8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
1.3.2. Phân tích CSDL và lựa chọn khách hàng mục tiêu
Phân tích CSDL là việc thống kê, tính toán các dữ liệu về khách hàng, từ đó phân loại khách hàng thành từng nhóm để xác định nhóm khách hàng nào có khả năng đem lại lợi nhuận tốt nhất cho doanh nghiệp. Khi đã xác định đƣợc những khách hàng này, doanh nghiệp sẽ thiết kế hoạt động Marketing để động viên họ ở lại. Doanh nghiệp sẽ đƣa ra những quyết định Marketing dựa trên sự hiểu biết về hành vi của khách hàng. Vì vậy, việc phân tích dữ liệu quá khứ của khách hàng là rất quan trọng nhằm dự đoán hành vi trong tƣơng lai của khách hàng.
Một vài ví dụ về phân tích dữ liệu khách hàng:
Phân tích khả năng sinh lời: hiểu rõ những khách hàng nào là quan trọng cần phải giữ.
Phân tích xu hướng mua: ƣớc lƣợng sản phẩm hoặc dịch vụ một khách hàng cụ thể chắc chắn sẽ mua.
Phân tích việc mua tiếp theo: dự báo sản phẩm hoặc dịch vụ một khách hàng chắc chắn sẽ mua tiếp theo.
Phân tích quan hệ sản phẩm: hiểu đƣợc những sản phẩm nào đƣợc mua chung với nhau.
Mô hình co giãn về giá và định giá linh hoạt: thấy đƣợc mức giá tối ƣu cho một sản phẩm nhất định, cho một đoạn thị trƣờng hay một khách hàng cụ thể.
Phân tích khả năng sinh lợi của khách hàng mới là một phần nhỏ của tính toán giá trị khách hàng. Có những khách hàng không mang lại lợi nhuận nhƣng lại là khách hàng có giá trị cao đối với doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần đánh giá khách hàng dựa trên những công cụ định lƣợng nhƣ :
Giá trị vòng đời của khách hàng
Giá trị cạnh tranh
Giá trị vòng đời khách hàng (LTV- lifetime value) đƣợc xem là công cụ hữu ích và cơ bản để định lƣợng giá trị khách hàng. Nó là tổng giá trị hiện tại của mỗi giao dịch trong tƣơng lai đóng góp từ khách hàng riêng biệt hay từ một phân khúc khách hàng .
Việc tính toán LTV cho phép doanh nghiệp xác định giá trị đầu tƣ cho từng khách hàng, những ngƣời ảnh hƣởng đến khả năng tạo lợi nhuận cho doanh nghiệp trong tƣơng lai; chứ không phải chỉ tập trung vào các dòng sản phẩm hay dịch vụ mà khách hàng đã từng mua trong quá khứ.
Công thức tính LTV dƣới đây đƣợc xem là cách tính đơn giản nhất mà doanh nghiệp có thể sử dụng để đo lƣờng giá trị của khách hàng:
Trong đó:
LTV ( lifetime value): Giá trị của từng cá nhân khách hàng CM (contribution margin): Lãi gộp;
(interest rate): Tỷ lệ lãi suất
t (time unit): Đơn vị thời gian;
: Tổng lãi gộp theo thời gian
Ngoài đánh giá giá trị khách hàng, Doanh nghiệp cũng cần xem xét một vài nhân tố nhƣ lịch sử hành vi mua hàng, chi phí sản phẩm, chi phí hỗ trợ...
Khi phát triển một chiến lƣợc thu thập dữ liệu, cần đảm bảo là đƣợc sự chấp nhận của nhân viên, cũng nhƣ khách hàng hiểu lợi ích của việc thu thập dữ liệu. Trƣớc hết, sự chấp nhận của nhân viên là trọng tâm, bởi vì nếu nhân viên không hỗ trợ cho hoạt động thu thập dữ liệu, họ sẽ không thể giải thích lợi ích cho khách hàng. Thứ hai, nếu khách hàng không thấy lợi ích của việc cung cấp thông tin về chính họ, họ sẽ không thích việc đó.
Lựa chọn khách hàng mục tiêu là việc khoanh vùng một nhóm đối
t T t t CM LTV 1 1 1
tƣợng khách hàng nhất định thông qua việc phân tích CSDL; sao cho nhóm khách hàng này phù hợp nhất với khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng của doanh nghiệp. Đây là nội dung cơ bản giúp cho doanh nghiệp đạt đƣợc hiệu quả trong việc thay đổi hành vi và xác định chiến lƣợc khách hàng.
Trƣớc hết doanh nghiệp phải xác định đƣợc khách hàng nào có thể chịu ảnh hƣởng bởi hành vi của doanh nghiệp. Đối với những khách hàng mà doanh nghiệp nhận thấy khó có thể thay đổi hành vi tiêu dùng của họ thì không nên đƣa vào nhóm khách hàng mục tiêu.
Từ đó, phân tích lợi nhuận mà khách hàng đem lại thông qua các giá trị nhƣ giá trị hiện tại, giá trị tiềm năng, lòng trung thành của khách hàng. Để làm đƣợc điều này, doanh nghiệp cần xây dựng những tiêu chí riêng, phù hợp với đặc điểm của khách hàng và đơn vị mình.
Ngoài ra, để tiến xa hơn nữa trong việc lựa chọn khách hàng mục tiêu, doanh nghiệp còn có thể thực hiện việc mô phỏng thu nhập và chi phí trên mỗi khách hàng để xác định khả năng thu lợi nhuận trong tƣơng lai và xác định các mục tiêu dành cho khách hàng ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.
Việc lựa chọn khách hàng mục tiêu thƣờng cần thêm thông tin bổ sung từ những nguồn dữ liệu khác nhƣ : thông tin về thị trƣờng, về đối thủ cạnh tranh... Nếu lựa chọn không chính xác có thể làm mất những khách hàng quan trọng trong số những khách hàng tiềm năng. Do vậy, việc đảm bảo dữ liệu, thông tin đầu vào “sạch” là điều kiện quan trọng để có đƣợc quyết định đúng.