Phân tích dữ liệu khách hàng trong ngành bán lẻ cho dân data

Phân tích dữ liệu khách hàng trong ngành bán lẻ có ý nghĩa vô cùng quan trọng trong việc giúp nhà bán lẻ nắm bắt, dự đoán nhu cầu trong tương lai hay nhu cầu thầm kín (customer insight) của khách hàng, từ đó đưa ra chiến lược phát triển sản phẩm, dịch vụ.

Bán lẻ là gì? Thị trường bán lẻ là gì?

Bán lẻ là việc mua sản phẩm từ các nhà sản xuất, đại lý hoặc công ty sau đó bán lại cho người tiêu dùng. Thuật ngữ “nhà bán lẻ” thường được áp dụng cho nhà cung cấp hàng hóa mà khách hàng của họ là 1 cá nhân, và nó không được dùng cho các khách hàng bán buôn, doanh nghiệp hay tổ chức.

Vậy thị trường bán lẻ là gì? Thị trường bán lẻ là thị trường mà ở đó diễn ra hoạt động bán lẻ của nhà bán lẻ với khách tiêu dùng trong một khuôn khổ khung pháp lý nhất định. Kênh phân phối của thị trường bán lẻ về cơ bản gồm 3 tác nhân chính: người sản xuất, người trung gian và người tiêu dùng cuối cùng.

• Người sản xuất: là người trực tiếp sản xuất ra hàng hóa đó hoặc cũng có thể là người bán luôn hàng hóa mình sản xuất đến tay người tiêu dùng mà không cần nhân tố trung gian ở giữa.
• Người trung gian: là những người tham gia vào việc phân phối hàng hóa tới người tiêu dùng. Người trung gian có thể gồm: đại lý môi giới, người bán buôn, người bán lẻ (cửa hàng tiện dụng, siêu thị và đại lý siêu thị, cửa hàng bách hóa, cửa hàng đại hạ giá, cửa hàng chuyên doanh, trung tâm thương mại…)
• Người tiêu dùng: là người cuối cùng nhận được hàng hóa đó với mục đích sử dụng và tiêu dùng.

Phân tích dữ liệu đang thực sự thay đổi thế giới và trở thành một trong những yếu tố chủ chốt của hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên không phải doanh nghiệp nào cũng biết cách xử lý dữ liệu  để “bắt” dữ liệu “nói lên” những thông tin hữu ích. Dưới đây, Cole sẽ chia sẻ những cách phân tích dữ liệu kinh doanh trong bán lẻ có thể ứng dụng cho việc phân tích khách hàng bán lẻ.

Các chiều phân tích tổng thể (Dimension)

Để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng 1 cách hiệu quả và tận dụng tối đa thông tin chúng ta có, thì cần thiết phải phân chia dữ liệu của khách hàng theo các nhánh hay các chiều khác nhau gọi là phân tích tổng thể (Dimension). 

Về cơ bản, các chiều phân tích tổng thể bao gồm: Phân loại khách hàng (Customer Type); Phân nhóm khách hàng (Customer Group); Phân khúc khách hàng (Customer Segment); Khu vực khách hàng (Region) bao gồm: Miền (Branch), Tỉnh/thành (Province), Huyện (District); Phân vùng khách hàng (Area) bao gồm: Khách hàng thành thị (Urban) và Khách hàng nông thôn (Rural).

Ngoài ra, chúng ta cũng có thể chia dữ liệu khách hàng thành các chiều cụ thể: Ngày sinh của khách hàng (Birthday); Ngành nghề của khách hàng (Industry) bao gồm: Công nghệ (Technology), Ngân hàng (Banking), Bán lẻ (Retail); Nghề nghiệp của khách hàng (Career) bao gồm: Nhân viên văn phòng (Office Employee), Lao động chân tay (Worker); Giới tính của khách hàng (Gender); Tình trạng hôn nhân (Marriage); Độ tuổi của khách hàng (Age) bao gồm: Thanh thiếu niên, Trung niên, Lão niên; Trình độ học vấn (Education); Nhóm máu (Blood Type); Mức thu nhập của khách hàng (Income): High, Middle hay Low.

Các chiều phân tích tổng thể (Dimension)

H2: Phân tích và thấu hiểu hoạt động, hành vi khách hàng trên quy trình tổ chức bán lẻ

Để phân tích dữ liệu kinh doanh ngành bán lẻ 1 cách đầy đủ thì không chỉ bao gồm những vấn đề cơ bản như phân tích ở trên, mà còn phải tập trung vào các hoạt động, hành vi của khách hàng dựa trên các quy trình quản lý khách hàng của nhà bán lẻ. 

Từ những phân tích, chúng ta có thể tăng thêm phần thấu hiểu khách hàng xem họ cần gì, mong muốn điều gì và chúng ta sẽ phải làm gì để đáp ứng nó. Dưới đây là các loại phân tích trong ngành bán lẻ sẽ giúp ích cho việc phân tích khách hàng bán lẻ:

• Campaign & Promotion Analysis – Phân tích Chiến dịch & Quảng cáo

Việc lên kế hoạch cho chiến dịch & khuyến mãi là cách tiếp thị để tiếp cận, chào mời, tương tác nhiều hơn với khách hàng, từ đó thay đổi hành vi của khách hàng dẫn đến tăng doanh thu. 

• Customer Complaints Analysis – Phân tích Khiếu nại của khách hàng

Đối với bất kỳ 1 công ty nào kể cả nhà bán lẻ nhỏ cũng cần hiểu và sử dụng mô hình khiếu nại một cách hiệu quả. Vì chính quá trình giải đáp thắc mắc và tháo gỡ những hiểu lầm của khách hàng sẽ giúp khách hàng hiểu sản phẩm hơn và giúp doanh nghiệp hay nhà bán lẻ bảo vệ được uy tín trên thị trường.

• Cross Purchase Behavior Analysis – Phân tích hành vi mua chéo

Hành vi thường xuyên mua 1 nhóm sản phẩm của khách hàng sẽ cho thấy sản phẩm đó đang đáp ứng đúng nhu cầu của thị trường. Vậy các nhà bán lẻ cần thiết phân tích các đặc điểm của sản phẩm đó và hành vi mua của khách hàng để từ đó nâng cao dịch vụ của mình tạo ra những lợi thế cạnh tranh mạnh hơn.

• Cross Sell Analysis – Phân tích bán chéo

Bên cạnh việc phân tích hành vi mua chéo thì nhà bán lẻ cũng cần phân tích hành vi chán chéo để xác định xu hướng lợi nhuận của sản phẩm chính, sản phẩm bổ sung và dịch vụ mua hàng.

• Customer Attrition Analysis – Phân tích sự chú ý của khách hàng

Từ những phân tích sự chú ý của khách hàng, nhà bán lẻ có thể những lý do của giảm doanh số, tại sao khách hàng ngưng sử dụng sản phẩm và dịch vụ, tại sao khách hàng không hài lòng với sản phẩm, … Từ đó, nhà bán lẻ có thể thay đổi biện pháp bán hàng bằng các kế hoạch tương đương để giữ doanh số.

• Customer Interaction Analysis – Phân tích tương tác khách hàng

Phân tích hiệu quả của truyền thông sẽ giúp các nhà bán lẻ biết được làm cách nào để tương tác với khách hàng của họ.

• Customer Lifetime Value Analysis – Phân tích giá trị lâu dài của khách hàng

Chúng ta sẽ cần đánh giá tổng thu nhập dự kiến của một khách hàng để xem xét khả năng chi trả của họ, nguồn doanh thu mà họ sẽ mang lại cho tổ chức bán lẻ.

• Customer Loyalty – Mức độ trung thành của khách hàng

1 khách hàng không chỉ đóng góp doanh thu cho tổ chức mà còn tạo nên thương hiệu và nhiều giá trị khác, vì vậy nếu doanh nghiệp không xác định được đâu là những khách hàng trung thành và bỏ qua họ sẽ gây rất nhiều tổn thất cho công ty.

• Customer Movement Dynamics Analysis – Phân tích động thái chuyển động của khách hàng

Phân tích các hoạt động, hành vi của khách hàng để hiểu rõ hơn và cung cấp dịch vụ tốt hơn sẽ thúc đẩy tiềm năng mua lại sản phẩm của khách hàng.

• Customer Profile Analysis – Phân tích hồ sơ khách hàng

Hồ sơ khách hàng bao gồm: tuổi tác, địa lý, nhân khẩu học và thu nhập. Đây là những thông tin cực kỳ quan trọng và có giá trị lớn trong việc phân tích khách hàng bán lẻ. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể phân tích dựa trên các số liệu như số lần truy cập của khách hàng và các giá trị khác.

• Customer Profitability – Khả năng sinh lời của khách hàng

Cũng giống phân tích giá trị lâu dài của khách hàng thì việc đánh giá khả năng sinh lời của khách hàng sẽ cho thấy mức độ đóng góp của khách hàng vào tổng doanh thu của nhà bán lẻ.

• Lead Analysis – Phân tích khách hàng tiềm năng

Xác định khách hàng tiềm năng đối với hoạt động bán sản phẩm và dịch vụ mới sẽ giúp đánh giá được mức hiệu quả của sản phẩm và dịch vụ mới.

• Market Basket Analysis – Phân tích thị trường

Phân tích các đặc điểm của thị trường bằng cách xác định cơ cấu sản phẩm, doanh thu, số lượng và xu hướng …

• Product Purchasing RFQ Analysis – Phân tích yêu cầu báo giá của sản phẩm bán

Phân tích các hành vi mua hàng của khách hàng gần đây( recency – xu hướng mua hàng liên tục, frequency – tần số quay lại và quantity – số lượng mua hàng). 

• Target Product Analysis – Phân tích sản phẩm mục tiêu

Các nhà bán lẻ cần phân tích các đặc điểm của sản phẩm được khách hàng mua nhiều để hiểu rõ hành vi mua và kịch bản tư vấn từ đó có biện pháp đổi mới sản phẩm sao cho phù hợp với nhu cầu của thị trường.

(Phân tích và thấu hiểu hoạt động, hành vi khách hàng trên quy trình tổ chức bán lẻ)

Đo lường sự trung thành khách hàng – Customer Loyalty

Một nhà bán lẻ đã giữ được doanh số sản phẩm và dịch vụ thành công trong nhiều năm thì chắc chắn nhà bán lẻ đó đã cung cấp được sản phẩm chất lượng cao và dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt khiến khách hàng hài lòng. 

Thị trường luôn thay đổi và ngày càng nhiều sự cạnh tranh khốc liệt để tranh giành thị phần, để không bị mất khách hàng, nhà bán lẻ cần phải có những phương pháp kinh doanh hiệu quả hơn, cung cấp dịch vụ tốt hơn đối thủ mà không phải giảm giá sản phẩm.

Và một điều ai cũng cần biết rõ đó là việc giữ một khách hàng cũ dễ dàng và ít tốn chi phí hơn việc tìm kiếm và lôi kéo một khách hàng mới. Khách hàng cũ và cả những khách hàng trung thành trong nhóm đó sẽ là nhân tố tạo nên giá trị và thương hiệu cho 1 doanh nghiệp hay nhà bán lẻ nào. Và việc của chúng ta là có biện pháp biến những khách hàng trở thành khách hàng trung thành ở hiện tại và trong cả tương lai.

Để thực hiện phải trả lời được 3 câu hỏi dưới đây:

• Tại sao khách hàng quay lại mua hàng? Vì sản phẩm, vì dịch vụ hay vì chế độ chăm sóc khách hàng tốt?
• Phân tích hành vi mua hàng của khách hàng: Mua sản phẩm nào, thói quen là gì, thời gian trung bình giữa các lần mua là bao lâu?
• Làm thế nào để biến khách hàng thành khách hàng trung thành?

Cách thu thập dữ liệu khách hàng

Chúng ta có thể thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn tuy nhiên khi mà có quá nhiều dữ liệu và chúng ở những dạng thông tin khác nhau và không phải thông tin nào cũng có giá trị đối với việc phân tích dữ liệu khách hàng trong ngành bán lẻ. Vì vậy, trước khi làm bất kỳ một việc gì chúng ta đều cần đích, con đường và cách đi đến đó đúng không nào? Dưới đây là các bước để thu thập dữ liệu khách hàng phục vụ cho việc phân tích dữ liệu kinh doanh trong bán lẻ nói riêng và trong thị trường buôn bán nói chung:

Xác định mục đích và thông tin bạn muốn thu thập

• Mục đích bạn thu thập dữ liệu là gì? 
• Bạn cần những công cụ nào để lưu trữ nó?
• Bạn cần quyết định dữ liệu bạn muốn thu thập là gì?
• Bạn muốn thu thập thông tin từ ai và lượng dữ liệu bạn cần?

Từ mục tiêu thu thập dữ liệu và loại hình kinh doanh sản phẩm nào sẽ giúp chúng ta lựa chọn được loại dữ liệu chúng ta cần là gì và cách thu thập chúng như thế nào. Ví dụ, đối với sản phẩm công nghệ, khách hàng sẽ quan tâm đến khả năng vượt trội và chất lượng của sản phẩm so với những sản phẩm khác trên thị trường. Vậy loại dữ liệu chúng ta cần thu thập ở đây sự tương tác của khách hàng với sản phẩm để xem họ không hài lòng ở đâu để có những cải tiến. 

Ngược lại, đối với ngành hàng thời trang có quy mô nhỏ, họ ưu tiên thu thập danh tính và hành vi mua hàng như là số điện thoại, giới tính, địa chỉ, số lần mua hàng, mua hàng ở chi nhánh nào để thúc đẩy hành vi mua hàng tiếp theo của họ.

Thiết lập thời gian thu thập dữ liệu

Sau khi đã có mục tiêu và những loại thông tin bạn cần để phân tích khách hàng bán lẻ thì kế đến, bạn cần xây dựng 1 kế hoạch cụ thể để thu thập dữ liệu của mình. Trong giai đoạn đầu của quá trình lập kế hoạch, bạn nên thiết lập khung thời gian cụ thể cho từng loại dữ liệu cần thu thập. 

Vì tùy vào từng đặc điểm cụ thể của dữ liệu mà chúng ta cần lựa chọn thời gian thu thập sao cho phù hợp, có thể là thu thập liên tục trong 1 thời gian dài hay thu thập trong một khoảng thời gian nhất định thôi.

Ví dụ: khi nói đến dữ liệu giao dịch và dữ liệu khách truy cập trang web, bạn sẽ cần theo dõi dữ liệu đó trong thời gian dài. Tuy nhiên, với các dữ liệu từ chiến dịch Marketing cụ thể, bạn thường chỉ theo dõi xuyên suốt trong thời gian ngắn. Trong những trường hợp này, bạn cần một lịch trình rõ ràng ghi lại thời điểm bắt đầu và kết thúc việc thu thập.

Tiến hành thu thập dữ liệu trên nhiều nền tảng

Vậy làm thế nào để thu thập dữ liệu bạn cần, phục vụ cho mục tiêu của mình? Có nhiều phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến như phương pháp định lượng, phương pháp sơ cấp, thứ cấp. Hoặc các nhà bán lẻ có thể trực tiếp lấy thông tin khách hàng theo kiểu truyền thống là hỏi họ qua các buổi tư vấn hoặc bảng khảo sát. 

Hoặc theo dõi các tương tác của nhân viên với khách hàng hoặc quan sát hành vi của khách hàng khi tiêu dùng, tùy thuộc vào mục tiêu của bạn và loại dữ liệu bạn đang thu thập để chọn những phương pháp phù hợp. Dưới đây là một số kiểu thu thập dữ liệu để phân tích trong ngành bán lẻ phổ biến nhất hiện nay:

Website

Đối với phần lớn các doanh nghiệp Việt nói chung và ngành bán lẻ nói riêng, Website được chọn là kênh chính lưu trữ các luồng dữ liệu khách hàng và tạo ra các chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực. Ngoài ra việc đo lường lượt truy cập vào dữ liệu cũng cho phép bạn xem có bao nhiêu người đã truy cập trang web của bạn, họ đã ở trên đó trong bao lâu, những gì họ đã nhấp vào và hơn thế nữa. Nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ trang web của bạn có thể thu thập loại thông tin này và bạn cũng có thể sử dụng phần mềm phân tích.

3 công cụ hỗ trợ bạn hiểu rõ sở thích của khách hàng, biết được nguồn khách hàng đến từ đâu, chi tiết chuyển đổi cùng với hành vi trên Web theo thời gian thực:

• Google Analytics
• Mixpanel
• Matomo

3 công cụ giúp bạn hiểu sự tương tác của khách hàng với Website của bạn thông qua Heatmap:

• Crazy Egg
• Optimizely ClickTale
• Hotjar

Social Media

Trên các cộng Social Media, ngoài các chỉ số tương tác cơ bản là lượt thích, nhận xét và lượt chia sẻ nhà bán lẻ có thể khai thác thêm thông tin về khách hàng thông qua phần phân tích, thông tin chi tiết gốc của mọi nền tảng truyền thông xã hội. 

Ngoài ra, bạn cũng có thể đầu tư vào quảng cáo trên mạng xã hội để có thể nhắm đến mục tiêu khách hàng tiềm năng thông qua việc lựa chọn tệp khách hàng có cùng sở thích, đặc điểm, hành vi mua hàng. Bằng cách đó chúng ta có thể tiếp cận nhiều khách hàng hơn và thu về nhiều dữ liệu khách hàng hơn.

Tracking Pixels

Tracking Pixel là một đoạn mã HTML được tải khi người dùng truy cập trang web hoặc mở email, nó dùng để theo dõi hành vì và lượt chuyển đổi của người dùng. Tracking Pixel ghi lại địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt, … từ đó giúp nhà quảng cáo phân tích và xây dựng các chiến dịch remarketing hiệu quả hơn.

Hiện nay, có rất nhiều doanh nghiệp bán lẻ ở Việt Nam dùng tracking pixels nhằm quảng cáo lặp đi lặp lại các sản phẩm mà khách hàng đang quan tâm hoặc có hành vi mua những sản phẩm tương tự trong quá khứ.

Lead List

Có thể nói, Lead List hay danh sách khách hàng tiềm năng chính là thứ quyết định 50% sự thành công của một doanh nghiệp. Nó là nguồn dữ liệu giúp ích rất lớn cho các hoạt động Sale hay Marketing trong doanh nghiệp hay nhà bán lẻ. 

Danh sách khách hàng tiềm năng sẽ cung cấp những thông tin trọng điểm của khách hàng như: độ tuổi, nơi sinh sống, mức thu nhập, chuyên môn, sở thích, nhu cầu, thói quen mua sắm,… thậm chí cả địa chỉ các trang mạng xã hội của khách hàng như: Facebook, Zalo, Instagram,…

Kết luận

Như vậy, trên đây là những chia sẻ của Cole về cách phân tích dữ liệu khách hàng trong ngành bán lẻ, mong rằng những thông tin hữu ích trên sẽ giúp bạn cải thiện được chiến lược kinh doanh, chiến lược marketing cũng như dịch vụ từ đó đem lại nhiều doanh thu hơn nữa.

>> Học data analysis và nâng cao kĩ năng tìm hiểu khách hàng trong khóa học business analyst