Ý nghĩa đằng sau công cụ Insights Tool của Ahamove

Tổng hợp dữ liệu khách hàng và phát triển một Insights Tool có vai trò quan trọng như thế nào đối với khách hàng (merchants) và đối với doanh nghiệp B2B như Ahamove? Cùng tìm hiểu về ý nghĩa của công cụ / công nghệ này đối với mục tiêu kinh doanh qua topic “How We Get Powerful Insights From Aggregating Consumer Data”, trình bày bởi anh Phó Hoàng Hướng – Head of Business Intelligence @Ahamove.

Về Ahamove

Ahamove là công ty hoạt động trong lĩnh vực giao hàng, một on-demand platform on logistics service. Một user có nhu cầu giao hàng sẽ truy cập vào app Ahamove để tạo giao dịch. Từ đây sẽ phát sinh một demand, tài xế đóng vai trò là supply sẽ đến vị trí user lấy hàng và giao đến người nhận cuối cùng.

Câu hỏi đặt ra là customer của mình hiện tại là ai và họ đang có nhu cầu gì? Để từ đó, công ty có những hướng sử dụng data phù hợp hơn trong việc phục vụ họ.

Khách hàng của Ahamove là ai?

Có 80% khách hàng của Ahamove hiện tại là các merchants – những hộ kinh doanh vừa và nhỏ. Do đó, các mặt hàng kinh doanh của họ thường là thức ăn nhanh, mỹ phẩm, quần áo,… Vậy nên, vấn đề cần giải quyết của Ahamove là bên cạnh việc tìm kiếm một đối tác giao hàng còn phải làm sao để đáp ứng được mong muốn của các merchants.

Để làm được điều đó, chúng tôi sẽ tiến hành các dự án, nghiên cứu, research để mang đến cho các merchants những thông tin bổ ích và phù hợp nhất mà họ có thể tham khảo và sử dụng.

Vậy merchant cần những gì? Mình sẽ phải tìm ra xem người tiêu thụ của họ đang ở đâu? Nhìn chung, các merchant sẽ mong muốn tìm kiếm người tiêu dùng ở khắp mọi nơi vậy nên họ sẵn sàng chi rất nhiều tiền để tìm được các khách hàng thực thụ của mình. Điển hình là ở lĩnh vực Digital Marketing, họ sẵn sàng đầu tư tiền bạc để quảng cáo trên Facebook, Google, Youtube. Hoặc trong ngành F&B, merchants sẵn sàng lấy số tiền lời của mình để cho các app giao hàng nhằm có được nhiều đơn hàng hơn từ các nguồn này.

Làm thế nào để tổng hợp những data hiện tại và đưa ra các insights tool?

Ahamove sẽ kết hợp với các data public để đưa ra các insights cho merchant của mình, giúp giải quyết nhu cầu về việc muốn tìm hiểu xem, khách hàng của merchant đang ở đâu. Để làm được điều này, chúng tôi thường chia thành 2 hướng chính:

1. Thứ nhất là tập trung vào mặt hàng họ đang kinh doanh.
2. Thứ hai là tập trung vào vị trí khách hàng của merchant và những gì mà họ đang tiêu thụ.

Trending

Thông qua trending, chúng ta có thể thấy được xu hướng cũng như sự thay đổi của các mặt hàng: xem nó đang tăng, giảm hay giữ ở mức trung bình, thông qua các ngày, tuần, tháng như thế nào. Khi phân tích, mình có thể nhận ra một số insights khá bổ ích như trong khoảng thời gian từ tháng 8 đến tháng 9, những mặt hàng về đồng hồ, thời trang, giày dép,… có xu hướng tăng, khác hoàn toàn so với những năm trước.

Khi phân tích cụ thể vấn đề, mình nhận ra là do nó chịu ảnh hưởng từ nghị định 98 của chính phủ, quy định sẽ phạt những hộ kinh doanh kinh doanh các mặt hàng không chính ngạch. Lúc này các merchant nhập hàng thông qua đường tiểu ngạch bắt đầu xả kho, bán nhiều hơn vô tình tạo ra nhu cầu cao hơn vì giá rẻ.

Category Analyst

Khi chọn một mặt hàng, chúng ta sẽ xem được các heat map của consumer đang tập trung ở đâu. Một merchant có thể bán cross-sale nhiều mặt hàng khác nhau, họ có thể quan sát một cách tổng quan hơn xem khách hàng đang ở đâu.

Một điểm nữa là nếu chúng ta chọn quá nhiều mặt hàng overlap với nhau thì kết quả sẽ cho ra một thị trường khá phân tán, không thể cho thấy một kết quả mang tính tổng hợp, phản ánh được bản chất vấn đề.

Khi nghiên cứu, mình phát hiện ra một vấn đề, đó là chúng ta hay mặc định một merchant sẽ chỉ bán một ngành hàng, chẳng hạn như F&B thì chỉ bán thiên về các sản phẩm thuộc ngành F&B nhưng hoàn toàn không phải vậy.

Các merchant thường khá nhạy cảm với thị trường và luôn biết cách nắm bắt các trends. Họ có thể bán rất nhiều các mặt hàng không liên quan đến nhau miễn là nó đáp ứng được nhu cầu thị trường. Nhờ việc tận dụng tính năng category analyst này, họ có thể tối ưu hóa lợi nhuận và tận dụng nguồn dữ liệu khách hàng của họ để kinh doanh tốt hơn.

Xem thêm Big Data là gì? Tất tần tật về Big Data

Location Analyst

Khi chọn một vị trí, insights tool sẽ đưa ra thông tin ngành hàng nào đang chiếm ưu thế hơn so với ngành hàng khác ở cùng vị trí đó. Qua đó các merchant có thể tìm được những địa điểm kinh doanh thích hợp hơn. Họ có thể tối ưu hóa lợi nhuận bằng cách chuyển đến những vị trí gần hơn chẳng hạn.

Một điểm khá hay nữa là chúng ta có thể phân tích được sự khác nhau giữa hai địa điểm, phân tích xem ở khu vực nào người tiêu dùng sẽ mua nhiều mặt hàng gì.

Từ những thông tin và dữ liệu khách hàng đang có, chúng ta có thể tổng hợp và đưa ra các insights khá quan trọng, để từ đó phân tích xem đâu là vấn đề mà người dùng của merchant đang cần và họ nên làm gì để tối ưu hóa lợi nhuận của mình.

Bài viết được trích dẫn từ phần trình bày của anh Phó Hoàng Hướng tại sự kiện Vietnam Web Summit 2020 LIVE do TopDev tổ chức

Có thể bạn quan tâm:

• Big data là gì? Trò chuyện cùng CTO của Datamart Solutions để hiểu hơn về data
• Data scientist vs data analyst: những khác biệt mà bạn cần biết
• Chuyện nghề: Data Scientist là gì? Và hành trình để trở thành Data Scientist

Xem thêm các việc làm Developer hấp dẫn tại TopDev