Dịch vụ phân tích và mô hình hóa dữ liệu năm 2024

Viettel Analytics là dịch vụ tư vấn chiến lược và triển khai các giải pháp về thiết kế hạ tầng, phân tích dữ liệu, giúp Doanh nghiệp khai thác sức mạnh của dữ liệu để đưa ra các quyết định thông minh, tăng hiệu quả kinh doanh và thấu hiểu hành vi khách hàng

NHỮNG VẤN ĐỀ GẶP PHẢI

Vấn đề

• Thiếu bức tranh về tình hình kinh doanh
• Hoạt động điều hành kém
• Không hiểu chân dung khách hàng

Nguyên nhân

• Dữ liệu không chính xác & đầy đủ
• Không được cập nhật kịp thời
• Không logic & đúng định dạng
• Không được lưu trữ tập trung
• Thiếu kinh nghiệm triển khai các bài toán phân tích
• Thiếu nhân sự có chuyên môn phân tích
• Thiếu dữ liệu về Khách hàng

GIẢI PHÁP VIETTEL ANALYTICS

Viettel giúp Doanh nghiệp từ việc tư vấn, thiết kế & triển khai hạ tầng dữ liệu cho đến việc thực hiện các bài toán phân tích dữ liệu

Dịch vụ tư vấn, thiết kế và triển khai hạ tầng dữ liệu

• Đánh giá hiện trạng dữ liệu (về chất lượng, khả năng sử dụng, mức độ trưởng thành về mặt công nghệ, tổ chức và quản trị dữ liệu)
• Thiết kế và triển khai các công nghệ, hạ tầng cần thiết để xây dựng hạ tầng dữ liệu (Data lake/Data warehouse)

Dịch vụ triển khai bài toán phân tích dữ liệu

Dựa theo mục tiêu kinh doanh của Doanh nghiệp để tìm kiếm và triển khai bài toán phân tích. Các bước:

• Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh
• Bước 2: Lập lộ trình phân tích
• Bước 3: Xây dựng, kiểm thử & tối ưu hóa mô hình
• Bước 4: Đồ thị hóa dữ liệu và BI
• Bước 5: Triển khai thí điểm
• Bước 6: Triển khai diện rộng

GIÁ TRỊ MANG LẠI CỦA DỊCH VỤ VIETTEL ANALYTICS

Mang đến góc nhìn về tình hình kinh doanh

Đưa ra các báo cáo / Dashboard tự động & kịp thời Phân tích & dự báo kết quả kinh doanh Phân tích lưu lượng khách hàng Phân tích để tối ưu vị trí cửa hàng / quầy hàng

Tối ưu hoạt động điều hành

Đưa ra chiến lược giá, sản phẩm Theo dõi KPI nhân viên, điểm bán Giám sát tài sản Dự báo hỏng hóc, bảo dưỡng, bảo hành

Hiểu chân dung Khách hàng

Phân loại khách hàng Up-sale Cross-sale Giữ chân khách hàng có nguy cơ rời mạng

Năng lực của Viettel

Viettel có thế mạnh đặc biệt trong việc có thể may đo, cung cấp những giải pháp riêng biệt theo nhu cầu của Khách hàng Kinh nghiệm triển khai hệ thống Data Lake cho nhiều thị trường cả trong nước & quốc tế, hàng chục hệ thống số liệu vệ tinh (GBOC, Ahoc, vBI, Campaign, Billing, ..), triển khai đa dạng các bài toán về Phân tích dữ liệu

Các doanh nghiệp thu thập số liệu thống kê, dữ liệu định lượng và thông tin từ nhiều kênh có tương tác với khách hàng và nội bộ. Tuy nhiên, việc tìm hiểu thông tin chuyên sâu chính đòi hỏi phải phân tích cẩn thận một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc. Điều này không hề đơn giản. Cùng xem một số ví dụ về cách mà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu có thể giúp tăng giá trị cho doanh nghiệp.

Phân tích dữ liệu cải thiện thông tin chuyên sâu về khách hàng

Phân tích dữ liệu có thể được tiến hành trên các tập dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khách hàng khác nhau như sau:

• Khảo sát khách hàng của bên thứ ba
• Bản ghi mua hàng của khách hàng
• Hoạt động truyền thông xã hội
• Cookie trên máy tính
• Số liệu thống kê trên trang web hoặc ứng dụng

Phân tích có thể tiết lộ thông tin ẩn như sở thích của khách hàng, trang phổ biến trên trang web, thời lượng khách hàng dành để duyệt xem thông tin, phản hồi từ khách hàng và hoạt động tương tác với các biểu mẫu trên trang web. Qua đó, các doanh nghiệp có thể phản hồi các nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả và tăng mức độ hài lòng của khách hàng.

Nghiên cứu điển hình: Cách Nextdoor sử dụng phân tích dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng

Nextdoor là một trung tâm cộng đồng dành cho các kết nối đáng tin cậy và nhằm trao đổi thông tin, hàng hóa và dịch vụ hữu ích. Nhờ sử dụng sức mạnh của cộng đồng địa phương, Nextdoor giúp mọi người có một cuộc sống hạnh phúc và ý nghĩa hơn. Nextdoor sử dụng giải pháp phân tích Amazon để đo lường mức độ tương tác của khách hàng và hiệu quả từ đề xuất của mình. Phân tích dữ liệu cho phép họ giúp khách hàng xây dựng kết nối tốt hơn và xem thêm nội dung liên quan theo thời gian thực.

Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin cho các chiến dịch tiếp thị hiệu quả

Nhờ phân tích dữ liệu, bạn không cần phỏng đoán khi thực hiện tiếp thị, phát triển sản phẩm, sáng tạo nội dung và dịch vụ khách hàng. Phân tích dữ liệu cho phép các công ty ra mắt nội dung mục tiêu và tinh chỉnh nội dung bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Phân tích dữ liệu cũng cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị về hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Mục tiêu cần nhắm tới, thông điệp và nội dung quảng cáo đều có thể được chỉnh sửa dựa trên phân tích theo thời gian thực. Phân tích có thể tối ưu hóa tiếp thị để tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm lãng phí vào quảng cáo.

Nghiên cứu điển hình: Cách Zynga sử dụng phân tích dữ liệu để nâng cao các chiến dịch tiếp thị

Zynga là một trong những công ty trò chơi trên di động thành công nhất thế giới với những trò chơi nổi đình đám bao gồm Words With Friends, Zynga Poker và FarmVille. Đã có hơn một tỷ người dùng trên khắp thế giới cài đặt những trò chơi này. Doanh thu của Zynga đến từ các giao dịch mua hàng trong ứng dụng, nên họ phân tích hành động của người chơi trong ứng dụng theo thời gian thực bằng cách sử dụng Phân tích dữ liệu Amazon Kinesis để lên kế hoạch cho các chiến dịch tiếp thị trong trò chơi hiệu quả hơn.

Phân tích dữ liệu tăng hiệu quả hoạt động

Phân tích dữ liệu có thể giúp các công ty tinh giản quá trình, giảm thất thoát và tăng doanh thu. Lịch trình bảo trì dự đoán, bảng phân công nhân viên được tối ưu hóa và quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh theo cấp số nhân.

Nghiên cứu điển hình: Cách BT Group sử dụng phân tích dữ liệu để tinh giản hoạt động

BT Group là nhà cung cấp mạng và viễn thông hàng đầu tại Vương quốc Anh, phục vụ khách hàng ở 180 quốc gia. Nhóm hỗ trợ mạng của BT Group sử dụng Phân tích dữ liệu Amazon Kinesis để xem các cuộc gọi theo thời gian thực được thực hiện qua mạng của họ trên khắp Vương quốc Anh. Các kỹ sư hỗ trợ mạng và nhà phân tích lỗi sử dụng hệ thống phân tích đó để phát hiện, phản ứng và giải quyết thành công các vấn đề mạng.

Nghiên cứu điển hình: Cách Flutter sử dụng phân tích dữ liệu để tăng tốc hoạt động trò chơi

Flutter Entertainment là một trong những nhà cung cấp trò chơi và thể thao trực tuyến lớn nhất thế giới. Họ mang trên mình sứ mệnh mang niềm vui giải trí đến với hơn 14 triệu khách hàng một cách an toàn, có trách nhiệm và bền vững. Trong vài năm qua, Flutter đã thu được ngày càng nhiều dữ liệu từ hầu hết các hệ thống nguồn. Thách thức hiện tại mà họ gặp phải bắt nguồn từ yếu tố khối lượng kết hợp với độ trễ. Amazon Redshift giúp Flutter điều chỉnh quy mô theo kịp nhu cầu ngày càng tăng nhưng vẫn mang lại trải nghiệm người dùng cuối nhất quán.

Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin cho quá trình phát triển sản phẩm

Các tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu cho việc xác định và ưu tiên các tính năng mới để phát triển sản phẩm. Họ có thể phân tích các yêu cầu từ khách hàng, phân phối nhiều tính năng hơn trong khoảng thời gian ngắn hơn và ra mắt các sản phẩm mới nhanh hơn.

Nghiên cứu điển hình: Cách GE sử dụng phân tích dữ liệu để tăng tốc quá trình phân phối sản phẩm

GE Digital là công ty con của General Electric. GE Digital có nhiều sản phẩm và dịch vụ phần mềm trong một số ngành dọc khác nhau. Một sản phẩm có tên là Proficy Manufacturing Data Cloud.

Amazon Redshift tiếp lực cho GE Digital cải thiện mạnh mẽ quá trình chuyển đổi dữ liệu và độ trễ dữ liệu để họ có thể phân phối nhiều tính năng hơn cho khách hàng của mình.

Phân tích dữ liệu hỗ trợ điều chỉnh quy mô hoạt động dữ liệu

Phân tích dữ liệu đưa khả năng tự động hóa vào một số tác vụ dữ liệu như di chuyển, chuẩn bị, báo cáo và tích hợp. Nhờ đó, các tác vụ thủ công kém hiệu quả bị loại bỏ, đồng thời giảm thời gian cũng như số giờ làm việc cần thiết để hoàn thành hoạt động dữ liệu. Điều này hỗ trợ quá trình điều chỉnh quy mô và cho phép bạn mở rộng ý tưởng mới một cách nhanh chóng.

Nghiên cứu điển hình: Cách FactSet sử dụng phân tích dữ liệu để tinh giản quá trình tích hợp với khách hàng

FactSet mang trên mình sứ mệnh trở thành nền tảng mở hàng đầu cho cả nội dung và phân tích. Hoạt động di chuyển dữ liệu liên quan đến các quá trình đồ sộ, một số thành viên trong nhóm khác nhau từ phía khách hàng và một số cá nhân ở phía FactSet. Bất cứ khi nào nảy sinh vấn đề, rất khó để tìm ra giai đoạn nào của quá trình di chuyển dữ liệu đã gặp trục trặc. Amazon Redshift đã giúp tinh giản quá trình đó và trợ lực cho khách hàng của FactSet để điều chỉnh quy mô nhanh hơn, thu về nhiều dữ liệu hơn để đáp ứng nhu cầu của họ.