Nếu nói về Tesla 13 năm về trước, người ta chỉ nhớ về một nhà khoa học nổi tiếng. Nhưng nhắc đến Tesla bây giờ, người ta sẽ nói nhiều hơn về xe hơi Tesla, công nghệ không người lái, dự án SpaceX, tấm pin mặt trời...
Tập đoàn đa quốc gia Tesla không phải là nhà sản xuất ô tô điện đầu tiên, thế nhưng Tesla vẫn đang thực hiện khát vọng trở thành công ty hàng đầu trong ngành công nghiệp ô tô. Ngoài việc Tesla nổi tiếng với những cột mốc quan trọng như đưa chiếc Roadster của mình vào vũ trụ thì công ty này còn hấp dẫn các nhà đầu tư khác bởi những lý do khác nhau.
Thành công của Tesla không chỉ dừng lại ở công nghệ không người lái mà còn được thúc đẩy nhờ Big Data. Hãy xem cách Tesla duy trì vị trí dẫn đầu thị trường với sự trợ giúp từ Big Data như thế nào trong bài viết dưới đây!
Big Data là gì?
Trái với tính tầm thường của nó, Big Data đã trở thành yếu tố chính trong nguồn lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Data đã trở thành nhân tố cần thiết giúp doanh nghiệp vượt trội hơn đối thủ, phục vụ khách hàng của mình một cách xuất sắc.
Càng ngày, tầm quan trọng của Big Data ngày càng tăng. Tuy nhiên, đi cùng với nó là độ phức tạp cũng vì thế tăng theo. Khối lượng dữ liệu lớn quá lớn vẫn đang đặt ra thách thức đối với các công nghệ ngày nay trong việc phân tích dữ liệu theo cách chính xác.
Theo định nghĩa, Big Data là một tập hợp thông tin chủ yếu được thu thập từ các nguồn dữ liệu phức tạp và có khối lượng lớn hơn so với dữ liệu thông thường. Dữ liệu lớn được đặc trưng bởi 3 chữ V:
- Volume: Bạn càng có nhiều dữ liệu thì càng tốt (tất nhiên là nếu bạn phân tích nó). Dữ liệu lớn liên quan đến khối lượng lớn thông tin mà hầu hết là không có cấu trúc. Đó có thể là các bài đăng trên Facebook của bạn, số lần nhấp vào trang web, sở thích trên mạng xã hội, v.v.
- Velocity: Tốc độ xử lý dữ liệu.
- Variety: Dữ liệu khác nhau như thế nào (văn bản, video, âm thanh, hình ảnh, v.v.)
Tuy nhiên, với việc tăng cường sử dụng dữ liệu lớn, một V nữa đã được thêm vào danh sách:
Veracity - Tính xác thực - Bạn có thể có nhiều dữ liệu tùy thích nhưng nếu dữ liệu đó không chính xác và không có giá trị thực sự đối với doanh nghiệp thì dữ liệu đó là vô giá trị. Tính xác thực đề cập đến tính trung thực của dữ liệu.
Phương pháp thu thập dữ liệu độc đáo của Tesla
Việc thu thập dữ liệu nghe có vẻ không độc đáo hay thú vị chút nào, đặc biệt là ngày nay khi hầu hết các trang web chúng tôi tương tác đều có khả năng thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, Tesla đã làm được một điều thực sự phi thường.
Giám đốc điều hành của Công ty, Elon Musk, đã nhiều lần tuyên bố rằng phần cứng AI của Tesla là phần cứng tốt nhất hiện có.
“Chiếc xe hầu như luôn phải phanh đúng cách ngay cả khi UFO hạ cánh trên xa lộ trong điều kiện tầm nhìn bằng không.” - Nhóm Tesla khẳng định khi tuyên bố mục tiêu trở thành nhà sản xuất ô tô.
Và để đạt được mục tiêu này, công ty đã liên tục thu thập dữ liệu từ các cảm biến của ô tô. Các cảm biến theo dõi dữ liệu như ô tô, tòa nhà, người đi bộ, biển báo đường bộ, về cơ bản là tất cả mọi thứ có thể liên quan.
Từ tất cả thông tin này, AI của Tesla có thể thu thập được dữ liệu từ những con đường dẫn đến mức độ thậm chí có thể dự đoán những sự kiện bất ngờ. Business Insider báo cáo rằng vào năm 2023, dự kiến sẽ có 3 triệu xe Tesla trên đường.
Với việc xe Tesla gửi dữ liệu trực tiếp lên đám mây, hãy tưởng tượng lượng thông tin mà AI của hãng sẽ có từ ba triệu chiếc xe đang lái trên khắp thế giới.
Các nhà nghiên cứu của McKinsey & Co. ước tính rằng vào năm 2030, giá trị của dữ liệu thu thập được về phương tiện sẽ đạt 750 tỷ đô la mỗi năm.
>> Xem thêm: Học được gì từ chiến lược marketing thiên tài của Tesla? Cách Tesla sử dụng dữ liệu
Tesla đã tuyên bố rằng công ty đã được mua lại dữ liệu từ 100 triệu dặm. Tất cả dữ liệu này được Tesla sử dụng để tạo ra các bản đồ được làm giàu dữ liệu thể hiện mọi sắc thái như vùng nguy hiểm, tốc độ cho phép trên các con đường cụ thể, nơi trung bình ô tô giảm tốc độ... Dữ liệu này được cho là chính xác hơn 100 lần so với các hệ thống định vị tiêu chuẩn.
Tuy nhiên, thông tin về các con đường không phải là thứ duy nhất mà một chiếc xe hơi thu thập được. Giả sử rằng trong khi lái xe, camera đang theo dõi môi trường và đột nhiên do tình huống bất ngờ, người lái xe buộc phải nhấn phanh thật mạnh. Những gì Tesla làm ở đây là kết hợp dữ liệu từ camera, vô lăng và bàn đạp chân để kiểm soát tình hình, tránh sự cố va chạm hết sức có thể.
Tesla sử dụng hành động và phản ứng của người lái xe để hiểu rõ hơn về môi trường và tình huống xung quanh. Việc thu thập dữ liệu này giúp cho việc chế tạo một chiếc xe tự lái trở nên khả thi hơn.
Những chiếc xe được kết nối liên tục với internet thông qua mạng di động. Có một số tính năng được hãng bổ sung như giao tiếp qua ô tô và chia sẻ thông tin với nhau các camera trên đường và cảm biến giao thông để lái xe an toàn hơn.
Một trong những cách độc đáo về Tesla AI là chiếc xe không được lập trình để phát hiện rõ ràng bất kỳ đối tượng nào, lập kế hoạch đường đi hoặc điều động các bộ phận cụ thể của xe. Thay vào đó, xe sẽ được cấp quyền tự do tự học bằng cách quan sát hành động của người lái xe, như Nvidia đã nêu.
Dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng
Hướng đến tương lai loại bỏ vai trò của "tài xế" không có nghĩa là Tesla muốn loại bỏ khách hàng. Tất cả các chi tiết nêu trên chỉ nhằm mục đích làm cho trải nghiệm của khách hàng trở nên thú vị và dễ chịu hơn.
Một trong những cách tốt nhất để giữ khách hàng hài lòng là cung cấp giải pháp cho một vấn đề trước khi nó xảy ra. Thu thập mọi thông tin trong thời gian thực chính xác là những gì Tesla đang làm. Nó dự đoán và khắc phục các vấn đề có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm tốt của khách hàng.
“Tesla thường biết về một vấn đề nào đó trước khi tài xế biết, và nếu chiếc xe Tesla của bạn bị hỏng, hãng sẽ hỗ trợ bạn ngay lập tức” - Rob Enderle nói.
Đây là một trong những lợi thế cạnh tranh chính của Tesla. Trong khi các công ty khác gặp khó khăn trong việc tìm ra cách sử dụng dữ liệu khách hàng và thường xuyên bỏ qua nó, Tesla đang nuôi dưỡng lòng trung thành bằng cách chú ý đến thông tin chi tiết của khách hàng (customer insights).
Dữ liệu chuyên sâu của Tesla không chỉ để hiểu đường đi mà còn về mọi khía cạnh của trải nghiệm khách hàng. Nhưng ngoài dữ liệu về đường đi, công ty cũng cẩn thận quan sát các diễn đàn của mình để xác định một số vấn đề phổ biến mà khách hàng gặp phải và sử dụng nó để giải quyết vấn đề. Tất cả những điều này đưa lòng trung thành của khách hàng tại Tesla lên một cấp độ hoàn toàn mới.
Nếu bạn cũng muốn hướng đến khách hàng của mình như Tesla và có khách hàng luôn đứng về phía bạn, hãy xem hướng dẫn chi tiết về cách đạt được dịch vụ khách hàng cấp Tesla.
Tesla đã bắn một mũi tên trúng hai đích. Việc thu thập dữ liệu về các cung đường mang lại cho công ty giá trị hàng tỷ đô la cũng như hiểu hơn về insight vô giá từ khách hàng.
Tesla là một hình mẫu cho mọi công ty về cách tư duy định hướng dữ liệu dẫn đến những đổi mới định hình tương lai của hãng cũng như trải nghiệm của khách hàng.
Hải Yến - MarketingAI
Theo qminder - Ảnh: internet
>> Có thể bạn chưa biết: Vì sao các thương hiệu xe hàng đầu chi hàng triệu đô cho quảng cáo, trong khi Tesla không tốn một xu nào?
Bình luận của bạn