L’Oréal: Dẫn Đầu ngành làm đẹp nhờ ứng dụng phân tích dữ liệu

L’Oréal là tập đoàn mỹ phẩm và làm đẹp hàng đầu thế giới, thành lập vào năm 1909 tại Pháp bởi Eugène Schueller. Công ty nổi tiếng với các sản phẩm chăm sóc da, trang điểm, nước hoa, và chăm sóc tóc. Với sứ mệnh “Mang cái đẹp đến với mọi người”, L’Oréal luôn tiên phong trong việc nghiên cứu và phát triển, tích hợp công nghệ và sáng tạo vào các sản phẩm của mình. Hiện nay, L’Oréal hoạt động tại hơn 150 quốc gia với các thương hiệu nổi tiếng như Lancôme, Maybelline, và Kiehl’s.

Vào thời điểm L’Oréal phát triển nền tảng dữ liệu mới, ngành mỹ phẩm toàn cầu đang chuyển mình mạnh mẽ với xu hướng số hóa và sự phát triển vượt bậc của thương mại điện tử. Các kênh tiếp thị số đang dần thay thế phương thức bán lẻ truyền thống, yêu cầu L’Oréal phải tận dụng sức mạnh của dữ liệu để giữ vững vị trí dẫn đầu. Việc phân tích và xử lý dữ liệu không chỉ giúp L’Oréal hiểu rõ hơn về khách hàng mà còn là chìa khóa để cá nhân hóa trải nghiệm và cải tiến sản phẩm.

1. Nhu cầu Của L’Oréal:

🔍 Cải thiện hiểu biết về khách hàng: L’Oréal cần tích hợp dữ liệu từ các nguồn như thương mại điện tử, mạng xã hội, và chương trình khách hàng thân thiết để hiểu sâu hơn về hành vi và sở thích mua sắm của khách hàng.

🎯 Tiếp thị cá nhân hóa: Với sự phân tích dữ liệu theo thời gian thực, L’Oréal có thể điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị để phù hợp với từng khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả bán hàng.

🚀 Nền tảng linh hoạt và mở rộng: L’Oréal cần một nền tảng dữ liệu có khả năng xử lý khối lượng lớn và mở rộng khi doanh nghiệp phát triển thêm các kênh kỹ thuật số.

💲 Quản lý chi phí: Mục tiêu là xây dựng nền tảng dữ liệu tiết kiệm chi phí hơn, đặc biệt trong bối cảnh các hệ thống tại chỗ truyền thống ngày càng trở nên tốn kém và khó quản lý.

2. Thách Thức đặt ra:

Khối lượng dữ liệu lớn: L’Oréal phải quản lý lượng dữ liệu hàng ngày khổng lồ, lên đến hàng terabyte, từ các nguồn đa dạng.
Khả năng mở rộng: Cơ sở hạ tầng truyền thống gặp khó khăn trong việc hỗ trợ sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu, đòi hỏi nền tảng có thể tự động điều chỉnh tài nguyên.
Yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực: Để cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, dữ liệu cần được xử lý với độ trễ thấp, đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng.
Phức tạp trong tích hợp dữ liệu: Tích hợp dữ liệu từ nhiều định dạng và tần suất cập nhật khác nhau mà vẫn đảm bảo tính nhất quán và chính xác là một thách thức lớn.
Quản lý chi phí: Chi phí bảo trì hệ thống truyền thống cao khi nhu cầu lưu trữ và xử lý tăng lên. L’Oréal cần giải pháp linh hoạt hơn về mặt chi phí.

3. Phương Pháp Giải Quyết:

☁️ Serverless Architecture: Kiến trúc serverless giúp L’Oréal tự động mở rộng theo nhu cầu, đảm bảo tính linh hoạt khi khối lượng dữ liệu biến động. Họ chỉ phải trả tiền cho tài nguyên được sử dụng thực tế, từ đó tối ưu hóa chi phí.

💽 Sử dụng dịch vụ đám mây AWS: Các dịch vụ như AWS S3 (lưu trữ dữ liệu), AWS Lambda (xử lý tính toán), AWS Redshift và Athena (phân tích dữ liệu quy mô lớn) giúp L’Oréal quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

🏞️ Data Lakehouse: Việc kết hợp hồ dữ liệu với các kho dữ liệu giúp L’Oréal có thể phân tích dữ liệu linh hoạt và chi tiết hơn.

🤖 Tích hợp AI và Machine Learning: Bằng cách sử dụng AWS SageMaker, L’Oréal áp dụng các mô hình AI để dự đoán hành vi khách hàng và phân khúc người dùng.

4. Bài Học Rút Ra:

Lợi ích của Cloud: Nền tảng đám mây mang lại khả năng mở rộng linh hoạt và giúp giảm chi phí vận hành so với các hệ thống truyền thống.
Tập trung vào chất lượng dữ liệu: Việc chuẩn hóa dữ liệu giúp nâng cao độ chính xác trong phân tích và ra quyết định.
Tích hợp AI tạo giá trị mới: Các mô hình AI giúp L’Oréal dự đoán xu hướng tiêu dùng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và cải tiến sản phẩm.
Chiến lược dữ liệu dài hạn: Áp dụng kiến trúc hiện đại giúp L’Oréal Paris đảm bảo sự bền vững và khả năng mở rộng, đặt nền tảng cho sự phát triển lâu dài.

Nhờ ứng dụng công nghệ và phân tích dữ liệu, L’Oréal Paris không chỉ tối ưu hóa hoạt động mà còn duy trì được vị thế dẫn đầu trong ngành mỹ phẩm. Họ đã khẳng định rằng công nghệ và dữ liệu là chìa khóa để cải tiến và mang đến giá trị thực sự cho khách hàng.

👉 Liên hệ MDA để xây dựng chiến lược áp dụng phân tích dữ liệu với khóa học Business Intelligence ngay hôm nay tại Fanpage MDA hoặc thông qua Zalo 0961 48 66 48. Chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ bạn xây dựng chiến lược dữ liệu hiệu quả, giúp doanh nghiệp của bạn bứt phá trong thời đại số.

Source: IBM, sustainablefuture, apotamox