Mặc dù Machine Learning được bắt đầu từ những năm 1950, nhưng phải đến tận thời điểm hiện tại mới có nhiều ứng dụng thực tế áp dụng nó với quy mô lớn hơn bao giờ hết. Big Data, mặt khác, đã trở thành một hiện tượng vào năm 2013, sau đó người ta đã phát hiện ra rằng 90% dữ liệu của thế giới đã được tạo ra từ hai năm trước.

Do vậy, việc tạo ra dữ liệu vừa trở thành một thách thức cũng như một cơ hội. Big Data tạo ra cơ hội cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt bằng cách cung cấp cho họ thông tin chi tiết về những tình huống ở các thị trường khác nhau, đảm bảo giúp họ hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của người tiêu dùng.

Tuy nhiên, đáng chú ý là giá trị của bản thân Big Data không nhiều. Để trở nên hữu ích, nó phải được vận hành bằng nhiều phương pháp phân tích mà không vượt quá khả năng cung cấp thông tin thống kê chi tiết.

Machine Learning đem lại lợi ích lớn hơn khi nó cho thấy khả năng tiềm ẩn của Big Data, bằng cách xây dựng và triển khai các giải pháp cho những vấn đề kinh doanh có tính chất phức tạp.

Dưới đây là một số cách thức kết hợp Big Data với Machine Learning nhằm cải thiện hiệu quả kinh doanh và cung cấp thêm ý tưởng cho chủ doanh nghiệp:

1. Tạo điều kiện cho phân khúc khách hàng

Không có gì lạ khi các doanh nghiệp phân chia ra các nhóm khách hàng riêng biệt – mỗi nhóm bao gồm những cá nhân có chung một số đặc điểm giống nhau – trong cơ sở dữ liệu khách hàng. Trong thực tế, xây dựng các nhóm như vậy là một bước quan trọng mà mọi doanh nghiệp nên thực hiện.

Ngày nay, thuật toán cụm Machine Learning là một công cụ tuyệt vời giúp các doanh nghiệp thực hiện nhiệm vụ này. Nhiều thuật toán như vậy không được giám sát khi chúng không yêu cầu định hướng hoạt động đặc biệt của con người. Thay vào đó, thuật toán phân cụm không giám sát chỉ yêu cầu dữ liệu để phân tích những điểm tương đồng và khác biệt, tìm ra các cụm khác nhau dựa trên một số tính năng.

Vào năm 2009, Orbitz đã tạo ra một nhóm Machine Learning để tạo điều kiện cho việc phân khúc, bên cạnh các mục đích khác. Ba năm sau, nó phát hiện ra một kết quả từ mô hình dữ liệu: Người dùng Mac sẵn sàng chi tiêu nhiều hơn 30% mỗi đêm cho các phòng khách sạn, khi so sánh với người dùng Windows. Phát hiện này đưa Orbitz trở thành một ứng dụng thực tế, giúp đặt nền tảng cho phân khúc cơ sở khách hàng của doanh nghiệp dựa trên xu hướng tương đối để gửi cho các khách sạn khác nhau.

Mọi doanh nghiệp đều có thể khai thác sức mạnh của Machine Learning và Big Data để phân khúc được khách hàng. Tuy nhiên, trước tiên, bạn cần phân tích xem việc phân khúc có đem lại lợi ích tiềm năng nào cho tổ chức hay không. Nếu bạn tin tưởng vào điều đó, thì công ty bạn cần đầu tư mạnh vào phân tích dữ liệu, máy học kinh doanh luôn sẵn sàng, và sau đó ứng dụng nó. Bạn cũng sẽ sớm nhận ra rằng Machine Learning không chỉ giúp bạn hiểu rõ dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả, mà còn giúp cho việc thực hiện các chiến lược kinh doanh cốt lõi.

2. Biến mục tiêu trở nên khả thi và hiệu quả

Cơ sở dữ liệu khách hàng của công ty bao gồm các nhóm khác nhau không bị trộn lẫn, bạn phải nghĩ ra phương pháp để đáp ứng nhu cầu của từng nhóm.

Orbitz đã phản hồi lại phát hiện đã nêu trước đó bằng các nhóm khách hàng mục tiêu khác nhau: Các khách sạn đắt tiền hơn được hiển thị cho người dùng Apple. Khá hợp lý khi đánh giá động thái này là một bước đi khôn ngoan, vì mục tiêu chiến lược như vậy sẽ đem lại lợi nhuận cao.

Mặt khác, đôi khi là cần thiết để xem xét cơ sở của khách hàng bao gồm các cá nhân khác nhau với nhiều sở thích khác nhau chứ không chỉ là tập hợp các nhóm khác nhau. Quan điểm này có tính thực tế hơn rất nhiều, giúp điều chỉnh sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng dựa trên hành vi cụ thể của họ và sở thích nhận thức được. Một lần nữa, Machine Learning, dưới sự hỗ trợ của Big Data, tạo điều kiện tốt hơn cho các doanh nghiệp thực hiện nhiệm vụ này.

Chẳng hạn, Google đã sử dụng Big Data để phân tích rõ hơn sở thích của khách hàng và kết hợp nó với thuật toán phức tạp (Machine Learning) để đưa ra kết quả được cho là có liên quan đến mọi truy vấn mà bạn thực hiện. Đây là lý do tại sao những lựa chọn trong quá khứ (như các trang web bạn đã truy cập) sẽ tác động đến một số kết quả được hiển thị với bạn.

Machine Learning và Big Data cũng phá vỡ những cơ sở của hình thức quảng cáo nhắm đến các khách hàng mục tiêu. Ví dụ, Pixar hướng các đối tượng khách hàng mục tiêu khác nhau của mình đến các quảng cáo phim khác nhau dựa trên sở thích đã được nghiên cứu. Netflix cũng ước tính rằng các thuật toán của họ đã tạo ra 1 tỷ đô la/năm về giá trị từ tỷ lệ giữ chân khách hàng nhờ “Netflix Addiction”, chủ yếu được thúc đẩy bởi các khuyến nghị chính xác được lọc bởi cả bộ lọc sản phẩm lẫn người dùng.

Nói cách khác, các chủ doanh nghiệp cần phải hiểu rằng việc phân khúc khách hàng mục tiêu khác nhau có ý nghĩa rất nhiều và việc máy học cá nhân hóa những dữ liệu đó chính là chìa khóa để cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. Giả sử bạn điều hành một doanh nghiệp thương mại điện tử, Machine Learning có thể giúp bạn cá nhân hóa chiến dịch quảng cáo để mọi người chỉ nhìn thấy các sản phẩm có nhiều khả năng phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Điều này chắc chắn sẽ giúp cải thiện hiệu quả quảng cáo và giúp gia tăng lợi nhuận bằng cách tăng doanh số bán hàng và thúc đẩy mối quan hệ với khách hàng. Một lần nữa, “Netflix Addiction” là một ví dụ cho thấy khối lượng về tiềm năng của việc phân khúc khách hàng mục tiêu nhờ Machine Learning.

3. Tăng cường phân tích dự báo

Sau khi có được cái nhìn sâu sắc về hành vi của người tiêu dùng từ Big Data, bạn sẽ muốn ứng dụng Machine Learning để phát triển nó một cách khái quát và từ đó đưa ra dự đoán về các vấn đề kinh doanh khác nhau.

Nói cách khác, các mô hình Machine Learning có thể hiểu được các mẫu hành vi từ dữ liệu và xác định khả năng một người hoặc một nhóm người sẽ thực hiện một số hành động nhất định, ví dụ như đăng ký dịch vụ. Điều này giúp dự đoán các sự kiện và đưa ra quyết định trong tương lai.

Công ty American Express đã sử dụng Big Data để phân tích và dự đoán hành vi của người tiêu dùng bằng cách nghiên cứu các giao dịch trong quá khứ. Thông qua đó, công ty có thể dự đoán được 24% tài khoản tại thị trường Úc sắp đóng cửa trong vòng bốn tháng. T-mobile cũng ứng dụng Big Data để dự đoán biến động của người tiêu dùng.

Để thực hiện những loại dự đoán này, các công ty cần phải sử dụng kiến ​​thức chuyên môn về Machine Learning nhằm giúp phân tích dữ liệu của doanh nghiệp. Thuật toán phân loại thường được sử dụng làm nền tảng cho những dự đoán như vậy.

4. Cung cấp nền tảng để phân tích và quy định rủi ro

Big Data cho phép các mô hình máy móc phân tích sâu rộng và quy định các rủi ro.

Để phát hiện gian lận, American Express áp dụng Machine Learning để phân tích các tập dữ liệu lịch sử lớn. Trên thực tế, hệ thống Machine Learning được coi là khác với các hệ thống phát hiện gian lận tồn tại trước đây, chỉ bao gồm các quy tắc được tạo theo cách thủ công và tốt hơn vì nó có khả năng cải thiện với nhiều dữ liệu đầu vào hơn. Nó cũng giúp tiết kiệm cho công ty hàng triệu đô la – theo Bernard Marr, chuyên gia về Big Data.

Mọi doanh nghiệp đều có thể sử dụng Machine Learning để giảm thiểu những biến động tài chính. Nhiều tổ chức, trên thực tế, đã phát triển một hệ thống nhằm giúp cho quá trình này trở nên dễ dàng hơn. Ví dụ, IBM đã cung cấp cho các tổ chức tài chính hệ thống Machine Learning trên IBM z/OS để hỗ trợ quản lý rủi ro tài chính. Hệ thống này đặc biệt chú ý đến điểm đánh giá tín dụng và nhắm mục tiêu vào việc khấu trừ giá trị tín dụng mà nó sử dụng để đánh giá rủi ro.

Việc sử dụng các mô hình Machine Learning giúp công ty duy trì việc đảm bảo tuân thủ chống rửa tiền, phát hiện giao dịch và các vấn đề thương mại bất thường trong một khoảng thời gian dài; bởi vậy chúng ta cần quan tâm đầu tư vào các yếu tố này.

Machine Learning và Big Data hiện đang thu hút được sự chú ý nhất định, và chắc chắn rằng cả hai yếu tố này đều phụ thuộc vào sức mạnh của nhau. Quan trọng hơn, cả hai đã liên tục tạo ra những tác động lớn đến cách chúng ta thực hiện các hoạt động kinh doanh. Sự kết hợp cùng Machine Learning, nếu được áp dụng, có thể là chìa khóa giúp đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt. Do đó, sân chơi và quyết định giờ phụ thuộc vào chính các doanh nhân.