ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)

Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..

ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)

Ở chủ đề về ứng dụng Big Data trong lĩnh vực E-commerce, phần 1 Big Data Uni sẽ giới thiệu tổng quan về E-commerce bao gồm tình hình thị trường, các định nghĩa cần phân biệt và tính chất dữ liệu trong ngành E-commerce, tại sao lại được coi là nguồn dữ liệu Big Data.

Tổng quan về thị trường thương mại điện tử

Sự phát triển của thương mại điện tử hay còn gọi E-commerce (EC) trong những năm vừa qua ngày càng được khẳng định mạnh mẽ khi xu hướng người tiêu dùng sử dụng các thiết bị thông minh để truy cập vào các website, các ứng dụng được cung cấp bởi những công ty kinh doanh, sản xuất, mục đích đặt hàng, mua hàng – online shopping. Cùng nhìn qua một số số liệu về thị trường E-commerce toàn cầu, theo Statista:

  • Tổng doanh thu thị trường thương mại điện tử trên toàn cầu trong năm 2018 là 1,785 tỷ USD, dự báo trong năm 2019 là 2,012 tỷ USD.
  • Trong đó doanh thu từ thị trường các sản phẩm thời trang chiếm cao nhất so với các ngành hàng khác, trong năm 2018 là 524 tỷ USD, dự báo trong năm 2019 là 598 tỷ USD.
  • Số lượng người tiêu dùng trong ngành thương mại điện tử trong năm 2017 là 2,734 triệu người, trong năm 2018 là 2,818 triệu người, dự báo 2019 sẽ tăng lên 2,908 triệu người
  • Top 5 quốc gia có thị trường E-commerce phát triển mạnh mẽ nhất, tính theo doanh thu đi đầu: 1) Trung Quốc; 2) Mỹ; 3) Vương quốc Anh; 4) Nhật Bản; 5) Đức.
  • Hình thức thanh toán chủ yếu là E-wallet, hay còn gọi ví điện tử, trong năm 2018 chiếm tỷ trọng cao nhất là 39%, dự báo trong năm 2019 tăng 42%.

Đối với thị trường Việt Nam, theo báo cáo của EVBN (EU-VietNam Business Network), trong những năm tới sẽ tiếp tục đem lại cơ hội, tiềm năng phát triển cho các doanh nghiệp, công ty hoạt động trong lĩnh vực E-commerce (và các công ty triển khai quy trình kinh doanh, bán hàng trực tuyến online business, e-business)

  • Lượng người dùng Internet trong năm 2017 là 52 triệu người, tăng 10.9% so với năm 2012 (tính theo tỷ lệ tăng trưởng kép CAGR).
  • Lượng người sử dụng Internet cao, đứng thứ 17 thế giới, đa phần ở độ tuổi rất trẻ. Trong đó, nhóm khách hàng mục tiêu của các doanh nghiệp E-commerce là thanh thiếu niên sinh vào khoản từ 1981-1996 sử dụng smartphone, thì chiếm 30% dân số nước ta
  • Thị trường E-commerce tại Đông Nam Á tăng trưởng 35% mỗi năm, Việt Nam đứng thứ 4 về lĩnh vực mua sắm trực tuyến (online shopping) ở khu vực Châu Á Thái Bình Dương, dự báo vẫn tiếp tục phát triển những năm tới.
  • Quy mô thị trường (market size) tính theo tỷ EURO, trong năm 2017 đạt 5.5 tỷ EURO tăng 13.4% so với 2016, dự báo trong năm 2020 sẽ tăng 8.1 tỷ EURO
  • Số lượng trang web thương mại điện tử đăng ký trong năm 2017 là 13,510 trang web
  • Phương thức thanh toán chủ yếu là giao hàng thanh toán tiền mặt (cash on delivery)

Ngoài ra còn có một số số liệu khác về thị trường E-commerce tại nước ta, cung cấp bởi EcommerceFoundation:

  • Có 58% số người dùng sử dụng smartphone để mua sắm trực tuyến trong năm 2017
  • Có 55% số người sử dụng smartphone, 44% sử dụng PC, Laptop, 1% còn lại là tablet.
  • Có 82% các nhà kinh doanh cung cấp dịch vụ giao hàng tận nơi nhận tiền mặt, trong đó có 60% tự giao hàng hoặc thuê dịch vụ giao hàng thay vì hợp tác với công ty logistics là bên thứ 3.
  • Có 53% người tiêu dùng mua hàng trực tuyến trong năm 2018
  • Có 505,000 cửa hàng trực tuyến theo hình thức B2C
  • Cơ cấu doanh thu của sản phẩm điện tử, công nghệ trong E-commerce vẫn chiếm cao nhất trong năm 2018

Thị trường E-commerce phát triển, đem lại tiền đề và cơ hội cho xu hướng ứng dụng Big Data Analytics trong chính lĩnh vực này. Trước khi đi vào phân tích nhu cầu, cũng như lợi ích khai thác Big Data, chúng ta cùng phân biệt một chút về E-commerce, E-business, Online business

  • E-commerce là thuật ngữ bao hàm tất cả các quá trình trao đổi, giao dịch, mua, bán hàng hóa, dịch vụ trực tuyến thông qua Internet và các công cụ kỹ thuật, điện tử cụ thể chính là giao diện website hay các app thông minh trên smartphone,..E-commerce gồm nhiều mô hình khác nhau từ B2B (Business to Business); B2C (Business to Customer); B2G (Business to Government).
  • E-business là thuật ngữ rộng hơn, nó bao hàm tất cả các hoạt động của một công ty, tổ chức kinh doanh, sản xuất, có sử dụng các công cụ kỹ thuật, điện tử có kết nối Internet để vận hành, phát triển, gia tăng lợi nhuận. Có thể lấy ví dụ: e-mail marketing, giải pháp tiếp thị sử dụng e-mail; một hệ thống lưu trữ, kết nối trực tuyến để kiểm tra, theo dõi lượng hàng tồn kho; một hệ thống trực tuyến cung cấp các thông tin, dữ liệu về nhân sự hỗ trợ nhân viên,.. tất cả đều được coi là hoạt động E-business. E-commerce chỉ là một phần trong E-business mà thôi.
  • Online business hay gọi nôm na là kinh doanh online, hiểu đơn giản là quá trình triển khai hoạt động kinh doanh trực tuyến, bao gồm các giao dịch, mua, bán trực tuyến có thể đem lại lợi nhuận. Online business yêu cầu phải có sản phẩm, dịch vụ, phải có website tên miền cụ thể để quảng cáo, bán hàng (ngoài các trang e-commerce như Lazada, Tiki,..), phải có giao diện, dịch vụ thanh toán trực tuyến riêng cho khách hàng, có hệ thống trực tuyến quản lý CRM – customer relationship management,…

Phân biệt E-commerce sales website và E-marketplace:

  • E-commerce sales website: là trang web thương mại điện tử có thể thuộc sở hữu của chính công ty, doanh nghiệp kinh doanh, sản xuất; trang web, giao diện có thể phục vụ một phần hoặc toàn bộ quá trình, hoạt động mua bán hàng hóa hoặc cung cấp dịch vụ, từ việc hiển thị và giới thiệu, quảng cáo hàng hóa hoặc dịch vụ, hỗ trợ ký kết hợp đồng, cung cấp dịch vụ, thanh toán và hậu mãi.
  • E-marketplace: là trang web thương mại điện tử cho phép doanh nhân, tổ chức hoặc cá nhân không phải là chủ sở hữu trang web thực hiện một phần hoặc toàn bộ quá trình mua và bán hàng hóa và dịch vụ trên trang web đó, ngoại trừ các trang web giao dịch tài chính chứng khoán trực tuyến.

Ví dụ những website E-commerce sales phổ biến ở nước ta như  website bán hàng của Thế giới di động, Điện máy xanh; website bán hàng của FPT hay Nguyễn Kim. Những E-marketplace phổ biến ở nước ta như Lazada, Tiki, Shopee, Sendo,..

Tóm lại, thương mại điện tử, kinh doanh trực tuyến, cũng như các giao diện, nền tảng website E-commerce tuy khác nhau về định nghĩa, nhưng có cùng điểm chung là đều có các hoạt động mua, bán, giao dịch hàng hóa dịch vụ trực tuyến, đều có nhu cầu thu thập dữ liệu Big Data từ nhiều nguồn và phân tích để có những giải pháp, chiến lược phát triển.

Dữ liệu Big Data trong E-commerce

Một trong những nguyên nhân thúc đẩy việc ứng dụng phân tích Big Data trong E-commerce đó chính là khối lượng dữ liệu khổng lồ mà các công ty chưa thể thu thập, và khai thác một cách tối ưu nhất. Các dữ liệu được chia thành các góc độ và loại dữ liệu như sau:

  1. Xét về tính chất, thước đo trong Big Data (11 Vs)

–  Volume: độ lớn của dữ liệu, dữ liệu cần phải thu thập trong ngành E-commerce có thể được xem là lớn nhất trong tất cả các ngành áp dụng khai thác Big Data, nguyên nhân ví dụ như do hầu hết khách hàng, người tiêu dùng thực hiện mọi hành vi mua hàng từ tìm kiếm sản phẩm, dịch vụ, đến đăng ký, thanh toán và phản hồi, thông qua các thiết bị kết nối Internet.

– Velocity: tốc độ thu thập và xử lý dữ liệu trong E-commerce đòi hỏi rất cao, nếu các công ty không có hệ thống Big Data tối ưu dẫn đến khả năng khai thác dữ liệu để đưa ra kết quả chậm thì sẽ không đưa ra các giải pháp cạnh tranh hiệu quả trong thời gian thực, đặc biệt khi khách hàng ngày nay không thích chờ đợi quá lâu và công ty không đáp ứng, gợi ý, cung cấp các sản phẩm, dịch vụ phù hợp cho họ.

– Variety: dữ liệu trong ngành thương mại điện tử rất đa dạng gồm dữ liệu có cấu trúc (structured data), bán cấu trúc (semi-structured data), đến không cấu trúc (unstructured data). Sự đa dạng còn đề cập đến các loại và nguồn dữ liệu khác nhau, dữ liệu có thể ở dạng hình ảnh hoặc văn bản từ mạng xã hội hoặc thiết bị di động, nhật ký web, video hoặc âm thanh.

– Veractity: độ chính xác dữ liệu tức là liên quan đến chất lượng dữ liệu, không chỉ dữ liệu riêng ở E-commerce mà ở tất cả ngành khác đều sẽ không đem giá trị cho việc khai thác nếu chúng không có độ chính xác cao cho dù hệ thống Big Data có khả năng thu thập, xử lý dữ liệu hoàn hảo. Độ chính xác liên quan đến độ tin cậy, nguồn gốc dữ liệu, bối cảnh, mức độ ý nghĩa đối với các hoạt động kinh doanh, sản xuất,…

– Variability: sự thay đổi thường xuyên là một trong những đặc tính của dữ liệu trong E-commerce. Kích thước dữ liệu, nguồn dữ liệu, công cụ xử lý dữ liệu như các phần mềm phân tích, ngôn ngữ lập trình áp dụng sẽ dễ thay đổi nếu ví dụ người tiêu dùng thay đổi hành vi mua sắm, hay có xu hướng nào đó đang là “hot trend”,… khiến các công ty phải thay đổi cách tiếp cận Big Data.

– Validity: liên quan đến “hiệu lực” giá trị của dữ liệu, và độ chính xác trong quá trình xử lý và phân tích. Theo nghiên cứu của Forbes, một data scientist – nhà khoa học dữ liệu, dành 60% thời gian của mình cho việc “làm sạch dữ liệu” (cleansing data) trước khi phân tích chúng. Kết quả phân tích có đem lại giá trị hay không phụ thuộc rất lớn vào các bước xử ly dữ liệu ban đầu.

– Vulnerability: một trong những vấn đề cần quan tâm không chỉ riêng ngành E-commerce mà ở tất cả các ngành khác đó chính là bảo mật dữ liệu, an toàn dữ liệu khi các dữ liệu E-commerce thường được thu thập và lưu trữ  thông qua Internet nên vấn đề bị “hack” sẽ trở nên trầm trọng hơn đối với đặc biệt dữ liệu cá nhân khách hàng. Gần nhất là trường hợp Thế Giới Di Động bị hacker tấn công và cướp được thông tin 5 triệu khách hàng, mặc dù chưa xác thực rõ ràng nhưng vẫn là hồi chuông báo động cho các công ty hoạt động trong E-commerce.

– Volatility: sự biến động của dữ liệu, dữ liệu E-commerce còn phải được xét đến “độ tuổi”, đến thời gian bao lâu thì dữ liệu không còn liên quan, không còn giá trị, hay còn sử dụng được hay không? Do các tính chất về Velocity và Volume, nên tính biến động của dữ liệu càng phải được quan tâm.

– Visualization: dữ liệu phải được chuyển đổi, “format” lại sao cho người dùng hiểu được chúng hay nói cách khác trực quan hóa dữ liệu bằng các phần mềm phân tích để tìm ra các chi tiết, các giá trị tiềm ẩn, xu hướng, sự tương quan của dữ liệu,.. hỗ trợ các cấp quản lý ra quyết định. Đây cũng được xem là yếu tố quan trọng đặc biệt trong dữ liệu E-commerce, khi nhu cầu nắm bắt xu hướng, hành vi khách hàng ngày càng cao.

– Valence: khả năng kết nối, phụ thuộc lẫn nhau của các cấu trúc trong hệ thống Big Data phải cực kỳ cao đảm bảo sự thay đổi nhỏ của bất kỳ yếu tố nào trong hệ thống cũng không gây xáo trộn, không gây ra vấn đề trong việc chuyển đổi, lưu trữ, phân tích dữ liệu.

– Value: giá trị kinh doanh có ý nghĩa từ khai thác dữ liệu, đây là tính chất quan trọng nhất, được quan tâm nhiều nhất khi một công ty tiếp cận các dự án Big Data. Giá trị có thể được tìm thấy trong bằng cách hiểu rõ hơn về khách hàng, nhắm mục tiêu đến họ, tối ưu hóa quy trình và cải thiện hiệu suất của công ty. Ngoài ra, công ty có khả năng truy cập, thu thập một khối lượng lớn và nhiều loại dữ liệu, cung cấp các phân tích chất lượng cho phép đưa ra các quyết định sáng suốt cũng được coi là đạt được giá trị từ dự án Big Data.

  1. Xét về loại dữ liệu
  • Dữ liệu giao dịch hoặc hoạt động kinh doanh (transaction, business data) : là dữ liệu cấu trúc, kết quả từ sự trao đổi giữa công ty và khách hàng, dữ liệu thu thập từ các giao dịch bán lẻ, hồ sơ khách hàng, tần suất và khối lượng hàng hóa phân phối, mức tiêu thụ sản phẩm và sử dụng dịch vụ, tính chất và tần suất các lần khiếu nại của khách hàng,..
  • Dữ liệu click-stream: được gọi là dữ liệu thu thập từ web, nội dung từ các trang mạng xã hội, quảng cáo trực tuyến, (tweet, blog, bài đăng trên Facebook, v.v.). Trong môi trường ngày nay, truyền thông xã hội và quảng cáo trực tuyến đóng một vai trò quan trọng trong chiến lược quảng cáo của các công ty, chẳng hạn như việc sử dụng dữ liệu click-stream rất quan trọng để quản lý đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt. Nhiều công ty thương mại điện tử trên toàn thế giới (ví dụ: Amazon, eBay, Zappos, Alibaba, v.v.) đã dựa vào dữ liệu click-stream để tăng doanh thu. Dữ liệu này có thể được áp dụng để dự đoán sở thích và thị hiếu của khách hàng.
  • Video data: hiện tại, các công ty thương mại điện tử muốn sử dụng không chỉ dữ liệu click-stream hoặc dữ liệu giao dịch mà còn kết hợp với phần mềm phân tích hình ảnh để thu thập dữ liệu video. Những dữ liệu này có tiềm năng gia tăng giá trị cho các công ty thương mại điện tử. Netflix sử dụng dữ liệu video để dự đoán thói quen, hành vi khách hàng và đánh giá chất lượng trải nghiệm khách hàng. Ngoài ra, công cụ phân tích nhu cầu và trực quan hóa giúp Netflix tìm hiểu được sở thích, điều này khiến họ đạt được thành công.
  • Voice data: dữ liệu giọng nói từ các cuộc gọi điện thoại, trung tâm cuộc gọi, dịch vụ khách hàng Bằng chứng trong nghiên cứu gần đây, dữ liệu giọng nói có lợi cho việc phân tích hành vi mua của người tiêu dùng hoặc nhắm mục tiêu khách hàng mới. American Express, sử dụng và theo dõi dữ liệu từ bộ phận Call center để đưa ra các ưu đãi được cá nhân hóa đến khách hàng trong thời gian ngắn nhất. Các công ty thương mại điện tử dung các công cụ, phần mềm để phân tích văn bản được soạn thảo lại từ voice data. Ngoài ra, nhiều sắc thái của ngôn ngữ, như tình cảm, tiếng lóng và ý định, có thể phát hiện và phân tích bởi các công cụ Big Data Analytics.

Tóm lại, các nguồn dữ liệu Big Data chính trong E-commerce có thể bao gồm:

  1. Phương tiện truyền thông xã hội và các trang mạng bao gồm Facebook, LinkedIn, Twitter và blog, website.
  2. Giao dịch qua Internet, mua, bán (bao gồm thủ công và tự động), hoạt động giao dịch qua ngân hàng.qua hệ thống trao đổi dữ liệu điện tử EDI
  3. Các thiết bị thông minh smartphone, tablet cung cấp dữ liệu cuộc gọi, video, voice, dữ liệu từ các app giao dịch, mua bán trực tuyến
  4. Hệ thống cảm biến và các thiết bị Internet of Things, kết nối Internet với các phần cứng khác.

Đến đây là kết thúc phần 1 chủ đề về Big Data trong lĩnh vực E-commerce, mời các bạn theo dõi tiếp phần 2 sẽ đi vào trọng tâm phân tích các ứng dụng, và lợi ích Big Data đối với các công ty E-commerce.

Nguồn tham khảo:

Nguồn

2018 Global E-commerce Report của E-commerce Foundation

E-commerce Industry In Viet Nam Report của EVBN (EU-Viet Nam Business Network)

Research page: “Big Data Analytics for E-Commerce –Its Impact on Value Creation” của International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, tác giả Avinash B.M., Akarsha B.M.

https://medium.com/nova-marketing-insights/driving-e-commerce-growth-using-big-data-410427649c78

https://www.searchtechnologies.com/blog/big-data-use-cases-for-business

https://dataconomy.com/2018/02/5-ways-big-data-analytics-will-impact-e-commerce-2018/

https://www.bigcommerce.com/blog/ecommerce-big-data/#how-to-use-big-data-for-ecommerce-business-success

https://www.kreezalid.com/blog/78427-10-differences-between-marketplace-and-e-commerce-you-should-know

https://www.thebalancesmb.com/ebusiness-vs-ecommerce-1141573

https://www.quora.com/What-is-online-business

https://www.abetterlemonadestand.com/what-is-ecommerce/#3

 

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>