CM và t: Ước tính từ dữ liệu quá khứ và hiện tại của KH
AC ($) cho mỗi KH mục tiêu thu hút được =
𝑺ố𝒄á𝒄𝑲𝑯𝒎ụ𝒄 𝒕𝒊ê𝒖𝒕𝒉𝒖𝒉ú𝒕đượ𝒄
Ví dụ: chi phí cho chiến dịch thu hút của một công ty phát hành thẻ tín dụng tại Ý là 3 triệu USD. Do đó, chi phí trung bình để thu hút được một khách hàng mới của chiến dịch này là= $3,000,000 / 60,000 = $50. Tuỳ thuộc vào định nghĩa chính xác về các cấp thu hút, chi phí có thểđược tính cho các cấp thu hút khác nhau.
– Không khó để xác định số tiền chi ra cho việc thu hút KH trong một tổ chức khi thu hút được các KH mục tiêu trong những chiến dịch riêng biệt và khi xác định chính xác những nỗ lực thu hút KH của họ đối với một nhóm KH mục tiêu. Trong tình huống này thì AC có thể được tính toán một cách chính xác cao vì bất kỳ doanh nghiệp nào nhắm vào các KH mục tiêu thông qua việc gởi thư trực tiếp sẽ biết chính xác nhóm KH mục tiêu mà họ hướng đến cũng như những chi tiêu dành cho việc thu hút nhóm KH này. Trong khi đó, đối với DN phụ thuộc vào truyền thông phát sóng (quảng cáo qua truyền hình, qua phương tiện truyền thông xã hội hay các phương tiện in ấn) thì việc đo lường AC trở nên kém chính xác hơn. Ví dụ, những KH tiềm năng có thể bị thuyết phục bởi quảng cáo trong khi họ là những người có thể không được DN hướng tới ở thời điểm ban đầu. Rõ ràng là AC trong trường hợp này sẽ thấp (tức trở nên hấp dẫn vì chi phí thu hút một KH là thấp) nếu như số các KH nói trên được tính vào. Ngoài ra, các DN thường không phân biệt rạch ròi giữa các quảng cáo thu hút KH và các quảng cáo duy trì KH (nhắc nhở KH), do đó, việc tính toán AC trong những trường hợp như vậy sẽ trở nên khó khăn để tính chính xác.
– DN có thể thu thập các thông tin cần thiết của đo lường này (cả tử số và mẫu số) tại các hồ sơ nội bộ. – Nhận xét: AC là một đo lường quan trọng mà các DN nên cố gắng theo dõi liên tục vì nó có thể cho
không rõ ràng và khác nhau giữa các ngành. Chúng ta cần phải xem xét nhiều hơn thay vì chỉ xem xét hành động mua của một KH. KH có thể tương tác với DN theo nhiều cách (những yêu cầu trước khi mua, dịch vụ sau khi mua, những khiếu nại, v..v), tất cả những điều này đều đóng góp vào toàn bộ mối quan hệ giữa KH và DN. Ngay cả trong một trường hợp đơn giản như việc mua hàng tại cửa hàng tạp hoá nơi mà việc mua hàng có tầm quan trọng cao nhất đối với cả hai bên liên quan, nhưng vô số các tương tác ngoài mua hàng khác (non-purchase interaction) có thể làm tăng hoặc giảm chất lượng mối quan hệ (ví dụ như tương tác với nhân viên dịch vụ, trải nghiệm mua sắm,v..v). Vì vậy, rò ràng sự tương tác giữa KH và DN bao gồm nhiều thành tố đóng góp vào tính chất của mối quan hệ.
4.2.3 Tỷ lệ giữ và mất KH (Retention & Defection Rate)
– Khi một KH mục tiêu trở thành một KH của DN đó là lúc giai đoạn chính trong mối quan hệ giữa KH & DN bắt đầu. Những khái niệm về việc đo lường trạng thái hoạt động của mối quan hệ này liên quan đến một vấn đề rất cơ bản- liệu một KH có thực sự là KH của DN. Nếu thoát nghĩ, có thể điều này là khá hiển nhiên. Nếu một người mua SP của DN, họ là KH của DN. Nếu ngược lại, họ không phải KH của DN. Có hai lý do quan trọng để cân nhắc đến những đo lường về hoạt động của KH. Đầu tiên, việc hiểu về một trạng thái hoạt động của KH (hay một phân khúc KH) là quan trọng cho việc quản lý những can thiệp marketing. Thứ hai, đầu vào của các mô hình định giá khách hàng như mô hình giá trị hiện tại ròng (Net Present Value- NPV) hay giá trị lâu dài (lifetime value) là các đo lường hoạt động KH. Tỷ lệ giữ và mất KH là một trong số những đo lường liên quan đến hoạt động KH.
❖ Theo Kumar & Petersen (2012), Kumar & Reinartz (2018), “tỷ lệ giữ KH trong khoảng thời gian t (Rrt) là khả năng trung bình mà một KH mua từ DN trong khoảng thời gian (t), biết rằng KH này cũng đã mua từ DN trong khoảng thời gian trước đó (t-1)”.
Rrt (%) = 100 (𝒔ố𝑲𝑯𝒕𝒓𝒐𝒏𝒈𝒏𝒉ó𝒎𝒎𝒖𝒂𝒕ạ𝒊
(𝒕−𝟏)𝒕𝒊ế𝒑 𝒕ụ𝒄𝒎𝒖𝒂 𝒕ạ𝒊 (𝒕))
𝑻ổ𝒏𝒈𝒔ố𝑲𝑯𝒕𝒓𝒐𝒏𝒈𝒏𝒉ó𝒎𝒎𝒖𝒂𝒕ạ𝒊 (𝒕−𝟏)
❖ Cũng theo Kumar & Petersen (2012), Kumar & Reinartz (2018), “tỷ lệ mất KH là khả năng trung bình mà một KH bỏ đi khỏi DN trong khoảng thời gian (t), biết rằng KH này đã mua từ DN cho đến hết khoảng thời gian (t-1)”.
–Kết quả của tỷ lệ giữ chân KH đề cập đến tỷ lệ giữ/ duy trì trung bình của nhóm hoặc phân khúc KH. Về mặt lý thuyết, tỷ lệ giữ/ duy trì là khác nhau đối với từng KH cá nhân nhưng là xấp xỉ bằng nhau đối với tỷ lệ giữ/ duy trì trung bình của một nhóm hoặc một phân khúc KH. Thông thường, không có sự quá khác biệt được tạo ra giữa tỷ lệ duy trì (cấp độ cá nhân) và tỷ lệ duy trì trung bình. Tỷ lệ giữ KH và tỷ lệ mất KH có thể được xem như là hai mặt của một đồng tiền khi chúng ta có thể suy luận được tỷ lệ còn lại nếu biết được tỷ lệ kia vì chúng có liên quan trực tiếp với nhau:
Rrt (%) = 100 – Avg.Rdt (%)
– Lưu ý rằng, tỷ lệ duy trì thường không giống nhau cho các giai đoạn khác nhau. Giả sử rằng tỷ lệ giữ KH là không đổi theo thời gian (nghĩa là Rrt = Rr cho tất cả các t), điều này cho chúng ta một phép tính đơn giản về độ dài thời gian quan hệ bình quân của KH (the average lifetime duration). Cách đo lường độ giài thời gian quan hệ của KH sẽ được tìm hiểu kỹ ở phần sau.
𝟏
Avg. Lifetime duration = ➔ Rr = 1 - 𝟏
(𝟏−𝑹𝒓) 𝑨𝒗𝒈.𝑳𝒊𝒇𝒆𝒕𝒊𝒎𝒆 𝒅𝒖𝒓𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏
Bài tập ví dụ: Nếu độ dài thời gian quan hệ bình quân của một nhóm KH là 4 năm, tỷ lệ duy trì trung bình là 1 – (1/4) = 0.75 hay 75% mỗi năm. Điều này đồng nghĩa với việc 75% KH vẫn sẽ tiếp tục mua hàng tại DN trong giai đoạn tiếp theo. Bảng 4.1 xem xét hiệu quả của nhóm KH này theo thời gian, có thể thấy rằng với 100 KH thu hút được ở năm thứ nhất sẽ duy trìđược 32 KH vào cuối năm thứ tư.
Số KH tại thời điểm bắt đầu năm thứ 1 100
Số KH duy trì tại thời điểm cuối năm 1 75 (0.75 x 100)
Số KH duy trì tại thời điểm cuối năm 2 56.25 (0.75 x 75)
Số KH duy trì tại thời điểm cuối năm 3 42.18 (0.75 x 56.25)
Số KH duy trì tại thời điểm cuối năm 4 31.64 (0.75 x 42.18)
– Ta giả sử tỷ lệ duy trì là một hằng số qua các năm, số lượng KH duy trì được trong bất kỳ khoảng thời gian tuỳ ý (t + n) có thể được tính toán đơn giản theo công thức sau:
Số KH duy trì được trong giai đoạn (t+n) = số KH thu hút được tại thời điểm t x Rr
Với n: số giai đoạn trải qua kể từ thời điểm t
Đối với ví dụ trên, số lượng KH duy trì được đến thời điểm cuối năm 4 là 100 x 0.754 = 31.64.
– Như đã đề cập trước đó, tỷ lệ mất KH và tỷ lệ duy trì KH có liên quan chặt chẽ với nhau, ta có thể tính tỷ lệ mất KH như sau:
Avg. Defection Rate trong giai đoạn t (%) = 100 – Rrt (%)
Đối với ví dụ trên, với tỷ lệ duy trì KH bình quân là 75% thì tỷ lệ mất KH bình quân là 100% - 75% = 25% – DN có thể khai thác thông tin từ các hồ sơ nội bộ và theo dõi KH (ví dụ như chương trình thẻ KH thân
thiết hay thông tin hợp đồng).
– Nhận xét: Một giả định cơ bản của khái niệm tỷ lệ giữ KH đó là một khi KH đã rời khỏi mối quan hệ, họ sẽ ra đi mãi mãi, có nghĩa là giả định này không chấp nhận những KH tạm thời không có hoạt động nào với DN. Các nhà quản lý phải đưa ra những phán quyết cho dù tình trạng “ngủ đông” (tình trạng KH không có hoạt động nào tại DN) chiếm số lượng nhỏ hay lớn trong hoạt động kinh doanh của họ.
Việc sử dụng tỷ lệ giữ/ duy trì KH có thể là ổn đối với trường hợp tình trạng “ngủ đông” chỉ chiếm một số lượng nhỏ. Tuy nhiên nếu hiện tượng này chiếm một số lượng lớn trong tình trạng hoạt động của DN thì các khái niệm khác cần phải được sử dụng để đánh giá hoạt động của KH.
❖ Một khái niệm khác còn liên quan chặt chẽ đến tỷ lệ duy trì KH và tỷ lệ mất KH là tỷ lệ KH còn giao dịch. Kumar & Petersen (2012) định nghĩa “tỷ lệ KH còn giao dịch là tỷ lệ KH vẫn tiếp tục giao dịch với DN cho đến một giai đoạn t kể từ khi bắt đầu quan sát những KH này”. SR được đo cho một nhóm KH được thu hút tới DN trong một khoảng thời gian cụ thể.
–Mặc dù tỷ lệ giữ KH và tỷ lệ mất KH cũng cung cấp thông tin trong một khoảng thời gian nhất định, SR lại đưa ra một đo lường tóm tắt về số lượng KH vẫn còn giao dịch với DN giữa thời điểm bắt đầu hình thành nhóm KH và bất kỳ thời điểm nào sau đó. SR tại thời điểm t bằng với Rr (tỷ lệ giữ KH) tại thời điểm t nhân với SR trong khoảng thời gian ngay trước t (tức t-1). Ta có thể viết dưới dạng công thức như sau: