Tomorrow Marketers – “Chúng ta không cần nhiều khách hàng mua một lần, chúng ta cần một khách hàng mua lại nhiều lần.” Đó là câu khẩu hiệu quen thuộc của rất nhiều doanh nghiệp khi bán sản phẩm hoặc dịch vụ. Giữ chân hay duy trì khách hàng (Customer Retention) là việc công ty ngăn chặn việc khách hàng bỏ đi, duy trì và phát triển khách hàng trung thành. Vậy làm thế nào để đo lường hiệu quả của việc duy trì khách hàng? Đó là dựa vào tỷ lệ duy trì khách hàng Customer Retention. Hãy cùng tìm hiểu cách đo lường tỷ lệ giữ chân khách hàng, những cách tăng và tối ưu hóa tỷ lệ đó.
Làm thế nào để đo lường tỷ lệ giữ chân khách hàng Customer Retention?
Tỷ lệ giữ chân khách hàng được tính bằng số khách hàng ở cuối kỳ, trừ số khách mới, chia cho số khách đầu kỳ. Đối lập là tỷ lệ khách hàng rời bỏ (customer churn rate) đo lường bao nhiêu khách hàng rời bỏ sản phẩm/dịch vụ trong một thời điểm nhất định.
Áp dụng công thức này, nếu doanh nghiệp bắt đầu một tháng với 500 khách hàng và mất 40 nhưng lại có thêm 80 khách hàng, đến cuối tháng họ có 540 khách hàng. Tỷ lệ giữ chân khách hàng (retention rate) cho tháng đó là (540-80)/500 = 92%
Cải thiện Customer Retention với phân tích hành trình khách hàng và dữ liệu khách hàng
Phân tích và cải thiện hành trình khách hàng
Có cái nhìn tổng quan về cả hành trình (Journey-based view) thay vì chỉ nhìn vào điểm cuối của hành trình khách hàng (Last-Click View)
Bằng việc vẽ ra hành trình khách hàng, bạn có thể phân tích toàn diện trải nghiệm từ đầu đến cuối dựa trên góc nhìn của khách hàng. Khách hàng khác nhau sẽ có trải nghiệm khác nhau, bạn có thể nhìn vào từng người, với vô số kiểu biết đến sản phẩm/dịch vụ và hành động của họ từ đó. Phân tích truyền thống sẽ chỉ quan tâm đến điểm cuối trong hành trình – mua hàng và thanh toán, nhưng việc bán hàng hiện đại còn cần quan tâm đến toàn bộ trải nghiệm và mối quan hệ lâu dài giữa khách hàng và sản phẩm, dịch vụ. Vì thế, để khám phá nguyên nhân gốc rễ của việc mất khách hàng, bạn cần xem xét hành trình khách hàng một cách hoàn chỉnh.
Bạn có thể xác định vấn đề CE có ảnh hưởng lớn nhất dẫn đến tỷ lệ rời bỏ trong phân tích hành trình khách hàng
Ví dụ, trong phân tích trên, họ phát hiện ra rằng trong khi lượng khách hàng lớn nhất gặp phải các vấn đề về thanh toán và truyền hình, thì các vấn đề liên quan đến internet thực sự đang khiến số lượng tài khoản bị đóng nhiều nhất và chịu trách nhiệm về việc mất doanh thu lớn nhất. Những khách hàng gặp vấn đề về internet dễ gặp khó khăn và rời bỏ với tốc độ cao nhất.
Từ đó, nhóm CX cô lập hai vấn đề liên quan đến internet cụ thể có ảnh hưởng lớn nhất đến việc rời bỏ và ưu tiên một sáng kiến để giải quyết chúng.
Họ dự đoán rằng sáng kiến này sẽ làm giảm tỷ lệ rời bỏ của họ xuống khoảng 2,0%, tiết kiệm cho công ty khoảng 1,8 triệu đô la doanh thu bị mất trong 12 tháng đầu tiên sau khi thực hiện giải pháp.
Phân tích hành vi để cải thiện tỷ lệ duy trì khách hàng
Bên cạnh việc phân nhóm khách hàng dựa trên hành trình mua hàng của họ, bạn cần phân tích về hành vi, ví dụ bạn có thể chia khách hàng thành các nhóm như dưới đây:
- Theo hành vi chi trả (Purchasing behavior): Cách khách hàng đi đến quyết định mua hàng như thế nào? Quá trình mua hàng có phức tạp? Những cản trở trong quá trình mua hàng? Hành vi nào có ảnh hưởng lớn nhất và có thể dự đoán về quyết định mua hàng?
- Theo Decision Tree – Ưu tiên về lợi ích/ tính năng (Benefits sought): Khách hàng ưu tiên tính năng nào của sản phẩm hơn cả: Giá, chất liệu, xu hướng?
- …
Ví dụ với công ty thời trang, việc phân khúc khách hàng dựa trên ưu tiên về lợi ích/tính năng sản phẩm: giá cả, chất liệu, độ tiện dụng hay xu hướng, sẽ giúp nhìn rõ insights của khách hàng và lý do khách hàng ở lại với thương hiệu. Từ đó, có thể đề xuất đến khách hàng những nội dung cũng như chương trình mang tính cá nhân hóa hơn, tăng cơ hội khách hàng mua lại. Hoặc phân khúc theo các khách hàng có thói quen mua hàng tại cửa hàng và khách hàng mua trên website bán hàng cũng sẽ giúp bạn nhắm đối tượng tốt hơn cho marketing để tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng.
Liên tục theo dõi độ hài lòng của khách hàng (Customer Satisfaction) trong suốt cả hành trình
Để đo lường mức độ hài lòng khách hàng, các doanh nghiệp thường sử dụng 3 loại chỉ số sau:
- CSAT (Customer Satisfaction Score): Chỉ số hài lòng khách hàng. Thể hiện mức độ cảm nhận của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ hoặc đối tượng đo lường cụ thể.
- NPS (Net Promoter Score): NPS thường được thể hiện qua các bảng hỏi và tính bằng công thức dưới đây.
- Từ 9 – 10 điểm: Promoters – là nhóm khách hàng hài lòng với sản phẩm và sẽ mua lại cũng như giới thiệu đến người quen sản phẩm này.
- Từ 7 – 8 điểm: Passives – thuộc nhóm khách hàng không có sự trung thành đối với sản phẩm. Họ có thể dùng sản phẩm nhưng cũng có thể thay đổi nếu cảm thấy sản phẩm khác có lợi hơn.
- Từ 0 – 6 điểm: Detractors bao gồm những khách hàng có thái độ phản cảm đối với doanh nghiệp. Họ thường đánh giá thấp chất lượng sản phẩm và khiến những khách hàng tiềm năng của bạn bỏ đi.
- CES (Customer Effort Score): Chỉ số nỗ lực của khách hàng. Tìm ra điều gây trở ngại cho khách hàng trên hành trình khách hàng. Thang điểm được đánh giá từ 1 (rất khó) đến 7 (rất dễ).
Tại mỗi một chặng trên hành trình khách hàng hoặc mỗi touchpoint, doanh nghiệp cần xác định xem đánh giá yếu tố gì, và sử dụng chỉ số, câu hỏi phù hợp.
Ví dụ: Tại phòng giao dịch của ngân hàng. Do tính yêu cầu cao đối với mỗi giao dịch viên, trước mỗi quầy giao dịch sẽ cần đánh giá về trải nghiệm tại điểm này. Bên cạnh trải nghiệm đối với giao dịch viên, khách hàng sẽ có các điểm tiếp xúc khác, như vậy doanh nghiệp cần triển khai thêm máy đánh giá tại khu vực ghế chờ hoặc cạnh cửa ra về.
Khi đo lường được và nắm rõ mức độ hài lòng của khách hàng trên mọi bước đi của hành trình khách hàng, doanh nghiệp có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng tốt nhất, giúp tăng tỷ lệ duy trì khách hàng.
Xây dựng chương trình hiệu quả để kích thích sự trung thành
Để nổi bật trong thị trường ngày nay, nơi người tiêu dùng tràn ngập ưu đãi, hãy làm chương trình khách hàng thân thiết của bạn khác biệt bằng cách cung cấp các phần thưởng độc đáo và cá nhân hóa, không chỉ là thứ gì đó miễn phí mà còn có giá trị nội tại trong cuộc sống của khách hàng.
VinID – hệ sinh thái số của Vingroup đã thực hiện rất hiệu quả chương trình khách hàng trung thành. Đầu tiên, VinID có thể sử dụng dưới 2 dạng: thẻ cứng và ứng dụng (trong ứng dụng của VinID cũng bao gồm một số dịch vụ như đi chợ Vinmart, Scan&Go, mua nhà Vinhomes…), tăng tính tiện dụng, giúp duy trì khách hàng. Thẻ VinID đăng kí miễn phí nhưng có hàng ngàn ưu đãi, khuyến mãi và chương trình tích điểm, đổi điểm để thu hút khách hàng, từ những chương trình nhỏ nhất như tặng quà cho các bà nội trợ tại Vinmart đến những ưu đãi khi nghỉ dưỡng tại Vinpearl. VinID cũng chia ra 3 hạng mức: hạng thường, khách hàng thân thiết và VIP. Quyền lợi của thẻ VIP: có quầy phục vụ riêng, ưu tiên check-in sớm, check-out muộn tại khách sạn, ưu tiên xếp hàng tại các quầy dịch vụ giải trí … VinID đã duy trì khách hàng trong hệ sinh thái của mình bằng cách khiến khách hàng cảm thấy bản thân quan trọng khi sở hữu một chiếc thẻ với rất nhiều đặc quyền, chứ không chỉ bằng chương trình khuyến mãi, tích điểm thông thường.
Đọc thêm: Cách đo lường và tăng giá trị vòng đời khách hàng
Áp dụng dữ liệu hiệu quả để tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng
Kết hợp, kết nối các dữ liệu khách hàng để có một cái nhìn thống nhất, tổng quát về khách hàng của bạn
Trong nhiều tổ chức, dữ liệu đang không được sắp xếp xung quanh trải nghiệm của khách hàng mà chỉ đo lường theo đơn vị kinh doanh và kênh bán hàng. Điều này khiến dữ liệu và công ty của bạn mất kết nối với những trải nghiệm cá nhân của khách hàng. Thách thức thực sự đến từ khả năng phối hợp và quản lý phản hồi của khách hàng trên các kênh và điểm tiếp xúc khác nhau.
Bạn có thể học tập Dollar Shave Club – Kết nối các điểm trên hành trình của khách hàng, đem lại trải nghiệm tốt nhất bằng cách khai thác thông minh dữ liệu khách hàng.
Dollar Shave Club – Một start-up với các sản phẩm dành cho nam giới, được biết đến với sức mạnh thương hiệu và sự tăng trưởng chóng mặt. Unilever chi 1 tỷ USD để mua lại công ty. Điều gì làm cho Dollar Shave Club trở nên giá trị đến vậy?
Câu trả lời là DSC đã đem đến góc nhìn 360 độ về trải nghiệm của người tiêu dùng. Từ thời điểm ai đó truy cập vào trang web DSC, cách họ tương tác với trang web, trải nghiệm mua hàng trông như thế nào, cách họ được phục vụ sau đó là gì … đều được đo lường và theo dõi thông qua nền tảng. DSC đã xây dựng một cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ để theo dõi và nắm bắt chi tiết mọi tương tác của người tiêu dùng. Từ cấu trúc dữ liệu mạnh, DSC triển khai Adobe Audience Manager. Adobe Audience Manager cho phép DSC tối ưu hóa các ưu đãi và xác định các phân khúc đối tượng có giá trị. Từ đó, công ty có sức mạnh của khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tối đa tại thời gian thực. DSC cũng đã đầu tư vào các công nghệ Adobe Analytics và Adobe Advertising Cloud để nắm bắt và phân tích trải nghiệm của khách hàng.
Để làm được như Dollar Shave Club, bạn phải hiểu và nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách tích hợp dữ liệu chéo kênh (cross-channel data), để có một cái nhìn hoàn chỉnh về khách hàng trong suốt hành trình của họ. Dữ liệu này thường sẽ nằm trong hệ thống điểm bán hàng, nền tảng tiếp thị qua email, hệ thống tự động hóa tiếp thị, hệ thống quản lý trung tâm cuộc gọi, v.v.
Các phần mềm phân tích hành trình khách hàng có thể tích hợp dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng. Các nền tảng phân tích hành trình khách hàng nâng cao hơn có thể có ETL (Extract Transform Load) tích hợp cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ hệ thống của mình ở định dạng dễ sử dụng nhất.
Tại Việt Nam, một trong những giải pháp giúp doanh nghiệp thấu hiểu sâu sắc hành trình của khách hàng có thể kể đến là OnCustomer. Nền tảng này bên cạnh là giải pháp tập trung và kết nối đa kênh giao tiếp, OnCustomer còn có thể tracking dấu chân của khách hàng trên website từ các dữ liệu khách hàng đã được tích hợp, tạo điều kiển để doanh nghiệp tận dụng tối đa cơ hội tương tác, nhằm giữ chân khách hàng tốt hơn.
Nhân viên cần nắm rõ dữ liệu thời gian thực để đưa quyết định
Đội ngũ CE, Marketing và Product sẽ đưa ra những quyết định ảnh hưởng đến tỷ lệ giữ chân khách hàng. Vì vậy, họ cần được cung cấp, nắm rõ và phân tích những insights rút ra được từ phân tích hành trình cũng như dữ liệu khách hàng tại thời gian thực, những phản hồi, feedback ngay tức thì. Từ đó, mới có thể đưa ra những quyết định chính xác và kịp thời để giữ chân khách hàng. Bởi khách hàng luôn thay đổi, như trong đợt dịch Covid 19 vừa rồi. Nếu không được cung cấp dữ liệu nhanh chóng về việc khách hàng đang rời bỏ sản phẩm, dịch vụ, hay phân khúc hành vi khách hàng nào đang chiếm ưu thế, đội ngũ CE, Marketing và Product khó có thể ứng biến.
Tạm kết
Qua tìm hiểu về phương pháp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng Customer Retention cũng như đi qua những ví dụ minh họa của các công ty thành công, có thể thấy tầm quan trọng của việc khai thác dữ liệu khách hàng. Khóa học “Phân tích số liệu cho quyết định chiến lược” của Tomorrow Marketers phối hợp cùng các giám đốc, quản lý cấp cao sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về dữ liệu khách hàng và làm thế nào để tận dụng tối đa tài nguyên này.
Bài viết liên quan
