Thống kê của BMI (Business Monitor International) cho thấy trong quý I năm 2013, mảng di động của viễn thông Việt Nam tăng khoảng 4% so với cùng kỳ năm ngoái. BMI cũng dự đoán phân khúc băng thông rộng sẽ đạt mức 5,4 triệu thuê bao tính đến cuối năm 2017. Bên cạnh đó, tổng đầu tư cho ngành công nghệ thông tin - viễn thông trong năm 2013 dự kiến đạt khoảng 62.604 tỉ VND (3,01 tỉ USD), tăng 18,6% so với năm 2012.

Những con số thống kê trên phần nào cho thấy sự tăng trưởng và áp lực cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ viễn thông Việt Nam. Bên cạnh đó là việc sử dụng máy tính bảng, điện thoại di động gia tăng trong đời sống hàng ngày và thói quen người dùng thay đổi nhanh chóng.

Với khối lượng dữ liệu kinh doanh và dữ liệu khách hàng gia tăng mạnh đi cùng sự phát triển của doanh nghiệp trong môi trường cạnh tranh gay gắt thì yêu cầu đặt ra với các doanh nghiệp là phải quản lý hữu hiệu nguồn dữ liệu, xử lý thành thông tin chiến lược, làm nền tảng để đưa ra những chiến lược kinh doanh đúng đắn.

Theo ông Praveen Thakur, Phó Chủ tịch bộ phận Công nghệ, Oracle khu vực ASEAN cho biết việc phân tích Big Data không chỉ là cơ hội cho các tổ chức, doanh nghiệp tìm kiếm những thông tin chiến lược để đảm bảo việc kinh doanh bền vững, các chiến lược tiếp thị hiệu quả đồng thời việc khai thác tốt Big Data này còn là một thách thức lớn đối với doanh nghiệp sở hữu nguồn tài nguyên này.

Nâng cao thương hiệu

Phân tích Big Data sẽ hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ hiểu được thói quen người dùng và xây dựng chiến lược tiếp thị phù hợp với nhu cầu thực tế. Nhà mạng có thể phân tích khối dữ liệu sản sinh liên tục để thấu hiểu hơn về đặc điểm nhân khẩu học (demographic) và tâm lý học của khách hàng cũng như những phản hồi thông qua các phương tiện truyền thông xã hội nhằm bảo vệ hình ảnh, thương hiệu của mình.
Ngoài ra, nhà mạng cũng có thể đánh giá được phản ứng người dùng về sản phẩm mới ra mắt, đưa ra đề xuất hoặc chiến dịch quảng bá mới với chi phí hợp lý, hiệu quả hoặc chủ động tạo ra những đơn đặt hàng sử dụng dịch vụ nhằm nâng cao thương hiệu.
 

Nghiên cứu thói quen người dùng

Big Data mang nhiều cơ hội đến doanh nghiệp giúp thấu hiểu người dùng hơn qua các kênh tương tác. Chẳng hạn người dùng thường bắt đầu quan tâm đến một sản phẩm, dịch vụ nào đó qua các phương tiện truyền thông, sau đó gọi tới trung tâm chăm sóc khách hàng để hỏi thông tin chi tiết và cuối cùng là mua hàng tại cửa hàng bán lẻ.

Trong bối cảnh hiện nay, nhà cung cấp dịch vụ phải đảm bảo tính liền mạch của những tương tác với khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu về khách hàng ở nhiều cấp độ tương tác khác nhau như điện thoại, website, trung tâm khách hàng, đại lý, cửa hàng bán lẻ, v.. v.. Nhà cung cấp có thể xác định xem dịch vụ mình cung cấp có làm hài lòng khách hàng và họ đang chia sẻ, nhận xét gì về sản phẩm.

Quảng cáo theo ngữ cảnh, thời gian thực

Với một bộ dữ liệu chi tiết về từng khách hàng, các nhà mạng có thể giới thiệu sản phẩm và dịch vụ tùy thuộc vào từng ngữ cảnh liên quan đến nội dung mà người dùng quan tâm khi họ đọc một bài viết nào đó. Tương tự, tính logic của sản phẩm có thể được tổng hợp thông qua các kênh tương tác khác nhau để hiểu được khách hàng tốt hơn.

Thông tin phản hồi về quảng cáo, địa điểm và quá trình sử dụng dịch vụ được thu thập và phân tích theo thời gian thực. Sử dụng các giải pháp kinh doanh thông minh để xử lí sự kiện phức tạp nhằm xác định phân khúc thị trường hướng đến và lợi nhận biên trước khi đưa ra quyết định kinh doanh sẽ cải thiện chi phí quảng cáo và tiếp thị.

Hoạt động tiếp thị theo địa điểm

Việc phân tích Big Data sẽ giúp nhà mạng ghi nhận vị trí của khách hàng khi họ bước vào một khu vực nhất định (“geo-fencing”) và đưa ra những đề xuất, thông tin liên quan tới địa điểm họ đang ở cho các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông (CSP’s) cùng các đối tác.

CSP’s có thể phân tích dữ liệu vị trí người dùng thông qua kết nối Internet, hệ thống định vị toàn cầu (GPS) mà người đó sử dụng trong một quãng thời gian nhất định để chọn lọc những thông tin giá trị cho hoạt động quảng cáo, tiếp thị.

Tối ưu hóa hệ thống

Big Data có thể được dùng để thu thập dữ liệu hệ thống theo thời gian thực nhằm phát hiện thời điểm hệ thống gặp sự cố quá tải, hoạt động dưới công suất hoặc đã đạt đến công suất tối đa. Những thông tin hệ thống sẽ được phân tích để nhận dạng điểm cung cấp kết nối hệ thống và xác định cần thực hiện đầu tư vốn vào đâu để có thể hỗ trợ các dịch vụ giá trị gia tăng và những ứng dụng nội dung.

Các nhà cung cấp dịch vụ mạng thường quản trị băng tần thông qua giới hạn gói dữ liệu hoặc theo từng cấp độ dựa trên mức phí sử dụng. Việc sử dụng Big Data giúp hỗ trợ hoạch định các chính sách sử dụng được cá nhân hóa bằng cách kết hợp nguồn dữ liệu có tính cấu trúc với nguồn dữ liệu phi cấu trúc nhằm phát hiện các hành vi đặc trưng của khách hàng. Các chính sách sử dụng áo dụng riêng cho từng khách hàng nhằm đáp ứng tốt nhất nhu cầu khách hàng đồng thời đạt được doanh thu cao với cùng một dung lượng dữ liệu.

"Ban biên tập ASOFT"