương tự đã mua.

Amazon thu thập hầu hết mọi dữ liệu về mọi khách hàng của mình khi họ sử dụng và tương tác trên các website hoặc ứng dụng.

Cũng như những gì bạn mua, Amazon quan sát những gì bạn xem, địa chỉ giao hàng của bạn (Amazon có thể đưa ra một dự đoán chính xác đáng đến mức ngạc nhiên về mức thu nhập của bạn dựa trên nơi bạn sinh sống) và liệu bạn có để lại bất cứ đánh giá hay phản hồi nào hay không.

Hàng tá dữ liệu này được sử dụng để xây dựng một “góc nhìn 360 độ” về bạn với tư cách là một khách hàng cá nhân.

Sau đó, Amazon có thể tìm kiếm những người khác với cùng một phân khúc khách hàng chính xác đó (chẳng hạn như nam giới có việc làm từ 18 đến 45 tuổi, sống trong một căn nhà thuê với thu nhập trên 30.000 USD, những người này thích phim nước ngoài…) và đưa ra đề xuất dựa trên những gì mà những khách hàng khác đã làm.

Chi tiết về yếu tố kỹ thuật.

Amazon thu thập dữ liệu từ người dùng khi họ duyệt web, chẳng hạn như thời gian xem từng trang. Họ cũng sử dụng các bộ dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như dữ liệu điều tra dân số, để thu thập những thông tin chi tiết khác về nhân khẩu học của người dùng.

Hoạt động kinh doanh cốt lõi của Amazon được xử lý trong kho dữ liệu trung tâm (central data warehouse), bao gồm các máy chủ Hewlett-Packard (HP) chạy Oracle trên hệ điều hành Linux.

Những ý tưởng và insights mà bạn có thể học được.

Khi có quá nhiều lựa chọn và quá ít sự hướng dẫn, điều này làm cho khách hàng trở nên choáng ngợp và khiến họ không thể đưa ra các quyết định mua hàng.

Các công cụ đề xuất đơn giản hóa nhiệm vụ dự đoán những gì khách hàng muốn bằng cách lập hồ sơ cho họ và xem những người khác cùng phân khúc tương tự sẽ mua gì.

Theo cách này, họ có được những cái nhìn 360 độ về khách hàng của họ ở cấp độ cá nhân, điều này là nền tảng của mọi dịch vụ khách hàng và marketing theo hướng dữ liệu.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Nam Nguyen