Alion - All In One Learning Platform

Xin phép admin chia sẻ 01 học bổng rất hay cho sinh viên sắp ra trường
CHÍNH THỨC KHỞI ĐỘNG HỌC BỔNG “MCNA DATA TALENT 2025”
HỌC BỔNG MCNA Data Talent 2025 là chương trình học bổng được thiết kế với sứ mệnh đồng hành cùng những người trẻ nghiêm túc theo đuổi sự nghiệp dữ liệu. Dù bạn chưa có kiến thức hay kỹ năng, chỉ cần bạn sẵn sàng bắt đầu, MCNA sẽ ở bên bạn từ những bước đầu tiên.
Chúng tôi tạo ra chương trình này dành cho những người giống bạn:
🎯 Bạn chưa có nền tảng về dữ liệu nhưng tin rằng đây là ngành đáng để bắt đầu và theo đuổi nghiêm túc.
🎯 Bạn muốn tìm một chương trình học có lộ trình rõ ràng và người đồng hành thật sự.
🎯 Bạn khao khát một cơ hội chuyển ngành bài bản, không chỉ học mà còn được định hướng và thực hành để ứng tuyển.
🌱 Học bổng là lời cam kết của MCNA: nếu bạn thật sự nỗ lực và nghiêm túc, chúng tôi sẽ là người đồng hành – cung cấp kiến thức, công cụ và định hướng để bạn "chạm vào dữ liệu – mở ra sự nghiệp".
🎁 Học bổng có tổng giá trị lên đến gần 300.000.000 VNĐ
Với 60+ suất học bổng hỗ trợ từ 30% đến 100% học phí khóa học Power BI, bạn sẽ có cơ hội tham gia chương trình đào tạo thực chiến về Data và được:
- Học Power BI thành thạo trong 2 tháng
- Làm quen với storytelling bằng dữ liệu, Excel nâng cao, DAX
- Xây dựng dashboard thực tế phục vụ CV/ứng tuyển
- Mentoring 1:1 định hướng nghề nghiệp cùng chuyên gia
- Cơ hội tham gia dự án thực tế tại MCNA hoặc được giới thiệu đến đối tác tuyển dụng
1. Đối tượng tham gia:
- Sinh viên năm 2–4 thuộc các khối Kinh tế, CNTT, Quản trị kinh doanh, Tài chính
- Người đi làm trái ngành đang khao khát chuyển hướng sự nghiệp sang Data
- Người mới bắt đầu học nhưng chưa có định hướng nghề nghiệp rõ ràng

2. Giải thưởng:
- 💎 Học bổng Kim Cương 2 suất dành cho ứng viên xuất sắc nhất, hỗ trợ 100% học phí. Ngoài ra, bạn còn được mentoring 1:1 trong 3 buổi cá nhân hoá.
- 🥇 Học bổng Vàng: Gồm 15 suất, hỗ trợ 70% học phí
- 🥈 Học bổng Bạc: Gồm 20 suất, hỗ trợ 50% học phí.
- 🥉 Học bổng Đồng: Gồm 25 suất, hỗ trợ 30% học phí.

3. Cách thức đăng ký
Đăng ký trực tuyến tại: https://forms.gle/MG4ebrCDKtx6YnYS7
Thông tin chi tiết xem tại: https://mcna.vn/
MCNA tin rằng, với HỌC BỔNG MCNA DATA TALENT 2025, các bạn trẻ sẽ có cơ hội khẳng định bản thân, trang bị hành trang dữ liệu vững vàng để bứt phá trong học tập, sự nghiệp và tương lai số.
MCNA – chạm vào dữ liệu – mở ra sự nghiệp".
Liên hệ:
Email: [email protected]
Hotline: 0939.866.825 (Mr. Khang)
Website: https://mcna.vn/
Fanpage: MCNA Technology School

ỨNG DỤNG CỦA DỮ LIỆU LỚN (BIG DATA) VÀO CÁC NGÀNH KINH TẾ HIỆN NAY

Dữ liệu lớn (Big Data) đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.

📌 Thương mại điện tử
Trong kỷ nguyên tiêu dùng thông minh, thương mại điện tử là một trong những lĩnh vực nhận được những lợi ích vượt trội của việc ứng dụng big data trong quản trị.

📌 Ngành Ngân hàng
Ngân hàng là một lĩnh vực dịch phụ phức tạp, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ Fintech bùng nổ, giao dịch số gia tăng. Việc ứng dụng big data được kỳ vọng giúp giảm áp lực cho lĩnh vực này. Big Data đã tham gia vào rất nhiều công đoạn của ngân hàng, từ thu tiền mặt, giao dịch điện tử đến quản lý tài chính.

📌 Ngành Dịch vụ khách hàng
Nắm bắt nhu cầu khách hàng nhằm đưa ra chiến lược kinh doanh độc đáo, sáng tạo luôn là thách thức cũng như mục tiêu của bất kì doanh nghiệp. Ứng dụng Big Data cho phép mỗi đơn vị có thể giải quyết bài toán trên theo cách hoàn toàn mới.

📌 Ngành Bán lẻ
Khả năng thu thập thông tin về khách hàng một cách trực quan và phong phú đã cho giúp các dữ liệu lớn có thể phân tích thị trường cạnh tranh và xác định mối quan tâm của khách hàng, mang lại cơ hội cho ngành Bán lẻ trong cuộc cạnh tranh chiếm giữ niềm tin và sự hài lòng của khách hàng. Từ đó, cải thiện cải thiện hiệu suất và hiệu quả bán hàng của doanh nghiệp.

📌 Lĩnh vực sản xuất
Công nghiệp là một trong những lĩnh vực chịu tác động mạnh mẽ nhất từ xu hướng chuyển đổi các nhà máy và nền sản xuất trở nên thông minh hơn. Nền tảng kỹ thuật số đang dần trở thành xu hướng chính nhằm nâng cao tính cạnh tranh và tính thích ứng với các biến đổi thị trưởng nền sản xuất tương lai. Cách mà dữ liệu lớn nâng cao hiệu quả sản xuất mỗi nhà máy.

👉 Big Data vừa là mục tiêu đặt ra vừa là thách thức cho các doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số. Sự chuyển mình này đòi hỏi các đơn vị phải chuẩn bị cho mình một lộ trình lâu dài và chiến lược toàn diện.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

GIẢI PHÁP BIG DATA CHO THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ.

Một trong số những thành tựu khoa học rất được quan tâm là Big Data. Big Data có thể tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và các bản báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng.

✔️ Có thể thu thập dữ liệu và yêu cầu của khách hàng ngay cả trước khi khách thực sự bắt đầu giao dịch.
✔️ Tạo ra một mô hình tiếp thị hiệu suất cao.
✔️ Nhà quản lý trang thương mại điện tử có thể xác định các sản phẩm được xem nhiều nhất và tối ưu thời gian hiển thị của các trang sản phẩm này.
✔️ Đánh giá hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này làm tăng khả năng bán hàng, từ đó tạo ra doanh thu cao hơn.
✔️ Nếu bất kỳ sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng nhưng cuối cùng không được khách hàng mua, Big Data có thể tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể đó.
✔️ Các ứng dụng Big Data còn có thể tạo một báo cáo tùy chỉnh theo các tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm của khách truy cập, v.v.
✔️ Các ứng dụng cần thiết khác theo nhu cầu thực tế tại từng đơn vị.

Các dịch vụ chính Bigdata Solutions cung cấp:
+ Tư vấn và xây dựng hệ thống Big Data: khảo sát, đánh giá hệ thống dữ liệu hiện tại của các công ty; cung cấp các giải pháp xây dựng dựa trên nền tảng hiện có hoăc nâng cấp hệ thống, vận hành, bảo trì hệ thống dữ liệu.
+ Phân tích dữ liệu Big Data: Khai phá dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán tích hợp với số liệu mà đối tác hiện có. Thêm vào đó, các mô hình định lượng sẽ được sử dụng để hướng đến phân tích hành vi tiêu dùng, dự báo và phát triển chiến lược cạnh tranh.
+ Tư vấn chiến lược: Chiến lược phân khúc, giảm nguy cơ rời dịch vụ, tăng lòng trung thành của khách hàng. Thêm vào đó, từ kết quả phân tích, đối tác còn được tư vấn về xây dựng chiến lược xúc tiến kinh doanh tăng tần suất quan hệ khách hàng, đảm bảo dịch vụ chăm sóc khách hàng hiệu quả.
+ Tập huấn: cung cấp các khóa đào tạo kiến thức, kỹ năng về Big Data và cách thức hình thành chiến lược dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ (PHẦN 2)

1️⃣ Predictive analytics giúp công ty E-commerce hiểu về khách hàng của mình
Để đạt được thành công trong một thị trường E-commerce rất năng động và cạnh tranh cao, các doanh nghiệp thương mại điện tử phải có khả năng đi trước khách hàng một bước. Họ phải có khả năng dự đoán những gì khách hàng đang và sẽ tìm kiếm trên các website, các nền tảng thương mại điện tử khác.

2️⃣ Predictive Analytics cho phép các doanh nghiệp thương mại điện tử đẩy mạnh đề xuất, khuyến nghị các sản phẩm (marketing hướng cá nhân hóa) và phát triển những chương trình khuyến mãi hiệu quả
Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, phần lớn khách hàng thích mua sắm trực tuyến thoải mái tại nhà hoặc văn phòng khi đi làm, thì việc các website bán hàng trực tuyến, các nền tảng E-commerce có thể đưa ra các khuyến nghị, đề xuất những sản phẩm phù hợp cho họ đã nhanh chóng trở thành một trong những yếu tố chính quyết định sự thành công của một công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử.

3️⃣ Predictive Analytics hỗ trợ phát triển những mô hình định giá linh hoạt hơn
Thị trường bán lẻ trực tuyến đang cạnh tranh cực kỳ gay gắt. Và một trong những yếu tố quyết định sự thành bại của bất kỳ công ty hoạt động trong ngành thương mại điện tử nào đó chính là giá cả.

4️⃣ Predictive Analytics hỗ trợ giảm thiểu các gian lận, hành vi lừa đảo
E-commerce là “mảnh đất màu mỡ” để các tội phạm lừa đảo có thể thâm nhập và đây là yếu tố chính ảnh hưởng mạnh đến tỷ lệ đơn hàng giao dịch thành công và doanh thu của mỗi công ty hoạt động trong lĩnh vực E-commerce.

5️⃣ Predictive Analytics hỗ trợ quản lý chuỗi cung cứng
Phân tích dự báo cho phép các công ty hiểu được những sản phẩm mà khách hàng đang tìm kiếm, qua đó giúp xác định danh mục các sản phẩm phổ biến và không phổ biến.

6️⃣ Predictive Analytics cho phép ra quyết định kinh doanh nhanh hơn
Phân tích dự báo hỗ trợ dự báo trong thời gian thực xu hướng tiêu dùng, sở thích khách hàng, hay nhu cầu về các dòng sản phẩm cụ thể, đồng thời dự báo lượng hàng tồn kho, dự báo doanh thu,.. để mỗi công ty có thể triển khai nhanh các chiến lược bán hàng, chiến lược marketing, và các giải pháp chuỗi cung ứng hợp lý và nhanh nhất.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ (PHẦN 1)

Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, ALION đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.

🔻 Phân tích dự đoán bao gồm việc sử dụng nhiều kỹ thuật thống kê từ khai thác dữ liệu (data mining), mô hình dự đoán (predictive modelling) và học máy (machine learning), phân tích các sự kiện hiện tại và lịch sử để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai.

🔻 Trong kinh doanh nói chung, các mô hình dự báo khai thác các mẫu dữ liệu, chi tiết, các vấn đề được tìm thấy trong dữ liệu lịch sử và giao dịch để xác định rủi ro và cơ hội. Các mô hình của phân tích dự báo giúp các công ty nắm bắt mối quan hệ giữa nhiều yếu tố và đánh giá rủi ro với một tập hợp các điều kiện cụ thể nhằm xác định điểm số, hoặc trọng số cho những sự kiện diễn ra trong tương lai. Bằng cách áp dụng thành công phân tích dự báo, các công ty có thể chủ động đạt được giá trị từ các dự án Big Data.

🔻 Quy trình của phân tích dự báo bao gồm:
1️⃣ Define project: xác định dự án thông qua xác định mục tiêu kinh doanh, xác định phạm vi dự án, xác định tập dữ liệu nào sẽ khai thác,..
2️⃣ Data collection: thu thập dữ liệu phục vụ phân tích dự báo.
3️⃣ Data analysis: phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, làm sạch và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, đi đến kết luận.
4️⃣ Statistics: kiểm điệm, thống kê cho phép xác nhận các giả định, giả thuyết và kiểm tra chúng bằng các mô hình thống kê tiêu chuẩn.
5️⃣ Modelling: xây dựng các mô hình tự động dự báo chính xác về các sự kiện tương lai cùng với các công cụ để đánh giá và chọn các mô hình tốt nhất.
6️⃣ Deployment: triển khai mô hình, bằng cách tự động hóa các quyết định dựa trên mô hình dự báo, triển khai các kết quả phân tích vào quy trình ra quyết định hàng ngày để có kết quả, và báo cáo cụ thể.
7️⃣ Model monitoring: giám sát, đánh giá tính hiệu quả của các mô hình.

🔻 Predictive analytics được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, marketing, bán lẻ, viễn thông, du lịch, y tế, tự động hóa...

Mặc dù các công cụ phân tích dự báo đã nhanh chóng được ứng dụng nên phổ biến trong lĩnh vực Big Data và ở nhiều lĩnh vực khác, các công ty triển khai bán hàng trực tuyến, kinh doanh trực tuyến, hay thâm nhập vào thị trường E-commerce vẫn còn chậm hay chưa tiếp cận công cụ phân tích dự báo vì cho rằng nó phức tạp và không phù hợp, hay không đủ khả năng triển khai. Tuy nhiên, khi Big Data hay Data Analytics đang ngày một phát triển, ngày càng có nhiều tập đoàn công nghệ, hay tổ chức chuyên cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu ra đời, hỗ trợ các công ty với quy mô khác nhau hoạt động ở nhiều lĩnh vực khác nhau có thể phát triển các dự án Big Data, trong đó có predictive analytics. Những giải pháp, công nghệ Big Data trong những năm tới đây có thể được các công ty thương mại điện sử dụng và tích hợp trên nhiều nền tảng khác nhau.

👉 Ứng dụng của predictive analytics trong lĩnh vực E-commerce là rất nhiều, nhưng đều tập trung vô các mục tiêu chính cũng gần giống như lợi ích Big Data đem lại mà chúng tôi đã đề cập ở các bài viết trước bao gồm giúp công ty hiểu sâu hơn về khách hàng, phát triển mô hình giá linh hoạt, đề xuất các sản phẩm phù hợp đến khách hàng, ngăn chặn lừa đảo, hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng, và hỗ trợ ra quyết định.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

CÁCH BẮT ĐẦU VỚI KHO DỮ LIỆU THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu với kho dữ liệu thương mại điện tử của mình, đây là các bước bạn cần thực hiện: .

1️⃣ Xác định nguồn dữ liệu và số liệu bạn muốn di chuyển
Trước khi chọn, bạn phải biết dữ liệu đó là gì và nó phục vụ cho mục đích phân tích nào:

✔️ Nguồn dữ liệu và chỉ số (metric) đánh giá bạn muốn di chuyển
✔️ Dữ liệu nào bắt buộc phải di dời vào kho dữ liệu?
✔️ Việc di chuyển dữ liệu sẽ giúp ích gì cho hoạt động thương mại điện tử của bạn?

2️⃣ Chọn điểm đến cho dữ liệu
Bạn có thể lựa chọn kho dữ liệu đám mây từ nền tảng Supermetric hay các lựa chọn thuê ngoài outsource khác làm nơi lưu trữ dữ liệu. Bạn cũng cần xem xét yếu tố như khả năng tùy chọn phân tích và trình bày dữ liệu, hình ảnh trực quan để lựa chọn nền tảng chứa dữ liệu phù hợp nhất cho doanh nghiệp.

Mặt khác, marketer có thể bắt đầu xem xét điều kiện cơ sở hạ tầng phần cứng kỹ thuật công ty có thể đáp ứng và nền tảng dữ liệu thích hợp với mục tiêu kinh doanh của công ty.

Xác định nền tảng làm kho dữ liệu cho doanh nghiệp:
✔️ Tích hợp nền tảng dữ liệu đáp ứng yêu cầu của trang dashboard tổng quan. Chẳng hạn như Supermetrics sẽ tích hợp tất cả dữ liệu của bạn trong kho kỹ thuật số. Sau đó, bạn tạo trang tổng quan trong các công cụ như Google Data Studio, Tableau và Power BI. Supermetrics thậm chí còn cung cấp trình kết nối trực tiếp từ Snowflake tới Google Data Studio, giúp tự động hóa nguồn cấp dữ liệu.
✔️ Tìm các công cụ tự động hóa cho kho dữ liệu trên nền tảng đám mây (cloud-based warehouse). Nếu bạn không thể tự động hóa luồng dữ liệu, bạn chỉ đang tốn thời gian khi tổng hợp dữ liệu thủ công.

Ví dụ: Supermetrics có thể giúp tự động hóa việc truyền dữ liệu thương mại điện tử đến bất kỳ kho dữ liệu trên nền tảng cloud như Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics và Amazon Redshift. Đây là ví dụ về cách công ty tự động hóa đường dẫn dữ liệu của mình tới Google BigQuery.

✔️ Xác định mục tiêu lưu trữ dữ liệu của bạn. Bạn nên tìm kiếm một nền tảng di chuyển dữ liệu đến doanh nghiệp của mình, tự động cập nhật dữ liệu đó vào vị trí giúp dễ dàng xem và truy cập bất kỳ lúc nào. Điều này cho phép bạn truy cập liên tục vào dữ liệu mới, sạch. Dữ liệu đó hiện đã sẵn sàng để tiếp sức cho mọi khía cạnh của doanh nghiệp bạn.

3️⃣ Chọn phương thức truyền dữ liệu của bạn
Cuối cùng, bạn sẽ cần thiết lập phương thức truyền dữ liệu của mình thông qua nền tảng quản lý các đường truyền dữ liệu như Supermetrics, kết nối API tùy chỉnh tự phát triển hoặc thậm chí là kết nối API tùy chỉnh thuê ngoài. Chọn một phương pháp di chuyển dữ liệu an toàn, bảo mật với rủi ro tối thiểu trong quá trình di chuyển.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

SỬ DỤNG KHO DỮ LIỆU THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ NHƯ THẾ NÀO?

Sở hữu một kho dữ liệu thật tuyệt vời! Nhưng làm thế nào để sử dụng chúng một cách hiệu quả nhất?

1️⃣ Mô hình phân bổ
Mô hình phân bổ hay Attribute model có nghĩa là gắn các thẻ tag doanh số đến những nguồn dữ liệu phù hợp với các quy tắc do bạn đề xuất. Chẳng hạn, bạn chỉ định một phần hoặc toàn bộ tín dụng bán hàng (chỉ số doanh thu) cho từng nhân viên sale (trong phần dữ liệu nhân viên sale) trong quy trình bán hàng của mình.

Do đó, bạn sẽ có một phép đo tỷ lệ hoàn vốn ROI nội bộ rõ ràng hơn với thông tin của từng nhân viên sale bán trên kênh bán hàng nào, ai mang đến doanh thu tốt nhất, v.v. Những thông tin này rất quan trọng trong môi trường kho dữ liệu thương mại điện tử lớn.

2️⃣ Phân tích dự đoán
Trong thương mại điện tử, phân tích dự đoán giúp ước tính doanh số bán hàng trong quý tới. Từ đó, xây dựng các đề xuất nội dung và sản phẩm thực tế, thiết thực cho các phân khúc khách hàng của bạn.

Một nghiên cứu của Forrester năm 2015 cho thấy rằng dự đoán tính điểm khách hàng tiềm năng rất quan trọng. Với khả năng cho điểm khách hàng tiềm năng, bạn có thể dự đoán khách hàng tiềm năng nào có nhiều khả năng chuyển đổi thành khách hàng nhất. Điều này tạo ra đòn bẩy ngay lập tức trong tiếp thị: bạn tiếp thị đúng khách hàng mục tiêu mà mình hướng đến, phân bổ chi phí hợp lý và ước tính được ROI thu được trên các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ như Netflix: Trước khi công ty cho sản xuất một bộ phim, họ sẽ không ném tiền qua cửa sổ mà sử dụng phân tích dự đoán thông qua dữ liệu lịch sử để xác định loại chương trình mà khách hàng thực sự muốn.

3️⃣ Phân khúc khách hàng
Đây là bước cơ bản nhất trong kinh doanh được định nghĩa bởi nguyên tắc Pareto: một phần nhỏ khách hàng có khả năng có tác động lớn nhất đến lợi nhuận của bạn.

Phân khúc khách hàng giúp bạn dễ dàng hoạch định chiến lược và sử dụng nó làm lợi thế cạnh tranh cho công ty.

Thông thường, phân khúc khách hàng dựa trên các biến truyền thống như nhân khẩu học. Nhưng hiện nay, kho dữ liệu thương mại điện tử đã mở ra rất nhiều khả năng giúp xác định và phân biệt khách hàng. Chúng ta có thể dựa vào hành vi của họ như: sản phẩm đã mua, khả năng họ mở email quảng cáo và hành vi ghé thăm trước đó. Một số cửa hàng thương mại điện tử thậm chí còn đưa ra các khuyến nghị về thời tiết cụ thể dựa trên vị trí địa lý.

4️⃣ Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và chi phí marketing
Khi có cái nhìn đúng đắn về các phân khúc khách hàng, bạn sẽ có các mục tiêu chính xác hơn cho các quảng cáo trả phí. Với kho dữ liệu được kết nối các nguồn dữ liệu quảng cáo đổ về, doanh nghiệp sẽ thu hoạch được rất nhiều insight có giá trị, phát triển nhiều chiến dịch marketing hiệu quả hơn.

Ví dụ: Thử nghiệm phân tách A/B (A/B split testing) cho phép nhắm mục tiêu các biến khác nhau trong chiến dịch của mình. Điều này bao gồm lựa chọn kênh quảng cáo, thông điệp cấp cao high-level message, nhắm mục tiêu theo đối tượng và thậm chí là phiên bản sao lưu dùng trong chiến dịch quảng cáo. Những nguồn dữ liệu này khi được chuyển vào kho dữ liệu, bạn sẽ có kết quả của mọi chiến dịch sẵn sàng để so sánh xem mức độ hiệu quả giữa chúng.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]

LỢI ÍCH CỦA KHO LƯU TRỮ DỮ LIỆU VỚI DOANH NGHIỆP THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Việc tạo ra một hệ thống dồn tất cả dữ liệu vào một nơi duy nhất mang lại những lợi ích cho ngành TMDT sau:

1️⃣ Tìm kiếm insight nhanh hơn
Trước khi muốn phân tích dữ liệu thường cần thu thập dữ liệu trước. Nếu đã có sẵn hệ thống thu thập, lưu trữ tất cả dữ liệu liên quan, bạn có thể lấy đó và phân tích bất cứ lúc nào.

2️⃣ Giảm hiệu ứng silo (silo effect)
Thông thường dữ liệu của doanh nghiệp bị phân tán trên nhiều nền tảng lưu trữ dữ liệu như Shopify, Google Analytics, Facebook, v.v. Bạn không thể có được toàn cảnh bức tranh lớn về hoạt động kinh doanh của công ty thông qua cách kết nối dữ liệu này, bởi vì nó tốn rất nhiều thời gian và công sức.

Chính vì vậy, để kết nối những dữ liệu này cần tốn nhiều thời gian và công sức và không thể phân tích bức tranh toàn cảnh hoạt động kinh doanh của công ty.

Công việc thu thập và đo lường dữ liệu từ các kênh rất khó khăn. Lưu trữ dữ liệu là đúng, nhưng nếu chỉ nhìn thấy một phần của dữ liệu tổng thể, nó chỉ hữu ích một phần cho doanh nghiệp. Vì vậy, kho dữ liệu hay Data warehouse làm giảm bớt khó khăn của hiệu ứng silo và giúp bạn trực quan hóa các xu hướng qua bức tranh dữ liệu lớn.

3️⃣ Toàn quyền sở hữu dữ liệu
Khi lưu trữ dữ liệu phân tán nhiều kênh (silo effect), bạn không thể hiện được hết insight về hoạt động kinh doanh của công ty. Một bất lợi khác, bạn phải tuân theo chính sách lưu giữ dữ liệu của mọi nền tảng đang sử dụng. Nếu họ quyết định loại bỏ dữ liệu quan trọng nào thì đây sẽ là tổn thất lớn cho công ty.

Với kho dữ liệu riêng, bạn có thể di chuyển và quản lý nguồn dữ liệu của doanh nghiệp. Nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu để thiết lập các mô hình dự đoán hành vi của khách hàng, bạn có thể dựa vào lịch sử dữ liệu để phân tích và thực hi Lưu trữ dữ liệu và chi phí

Công ty sẽ phải chi trả một khoản chi phí để xây dựng kho dữ liệu bao gồm thiết lập nền móng cho kho dữ liệu, xây dựng các đường truyền dữ liệu vào kho kỹ thuật số mới.

Theo ước tính chung, chi phí thiết lập các đường truyền dữ liệu giao động như sau:
✔️ Với hệ thống đường truyền dữ liệu tự phát triển home-grown,có thể tốn hơn 300 triệu VNĐ cho việc lập mô hình dữ liệu và khoảng hơn 200 triệu VNĐ để đẩy tất cả dữ liệu từ kênh khác nhau vào kho lớn
✔️ Với đường ống dữ liệu thuê ngoài outsourced, một nhà cung cấp trụ sở tại Mỹ có thể tính phí bạn 20.000 – 50.000 USD tương đương khoảng từ 500 triệu VNĐ đến 1 tỷ VNĐ cho mỗi đầu nối dữ liệu, với phí quản lý dự án nội bộ lên tới 1.400 USD tương đương 32 triệu VNĐ mỗi tuần.

Chi phí để xây dựng kho dữ liệu là không hề rẻ. Nhưng nếu có một kho dữ liệu hoàn chỉnh, bạn có thể giảm các chi phí bằng cách quản lý tích hợp các đường dẫn dữ liệu. Ví dụ: Supermetrics quản lý việc chuyển dữ liệu hàng ngày chỉ với một vài cú nhấp chuột. Điều này làm tăng tính linh hoạt và khả năng chi trả vừa sức hơn khi cân nhắc các lựa chọn thay thế.
--------------------------------------
👉 Liên hệ với chúng tôi tại:
📌 Website: https://alion.edu.vn/
📌 Fanpage: https://www.facebook.com/Alionedu
📌 Hotline: 024 7106 8368
📌 Email: [email protected]