Dữ liệu lớn với dữ liệu thông minh

mot-voi-mot-la-ba

Dạo trước, có người đàn ông đến siêu thị Target ở Minneapolis.

Người này đòi gặp quản lý,

Hỏi rằng: “Tôi thấy bị xúc phạm nha. Cửa hàng ông gửi đích danh con gái tuổi dậy thì của tôi tờ bướm này.

Đó là những phiếu khuyến mãi cho đồ bầu, dụng cụ hỗ trợ sinh nở, đồ em bé, sữa em bé, tã lót.

Con tôi còn đi học mà, mấy người đang làm cái quái gì thế hả,  bộ định khuyến khích nó mang bầu hả?”

Có vẻ như nhầm lẫn gì rồi, quản lý xin lỗi rối rít.

Một tuần sau, quản lý vẫn thấy có lỗi – ông gọi điện tiếp để xin lỗi nữa.

Lần này, người đàn ông bẽn lẽn.

Ông nói: ” À, ở nhà có chuyện mà tôi không có hay. Con tôi có bầu thật mà nó không có nói cho chúng tôi biết.”

Sao lại có chuyện này xảy ra nhỉ?

Sao mà hệ thống thư tín của Target biết con bé có bầu trước khi con bé thú nhận có bầu với cha mẹ nó nhỉ?

Giống như tất cả các cửa hàng khác, Target cũng có hệ thống thông tin mua hàng khổng lồ của khách hàng.

Nhưng, các con số không có nghĩa lý gì khi ta không dùng đến cả.

Cho nên, vào năm 2002, Target thuê một chuyên gia số liệu tên là Andrew Pole.

Hầu hết khách hàng đều đã hình thành thói quen mua sắm và khó lòng thay đổi được.

Họ chỉ bắt đầu “mong manh dễ đổi” khi tiến vào những cột mốc của cuộc đời:

Tốt nghiệp đại học nè, chuyển nhà nè, đổi việc nè, cưới hỏi hay ly dị nữa.

Và bước ngoặt quan trọng nhất chính là có con.

Nếu cửa hàng có thể khiến khách hàng mang bầu mua đồ em bé, thì họ sẽ mua tất tần tật những thứ khác ở đó, tiện mà lị.

Nhưng nếu cửa hàng chờ cho đến khi đứa bé chào đời mới làm thì muộn rồi.

Bởi vì, khách hàng sẽ bị bủa vây bởi hằng hà sa số những lời chào mời từ những cửa hàng khác.

Cho nên Target cần phải định ngay danh tính bà bầu trước tất thảy.

Andrew Pole tìm ra được 25 sự thay đổi trong hành vi mua hàng ở những giai đoạn khác nhau của thai kỳ.

Lấy ví dụ ngay: Khoảng giai đoạn tháng thứ 3, phụ nữ chuyển từ mua xà bông có mùi thơm sang xà bông không mùi.

vào khoảng tháng thứ 4, họ bắt đầu mua thực phẩm bổ sung can xi, ma giê và kẽm.

Tầm khoảng tháng thứ tám, họ bắt đầu mua những gói bông vải lớn và đồ dùng phụ khoa.

Nhưng kiểu “ngắm bắn đích danh” này tạo ra một vấn đề.

 

Phụ nữ bắt đầu cảm thấy khó chịu vì Target biết về đời tư của họ nhiều quá.

Họ thấy như bị theo dõi vậy.

Và đấy là lúc mà big data (dữ liệu lớn) cần thực hiện chiến lược tiếp thị sáng tạo hơn.

Andrew Pole đã “bùa” nội dung những tớ bướm mà công ty gửi đi.

Vẫn có đồ em bé, nhưng giờ đây, bên cạnh tã lót còn có máy xén cỏ, và sản phẩm ly rượu được xếp bên cạnh đồ em bé.

Rất nhiều những món không liên quan nằm cạnh nhóm đồ em bé.

Giờ thì phụ nữ hết nghĩ mình bị theo dõi.

Giờ thì họ nghĩ rằng, trong cái đống khuyến mãi này, họ đã tìm ra thứ họ cần.

Họ không có quan tâm đến những khuyến mãi kia, nhưng rồi sao?

Mấy thứ đó chỉ làm nền tôn lên khuyến mãi chính là đồ em bé mà thôi.

Nhờ có những phân tích số liệu của Pole, doanh số Target tăng 50%.

Năm 2002 – khi ông được thuê, doanh số của Target là 44 tỷ, đến năm 2010 – doanh số tăng lên 67 tỷ đô la Mỹ.

Thế mới biết,  “ngầu” hơn dữ liệu lớn chỉ có thể là dữ liệu thông minh.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *