“Nghịch lý của sự lựa chọn” cho rằng người tiêu dùng luôn mong muốn có nhiều lựa chọn, nhưng khi có thể lựa chọn thì họ lại không thấy thoả mãn như trước. Đây là lí do khiến 77% những cư dân mạng được khảo sát mong đợi các công ty internet cung cấp một trải nghiệm online dành riêng cho cá nhân họ. Một nghiên cứu của Gartner cho thấy, gần 90% công ty internet nhận ra điều này và tin tưởng rằng trải nghiệm người dùng sẽ là công cụ căn bản để cạnh tranh.

Một trong những báo cáo tiếp thị kỹ thuật số nổi tiếng nhất của Econsultancy và Adobe cho thấy: 31% trong số 7.000 chuyên gia tiếp thị chuyên nghiệp đánh giá “Cá nhân hoá và nhắm đến khách hàng mục tiêu” là ưu tiên hàng đầu của họ trong 2016, đứng sau đó là “Tối ưu hóa nội dung” với 29% người bình chọn. Khi được khảo sát về xu hướng tiềm năng nhất trong 5 năm tới, 22% người tham gia cho rằng “Tiếp thị theo dữ liệu của từng người dùng” sẽ là xu hướng tất yếu của tương lai.

Hệ thống gợi ý là những bộ máy lọc thông tin thông minh giúp người dùng ra quyết định dễ dàng hơn, bằng cách giới hạn và đưa ra lựa chọn phù hợp nhất. Hệ thống sẽ gợi ý dựa trên thông tin từ những hành động trực tiếp hoặc gián tiếp của người dùng.

Mục tiêu cuối cùng của những hệ thống như vậy là để tác động đến “Khoảnh khắc của sự thật” (moment of truths), một thuật ngữ trong tiếp thị dùng để chỉ thời điểm tương tác mà khách hàng bắt đầu hình thành ấn tượng về sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp.

Công nghệ Học theo máy đang được rất nhiều công ty quan tâm

Đầu tư vào hệ thống gợi ý mang lại những gì?

Theo Cmswire, những nền tảng thương mại điện tử đã triển khai hệ thống gợi ý đều mang lại kết quả tuyệt vời: tăng hơn 5-15% doanh thu. Nhờ những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực Big Data và sự ra đời của hàng loạt công ty cung cấp dịch vụ gợi ý qua mạng, các doanh nghiệp có thể đưa hệ thống gợi ý vào hoạt động để cạnh tranh hơn trong cuộc đua cá nhân hoá. Từ góc nhìn của người dùng thì những hệ thống này giúp cuộc sống của họ dễ dàng hơn vì họ không mất thời gian để xem những nội dung không hợp sở thích. Còn từ góc nhìn của doanh nghiệp, thì hệ thống gợi ý cho phép họ tận dụng dữ liệu khách hàng, tăng trải nghiệm người dùng và tăng doanh thu.

Mặc dù việc triển khai các hệ thống gợi ý sẽ tốn kém, nhưng chúng ta có thể thấy kết quả thu được là rất đáng kể như đã nói ở trên. Tuy nhiên, câu chuyện không chỉ dừng lại ở doanh thu. Những doanh nghiệp chậm trễ trong việc áp dụng dữ liệu lớn sẽ tiếp tục lãng phí những dữ liệu quan trọng và trở nên tụt hậu so với những công ty biết cách tìm ra những bí mật ẩn giấu trong dữ liệu của họ.

Xin hãy nhớ câu nói sau đây của Steve Jobs: “Mọi người thường không biết họ muốn gì cho đến khi bạn chỉ cho họ thấy”.

Hệ thống gợi ý trong thương mại điện tử

Một bằng chứng rõ ràng cho tính hiệu quả của hệ thống gợi ý: 35% doanh thu của Amazon được sinh ra nhờ việc giới thiệu sản phẩm tương tự hoặc có liên quan tới các hành động trên trang của người sử dụng. Amazon sử dụng gợi ý như một công cụ tiếp thị trên toàn bộ hệ thống của họ, bao gồm của website lẫn các chiến dịch email.

Amazon đang sử dụng phương pháp lọc đối với việc gợi ý sản phẩm tương tự, với khả năng thích ứng với những tập dữ liệu khổng lồ và tính toán được những gợi ý chính xác theo thời gian thực. Thuật toán gợi ý của họ là một cách hiệu quả để tạo ra một trải nghiệm mua hàng dành riêng cho mỗi khách hàng, qua đó giúp Amazon cải tiến trải nghiệm người dùng. Kết quả từ việc cá nhân hoá trải nghiệm này là giá trị mua hàng trung bình tăng lên, đồng nghĩa với doanh thu từ từng khách hàng cũng tăng lên.

Tại sao việc cá nhân hoá trải nghiệm người dùng lại quan trọng với Amazon như vậy? Từ năm 1998, Jeff Bezos đã giải thích như sau: “Trên thương trường, các doanh nghiệp có cơ hội để phát triển rất sâu mối quan hệ với khách hàng bằng cách ghi nhận những sở thích của khách hàng và theo dõi hành vi mua hàng của họ, từ đó họ có thể thu được những kiến thức riêng biệt về khách hàng và sử dụng kiến thức đó để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm và phát hiện của khách hàng. Nếu chúng ta có thể làm như vậy, khách hàng sẽ cảm thấy rất thân thuộc và trung thành với chúng ta, vì chúng ta biết họ quá rõ”.

Cá nhân hoá trải nghiệm người dùng

Không chỉ có Amazon, gần đây báo chí cũng đưa tin Netflix đánh giá hệ thống gợi ý mà họ sở hữu đáng giá ít nhất 1 tỉ USD mỗi năm. Tại sao Netflix lại coi trọng và đánh giá hệ thống của họ cao như vậy? Đơn giản là vì gợi ý và cá nhân hoá đưa ra được những nội dung liên quan cho những người đăng kí thuê bao dịch vụ của Netflix, làm cho họ không cảm thấy bị nhàm chán mà huỷ dich vụ.

Nghiên cứu về người tiêu dùng cho thấy 1 thành viên tiêu biểu của Netflix sẽ nhanh chóng không còn thấy hứng thú xem phim nữa sau khoảng từ 60 đến 90 phút lựa chọn, hoặc đã xem qua 10 đến 20 tựa phim. Hoặc là người dùng tìm thấy cái gì đó đáng để xem hoặc là khả năng họ từ bỏ dịch vụ sẽ tăng lên đáng kể. Nếu Netflix chỉ có 90 giây để thu hút sự chú ý của người dùng, Netflix sẽ phải nhanh chóng tìm ra một bộ phim hay trong khoảng thời gian đó. Nếu người dùng muốn tìm kiếm một bộ phim nào đó thì việc đưa ra kết quả là đơn giản, không khó khăn gì với Netflix. Nhưng đáng tiếc là Netflix không có cái sự xa xỉ đó. Theo đánh giá nội bộ, 20% lượt xem phim trên Netflix đến từ tìm kiếm, và 80% còn lại đến từ hệ thống gợi ý.

Netflix từ lâu đã là một đơn vị tiên phong trong việc sử dụng các phương pháp học theo máy trong sản phẩm cốt lõi của họ. Nổi tiếng nhất là Giải thưởng Netflix, tặng 1 triệu USD cho đơn vị hoặc cá nhân nào có khả năng tăng hiệu suất của hệ thống gợi ý Netflix lên 10%. Trên toàn thế giới có hơn 18,000 đội tham dự cuộc thi, những người thành lập Gravity R&D được đồng giải nhất.

Từ thành quả đạt được trong cuộc thi đã giúp họ thành lập nên một công ty hàng đầu thế giới về cung cấp giải pháp gợi ý.

Áp dụng công nghệ Học theo máy ở Việt Nam

Khi Tiki quyết định tìm công ty cung cấp giải pháp gợi ý, mục tiêu ưu tiên của công ty là chọn đúng sản phẩm mà khách hàng cần để hiển thị, từ đó tiết kiệm thời gian cho từng lượt truy cập và mang đến trải nghiệm mua hàng thuận lợi, xuyên suốt từ website, email cho đến các ứng dụng trên mobile. Giải pháp của công ty Gravity đã chứng minh hiệu quả trong việc xác định đúng nhu cầu từng lượt khách, hỗ trợ bán chéo các sản phẩm phù hợp và làm tăng mức độ gắn bó của khách hàng nhờ gợi ý đúng nhu cầu.

Trong giai đoạn thử nghiệm, giải pháp gợi ý cho từng cá nhân của Gravity đã đem lại thêm cho Tiki 13,15 USD giá trị giao dịch trên mỗi 1.000 lượt hiển thị và tỷ lệ chuyển đổi thành công từ các gợi ý đạt mức 6%. Ông Trần Việt Hùng, giám đốc phụ trách sản phẩm của Tiki cho biết giải pháp của Gravity vượt trội hơn các công ty khác theo những tiêu chí quan trọng như doanh thu, giá trị trung bình của một đơn hàng, tỉ lệ lượt bấm.

Từ những ví dụ trên có thể thấy gợi ý đã dần trở nên một trong những tính năng sống còn của các doanh nghiệp kinh doanh online. Mặc dù trong phần lớn các trường hợp, chỉ có những gã khổng lồ như Amazon mới có thể đầu tư phát triển và duy trì những hệ thống gợi ý và hệ thống học theo máy hiện đại, nhưng các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể tích hợp các giải pháp gợi ý và cá nhân hoá với mức giá thành hợp lí trên website của mình nhờ sự trợ giúp của các công ty cung cấp giải pháp công nghệ. Một số giải pháp đang có trên thị trường, ví dụ như của công ty Gravity R&D,mang lại hiệu suất tốt nhất và khả năng tuỳ biến cao trên website, email cũng như ứng dụng di động.

Tất cả những điều này có được là nhờ vào nền tảng kinh nghiệm nghiên cứu và hoạt động trên thị trường lâu năm của công ty./.