Khi phân tích dữ liệu một số cửa hàng tại Việt Nam của Guardian, chúng tôi phát hiện nhiều khách đến khu vực đồ trang điểm và ở lại đó khá lâu, nhưng không mua hàng.

Đồ dưỡng da, vốn là một ngành hàng chiến lược, cũng không thu hút khách hàng như dự kiến.

Tìm hiểu, chúng tôi nhận ra nhiều khách hàng ưa thích mỹ phẩm, nhưng không có kinh nghiệm trang điểm, vì thế họ chỉ... đứng ngắm rồi đi. Đồ dưỡng da tuy hấp dẫn nhưng cách sắp đặt sản phẩm, vị trí trong một số cửa hàng chưa chuẩn, ánh sáng chưa tốt, các kệ hàng gần nhau quá, sẽ không tạo cảm giác thoải mái cho người mua. Nhờ những thông tin này, các cửa hàng được bố trí thêm nhiều mẫu thử và các chuyên gia trang điểm để tư vấn cho khách, đồng thời cải tiến cách sắp xếp sản phẩm dưỡng da. Sự hài lòng của khách sau đó tăng lên vượt bậc, theo khảo sát nội bộ.

Trong những cuộc trò chuyện cùng chúng tôi, Giám đốc điều hành của Guardian tại Việt Nam, chị Lê Huỳnh Phương Thục luôn nhấn mạnh vào tầm quan trọng tuyệt đối của khách hàng. Đối với chị, trải nghiệm của khách hàng phải tốt và ngày càng tốt hơn. Quyết tâm đó đã khiến chị tìm đến dữ liệu lớn (big data).

Trên thế giới cũng như tại Việt Nam, dữ liệu lớn đã len lỏi trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, đặc biệt là ngành bán lẻ, khi giao dịch của mỗi chuỗi cửa hàng là con số khổng lồ.

Năm 2008, đối mặt với tình hình suy thoái toàn cầu, cựu CEO của Starbucks là Howard Schultz đã trở lại đảm nhiệm vai trò vực dậy công ty. Dưới sự chỉ định của ông, Starbucks có giám đốc công nghệ đầu tiên và một phòng ban hoàn toàn mới gồm toàn các nhà khoa học dữ liệu (data scientist).

Nhiệm vụ của những kỹ sư này là chuyên trách phân tích lượng thông tin ào ạt đến từ người sử dụng, có thể lên đến 100 triệu giao dịch mỗi tuần, với khoảng 87 nghìn tổ hợp thức uống. Nhờ đó Starbucks có thể giúp khách hàng khi bước vào bất kỳ cửa hàng nào đều có thể tiếp cận những món đồ uống và chương trình khuyến mại dựa trên sở thích, khẩu vị, thói quen của chính họ, và cả thời tiết lúc đó. Một nữ sinh đại học miền đông bắc Mỹ mùa Halloween sẽ nhận được những gợi ý đồ uống khác hẳn một doanh nhân ở thung lũng Silicon vào tháng 5.

Hãng cũng nhận ra 43% khách uống trà không bỏ đường và 25% khách uống cafe không bỏ sữa, dựa vào đó tạo ra dòng sản phẩm k-cups tiện lợi bán sẵn trong siêu thị cho những nhóm này. Họ còn phát hiện rằng rất nhiều người vào cửa hàng chỉ vì cần một cái nhà vệ sinh sạch sẽ, hoạt động tốt. Chỉ số "cơ sở vật chất" này trở nên vô cùng quan trọng trong các báo cáo của Starbucks, tất cả vì mục đích phục vụ khách hàng một cách hoàn thiện.

Gần một thập kỷ làm việc với dữ liệu lớn, tôi nhận ra vấn đề khó khăn nhất của việc thu thập dữ liệu đến từ sự phản đối của số đông. Họ cho rằng thu thập dữ liệu chỉ làm lợi cho các doanh nghiệp và đẩy thiệt thòi cho khách hàng. Họ cảm thấy mình vừa mất tiền cho các công ty mà sự riêng tư còn bị tổn hại, chẳng khác nào những con cừu, bị cạo lông chưa đủ lại còn bị xẻ thịt.

Mới đây, một chuỗi nhà hàng lẩu đình đám ở Trung Quốc bị khách hàng phản đối vì đã thu thập thói quen ăn uống, thậm chí cả đặc điểm ngoại hình của khách hàng. Facebook cũng vướng vào vô số vụ kiện cáo dính đến vấn đề bảo mật thông tin.

Việc nào cũng có hai mặt, nhưng tôi có thể khẳng định hai điều:

Thứ nhất, hiện tại, dù muốn hay không, bạn cũng không thể thoát khỏi việc bị thu thập dữ liệu, trừ khi bạn không ra khỏi nhà, không kiếm tiền cũng như tiêu tiền, không mua bán trên mạng, thậm chí không sử dụng internet...

Thứ hai, dữ liệu lớn nếu áp dụng đúng cách thì có lợi cho khách hàng chẳng kém gì doanh nghiệp. Rất khó tìm ra một công việc nào giúp ích cho nhân loại mà không cần đến dữ liệu. Muốn bảo vệ rừng, hạn chế tràn dầu ra đại dương, dự báo động đất, tính toán lượng điện cần để duy trì cuộc sống bình thường, đảm bảo an ninh quốc phòng, theo dõi biến chứng Covid-19, hay làm phim chiếu trên nền tảng trực tuyến, đều yêu cầu một lượng dữ liệu lớn, chính xác, và liên tục cập nhật. Dữ liệu không đúng, không đủ, hoặc lỗi thời có thể dẫn đến các quyết định sai, gây tốn kém, thậm chí gây hậu quả nghiêm trọng.

Vì thế chủ đề tiên quyết mà chúng ta nên tranh cãi không phải là có nên dùng dữ liệu lớn hay không, mà là sử dụng nó như thế nào. Cũng như rất nhiều vấn đề khác, tôi tin rằng câu trả lời rất đơn giản: luôn luôn lấy con người làm gốc. Đó cũng điều tôi thường nói với các doanh nghiệp đối tác của mình: nếu bạn coi việc đem lại sức khỏe, an toàn, niềm vui cho người sử dụng là cốt lõi, thì bước đầu bạn đã đi đúng hướng.

Sử dụng dữ liệu người dùng để mang ích lợi cho chính những đối tượng đó, đã từ lâu không còn xa lạ với mọi ngành nghề, từ tư nhân đến quốc doanh. Đại học Purdue tại Mỹ phân tích dữ liệu sinh viên để dự báo em nào có khả năng bỏ học nhằm can thiệp kịp thời, từ đó tỷ lệ sinh viên bỏ ngang giữa chừng giảm 21%. Năm 2013, chưa đầy một ngày sau vụ khủng bố ở giải chạy Marathon Boston, FBI đã tổng hợp 10 terabytes dữ liệu, trong đó có 480 nghìn hình ảnh từ các camera công cộng, để nhanh chóng tìm ra thủ phạm.

Một tín hiệu tốt của thị trường Việt Nam mà tôi quan sát được là các doanh nghiệp, cả lớn và nhỏ, cả lâu năm lẫn trẻ trung, ngày càng coi trọng sự phát triển bền vững. Thay vì tìm kiếm những chiến lược mới mẻ đột phá, họ tập trung quan sát, thấu hiểu chính khách hàng của mình. Đó là sự chuyển mình về thái độ và triết lý kinh doanh. Để làm được điều đó một cách hiệu quả, họ cần dữ liệu lớn.

Mục đích tốt là một chuyện, việc thu thập dữ liệu vẫn rất cần những rào chắn về pháp lý để bảo vệ cả doanh nghiệp lẫn người sử dụng. Đối tác của chúng tôi vẫn luôn mã hóa thông tin dữ liệu của khách hàng và tuân thủ chặt chẽ các quy định quốc tế trong việc bảo mật thông tin. Những tiêu chuẩn về bảo mật đã được các nước phát triển và đi trước chúng ta rất xa. Ví dụ như GDPR (General Data Protection Regulation - Quy định bảo vệ dữ liệu chung của Liên minh châu Âu), là tiền đề quan trọng mà cả doanh nghiệp lẫn các nhà làm luật Việt Nam cần tham khảo nếu muốn tiến lên cách mạng công nghệ một cách "bằng vai phải lứa". Những công ty cung cấp giải pháp dữ liệu lớn, đặc biệt ở Việt Nam, nơi luật bảo mật còn tương đối xa lạ, càng cần chú ý đến những quy tắc trên nếu muốn quốc tế hóa. Trong bất cứ trường hợp nào, một tài nguyên có sức mạnh như dữ liệu lớn cần được sử dụng một cách thận trọng.

Khi thế giới ngày càng phẳng hơn và trình độ công nghệ của nhiều công ty trong nước dần tiệm cận với khu vực, sẽ có thêm nhiều ngành nghề ở Việt Nam được hưởng lợi từ dữ liệu lớn, với sự tuân thủ đầy đủ và triệt để quyền lợi của người sử dụng.

Tôi cũng sẵn lòng đặt cược rằng trong 10 năm tới sự phát triển mạnh mẽ của đất nước phụ thuộc rất lớn vào việc có khai thác được mỏ vàng dữ liệu này hay không.