Từng là một trong số 100 người có sức ảnh hưởng lớn nhất thế giới, tác giả Martin Lindstrom - một chuyên gia tiếp thị và xây dựng thương hiệu nổi tiếng thế giới cho rằng, trong khi dữ liệu lớn (Big Data) đang trở thành một xu hướng phổ biến trong nghiên cứu thị trường, nó lại không phản ánh được các yếu tố tâm lý, tâm sinh lý, những giá trị văn hóa và tình cảm thực sự của khách hàng. Thay vào đó, thông qua việc tìm kiếm các dấu vết nhỏ, tiểu tiết như tình trạng của ly cà phê, những lời nhận xét của khách hàng trên mạng xã hội, cách họ sử dụng sản phẩm và dịch vụ, chúng ta có thể tìm ra những khuynh hướng lớn hơn, những xu hướng chung và các cơ hội kinh doanh tiềm năng.

Mục tiêu của Lindstrom trong cuốn sách “Dữ liệu nhỏ” của ông là giúp các doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và câu chuyện. Ông đã chứng minh cách tiếp cận, phân tích và hiểu khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân đã giúp ông rất nhiều trong công việc tư vấn thương hiệu toàn cầu của mình. Ví dụ, ở Nga, các quan sát về nam châm bếp đã giúp hợp tác thành công với các bà mẹ Nga để phát triển kinh doanh thương mại điện tử đầu tiên phù hợp với khán giả đó. Ở Ấn Độ, ông đã sử dụng hiểu biết sâu sắc về văn hóa, phỏng vấn và quan sát mối quan hệ giữa mẹ chồng và con dâu để tạo ra bao bì ngũ cốc đã thu hút tuổi người già và thế hệ trẻ.

Một số ví dụ về việc sử dụng Small Data của các thương hiệu tên tuổi:

1. Lego: Lego đã tạo ra một dòng sản phẩm đặc biệt cho trẻ em trong quá trình điều trị ung thư bằng cách quan sát cách các em xây dựng các mô hình Lego trong quá trình chữa trị tại bệnh viện. Họ nhận thấy rằng, các em thường xây dựng các mô hình nhà, mô hình bác sĩ, y tá, giáo viên, và các đối tượng liên quan đến quá trình điều trị. Lego sau đó đã phát triển một dòng sản phẩm được gọi là "Lego Juniors", với các mô hình liên quan đến bác sĩ, y tá, và các đối tượng trong bệnh viện, nhằm mang lại niềm vui cho các em trong quá trình chữa trị.

2. Airbnb: Airbnb đã phát triển một tính năng gợi ý cho chủ nhà trên trang web của mình dựa trên các thông tin nhỏ nhặt thu thập được từ các cuộc trò chuyện với khách hàng. Ví dụ, nếu khách hàng đã đề cập đến việc thích bơi lội, thì chủ nhà có thể được gợi ý đưa ra thông tin về bể bơi trong căn hộ của mình.

3. Disney: Disney đã sử dụng các thiết bị đeo tay và các cảm biến để thu thập dữ liệu về các hoạt động của khách hàng tại các công viên giải trí của họ. Dữ liệu này được sử dụng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, bao gồm việc giảm thời gian chờ đợi và cải thiện dịch vụ ăn uống.

4. Apple: Apple đã phát triển các thiết bị đeo tay như Apple Watch để giám sát sức khỏe của người dùng. Dữ liệu thu thập được từ các thiết bị này đã giúp Apple cải thiện các tính năng của sản phẩm của mình, bao gồm việc theo dõi hoạt động thể chất và giấc ngủ của người dùng.

5. Roomba là một sản phẩm robot hút bụi và lau nhà tự động, có khả năng di chuyển trong nhà và tự động phát hiện và làm sạch các khu vực cần thiết. Khi doanh số bị sụt giảm, tác giả đã xem xét và phát hiện ra rằng hầu hết những người mua robot lau dọn đều cảm thấy cô đơn và đều mong đợi một âm thanh vui tai từ robot khi chúng di chuyển và làm việc. Tuy nhiên phiên bản mới nhất khi sản xuất đã không được cài đặt thêm phần này, và vì thế mà doanh số sụt giảm. Tác giả đã đề xuất thêm hiệu ứng âm thanh cho sản phẩm và nhờ vậy sau đó doanh thu đã tăng trở lại.

Hiểu thêm về Small Data

Small Data và Big Data khác nhau thế nào?

Small Data và Big Data là hai khái niệm đối lập nhau về quy mô và phạm vi của dữ liệu.

Big Data thường được sử dụng để chỉ các tập dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng, thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và cần phải sử dụng các công nghệ và phương pháp phân tích dữ liệu phức tạp để xử lý. Big Data thường được sử dụng để phân tích xu hướng, tìm kiếm các mẫu và dự đoán hành vi khách hàng hoặc dự báo các xu hướng thị trường.

Small Data, trong khi đó, là các tập dữ liệu nhỏ, thường tập trung vào các thông tin cụ thể, tình huống hoặc cá nhân cụ thể. Small Data thường được thu thập thông qua các cuộc khảo sát, phỏng vấn hoặc theo dõi khách hàng, và được sử dụng để cung cấp các thông tin cụ thể, chi tiết và địa phương hơn về khách hàng hoặc sản phẩm.

Các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong Small Data thường đơn giản hơn và dễ thực hiện hơn so với Big Data, và thông thường không yêu cầu sử dụng các công nghệ và phần mềm phức tạp như trong Big Data.

Về mặt mục tiêu sử dụng, Small Data thường được sử dụng để tìm hiểu khách hàng cục bộ, tối ưu hóa các quy trình kinh doanh cụ thể hoặc tạo ra sản phẩm và dịch vụ độc đáo, trong khi Big Data thường được sử dụng để xác định xu hướng và tiên đoán các sự kiện tương lai trong quy mô lớn.

Sử dụng phương pháp phân tích Small Data có thể giúp doanh nghiệp tìm ra những thông tin tiềm ẩn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tăng hiệu quả và giảm chi phí sản xuất hoặc cải thiện quy trình kinh doanh. Ngoài ra, Small Data còn có thể giúp cho các doanh nghiệp tạo ra những sản phẩm và dịch vụ độc đáo, phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng cục bộ, tạo ra mối quan tâm và sự tương tác tích cực từ khách hàng. Do đó, Small Data là một công cụ quan trọng để các doanh nghiệp có thể tìm ra những cơ hội mới và tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Nhà mình có thích thì tìm đọc thêm sách để nâng cao kiến thức hữu ích nhé

Nguồn: Tổng hợp trên Internet