WALMART: Dữ liệu lớn được sử dụng để tăng hiệu suất siêu thị?
Walmart – nhà bán lẻ lớn nhất thế giới. Công ty lớn nhất thế giới về doanh thu, có hai triệu nhân viên và 20.000 cửa hàng tại 28 quốc gia.
Không có gì ngạc nhiên khi Walmart đã nhận thấy giá trị trong phân tích dữ liệu từ lâu.
Vào năm 2004 khi cơn bão Sandy tấn công vào Hoa Kỳ, họ đã phát hiện ra rằng những hiểu biết bất ngờ có thể được đưa ra ánh sáng khi dữ liệu được nghiên cứu một cách tổng thể, thay vì các bộ riêng lẻ.
Cố gắng dự báo nhu cầu cung cấp khẩn cấp khi đối mặt với cơn bão Sandy đang đến gần, CIO Linda Dillman đã đưa ra một số thống kê đáng ngạc nhiên. .
Như là đèn pin và các thiết bị khẩn cấp, dự báo thời tiết xấu đã dẫn đến sự gia tăng doanh số của bánh Pop-Tarts dâu tây ở một số địa điểm khác.
Nguồn cung bổ sung trong số này đã được gửi đến các cửa hàng trong phạm vi đường đi của cơn bão Frances năm 2012 và được bán cực kỳ tốt.
Mục lục
Lợi ích trong việc theo dõi và phân tích dữ liệu?
Walmart đã phát triển bộ phận Phân tích và Dữ liệu Lớn từ đó, liên tục duy trì đỉnh cao. Năm 2015, họ xử lý 2,5 petabyte thông tin mỗi giờ.
Walmart Data Cafe, một trung tâm phân tích hiện đại theo dõi 200 luồng dữ liệu bên trong và bên ngoài theo thời gian thực, bao gồm cơ sở dữ liệu 40 petabyte của tất cả các giao dịch bán hàng trong những tuần trước
Ngoài ra còn có một hệ thống theo dõi các chỉ số hiệu suất trên toàn công ty và kích hoạt cảnh báo tự động khi họ đạt đến một mức nhất định
Naveen Peddamail – Nhà phân tích thống kê cấp cao của Walmart – nói:
Nếu bạn không thể phân tích doanh số trong một tuần hoặc một tháng, thì bạn đã mất doanh số trong thời gian đó. Mục tiêu của chúng tôi là luôn luôn có được thông tin cho các đối tác kinh doanh của chúng tôi nhanh nhất có thể, để họ có thể hành động và cắt giảm thời gian quay vòng.
Xem thêm:
Growth Mastermind – Growth bằng 4H của Edumall
Làm thế nào để dữ liệu lớn ứng trong thực tiễn?
Một đội tạp hóa đang gặp khó khăn để hiểu tại sao doanh số bán các sản phẩm cụ thể bị giảm bất ngờ. Thì Dữ liệu của Data Cafe, rất nhanh chóng nhận ra rằng sự suy giảm đó có liên quan trực tiếp đến lỗi về định giá.
==> Nhờ đó lỗi ngay lập tức được khắc phục và doanh số phục hồi trong vòng vài ngày.
Một mùa Halloween, số liệu bán bánh quy đang được theo dõi, cho thấy rằng có một số địa điểm không bán được. Vì vậy họ đã kích hoạt cảnh báo cho các nhóm bán hàng có trách nhiệm đối với các cửa hàng đó.
==> Những người nhanh chóng nhận ra rằng các sản phẩm thậm chí còn chưa được đưa lên kệ. Không hề phức tạp, nhưng sẽ không thể thực hiện được nếu không có các phân tích thời gian thực.
- Một sáng kiến khác là Dự án “Walmart ’s Social Genome” dùng để lắng nghe các cuộc trò chuyện trên Mạng xã hội và cố gắng dự đoán những sản phẩm mà mọi người sẽ mua
- Họ cũng có dịch vụ Shopycat để dự đoán thói quen mua sắm của mọi người bị ảnh hưởng bởi bạn bè của họ (sử dụng lại dữ liệu truyền thông xã hội)
- Công cụ tìm kiếm của riêng, có tên Polaris, để cho phép họ phân tích các cụm từ tìm kiếm được khách hàng nhập vào trang web.
Bất kỳ thử thách nào cũng đều vượt qua?
Với tham vọng của Walmart, việc mở rộng nhanh chóng đòi hỏi một lượng lớn nhân viên mới và việc tìm đúng người với các kỹ năng phù hợp tỏ ra khó khăn. Vấn đề này cũng đúng với hơn một nửa doanh nghiệp theo nghiên cứu của Gartner
Một trong những phương pháp tiếp cận là cuộc thi trên trang web Kaggle – do cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu đóng góp.
Kaggle đặt cho người dùng trang web một thách thức liên quan đến việc dự đoán các sự kiện quảng cáo và theo mùa như bán hàng và giải phóng mặt bằng sẽ ảnh hưởng đến doanh số của một số sản phẩm khác nhau.
Những người đã đưa ra các mô hình phù hợp nhất với dữ liệu thực tế do Walmart thu thập, sẽ được mời để ứng tuyển vào các vị trí trong nhóm khoa học dữ liệu. Một trong những người đó là Naveen Peddamail
Nhà tuyển dụng cao cấp của Walmart, Mandar Thakur nói:
Cuộc thi Kaggle đã tạo ra một tiếng vang về Walmart và tổ chức phân tích của chúng tôi. Mọi người luôn biết Walmart đã tạo ra và có rất nhiều dữ liệu, nhưng phần hay nhất là điều này cho mọi người thấy cách chúng tôi sử dụng nó một cách chiến lược.
Các điểm chính & học tập được là gì?
Các siêu thị là các doanh nghiệp lớn, nhanh, liên tục thay đổi, phức tạp, nhiều hệ thống rời rạc, là một doanh nghiệp lý tưởng để áp dụng phân tích Dữ liệu lớn. Thành công trong kinh doanh được thúc đẩy bởi sự cạnh tranh.
Walmart luôn dẫn đầu trong các sáng kiến dựa trên dữ liệu:
Chẳng hạn như các chương trình trung thành và khen thưởng, và bằng cách hết lòng cam kết với những tiến bộ mới nhất trong các phân tích đáp ứng, thời gian thực mà họ đã cho thấy họ có kế hoạch duy trì tính cạnh tranh.
Việc doanh nghiệp sử dụng tốt trong phân tích dữ liệu, giúp tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm khách hàng nhờ đó đạt được thành công.
Bạn có thể quan tâm
Cách sử dụng Google Data Studio và Google Analytics để hiểu hành vi Khách hàng của bạn
Team dịch ITAN
