Cơ sở đề xuất chiến lược: hiện nay, cùng với sự phát triển cuả khoa học công nghệ, mạng xã hội đã trở nên phổ biến đặc biệt với người tiêu dùng Việt Nam. Do đó, Sacombank nên tập trung vào các phương pháp số hóa để thu thập phản hồi của khách hàng, cụ thể là phản hồi trên trang website của của ngân hàng và khảo sát trực tuyến thông qua các công cụ email. Nói chung, Sacombank tạo các biểu mẫu phản hồi tùy chỉnh dựa trên ngành nghề kinh doanh để khảo sát, thăm dò ý kiến, câu hỏi trắc nghiệm, biểu mẫu ma trận và phản hồi văn bản tự do mở.
Ngoài ra, Sacombank nên có công cụ ghi nhận lại tất cả các vấn đề hoặc khiếu nại của khách hàng trong quá trình giao dịch. Đây là nguồn thông tin có giá trị để hiểu lý do tại sao khách hàng chuyển từ phân khúc tốt nhất sang phân khúc khác và lôi kéo họ trở lại phân khúc tốt nhất càng sớm càng tốt.
Từ những thông tin trên, tác giả đề xuất Sacombank nên triển khai công cụ tiếp nhận các vấn đề, khiếu nại, phàn nàn của tất cả các khách hàng… gọi tắt là “công cụ tiếp nhận xử lý thông tin khách hàng”, công cụ này như một ứng dụng hoặc trang liên kết được triển khai trực tiếp trên website, ứng dụng smartphone hoặc fanpage của ngân hàng trên các trang mạng xã hội khác.
Mục tiêu của chiến lược: xây dựng công cụ thu thập thông tin khách hàng nhằm hiểu cách khách hàng nhận xét về các sản phẩm và dịch vụ hiện tại và tạo ra những sản phẩm dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu ngày một đa dạng của khách hàng, công ty phải luôn lắng nghe các phản hồi của khách hàng. Bằng cách lắng nghe khách hàng, thấu hiểu khách hàng và khiến họ hài lòng, Saconbank có thể tạo ra mối quan hệ thân thiết và lâu dài với khách hàng.
Nội dung của chiến lược: Sacombank xây dựng hệ thống tiếp nhận và phản hồi thông tin khách hàng, được tích hợp thông qua một ứng dụng (như ứng dụng trên điện thoại thông minh) hoạt động theo cơ chế trung tâm dịch vụ khách hàng hiện tại, mở rộng thêm các phương pháp số hóa, mạng xã hội, fanpage,… ứng dụng này cho phép người dùng có thể truy cập thông qua số điện thoại, e-mail hoặc tên đăng nhập từ mạng xã hội để phản ảnh thông tin trực tuyến đến ngân hàng. Chiến lược này giúp
cho Sacombank thu thập được nhiều thông tin phản hồi từ khách hàng hơn và hướng đến mục tiêu phục vụ khách hàng tốt hơn thông qua sự thấu hiểu về khách hàng.
Khác biệt của công cụ này là việc ứng dụng công nghệ thông tin nên thời gian xử lý nhanh chóng, phản hồi trực tiếp đến khách hàng bằng công nghệ trực tuyến, ưu điểm là sử dụng đơn giản, tiện lợi, hiện đại và có thể thu thập được nhiều thông tin từ khách hàng. Công cụ này có thể giúp Sacombank giải quyết vấn đề tổng đài chăm sóc khách hàng bị nghẽn, hoặc quá tải… cải tiến dịch vụ khách hàng.
Chiến lược này sẽ được xây dựng như một quy trình tiếp nhận xử lý thông tin khách hàng. Tác giả đề xuất quy trình được chia làm 3 bước như sau:
Bước 1: Tiếp nhận và tổng hợp thông tin
Trung tâm dịch vụ khách hàng sẽ thu thập tất cả các nhu cầu, phản ảnh, khiếu nại, của khách hàng mới hoặc hiện hữu được tiếp nhận thông qua ứng dụng (nhận diện ID khách hàng là số CMND/số điện thoại của khách hàng) liên kết đến trang thu thập thông tin giải quyết khiếu nại của ngân hàng.
Bước 2: Phân loại và chuyển tiếp thông tin
Bộ phận tiếp nhận dựa trên các nhu cầu của khách hàng, ứng dụng sẽ phân loại theo các tiêu chí được tích hợp sẵn: nhu cầu sản phẩm, phàn nàn dịch vụ, khiếu nại,…
Bước 3: Xử lý và phản hồi thông tin đến khách hàng
Sau khi phân loại các thông tin từ khách hàng, sẽ tự động chuyển đến các trung tâm xử lý (chi nhánh nơi khách hàng tham gia giao dịch). Nhân sự chi nhánh sẽ tiếp nhận và xử lý yêu cầu của khách hàng và phản hồi ngược lại khách hàng thông qua ứng dụng hoặc điện thoại và phản hồi kết quả trên hệ thống, trung tâm dịch vụ khách hàng có nhiệm vụ tổng hợp và đánh giá kết quả thông qua sự hài lòng của khách hàng.
Kế hoạch về nguồn lực: Để thực hiện chiến lược này đòi hỏi Sacombank phải có kế hoạch xây dựng chương trình hành động cụ thể để giúp việc triển khai kế hoạch được thuận lợi và phát huy hiệu quả. Kế hoạch xây dựng chiến lược cụ thể được tác giả đề xuất theo như bảng 5.5.
Bảng 5.5. Kế hoạch xây dựng chiến lược feelback
Nhóm kế hoạch Diễn giải Chi phí Bộ phận thực hiện
Xây dựng chiến lược
- Xây dựng quy trình thu thập và phản hồi thông tin.
- Nguồn kinh phí hoạt động kinh doanh
- Khối công nghệ thông tin
Truyền thông - Thiết kế công cụ truyền thông marketing như tờ rơi/quảng cáo/e-mail, tin nhắn,..
- Nguồn kinh phí hoạt động kinh doanh
- Phòng truyền thông và marketing
Thu thập và xử lý thông tin
- Thu thập thông tin, tổng hợp và phân loại thông tin.
Chuyển các đơn vị xử lý
- Nguồn kinh phí hoạt động kinh doanh
- Trung tâm dịch vụ khách hàng
Triển khai thực hiện
- Xử lý thông tin tiếp nhận và phản hồi thông tin đến khách hàng.
- Nguồn kinh phí hoạt động kinh doanh
- Trung tâm dịch vụ khách hàng.
- Bộ phận kinh doanh của chi nhánh
Đánh giá hiệu quả
- Tổng hợp kết quả từ chi nhánh để đánh giá hiệu quả triển khai chính sách.
- Nguồn kinh phí hoạt động kinh doanh
- Ban năng suất chất lượng
Nguồn: Đề xuất của tác giả
Chiến lược trên mặc dù có ưu điểm là thu thập một lượng lớn thông tin từ khách hàng từ đó giúp cho Sacombank có thể giải quyết nhanh chóng các khiếu nại của khách hàng mang đến sự hài lòng của khách hàng, tuy nhiên nhược điểm của chiến lược là chi phí cho việc thực hiện khá cao, đòi hỏi nhiều bộ phận tham gia, thời gian triển khai tương đối dài và việc giám sát và đánh giá hiệu quả của chiến lược cũng phức tạp. Để chiến lược trên thành công và phát huy hiệu quả ngoài nội dung chiến lược tác giả đề xuất, Ban lãnh đạo Sacombank cần có một giải pháp cụ thể và toàn diện hơn.
B. KẾT LUẬN
Các công ty thường nghiên cứu phân khúc khách hàng vì thực tế là mọi khách hàng đều khác nhau và nỗ lực Marketing của họ sẽ được hiệu quả hơn nếu họ nhắm tới các đối tượng cụ thể, nhóm khách hàng nhỏ hơn với thông điệp mà những người tiêu dùng đó sẽ tìm thấy có liên quan và thúc đẩy họ mua dịch vụ hoặc sản phẩm. Các công ty cũng hy vọng sẽ hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu của khách hàng của họ để tìm cách tối ưu hơn mỗi khi tiếp cận những phân khúc người dùng này.
Trong nhiều thập kỷ, các Marketer đã phân loại theo đặc điểm khách hàng mục tiêu của họ để cố gắng đoán được tâm lý khách hàng, những người sẽ mua sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Tuy nhiên nếu công ty vẫn đang phân khúc khách hàng bằng cách sử dụng các chi tiết về nhân khẩu học hoặc tâm lý người tiêu dùng mà bỏ qua sự thay đổi lớn trong hành vi của khách hàng, điều đó có thể lãng phí tiền và tài nguyên của công ty dẫn tới sự sụt giảm trong doanh số.
Nội dung nghiên cứu của luận văn này cũng tập trung vào việc thực hiện phân khúc khách hàng cụ thể trường hợp của Sacombank. Việc phân khúc dựa trên hành vi tiêu dùng của khách hàng cụ thể là các khách hàng sử dụng thẻ tín dụng, khách hàng tiền gửi và lịch sử giao dịch tiền gửi, và khách hàng tiền vay một số phương pháp phân cụm (cluster) vào phân cụm theo RFM (thời gian mua hàng gần nhất, tần suất giao dịch của khách hàng tổng giá trị giao dịch dựa trên nguồn dữ liệu big data của Sacombank). Dựa trên các kết quả phân tích dữ liệu Sacombank có kế hoạch phát triển các giải pháp kinh doanh hạn chế rủi ro rời dịch vụ của khách hàng, tăng cường các chiến lược kinh doanh giúp giữ chân khách hàng hiện tại, khai thác khách hàng mới.
Với cơ sở dữ liệu đưa vào nghiên cứu cùng với việc sử dụng các phương pháp phân tích đã nêu trên, Sacombank có thể có kế hoạch phát triển hai chiến lược chính:
chiến lược theo phân khúc khách hàng và chiến lược phân khúc chéo.
Đối với các nhóm khách hàng sử dụng nhiều sản phẩm dịch vụ và mức đóng góp lợi nhuận cao cho ngân hàng là nhóm tốt nhất (best) và nhóm chi tiêu (spender), Sacombank phải duy trì mối quan hệ tốt khách hàng, cung cấp các sản phẩm dịch vụ
kèm và triển các chính sách khách hàng thân thiết (nhóm best) và chính sách chiết khấu theo doanh số và bán chéo (upselling) các sản phẩm/dịch vụ cao cấp của ngân hàng (nhóm spender) để gia tăng lợi nhuận.
Đối với các nhóm khách hàng ít sử dụng sản phẩm dịch vụ và mức đóng góp lợi nhuận thấp là nhóm khách hàng mới (new) và nhóm không chắc chắn (uncertain).
Sacombank nên triển khai các chương trình khuyến mãi ngắn hạn, giảm phí khi sử dụng thêm các sản phẩm/dịch vụ mới (nhóm new) và chính sách cơ chế ưu đãi phí và quà tặng cho khách hàng quay lại giao dịch đồng thời tập trung vào công tác chăm sóc, thăm hỏi khách hàng nhằm khơi gợi lại nhu cầu và tìm hiểu nguyên nhân để có giải pháp cải tiến tiếp theo.
Mặt khác, Sacombank cũng cần có các chiến lược phân khúc chéo để tạo ra một chiến lược định vị mới để điều chỉnh chiến lược kinh doanh nhầm tối đa hóa lợi nhuận bằng các chiến lược marketing, chiến lược dịch vụ và chiến lược phản hồi của khách hàng.
Hạn chế và kiến nghị
Kết quả nghiên cứu của luận văn có thể giúp ích cho Sacombank có thể hiểu hơn về hành vi khách hàng, đặc điểm lựa chọn dịch vụ của khách hàng. Điều này không những góp phần vào việc xác định lại khúc thị trường để ngân hàng có hướng tiếp cận phù hợp, trên cơ sở để phát triển thêm vào các dịch vụ hướng đến phục vụ khách hàng một cách hiệu quả nhằm giữ chân khách hàng cũ, hạn chế sự rời dịch vụ của khách hàng và tạo tiếng vang lôi kéo khách hàng mới. Tuy nhiên, trong khả năng có giới hạn của tác giả, luận văn cũng có những giới hạn nhất định.
Thứ nhất, phạm vi nghiên cứu của luận văn này chỉ ở hệ khách hàng tiền vay, tiền gửi, thẻ tín dụng với không gian là tại TPHCM (phạm vi hẹp) nên kết quả có thể không phản ánh hết bức tranh toàn hệ khách hàng của Sacombank với hệ khách hàng đa dạng trải dài trên khắp đất nước và cả ở nước ngoài có các đặc điểm khác nhau về nhân khẩu học và tâm lý học.
Thứ hai, thời gian nghiên cứu của số liệu đối với khách hàng trong luận văn là 12 tháng (từ tháng 10/2018 đến tháng 10/2019) không quá dài để có thể đánh giá
chính xác các hành vi của khách hàng, từ đó việc phân khúc và đưa giải pháp chỉ có giá trị tốt nhất trong ngắn hạn (một vài năm tiếp theo).
Thứ ba, phương pháp này chỉ có thể áp dụng cho các công ty có hệ thống thu thập thông tin dữ liệu khách hàng tốt (ngành tài chính ngân hàng), đối với các công ty không có hệ thống dữ liệu khách hàng đầy đủ sẽ rất khó áp dụng vì không có nhiều dữ liệu để cho phân tích và kết quả đưa ra có thể không đáng tin cậy.
Do đó, cần có các công trình nghiên cứu quy mô lớn hơn trong tương lai, để có các kết quả đầy đủ hơn, từ đó Sacombank có các giải pháp kinh doanh hiệu quả và các chiến lược kinh doanh dài hạn đóng góp tích cực vào hiệu quả hoạt động của Sacombank.
Tuy nhiên, với kết quả nghiên cứu trong luận văn cũng có những giá trị tích cực, Sacombank có thể dựa vào kết quả này cũng như tham khảo các chiến lược đề xuất của tác giả để ứng dụng ngay vào chính sách và chiến lược kinh doanh của mình trong năm 2020 tại địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, và có thể phát triển trên toàn hệ thống. Ngoài ra, hướng đi của đề tài cũng khá mới tại thị trường Việt Nam và đặc biệt là lĩnh vực ngân hàng nên tác giả hi vọng hướng đi này sẽ là hướng đi tiên phong trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam và trong tương lai gần sẽ được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác ở Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Doğan, O., Ayỗin, E., & Bulut, Z. A. (2018). Customer Segmentation by Using RFM Model and Clustering Methods: A Case Study in Retail Industry. International Journal of Contemporary Economics and Administrative Sciences, 8(1), 1–19.
Retrieved from www.ijceas.com
Kahreh, M. S., Tive, M., Babania, A., & Hesan, M. (2014). Analyzing the Applications of Customer Lifetime Value (CLV) based on Benefit Segmentation for the Banking Sector. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 109(Clv), 590–594.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.511
Khajvand, M., & Tarokh, M. J. (2011). Estimating customer future value of different customer segments based on adapted RFM model in retail banking context. Procedia Computer Science, 3, 1327–1332.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2011.01.011
Khajvand, M., Zolfaghar, K., Ashoori, S., & Alizadeh, S. (2011). Estimating customer lifetime value based on RFM analysis of customer purchase behavior: Case study. Procedia Computer Science, 3, 57–63.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2010.12.011
Kim, S. Y., Jung, T. S., Suh, E. H., & Hwang, H. S. (2006). Customer segmentation and strategy development based on customer lifetime value: A case study. Expert Systems with Applications, 31(1), 101–107.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.09.004
Marcus, C. (1998). A practical yet meaningful approach to customer segmentation.
Journal of Consumer Marketing, 15(5), 494–504.
https://doi.org/10.1108/07363769810235974
Wu, J., & Lin, Z. (2005). Research on customer segmentation model by clustering.
ACM International Conference Proceeding Series, 316–31
Wu, J., & Lin, Z. (2005). “Research on customer segmentation model by clustering.”, ACM International Conference Proceeding Series, 113.
Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2014. Báo cáo thường niên năm 2014.
Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2015. Báo cáo thường niên năm 2015.
Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2016. Báo cáo thường niên năm 2016.
Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2017. Báo cáo thường niên năm 2017.
Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín, 2018. Báo cáo thường niên năm 2018.
https:www.Sacombank.com.vn https://bigdatauni.com