Ứng dụng Data Analytics trong phân tích thị trường và người tiêu dùng
I. Market size là gì?
Market size là quy mô thị trường là tổng số người có khả năng mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong một thị trường cụ thể.
II. Tại sao bạn cần hiểu rõ quy mô thị trường?
Thương hiệu mới, sản phẩm mới trước khi ra thị trường để có cơ sở cho sự thành công sản phẩm thì xác định rõ ngoài thị trường đang có lợi thế nào cho doanh nghiệp hay sản phẩm của bạn thì bạn sẽ cần căn cứ nào:
1. Tiềm năng lợi nhuận – thị trường này có đủ béo bở?
Quy mô thị trường cho bạn biết người tiêu dùng trong thị trường đó đủ tiềm năng không? và các công ty trong thị trường đó thực sự sử dụng dịch vụ của bạn hay không?
Tiềm năng lợi nhuận là ưu tiên hàng đầu vì vậy ước tính lợi nhuận mà bạn có thể kiếm được từ một doanh nghiệp (B2B) và kiếm từ thị trường cốt lõi của bạn.
Ước tính số lượng nhân sự cho kế hoạch phát triển hoặc kế hoạch sản xuất sản phẩm trước khi ra mắt sản phẩm mới và dịch vụ mới. Thay vì bạn “cảm nhận theo cách của mình”.
2. Tiềm năng năng phát triển – thị trường có phát triển trong tương lai?
Xu hướng hành vi người tiêu dùng thường xuyên được cập nhật thông qua các bên thứ 3 (consumer panel; retail audit – Nielsen) về thói quen tiêu dùng, thời điểm mua sản phẩm, mỗi lần mua sẽ mua trung bình bao nhiêu tiền và túi tiền của họ chia sẻ những thương hiệu nào.
Nắm bắt xu hướng thị trường là nền tảng để bạn hoạch định chiến lược trong 5 năm tới và bạn có thể chuẩn bị những nguồn lực hỗ trợ.
3. Tiềm năng cạnh tranh – thương hiệu của bạn có định vị đủ tốt và đủ cạnh tranh?
Salient, meaning và different là 3 vũ khí mà bất cứ thương hiệu nào cũng cân nhắc chọn làm giá trị cốt lõi của doanh nghiệp. Để dễ dàng đưa ra lựa chọn bạn phù hợp với vũ khí nào thì việc xác định được quy mô thị trường giúp bạn đưa ra quyết định thuyết phục hơn.
Hiểu rõ quy mô thị trường sẽ giúp bạn thị trường bạn đang chuẩn bị đầu tư đang hoạt động như thế nào và khách hàng tiềm năng của bạn là ai? Chắc hẳn, bạn đang muốn biết cách định cỡ thị trường (market sizing methods)
III. Phương pháp xác định quy mô thị trường (market size)
1. Phương pháp top-down
Bạn xác định thị trường mục tiêu và tổng hợp các báo cáo từ bên thứ 3 để đưa ra những đánh giá về quy mô thị trường đó.
Điểm mạnh của phương pháp này là tiện và nhanh. Với báo cáo có sẵn hoặc mua từ bên thứ 3 thì bạn sẽ không tốn nhiều thời gian để đưa ra số ước lượng. Phương pháp này đưa ra những đánh giá tổng quan.
2. Phương pháp bottom-up
Phương pháp này cực hơn nhưng đủ tin cậy hơn dữ liệu từ báo cáo có sẵn. Bạn phải tiếp xúc và tương tác trực tiếp với thị trường – với tập khách hàng tiềm năng từ đó bạn sẽ có những ước lượng chính xác hơn về chân dung khách hàng mục tiêu
Tham khảo: Bảng câu hỏi phỏng vấn trong nghiên cứu thị trường
Ưu điểm của phương pháp này đã khắc phục được tính “thiếu chính xác từ phương pháp top-down. AIM sẽ giới thiệu 3 bước chính trong phương pháp này:
- Bước 1: Nhắm chuẩn thị trường mục tiêu
Người dùng ở thị trường đó đang có vấn đề gì? họ có nhu cầu gì? và sản phẩm/dịch vụ của bạn có đáp ứng được không?
- Bước 2: Nhắm đúng nhu cầu của đối tượng tiêu
Thấu hiểu thị hiếu của khách hàng mục tiêu (command sense) với sản phẩm/ dịch vụ đang có ngoài thị trường. Bạn có thể nghiên cứu đối thủ hoặc phỏng vấn trực tiếp khách hàng.
- Bước 3: Ước lượng chính xác quy mô thị trường
Tới bước này, bạn đã có trong tay insight của khách hàng và mức độ chi tiêu trung bình là bao nhiêu và tần suất sử dụng sản phẩm là bao lâu của tập khách hàng tiềm năng.
“Tôi tìm ra… (issue) của khách hàng nhờ vào… (insight) từ đó tôi quyết định thực hiện… (idea) này”
Tạm tóm lại, câu thần chú trên giúp bạn kiểm tra lại những quyết định và phân tích của mình, nếu bạn sẽ dễ dàng điền vào 3 chỗ trống thì bạn đã đúng. Khi bạn đã hiểu tầm quan trọng của market size và phương pháp định cỡ thị trường.
Bạn sẽ làm quen với driver. Không phải chàng lái xe mà là các yếu tố tác động market size. Báo cáo Impact Driver của Statistify Market Research đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến ngành – đến thị trường như:
- Chính sách của chính phủ.
- Bối cảnh thị trường.
- Xu hướng hiện tại trên thị trường.
- Công nghệ sắp ra mắt.
3. Phương pháp MECE
MECE là phương pháp nhóm thông tin thành các yếu tố loại trừ lẫn nhau (ME) và không bỏ sót (CE). Nôm na, đó là quy trình mà thông tin – vấn đề đềm giải pháp được sắp xếp lại một cách gọn gàng trong “Nhóm MECE”.
Ví dụ đơn giản về MECE trong việc phân chia một lớp thành 2 nhóm “nam” và “nữ”. Tất cả học sinh trong lớp gồm nam và nữ (ME – không có chồng chéo giữa 2 nhóm) và với tất cả những được bao gồm trong nhóm này hoặc nhóm khác (CE).
Kết hợp 2 yếu tố này phân tích dữ liệu trong marketing sẽ cho bạn lấy một lượng lớn thông tin và đơn giản hoá thành nhiều nhóm riêng biệt.
- Lợi ích khi dùng phương pháp MECE
Mang đến sự rõ ràng; trực quan và tách biệt, bạn dễ dàng đưa ra chiến lược phù hợp trong từng tệp khách hàng trong mục tiêu phát triển doanh nghiệp và không bỏ sót bất cứ yếu tố nào trong các vấn đề. Khái niệm và lợi ích chưa đủ thuyết phục bạn, vậy mời bạn áp dụng phương pháp này.
IV. Yếu tố tác động vào quy mô thị trường?
Sử dụng khuôn khổ xác định rõ “market size” để vén màn bí ẩn của tăng trưởng. Mỗi bước của khuôn khổ đều dựa trên tư duy của MECE:
Đầu tiên, market size chia thành 2 nhánh là of units – đơn vị và average price per unit – giá trị trung bình của mỗi đơn vị.
Sau đó, “of units” được chia thành từ phía cầu và từ phía chuỗi cung ứng.
1. Từ phía cầu
Market size chi thành 2 nhánh tổng số đơn vị đã bán và giá trị trung bình của mỗi đơn vị.
Trong tổng số đơn vị đã bán được góp phần từ số lượng khách hàng và giá trị trung bình của mỗi đơn vị khách hàng đã mua.
Nhánh tiếp theo của giá trị trung bình của mỗi đơn vị khách hàng đã mua được chia thành tần suất mua hàng và số lượng mỗi lần mua.
2. Từ phía cung
Tầng đầu giống phía nhu cầu.
Nhưng trong tổng số đơn vị đã bán được chia thành 2 nhánh số lượng hàng đã bán cho mỗi nhà cung cấp và tổng các nhà cung cấp.
Số lượng đơn vị bán cho mỗi nhà cung cấp được góp phần từ năng lực sản xuất tối đa và tỷ lệ sử dụng.
3. Cách tiếp cận “bên cầu” hoặc “bên cung”
“Mỗi cây mỗi hoa, mỗi nhà mỗi cảnh”. Tình hình thị trường không thiên vị cho thương hiệu nào nên bạn sẽ cần thử và sai với nhiều cách khác nhau. Để thử một cách dễ dàng và ít tổn thất bạn nên tiếp cận nguồn dữ liệu mà bạn có sẵn từ hoạt động kinh doanh của công ty.
Trong trường hợp, nguồn cung bị giới hạn, ví dụ như năng lượng, các ngành của chính phủ và ngành độc quyền thì bạn nên dùng bên cung, vì bên cầu thì vô hạn mà cung thì giới hạn.
Đi tới phần này, bạn đã hiểu rõ quy mô thị trường, các yếu tố chính tác động đến quy mô thị trường và bạn nên làm gì trong thị trường đấy.
Chúng ta cùng tới phần khách hàng. Điều gì khiến khách hành sử dụng đến sản phẩm/dịch vụ từ thương hiệu của bạn thay vì của đối thủ? Môi trường hoàn hảo để bán hàng luôn là kim chỉ nam của các thương hiệu lớn. “Túi tiền của khách hàng đặt gần tim”.
Phần kế tiếp, chúng ta sẽ bàn về “trải nghiệm khách hàng” nhưng bài viết sẽ khô khan khi giải thích định nghĩa và viết ra công thức. Vì vậy, AIM sẽ giới thiệu công cụ tracking trải nghiệm của khách hàng.
Các công cụ theo dõi – đo lường trải nghiệm người dùng
“Khả năng bạn sẽ giới thiệu sản phẩm/dịch vụ của thương hiệu A với bạn thân hay người thân của bạn là bao nhiêu?”
Câu hỏi đã không ít lần xuất hiện trong những phiếu khảo sát online được gửi trực tiếp hay gián tiếp đến bạn khi bạn đang thưởng thức 1 bộ phim hay một cuộc gọi cho bạn trong giờ làm. Câu hỏi trên để giúp ta đánh giá một chỉ số.
I. NPS – Net Promoter Score
1. NPS – Net Promoter Score là gì?
NPS là chỉ số đo lường sự trung thành của khách hàng. Khảo sát được dùng phổ biến hầu các ngành với mục đích là tìm mối tương quan giữa những điều khách hàng trả lời khảo sát dẫn đến hành vi của khách hàng và mức tăng trưởng của doanh nghiệp sau đó.
2. Chỉ số NPS sẽ đưa ra kết quả gì?
Dựa trên thang điểm 10, khách hàng sẽ lựa chọn khả năng mà họ sẽ giới thiệu sản phẩm/dịch vụ của thương hiệu đến người khác.
- Promoters (9-10 điểm): tỷ lệ khách hàng giới thiệu hoặc mua lại cao nhất.
- Passives (7-8 điểm): mức điểm này sẽ cho thấy khách hàng này thường vị thúc đẩy bởi những yếu tố hấp dẫn hơn (khuyến mãi; chương trình chăm sóc khách hàng…)
- Detractors (> 6 điểm): mức điểm cho thấy khách hàng chưa hài lòng với sản phẩm/dịch vụ. Dấu hiệu để thương hiệu của bạn có thể đưa ra những kế hoạch khắc phục và cải thiện sản phẩm lẫn dịch vụ.
NPS không chỉ làm công cụ mà còn là hành trình tìm hiểu khách hàng
3. Thiết kế NPS cho doanh nghiệp bạn
Bạn sẽ chưa ra được insight từ những kết quả của khách hàng đánh giá, điều thiết yếu tiếp theo là dựa trên kết quả bạn sẽ thiết kế các cột mốc NPS:
Điểm tiếp xúc mà khách hàng quan tâm để đưa ra số điểm này: Hãy mã hoá lý do mà khách hàng quan tâm theo điểm tiếp xúc tương ứng.
Open-ended verbatims (Trong ngành nghiên cứu khảo sát, câu trả lời cho các câu hỏi mở được gọi là nguyên văn. Với một câu hỏi mở, người trả lời có thể nói bất cứ điều gì.
Ví dụ, một công ty bán nước ngọt đã thiết kế một chai mới. Họ gửi mẫu đến 500 hộ gia đình và tiến hành khảo sát dùng thử sản phẩm. Để researcher có được hồ sơ của người tiêu dùng và để người tiêu dùng đánh giá trung thực về sản phẩm mới, cuộc khảo sát có một câu hỏi mở: “Bạn không thích điều gì ở chai nước mới?”
Khách hàng sẽ làm một khảo sát thuần nguyên văn (verbatims). Đây là lúc mã hóa nguyên văn (pre-code verbatims). Mã là câu trả lời chứa các thông tin như: Nắp vặn quá trớn; vặn nắp rồi nước vẫn nhỏ giọt khi đổ…
Tạm tóm lại, dữ liệu hành trình mua hàng; kết quả từ NPS và chỉ số vận hành doanh nghiệp sẽ giúp bạn tổng hợp thành “database”. Khi dữ liệu chuyển thành thông tin, từ đó bạn đưa ra quyết định cải thiện trải nghiệm khách hàng hay cải thiện chất lượng sản phẩm sẽ có tính thuyết phục hơn.
Đọc thêm: Ứng dụng Data Analytics trong marketing – phần 1
Ứng dụng data analytics vào digital marketing
I. Chỉ số cơ bản (Fundamental metrics)
Chỉ số đo lường quảng cáo trên digital đã không còn là một ngôn ngữ xa lạ. Bạn có thể tham khảo bài 8 chỉ số đo lường quảng cáo digital của AIM Academy.
Ngoài ra, nếu bạn đang tự học những kiến thức cơ bản về digital marketing thì ebook “nhập môn digital marketing” được AIM Academy biên soạn sẽ giúp bạn chuyển đổi kiến thức thành kĩ năng cho bạn.
1. Tracking và attribution model là gì?
Attribution model là mô hình chia công giữa các kênh quảng cáo trong marketing. Các khái niệm bạn sẽ khi gặp:
- Last click: Tính đủ công cho cú click cuối cùng
- First click: Tính đủ công ngay cú click đầu tiên.
- Linear: Phân bổ công đồng đều cho chuyển đổi tại tất cả cú click.
- Time decay: chi phí quảng cáo tính nhiều nhất tại click cuối. Tại các điểm khác nhau sẽ nhận được chi phí giảm dần theo từng điểm trong hành trình.
- Position-based: tính 40% công cho cả last click và first click, 20% còn lại chia đều cho các click khác trên hành trình.
II. 2 báo cáo khi Data Analytics cần chú ý
1. Báo cáo về hành vi người dùng
Thấu hiểu cách người dùng tương tác với website của bạn, nhờ vào
- Báo cáo dòng hành vi (behavior flow reports) sẽ mô phỏng lại đường dẫn mà người dùng đã đi từ một trang hoặc sự kiện đến trang tiếp theo. Ngoài ra, bạn tìm được các nội dung thu hút người đọc và xác định được vấn đề tiềm ẩn của nội dung.
- Giao diện tìm kiếm trong web: người dùng sử dụng tính năng tìm kiếm trên trang đã tìm kiếm những cụm từ nào? từ đó, bạn tạo ra các kết quả tìm kiếm trúng với từng nhu cầu của người dùng.
- Tốc độ tải trang: nhận thấy người dùng có thể xem và tương tác với nội dung của bạn nhanh như thế nào. bạn có thể xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đánh giá những cải tiến đó.
Đọc thêm: 04 bước thiết kế Data Visualization Dashboards dành cho marketers
2. Báo cáo về sự chuyển đổi
Quan sát các kênh của bạn đang làm việc cùng nhau bằng cách gì để thúc đẩy chuyển đổi trên trang web hoặc app của bạn.
- Báo cáo Luồng mục tiêu (goal flow) hiển thị đường dẫn mà lưu lượng truy cập của bạn di chuyển qua một kênh hướng tới chuyển đổi mục tiêu. Báo cáo này có thể giúp bạn xem liệu người dùng có đang điều hướng nội dung của bạn như mong đợi hay có vấn đề – chẳng hạn như tỷ lệ rớt mạng cao hoặc vòng lặp không mong muốn.
- Thương mại điện tử: phân tích hành vi mua hàng trên web hoặc app. Bạn có thể thấy được sản phẩm; giá trị trung bình của mỗi đơn hàng; tỷ lệ chuyển đổi và thời gian để mua hàng.
- Phễu của đa kênh: vai trò của các “website referrals” trước, searches và ads play đang tác động đến sự chuyển động đến web của bạn. Nhận thấy các kênh marketing đang làm việc cùng nhau như nguồn truy cập đến website của bạn để tạo ra doanh thu và các sự chuyển đổi.
Đọc thêm: Data visualization – trực quan hóa dữ liệu là gì?
Customer Lifetime Value – giá trị vòng đời khách hàng
Doanh nghiệp sử dụng giá trị lâu dài của khách hàng để xác định các phân khúc khách hàng có giá trị tốt nhất đối với công ty. CLV được quan tâm ở mọi doanh nghiệp vì
Chỉ số này ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu của công ty. CLV xác định những khách hàng cụ thể đang đóng góp nhiều doanh thu nhất cho doanh nghiệp của bạn. Điều này cho phép bạn phân chia độ ưu tiên và chính sách ưu đãi cho từng phân khúc khách hàng.
I. Tạo dựng sự trung thành của khách hàng
Theo HubSpot Research, 55% các công ty đang phát triển nhận thấy việc đầu tư vào các chương trình dịch vụ khách hàng là “rất quan trọng” để tối ưu CLV của công ty bằng cách liên tục cung cấp giá trị – dưới hình thức đáp ứng cao hơn mức kỳ vọng của khách hàng. Khi một khách hàng liên tục nhận được nhiều sự ưu ái từng thương hiệu, họ sẽ dễ dàng tăng lần giới thiệu sản phẩm cho người quen và có những đánh giá tích cực.
II. Giảm chi phí sở hữu khách hàng mới
Harvard Business Review chỉ ra “để bạn có được khách hàng có thể tốn kém từ 5 đến 25 lần so với việc giữ chân một khách hàng hiện có”.
Doanh nghiệp của bạn cần nuôi dưỡng những khách hàng có giá trị nhất và đồng thời chăm sóc những khách hàng tiềm năng. Làm như vậy, bạn sẽ có tỷ suất lợi nhuận cao, tăng giá trị lâu dài của khách hàng và giảm chi phí có khách hàng mới.
Bạn đã hấp dẫn với các lợi ích của CLV rồi. Giờ, bạn sẽ có công thức để tính:
III. Công thức tính Customer Lifetime Value
CLV = LTV x AGM
Trong đó:
- Lifetime value (LTV) là tổng số giao dịch của một khách hàng.
- Average gross margin (AGM) là biên lợi nhuận gộp.
Sau tất cả, bạn đã đi qua 4 cách ứng dụng Data Analytics trong marketing và bạn đang no nê với một bữa buffet data. Do đó, trong công việc sếp sẽ không cần diễn giải các data và thông tin mà bạn hãy đưa ra hướng giải quyết vấn đề cốt lõi. Việc đó hẳn là không dễ, bạn đừng lo.
Khoá học DATA ANALYTICS FOR MARKETERS tại AIM Academy được thiết kế bởi giúp đơn giản hoá thế giới phức tạp của data, để những người làm marketing có thể biến data thành trợ thủ đắc lực trong công việc.
