Trong quá khứ, phần lớn mọi người mua các thứ tại cửa hàng địa phương nơi họ sống. Người chủ biết khách hàng và họ có mối quan hệ tốt, đôi khi khách hàng vào cửa hàng, người chủ đã biết đích xác họ muốn gì và chuẩn bị sản phẩm theo cách từng khách hàng ưa thích và họ sẽ nói chuyện về những thứ khác như thời tiết, thị trường địa phương hay chuyện gia đình v.v. Ngày nay nhiều người mua các thứ trực tuyến hay ở các cửa hàng bán lẻ lớn, họ không biết người chủ nhưng tương tác với người bán hàng và những người này thường bận rộn, cho nên không có mối quan hệ giữa khách hàng và người chủ cửa hàng. Do đó, khách hàng có thể mua các thứ ở bất kì chỗ nào họ muốn vì không có sự trung thành với bất kì cửa hàng nào.

Với Big data, mọi sự thay đổi quay lại “cách cũ” của việc thiết lập mối quan hệ giữa người chủ và khách hàng. Ngày nay các cửa hàng trực tuyến đang đối xử với khách hàng giống như “cách cũ” cho nên khách hàng hài lòng và không mua từ các cửa hàng khác. Dùng phân tích Big data, cửa hàng trực tuyến biết đích xác khách hàng muốn gì trước khi họ thậm chí hỏi về điều đó. Cửa hàng trực tuyến cung cấp cùng dịch vụ cho khách hàng dựa trên thói quen mua sắm quá khứ của họ bằng việc dùng big data để biết nhiều hơn về khách hàng để làm tăng sự hài lòng của họ và tất nhiên, làm tăng việc mua của họ.

Ngày nay các cửa hàng trực tuyến đang thu thập dữ liệu về khách hàng, không chỉ điều họ đã mua mà còn website nào họ tới thăm, nơi họ sống, điều họ thích, và liệu họ có đưa cái gì lên phương tiện xã hội như Facebook hay websites v.v. Những dữ liệu này là sẵn có trên Internet cho các cửa hàng trực tuyến thu thập và phân tích. Tất nhiên có nhiều kiểu dữ liệu và chúng là khổng lồ (đó là lí do tại sao nó được gọi là big data). Các cửa hàng trực tuyến phân tích những dữ liệu này để dự đoán khách hàng thích cái gì và cho họ “giảm giá đặc biệt” cũng như khuyến mại những sản phẩm nào đó qua “quảng cáo cá nhân” đặc biệt mà khách hàng có thể quan tâm mua.

Amazon.com có lẽ là cửa hàng bán lẻ đầu tiên dùng Big data để giới thiệu sách, CD, đồ chơi, hay các thứ mà khách hàng của họ có thể thích mua. Nó bắt đầu như một cửa hàng bán sách trực tuyến nhưng nhanh chóng tăng trưởng thành cửa hàng trực tuyến lớn nhất trên thế giới, bán hầu hết mọi thứ, từ quần áo tới dụng cụ nhà bếp, từ laptops tới TV v.v. Công thức bí mật cho thành công của nó là phân tích Big data, thu thập mọi thứ từ khách hàng và biết khách hàng muốn gì.

Ngày nay Big data đang trở thành thứ nóng nhất cho tiếp thị hiệu quả và phát triển sản phẩm. Một nhà phân tích viết: “Quảng cáo ngẫu nhiên trên Internet là lỗi thời rồi. Quảng cáo được cá nhân hoá cho từng khách hàng là cách mới. Khi bạn đi tới một website bạn thấy nhiều quảng cáo “bật ra”, phần lớn chẳng liên quan gì tới bạn và bạn không chú ý rằng tại sao chúng là không hiệu quả. Chẳng hạn, tại sao đàn ông quan tâm tới quảng cáo nước hoa hay son bôi môi khi anh ta tìm trên internet và tại sao đàn bà sẽ chú ý tới lưỡi dao cạo hay trò chơi video? Khi mọi người tìm Internet, họ bực mình bởi mọi quảng cáo cho nên các công ti chú ý nhiều hơn tới “quảng cáo hiệu quả” mà “được chuyên biệt hoá” để đáp ứng cho mối quan tâm của từng người. Bằng phân tích và trích rút thông tin liên quan nhất họ có thể làm ra khác biệt cho khách hàng và làm tăng số bán và lợi nhuận. Khi một khách hàng đi tới website của họ, các công ti có mọi thông tin được cần để cho họ không cần hỏi các câu hỏi về khách hàng bởi vì họ đã biết câu trả lời. Bằng việc cung cấp thông tin có nghĩa cho họ, các công ti có thể phát triển quan hệ tốt hơn với khách hàng và có mối quan hệ đặc biệt như vậy, khách hàng có thể tiếp tục mua từ họ thay vì mua từ người khác.

—English version—

Big data and customers relationship

In the past, most people buy things at local stores where they live. The owners know customers and they have good relationship, sometime as customers walk into the store, the owner already know exactly what they want and prepare the products the way each customer prefer and they would talk about other things such as the weather, the local market, or family matters etc. Today as more people buy things online or at big retail stores, they do not know the owners but interact with sale persons and these people are often busy, so there is no relationship between customers and store owners. Therefore, customers can buy things wherever they want since there is no loyalty to any store.

With Big data, things are changing back to the “Old way” of establishing relationship between owners and customers. Today online stores are treating customers like the “Old way” so customers are happy and do not buy from others. Using Big data analytics, online store know exactly what customers want before they even ask for it. The online store provides that same service for customers based on their past buying habit using big data to know more about customers to increase their satisfaction and of course, increase their purchases.

Today online stores are collecting data on customers, not only what they have brought but also what websites they visit, where they live, what they like, and if they put anything on their social media such as Facebook or websites etc. These data are available on the Internet for online stores to collect and analyze. Of course there are many types of data and they are huge (That is why it is called big data). Online stores analyze these data to predict what customers like and give them “special discount” as well as promote certain products via special “Personal advertising” that customers may interested in buying.

Amazon.com is probably the first retail store that uses Big data to recommend books, CD, toys, or things that their customers may like to buy. It started as a store to sell books online but quickly grow into the largest online store in the world that sell almost everything, from clothes to kitchen’s utensils, from laptops to TV etc. The secret formula for its success is Big data analytics that collect everything from customers and knowing what customers want.

Today Big data is becoming the hottest thing for effective marketing and product development. An Analyst wrote: “Random advertising on the Internet is obsolete. Personalized advertising for each customer is the new way. When you go to a website you see many “pop-up” advertises, most has nothing to do with you and you do not pay attention that is why they are ineffective. For example, why men care about perfumes or lipstick advertising when he searches the internet and why women would pay attention on razor blades or videogames? When people search the Internet, they are annoyed by all advertises so companies pay more attention on “effective advertising” that “Customized” to meet each person’s interests. By analyze and extract the most relevant information they can makes a difference for customers and increase sales and profits. When a customer goes to their websites, companies have all the information needed so they do not need to ask questions of the customer because they already know the answers. By providing customers information that is meaningful to them, companies can develop better relationship with customers and having such special relationship, customers are likely to continue to buy from them instead buying from other.