1.2.1. Khái niệm
Người tiêu dùng là người mua sắm và tiêu dùng những sản phẩm và dịch vụ nhằm thỏa mãn nhu cầu và ước muốn cá nhân. Họ là người cuối cùng tiêu dùng sản phẩm do quá trình sản xuất tạo ra. Người tiêu dùng có thể là một cá nhân, một hộ gia đình hoặc một nhóm người.
Thị trường người tiêu dùng bao gồm tất cả các cá nhân, các hộ gia đình và các nhóm người hiện có và tiềm ẩn mua sắm hàng hóa hoặc dịch vụ cho mục đích thỏa mãn nhu cầu cá nhân.
Hành vi mua của người tiêu dùng là toàn bộ hành động mà người tiêu dùng bộc lộ ra trong quá trình điều tra, mua sắm, sử dụng, đánh giá cho hàng hóa và dịch vụ nhằm thỏa mãn nhu cầu của họ. Cũng có thể coi hành vi người tiêu dùng là cách thức mà người tiêu dùng sẽ thực hiện để đưa ra các quyết định sử dụng tài sản của mình (tiền bạc, thời gian, công sức…) liên quan đến việc mua sắm và sử dụng hàng hóa, dịch vụ nhằm thỏa mãn nhu cầu cá nhân (Trần Minh Đạo 2012, tr. 93).
Hành vi tiêu dùng là những hành động của con người trong việc mua sắm và sử dụng sản phẩm, dịch vụ bao gồm các quá trình tâm lý và xã hội trước, trong và sau khi mua (Trương Đình Chiến 2011, tr. 106).
1.2.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm và tiêu dùng
Các nhân tố cơ bản ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng được tập hợp thành 4 nhóm chính: những nhân tố văn hóa, những nhân tố mang tính chất xã hội, những nhân tố mang tính chất cá nhân và những nhân tố tâm lý, thể hiện trong hình 1.1 dưới đây. Văn hóa Văn hóa Văn hóa đặc thù Tầng lớp xã hội Xã hội Các nhóm tham khảo Gia đình Vai trò và địa vị Cá nhân Tuổi đời Nghề nghiệp Hoàn cảnh kinh tế Cá tính và sự tự nhận thức Tâm lý Động cơ Nhận thức Kiến thức Niềm tin và quan điểm NGƯỜI MUA
Sơ đồ 1.1. Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng 1.2.3. Quá trình mua sắm và tiêu dùng của khách hàng
Quá trình mua sắm và tiêu dùng của khách hàng được bắt đầu trước khi hành động mua diễn ra và kéo dài sau mua, bao gồm 5 giai đoạn cơ bản: nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các phương án, quyết định mua và đánh giá sau khi mua. Nhận biết nhu cầu Tìm kiếm thông tin Đánh giá các phương án Quyết định mua Đánh giá sau khi mua Sơ đồ 1.2. Quá trình mua sắm và tiêu dùng của khách hàng
1.1.3.1. Ý thức về nhu cầu
Quá trình mua sắm và tiêu dùng bắt đầu với việc khách hàng ý thức được nhu cầu. Nhận biết nhu cầu là cảm giác của khách hàng về một sự khác biệt giữa trạng thái hiện có với trạng thái họ mong muốn. Nhu cầu có thể phát sinh do các kích
thích bên trong (tác động của các quy luật sinh học, tâm lý) hoặc bên ngoài (kích thích của marketing) hoặc cả hai.
Doanh nghiệp ở giai đoạn này cần xác định được các hoàn cảnh thường làm cho khách hàng nhanh chóng hiểu rõ vấn đề, nghiên cứu để tìm ra những dạng cảm giác đã làm phát sinh vấn đề hay nhu cầu, lý giải nguyên nhân và tác động của chúng đến lựa chọn mua sản phẩm của khách hàng.
1.2.3.2. Tìm kiếm thông tin
Khi sự thôi thúc nhu cầu đủ mạnh, khách hàng sẽ bắt đầu tìm kiếm thông tin liên quan đến sản phẩm, dịch vụ có thể thỏa mãn nhu cầu của mình. Các nguồn thông tin cơ bản thường được sử dụng bao gồm:
- Nguồn thông tin cá nhân: gia đình, bạn bè, người quen…
- Nguồn thông tin thương mại: quảng cáo, nhân viên bán hàng, hội chợ, triển lãm, bao bì, thương hiệu…
- Nguồn thông tin đại chúng: các phương tiện truyền thông, dư luận... - Kinh nghiệm: khảo sát trực tiếp, dùng thử, qua tiêu dùng...
Doanh nghiệp cần quan tâm và phân tích những vấn đề cụ thể sau: có những kênh thông tin nào mà khách hàng có thể tiếp cận để thu thập thông tin; nguồn thông tin nào gây ảnh hưởng quan trọng tới nhận biết của khách hàng về sản phẩm, thương hiệu; những loại thông điệp và kênh thông tin phù hợp để khách hàng dễ dàng và thuận lợi trong việc tiếp nhận và xử lý thông tin.
1.2.3.3. Đánh giá các phương án
Sau khi tìm kiếm thông tin, khách hàng sẽ xử lý các thông tin để đánh giá các thương hiệu có khả năng thay thế nhau nhằm tìm kiếm được thương hiệu theo họ là hấp dẫn nhất.
Doanh nghiệp cần kiểm soát cách thức khách hàng sẽ sử dụng trong việc đánh giá các thương hiệu có khả năng cạnh tranh với nhau. Những khuynh hướng cơ bản giúp dự đoán được quan điểm của khách hàng là:
- Thứ nhất, khách hàng thường coi sản phẩm là một tập hợp các thuộc tính phản ánh lợi ích của sản phẩm mà họ mong đợi.
- Thứ hai, khách hàng có khuynh hướng phân loại về mức độ quan trọng của các thuộc tính.
- Thứ ba, khách hàng có khuynh hướng xây dựng niềm tin của mình gắn với các thương hiệu. Khuynh hướng này tạo lợi thế cho các thương hiệu nổi tiếng trong cạnh tranh.
- Thứ tư, khách hàng có xu hướng gán cho mỗi thuộc tính của sản phẩm một chức năng hữu ích gọi là độ hữu dụng hay giá trị sử dụng. Tuy nhiên khi lựa chọn, khách hàng không chọn giá trị sử dụng đơn lẻ mà chọn những sản phẩm đem lại tổng giá trị tạo sự thỏa mãn tối đa so với chi phí bỏ ra.
1.2.3.4. Quyết định mua
Trong giai đoạn đánh giá, khách hàng sắp xếp các sản phẩm, thương hiệu theo các thứ bậc và từ đó bắt đầu hình thành ý định mua sản phẩm, thương hiệu được đánh giá cao nhất. Thông thường, khách hàng sẽ mua sản phẩm được ưu tiên nhất. Tuy nhiên từ ý định mua tới quyết định mua thực tế, khách hàng còn chịu sự chi phối bởi nhiều yếu tố kìm hãm, bao gồm:
- Thái độ của người khác: gia đình, bạn bè, dư luận…
- Những yếu tố hoàn cảnh: những rủi ro đột xuất, sự sẵn có của sản phẩm, các điều kiện giao dịch, thanh toán, dịch vụ sau bán hàng, sản phẩm thay thế... Doanh nghiệp cần tập trung tháo gỡ ảnh hưởng của các yếu tố kìm hãm quyết định mua của khách hàng. Muốn làm được điều đó, doanh nghiệp cần nghiên cứu thị trường một cách nghiêm túc, đồng thời triển khai các hoạt động xúc tiến (quảng cáo, khuyến mãi, PR…) và phân phối một cách hiệu quả.
1.2.3.5. Đánh giá sau khi mua
Sự hài lòng hoặc không hài lòng sau khi mua và sử dụng sản phẩm sẽ ảnh hưởng đến hành vi mua tiếp theo của khách hàng. Đây là nguyên nhân quan trọng nhất hình thành thái độ và hành vi mua của khách hàng khi nhu cầu tái xuất hiện và
khi họ truyền bá thông tin về sản phẩm cho người khác. Doanh nghiệp cần tìm hiểu và phân tích hành vi của khách hàng sau khi mua cũng như những phản ứng đáp lại của họ đối với trạng thái hài lòng hay không hài lòng về sản phẩm để có các giải pháp marketing đáp ứng và điều chỉnh kịp thời nhằm cải thiện tình hình. Như vậy, công việc của doanh nghiệp không kết thúc khi sản phẩm đã được mua, mà kéo dài cả đến giai đoạn sau khi mua.
1.3. Xu hướng ứng dụng Big Data trong phân tích hành vi khách hàng trên thế giới và tại Việt Nam giới và tại Việt Nam
1.3.1. Xu hướng ứng dụng Big Data trên thế giới
Big Data và các ứng dụng của Big Data ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau nhằm hỗ trợ doanh nghiệp trong việc hiểu sâu hơn về khách hàng của mình, giảm thiểu các rủi ro và hỗ trợ ra quyết định. Việc áp dụng các ứng dụng Big Data trong phân tích đã được áp dụng từ lâu, tuy nhiên tới những năm đầu của thế kỷ 21 mới có khái niệm hoàn chỉnh và bắt đầu của sự bùng nổ dữ liệu cũng như các công cụ tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu.
Đứng trên góc độ quốc gia, các chính phủ định hướng phân tích dữ liệu tới những chỉ số quốc gia như dự báo tỷ lệ thất nghiệp, xu hướng lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai. Ngành y tế phát triển ứng dụng trong việc quản lý và theo dõi sức khỏe bệnh nhân, thiết kế các gói sản phẩm hợp lý nhằm tối ưu chi phí chăm sóc sức khỏe. Ngành du lịch và khách sạn tích hợp các nguồn dữ liệu từ mạng xã hội và các kênh truyền thông để tạo ra những gói nghỉ dưỡng phù hợp với khách hàng. Các doanh nghiệp ứng dụng nhằm tìm hiểu một cách toàn diện hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng, các động cơ thúc đẩy đến hành vi mua của khách hàng cũng như phản ứng sau mua, từ đó thiết kế danh mục sản phẩm, chính sách giá hấp dẫn.
Một số ứng dụng tiêu biểu của Big Data trong xu hướng phát triển của các ngành công nghiệp trên thế giới:
1.3.1.1. Ngành bán lẻ
Việc sử dụng công nghệ thông tin và dữ liệu số trong ngành bán lẻ ở Hoa Kỳ chính là phương tiện nâng cao năng suất cho từng thành viên cũng như toàn bộ hệ
thống bán lẻ. Với việc ứng dụng thêm nhiều yếu tố sử dụng công nghệ Big Data, ngành công nghiệp này dự kiến sẽ đạt mức tăng trưởng thêm ít nhất 0,5% trong năm 2020 và đối với từng doanh nghiệp, dự kiến Big Data có thể trợ giúp tăng tối đa 60% lợi nhuận cận biên (Manyika, K., Michael Chui 2011, Tr. 64). Bán lẻ chính là lĩnh vực mà các dữ liệu số đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc duy trì và phát triển mối quan hệ này bởi người tiêu dùng ngày càng có xu hướng tìm kiếm, mua sắm từ các nhà bán lẻ trực tuyến.
Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey đã nhận diện 16 yếu tố sử dụng Big Data trong ngành bán lẻ Hoa Kỳ, thuộc 5 nhóm: marketing, phân phối hàng hóa, vận hành, chuỗi cung ứng và các mô hình kinh doanh mới.
a. Marketing
Bán chéo sản phẩm: Cách thức này có thể tận dụng lợi thế của Big Data để
khai thác các thông tin về khách hàng như về nhân khẩu học, sở thích, lịch sử mua sắm…
Marketing dựa trên địa điểm: Hình thức marketing này chủ yếu dựa vào sự
phổ biến và ngày càng phát triển của các loại điện thoại thông minh và các thiết bị di động định vị khác mà nhờ vào đó có thể xác định được các khách hàng tiềm năng trong khu vực.
Phân tích hành vi mua sắm: Phân tích các dữ liệu này có thể giúp các cửa hàng
cải thiện hình thức trang trí, bố trí các kệ hàng… Những cải tiến gần đây còn cho phép các nhà bán lẻ phân tích các mô hình mua sắm của người tiêu dùng, như thời gian sử dụng trong từng gian hàng…
Phân tích quan điểm khách hàng: Hình thức này tận dụng nguồn dữ liệu do
khách hàng tạo ra thông qua nhiều hình thức truyền thông xã hội giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác. Dựa vào các phân tích này để đo lường hiệu quả chiến lược marketing và có các điều chỉnh kịp thời.
Tối ưu hóa phân loại hàng hóa: Quyết định sẽ bán mặt hàng nào ở cửa hàng nào căn cứ vào các đặc điểm địa lý, cảm nhận của khách hàng và nhiều dữ liệu khác.
Tối ưu hóa giá cả: Với sự phát triển của nhiều mô hình định giá phức tạp, nhà
bán lẻ có thể đưa ra các quyết định về giá cả sản phẩm chi tiết tới từng đối tượng khách hàng, khu vực… căn cứ vào độ co giãn của cầu gần như ngay lập tức.
c. Vận hành
Minh bạch về kết quả hoạt động: nhờ việc ứng dụng CNTT trong kinh doanh
sản xuất, doanh nghiệp gần như ngay lập tức (real-time) phân tích được kết quả kinh doanh của toàn bộ các loại mặt hàng, cửa hàng… phục vụ đắc lực cho việc đưa ra các chính sách bán hàng trong tương lai
Tối đa hóa yêu cầu lao động đầu vào: Giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định
chính xác hơn về nhu cầu lao động của đơn vị, tránh tình trạng lãng phí, dư thừa năng suất.
d. Chuỗi cung ứng
Quản lý hàng tồn kho: Với những kỹ thuật phân tích nâng cao ngày càng chi
tiết nhờ khai thác các tệp dữ liệu đa chiều, Big Data tiếp tục khẳng định là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp cải thiện việc quản lý hàng tồn kho nhằm đảm bảo hàng hóa được giữ trong kho ở mức tối thiểu để tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đảm bảo đủ hàng hóa lưu thông.
Tối ưu hóa hệ thống phân phối và logistics: Những nhà bán lẻ hàng đầu luôn
biết cách tận dụng các thiết bị công nghệ (như hệ thống GPS) để tối ưu hóa vận chuyển và lộ trình nhằm tiết kiệm chi phí, tăng năng suất.
Thông báo đàm phán với nhà cung cấp: Trong thế giới Big Data, nhà bán lẻ
hoàn toàn có thể sử dụng công cụ phân tích thị hiếu của khách hàng và hành vi mua bán để đưa ra mức đàm phán với nhà cung cấp về giá cả.
Dịch vụ so sánh giá: Hiện nay dịch vụ so sánh giá khá phổ biến đối với các
bên thứ ba, bên cung cấp công cụ so sánh giá và các yếu tố khác liên quan đến giá cả ngay tại/ngay sát thời điểm hiện tại của cùng mặt hàng của các nhà bán lẻ khác nhau. Cũng nhờ đó mà người tiêu dùng được hưởng mức giá thấp hơn và gia tăng sức mạnh trên thị trường.
1.3.1.2. Ngành sản xuất
Đây là ngành công nghiệp áp dụng CNTT từ rất sớm để cải thiện chất lượng và hiệu quả của ngành, chẳng hạn áp dụng CNTT và tự động hóa trong thiết kế, sản xuất và phân phối sản phẩm. Tuy vậy, đây cũng là ngành kinh tế chịu áp lực lớn nhất trong việc cải thiện năng suất bởi vốn dĩ năng suất của ngành đã tương đối cao so với các ngành công nghiệp khác.
Các nhà sản xuất có thể sử dụng Big Data trong toàn bộ chuỗi giá trị, trong đó có 4 yếu tố có thể hỗ trợ đắc lực cho việc cải thiện năng suất ngành.
a. Nghiên cứu, phát triển và thiết kế sản phẩm
Quản lý vòng đời sản phẩm: Một hệ thống dữ liệu tích hợp giúp chia sẻ các dữ
liệu chung từ các hệ thống đơn lẻ trong các giai đoạn khác nhau của vòng đời sản phẩm sẽ là công cụ hữu hiệu giúp họ nâng cao năng lực sản xuất thông qua hoạt động chia sẻ các dữ liệu chung để cùng tham gia vào quá trình sáng tạo và thiết kế sản phẩm. Toyota, Flat, Nissan là những tập đoàn lớn đã nhận thấy lợi ích rõ ràng nhất từ việc chia sẻ dữ liệu này khi mà họ cắt giảm được tới 30%-50% thời gian tạo ra một sản phẩm mới (Manyika, J. 2011, Tr. 76).
Thiết kế tạo ra giá trị: Các doanh nghiệp sẽ biết cách đưa ra các phân tích để
quyết định ở mức giá nào thì người tiêu dùng sẽ chấp nhận chi trả cho một tính năng cụ thể nào đó của sản phẩm. Các nguồn dữ liệu có thể tận dụng cho các phân tích trên có thể kể đến dữ liệu tại các điểm bán lẻ, phản hồi của khách hàng, các dữ liệu mô tả cảm nhận, trải nghiệm thực tế khi sử dụng sản phẩm của khách hàng…
Sáng tạo mở: Với nhu cầu khách hàng ngày càng cao, các công ty sản xuất đã
nhà nghiên cứu… đưa ra các ý tưởng mới cho sản phẩm. Hệ thống phân tích giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian nhận diện các ý tưởng và đưa ra quyết định liệu một ý tưởng có khả thi hay không.
b. Chuỗi cung ứng
Các nhà sản xuất, đặc biệt trong lĩnh vực hàng hóa tiêu dùng nhanh có nhiều cơ hội để cải thiện hệ thống dự báo nhu cầu và lập kế hoạch chuỗi cung ứng. Điều này có thể được thực hiện thông qua các hệ thống thông tin tích hợp thời gian thực