Làm sao để dự đoán một thần tượng âm nhạc trong tương lai?

Tại sao một hãng âm nhạc lớn có thể bị thu hút bởi cô bé Ella Maria Lani Yelich-O’Connor chỉ mới 13 tuổi từ New Zealand?

Một phần là bởi vì cha của Yelich-O’Connor đã gửi những bản thu âm của cô bé trong cuộc thi tài năng tại trường vào 2009 tới hãng âm nhạc và cô đã nhanh chóng được ký với Universal sau đó. Cách đây vài tuần, vào ngày 26 tháng 1, cô ca sĩ (bây giờ đã 17 tuổi được biết đến với nghệ danh Lorde) đã tỏa sáng trên sân khấu của Hollywood với 2 giải Grammy.

Tuy nhiên, sự thành công của Lorde không chỉ nhờ vào bản thu âm trong cuộc thi tài năng tại trường và sự mạo hiểm của hãng thu âm khi đào tạo một cô bé 13 tuổi.

Lorde giành được 2 giải Grammy: "Ca khúc pop của năm" và "Màn trình diễn nhạc POP xuất sắc" với hit "Royal"

Hãng thu âm của cô, Universal Music Group nhận hàng ngàn điểm thông tin được tạo ra mỗi ngày khi quản lý các nghệ sĩ, thông tin này liên quan tới phân khúc khách hàng tương tác với họ. Các nhà quản lý tìm kiếm cơ sở dữ liệu của hàng triệu đối tượng phỏng vấn, bao gồm thông tin mua sắm của khách hàng cho đến dòng nhạc họ thích.  Với những công cụ như vậy, YouTube không chỉ dùng để tìm kiếm hình ảnh thần tượng tương lai; mà còn dùng để phân tích các dữ liệu.

Đây không chỉ là giải trí
Nghiên cứu bởi đồng nghiệp của tôi, Polly Traylor, cho thấy xu hướng này, việc dự báo kinh doanh, không chỉ diễn ra trong thế giới giải trí, mà còn trong lĩnh vực sản xuất, công nghệ cao, chăm sóc sức khỏe và hàng tiêu dùng.

Xem xét trường hợp công nhân phải làm ca làm việc dài 18 giờ vì quản lý nhà máy không biết khi nào nguyên vật liệu mới nhập về. Rõ ràng, phong cách làm việc “tới phút chót” này không hề chuyên nghiệp, trong khi đó lại là yếu tố quan trọng khẳng định hình ảnh doanh nghiệp.

“Khi mà thời gian sản xuất bị rút ngắn, ảnh hưởng của sự ngắt quãng càng tăng” James Marland, Phó giám đốc Ariba, một công ty SAP Company phát biểu. “Hệ thống chuỗi cung ứng phải có khả năng hỗ trợ nơi bị hỏng.” Những phân tích dự đoán và công cụ quản lý tự động có thể là giải pháp tốt, được ví như “Cờ đỏ”, cấp báo những tín hiệu như việc tăng tần số giao hàng muộn, hay tín hiệu hỏa hoạn tại các công xưởng. Hệ thống có thể áp dụng cơ chế tự sửa hoặc tự thông báo tới phó giám đốc cấp cao trước khi toàn bộ hệ thống sản xuất bị ngưng trệ

Để tăng khả năng cạnh tranh, doanh nghiệp cần 3 khả năng sau, Sven Denecken, phó giám đốc của Giải pháp & Chiến lược đám mây của SAP phát biểu:

1.      Dự đoán chính xác. Kết hợp thông tin từ mạng với các dữ liệu mua bán và xu hướng thị trường trong quá khứ để tìm ra những “hòn ngọc thô”. Tại Cisco, nhóc tiếp thị chiến lược đã “đào xới” thông tin lịch sử giao dịch và các thông tin từ mạng xã hội để tìm khách hàng có “xu hướng mua” và “sẵn sàng mua”.  Lực lượng bán hàng của Cisco chuyển các thông tin nghiên cứu đó thành doanh thu, nâng doanh thu lên 4.2 tỉ đô la.

2.      Đưa ra quyết định chính xác. Công ty tổng hợp hàng tấn dữ liệu. Vấn đề lớn là làm cách nào để đưa ra quyết định tốt nhất từ đó. Bệnh viện Mount Sinai tại New York chạy hàng trăm mô phỏng để sắp xếp bệnh nhân trong 8 – 12 giờ đầu tiên tại bệnh viện. Những phân tích đó giúp cải thiện việc sắp xếp giường bệnh, điều phối hợp lý để tăng thêm 100 giường bệnh cho bệnh nhân – trong khi thực sự không cần phải mua thêm 1 chiếc giường nào.

3.      Ứng phó nhanh: Đầu tiên phải có dữ liệu chính xác, và sau đó phải thực sự xử lý thông tin đó 1 cách đúng đắn khi cần. Mỗi ngày, Tập đoàn Gilt, vua bán hàng nhanh qua mạng, gửi 3,000 emails tới 3.5 triệu thành viên dự đoán sản phẩm họ có thể thích dựa trên những thứ họ đã mua trước đó và từ những người mua sản phẩm tương tự đã thích. Gilt cập nhật phỏng đoán hàng ngày, và chia sẻ kết quả dự báo tiêu dùng tới nhà cung cấp để giúp họ nắm bắt và lập kế hoạch chính xác về nhu cầu tiêu dùng. Giải pháp dự đoán hoàn toàn xứng đáng. Gilt đạt doanh thu 500 triệu đôla trong năm 2011 và 600 triệu đôla trong năm 2012.

Công ty của bạn dự đoán thành công như thế nào?

Christopher Koch, SAP

Bài viết gốc được đăng trên SAP Community Network. Dịch bởi Vinasystem.