Đăng bởi Babuki JSC vào Tháng Tư 13, 2021

Alibaba được biết đến rộng rãi với IPO lớn nhất thế giới vào tháng 9 năm 2014. Ngày nay, công ty có vốn hóa thị trường trong top 10 toàn cầu, đã vượt qua Walmart về doanh số toàn cầu và mở rộng ra tất cả các thị trường lớn trên thế giới. Người sáng lập Jack Ma đã trở thành một cái tên quen thuộc.

Sự thành lập của một "ông lớn"

Từ khi thành lập, năm 1999, Alibaba đã có sự tăng trưởng vượt bậc trên nền tảng thương mại điện tử. Tuy nhiên, nó vẫn không giống như một kẻ hơn người vào năm 2007, khi đội ngũ quản lý mà tôi đã tham gia toàn thời gian vào năm trước, họp bàn về chiến lược off-site tại một khách sạn ven biển buồn tẻ ở Ninh Ba, tỉnh Chiết Giang.

Trong suốt cuộc họp, các quan sát và ý tưởng rời rạc của chúng tôi về xu hướng thương mại điện tử bắt đầu hợp nhất thành một cái nhìn lớn hơn về tương lai, và cuối cùng, chúng tôi đã có sự nhất trí về tầm nhìn. Chúng tôi sẽ thúc đẩy sự phát triển của một hệ sinh thái thương mại điện tử mở, phối hợp, thịnh vượng.

Chúng tôi nhận ra sự đổi mới đặc biệt của Alibaba, là chúng tôi thực sự xây dựng một hệ sinh thái: một cộng đồng (doanh nghiệp và người tiêu dùng thuộc nhiều loại) tương tác với nhau và môi trường (nền tảng trực tuyến và các yếu tố vật lý ngoại tuyến lớn hơn).

Điều bắt buộc là chiến lược của chúng tôi là đảm bảo rằng nền tảng cung cấp tất cả các tài nguyên hoặc cách tiếp cận tài nguyên mà một doanh nghiệp trực tuyến sẽ cần để thành công và do đó hỗ trợ sự phát triển của hệ sinh thái.

Hệ sinh thái chúng tôi xây dựng ban đầu rất đơn giản: chúng tôi liên kết người mua và người bán hàng hóa. Khi công nghệ phát triển, nhiều chức năng kinh doanh đã chuyển sang trực tuyến, bao gồm cả những công ty đã thành lập, như quảng cáo, tiếp thị, logistics và tài chính, và những công ty mới nổi, như tiếp thị liên kết, giới thiệu sản phẩm và những người có ảnh hưởng trên phương tiện truyền thông xã hội.

Và khi chúng tôi mở rộng hệ sinh thái của mình để phù hợp với những đổi mới này, chúng tôi đã giúp tạo ra các loại hình kinh doanh trực tuyến mới, hoàn toàn tái thiết dần dần ngành bán lẻ Trung Quốc.

Alibaba ngày nay không chỉ là một công ty thương mại trực tuyến. Nó là những gì bạn nhận được nếu bạn sử dụng tất cả các chức năng liên quan đến bán lẻ và phối hợp chúng trực tuyến thành một mạng lưới rộng lớn, dựa trên dữ liệu của người bán, nhà tiếp thị, nhà cung cấp dịch vụ, công ty logistics và nhà sản xuất.

Nói cách khác, Alibaba làm những gì Amazon, eBay, PayPal, Google, FedEx, nhà bán buôn và một phần các nhà sản xuất làm tại Mỹ, với sự trợ giúp lành mạnh của các dịch vụ tài chính để tô điểm thêm.

Trong số mười công ty có giá trị cao nhất thế giới hiện nay, 7 công ty internet có mô hình kinh doanh tương tự như Alibaba. 5 trong số đó là Amazon, Google và Facebook ở Mỹ và Alibaba và Tencent – đã có tại Trung Quốc khoảng 20 năm.

Tại sao có nhiều giá trị và sức mạnh thị trường nổi lên nhanh như vậy? Bởi vì các khả năng mới trong điều phối mạng và thông tin dữ liệu mà tất cả các công ty này đưa vào sử dụng. Các hệ sinh thái mà họ quản lý có hiệu quả kinh tế và lấy khách hàng làm trung tâm hơn rất nhiều so với các ngành công nghiệp truyền thống.

Các công ty này sử dụng cách tiếp cận mà tôi gọi là kinh doanh thông minh và tôi tin rằng nó đại diện cho logic kinh doanh chủ đạo trong tương lai.

 

Kinh doanh thông minh là gì?

Kinh doanh thông minh xuất hiện khi tất cả người chơi tham gia để đạt được mục tiêu kinh doanh chung – bán lẻ, hoặc dịch vụ chia sẻ hành trình được phối hợp trong một mạng trực tuyến và sử dụng công nghệ học máy để tận dụng hiệu quả dữ liệu đòn bẩy trong thời gian thực.

Mô hình hỗ trợ công nghệ này, trong đó hầu hết các quyết định hoạt động được thực hiện bởi máy móc, cho phép các công ty thích ứng linh hoạt và nhanh chóng với các điều kiện thị trường và sở thích của khách hàng, đạt được lợi thế cạnh tranh to lớn so với các doanh nghiệp truyền thống.

Tất nhiên, sức mạnh tính toán và dữ liệu số là nhiên liệu cho học máy. Càng nhiều dữ liệu và càng nhiều công cụ thuật toán đi qua, đầu ra của nó càng tốt. Các nhà khoa học dữ liệu đưa ra các mô hình dự đoán xác suất cho các hành động cụ thể và sau đó thuật toán chuyển qua vô số dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn trong thời gian thực với mỗi lần lặp.

Những mô hình dự đoán này trở thành nền tảng cho hầu hết các quyết định kinh doanh của Alibaba. Do đó, học máy không chỉ là một sự đổi mới công nghệ; nó sẽ biến đổi cách thức kinh doanh được tiến hành khi việc ra quyết định của con người ngày càng được thay thế bằng đầu ra thuật toán.

Ant Microloans cung cấp một ví dụ nổi bật về tương lai sẽ như thế nào. Khi Alibaba ra mắt Ant, vào năm 2012, khoản vay điển hình được đưa ra bởi các ngân hàng lớn ở Trung Quốc là hàng triệu USD. Số tiền cho vay tối thiểu, khoảng 6 triệu nhân dân tệ hoặc chỉ dưới 1 triệu USD, cao hơn nhiều so với số tiền cần thiết cho hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNNVV).

Các ngân hàng không sẵn lòng cho vay với các công ty dịch vụ thiếu bất kỳ loại lịch sử tín dụng hoặc thậm chí tài liệu đầy đủ về hoạt động kinh doanh của họ. Hậu quả là, hàng chục triệu doanh nghiệp ở Trung Quốc đã gặp khó khăn thực sự để đảm bảo số tiền cần thiết để phát triển hoạt động.

Tại Alibaba, chúng tôi nhận ra rằng chúng tôi có các thành phần để tạo ra một doanh nghiệp cho các công ty vừa và nhỏ vay có lãi, có khả năng mở rộng và có chức năng cao: lượng dữ liệu giao dịch khổng lồ được tạo ra bởi nhiều doanh nghiệp nhỏ sử dụng nền tảng của chúng tôi.

Vì vậy, vào năm 2010, Alibaba đã ra mắt một doanh nghiệp tín dụng vi mô dựa trên dữ liệu tiên phong để cung cấp các khoản vay cho các doanh nghiệp với số tiền không lớn hơn 1 triệu nhân dân tệ (khoảng 160.000 USD). Trong 7 năm hoạt động, doanh nghiệp đã cho vay hơn 87 tỷ nhân dân tệ (13,4 tỷ USD) cho gần ba triệu doanh nghiệp vừa và nhỏ. Mức cho vay trung bình là 8.000 nhân dân tệ, tương đương khoảng 1.200 USD.

Vào năm 2012, Alibaba đã kết hợp hoạt động cho vay này cùng với Alipay, doanh nghiệp thanh toán rất thành công của chúng tôi, để tạo ra Ant Financial Services. Chúng tôi đã đặt cho liên doanh mới cái tên đó để nắm bắt ý tưởng rằng chúng tôi đang trao quyền cho tất cả các công ty nhỏ bé nhưng siêng năng như loài kiến.

Ngày nay, Ant có thể dễ dàng xử lý các khoản vay nhỏ tới vài trăm nhân dân tệ (khoảng 50 USD) trong vài phút. Sao có thể như thế được? Khi phải đối mặt với những người vay tiềm năng, các tổ chức cho vay chỉ cần trả lời 3 câu hỏi cơ bản: chúng ta có nên cho họ vay, chúng ta nên cho vay bao nhiêu và với lãi suất nào?

Khi người bán trên nền tảng của chúng tôi cho phép chúng tôi phân tích dữ liệu của họ, chúng tôi có cơ sở tốt để trả lời những câu hỏi đó. Các thuật toán của chúng tôi có thể xem xét dữ liệu giao dịch để đánh giá doanh nghiệp hoạt động tốt như thế nào, mức độ cạnh tranh của dịch vụ trên thị trường như thế nào, liệu các đối tác của họ có xếp hạng tín dụng cao hay không, v.v.

Ant sử dụng dữ liệu đó để so sánh những người vay tốt (những người trả nợ đúng hạn) với những người xấu (những người không) để cô lập những đặc điểm chung trong cả 2 nhóm. Những đặc điểm đó sau đó được sử dụng để tính điểm tín dụng. Tất cả các tổ chức cho vay làm điều này theo một vài khuôn mẫu, tất nhiên, nhưng tại Ant, việc phân tích được thực hiện tự động trên tất cả những người vay và trên tất cả dữ liệu hành vi của họ trong thời gian thực.

Mọi giao dịch, mọi giao tiếp giữa người bán và người mua, mọi kết nối với các dịch vụ khác có sẵn tại Alibaba, quả thực mọi hành động được thực hiện trên nền tảng của chúng tôi, đều ảnh hưởng đến điểm tín dụng của doanh nghiệp. Đồng thời, các thuật toán tính điểm được tự phát triển theo thời gian thực, cải thiện chất lượng ra quyết định với mỗi lần lặp.

Xác định số tiền cho vay và số tiền lãi phải trả đòi hỏi phải phân tích nhiều loại dữ liệu được tạo trong mạng lưới của Alibaba, chẳng hạn như tỷ suất lợi nhuận gộp và doanh thu hàng tồn kho, cùng với thông tin ít chính xác về mặt toán học như vòng đời sản phẩm và chất lượng mối quan hệ kinh doanh và xã hội của người bán.

Các thuật toán có thể, ví dụ, phân tích tần suất, độ dài và loại thông tin liên lạc (nhắn tin tức thời, e-mail hoặc các phương pháp phổ biến khác ở Trung Quốc) để đánh giá chất lượng mối quan hệ.

Các nhà khoa học dữ liệu của Alibaba rất coi trọng việc xác định và kiểm tra các điểm dữ liệu nào cung cấp những hiểu biết mà họ tìm kiếm và sau đó là các thuật toán kỹ thuật để khai thác dữ liệu. Công việc này đòi hỏi cả sự hiểu biết sâu sắc về kinh doanh và chuyên môn về các thuật toán học máy.

Hãy xem xét lại Ant Financial. Nếu một người bán được coi là có tín dụng kém trả nợ đúng hạn hoặc một người bán có tín dụng tốt nhưng nợ nần thê thảm, thì thuật toán rõ ràng cần phải điều chỉnh. Các kỹ sư có thể nhanh chóng và dễ dàng kiểm tra các giả định của họ. Những tham số nào nên được thêm hoặc loại bỏ? Những loại hành vi người dùng nên được coi trọng thêm?

Khi các thuật toán được hiệu chỉnh lại tạo ra các dự đoán ngày càng chính xác, rủi ro và chi phí của Ant giảm dần và người vay có được số tiền họ cần, khi họ cần, với lãi suất họ có thể chi trả. Kết quả là một doanh nghiệp rất thành công: Hoạt động tín dụng vi mô có tỷ suất mặc định khoảng 1%, thấp hơn nhiều so với ước tính của Ngân hàng Thế giới 2016 là trung bình 4% trên toàn thế giới.

Vậy làm thế nào để bạn tạo ra loại hình kinh doanh đó?

Tự động hóa tất cả các quyết định hoạt động

Để trở thành một doanh nghiệp thông minh như Alibaba, công ty của bạn phải cho phép càng nhiều quyết định hoạt động càng tốt được thực hiện bằng máy móc được cung cấp bởi dữ liệu trực tiếp, thay vì được thực hiện bởi con người được hỗ trợ bởi phân tích dữ liệu của riêng họ. Chuyển đổi việc ra quyết định theo cách này là một quá trình gồm bốn bước.

Bước 1: Dữ liệu hóa mỗi trao đổi khách hàng

Ant may mắn được tiếp cận với nhiều dữ liệu về người vay tiềm năng để trả lời các câu hỏi vốn có trong hoạt động cho vay của mình. Đối với nhiều doanh nghiệp, quá trình thu thập dữ liệu sẽ khó khăn hơn. Nhưng dữ liệu trực tiếp là điều cần thiết để tạo ra các vòng phản hồi là nền tảng của học máy.

Hãy xem xét việc kinh doanh cho thuê xe đạp. Các công ty khởi nghiệp ở Trung Quốc đã tận dụng điện thoại di động, Internet Vạn Vật (dưới dạng khóa xe đạp thông minh) và hệ thống thanh toán và tín dụng di động hiện có để lưu trữ toàn bộ quy trình cho thuê.

Thuê một chiếc xe đạp theo truyền thống liên quan đến một địa điểm cho thuê, để lại một khoản tiền gửi, có ai đó đưa cho bạn một chiếc xe đạp, sử dụng xe đạp, trả lại, và sau đó trả tiền thuê bằng tiền mặt hoặc thẻ tín dụng. Một số công ty Trung Quốc đối đầu đưa tất cả những điều này lên mạng bằng cách tích hợp nhiều công nghệ mới với những công nghệ hiện có.

Một cải tiến quan trọng là sự kết hợp giữa mã QR và khóa điện tử tự động khéo léo quá trình thanh toán. Bằng cách mở ứng dụng chia sẻ xe đạp, người lái có thể thấy những chiếc xe đạp có sẵn và đặt trước một chiếc. Khi người thuê đến chỗ xe đạp, anh ta hoặc cô ta sử dụng ứng dụng để quét mã QR trên xe đạp. Giả sử rằng người đó có tiền trong tài khoản của mình và đáp ứng các tiêu chí cho thuê, mã QR sẽ mở khóa xe đạp điện tử.

Ứng dụng thậm chí có thể xác minh lịch sử tín dụng của người cá nhân thông qua Sesame Credit, sản phẩm trực tuyến mới của Ant Financial, để xếp hạng tín dụng tiêu dùng, cho phép người lái bỏ qua việc trả tiền đặt cọc, tiếp tục quá trình. Khi xe đạp được trả lại, việc đóng khóa hoàn thành giao dịch. Quá trình này đơn giản, trực quan và thường chỉ mất vài giây.

Dữ liệu hóa quá trình cho thuê cải thiện đáng kể trải nghiệm của người tiêu dùng. Trên cơ sở dữ liệu trực tiếp, các công ty cử xe tải để di chuyển xe đạp đến nơi người dùng muốn. Họ cũng có thể cảnh báo người dùng thường xuyên về sự sẵn có của xe đạp gần đó. Nhờ phần lớn vào những đổi mới này, chi phí thuê xe đạp ở Trung Quốc đã giảm xuống chỉ còn vài xu mỗi giờ.

Hầu hết các doanh nghiệp tìm cách để trở nên định hướng dữ liệu hơn thường thu thập và phân tích thông tin để tạo ra một mô hình nhân quả. Mô hình sau đó cô lập các điểm dữ liệu quan trọng khỏi khối lượng thông tin có sẵn.

Đó không phải là cách các doanh nghiệp thông minh sử dụng dữ liệu. Thay vào đó, họ nắm bắt tất cả thông tin được tạo ra trong quá trình trao đổi và liên lạc với khách hàng và các thành viên mạng khác khi doanh nghiệp hoạt động và sau đó để các thuật toán tìm ra dữ liệu nào có liên quan.

Bước 2: Phần mềm hóa mọi hoạt động

Trong một doanh nghiệp thông minh, tất cả các hoạt động, không chỉ quản lý kiến thức và quan hệ khách hàng đều được cấu hình sử dụng phần mềm để các quyết định ảnh hưởng đến chúng có thể được tự động hóa.

Điều này không có nghĩa là một công ty cần mua hoặc xây dựng phần mềm hoạch định nguồn lực doanh nghiệp hoặc tương đương với nó để quản lý công việc kinh doanh của mình, nó hoàn toàn ngược lại. Phần mềm truyền thống làm cho các quy trình và quyết định trở nên cứng nhắc hơn và thường trở nên ‘trói tay trói chân’.

Ngược lại, logic chủ đạo cho kinh doanh thông minh là phản ứng trong thời gian thực. Bước đầu tiên là xây dựng một mô hình về cách con người hiện đang đưa ra quyết định và tìm cách tái tạo các yếu tố đơn giản hơn của quá trình đó bằng cách sử dụng phần mềm, điều này không phải lúc nào cũng dễ dàng, vì nhiều quyết định của con người được xây dựng dựa trên ý thức chung hoặc thậm chí là hoạt động thần kinh tiềm thức.

Sự phát triển của Taobao, trang web bán lẻ trong nước của Tập đoàn Alibaba, được thúc đẩy bởi sự phần mềm hóa liên tục của quá trình bán lẻ. Một trong những công cụ phần mềm lớn đầu tiên được xây dựng trên Taobao là một công cụ nhắn tin tức thời có tên Wangwang, qua đó người mua và người bán có thể nói chuyện với nhau một cách dễ dàng.

Sử dụng công cụ này, người bán chào người mua, giới thiệu sản phẩm, đàm phán giá, v.v., giống như mọi người làm trong một cửa hàng bán lẻ truyền thống. Alibaba cũng phát triển một bộ công cụ phần mềm giúp người bán thiết kế và ra mắt nhiều mặt tiền cửa hàng trực tuyến tinh vi.

Khi các cửa hàng trực tuyến hoạt động, người bán có thể truy cập các sản phẩm phần mềm khác để phát hành phiếu giảm giá, giảm giá, chạy các chương trình khách hàng thân thiết và thực hiện các hoạt động quan hệ khách hàng khác, tất cả đều được phối hợp với nhau.

Bởi vì hầu hết các phần mềm ngày nay được vận hành trực tuyến như một dịch vụ, một lợi thế quan trọng của việc phần mềm hóa hoạt động kinh doanh là dữ liệu trực tiếp có thể được thu thập một cách tự nhiên như một phần của quy trình kinh doanh, xây dựng nền tảng cho ứng dụng công nghệ học máy.

Bước 3: Sử dụng dòng chảy dữ liệu

Trong các hệ sinh thái có nhiều người chơi kết nối với nhau, các quyết định kinh doanh đòi hỏi sự phối hợp phức tạp.

Ví dụ, các công cụ đề xuất của Taobao, cần phải làm việc với các hệ thống quản lý hàng tồn kho của người bán và với các hệ thống định hình người tiêu dùng của các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau. Hệ thống giao dịch của nó cần phải hoạt động với các ưu đãi giảm giá và các chương trình khách hàng thân thiết, cũng như đưa vào mạng lưới logistics của chúng tôi.

Các tiêu chuẩn giao tiếp, chẳng hạn như TCP / IP và giao diện lập trình ứng dụng (API) rất quan trọng trong việc truyền dữ liệu giữa nhiều người chơi trong khi vẫn đảm bảo kiểm soát chặt chẽ ai có thể truy cập và chỉnh sửa dữ liệu trong toàn hệ sinh thái.

Các API, một bộ công cụ cho phép các hệ thống phần mềm khác nhau có thể nói chuyện với nhau và phối hợp với nhau trực tuyến, đã trở thành trọng tâm trong quá trình phát triển của Taobao. Khi nền tảng phát triển từ một diễn đàn nơi người mua và người bán có thể gặp gỡ và bán hàng hóa để trở thành trang web thương mại điện tử thống trị của Trung Quốc, các thương nhân trên trang web cần ngày càng nhiều sự hỗ trợ từ các nhà phát triển bên thứ ba.

Phần mềm mới phải tương thích rộng rãi với tất cả các phần mềm khác trên nền tảng để có giá trị. Vì vậy, vào năm 2009, Taobao đã bắt đầu phát triển API để sử dụng bởi các nhà cung cấp phần mềm độc lập. Ngày nay, các thương nhân trên Taobao đăng ký trung bình hơn 100 mô-đun phần mềm và các dịch vụ dữ liệu trực tiếp và chúng cho phép họ giảm đáng kể chi phí kinh doanh.

Có được cơ sở hạ tầng kỹ thuật chỉ là khởi đầu. Chúng tôi đã nỗ lực rất nhiều để chúng tôi xây dựng một tiêu chuẩn chung để dữ liệu có thể được sử dụng và diễn giải theo cùng một cách trên tất cả các đơn vị kinh doanh của Alibaba. Ngoài ra, tìm ra các cấu trúc khuyến khích phù hợp để thuyết phục các công ty chia sẻ dữ liệu họ có là một thách thức quan trọng và đang diễn ra. Còn rất nhiều việc cần làm.

Tất nhiên, mức độ mà các công ty có thể đổi mới trong lĩnh vực này sẽ phụ thuộc một phần vào các quy tắc điều chỉnh việc chia sẻ dữ liệu ở các quốc gia mà họ hoạt động. Nhưng định hướng rất rõ ràng: càng nhiều luồng dữ liệu trên mạng, doanh nghiệp càng trở nên thông minh hơn và hệ sinh thái tạo ra càng nhiều giá trị.

Bước 4: Áp dụng các thuật toán

Khi một doanh nghiệp có tất cả các hoạt động trực tuyến, nó sẽ trải nghiệm sự ngập tràn dữ liệu. Để đồng hóa, giải thích và sử dụng dữ liệu theo lợi thế của mình, công ty phải tạo ra các mô hình và thuật toán làm rõ ràng logic sản phẩm cơ bản hoặc động lực thị trường mà doanh nghiệp đang cố gắng tối ưu hóa.

Đây là một công việc sáng tạo khổng lồ đòi hỏi nhiều kỹ năng mới, do đó nhu cầu rất lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu và nhà kinh tế. Thách thức của họ là xác định công việc nào họ muốn máy thực hiện và họ phải rất rõ ràng về những gì tạo nên một công việc được thực hiện tốt trong một môi trường kinh doanh cụ thể.

Ngay từ rất sớm, mục tiêu của chúng tôi đối với Taobao là điều chỉnh nó theo từng nhu cầu của từng cá nhân. Điều này sẽ là không thể nếu không có những tiến bộ trong học máy. Ngày nay, khi khách hàng đăng nhập, họ thấy một trang web tùy chỉnh với lựa chọn các sản phẩm được quản lý từ hàng tỷ đề nghị được cung cấp bởi hàng triệu người bán của Alibaba.

Alibaba

Việc lựa chọn được tạo tự động bởi công cụ đề xuất mạnh mẽ của Taobao. Các thuật toán của nó, được thiết kế để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi của mỗi lượt truy cập, dữ liệu được tạo ra trên nền tảng Taobao, từ các hoạt động đến dịch vụ khách hàng đến bảo mật.

Một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của Taobao, vào năm 2009, là sự nâng cấp từ trình duyệt đơn giản, cái mà hoạt động khá tốt khi nền tảng này có ít lượt truy cập và sản phẩm hơn, đến một công cụ tìm kiếm được cung cấp bởi thuật toán học máy và có khả năng xử lý khối lượng lớn yêu cầu.

Taobao cũng đã thử nghiệm các thuật toán tìm kiếm nhận dạng quang học có thể chụp ảnh một mặt hàng mong muốn do khách hàng cung cấp và kết hợp nó với các sản phẩm có sẵn trên nền tảng. Mặc dù chúng tôi vẫn đang trong giai đoạn đầu sử dụng công nghệ này để thúc đẩy doanh số, nhưng chức năng này đã tỏ ra rất phổ biến với khách hàng, tự hào với 10 triệu lượt truy cập hàng ngày.

Năm 2016, Alibaba đã giới thiệu một công cụ trò chuyện tự động được hỗ trợ bởi AI để giúp đỡ trong lĩnh vực truy vấn của khách hàng. Nó khác với các nhà cung cấp dịch vụ máy móc quen thuộc với hầu hết mọi người được lập trình để khớp các truy vấn của khách hàng với câu trả lời trong kho của họ.

Các công cụ trò chuyện tự động trên Alibaba được “đào tạo” bởi các đại diện giàu kinh nghiệm của các thương nhân Taobao. Họ biết tất cả về các sản phẩm trong danh mục của mình và thành thạo các cơ chế của nền tảng Alibaba – chính sách hoàn trả, chi phí giao hàng, cách thay đổi đơn hàng – và các câu hỏi phổ biến khác mà khách hàng đặt ra.

Sử dụng nhiều công nghệ học máy khác nhau, chẳng hạn như hiểu ngữ nghĩa, đối thoại ngữ cảnh, biểu đồ tri thức, khai thác dữ liệu và học sâu, các công cụ trả lời tự động nhanh chóng cải thiện khả năng chẩn đoán và khắc phục sự cố của khách hàng của Alibaba, thay vì chỉ trả về các phản hồi tĩnh nhắc nhở người tiêu dùng có thêm hành động. Chúng xác nhận với khách hàng rằng giải pháp được trình bày là chấp nhận được và sau đó thực hiện nó. Không có hành động của con người bởi Alibaba hoặc thương gia xảy ra.

Công cụ trò truyện tự động cũng có thể đóng góp đáng kể vào doanh thu của người bán. Ví dụ, thương hiệu may mặc Senma đã bắt đầu sử dụng một năm trước và thấy rằng doanh số công cụ trò chuyện mang về cao hơn 26 lần so với cộng tác viên bán hàng hàng đầu là con người.

Sẽ luôn cần những đại diện khách hàng là con người để xử lý các vấn đề phức tạp hoặc cá nhân, nhưng khả năng xử lý các truy vấn thông thường qua công cụ trò chuyện tự động là rất hữu ích, đặc biệt là vào những ngày có lượng đơn hàng lớn hoặc khuyến mãi đặc biệt.

Trước đây, hầu hết những người bán hàng lớn trên nền tảng của chúng tôi sẽ thuê nhân viên tạm thời để xử lý các yêu cầu của người tiêu dùng trong các sự kiện lớn. Không còn nữa. Trong ngày bán hàng lớn nhất năm 2017 của Alibaba, công cụ trò chuyện tự động đã xử lý hơn 95% câu hỏi của khách hàng, trả lời cho khoảng 3,5 triệu người tiêu dùng.

4 bước này là cơ sở để tạo ra một doanh nghiệp thông minh: Tham gia vào sáng tạo dữ liệu hóa để làm phong phú thêm nhóm dữ liệu mà doanh nghiệp sử dụng để trở nên thông minh hơn; phần mềm hóa việc kinh doanh để đưa quy trình công việc và các tác nhân thiết yếu lên mạng; thiết lập các tiêu chuẩn và API để cho phép điều phối và lưu chuyển dữ liệu theo thời gian thực; và áp dụng các thuật toán học máy để tạo ra các quyết định kinh doanh thông minh.

Tất cả các hoạt động liên quan đến bốn bước là những năng lực mới quan trọng đòi hỏi một kiểu lãnh đạo mới.

Vai trò lãnh đạo

Trong khóa học về kinh doanh thông minh tại Trường Doanh nhân Hupan, tôi trình bày một trang chiếu gồm 10 nhà lãnh đạo doanh nghiệp và yêu cầu các sinh viên xác định họ. Họ có thể dễ dàng chọn ra Jack Ma (Alibaba), Elon Musk (Tesla) và Steve Jobs (Apple). Nhưng hầu như không ai có thể xác định được CEO của Citigroup hay Toyota hay General Electric.

Alibaba

Có một lý do cho việc này. Không giống như GE, Toyota và Citigroup, nơi cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua chuỗi cung ứng được tối ưu hóa, các công ty kỹ thuật số phải huy động một mạng lưới để hiện thực hóa tầm nhìn của họ.

Để làm điều đó, các nhà lãnh đạo của họ phải truyền cảm hứng cho các nhân viên, đối tác và khách hàng tạo nên mạng lưới đó. Họ phải là những người có tầm nhìn và là người truyền giáo, thẳng thắn theo cách mà các nhà lãnh đạo của các công ty truyền thống không cần phải có.

Ở cấp độ cao nhất, các nhà truyền giáo kỹ thuật số phải hiểu tương lai sẽ như thế nào và các ngành công nghiệp của họ sẽ phát triển ra sao để đáp ứng với những thay đổi xã hội, kinh tế và công nghệ. Họ không thể mô tả các bước cụ thể để hiện thực hóa các mục tiêu của công ty vì môi trường dễ thay đổi và khả năng họ sẽ yêu cầu là không thể biết được.

Thay vào đó, họ phải xác định những gì công ty tìm kiếm để đạt được và tạo ra một môi trường trong đó công nhân có thể nhanh chóng kết hợp các sản phẩm và dịch vụ thử nghiệm, kiểm tra thị trường và mở rộng các ý tưởng tạo ra phản ứng tích cực. Lãnh đạo kỹ thuật số không còn quản lý; thay vào đó, chúng cho phép công nhân đổi mới và tạo điều kiện cho vòng phản hồi cốt lõi những phản ứng của người dùng đối với các quyết định và thực hiện của công ty.

Trong mô hình kinh doanh thông minh của Alibaba, các thuật toán học máy đảm nhận phần lớn gánh nặng của việc cải tiến đang gia tăng bằng cách tự động thực hiện các điều chỉnh làm tăng hiệu quả trên toàn hệ thống. Vì vậy, công việc quan trọng nhất của các nhà lãnh đạo là trau dồi sự sáng tạo. Nhiệm vụ của họ là tăng tỷ lệ thành công của đổi mới thay vì nâng cao hiệu quả của hoạt động.

Các công ty thuần kỹ thuật số như Alibaba có lợi thế là được sinh ra trực tuyến và sẵn sàng dữ liệu, vì vậy việc chuyển đổi sang kinh doanh thông minh là điều khá tự nhiên. Bây giờ họ đã thử nghiệm thành công những hoạt động mô hình và đang chuyển đổi nền kinh tế công nghiệp cũ, đã đến lúc tất cả các công ty hiểu và áp dụng logic kinh doanh mới này. Điều đó có thể trông đáng sợ về mặt công nghệ, nhưng nó ngày càng khả thi hơn.

Việc thương mại hóa công nghệ điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo đã khiến cho sức mạnh tính toán quy mô lớn và khả năng phân tích có thể tiếp cận được với bất kỳ ai. Thật vậy, chi phí lưu trữ và tính toán số lượng lớn dữ liệu đã giảm đáng kể trong thập kỷ qua. Điều này có nghĩa là các ứng dụng thời gian thực của học máy hiện nay là có thể và có giá cả phải chăng trong ngày càng nhiều môi trường.

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ Internet of Things sẽ tiếp tục số hóa môi trường xung quanh vật lý của chúng ta, cung cấp nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Khi những đổi mới này được tích lũy trong những thập kỷ tới, những người chiến thắng sẽ là những công ty có được sự thông minh nhanh hơn so với đối thủ.

Hãy để lại thông tin liên hệ để Babuki có thể gửi đến bạn các bài viết hay hoặc hỗ trợ tư vấn về chiến lược và quản trị.

Cũng đừng ngần ngại để lại bình luận dưới bài viết hoặc tham gia Group Iconsulting – Chiến lược & Khởi nghiệp để cùng trao đổi với chúng tôi và những độc giả quan tâm khác!

Alibaba and the Future of Business

Babuki lược dịch và hiệu đính

Từ khoá:

Alibaba

Đăng ký nhận bản tin


    Facebook Group

    iConsulting - Chiến lược & Khởi nghiệp

    Bài viết mới

    Growth Hacking (P2): Các chiến lược startup nên dùng

    Tháng Sáu 11, 2021 • Kathy Trần

    Mua nhượng quyền: 5 Ưu điểm và 5 Hạn chế

    Tháng Sáu 8, 2021 • Kathy Trần

    7 xu hướng công nghệ ngành FnB

    Tháng Sáu 2, 2021 • Võ Châu

    Các bài bài viết liên quan

    M&A / Đầu tư Báo chí Case study Khởi nghiệp

    Gọi vốn 1 triệu USD thành công, founder GoStream chia sẻ bí quyết “3C” giúp startup “quyến rũ” bất kỳ nhà đầu tư nào

    CGO GoStream chia sẻ rằng để thuyết phục các nhà đầu tư ‘kết hôn’ với mình, các startup cần 3 chữ C: Chân thật, Cuốn hút và Con cái. Bên cạnh đó, các startup cũng phải tỉnh táo trước hấp lực tiền bạc, phải nhớ là mình gọi vốn để đầu tư chứ không phải để tồn tại, thêm nguồn lực để phát triển chứ không phải bán công ty.

    Tháng Tư 15, 2021 • Kathy Trần
    F&B Báo chí Case study Khởi nghiệp M&A / Đầu tư

    Gọi vốn cộng đồng: ông chủ Lão Trư BBQ huy động 50% vốn cả năm chỉ sau 3 tuần như thế nào?

    Lão Concepts Holding – doanh nghiệp quản lý chuỗi Lão Trư BBQ và Lão Ngưu, đã sử dụng phương thức “Gọi vốn cộng đồng”. Chỉ trong 3 tuần, họ đã họ huy động được 50% số vốn cần có để hoạt động trong 1 năm.

    Tháng Tư 15, 2021 • Kathy Trần
    Case study Chia sẻ tri thức

    Bước ngoặt của IBM dưới thời Lou Gerstner

    Nhiều người đã bị sốc khi IBM đề nghị Lou Gerstner – Giám đốc điều hành của RJR Nabisco – nắm quyền điều hành IBM vào đầu những năm 1990. Một CEO không có kiến thức về máy tính, lập trình, phần mềm và quan trọng là ông không có kiến thức về các phân khúc khách hàng tiềm năng của IBM.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study Chia sẻ tri thức

    Cuộc chiến hành trình khách hàng: Netflix vs Blockbuster

    Chúng ta đều biết rằng, một thương hiệu đã thiết lập một vị trí vững chắc trong tâm trí khách hàng khi tên của nó trở thành một động từ, như Google, Uber, Skype. Và một thương hiệu như vậy không thể bỏ qua trong thời đại kỹ thuật số này là Netflix.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study Chia sẻ tri thức

    Tại sao Google đánh bại Yahoo trong cuộc chiến Internet?

    Khi chúng ta chứng kiến những ngày cuối cùng của Yahoo với tư cách một doanh nghiệp độc lập, thật khó tưởng tượng cách đây một thập kỷ nó đã từng là đối thủ ngang tầm với Google – giờ đây là một trong những công ty lớn nhất thế giới về giá trị vốn hóa trên thị trường.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study Chia sẻ tri thức

    Fujifilm và Kodak trong thời đại kỹ thuật số

    Thay đổi là điều tất yếu trong cuộc sống của chúng ta. Dưới góc nhìn của mỗi người thì có thể xem nó như một rủi ro, hoặc một cơ hội. Trong kinh doanh, phản ứng với sự thay đổi ảnh hưởng lớn đến vận mệnh của nhiều công ty.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study Chia sẻ tri thức

    Bài học từ việc chuyển đổi Microsoft của Satya Nadella

    Những con số báo cáo tài chính là bằng chứng cho thấy Microsoft là một trong những ví dụ về tái cấu trúc kinh doanh hấp dẫn nhất trong thời gian gần đây.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study Chia sẻ tri thức

    Basecamp đã xây dựng doanh nghiệp 100 tỷ đô thế nào?

    Basecamp đã vươn mình thành công trở thành doanh nghiệp tỷ đô bằng cách xây dựng doanh nghiệp dựa trên tầm nhìn và những nguyên lý kinh doanh vô cùng độc đáo.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study

    CEO Google đã sử dụng OKRs để xây dựng Chrome?

    Chrome được biết đến như trình duyệt web phổ biến nhất thế giới. Vậy CEO Google Sundar Pichai đã sử dụng OKRs để xây dựng nó như thế nào? Cùng theo dõi bài viết sau đây để tìm câu trả lời.

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC
    Case study

    Chiến lược tăng trưởng của IKEA trong Đại suy thoái 2008-2009

    Cuộc Đại suy thoái 2008-2009 có thể nói là cuộc khủng hoảng lịch sử đối với nền kinh tế thế giới. Rất nhiều doanh nghiệp rơi vào tình thế phá sản, nhưng cũng không ít công ty có sự bứt phá. IKEA là một điển hình đã thực hiện tái cấu trúc để vượt qua cơn bão Đại suy thoái này một cách ngoạn mục!

    Tháng Tư 13, 2021 • Babuki JSC