Knowlead – Giải pháp khuyến nghị mới cho mua sắm trực tuyến

402

Mua sắm online đã trở thành thói quen và không còn xa lạ với người tiêu dùng, đặc biệt trong thời đại công nghệ số bởi sự nhanh chóng và tiện lợi của nó. Nhưng bên cạnh đó người tiêu dùng cũng có lúc bị “ngộp thở” trong mê cung những cửa hàng trực tuyến với hàng ngàn sản phẩm và các mức giá khác nhau. Nắm bắt được xu hướng này, FPT đã nghiên cứu và cho ra đời dịch vụ Knowlead – Đóng vai trò tư vấn cho khách hàng, đồng thời là một người trợ giúp hữu ích cho các doanh nghiệp trong ngành thương mại số. 

Để những website mua hàng online có thể trở thành người bạn thân thiết, có khả năng hiểu được sở thích, nhu cầu của người dùng và đưa ra gợi ý những sản phẩm phù hợp, giúp khách hàng thảnh thơi lựa chọn những sản phẩm ưng ý nhất, hệ  thống  khuyến nghị (Recommender Systems – RS) đã được nghiên cứu và phát triển nhằm đạt hiệu quả nhất trong việc tương tác với người dùng.

Hệ thống khuyến nghị là gì?

Hệ thống khuyến nghị (Recommender System) là một loại hình cụ thể của kỹ thuật lọc thông tin  (như phim ảnh, âm nhạc, trang web, tin tức) mà người dùng quan tâm và dần dần trở nên phổ cập trong các ứng dụng khác nhau (ví dụ như dự án Netflix, Google tin tức, Amazon).

Hệ thống khuyến nghị chuyên nghiệp xây dựng dựa trên hành vi của người dùng (xem, mua sản phẩm, tìm kiếm), hệ  thống so sánh và tìm cách để đánh giá, dự đoán hành vi tiêu dùng. Trong hầu hết các trường hợp, hệ thống khuyến nghị tương ứng với một vấn đề khai thác dữ liệu quy mô lớn, hệ thống có khả năng tự động phân tích, phân loại, lựa chọn và cung cấp cho người dùng những thông tin, hàng hóa hay dịch vụ mà họ quan tâm.

Một hệ thống khuyến nghị sản phẩm thường được xây dựng dựa trên các kỹ thuật: Khuyến nghị dựa trên nội dung (Content–based) – khuyến nghị cho khách hàng những sản phẩm tương tự với những sản phẩm mà khách hàng đó đã mua hoặc đã quan tâm; khuyến nghị dựa trên lọc cộng tác (Collaboractive Filtering-CF) – khuyến nghị những sản phẩm mà những khách hàng tương tự khác cũng quan tâm hoặc đã mua; hoặc lai hóa giữa hai phương thức.

Hiện nay, các hệ thống thương mại điện tử lớn: Amazon, Ebay, Cdnow, Netflix,.. đã được tích hợp công cụ khuyến nghị sản phẩm từ khá lâu và đạt được thành công đáng kể thể hiện qua kết quả kinh doanh. Cụ thể, công cụ khuyến nghị sản phẩm đã góp phần làm tăng doanh số bán hàng của Amazon 29% lên tới 12,83 tỷ USD trong quý tài chính thứ hai từ mức 9,9 tỷ USD trong cùng kỳ năm 2011 và doanh thu quý III năm 2013 tăng tới 24%, lên 17,1 tỷ USD.

Công ty thuê đĩa phim trực tuyến lớn nhất thế giới Netflix cũng là một ví dụ điển hình cho hoạt động kinh doanh hiệu quả nhờ tích hợp công cụ khuyến nghị sản phẩm vào website của mình. Vào năm 1999, Netflix đã xây dựng hệ thống khuyến nghị trực tuyến đầu tiên trên thế giới bằng cách lên danh sách các bộ phim mà họ dự đoán rằng khách hàng sẽ muốn xem. Chỉ trong vòng hai tháng, số lượng khách hàng thuê đĩa trung bình đã tăng lên 20-25%. Năm 2009 hệ thống đã cung cấp trên 100.000 đĩa DVD và đã vượt qua 10 triệu thuê bao. Hiện tại hệ thống cho thuê DVD cho doanh thu hơn 300 triệu USD vào quý 3 năm 2013 và giá trị của Netflix đạt gần 4 tỷ USD. Như vậy công cụ khuyến nghị sản phẩm thực sự đóng vai trò rất quan trọng đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử.

Knowlead – Dịch vụ khuyến nghị thế mới

Nắm bắt được xu hướng này, FPT đã nghiên cứu và cho ra đời dịch vụ Knowlead – Đóng vai trò tư vấn cho khách hàng, đồng thời là một người trợ giúp hữu ích cho các doanh nghiệp trong ngành thương mại số, đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp và người dùng cuối.

Knowlead là sự kết hợp của “Know” – Know your customer và “Lead” – Lead them to conversion. Knowlead là kết quả của nhiều giải pháp Recommendation và Content Discovery cho Big Data trong các lĩnh vực truyền thông, thương mại điện tử và bán lẻ. Giải pháp đồng bộ của Knowlead giúp cá nhân hóa trải nghiệm, cho phép khách hàng mới dễ dàng tiếp cận các sản phẩm hot và các xu hướng mới dựa trên dữ liệu. Với nhóm khách hàng đã từng tìm kiếm tại website, hệ thống Knowlead sẽ xếp hạng sản phẩm theo cách tối ưu với từng khách hàng trên trang danh mục sản phẩm và kết quả tìm kiếm.

Knowlead giúp xếp hạng sản phẩm trên danh mục và kết quả tìm kiếm

Được xây dựng và thiết kế bởi đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu và các công nghệ tiên tiến như Hadoop, Apache Spark, MEMSQL, các thuật toán Machine learning chọn lọc các sản phẩm tối ưu cho từng khách hàng trong thời gian thực, KnowLead thúc đẩy hành vi mua hàng của khách hàng, tối ưu hóa cross-sale, up-sale.

Trong thời gian sắp tới, bên cạnh các thuật toán hiện tại, hệ thống sẽ bổ sung thêm các thuật toán deep-learning, hỗ trợ khách hàng triển khai hệ thống đo đạc như A/B testing.

Website: https://www.knowlead.io