PrimeData – Nhà tư vấn chiến lược số và nền tảng Customer Data & eXperience Platform (CDXP) hàng đầu Việt Nam dựa trên học máy và tự động hóa, giúp doanh nghiệp hiện thực hóa tiếp thị trải nghiệm đa kênh nhằm tăng doanh thu, giảm chi phí quảng cáo, gia tăng tỉ lệ chuyển đổi trên cả khách hàng mới và khách hàng hiện hữu.
Mùa mua sắm sôi động nhất trong năm 2021 đang đến gần. Nhìn lại doanh thu bán lẻ của thị trường hàng hóa và dịch vụ vào Q4-2020 cũng trong lúc dịch bệnh đang diễn biến phức tạp, cho thấy con số này chiếm gần 40% sức mua của cả năm, tăng trưởng 8% so với quý 3-2020 và tăng 6,5% so với cùng kỳ 2019 (Nguồn: Tổng cục Thống kê Việt Nam). Con số thực tế tuy không quá ấn tượng so với mọi năm, nhưng lại là tín hiệu cứu cánh cho các doanh nghiệp bán lẻ và D2C để trông đợi vào một viễn cảnh phục hồi khả quan hơn cho 3 tháng cuối năm 2021 và những tháng đầu năm 2022.
Tuy nhiên, tín hiệu khả quan từ thị trường cũng đi kèm với những thách thức lớn khi mà những ảnh hưởng từ đại dịch đã và đang làm thay đổi xu hướng và hành vi mua sắm của khách hàng một cách đáng kể. Một thống kê cho thấy khách hàng có xu hướng tập trung vào mua sắm các sản phẩm thiết yếu và chiếm 61% tổng ngân sách chi tiêu của họ (Nguồn: Fitch Solution 3Q20). Đồng thời xu hướng chuyển sang mua sắm online đã và đang tăng mạnh so với trước đây. Điều này sẽ buộc các doanh nghiệp bán lẻ và D2C thay đổi mạnh trong chiến lược tiếp thị và bán hàng để thắng lợi trong bối cảnh hậu đại dịch khó nhằn này. Sau đây là 3 bài toán lớn mà doanh nghiệp cần giải quyết ngay để phục hồi doanh số cho mùa bán hàng sôi động nhất trong năm:
Bài toán 1: Tối ưu chuyển đổi trên chi phí quảng cáo (ROAS)
Đội ngũ Marketing đều biết rằng đã qua rồi thời còn tư duy “đốt càng nhiều tiền vào quảng cáo, xây càng nhiều ma trận chiến dịch để tăng độ phủ và tăng tần suất xuất hiện dày đặc là đồng nghĩa với doanh số bán hàng sẽ tăng”. Tuy nhiên, việc tạo ra các chiến dịch quảng cáo đến đúng đối tượng, với đúng sản phẩm và thông điệp, hiển thị quảng cáo trên đúng kênh và vào đúng thời điểm mà khách hàng đang quan tâm để tối ưu tỷ lệ chuyển đổi mua hàng lại chỉ là câu nói “ma lực” mà dân Marketing thường truyền tai nhau chứ chưa thật sự chạm đến. Vì mấu chốt để thực hiện được các chiến dịch quảng cáo “đáng mơ ước” như trên là phải liên tục “feed” (cung cấp) cho các “Ads Networks” các luồng dữ liệu khách hàng “có ý nghĩa” theo đúng mục tiêu mà từng chiến dịch quảng cáo đang nhắm đến. Điều này thường bất khả thi vì trên thực tế có đến hơn 90% doanh nghiệp vẫn quản lý dữ liệu khách hàng một cách rời rạc, phân mảnh trên rất nhiều nền tảng bán hàng và chăm sóc khách hàng (CSKH) khác nhau từ online đến offline (VD: Thông tin đơn hàng tại điểm bán POS, dữ liệu trên hệ thống tích điểm Loyalty, dữ liệu trên ERP, dữ liệu từ CRM, các dữ liệu khách hàng không định danh khác từ các nền tảng Marketing như web visitor, DMP, v.v). Do đó, việc truy xuất dữ liệu khách hàng từ nhiều nền tảng khác nhau với các định dạng thông tin khác nhau, làm sạch, phân chia theo từng phân khúc và phân tích insight của từng nhóm khách hàng để làm nguyên liệu đầu vào cho các campaigns thường là điều “painful” (đau đớn) nhất. Thật khó để thành thật rằng điều này “quá sức” với chuyên môn của bộ phận Marketing nếu không được hỗ trợ bởi các nền tảng chuyên dụng.
Khái niệm CDP (Customer Data Platform – Nền tảng dữ liệu khách hàng) ra đời để giúp bộ phận Marketing giải quyết triệt để vấn đề này mà không yêu cầu kỹ năng về mặt “technical” (kỹ thuật) để sử dụng. Cho phép bộ phận Marketing tạo phân khúc khách hàng dễ dàng với các tiêu chí cụ thể và chi tiết theo nhu cầu sử dụng như: nhân khẩu học, địa điểm, lịch sử mua hàng trong quá khứ, hành vi tương tác (theo sự kiện) theo thời gian thực trên đa nền tảng bán hàng như website/App commerce, social network, v.v.. một cách chuẩn xác và dễ dàng nhờ vào việc CDP cho phép tích hợp xuyên suốt và liên tục các nguồn dữ liệu đầu vào ở tất cả các nền tảng như: ERP, CRM, DMP, POS, v.v.. để đồng nhất, lọc trùng và hợp nhất chúng thành chân dung khách hàng 360 độ. Dữ liệu sau khi sẵn sàng sử dụng ở đầu ra sẽ được dễ dàng phân khúc theo điều kiện cụ thể mà doanh nghiệp mong muốn.
Không dừng lại ở việc phân loại khách hàng, CDP còn giúp bộ phận Marketing hiểu sâu từng phân khúc nhờ vào các phân tích insight của từng nhóm khách hàng thông qua các chỉ số như: Giá trị mua hàng trung bình của mỗi khách hàng, giá trị trung bình của đơn hàng, tần suất mua hàng, ước tính giá trị vòng đời của khách hàng, v.v.. Chính những dữ liệu đầu vào này sẽ giúp DN hiểu sâu và có hành động chăm sóc cũng như quảng cáo đúng đích để dành được thiện cảm và tín nhiệm từ khách hàng khi mà họ ngày càng trở nên nhạy cảm với quảng cáo không liên quan để tập trung vào những chi tiêu cần thiết.
Một VD cụ thể về phân khúc khách hàng với CDP: DN kinh doanh mỹ phẩm có thể dễ dàng tạo ra tệp khách hàng với các điều kiện cụ thể như: Khách hàng là Nữ, ở Hà Nội, đã từng mua hàng ít nhất 3 lần, với trung bình chi tiêu trên 1 triệu VNĐ, có tần suất truy cập website hơn 3 lần/tuần hoặc xem cụ thể dòng sản phẩm A hoặc đã view sản phẩm A trong vòng 30 ngày trở lại, v.v.. Để phục vụ cho chiến dịch promote sản phẩm A cho dịp 20/10 sắp tới.
Không còn nghi ngờ gì nữa, việc phân loại sâu các tập khách hàng và cung cấp cho các Ads Networks theo thời gian thực, sẽ giúp doanh nghiệp cá nhân hóa các chiến dịch quảng cáo tới đúng đối tượng và thời điểm mà họ đang cần, từ đó đồng thời giúp DN tối ưu chuyển đổi trên chi phí quảng cáo.
Bài toán 2: Nâng cao trải nghiệm mua sắm xuyên suốt (e-commerce hoặc O2O):
Bài toán này gần như tất cả DN bán lẻ và D2C phải đối mặt khi ngày càng nhiều kênh bán hàng khác nhau ra đời. Việc DN cố gắng có mặt trên mọi mặt trận bán hàng từ online đến offine khiến cho việc nhận diện khách hàng và “tiếp khách” một cách cá nhân hóa ở từng điểm chạm trở nên gian truân hơn.
Để giải được bài toán nâng cao trải nghiệm mua sắm xuyên suốt trên đa kênh bán, DN cần làm được 2 điều này.
- Hợp nhất được chân dung khách hàng 360 độ: Nghĩa là định danh và nhận điện được khách hàng trên tất cả kênh bán. Không chỉ vậy, chân dung khách hàng 360 còn phải liên tục được cập nhật và làm giàu từ các dữ liệu mà khách hàng đã và đang tương tác trên các kênh theo thời gian thực. Từ chân dung khách hàng 360 độ, DN dễ dàng nắm hành trình mua hàng của khách hàng, đánh giá được mức độ tiềm năng của khách thông qua các hành vi (events) mà họ tương tác, tính toán được giá trị vòng đời của mỗi khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, v.v.. từ đó cho ra được “next best action” (hành động kế tiếp).
2. Marketing automation (Tự động hóa tiếp thị): Tạo lập các kịch bản chăm sóc khách hàng tự động và xuyên suốt trên đa kênh cho từng phân khúc khách hàng. Điều này giúp khách hàng liên tục được “warm up” (giữ kết nối) với nhãn hiệu, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi với khách hàng mới, giảm tỷ lệ “churn” (rớt) với khách hàng cũ và tối đa giá trị vòng đời của mỗi khách hàng mang về.
Và nếu DN chưa tự mình làm được 2 điều này, đây là lúc cần cân nhắc sử dụng CDP để nâng cao trải nghiệp xuyên suốt của khách hàng đa kênh. CDP cho phép BP Marketing dễ dàng tạo lập các kịch bản chăm sóc tự động cho từng phân khúc khách hàng một cách cá nhân hóa chuyên sâu. Điều này rút ngắn thời gian chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách mua hàng và gia tăng sự trung thành của khách hàng cũ. Từ đó gia tăng giá trị vòng đời của mỗi khách hàng (CLV) mà DN acquire được.
Bài toán 3: Tracking & measurement (Theo dõi và đo lường hiệu quả chiến dịch liên tục):
Đây là điều gần như bắt buộc cho một chiến dịch thành công. Tuy nhiên, sẽ rất “painful” nếu việc theo dõi và đo lường được thực hiện rời rạc trên từng nền tảng Ads Network riêng lẻ. Việc đồng nhất dữ liệu về một mối, trên một dashboard để theo dõi và đo lường hiệu quả là tối quan trọng để DN có cái nhìn toàn cảnh cho cả một mùa chiến dịch thành công. Để những chiến dịch đang chạy tốt cần được tăng ngân sách, những chiến dịch kém hiệu quả cần được cắt kịp thời và bổ sung những chiến dịch mới phù hợp hơn.
DN sẽ có nhiều cách tiếp cận khác nhau để làm điều này. Tuy nhiên, nếu quay về bài toán tối ưu thời gian, nguồn lực và sau cùng là chi phí. Thì việc đầu tư cho nền tảng CDP có thể được cân nhắc như một giải pháp lâu dài.
Tóm gọn lại, một nền tảng CDP sẽ giúp DN bán lẻ và D2C giải bài toán tối ưu hiệu quả Marketing – Bán hàng – Chăm sóc & giữ chân khách hàng một cách xuyên suốt trên đa kênh thông qua 4 cụm tính năng chính:
1. Xây dựng chân dung khách hàng 360 độ từ dữ liệu đa kênh
2. Phân khúc khách hàng và phân tích insight khách hàng
3. Xây dựng chiến dịch chăm sóc khách hàng Single/Omni-channel(ads, message, apps,…)
4. Theo dõi và đo lường hiệu quả theo từng chiến dịch, phân khúc, khách hàng,…