CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ QUẢN TRỊ QUAN HỆ KHÁCHHÀNG
1.3. Tiến trình quản trị quan hệ kháchhàng
1.3.1. Xác định mục tiêu CRM:
Khi bắt đầu xây dựng tiến trình CRM cho doanh nghiệp, chúng ta cần xác định mục tiêu rõ ràng của CRM: chương trình Quản trị quan hệ KH (CRM) sẽ tạo ra mối
quan hệ KH hiệu quả nhất có thể và phát triển năng lực của doanh nghiệp để xây dựng các mối quan hệ tốt, mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp thông qua việc biến thấu hiểu KH thành hành động; làm tăng giá trị cộng thêm cho KH qua các dịch vụ được thiết kế theo nhu cầu của KH; tăng cường KH tiềm năng.
Ngày nay, KH luôn cố gắng tối đa hóa giá trị trong giới hạn về chi phí, sự thay đổi về thu nhập của họ. Họ đặt ra kỳ vọng và tiêu chuẩn cho hàng hóa và dịch vụ cần tìm dựa trên những sản phẩm dịch vụ tốt nhất mà họ biết. KH đưa ra tiêu chuẩn của mình bằng mức độ dịch vụ tốt nhất mà họ từng trải nghiệm và đòi hỏi các doanh nghiệp khác cũng làm được như vậy. Vì thế, mục tiêu của việc xây dựng CRM sẽ dựa trên 2 nền tảng:
- Giá trị cộng thêm giành cho KH:
Tư tưởng trung tâm của Quản trị mối quan hệ KH (CRM) là tạo ra giá trị cho KH. Việc phát triển các mối quan hệ KH cần phải có sự hiểu biết thông suốt về quá trình KH tạo ra giá trị cho chính họ. Khi xem xét toàn bộ quá trình này thì tầm quan trọng của các giao dịch đơn lẻ không còn nữa. Thay vào đó, cả 2 bên đều thích ứng các quá trình của mình với nhau để có thể tạo ra giá trị cho cả KH và Ngân hàng. Theo phương pháp này, lợi thế cạnh tranh không chỉ đơn thuần dựa vào giá cả, mà là khả năng của ngân hàng trong việc hỗ trợ, giúp đỡ KH của mình tạo ra giá trị cho chính bản thân KH.
Ngày nay, dịch vụ chính là yếu tố chủ đạo tạo nên sự khác biệt. Dịch vụ chỉ tạo ra giá trị cộng thêm khi chúng được thiết kế phù hợp với nhu cầu riêng của KH. Ở hầu hết các thị trường, chính KH mới là thứ khan hiếm, chứ không phải sản phẩm hay dịch vụ và các công ty đang đối mặt với áp lực phải tạo ra giá trị lớn hơn cho số lượng KH ít hơn. Theo Philip Kotler định nghĩa thì: “Giá trị dành cho KH là sự chênh lệch giữa tổng giá trị KH nhận được so với tổng chi phí của KH. Tổng giá trị của KH là toàn bộ những lợi ích mà KH trông đợi ở một sản phẩm dịch vụ nhất định”.
Sơ đồ 1.1 Mô hình phân tích giá trị KH
Trên thực tế, “KH ngày nay quan tâm chủ yếu đến các lợi ích hay yếu tố ngoại lai của phương trình giá trị. Đối với họ, giá trị không phải là thuộc tính cố hữu của sản phẩm, mà giá trị nằm ở cách thức sử dụng sản phẩm. Họ quan tâm đến các giải pháp và ứng dụng … Họ xem trọng sự tư vấn và trợ giúp của doanh nghiệp”. Dựa trên điều này, ngân hàng có thể dễ dàng đánh giá cách thức họ có thể hỗ trợ cho KH với những năng lực sẵn có của ngân hàng. Nếu không có sự hiểu biết thấu đáo về quá trình tạo ra giá trị cho KH thì ngân hàng khó có thể phát triển được một mối quan hệ có lợi cho cả ngân hàng và KH.
- Lợi nhuận vững chắc cho công ty:
Bên cạnh đó, để có được lợi nhuận cao, công ty cũng cần xác định giá trị của từng đối tượng KH và tiến hành phân loại KH dựa trên những giá trị mà KH mang lại cho doanh nghiệp, để quyết định mức độ đầu tư phù hợp nhằm phát triển các mối quan hệ KH đó. Hồ sơ KH sẽ là yếu tố quyết định, một khi có đầy đủ thông tin KH, doanh nghiệp mới có thể thỏa mãn nhu cầu KH, biến họ thành KH trung thành và làm cho họ có giá trị hơn với doanh nghiệp.
Lợi nhuận công ty không chỉ kể đến lợi nhuận về tài chính mà còn kể đến những gắn bó lâu dài, uy tín, thương hiệu … Có thể xem đây là giá trị KH.
Quản trị quan hệ KH là một hoạt động ngày càng trở nên quan trọng và số lượng công ty đầu tư tiền của nhằm cải thiện hiệu quả marketing mỗi lúc một tăng lên. Có
Giá trị của KH Tổng lợi ích KH Tổng chi phí KH Lợi ích hiện hữu Chất lượng sản phẩm Dịch vụ gia tăng Đáp ứng nhu cầu KH Lợi ích không hiện hữu Lợi ích về hình ảnh Lợi ích về xã hội Lợi ích về tài chính Chi phí tài chính Giá tiền Chi phí tìm kiếm Chi phí cơ hội Chi phí tài chính Chi phí quan hệ Chi phí thời gian Chi phí công sức, tinh thần
công ty đạt được thành công trong việc thực hiện CRM nhưng cũng có công ty thất bại. Theo Tom Siebel, một trong những chuyên gia hàng đầu về CRM, thì có 7 nguyên nhân khiến các dự án CRM thất bại, đó là:
+ Sự chưa hiểu biết về CRM của ban lãnh đạo công ty. + Thiếu các kế hoạch chiến lược.
+ Các dữ liệu không đầy đủ. + Thiếu chuyên môn.
+ Thiếu những nỗ lực thúc đấy mối quan hệ với KH. + Chu trình công nghệ không hợp lý.
+ Các yếu tố văn hóa của công ty.
Mô hình sau đây sẽ mô tả đầy đủ tiến trình thực hiện CRM để đạt được thành công:
.
Sơ đồ 1.2 Tiến trình quản trị quan hệ KH
1.3.2. Thu thập cơ sở dữ liệu KH trong CRM:
Cơ sở dữ liệu là nơi lưu trữ dữ liệu cho phép tham khảo những số liệu cần tìm một cách nhanh chóng, cho phép rút ra những tập họp con từ những số liệu đó thường xuyên.
Xây dựng cơ sở dữ liệu KH
Phân biệt KH
Tương tác KH
Cá nhân hóa KH
Dựa vào chức năng, thì cơ sở dữ liệu được chia thành: - Cơ sở dữ liệu giúp quản trị việc vận hành;
- Cơ sở dữ liệu hỗ trợ các hoạt động ra quyết định.
Trong những thập kỷ trước đây, các doanh nghiệp đã tốn kém rất nhiều chi phí cho những nghiên cứu về khách hàng nhưng kết quả cũng chỉ là những hiểu biết sơ sài về khách hàng. Thông tin về khách hàng ngày nay đã trở nên dễ dàng thu thập. Nguồn dữ liệu thứ cấp có được qua những báo cáo về nhân khẩu học, về thông tin doanh nghiệp ở những khu vực địa lý cụ thể mà không tốn nhiều chi phí. Doanh nghiệp cũng có thể mua những phần mềm dữ liệu phức tạp với mức giá hợp lý. Do đó, vấn đề là doanh nghiệp cần thông tin nào chứ không phải là làm thế nào có được thông tin. Các doanh nghiệp đã thu thập dữ liệu nhất định, chẳng hạn như tên và địa chỉ khách hàng, để tiện trong việc quản lý. Tuy nhiên, có rất nhiều dữ liệu khác nhau có thể và nên được nắm bắt cho từng đối tượng khách hàng:
Đối với khách hàng doanh nghiệp:
+ Thông tin chung: loại tổ chức; loại hình hoạt động; loại hình kinh doanh; quy mô kinh doanh; ngày thành lập công ty; địa chỉ công ty; số lượng lao động; nước hoạt động; nước của công ty mẹ (nếu có); tên công ty mẹ (nếu có); số lượng chi nhánh (nếu có); cơ quan chủ quản (nếu có); vốn điều lệ.
+ Thông tin về tình hình tài chính: thu nhập ròng; tổng tài sản; lợi nhuận đạt được trong 02 năm liền kề; nguồn vốn chủ sở hữu.
+ Thông tin về ban lãnh đạo: Tên và chức vụ của người đại diện theo pháp luật của Công ty; ngày tháng năm sinh; số chứng minh thư; trình độ học vấn của người quản lý; ngày bắt đầu quản lý doanh nghiệp của người quản lý.
+ Thông tin về mối quan hệ với các tổ chức tín dụng, chính quyền địa phương, với các doanh nghiệp cùng ngành nghề.
+ Thông tin về hoạt động sản xuất kinh doanh: doanh số bán, doanh thu thuần trong 02 năm liền kề, tầm nhìn, chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp trong 2 đến 5 năm tới.
Đối với khách hàng cá nhân:
+ Thông tin cơ bản: họ tên; tình trạng nhà ở; số nhà; tên đường; quận, huyện, thành phố; tỉnh; địa chỉ cơ quan nơi làm việc; số điện thoại; địa chỉ email; cơ quan làm việc, chức vụ.
+ Thông tin về đặc điểm nhân khẩu: giới tính; nghề nghiệp; ngày tháng năm sinh; tình trạng hôn nhân; ngày kết hôn (nếu đã lập gia đình); trình độ học vấn; dân tộc; tôn giáo; số người trong gia đình.
+ Thông tin tài chính: mức thu nhập; khả năng thanh toán; sô tài khoản; số lần giao dịch.
+ Thông tin hoạt động: thói quen mua sắm; lối sống qua những lần tiếp xúc; các khiếu nại; hành vi tiêu dùng.
Ngoài ra, ngân hàng cũng cần phải thu thập dữ liệu về khách hàng không còn giao dịch nữa nhằm có biện pháp khắc phục, có những tương tác thích hợp nhằm thu hút khách hàng quay lại. Với những khách hàng này ngoài những dữ liệu cơ bản cần phải thu thập như trên, dữ liệu cần thu thập gồm:
- Hành vi giao dịch của khách hàng trước đây (nếu là khách hàng cá nhân) hoặc xu hướng của người đứng đầu doanh nghiệp (nểu là khách hàng doanh nghiệp);
- Thời gian giao dịch: thời gian khách hàng đã từng giao dịch với ngân hàng, họ đã không còn giao dịch bao lâu;
- Cách thức trước đây ngân hàng đạt được khách hàng; - Lý do khách hàng thôi giao dịch với ngân hàng. - Cơ sở dữ liệu liên kết tương tác:
+ Các cuộc giao dịch: Sẽ cung cấp cho DN về lịch sử mua của KH với các dữ liệu cụ thể như: giá thanh toán, ngày giao nhận hàng, nhịp độ mua sắm của KH, quy mô mỗi lần mua hàng. Phân tích chéo loại số liệu này với loại số liệu về KH có thể cho phép chúng ta dự đoán KH có khuynh hướng mua loại sản phẩm nào. Phân loại KH theo giá trị mà họ mang lại cho công ty.
+ Thông tin về phản hồi của KH đối với các chiến dịch marketing của DN: phản hồi của KH sau khi DN tung ra các chiến dịch cổ động (khuyến mãi, quảng cáo, hội nghị KH...) đó có thể là những phản hồi của KH thông qua các ý tưởng của marketing trực tiếp, các cuộc thăm viếng của KH, việc gia tăng doanh số hay các liên hệ khác của KH.
+ Thông tin về sản phẩm: đây là những thông tin về sản phẩm đã được khuyến mãi theo cách thức nào, ở đâu, khi nào và những phản hồi thu nhận được từ KH.
+ Thông tin mô tả: phân đoạn thị trường và những dữ liệu phân tích có liên quan như về đặc điểm nhân khẩu ( tuổi, ngành nghề, địa lí...) hoặc địa vị xã hội phong cách, văn hoá của KH...
Từ cơ sở dữ liệu cho thấy: KH không phải là một con số, một tấm danh thiếp hay một văn kiện nào đó mà là một con người có linh hồn, tình cảm, cảm xúc, biết nhận xét, đánh giá và đặc biệt là biết phê bình.
Thông qua hệ thống CRM, các thông tin của KH sẽ được cập nhật và được lưu trữ trong hệ thống cơ sở dữ liệu. Nhờ một công cụ dò tìm dữ liệu đặc biệt, DN có thể phân tích, hình thành danh sách KH tiềm năng và lâu năm để đề ra chiến lược thu hút và chăm sóc KH họp lý. Có nhiều phương pháp để thu thập thông tin như: tiếp xúc trực tiếp, giao dịch KH, phát phiếu điều tra, website, e-mail, điện thoại... Điều tiên quyết phải xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) chung về KH và phải được coi là tài sản quý giá phải bảo mật. Thực tế đã có rất nhiều ngân hàng phải trả giá đắt khi nhân viên nghỉ việc.
Thông tin về KH phải liên tục cập nhật từ cơ sở dữ liệu cơ bản đến những thông tin mang tính chất riêng biệt để cá biệt hóa KH. Điều này phụ thuộc vào quá trình thu thập thông tin KH của người tác nghiệp.
- Trong quan hệ khách hàng, cơ sở dữ liệu được sử dụng nhằm: + Xác định những khách hàng sinh lợi nhất
+ Thu hút các khách hàng có giá trị tiềm năng
+ Gửi các thông điệp cá nhân hóa có liên quan đến sản phẩm/ dịch vụ + Gửi các thông điệp cho những khách hàng sau khi mua để củng cố + Cross-selling
+ Đảm bảo hiệu quả trong giao tiếp với khách hàng + Cải thiện kết quả xúc tiến nhờ định hướng đúng + Cá nhân hóa dịch vụ khách hàng
+ Đạt được sự giao tiếp kín đáo với khách hàng
- Trong các hoạt động khác, cơ sở dữ liệu được sử dụng nhằm: + Đánh giá sự điều chỉnh các chính sách marketing hiện tại
+ Duy trì giá trị thương hiệu
+ Gia tăng tính hiệu lực và ấn tượng của các kênh phân phối + Thực hiện nghiên cứu sản phẩm và thị trường
+ Tích hợp các chương trình marketing
1.3.3. Phân tích cơ sở dữ liệu khách hàng
Dữ liệu về khách hàng là cơ sở để phân tích, thống kê dữ liệu. Nhìn chung, dữ liệu về khách hàng, phương pháp phân tích và thống kê được thể hiện không giống nhau đối với từng doanh nghiệp nhưng lượng thông tin cần để đánh giá được hiện tại và tương lai của khách hàng thì thường tương đương nhau.
- Nắm bắt các thông tin về khách hàng: các mối liên hệ, đặc điểm hành vi của khách hàng trước khi bắt đầu một giao dịch.
- Phân loại khách hàng theo nhiều góc độ: đặc điểm nhân khẩu, giá trị kinh doanh, trạng thái hành vi,... là cơ sở để lập kế hoạch chiến lược: định vị, marketing chiến lược...
- Hoạch định chiến lược, ngân sách đầu tư cho các quan hệ khách hàng, các nhóm khách hàng chiến lược, và nhóm khách hàng không có khả năng sinh lợi. Từ đó công ty nên tập trung vào nhóm khách hàng chiến lược nào, bỏ qua nhóm khách hàng nào.
- Tìm kiếm khách hàng tiềm năng. Mô hình phân tích dữ liệu
Dữ liệu sẽ không có ý nghĩa đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp nếu chúng không được khai thác và phân tích. Hầu hết các doanh nghiệp đều khai thác cơ sở dữ liệu dựa trên hệ thống máy tính và ứng dụng công nghệ thông tin.
- Data sources: nguồn dữ liệu.
- Data warehouse (kho dữ liệu): là một tập họyp có logic nhiều cơ sở dữ liệu, tập trung một khối lượng lớn thông tin hỗ trợ cho công tác phân tích và ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu OLAP.
- Data mining: là quy trình sử dụng hiểu biết về thống kê, toán học và các phương tiện kĩ thuật để khai thác, nhận biết các thông tin hữu ích, dự đoán xu hướng từ cơ sở dữ liệu rộng lớn.
Nguồn: http://www.tuvancrm.net Sơ đồ 1.3 Mô hình phân tích dữ liệu
Dữ liệu được tập họp và tạo thành cơ sở dữ liệu, sắp xếp và lưu trữ một cách logic trong kho dữ liệu theo những mô hình nhất định. Thông qua quá trình khai thác dữ liệu datamining và công cụ phân tích trực tuyến OLAP sẽ cung cấp các thông tin có giá trị hỗ trợ cho quá trình ra quyết định.
Ứng dụng của phân tích số liệu
- Thực thi phân đoạn thị trường có lợi: Cơ sở dữ liệu cho phép người làm marketing phân tích các khách hàng và phân loại khách hàng thành những nhóm khác nhau để triển khai những chương trình marketing một cách có hiệu quả.
- Giữ khách hàng và khuyến khích khách hàng mua lại: Cơ sở dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng và những nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, từ đó có thể xác định được các chương trình marketing, quan hệ khách hàng nhằm tạo lòng trung thành cho họ, đáp ứng tốt hơn các nhu cầu của họ với chi phí thấp nhất.
- Hướng đến những khách hàng sinh lợi tiềm năng: Khách hàng sinh lợi tiềm năng là những khách hàng hiện tại mà dựa trên cơ sở dữ liệu khách hàng doanh nghiệp có thể nhận ra đâu là khách hàng có giá trị tiềm năng nhất từ đó có chính sách quan hệ khách hàng phù hợp