McKinsey luận bàn Chiến lược số hóa "Hành trình ra quyết định của người tiêu dùng" (Phần 1)
Trong một thế giới mà môi trường thực và ảo đang nhanh chóng xích lại gần nhau, các công ty cần nắm bắt những nhu cầu của khách hàng mọi lúc, mọi nơi. Vậy điều này thực hiện như thế nào? Bài viết 2 phần của McKinsey dưới đây sẽ mở ra suy nghĩ mới cho bạn về cái gọi là “Hành trình ra quyết định của Người tiêu dùng (Digitizing the Consumer Decision Journey)".
Chúng tôi đã trò chuyện với rất nhiều nhân sự cấp cao thuộc lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ và các ngành khác, họ vẫn đang cố gắng lập nên một trải nghiệm đa kênh hoàn hảo cho khách hàng - những trải nghiệm tận dụng lợi thế của digital để cung cấp cho khách hàng những thông tin về sản phẩm và dịch vụ có nội dung hướng đối tượng, đúng thời điểm, đúng bối cảnh, một cách hiệu quả và liền mạch.
Nhiệm vụ marketing đỉnh cao này hoàn toàn khả thi - trong vòng 5 năm tới hoặc lâu hơn, chúng ta có lẽ sẽ thấy một sự tích hợp triệt để trải nghiệm của người tiêu dùng trên cả môi trường thực và ảo. Hiện tại hành trình ra quyết định của người tiêu dùng đã được biến đổi nhờ vào sự phổ biến của “Big Data” và các thiết bị kết nối mạng IoT (Internet of Things) cùng với tiến bộ trong lập trình và thiết kế web. Khách hàng bây giờ có hàng tá lựa chọn trong việc tìm kiếm và mua sản phẩm hoặc dịch vụ online hay ofline, tất cả đều nằm gọn trong bàn tay họ 24/7. Theo kịch bản này, các kênh digital không còn bị xem như một “kênh rẻ tiền” khi cần tương tác với khách hàng; chúng đóng vai trò quan trọng khi triển khai chương trình khuyến mãi, kích thích doanh số và tăng trưởng thị phần. Đến năm 2016, sẽ có đến hơn một nửa giao dịch bán lẻ được diễn ra trên web, đánh dấu một mức doanh thu tiềm năng gần 2 tỷ đô.
Không còn là một “kênh rẻ tiền” khi cần tương tác với khách hàng, các kênh digital đóng vai trò quan trọng khi triển khai chương trình khuyến mãi, kích thích doanh số và tăng trưởng thị phần.
Nhiều doanh nghiệp có thể bị ru ngủ bởi ý nghĩ họ đang làm đúng mọi việc. Phần lớn các công ty biết cách nắm bắt nhu cầu của người tiêu dùng thông qua từ quá tìm kiếm, hoặc tăng cường việc sử dụng social media. Thậm chí có những công ty còn đi xa hơn về khía cạnh công nghệ - tạo ra những phương thức tự động hóa và dễ dàng hơn cho người tiêu dùng trong việc đăng tải các nhận xét hay tương tác với thương hiệu.
Một chuẩn mực mua sắm mới…
Hãy tưởng tượng một cặp vợ chồng trẻ Phúc & Thúy lần đầu tiên dọn vào nhà mới và lúc này đang tìm mua một máy giặt và một máy sấy. Phúc và Thúy bắt đầu hành trình của họ bằng cách ghé thăm website của vài cửa hàng bán lẻ lớn. Tại một website, họ tìm thấy ba mẫu máy giặt ấn tượng và lưu chúng lại trong “danh sách yêu thích”. Bởi vì, không gian nhà mới của họ bị giới hạn - và đây là một khoản chi phí tương đối lớn với họ - nên họ quyết định cần xem tận mắt các sản phẩm này.
Với một trải nghiệm đa kênh được tối ưu hoá, cặp đôi có thể tìm ra cửa hàng gần nhất trên website của nhà bán lẻ, lấy chỉ dẫn trên Google Maps, sau đó lái xe đến tận nơi để xem sản phẩm mong muốn. Ngay trước khi họ bước vào cửa hàng thì hệ thống báo hiệu được lắp đặt tại đó gửi cho họ một tin nhắn vào điện thoại di động, chào mừng và đưa ra những chương trình và đề nghị hấp dẫn, được cá nhân hoá dựa trên lịch sử mua sắm của họ với cửa hàng. Trong trường hợp này, cặp đôi nhận được những liên kết đến danh mục sản phẩm yêu thích trước đó, cũng như cập nhật thông số kỹ thuật và giá cả của các loại máy giặt và máy sấy mà họ quan tâm (thông tin này có được lưu lại khi họ xem sản phẩm trên website của nhà bán lẻ đó). Hơn nữa, họ lại còn nhận thông báo khuyến mãi - “chỉ trong hôm nay, giảm giá 15% cho các thương hiệu được chọn” - áp dụng cho hai trong số các sản phẩm họ đã thêm vào danh sách yêu thích.
Khi họ mở danh sách yêu thích, ứng dụng cung cấp một bản đồ bên trong cửa hàng, chỉ dẫn cho Phúc và Thúy tới quầy trưng bày các thiết bị và một nút “kêu gọi hành động” (call to action) để nói chuyện với một nhân viên tư vấn. Họ gặp gỡ với nhân viên bán hàng, đặt ra vài câu hỏi, cân nhắc một vài yếu tố và sau đó đi xem một thương hiệu máy giặt và máy sấy cụ thể. Bởi vì, cửa hàng bán lẻ sử dụng công nghệ gắn thẻ (tagging technologies) tinh vi, thông tin về máy giặt và máy sấy được tự động đồng bộ hoá với các ứng dụng khác trên điện thoại di động của cặp vợ chồng trẻ - họ có thể đọc lướt qua các nhận xét khi mở ứng dụng “Consumer Reports”, lấy lời khuyên từ bố mẹ của họ, hỏi bạn bè trên Facebook để cân nhắc quyết định và so sánh giá cả của các nhà bán lẻ khác. Phúc và Thúy cũng có thể sử dụng chức năng “thiết kế nhà ảo” trên ứng dụng di động của nhà bán lẻ, mà chỉ với một vài thông tin được nhập vào về diện tích và cách bài trí căn phòng, cho phép họ xem trước máy giặt và máy sấy trông như thế nào trong ngôi nhà của họ.
Đến năm 2016, sẽ có đến hơn một nửa giao dịch bán lẻ được diễn ra trên web, đánh dấu một mức doanh thu tiềm năng gần 2 tỷ đô.
Nếu tất cả thông tin đều thuận lợi, cặp đôi quyết định tận dụng khuyến mãi giảm giá 15% và mua những thiết bị họ cần. Họ sử dụng “đồng hồ thông minh” của Phúc để xác nhận thanh toán. Họ rời khỏi cửa hàng với ngày và thời gian giao hàng; một tuần sau, đúng vào ngày định sẵn, họ nhận thông tin xác nhận rằng chiếc xe tải giao hàng đang ở gần khu vực cặp đôi sinh sống, họ sẽ được nhắn tin trong vòng 1 tiếng rưỡi đồng hồ trước thời gian giao hàng - không cần phải huỷ bỏ các kế hoạch khác và chỉ cần ngồi chờ máy sấy và máy giặt đến tận nơi. Ba tuần sau đó, cặp đôi nhận tin nhắn từ nhà bán lẻ với các ưu đãi dành cho các mặt hàng khác hoặc các dịch vụ nâng cấp nhà phù hợp với những chủ nhân lần đầu tiên sở hữu một ngôi nhà. Và chu kỳ bắt đầu lặp lại.
….đòi hỏi những khả năng mới
Rõ ràng từ ví dụ này, các yếu tố công nghệ được sử dụng cho phép người tiêu dùng trải nghiệm hành trình mua sắm trong thời gian thực và liên tục. Qua tổng thể hành trình tiêu dùng, mỗi điểm tiếp xúc (touchpoint) là một trải nghiệm thương hiệu đồng thời là một cơ hội để giành lấy khách hàng - và đặc biệt là các digital touchpoints ngày càng có nhiều lớp. Để tối đa hoá trên các kênh digital, các công ty cần tập trung cải thiện năng lực “3-D” của họ.
Đó là gì?
Đầu tiên là Discover - Khám phá: Tạo ra một hệ thống phân tích dữ liệu lớn
Ngay trong kỷ nguyên “Big data” và việc số hoá rộng rãi thông tin khách hàng, vài công ty vẫn thiếu đi một góc nhìn 360 độ về những người mua sản phẩm và dịch vụ của họ. Họ thường đo lường hiệu quả các hoạt động bán hàng trực tiếp (như hiệu quả giới thiệu sản phẩm, hành động cuối của người mua), đánh giá các chiến dịch một cách độc lập hơn là trong bối cảnh của trải nghiệm đa kênh trong hành trình ra quyết định của người tiêu dùng. Thông thường những dữ liệu này sẽ được giữ tại các địa điểm khác nhau, các cửa hàng khác nhau hoặc các hệ thống lưu trữ cũ kỹ, hơn là tại một server trung tâm. Phức tạp hơn nữa là khối lượng dữ liệu lớn không được tổ chức tốt - thông tin về hành vi và sở thích tiêu dùng, ví dụ, trong các nhận xét trên online và các bài đăng trên mạng xã hội. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, kiểu dữ liệu này rất khó hiểu và do đó các công ty hầu như không sử dụng.
Để có đầy đủ đặc điểm nhận diện người tiêu dùng thay vì chỉ một vài loạt hình ảnh, các công ty cần một “đại siêu thị” dữ liệu trung tâm, kết hợp tất cả các đầu mối mà khách hàng có thể tiếp xúc với thương hiệu: như dữ liệu người tiêu dùng cơ bản cộng thêm thông tin về giao dịch, lịch sử xem sản phẩm và các tương tác dịch vụ khách hàng (một ví dụ minh hoạ về cách thức các công ty có thể mất đi khách hàng tiềm năng vì thất bại trong tối ưu hoá các kênh digital, xem sơ đồ bên dưới).
Tối ưu hoá kênh digital thất bại có thể dẫn đến hiệu quả kém. Ảnh: McKinsey&Company
Những công cụ như Clickfox và Teradata có thể hỗ trợ marketer kết hợp các dữ liệu này và bắt đầu xác định các cơ hội để kết nối với người tiêu dùng hiệu quả hơn trong tiến trình ra quyết định. Nỗ lực tổng hợp dữ liệu này đòi hỏi sự tham gia của nhân sự từ nhiều phòng ban chức năng — một công việc phức tạp, chắc chắn rồi, nhưng hiệu quả mang lại sẽ rất lớn. Nghiên cứu của chúng tôi trong lĩnh vực này cho thấy tỉ lệ tăng trưởng của những cửa hàng có thực hiện phân tích dữ liệu lớn về người tiêu dùng là 11%, so với mức trung bình chỉ 3% của các đối thủ cạnh tranh chính. Đối với các nhà bán lẻ lớn, sự khác biệt là 10% so với 2%.
Lưu ý
Với dữ liệu toàn diện trong tay, các công ty có thể thực hiện các hình thức kiểm tra nhanh mỗi cửa hàng, nhiều khi cho chúng ta biết thiếu sót của các chương trình marketing hay thương mại điện tử. Sử dụng ứng dụng phân tích (như “SAS and R”), và bằng cách áp dụng các thuật toán, mô hình khác nhau đến dữ liệu dọc (longitudinal data), các công ty có thể “mô hình hoá” những hoạt động và ngân sách marketing, tìm ra hành trình mẫu hiệu quả nhất, phát hiện những xu hướng tiềm năng và xác định các phân khúc khách hàng mới. Dựa trên phân tích hành vi “click”, chẳng hạn, một nhà bán lẻ trong khu vực thấy rằng có một nhóm khách hàng riêng biệt thích mua sắm trực tuyến hơn là tìm đến điểm bán và họ luôn đọc thư điện tử vào ngày thứ bảy, vậy là nhà bán lẻ thay đổi chiến lược e-mail để gửi cho nhóm này những thông tin khuyến mãi trực tuyến vào ngày thứ bảy.
Sử dụng dữ liệu hỗ trợ ra quyết định marketing có thể tăng hiệu suất marketing từ 15% đến 20%, con số này tương đương 200 tỷ đô trên trung bình 1 nghìn tỷ đô ngân sách marketing toàn cầu hằng năm.
Ngoài ra, bằng cách sử dụng phần mềm quản lý quy trình kinh doanh từ các nhà cung cấp như Adobe Systems, ExactTarget, Pegasystems và Responsys, các doanh nghiệp có thể định hình các yếu tố “kích thích” trong thời gian thực đối với nhu cầu và giá trị của khách hàng - không phụ thuộc vào sản phẩm hay dịch vụ - cùng với việc cá nhân hoá cách tiếp cận khi muốn đưa ra các chương trình khuyến mãi hay bán chéo, nâng cấp. Họ cũng có thể sử dụng những công cụ này để tạo nên các báo cáo tự động theo dõi xu hướng khách hàng và các chỉ số đo lường hiệu quả (KPI).
Ví dụ, phân tích của nhà bán lẻ trong khu vực cho thấy, có hai trong số những khách hàng đọc e-mail của họ vào thứ bảy đang ở giai đoạn thay đổi công việc, cả hai đều đã chỉnh sửa tài khoản LinkedIn trong ba ngày vừa qua. Dựa trên các nỗ lực phân tích của mình, doanh nghiệp tạo ra các ưu đãi được cá nhân hóa cho từng người: một người nhận thông tin về túi đựng máy tính xách tay (dựa trên lịch sử mua hàng trước đó của cô ấy), trong khi người khác nhận thông tin về các bộ áo vest (cũng dựa trên lịch sử mua hàng của trước đó của anh ta).
Hiện tại, những công ty áp dụng các loại hình phân tích tiên tiến này đã cải thiện đáng kể tỷ lệ “click” và đạt tỷ lệ chuyển đổi cao hơn (trung bình từ ba đến mười lần). Hơn nữa, phân tích của McKinsey cho thấy việc sử dụng dữ liệu hỗ trợ ra quyết định marketing có thể tăng hiệu suất marketing từ 15% đến 20% - con số này tương đương 200 tỷ đô trên trung bình 1 nghìn tỷ đô ngân sách marketing toàn cầu hằng năm.
Brands Vietnam
Nguồn McKinsey & Company