Walmart đã ứng dụng Big Data để tăng doanh số bán hàng như thế nào?

Walmart đã ứng dụng Big Data để tăng doanh số bán hàng như thế nào?

Có lẽ chúng ta đều biết Walmart là nhà bán lẻ có doanh thu lớn nhất thế giới, đơn cử trong năm 2002, doanh thu của họ lên đến 572 tỷ USD.

Chỉ cần Nhìn vào quy mô hoạt động với hơn 20.000 cửa hàng tại 28 quốc gia và 2 triệu nhân viên thì chúng ta sẽ tưởng tượng được số lượng dữ liệu nảy sinh từ hoạt động thương mại mỗi ngày của Walmart là lớn như thế nào?

Từ rất lâu, các lãnh đạo công nghệ của Walmart đã nhìn thấy tầm quan trọng của dữ liệu lớn. Vào năm 2004, khi mà cơn bão Sandy đổ bộ vào nước Mỹ, các nhà phân tích dữ liệu của Walmart đã phát hiện ra rằng: Khi dữ liệu được nghiên cứu toàn diện, chứ không phải là riêng lẽ, nó sẽ mang lại giá trị vô cùng lớn lao. Giám đốc Công nghệ Linda Dillman đã gửi ngay một báo cáo nóng đến ban lãnh đạo tập đoàn với nội dung là: cùng với đèn pin, trang thiết bị cứu hộ thì doanh số bán bánh dâu tây Pop Tarts cũng tăng đột biến. Ngay lập tức, nhiều nguồn bánh Pop Tarts được huy động gấp để đưa vào vùng chịu ảnh hưởng của bão. Và kết quả là Walmart đạt được một năm có doanh thu tăng trưởng mạnh mẽ.

Nhờ vào sự kiện này, tập đoàn Walmart bắt đầu tập trung nguồn lực vào Big Data và phân tích dữ liệu. Trong nhiều năm, Walmart luôn giữ vị trí là tập đoàn có mức đầu tư vào Big Data, vào cloud lớn nhất thế giới. Đến năm 2015, hệ thống máy tính phân tích dữ liệu của họ có khả năng xử lý đến 2.5
petabytes cho mỗi giờ.

Big Data đã giải bài toán gì cho các doanh nghiệp bán lẻ như Walmart?

Các siêu thị bán hàng triệu sản phẩm cho hàng triệu khách hàng một ngày. Và đây là một lĩnh vực chịu sự cạnh tranh khốc liệt, không chỉ về giá, dịch vụ khách hàng và còn các dịch vụ phụ trợ. Siêu thị có sản phẩm tốt thôi chưa đủ, quan trọng nhất còn liên quan đến vị trí, và có bán đúng thời điểm hay không. Chẳng hạn, khi có một lượng người khổng lồ muốn mua một vài món hàng nào đó, hệ thống kho vận của họ phải vận hành tốt, đảm bảo không phát sinh vấn đề.

Năm 2011, các giám đốc công nghệ của Walmart đệ trình một đề án có tên là @WalmartLabs để khởi đầu cho sự tập trung nghiên cứu nhu cầu khách hàng và phát triển các sáng kiến mới dựa trên dữ liệu lớn. 

Đỉnh cao của sự đầu tư này là, trung tâm Data Cafe (Bentonville, Arkansas)  có thể giám sát 200 luồng dữ liệu ra vào trực tuyến, mỗi luồng lên đến hàng petabyte. Bao gồm cả luồn chứa 40-petabyte của các hoạt động thương mại tuần trước.

Giám đốc trung tâm dữ liệu Naveen Peddamail nói rằng, khả năng phân tích thời gian thực chính là một trong những điểm cốt lõi để gia tăng hiệu suất kinh doanh. Trong lĩnh vực thương mại, chỉ cần một tuần sau thì nhu cầu khách hàng đã khác hẵn trước.

Mục tiêu của Walmart là cung cấp thông tin cho các đối tác là các nhà cung cấp để họ kịp thời sản xuất, cung ứng hàng hóa nhanh nhất. Ngoài ra, các bộ phận kinh doanh trong tập đoàn đều được mời đến trung tâm dữ liệu để cùng tham vấn, phân tích với các chuyên gia và đưa ra các giải pháp.

Trong một lần nọ, từ Big Data, trung tâm phân tích phát hiện một nhóm hàng hóa bỗng dưng bị tụt doanh số. Sau khi xem báo cáo thống kê, giám đốc Naveen Peddamail phát hiện ra rằng: Có lỗi trong cách định giá các mặt hàng và vấn đề ngay lập tức được xử lý.

Một lần khác vào mùa Halloween, khi quan sát dữ liệu thời gian thực, trung tâm dữ liệu nhận thấy: Có nhiều chuổi cửa hàng bán rất tốt một loại bánh qui nhưng có một số cửa hàng không bán được chút nào. Ngay lập tức hệ thống gửi báo động đến giám đốc các cửa hàng và cuối cùng thì ra bánh chưa hề được đưa lên kệ.

Ngoài thống kê và phân tích Big Data, Walmart còn nghiên cứu rất sớm lĩnh vực AI. Chẳng hạn, họ có thể phân tích các cuộc trò chuyện trên các diễn đàn, mạng xã hội và dự đoán khả năng mua sắm. Một dự án khác là Shopycat tập trung vào việc dự đoán thói quen mua sắm của một người bị ảnh hưởng từ người khác. Cũng như phát triển cả một engine, có tên là Polaris, chuyên thu thập từ khóa tìm kiếm của khách hàng trên trang web và sau đó tập hợi lại để paahn tích.

Nhờ tập trung đầu tư vào trung tâm dữ liệu, Walmart đã có thể giảm thời gian từ lúc phát hiện vấn đề cho đến khi hoàn tất việc xử lý chỉ còn 20 phút.

Có bí ẩn gì trong trung tâm dữ liệu Data Cafe của Walmart?

Sau một tuần, database chứa dữ liệu giao dịch của Walmart có thêm 200 tỷ dòng. Ngoài dữ liệu thương mại, Walmart còn thu thập dữ liệu khác, với hơn 200 lĩnh vực khác nhau. Chẳng hạn như dữ liệu thời tiết, giá xăng, viễn thông mạng xã hội...

Với khoản 40 petabyte, kết quả chỉ 1 tuần thu thập từ các chuỗi cửa hàng. Một con số rất lớn và vượt quá các kỹ thuật lưu trữ truyền thống. Và Walmart tìm đến Hadoop, kỹ thuật lưu trữ dữ liệu phi tập trung. Giám đốc công nghệ Jeremy King nói rằng, mục đích lưu trữ phân tán là để cho tất cả các bộ phận trong tập đoàn đều có thể tiếp cận. 

Nhiều người lo lắng, sự bành trướng số lượng dữ liệu mỗi ngày sẽ làm cản trở các siêu máy tính của Walmart phân tích. Tuy nhiên, ngoài kỹ thuật lưu trữ họ còn có các phần mềm AI dùng để phân loại, sắp sếp trước khi lưu trữ.

Walmart gặp khó khăn thế nào trong cuộc chơi dữ liệu lớn?

Với những kế hoạch đầy tham vọng về Big Data, Walmart cũng khá đau đầu trong việc tìm kiếm nhân sự có trình độ và kỹ năng đáp ứng được yêu cầu kỹ thuật khắt khe. Ngoài Walmart, còn có rất nhiều doanh nghiệp khác tại Mỹ gặp vấn đề lớn tương tự trong cuộc chơi Big Data, khan hiếm nhân sự giỏi.

Để giải quyết bài toán này, Walmart tổ chức các cuộc thi giải đáp các bài toán dạng như: sáng tạo ý tưởng khuyến mãi vào mùa lễ tết, đưa ra phương pháp giải quyết hàng tồn kho. Và có rất nhiều nhân tài được Walmart đưa về trung tâm dữ liệu từ các cuộc thi thố kiểu này.

Sau khi các nhân sự mới được tuyển dụng, họ được luân chuyển sang nhiều bộ phận khác nhau trong trung tâm dữ liệu. Ngoài mục đích đào tạo cho nhân sự có kỹ năng và kinh nghiệm, sự luân chuyển sẽ giúp các nhân như sự mới có góc nhìn bao quát hơn về số liệu.

Từ Walmart, chúng ta có cách nhìn nhận gì về Big Data?

Các hệ thống bán lẻ kiểu siêu thị, nhất là các doanh nghiệp lớn như Walmart có mô hình phức tạp, có hệ thống chuỗi được đặt tại nhiều quốc gia, có số liệu phát sinh lớn. Đây là những doanh nghiệp lý tưởng có thể áp dụng Big Data vào quá trinh kinh doanh thương mại.

Thành công trong công tác phân tích dữ liệu còn giúp Walmart có thêm nhiều sáng tạo để phù hợp với thị trường, kịp thời với thị hiếu và quan trọng hơn, giúp họ phát hiện sớm các vấn đề trong lĩnh vực có sự cạnh tranh cực kỳ căn thẳng.

Mặc dù thương mại điện tử đã bùng nổ, nhưng vẫn có rất nhiều khách hàng vẫn muốn lên xe, đến siêu thị mua sắm và vui chơi. Và rõ ràng rằng, đây vẫn là một thì trường rộng lớn, cạnh tranh lớn. Nhưng qua các số liệu thu thập được, chúng ta có thể phát hiện ra điều gì đó rất mới mẻ.