O2O: Cá nhân hoá dữ liệu khách hàng bài toán cho doanh nghiệp Việt trong kỷ nguyên số!

Thứ Năm, ngày 20/06/2019 09:05 AM (GMT+7)

“When you say it, it's marketing. When your customer says it, it’s social proof” - Andy Crestodina - nhà quản lý chiến lược của Orbit Media Studios từng đưa ra nhận định làm thay đổi quan điểm nhìn nhận chiến lược marketing không những cho các ông lớn trên thế giới mà còn làm tăng giá trị nhận diện khách hàng của các doanh nghiệp nhỏ.

Với Andy “Bất kể điều gì mà doanh nghiệp bạn đưa ra đó là marketing, nhưng chỉ đến khi khách hàng của bạn nói về điều đó nó mới trở thành hiệu ứng xã hội”.

O2O: Cá nhân hoá dữ liệu khách hàng bài toán cho doanh nghiệp Việt trong kỷ nguyên số! - 1

Email quảng cáo gửi cho doanh nghiệp trở thành email spam

Theo số liệu thống kê đến năm 2017, 84% lượng email doanh nghiệp gửi cho khách hàng của mình đều trở thành email spam. Trung bình một tháng, một khách hàng tiêu dùng phải lướt qua ít nhất 17,000 (cả chủ động và bị động) banner quảng cáo khác nhau từ những trung tâm thương mại, đến các trang web, mạng xã hội... Và cứ trung bình 10 phút trôi qua một đối tượng lại phải lướt qua 36,000 ký tự ngôn ngữ khác nhau. Những điều này làm khách hàng trở nên mù mờ trong thế giới quảng cáo, họ cảm thấy mất kiên nhẫn cũng như mất đi sự tập trung để có thể thật sự hiểu được nội dung quảng cáo mà thương hiệu bạn muốn mang đến. Điều này làm nhiều thương hiệu trên thế giới đối mặt với câu hỏi làm thế nào có thể truyền tải chính xác được nội dung mong muốn đến với đúng đối tượng khách hàng mục tiêu của mình.

Trong quá khứ, hầu hết các chiến dịch marketing đều được thương hiệu triển khai theo hướng một chiều tiếp nhận (mass communication), khi đó doanh nghiệp nghiên cứu đưa ra một nội dung phù hợp nhất có thể cho tất cả các đối tượng khách hàng và chờ đợi khách hàng tìm đến mình. Nhưng trên thực tế ngày nay, khi các tệp thông tin khách hàng không chỉ là hàng trăm mà đã lên đến con số hàng triệu trải dài từ thế hệ builders (71+) đến generation X (37-51), generation Y (22-36), generation Z (7 -21) và thế hệ mới nhất generation alpha (< 7). Cộng với sự thay đổi của công nghệ số và sự tiến bộ vượt trội của smartphone làm cho hành vi mua sắm của khách hàng trở nên phức tạp hơn, ngẫu hứng hơn và đòi hỏi độ thấu hiểu cao hơn từ thương hiệu.

O2O: Cá nhân hoá dữ liệu khách hàng bài toán cho doanh nghiệp Việt trong kỷ nguyên số! - 2

Một dự án định hướng nghiên cứu khách hàng từ TWIN.VN

Trong bối cảnh đó, không những các thương hiệu lớn mà còn những doanh nghiệp nhỏ, cửa hàng bán lẻ, cửa hàng online đối diện với bài toán lớn là làm sao để có thể thấu hiểu được từng đối tượng khách hàng cụ thể, làm sao để thương hiệu bán được hàng duy trì doanh số, làm sao để chạy quảng cáo một cách hiệu quả nhất. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo AI (Artificial intelligence), các thương hiệu ngày nay không chỉ áp dụng các khái niệm về B2B (Business-to-Business) hay B2C (Business-to-Customer) mà còn đầu tư nghiên cứu về H2H (Human-to-Human) hay còn gọi là tối ưu hoá dữ liệu và cá nhân hóa khách hàng. Từ đó hiểu hơn về từng đối tượng khách hàng cụ thể của thương hiệu, tiếp xúc và xây dựng được mối quan hệ thân thiết giữa thương hiệu và khách hàng.

O2O: Cá nhân hoá dữ liệu khách hàng bài toán cho doanh nghiệp Việt trong kỷ nguyên số! - 3

Cá nhân hóa khách hàng hay còn được gọi là chiến thuật 1:1 trong marketing, cá nhân hóa khách hàng có thể được hiểu theo nhiều hướng khác nhau tùy vào mục đích của từng thương hiệu nhưng chung quy ta có thể hiểu đơn giản: “Cá nhân hóa khách hàng là phương thức thương hiệu tìm hiểu về nhu cầu, thói quen mua hàng, sở thích, thu nhập, nghề nghiệp của khách hàng thông qua các công cụ thu nhập và phân tích dữ liệu”. Từ những dữ liệu phân tích trên, thương hiệu có thể đưa ra được nội dung (content) phù hợp với từng đối tượng khách hàng, tiếp cận và xây dựng chiến dịch truyền thông hiệu quả.

O2O: Cá nhân hoá dữ liệu khách hàng bài toán cho doanh nghiệp Việt trong kỷ nguyên số! - 4

Tháp nhu cầu Maslow

Ngày nay, hành vi mua sắm của khách hàng đã trở nên phức tạp hơn, nó không đơn giản là bắt đầu từ những nhu cầu thiết yếu của cá nhân mà còn là sự thỏa mãn được trải nghiệm cảm giác “ông/ bà hoàng” đối với thương hiệu mình sẽ lựa chọn. Sự phát triển của công nghệ Internet và tiện dụng của smartphone, khách hàng ngày nay trở nên mua sắm trong “vô thức” bất cứ khi nào cơ thể họ phát ra nhu cầu. Họ tìm kiếm thông tin sản phẩm trên các trang mạng xã hội, trên Google nhưng cũng nhanh chóng bị phân tâm bởi một sản phẩm hay thương hiệu khác xuất hiện trong quá trình tìm kiếm thông tin. Thông thường 90% khách hàng không nắm rõ được mình sẽ mua sản phẩm của thương hiệu nào, kể cả họ đã từng dùng dòng sản phẩm đó từ trước. Điều này xuất phát từ nhu cầu học hỏi và trải nghiệm thương hiệu nâng cao trong thời đại công nghệ hoá.

Vậy làm thế nào để thương hiệu nắm chắc được rằng khách hàng có thật sự chú tâm vào sản phẩm của họ như trước khi mà Google Ads hay Facebook Ads đã trở nên quá phổ biến hiện nay. Bằng việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng dựa trên những công nghệ hỗ trợ, doanh nghiệp trở nên dễ dàng hơn trong việc xác định chính xác đối tượng khách hàng tiềm năng của mình. Doanh nghiệp nắm bắt được có bao nhiêu khách hàng đã truy cập vào website, fanpage, forum seeking, youtube, ấn vào quảng cáo. Liệu họ dành bao nhiêu thời gian để dừng lại và tiếp tục tìm hiểu về sản phẩm, hay đơn giản họ chỉ lướt qua. Từ việc lần theo hành vi của người tiêu dùng trên trang mạng xã hội, đến việc kết nối với thông tin thu thập được thông qua khảo sát (surveys), dữ liệu bán hàng (sales), dữ liệu khách hàng sẵn có. Thương hiệu dần hình dung được sự đồng bộ hồ sơ nhận diện khách hàng từ online đến offline (từ mạng xã hội đến với cửa hàng thật).

O2O: Cá nhân hoá dữ liệu khách hàng bài toán cho doanh nghiệp Việt trong kỷ nguyên số! - 5

Nền tảng quản trị dữ liệu DMP - Data Management Platform (nguồn: https://twin.vn)

Tuy nhiên việc ứng dụng các thuật toán, công nghệ thu thập và phân tích dữ liệu không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả tốt nhất cho doanh nghiệp vì chi phí để triển khai cũng như khả năng phân tích dữ liệu đòi hỏi một đội ngũ kinh nghiệm và mất rất nhiều thời gian để thực hiện. Kể cả khi thương hiệu đã thu thập được một nguồn dữ liệu lớn và chuẩn xác, họ cũng cần một đội ngũ marketing và sale đủ tinh tế để có thể nhìn nhận và tìm ra được đâu mới thật sự là insight và đối tượng khách hàng thật sự sẽ mang lại doanh số của thương hiệu trong tương lai.

Do đó, bài toán cho các doanh nghiệp trong kỷ nguyên số là cần phải có cái nhìn chuyên sâu hơn về cả mặt tích cực và tiêu cực trong việc áp dụng công nghệ cá nhân hoá dữ liệu khách hàng. Cũng như nhận định chính xác hơn trong việc lựa chọn công nghệ phù hợp với doanh nghiệp của mình. Từ đó tiết kiệm được chi phí đầu tư, thời gian triển khai và vận hành để đạt được hiệu quả cao nhất.

(Khám Phá).