Trong thế giới kinh doanh ngày nay, dữ liệu trở thành tài sản vô giá đối với các doanh nghiệp. Việc phân tích và tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả có thể tạo ra những lợi thế cạnh tranh lớn. Tuy nhiên, với lượng dữ liệu ngày càng gia tăng, việc xử lý và phân tích chúng bằng phương pháp truyền thống đã trở nên khó khăn và vô cùng tốn kém. Thực tế rằng Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thay đổi cách thức phân tích và quản lý dữ liệu nhờ đó giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó tối ưu hóa quy trình hoạt động và tăng trưởng.

1. Ứng dụng của AI trong phân tích xu hướng thị trường

AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu thị trường để nhận diện các xu hướng mới, nhờ đó doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu và hành vi của khách hàng trong tương lai. Thay vì phải phân tích dữ liệu thủ công hoặc qua các công cụ đơn giản, AI sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để phát hiện ra các mẫu và mối liên hệ ẩn giấu trong dữ liệu.

a. Phân tích xu hướng thị trường

AI không chỉ đơn thuần là xử lý dữ liệu mà còn có khả năng phân tích, học hỏi và đưa ra dự đoán dựa trên những dữ liệu đó. Chẳng hạn như, AI có thể “học” từ dữ liệu lịch sử để nhận diện các mẫu, xu hướng đã từng xảy ra trong quá khứ. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng của một công ty trong 10 năm qua để hiểu được xu hướng tăng giảm của từng mặt hàng, từ đó dự đoán nhu cầu thị trường trong tương lai. Hay, phân tích dữ liệu từ mạng xã hội để nắm bắt được xu hướng tiêu dùng, dư luận xã hội về một vấn đề nào đó, từ đó dự đoán được những xu hướng có thể xuất hiện trong tương lai. Và xem xét các yếu tố bên ngoài như thay đổi chính trị, kinh tế, văn hóa, công nghệ, v.v. để đánh giá tác động của chúng đến xu hướng.

Một ví dụ điển hình là Spotify. Công ty này sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng và đưa ra các gợi ý âm nhạc cá nhân hóa. Spotify không chỉ dự đoán sở thích âm nhạc của người dùng mà còn có thể phân tích các xu hướng âm nhạc mới từ dữ liệu người nghe để điều chỉnh các chiến lược sản phẩm và marketing.

b. Phân tích đối thủ cạnh tranh

AI cũng có thể giúp phân tích hoạt động của đối thủ cạnh tranh trong thị trường. Các công cụ AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ các chiến dịch marketing, sản phẩm, dịch vụ, và chiến lược giá của đối thủ để giúp doanh nghiệp đánh giá tình hình cạnh tranh và đưa ra các chiến lược phù hợp.

2. Ứng dụng của AI trong phân tích hành vi mua hàng của khách hàng

Một trong những ứng dụng mạnh mẽ của AI là phân tích hành vi mua hàng của khách hàng. Dựa trên các dữ liệu như lịch sử mua sắm, thông tin sản phẩm, thời gian sử dụng và các yếu tố khác, AI có thể đưa ra các dự đoán chính xác về nhu cầu của khách hàng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa.

a. Tạo hồ sơ khách hàng cá nhân hóa

AI có thể phân tích các hành vi trước đó của khách hàng chẳng hạn như khi khách hàng kết nối tài khoản mạng xã hội của họ với doanh nghiệp, AI phân tích thông tin từ đây để hiểu rõ hơn về sở thích, mối quan tâm, các mối quan hệ xã hội của khách hàng. Hay AI ghi lại tất cả các giao dịch đã từng được thực hiện bởi khách hàng, từ đó nắm bắt được sở thích, tần suất mua hàng, các mặt hàng được ưu tiên, theo dõi cách khách hàng tương tác với website, ứng dụng của doanh nghiệp: những trang họ truy cập, thời gian họ ở lại mỗi trang, những sản phẩm họ xem, những bình luận họ để lại, … để tạo ra hồ sơ cá nhân hóa, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của từng khách hàng.

Chẳng hạn như Amazon là một trong những nhà bán lẻ hàng đầu thế giới đã tận dụng rất hiệu quả sức mạnh của AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Khi bạn truy cập vào website của Amazon, bạn sẽ thấy những gợi ý sản phẩm “Dành cho bạn”, “Những sản phẩm bạn có thể thích”, v.v.

Những gợi ý này được đưa ra dựa trên lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web và các dữ liệu khác mà Amazon đã thu thập được về bạn. Nhờ đó, bạn dễ dàng tìm thấy những sản phẩm mình quan tâm và tăng khả năng mua hàng.

b. Dự đoán xu hướng mua sắm

AI có thể phân tích các yếu tố như thói quen mua sắm, thời gian trong năm (lễ hội, khuyến mãi), và thậm chí là tâm trạng của khách hàng để dự đoán nhu cầu mua hàng trong tương lai.

Ví dụ: Netflix không chỉ là một nền tảng xem phim trực tuyến, họ còn là một “bậc thầy” trong việc ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Điều này được thể hiện rõ nét qua cách họ gợi ý phim và chương trình truyền hình cho người dùng. Dựa trên thông tin người dùng như lịch sử xem phim, đánh giá, xếp hạng, tìm kiếm, lựa chọn, thời gian xem phim và thiết bị sử dụng mà AI của Netflix sẽ tạo ra một “hồ sơ” cá nhân hóa cho từng người dùng. Hồ sơ này bao gồm những thông tin chi tiết về sở thích, thói quen xem phim của bạn. Từ đó đề xuất phim và chương trình chứa những nội dung phù hợp với sở thích của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu và đưa ra các gợi ý phù hợp, Netflix không chỉ giữ chân khách hàng lâu hơn mà còn tăng doanh thu một cách hiệu quả. Đây là một ví dụ điển hình cho thấy AI có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng hơn và mang lại những lợi ích to lớn.

3. Các yếu tố khác hỗ trợ cho quá trình ra quyết định của doanh nghiệp

AI không chỉ hỗ trợ phân tích dữ liệu khách hàng và thị trường, mà còn giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược trên nhiều mặt. Các công cụ AI có thể phân tích các yếu tố như hiệu suất tài chính, chiến lược marketing, và thậm chí là các yếu tố bên ngoài như thay đổi môi trường pháp lý hoặc xu hướng xã hội.

a. Quản lý chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu

AI có thể giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách phân tích dữ liệu từ các nhà cung cấp, khách hàng và các yếu tố khác để dự đoán nhu cầu sản phẩm và tối ưu hóa kho hàng.

Ví dụ điển hình:

Công ty bán lẻ hàng đầu thế giới Walmart đã ứng dụng AI để phân tích các mô hình nhu cầu sản phẩm. Nhờ đó, Walmart có thể dự đoán được những mặt hàng nào sẽ bán chạy trong từng thời điểm, từ đó điều chỉnh lượng hàng tồn kho phù hợp. Điều này giúp Walmart giảm thiểu tình trạng hết hàng hoặc dư thừa hàng hóa, tiết kiệm chi phí và cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

b. Phân tích tài chính và dự báo rủi ro

AI có thể phân tích tình hình tài chính và giúp doanh nghiệp dự đoán các rủi ro có thể xảy ra, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư và chiến lược tài chính hợp lý.

Ví dụ như, công ty tài chính và ngân hàng Goldman Sachs sử dụng AI để phân tích dữ liệu tài chính và đưa ra các quyết định đầu tư, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận.

4. Các công cụ AI hỗ trợ phân tích dữ liệu

Có nhiều công cụ AI có sẵn để giúp các doanh nghiệp phân tích và tối ưu hóa dữ liệu của mình. Các công cụ phổ biến bao gồm:

• Google Analytics: Dùng AI để phân tích hành vi của khách hàng trên website, từ đó cung cấp các chỉ số quan trọng như tỷ lệ chuyển đổi, thời gian trung bình trên trang, và các yếu tố khác để tối ưu hóa chiến lược marketing.
• Tableau: Dùng AI để phân tích dữ liệu và trực quan hóa chúng một cách dễ dàng, giúp người dùng dễ dàng nhận diện các xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
• IBM Watson Analytics: Cung cấp các giải pháp phân tích dữ liệu thông qua AI và học máy, giúp các doanh nghiệp tìm ra các mô hình và dự đoán chính xác.
• Salesforce Einstein: Tích hợp AI vào hệ thống CRM của Salesforce, giúp phân tích dữ liệu khách hàng và tạo ra các dự đoán cá nhân hóa cho mỗi khách hàng.

5. Chi phí sử dụng AI 

So với việc sử dụng con người để phân tích dữ liệu, nhờ sự hỗ trợ của AI giúp giảm chi phí lâu dài và nâng cao kết quả phân tích. Chi phí ban đầu để triển khai các công cụ AI có thể cao, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa, nhưng AI có thể xử lý hàng triệu điểm dữ liệu trong thời gian ngắn, giảm thiểu nhân sự và thời gian phân tích.

Chi phí sử dụng AI:

• Bạn có thể sử dụng các công cụ AI trả phí như Tableau hay IBM Watson theo gói đăng ký hàng tháng hoặc hàng năm. Chi phí này có thể dao động từ vài trăm đến vài nghìn đô la Mỹ mỗi tháng, tùy thuộc vào gói dịch vụ và quy mô sử dụng.
• Tuy nhiên, việc xây dựng hệ thống AI có thể tốn nhiều chi phí hơn so với việc sử dụng một nền tảng AI có sẵn

Chi phí sử dụng con người:

• Việc thuê nhân viên phân tích dữ liệu có thể tốn kém hơn do phải trả lương, đào tạo và duy trì đội ngũ.
• Ngoài ra, con người không thể xử lý nhanh chóng một khối lượng dữ liệu lớn như AI.

6. Cách sử dụng AI cho hợp lý

Để sử dụng công cụ AI một cách hiệu quả, bạn cần:

• Xác định mục tiêu rõ ràng: Trước khi triển khai AI, bạn cần xác định rõ mục tiêu để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như tối ưu hóa marketing, phân tích hành vi khách hàng, hay dự báo nhu cầu sản phẩm.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: AI chỉ có thể làm việc hiệu quả nếu được cung cấp dữ liệu chất lượng cao thế nên bạn cần đảm bảo dữ liệu được thu thập đầy đủ và chính xác.
• Đào tạo nhân viên: Đảm bảo đội ngũ nhân viên hiểu cách sử dụng các công cụ AI và tận dụng tối đa các tính năng của chúng để đưa ra quyết định chính xác.