fbpx

Hướng dẫn cách phân tích Data khách hàng trong bán lẻ

Không chỉ đối với lĩnh vực bán lẻ mà tất cả các ngành nghề kinh doanh khác đều hướng tới khách hàng. Giữa thương trường ngày càng khốc liệt như hiện nay, ai hiểu khách hàng rõ nhất, doanh nghiệp đó sẽ thắng. Bởi nếu đầu tư sản phẩm có tốt hơn bao nhiêu đi nữa mà không phục vụ chính xác nhu cầu và đánh trúng tâm lý người dùng thì doanh nghiệp đó phải chấp nhận mãi là “kẻ tới sau”.

Vì thế ở bài này sẽ phân tích rõ hơn làm thế nào để phục vụ khách hàng một cách tốt nhất có thể để đem lại doanh thu cao nhất.

1.Các chiều phân tích tổng thể (Dimension):

  • Phân loại khách hàng (Customer Type)
  • Phân nhóm khách hàng (Customer Group)
  • Phân khúc khách hàng (Customer Segment)
  • Khu vực khách hàng (Region)
    • Miền (Branch)
    • Tỉnh/thành (Province)
    • Huyện (District)
  • Phân vùng khách hàng (Area)
    • Khách hàng thành thị (Urban)
    • Khách hàng nông thôn (Rural)

Các chiều cụ thể:

  • Ngày sinh của khách hàng (Birthday)
  • Ngành nghề của khách hàng (Industry)
    • Công nghệ (Technology)
    • Ngân hàng (Banking)
    • Bán lẻ (Retail)
  • Nghề nghiệp của khách hàng (Career)
    • 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)
    • 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
    • Low

Các chiều phân tích khách hàng cụ thể

Quản lý khách hàng không chỉ có những vấn đề cơ bản như đã phân tích ở trên, mà còn phải tập trung vào sự tương tác của khách hàng với nhà bán lẻ theo cách thức tiếp xúc, tìm kiếm thông tin, giao dịch, khiếu nại, giải quyết vấn đề và thông tin tiếp thị.

2.Phân tích sự tương tác của khách hàng với hoạt động bán lẻ

  • Campaign & Promotion Analysis

Việc lên kế hoạch cho chiến dịch & khuyến mãi là cách tiếp thị để thay đổi hành vi của khách hàng như tiếp cận, chào mời, tương tác,…. nhằm thay đổi doanh thu bán hàng tốt nhất.

  • Customer Complaints Analysis

Đối với bất kỳ một doanh nghiệp kinh doanh nào, việc hiểu và sử dụng hiệu quả mô hình khiếu nại, quá trình giải đáp thắc mắc, tháo gỡ những hiểu lầm cho khách hàng đều cực kỳ quan trọng. Nếu doanh nghiệp xử lý không tốt, không chỉ dẫn đến mất 1 lượng khách hàng cực kỳ lớn mà còn ảnh hưởng đến uy tín của doanh nghiệp.

  • Cross Purchase Behavior Analysis

Doanh nghiệp cần phân tích các đặc điểm của các sản phẩm và hành vi mua của khách hàng để nâng cao nhận thức của khách hàng. Hành vi thường xuyên mua sẽ cho thấy nhóm sản phẩm đang đáp ứng đúng nhu cầu hành vi của khách hàng, từ đó doanh nghiệp sẽ nâng cao dịch vụ khách hàng để tăng doanh thu và cạnh tranh.

  • Cross Sell Analysis

Phân tích các đặc điểm mua nhiều sản phẩm của khách hàng. Xác định xu hướng lợi nhuận của sản phẩm chính với sản phẩm bổ sung và dịch vụ mua hàng.

Điều này cũng cho phép xem xét một doanh nghiệp bán lẻ có kế hoạch bán hàng chéo.

  • Customer Attrition Analysis

Hiểu được lý do và tác động của khách hàng ngưng sử dụng sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp bán lẻ.

Điều này sẽ giúp kiểm soát, lên kế hoạch và đưa ra quyết định nào để giúp hạn chế tối ưu việc giảm doanh số, thậm chí là thay đổi biện pháp bán hàng để tăng doanh số.

  • Customer Credit Risk Profile

Xác định hồ sơ Rủi ro tín dụng Khách hàng về số lượng tín dụng nợ, số dư trung bình, điểm số tín dụng và cân đối kế toán của khách hàng.

Điều này giúp giảm nguy cơ tín dụng khách hàng bằng cách dự báo hồ sơ cá nhân của khách hàng rất có thể phải chịu rủi ro tín dụng và đưa ra lời khuyên kịp thời.

  • Customer Delinquency Analysis

Cần quan tâm đến những khách hàng có ít nhất là một lần có thỏa thuận phạm pháp, về khoảng thời gian và số tiền vi phạm nổi bật.

  • Customer Interaction Analysis

Phân tích cách thức làm thế nào mà một doanh nghiệp bán lẻ tương tác với khách hàng của họ cũng như những hiệu quả của truyền thông và các kênh truyền hình.

  • Customer Lifetime Value Analysis

Đánh giá tổng thu nhập dự kiến của một khách hàng để dự đoán được mức doanh thu mà khách hàng đó mang lại cho doanh nghiệp.

  • Customer Loyalty

Xác định một khách hàng trung thành cực kỳ quan trọng, nếu doanh nghiệp bỏ qua khách hàng đó, nghĩa là không chỉ đánh mất một mà rất nhiều khách hàng kéo theo, và giá trị mất đi thì rất to lớn đối với doanh nghiệp.

  • Customer Movement Dynamics Analysis

Phân tích các mối quan hệ khách hàng của các doanh nghiệp bán lẻ để hiểu rõ hơn và phục vụ khách hàng tốt hơn cùng với sự hiểu biết về tiềm năng mua lại của khách hàng.

  • Customer Profile Analysis

Như đã đề cập ở trên, phân tích hồ sơ khách hàng là cực kỳ quan trọng. Đó là các thuộc tính như tuổi tác, địa lý, nhân khẩu học và thu nhập. Chủ yếu dựa trên thông tin khách hàng trực tiếp từ Customer Dimension mà còn vào các số liệu như số lần truy cập của khách hàng và các giá trị khác.

  • Customer Profitability

Đánh giá sự đóng góp vào lợi nhuận của các khách hàng của doanh nghiệp bán lẻ.

  • Involved Party Exposure

Trường hợp các khách hàng không hỗ trợ một khoản vay hoặc thực hiện thanh toán theo điều khoản đã thỏa thuận.

  • Lead Analysis

Xác định khách hàng tiềm năng đối với hoạt động bán sản phẩm và dịch vụ mới và phân tích hiệu quả hoạt động này.

  • Market Analysis

Xác định nhân khẩu học của một thị trường và cơ sở khách hàng của doanh nghiệp bán lẻ.

So sánh kết quả với dân số mục tiêu.

  • Market Basket Analysis

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 mẫu mua hàng của khách hàng sử dụng recency, frequency – tần số và Quantity – các số liệu về số lượng.

Các số liệu chính xác để xác định lòng trung thành của khách hàng hoặc xu hướng liên tục mua sắm một cửa hàng bán lẻ là Recency

Mức độ thường xuyên khách hàng quay lại và thực hiện mua hàng là Tần số

Doanh thu tổng thể và/hoặc các mặt hàng mua là Số lượng.

  • Purchase Profile Analysis

Phân tích khách hàng mua hàng tại doanh nghiệp bán lẻ dựa trên phân khúc khách hàng và các số liệu liên quan đến thị trường và sản phẩm cá nhân.

  • Target Product Analysis

Phân tích các đặc điểm sản phẩm mà khách hàng mua, dựa trên mục tiêu cụ thể để hiểu thêm hành vi mua và kịch bản xung quanh việc mua sản phẩm. Từ đó có chiến lược đổi mới sản phẩm cho phù hợp với nhu cầu thị trường.

Phân tích tương tác của khách hàng với nhà bán lẻ

Phân tích sự trung thành của khách hàng

Một doanh nghiệp bán lẻ đã giao sản phẩm và dịch vụ thành công trong nhiều năm. Doanh nghiệp đã cung cấp chất lượng cao và khách hàng hài lòng về nó. Thị trường luôn thay đổi và cạnh tranh khốc liệt khiến các doanh nghiệp muốn dẫn đầu cần phải có phương pháp khôn ngoan hơn, phục vụ khách hàng tốt hơn đối thủ (mà không cần 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.

Họ là ai? Họ là khách hàng cũ, trong đó có cả khách hàng trung thành. Việc của doanh nghiệp là biến hầu hết những khách hàng đó thành khách hàng trung thành ở hiện tại và trong tương lai.

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

  • Tại sao khách hàng quay lại mua hàng ở cửa 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?
Data

Phân tích Khách hàng trung thành, giải quyết 3 vấn đề

  • Why?
    • Sản phẩm (Product)
      • Chất lượng (Quantity)
      • Giá cả (Pricing)
      • Bao bì đóng gói (Packing)
        • Kích thước (Size)
        • Màu sắc (Colour)
        • Kiểu dáng (Shape)
    • Dịch vụ chăm sóc khách hàng (Customer Service)
      • Thái độ phục vụ của nhân viên bán hàng (Sales Person’s Attitude)
      • Bảo trì (Maintenance)
      • Giải quyết khiếu nại (Complaints)
    • Cạnh tranh trên thị trường (Competition)
      • Thị trường chung (Market)
      • Đối thủ cạnh tranh (Competition)
    • Chiến dịch khuyến mãi (Campaign & Promotion)
    • Đầu tư cho cửa hàng bán lẻ (Store)
      • Thuận tiện về địa hình (Convenient)
      • Sản phẩm đa dạng (Multi-product)
  • Analysis
    • Mua sản phẩm nào (What product?)
    • Mua bao nhiêu lần (How many time?)
    • Xu hướng mua (Purchase recency)
    • Tần số mua trung bình (Purchase frequency)
    • Số lượng mua (Purchase quantity)
  • How?
    • Sản phẩm (Product)
      • Giá cả (Pricing)
      • Bao bì (Packing)
      • Sản phẩm mục tiêu (Target Product)
    • Chất lượng dịch vụ khách hàng (Customer Service)
      • Thái độ phục vụ của nhân viên
      • Bảo trì
      • Giải quyết khiếu nại
      • Khuyến mãi, giảm giá, chiết khấu, quà tặng, hậu mãi
    • Nhân viên bán hàng đối với khách hàng (Salesman vs Customer)
      • Kết nối (Connect)
        • Con người (Person)
        • Sản phẩm (Product)
        • Nhu cầu khách hàng (Demand)
        • Mối quan hệ liên quan đến khách hàng (Relationship)
      • Thuyết phục (Convince)
      • Hợp tác (Collaborate)
        • Đưa ra ý tưởng mới (New idea)
        • Theo chiều sâu (Insight)
        • Theo nhóm (Working as a team)
    • Nhắm vào đối tượng khách hàng (Customer)
      • Chiến lược và khuyến mãi, hậu mãi, chiết khấu (Campaign)
      • Tiếp thị (Marketing)
        • Director Marketing
        • Digital Marketing
      • Theo dõi hành vi mua hàng (Cross Purchase Behavior)
      • Xác định khách hàng tiềm năng (Potential Customer)

Tạm kết

Thu thập và phân tích data khách hàng là bước khởi đầu quan trọng, cần thiết cho hoạt động bán lẻ mà doanh nghiệp cần đặc biệt lưu tâm. Tùy theo các mặt hàng dịch vụ, doanh nghiệp sẽ lựa chọn phương thức phân tích dữ liệu khách hàng sao cho phục vụ có hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Đăng ký ngay khóa học DATA ANALYTICS để biết cách phân loại và xử lý các bài toán phân tích dữ liệu trong thực tế

Bài viết liên quan

Chia sẻ ngay

Share on facebook
Share on linkedin

Đăng kí nhận thông tin hữu ích mỗi tuần từ Palos

Bạn đã đăng ký thành công!

Chúng mình sẽ liên hệ lại trong thời gian sớm nhất.
Nhận thêm thông tin bổ ích về ngành