Khi thanh tìm kiếm Google hiển thị các tìm kiếm phổ biến tương tự với những gì bạn đang gõ, hoặc khi Facebook gợi ý một số trang mà bạn có thể thích dựa trên lịch sử tài khoản của bạn, tất cả đều dựa trên thông tin mà các công ty này đã thu thập về bạn sau khi theo dõi các hoạt động trực tuyến của bạn. Các trang web bạn truy cập và tin nhắn trực tuyến bạn gửi hàng ngày liên tục tạo ra dữ liệu về bạn. Điều này tất nhiên không chỉ giới hạn ở các hoạt động trực tuyến. Khi bạn đến siêu thị mua hàng tạp hóa và thanh toán bằng thẻ tín dụng, dữ liệu cũng được thu thập về xu hướng mua sắm và hoạt động tài chính của bạn. Do việc sử dụng ngày càng nhiều các thiết bị thông minh, việc các doanh nghiệp thu thập thông tin của chúng ta chưa bao giờ dễ dàng đến thế. Khi tất cả dữ liệu này được tập hợp và liên kết với nhau, chúng ta có Big Data - Chén Thánh mới giúp các doanh nghiệp thành công trong thời đại hiện đại này.
Big Data truyền thống đã được sử dụng nhiều nhất trong bán hàng và tiếp thị, nơi nó được dùng để dự đoán khối lượng bán hàng, sở thích sản phẩm của khách hàng và tối ưu hóa lịch trình công việc [1]. Tuy nhiên, ngành logistics đang phát triển nhanh chóng cũng có thể hưởng lợi rất nhiều từ kho thông tin này trong một số lĩnh vực chính như sau:
1. Dự báo nhu cầu tồn kho
Đối với một cửa hàng bán lẻ, phải thông báo với khách hàng rằng sản phẩm họ muốn đã hết hàng được coi là một thất bại rất đáng thất vọng. Điều này xảy ra rất thường xuyên trong các cửa hàng quần áo, nơi mà một số kích cỡ của một món đồ có thể hết hàng do sự phổ biến của sản phẩm. Mặt khác, việc có quá nhiều một mặt hàng trong kho cũng không tốt cho kinh doanh vì nó lãng phí không gian lưu trữ mà không đóng góp gì vào doanh thu bán hàng. Do đó, “khả năng dự đoán chính xác nhu cầu đã trở thành yếu tố then chốt cho một doanh nghiệp có lợi nhuận” [2]. Ngày nay, các công ty đã hoạt động trong vài năm có thể tích lũy dữ liệu lịch sử từ tất cả các giao dịch của họ và đưa chúng vào các mô hình thống kê nhằm phân tích xu hướng và đưa ra dự đoán. Dữ liệu càng được đưa vào càng nhiều thì các dự đoán này càng chính xác, có nghĩa là các nhà quản lý nên tính đến nhiều yếu tố đóng góp nhất có thể, chẳng hạn như các sự kiện khuyến mại và thời tiết. “Các thuật toán học máy tiên tiến và tối ưu hóa có thể tìm kiếm và khai thác các mẫu quan sát, tương quan và mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu và quyết định chuỗi cung ứng – ví dụ: khi nào nên đặt hàng, đặt bao nhiêu, đặt ở đâu, và vân vân” [3]. Big Data chắc chắn có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả kinh doanh bằng cách giúp các nhà quản lý logistics dự báo chính xác nhu cầu cho từng sản phẩm và lập kế hoạch tồn kho phù hợp.
2. Last-mile delivery optimization
Một lĩnh vực khác mà Big Data chắc chắn có thể trở thành yếu tố thay đổi cuộc chơi là tối ưu hóa lộ trình. Giao hàng chặng cuối là một phần quan trọng và đặc biệt tốn kém của phân phối, nơi mà hầu hết các nhà quản lý tập trung tìm kiếm các giải pháp cắt giảm chi phí cho doanh nghiệp của họ. Tính năng quan trọng nhất ở đây là tối ưu hóa lộ trình. Ngay cả khi các mặt hàng đã được tải đầy đủ lên xe tải và sẵn sàng xuất phát, tài xế vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trên đường. Với các ràng buộc như giờ mở cửa của cửa hàng hoặc khung thời gian giao hàng mà khách hàng ưa thích, các tài xế này sẽ phải tìm cách điều hướng qua giao thông không thể đoán trước và các rào cản tiềm năng để đến kịp giờ. Phần mềm tối ưu hóa lộ trình sẽ giúp họ làm công việc này nhanh chóng và hiệu quả hơn nhiều. Nó sẽ tiếp nhận tất cả dữ liệu có sẵn về đặc điểm giao thông địa phương, khung thời gian, loại xe và vân vân, và tạo ra lộ trình giao hàng tốt nhất cho mỗi chuyến hàng riêng lẻ. Ứng dụng thực tế của công nghệ này đã cho thấy giúp cắt giảm chi phí phân phối lên đến 40%. Một phần mềm hiệu quả cao như vRoute cũng có thể sử dụng dữ liệu lịch sử về tất cả các chuyến đi trước để đưa ra dự đoán chính xác về thời gian dịch vụ. Tất cả các tính năng này sẽ làm cho việc lập kế hoạch trở nên đơn giản hơn nhiều cho các nhà quản lý logistics.
3. Quản lý quan hệ khách hàng
"Đối với mọi doanh nghiệp, việc tìm hiểu về nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng là vô cùng quan trọng" [4]. Đây là lĩnh vực mà Big Data đóng góp lớn nhất. Giả sử các báo cáo cho thấy một khách hàng thường xuyên đột nhiên giảm số lượng đơn hàng giao hàng, người quản lý sẽ muốn kiểm tra chi tiết giao dịch của khách hàng này. Nếu hóa ra gần đây họ đã trải qua một lần giao hàng không hài lòng (ví dụ như chậm trễ kéo dài), người quản lý hậu cần có thể ghi nhận và bắt đầu thực hiện các hoạt động chăm sóc khách hàng phù hợp để giữ chân khách hàng này. Một danh sách tổng hợp các hoạt động của khách hàng cũng có thể cho công ty biết sở thích của họ, điều này sẽ giúp các giao dịch trong tương lai trở nên hài lòng hơn. Giao hàng chặng cuối là chặng cuối cùng của quá trình phân phối và cũng là điểm tiếp xúc quan trọng với người tiêu dùng. Nhân viên giao hàng có cơ hội tương tác trực tiếp với khách hàng và thu thập dữ liệu quý giá về họ để làm cho cơ sở dữ liệu của công ty ngày càng lớn hơn.
Bức tranh địa phương
Trong khi tất cả các nhà quản lý logistics đã nhận thức rõ về lợi ích của dữ liệu, vẫn là một thách thức đối với các doanh nghiệp ở các nước đang phát triển như Việt Nam để khai thác hoàn toàn yếu tố thay đổi cuộc chơi này. Bước đầu tiên tất nhiên là thu thập dữ liệu. Các doanh nghiệp nhỏ có thể áp dụng các phương pháp truyền thống và lưu trữ dữ liệu thủ công và riêng lẻ, trong khi chỉ có việc thu thập dữ liệu có hệ thống và kết nối trên tất cả các chức năng kinh doanh mới thực sự có thể thúc đẩy hiệu quả. Để tạo ra và sử dụng Big Data cho doanh nghiệp của bạn, điều cần thiết là bạn phải bắt đầu bằng cách xây dựng một hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu hiệu quả. Điều này tương đối khó khăn đối với các doanh nghiệp Việt Nam vì rất ít phần của quản lý chuỗi cung ứng ở đây được số hóa thực sự. Big Data lớn đến mức chỉ có thể được xử lý số hóa. Do đó, các công ty nên nghiêm túc xem xét việc số hóa các quy trình của họ và biến mình thành các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu nhiều hơn.
Đăng ký để lên lịch một bản demo của vRoute - Phần mềm tối ưu hóa lộ trình.
---
Tài liệu tham khảo:
[1] Big Data in Logistics – A DHL perspective on how to move beyond the hype, December 2013, page 3
[2] Big Data in Logistics – A DHL perspective on how to move beyond the hype, December 2013, page 11
[3] https://www.linkedin.com/pulse/impact-big-data-analysis-supply-chain-drivers-hrishikesh-kurhekar
[4] Big Data in Logistics – A DHL perspective on how to move beyond the hype, December 2013, page 22
Tác động của Big Data trong Logistics