Nguồn: Dữ liệu big data của công ty
Tác giả cũng sử dụng phương pháp đến số lượng khách thỏa điều kiện đưa ra. Phần nghề nghiệp lộ ra một điểm yếu khá lớn là phần lớn khách hàng không cung cấp thông tin về nghề nghiệp và nhân viên cũng không thuyết phục được khách dẫn đến hơn 64% lượng khách hàng có nghề nghiệp là khác gây khó khăn trong việc phân tích các yếu tố hành vi liên quan đến nghề nghiệp. Tuy vậy, điều này phần nào được khắc phục nhờ vào số lượng data lớn nên số lượng khách có cung cấp nghề nghiệp là gần 35.000 khách, vẫn đảm bảo được độ chính xác cho nghiên cứu.
Trong nhóm khách cung cấp thơng tin về nghề nghiệp, nhóm Nhân viên văn phịng (NVVP) chiếm tỉ lệ cao nhất là 19,53%. Điều này có thể giải thích do phần lớn khách hàng có độ tuổi dưới 42 tuổi.
4.2.4. Các dịng trang sức
Hình 4.4: Các dịng hàng
Nguồn: Dữ liệu big data của công ty
Tác giả cũng sử dụng phương pháp đến số lượng khách thỏa điều kiện đưa ra để lấy được kết quả như sau.
Khách hàng mua nhóm “Trang sức đính đá nhân tạo” cao nhất và thứ nhì là “Trang sức sản xuất theo công nghệ ý” với tỉ lệ lần lượt là 28% và 24%. Đây là hai dịng sản phẩm giá thành mềm và có tính chất thời trang. Dịng sản phẩm đính đá nhân tạo có giá trung bình 2 triệu (đối với tuổi vàng 10K) hoặc 2 triệu 8 (đối với tuổi vàng 18K). Đối với dòng sản phẩm sản xuất theo cơng nghệ ý cũng có giá trung bình 3 triệu. Các dòng sản phẩm này thường ra mẫu mới nhanh và có tính chất thời trang với đối tượng khách hàng mục tiêu là khách hàng trẻ, sử dụng trong tất cả các hoạt động, mục đích thường nhật.
Nhóm “Vàng” chiếm tỉ lệ mua 15% là các sản phẩm vàng miếng và nữ trang 24K dùng trong đám cưới. Việc nhóm này chiếm tỉ trọng cao chỉ ra thói quen chi tiêu của người tiêu dùng vẫn còn mang đậm tư tưởng vàng là loại tài sản để dành.
KIM CƯƠNG 12% NHẪN CƯỚI 11% BẠC 2% ĐÍNH ĐÁ NHÂN TẠO 28% TRANG SỨC ĐÁ MÀU 8% CƠNG NGHỆ Ý 24% VÀNG 15%
Dịng sản phẩm này được kinh doanh theo giá thị trường, có tính chất biến động cao, khơng có hoặc có giá cơng mềm. Nhóm hàng này thường được mua dùng để làm của hồi mơn hoặc tích trữ. Đây là nhóm hàng có tỉ suất lợi nhuận thấp nhất.
Nhóm hàng “Nhẫn cưới” có tỉ lệ 11% cho thấy sự phù hợp của số liệu khi chiếm tỉ lệ nhỏ hơn tỉ lệ của nhóm “Vàng”. Do đây thường là hai nhóm sẽ được khách mua cùng nhau khi chuẩn bị cho lễ cưới (sẽ được kiểm chứng trong phần phân tích số liệu).
Nhóm “Kim cương” tuy chỉ chiếm tỉ trọng 12% nhưng đây là nhóm đem lại doanh thu cao nhất do giá trị trung bình một sản phẩm của nhóm này lên đến 42 triệu đồng. Nhóm hàng này có sản phẩm trải dài từ sử dụng thường nhật cho đến đi tiệc. Do giá trị khá cao nên đối tượng tiếp cận nhóm hàng này khá hạn chế. Giai đoạn gần đây, công ty đã tung ra ba bộ sưu tập trang sức kim cương có giá mềm để mở rộng tập phân khúc khách hàng cho nhóm sản phẩm này.
Nhóm “Trang sức đá màu” bao gồm các sản phẩm trang sức đính đá thiên nhiên được phân thành: đá quý (sapphire, ruby, emerald…), đá bán quý (topaz, citrine…) và ngọc trai (nước mặn và nước ngọt). Nhóm sản phẩm này có giá trị cao nhưng khó bán do tỉ lệ thu đổi thấp hơn các nhóm khác và thiết kế đứng tuổi với đối tượng khách hàng mục tiêu trên 35 tuổi. Để bán được nhóm sản phẩm này, các bạn nhân viên bán hàng cần có một lượng kiếm thức về phong thủy để có thể tư vấn tốt do sản phẩm đá màu ln được gắn với yếu tố phong thủy.
Nhóm “Trang sức bạc” chiếm tỉ trọng 2%, thấp nhất trong tất cả các dòng hàng hiện đang được kinh doanh và doanh thu khá thấp do giá trị trung bình chỉ dưới 500 nghìn đồng cho một sản phẩm. Đối tượng chính của nhóm sản phẩm này có độ tuổi dưới 25.
4.3. Phân khúc thị trường
4.3.1. Phân khúc thị trường theo thời gian, số lần mua và số tiền chi tiêu
Như đã trình bày ở chương trước đó, cơng cụ RFM được đưa vào sử dụng để khai thác và đo lường hành vi tiêu dùng của khách hàng trong dữ liệu big data. Tuy nhiên việc hướng đến phân khúc hành vi dựa trên từng giá trị của chỉ số RFM, phương pháp phân tích cụm (Cluster: K-Means) được sử dụng, kết quả chi tiết được nêu cụ thể trong Phụ lục 1. Ở kết quả chính có thể được thấy ở hình 4.5.
Theo phương pháp RFM, các giá trị thực của mỗi chỉ số trong RFM sẽ được xếp hạng theo thang điểm từ 1 (rất ít) đến 5 (nhiều nhất). Riêng chỉ số Recency (thời gian giao dịch gần nhất), thang điểm 1 là biểu hiện thời gian mua hàng rất lâu và 5 là biểu hiệu thời gian mua hàng rất gần tính từ thời gian cuối cùng của trong thời điểm nghiên cứu. Đây là lý do, các giả trị của RFM trong hình 4.5 là giá trị trung bình của các thang điểm.
Hình 4.5: Kết quả phân khúc dựa vào kết quả RFM.
Theo hình 4.5, có 5 phân khúc được thể hiện.
Đối với phân khúc 1 (cluster-1): R có giá trị thang điểm (tính từ 1 đến 5) rất
thấp, F ở mức trung bình và M ở mức cao. Điều này cho kết luận là nhóm khách hàng có dự báo là nhóm rời dịch vụ (churn). Vì việc mua hàng của khách hàng cách
đây rất lâu, việc mua này có sức mua lớn và tần sức mua vừa phải. Đây là nhóm có số lượng khách hàng chiếm 21,9%, có giá trị đóng góp trong doanh thu tương ứng 52% (hình 3.6).
Hình 4.6: Tỷ lệ đóng góp doanh thu của từng phân khúc (cluster).
Đối với phân khúc 2 (cluster-2): R có giá trị thang điểm (tính từ 1 đến 5) rất cao, F rất thấp và M rất thấp. Điều này nói lên rằng, việc mua hàng của khách hàng có giá trị số lần mua và số tiền mua rất thấp, và đây là nhóm khách hàng có thời gian mua gần nhất. Nên nhóm này được xếp vào nhóm khách hàng mới có số lượng khách hàng chiếm 23,5%, có giá trị đóng góp trong doanh số bán 2% (hình 4.6)
Đối với phân khúc 3 (cluster-3): R có giá trị cao với tần suất mua và giá trị
giao dịch lớn nhất. Điều này cho kết luận, nhóm khách hàng này thuộc nhóm tốt nhất (best với số lượng khách hàng chiếm 12,5% tương ứng với giá trị đóng góp doanh số 26% (hình 4.6).
Đối với phân khúc 4 (cluster-4): R có giá trị thấp, F thấp và M thấp. Đây là
nhóm khách hàng được liệt kê vào nhóm khơng chắc chắn. Nhóm khách hàng này chiếm 22,8% với giá trị đóng góp doanh số là 4% (hình 4.6).
cluster-1/Churn (21.9%) 52% cluster-2/New (23.5%) 2% cluster-3/Best (12.5%) 26% cluster-4/Uncertain (22.8%) 4% cluster-5/Spender (19.3%) 16%
Đối với phân khúc (cluster-5): R có giá trị cao, F thấp và M cao. Tức là việc
mua hàng gần đây của nhóm phân khúc này có giá trị giao dịch hóa đơn cao, nhưng số lần mua lại thấp, do vậy nhóm này được xem là nhóm chi tiêu với số khách hàng là 19,3% có giá trị đóng góp doanh số tương ứng là 16% (hình 4.6).
Tóm lại: với 5 phân khúc nêu trên nhóm khách hàng của phân khúc 3 (best) mặc dù có số lượng khách hàng thấp, nhưng giá trị đóng góp rất cao chiếm 26%. Nên phía cơng ty nên lưu ý khai thác tiềm năng tiêu dùng của nhóm này. Nhóm phân khúc 1 (cluster-1: churn), nhóm có giá trị đóng góp doanh số lớn nhất 52%. Nên công ty cũng cần lưu ý để giữ chân và kích thích tiêu dùng của nhóm này. Chung qui lại, thông tin của RFM là cơ sở quan trọng sẽ giúp việc hình thành chiến lược marketing, nhằm hướng đến kích thích mua hàng lặp lại, hạn chế khả năng rời dịch vụ và khai thác hiệu quả nhóm khách hàng có lịng trung thành cao. Giải pháp này sẽ được nêu cụ thể ở chương tiếp theo.
4.3.2. Phân khúc thị trường dựa vào đặc điểm khách hàng và hóa đơn giao dịch
Trong trường hợp, việc phân khúc thị trường dựa vào phân tích cụm (cluster: TwoStep). Các biến sử dụng phân tích cụm dựa vào 5 yếu tố đầu vào để phân tích:
Độ tuổi. Giới tính. Nghề nghiệp.
Doanh số trong lần mua hàng.
Mua vào ngày sinh nhật: Trường hợp này được xác định bởi 2 giá trị 1 và 0. Đối với giá trị 0 là thơng tin khách hàng khơng có giao dịch vào thời điểm sinh nhật, Đối với 1 là khách hàng có giao dịch mua sắm vào thời điểm sinh nhận. Thời điểm sinh nhật được xác định trong biên độ -2 và + 2 so với ngày sinh nhật. Tức là khách hàng có thể mua sớm hơn 2 ngày trở
lại và mua không trễ hơn sinh nhật quá 2 ngày. Tỷ lệ mua vào ngày sinh nhật được cung cấp trong hình 4.7.
Hình 4.7: Tỉ lệ khách mua sắm vào ngày sinh nhật
Kết quả cho ra từ phân tích cụm (TwoStep) được thể hiện trong hình 3.8. Kết quả thêm vào cho phương pháp này để minh họa độ tin cậy của phương pháp có thể được thấy ở phụ lục 2.
Theo kết quả của hình 3.8, có 7 phân khúc (cluster 1, …, cluster 7) được cho ra từ phương pháp. Theo phụ lục 2, giá trị Cluster Quality > 0,5 nên cho kết luận phương pháp Cluster được chấp nhận.
Hình 4.8: Kết quả phân khúc thị trường
Đối với kết quả, trong 7 nhóm khách hành (7 clusters), nhóm Cluster 7 là nhóm tiêu dùng nữ mua sắm khá cao chiếm tỷ lệ lớn nhất với 23%. Nhóm khách hàng nữ này có đặc điểm nổi bật là độ tuổi từ 29 đến 42 tuổi nhưng có doanh thu chi tiêu trên 1 lần giao dịch trung bình đạt 8.314.002,45đ. Từ thơng tin này, tác giả đề xuất công ty tiến hành ra bộ sản phẩm từ 2 đến 3 món cho các chủng loại “Trang
sức đá nhân tạo” (đơn giá trung bình 2,5 triệu đồng cho 1 sản phẩm) và “Trang sức sản xuất theo cơng nghệ ý” (đơn giá trung bình 3 triệu đồng cho 1 sản phẩm) hoặc tăng cường ra các bộ trang sức kim cương thuộc tầm giá quanh mức 8.314.000đ này. Với hướng đi thứ nhất: ra mắt bộ trang sức có tính linh động cao hơn và có thể giữ chân khách hàng. Khi khách hàng tham quan cửa hàng, nhân viên có thể dễ dàng được hướng dẫn cách tư vấn khách mua hàng theo bộ mặc dù ban đầu khách mới chỉ có nhu cầu mua một món. Nhưng bên cạnh đó giải pháp này có một điểm yếu cần khắc phục là tính sẵn có của sản phẩm. Vàng là sản phẩm có giá trị cao nên khách ln muốn có sẵn hàng để thử, bên cạnh đó khi đặt hàng lại yêu cầu khách đặt cọc cùng với việc thời gian đặt hàng kéo dài đến 14 ngày là một điểm khiến khách hàng cân nhắc rất kĩ trong việc đặt lại hàng. Với hướng đi thứ hai, thiết kế trang sức nữ trang kim cương 1 món thuộc tầm giá, dù ít có sự linh hoạt như phương án một nhưng sẽ giải quyết được khó khăn trong việc cung ứng. Tùy theo từng cửa hàng, đề xuất công ty linh hoạt áp dụng một trong hai hướng trên.
Với cluster 6 – Nhóm Nhân viên văn phịng nữ, nhóm này có độ tuổi từ 29 đến 42 và mức chi tiêu trung bình cho một lần giao dịch là 7.550.232,63đ. Nhóm khách hàng này có đặc tính gần giống nhóm 7, tuy nhiên do biết rõ được nghề nghiệp nên tác giả đề xuất thêm các chính sách marketing cho các cửa hàng trong khu vực có nhiều tịa nhà văn phịng. Hiện cơng ty đang thực hiện một số hoạt động marketing Below the line như treo poster, phát tờ rơi và treo office khi khai trương cửa hàng mới hoặc một cửa hàng có nhu cầu làm chương trình. Khi thực hiện các hoạt động trên nếu trong khi vực có đơng tịa nhà văn phòng, tác giả để xuất làm nội dung xoay quanh các sản phẩm thuộc tầm giá 7.500.000đ để đạt được hiệu quả cao nhất.
Với cluster 5 – Nữ trẻ mua sắm thấp nhất có giá trị mua sắm trung bình 6.202.076,7đ cho một lần giao dịch có độ tuổi từ 16 đến 29. Điều đặc biệt ở nhóm này là giá trị mua sắm khá cao, khác với nhận định ban đầu của tác giả. Từ kết quả này, tác giả đề xuất tăng giá trung bình sản phẩm của các dòng hàng giá mềm lên để tiến đến gần mức 6 triệu đồng cho một sản phẩm. Bên cạnh đó, tác giả đề xuất kết
hợp với một số thương hiệu có cùng tập khách hàng mục tiêu để tiến hành quảng bá thương hiệu ví dụ như Vascara… bằng một số hình thức như tặng voucher khi mua hàng… để kết hợp mở rộng tập khách hàng.
Cluster 4 – Nhóm nữ tuổi cao mua sắm nhiều nhất có giá trị mua trung bình trên một giao dịch là 11.376.346,02đ và độ tuổi từ 42 đến 55 tuổi.
Với Nhóm doanh nhân nữ (cluster 3) có độ tuổi từ 29 đến 42 tuổi nhưng đạt giá trị mua sắm trên một giao dịch 9.999.977,47đ. Với nhóm khách hàng này, tác giả đề xuất cơng ty cần có chính sách chăm sóc khách hàng riêng do họ có giá trị mua sắm cao kết hợp với việc bận rộn nên cần phát triển việc bán hàng qua các kênh cá nhân (Zalo, Facebook…) và giao hàng cho khách hàng đối với những khách hàng quen. Do ngành vàng khá nhạy cảm nên trước khi thực hiện, công ty cũng cần chú ý đến nhiều vấn đề rủi ro có thể phát sinh.
Cluster 2 – Nữ mua sắm nhiều ngày sinh nhất, nhóm thuộc độ tuổi cao (42 đến 55 tuổi) nhưng có mức chi tiêu cao nhất trong tất cả các nhóm với giá trị trung bình 35.482.581,28đ trong 1 lần giao dịch. Đây cũng là một điểm bất ngờ đối với tác giả do nhóm này có giá trị cao hơn 3 lần so với cluster 4 – Nhóm nữ cao tuổi mua sắm nhiều nhất. Điều này cho thấy tiềm năng mua sắm của nhóm tuổi này rất lớn nhưng hiện tại nhóm tuổi này mới chỉ chiếm 14,7% tổng khách hàng của công ty. Tác giả đề xuất công ty cần mở rộng tập khách hàng này trong các nghiên cứu khác. Bên cạnh đó, với các khách hàng có sẵn, cần nhắn tin / thực hiện chăm sóc khách hàng vào thời điểm trước ngày sinh nhật với nội dung mời khách đến cửa hàng xem sản phẩm mới hoặc chăm sóc sản phẩm cũ để nhắc nhớ khách đến cửa hàng trong thời điểm khách có nhu cầu chi tiêu mạnh.
Cluster 1 – Nhóm nam mua sản phẩm thấp, với độ tuổi 29 đến 42 tuổi và giá trị trung bình 6.861.581,44đ trong một lần giao dịch. Để có thể chỉ ra được chiến lược cho phân khúc khách hàng này cần phân tích sâu và chi tiết hơn để trả lời được các câu hỏi sau:
Hành vi mua với mục đích là mua để sử dụng hay mua tặng? Phương sai của các lần mua như thế nào?
Dòng hàng được mua là gì?
4.4. Phân tích kết hợp (Association Analysis)
Đây là phương pháp giúp cho việc khai thác giỏ hàng để cung cấp khách hàng mà khách hàng có hành vi tiêu dùng từ lịch sử tiêu dụng của họ. Thêm vào đó, kết quả phân tích là cơ sở để hình thành chiến lược sản phẩm có sự kết hợp một số đặc điểm của sản phẩm.
Kết quả chi tiết của phân tích kết hợp được nêu ở phụ lục 3 với tổng số kết hợp là 54 sự kết hợp với tỷ lệ tin cậy lớn nhất 94,8% (Confidence = 94,835%) và tỷ lệ tin cậy nhỏ nhất là 28,7% (Confidence = 26,682%). Riêng kết quả của hình 3.9 được nêu trong nội dung là kết quả được đánh giá có độ tin cậy cao.
Các chỉ số trong hình có nêu Confidence, đây là chỉ số đánh giá mức độ tin cậy cao xảy ra trong sự kết hợp mua sản phẩm của khách hàng. Trong khi đó chi số ‘Lift’ là ám chỉ chiều hướng của sự kết hợp, nếu giá trị Lift > 1 sẽ có sự kết hợp theo chiều hướng tích cực, ngược lại Lift < 1 có chiều hướng ngược lại (tiêu cực). Chỉ số còn lại là ‘Support’ là chỉ số để tham khảo thêm về tỷ lệ phần trăm hỗ trợ cho sự kết hợp, trong khi đó thơng tin ‘Instance” là thơng tin số lượng khách hàng