Cảm ơn bạn đã liên hệ!

Chúng tôi đã nhận được thông tin của bạn và sẽ liên hệ lại với bạn trong thời gian sớm nhất.

Quay về trang chủ

Khám phá blog

Kết nối với chúng tôi

Hệ thống quản trị dữ liệu bán lẻ

Hệ thống phân tích và báo cáo dữ liệu, biến lịch sử mua hàng của khách hàng thành dữ liệu kinh doanh cho hoạt động bản lẻ.

Loại phần mềm
Phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu

Ngành
FMCG

Năm
©2022

About

Tổng quan dự án

Một doanh nghiệp bán lẻ chuyên cung cấp các sản phẩm tiêu dùng với hệ thống cửa hàng và nền tảng trực tuyến, họ muốn phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến lược bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử mua hàng của khách hàng.

Bài toán của khách hàng

Khách hàng có một lượng dữ liệu lớn về lịch sử mua hàng của khách hàng nhưng không có công cụ hoặc nền tảng phù hợp để phân tích dữ liệu này một cách hiệu quả. Họ muốn tìm ra xu hướng mua sắm, thói quen của khách hàng, và các mô hình tiêu thụ sản phẩm, giúp tối ưu hóa các chiến lược marketing và bán hàng.

Giải pháp từ Rabiloo

Rabiloo cung cấp một hệ thống phân tích và thống kê dữ liệu mạnh mẽ, giúp khách hàng khai thác thông tin từ dữ liệu lớn và đưa ra các dự báo về xu hướng tiêu dùng, mô hình hành vi khách hàng, và chiến lược phát triển sản phẩm. Hệ thống sử dụng Datawarehouse Redshift của AWS để lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu lớn, từ đó cung cấp các báo cáo và phân tích chi tiết giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn.

Công nghệ sử dụng

・

Mô hình phát triển: Hybrid (Kết hợp giữa phát triển on-premise và cloud)

・

Phương pháp kiểm thử: Manual test

・

Công cụ quản lý task: Slack (Giao tiếp và theo dõi công việc nhóm)

・

Thách thức: Xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn (Data Warehousing) bằng AWS Redshift

・

Ngôn ngữ lập trình: Java 8, Spring Boot 2, VueJS

・

Hệ thống lưu trữ dữ liệu: AWS Redshift (Lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu lớn)

・

Hạ tầng Cloud: AWS EC2, RDS, S3, Lambda, EventBridge, CloudWatch

・

Công cụ DevOps/CI-CD: Docker, GitLab CI

Chức năng chính

1. Dành cho người dùng (Nhân viên phân tích, quản lý bán hàng)

・

Phân tích dữ liệu: Người dùng có thể dễ dàng phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng để tìm ra các xu hướng, nhu cầu và hành vi của khách hàng.

・

Báo cáo thống kê: Tạo các báo cáo thống kê chi tiết về số lượng sản phẩm bán ra, doanh thu, và các chỉ số khác.

・

Dự báo nhu cầu: Sử dụng phân tích dữ liệu để dự báo nhu cầu sản phẩm, giúp tối ưu hóa quản lý kho và chiến lược tiếp thị.

・

Trực quan hóa dữ liệu: Các biểu đồ và đồ thị giúp người dùng dễ dàng hiểu và đưa ra quyết định dựa trên các dữ liệu phân tích.

2. Dành cho quản trị viên (Admin)

・

Quản lý dữ liệu: Quản lý các nguồn dữ liệu từ các hệ thống khác nhau và đảm bảo chúng được lưu trữ và xử lý một cách hiệu quả trong Datawarehouse Redshift.

・

Quản lý người dùng: Cấp quyền và phân quyền truy cập cho các nhân viên phân tích, quản lý các báo cáo, và sử dụng hệ thống.

・

Tối ưu hóa hiệu suất: Đảm bảo việc xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn (lên đến hàng tỷ bản ghi) được thực hiện mượt mà và nhanh chóng.

Kết quả

Thúc đẩy tăng trưởng doanh thu với insight từ dữ liệu khách hàng

Phân tích hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn nhu cầu và sở thích của họ, từ đó tối ưu hóa chiến lược Marketing và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

・

Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu: Các báo cáo phân tích giúp xác định sản phẩm cần tập trung, sản phẩm cần loại bỏ và cách điều chỉnh chiến lược bán hàng để đạt hiệu quả cao hơn.

・

Quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu: Dựa trên lịch sử mua hàng của khách hàng, hệ thống giúp dự đoán nhu cầu sản phẩm, tối ưu hóa mức tồn kho và giảm thiểu tình trạng hết hàng.

・

Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Việc hiểu rõ thói quen và sở thích của khách hàng giúp doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ, sản phẩm và khuyến mãi cá nhân hóa,tăng sự hài lòng và tỷ lệ giữ chân khách hàng