ទិន្នន័យធំនៅសេវាកម្មលក់រាយ

របៀបដែលអ្នកលក់រាយប្រើទិន្នន័យធំ ដើម្បីបង្កើនភាពផ្ទាល់ខ្លួននៅក្នុងទិដ្ឋភាពសំខាន់ៗចំនួនបីសម្រាប់អ្នកទិញ - ការចាត់ថ្នាក់ ការផ្តល់ជូន និងការចែកចាយ បានប្រាប់នៅក្នុង Umbrella IT

នៅចុងទស្សវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 សហគ្រិនមកពីគ្រប់មជ្ឈដ្ឋានបានដឹងថាទិន្នន័យគឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃដែលប្រសិនបើប្រើប្រាស់បានត្រឹមត្រូវអាចក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពល។ បញ្ហាគឺថាបរិមាណទិន្នន័យកើនឡើងជាលំដាប់ ហើយវិធីសាស្ត្រនៃដំណើរការ និងវិភាគព័ត៌មានដែលមាននៅពេលនោះមិនមានប្រសិទ្ធភាពគ្រប់គ្រាន់ទេ។

នៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2000 បច្ចេកវិទ្យាបានឈានទៅមុខជាលំដាប់។ ដំណោះស្រាយដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានបានបង្ហាញខ្លួននៅលើទីផ្សារដែលអាចដំណើរការព័ត៌មានដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ទប់ទល់នឹងបន្ទុកការងារខ្ពស់ បង្កើតការតភ្ជាប់ឡូជីខល និងបកប្រែទិន្នន័យវឹកវរទៅជាទម្រង់ដែលអាចបកស្រាយបានដែលអាចយល់បានដោយមនុស្សម្នាក់។

សព្វថ្ងៃនេះ ទិន្នន័យធំត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងផ្នែកមួយក្នុងចំណោមប្រាំបួននៃសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថលនៃកម្មវិធីសហព័ន្ធរុស្ស៊ី ដោយកាន់កាប់បន្ទាត់កំពូលនៅក្នុងការវាយតម្លៃ និងធាតុចំណាយរបស់ក្រុមហ៊ុន។ ការវិនិយោគដ៏ធំបំផុតនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាទិន្នន័យធំត្រូវបានធ្វើឡើងដោយក្រុមហ៊ុនមកពីផ្នែកពាណិជ្ជកម្ម ហិរញ្ញវត្ថុ និងទូរគមនាគមន៍។

អ្នកវិភាគបាននិយាយថាក្នុងរយៈពេល 10-20 ឆ្នាំ ទិន្នន័យធំនឹងក្លាយជាមធ្យោបាយសំខាន់នៃមូលធននីយកម្ម ហើយនឹងដើរតួនាទីក្នុងសង្គមដែលប្រៀបធៀបនឹងសារៈសំខាន់នៃឧស្សាហកម្មថាមពល។

អ្នកដើរទិញឥវ៉ាន់នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះលែងជាស្ថិតិដែលមិនមានមុខមាត់ទៀតហើយ ប៉ុន្តែជាបុគ្គលដែលបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់ជាមួយនឹងលក្ខណៈ និងតម្រូវការតែមួយគត់។ ពួកគេជ្រើសរើស ហើយនឹងប្តូរទៅម៉ាករបស់ដៃគូប្រកួតប្រជែងដោយមិនសោកស្តាយ ប្រសិនបើការផ្តល់ជូនរបស់ពួកគេហាក់ដូចជាទាក់ទាញជាង។ នោះហើយជាមូលហេតុដែលអ្នកលក់រាយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេធ្វើអន្តរកម្មជាមួយអតិថិជនតាមរបៀបគោលដៅ និងត្រឹមត្រូវ ដោយផ្តោតលើគោលការណ៍នៃ "អតិថិជនតែមួយគត់ - សេវាកម្មតែមួយគត់" ។

1. ការចាត់ថ្នាក់ផ្ទាល់ខ្លួន និងការប្រើប្រាស់លំហប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព

ក្នុងករណីភាគច្រើន ការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយ "ទិញ ឬមិនទិញ" បានកើតឡើងរួចហើយនៅក្នុងហាងនៅជិតធ្នើដែលមានទំនិញ។ យោងតាមស្ថិតិ Nielsen អ្នកទិញចំណាយពេលត្រឹមតែ 15 វិនាទីដើម្បីស្វែងរកផលិតផលត្រឹមត្រូវនៅលើធ្នើ។ នេះមានន័យថាវាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់សម្រាប់អាជីវកម្មក្នុងការផ្គត់ផ្គង់ការចាត់ថ្នាក់ដ៏ល្អប្រសើរដល់ហាងជាក់លាក់មួយ ហើយបង្ហាញវាឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ដើម្បីឱ្យការចាត់ថ្នាក់បំពេញតម្រូវការ និងការបង្ហាញដើម្បីលើកកម្ពស់ការលក់ ចាំបាច់ត្រូវសិក្សាប្រភេទផ្សេងគ្នានៃទិន្នន័យធំៗ៖

• ប្រជាសាស្រ្តក្នុងស្រុក,
• ដំណោះស្រាយ,
• ការទិញការយល់ឃើញ,
• ការទិញកម្មវិធីភក្ដីភាព និងច្រើនទៀត។

ឧទាហរណ៍ ការវាយតម្លៃភាពញឹកញាប់នៃការទិញទំនិញប្រភេទជាក់លាក់មួយ និងការវាស់ស្ទង់ "ការផ្លាស់ប្តូរ" របស់អ្នកទិញពីផលិតផលមួយទៅផលិតផលមួយទៀត នឹងជួយឱ្យយល់ភ្លាមៗថាតើទំនិញណាដែលលក់បានប្រសើរជាង ដែលមិនមានច្រើនលើសលប់ ហើយដូច្នេះ ការបែងចែកសាច់ប្រាក់ឡើងវិញដោយសមហេតុផលកាន់តែច្រើន។ ធនធាន និងផែនការទំហំផ្ទុក។

ទិសដៅដាច់ដោយឡែកមួយក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ដំណោះស្រាយដោយផ្អែកលើទិន្នន័យធំគឺការប្រើប្រាស់លំហប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ វាគឺជាទិន្នន័យ មិនមែនវិចារណញាណទេ ដែលឈ្មួញឥឡូវនេះពឹងផ្អែកលើនៅពេលដាក់ទំនិញ។

នៅក្នុងផ្សារទំនើប X5 Retail Group ប្លង់ផលិតផលត្រូវបានបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយគិតគូរពីលក្ខណៈសម្បត្តិរបស់ឧបករណ៍លក់រាយ ចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជន ទិន្នន័យស្តីពីប្រវត្តិនៃការលក់នៃប្រភេទជាក់លាក់នៃទំនិញ និងកត្តាផ្សេងៗទៀត។

ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ ភាពត្រឹមត្រូវនៃប្លង់ និងចំនួនទំនិញនៅលើធ្នើត្រូវបានត្រួតពិនិត្យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង៖ ការវិភាគវីដេអូ និងបច្ចេកវិទ្យាចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រវិភាគការផ្សាយវីដេអូដែលមកពីកាមេរ៉ា និងរំលេចព្រឹត្តិការណ៍តាមប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលបានបញ្ជាក់។ ជាឧទាហរណ៍ បុគ្គលិកហាងនឹងទទួលបានសញ្ញាថា កំប៉ុងសណ្តែកកំប៉ុងនៅកន្លែងខុស ឬទឹកដោះគោខាប់បានហៀរនៅលើធ្នើ។

2. ការផ្តល់ជូនផ្ទាល់ខ្លួន

ការធ្វើបដិរូបកម្មសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់គឺជាអាទិភាពមួយ៖ យោងតាមការស្រាវជ្រាវដោយ Edelman និង Accenture អ្នកទិញ 80% ទំនងជាទិញផលិតផលមួយ ប្រសិនបើអ្នកលក់រាយធ្វើការផ្តល់ជូនផ្ទាល់ខ្លួន ឬផ្តល់ការបញ្ចុះតម្លៃ។ លើសពីនេះទៅទៀត 48% នៃអ្នកឆ្លើយតបមិនស្ទាក់ស្ទើរក្នុងការទៅរកដៃគូប្រកួតប្រជែង ប្រសិនបើការណែនាំផលិតផលមិនត្រឹមត្រូវ ហើយមិនបំពេញតម្រូវការ។

ដើម្បីបំពេញតាមការរំពឹងទុករបស់អតិថិជន អ្នកលក់រាយកំពុងអនុវត្តយ៉ាងសកម្មនូវដំណោះស្រាយ IT និងឧបករណ៍វិភាគដែលប្រមូល រៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធ និងវិភាគទិន្នន័យអតិថិជន ដើម្បីជួយស្វែងយល់ពីអ្នកប្រើប្រាស់ និងនាំមកនូវអន្តរកម្មដល់កម្រិតផ្ទាល់ខ្លួន។ ទម្រង់ដ៏ពេញនិយមមួយក្នុងចំណោមអ្នកទិញ - ផ្នែកនៃការណែនាំផលិតផល "អ្នកប្រហែលជាចាប់អារម្មណ៍" និង "ទិញជាមួយផលិតផលនេះ" - ក៏ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផ្អែកលើការវិភាគនៃការទិញ និងចំណូលចិត្តកន្លងមក។

Amazon បង្កើតការណែនាំទាំងនេះដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយការត្រងរួមគ្នា (វិធីសាស្ត្រណែនាំដែលប្រើចំណូលចិត្តដែលគេស្គាល់របស់ក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់ដើម្បីទស្សន៍ទាយចំណូលចិត្តមិនស្គាល់របស់អ្នកប្រើផ្សេងទៀត)។ យោងតាមអ្នកតំណាងក្រុមហ៊ុន 30% នៃការលក់ទាំងអស់គឺដោយសារតែប្រព័ន្ធណែនាំ Amazon ។

3. ការដឹកជញ្ជូនផ្ទាល់ខ្លួន

វាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់អ្នកទិញសម័យទំនើបដើម្បីទទួលបានផលិតផលដែលចង់បានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយមិនគិតពីថាតើវាជាការដឹកជញ្ជូនការបញ្ជាទិញពីហាងអនឡាញ ឬការមកដល់នៃផលិតផលដែលចង់បាននៅលើធ្នើផ្សារទំនើបនោះទេ។ ប៉ុន្តែល្បឿនតែមួយមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ: ថ្ងៃនេះអ្វីៗត្រូវបានចែកចាយយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ វិធីសាស្រ្តបុគ្គលក៏មានតម្លៃផងដែរ។

អ្នកលក់រាយ និងក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូនធំៗភាគច្រើនមានយានយន្តបំពាក់ដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាជាច្រើន និងស្លាក RFID (ប្រើដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងតាមដានទំនិញ) ដែលព័ត៌មានជាច្រើនត្រូវបានទទួល៖ ទិន្នន័យអំពីទីតាំងបច្ចុប្បន្ន ទំហំ និងទម្ងន់នៃទំនិញ ការកកស្ទះចរាចរណ៍ លក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុ។ និងសូម្បីតែអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកបើកបរ។

ការវិភាគទិន្នន័យនេះមិនត្រឹមតែជួយបង្កើតផ្លូវសន្សំសំចៃបំផុត និងលឿនបំផុតក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងធានានូវតម្លាភាពនៃដំណើរការដឹកជញ្ជូនសម្រាប់អ្នកទិញ ដែលមានឱកាសតាមដានវឌ្ឍនភាពនៃការបញ្ជាទិញរបស់ពួកគេ។

ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួននៃការដឹកជញ្ជូនគឺជាកត្តាសំខាន់សម្រាប់អ្នកទិញនៅដំណាក់កាល "ម៉ាយល៍ចុងក្រោយ"។ អ្នកលក់រាយដែលរួមបញ្ចូលទិន្នន័យអតិថិជន និងភស្តុភារនៅដំណាក់កាលធ្វើការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្រ្តនឹងអាចផ្តល់ជូនអតិថិជនភ្លាមៗដើម្បីយកទំនិញពីចំណុចនៃបញ្ហា ដែលវានឹងលឿនបំផុត និងថោកបំផុតក្នុងការដឹកជញ្ជូនវា។ ការផ្តល់ជូនដើម្បីទទួលបានទំនិញនៅថ្ងៃតែមួយ ឬថ្ងៃបន្ទាប់ រួមជាមួយនឹងការបញ្ចុះតម្លៃលើការដឹកជញ្ជូន នឹងលើកទឹកចិត្តអតិថិជនឱ្យទៅសូម្បីតែចុងម្ខាងទៀតនៃទីក្រុង។

តាមធម្មតា Amazon បានឈានមុខការប្រកួតប្រជែងដោយធ្វើប៉ាតង់បច្ចេកវិទ្យាភ័ស្តុភារទស្សន៍ទាយដែលដំណើរការដោយការវិភាគទស្សន៍ទាយ។ ចំណុចសំខាន់គឺថាអ្នកលក់រាយប្រមូលទិន្នន័យ៖

• អំពីការទិញពីមុនរបស់អ្នកប្រើ
• អំពីផលិតផលដែលបានបន្ថែមទៅរទេះ,
• អំពីផលិតផលដែលបានបន្ថែមទៅក្នុងបញ្ជីប្រាថ្នា,
• អំពីចលនាទស្សន៍ទ្រនិច។

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនវិភាគព័ត៌មាននេះ និងទស្សន៍ទាយផលិតផលណាដែលអតិថិជនទំនងជានឹងទិញ។ បន្ទាប់មកទំនិញត្រូវបានដឹកជញ្ជូនតាមការដឹកជញ្ជូនស្តង់ដារថោកជាងទៅកាន់មជ្ឈមណ្ឌលដឹកជញ្ជូនដែលនៅជិតអ្នកប្រើប្រាស់បំផុត។

អ្នកទិញទំនើបត្រៀមខ្លួនរួចជាស្រេចក្នុងការចំណាយសម្រាប់វិធីសាស្រ្តបុគ្គល និងបទពិសោធន៍ពិសេសពីរដង - ជាមួយលុយ និងព័ត៌មាន។ ការផ្តល់កម្រិតសេវាកម្មត្រឹមត្រូវដោយគិតគូរពីចំណូលចិត្តផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អតិថិជនគឺអាចធ្វើទៅបានតែដោយជំនួយពីទិន្នន័យធំប៉ុណ្ណោះ។ ខណៈពេលដែលអ្នកដឹកនាំឧស្សាហកម្មកំពុងបង្កើតអង្គភាពរចនាសម្ព័ន្ធទាំងមូលដើម្បីធ្វើការជាមួយគម្រោងក្នុងវិស័យទិន្នន័យធំ អាជីវកម្មខ្នាតតូច និងមធ្យមកំពុងភ្នាល់លើដំណោះស្រាយប្រអប់។ ប៉ុន្តែគោលដៅរួមគឺបង្កើតទម្រង់អ្នកប្រើប្រាស់ត្រឹមត្រូវ ស្វែងយល់ពីការឈឺចាប់របស់អតិថិជន និងកំណត់កត្តាដែលប៉ះពាល់ដល់ការសម្រេចចិត្តទិញ រំលេចបញ្ជីទិញ និងបង្កើតសេវាកម្មផ្ទាល់ខ្លួនដ៏ទូលំទូលាយដែលនឹងលើកទឹកចិត្តឱ្យទិញកាន់តែច្រើនឡើង។