Sau khi thực hiện một chiến dịch phân tích gần đây cho khách hàng, David Sprinkle – Giám đốc phân tích của Acronym, công ty chuyên cung cấp giải pháp Marketing dựa trên phân tích dự dữ liệu khách hàng đưa ra nhận định rằng người làm Marketing nên tin vào dữ liệu hơn là bản năng khi ra quyết định.

Cụ thể, khách hàng của David hoạt động trong lãnh vực nhà hàng khách sạn. Họ có website và một widget cung cấp những đánh giá (reviews) của khách hàng được cập nhật liên tục từ nguồn review nổi tiếng. Mỗi review là một link, theo đó người dùng (visitor) có thể nhấp chuột truy cập đến từng review.

Câu hỏi đặt ra là liệu việc cung cấp link kiểu off-site thế này có phải là một ý tưởng an toàn? Khách hàng tiềm năng nhấp chuột vào link review, họ có bị xao nhãng hay bị phân tán chú ý bởi đối thủ cạnh tranh và không còn trở lại website để mua hàng?

Đây là một câu hỏi thú vị.

Nhóm của David quyết định đi theo hướng so sánh hành vi mua hàng của người truy dùng nhấp vào các link review với những hành vi mua hàng của người dung không click vào review kết quả thế nào. Có 2 khung thời gian 7 ngày và 30 ngày (theo từng phân khúc tuần tự) phân tích xem cuối cùng người dùng có trở lại và mua hàng hay không. Cả nhóm dự đoán có thể sụt giảm tỷ lệ chuyển đổi và cũng đặt ra một vấn đề khác là khách hàng nhìn thấy review kiểu on-page thì có hạn chế được rủi ro mất khách?

Kết quả phân tích thể hiện thực tế ngược lại hoàn toàn so với dự đoán trước đó. Người dùng nhấp chuột vào những review này chỉ chiếm – một phần nhỏ – trong toàn bộ số truy cập website. Đồng thời sẵn lòng trở lại mua sản phẩm trong cả hai khoảng thời gian 7 ngày hoặc 30 ngày. Đó chính là những khách hàng trung thành hơn nhiều so với số số lượng truy còn lại, phản ánh quá các tiêu chí như lượng truy cập, giá trị đặt hàng trung bình, số lần mua hàng thường xuyên của họ.

Thật bất ngờ với kết quả phân tích phải không? Nhưng quan trọng hơn là có nhiều bài học thực tế về phân tích được phát hiện. Đặc biệt cho tổ chức nào đang cố gắng sử dụng dữ liệu số để nâng cao hiệu quả kinh doanh của mình.

Tương quan không hàm ý về mối quan hệ nhân quả

Với giả định hành động A (nhấp chuột vào review) sẽ dẫn đến sụt giảm đến B (tỷ lệ chuyển đổi). Từ đây sẽ có một kết luận “lý trí” rằng nên “hứng” toàn bộ khách hàng của ở các trang review. Vì điều đó sẽ tạo ra một cú nhảy vọt trong tỷ lệ chuyển đổi.

Nhưng phân tích cho thấy dù 2 sự kiện liên tiếp có liên quan nhưng không đồng nghĩa kết quả được tạo ra từ sự kiện xảy ra trước đó so với nó. Đó cũng là lý do dẫn đễn bài học kế tiếp.

Hiểu về hành trình mua hàng

Kết quả phân tích giúp công ty nhận rõ thực sự điều gì đang diễn ra. Đó là những ai đã nhấp chuột vào review thì họ đã tiến xa trong hành trình mua hàng. Kiểm tra lại các review như cách củng cố quyết định mua hàng trước đó của họ.

Khách hàng không ngu ngốc, và họ hầu như muốn kiểm tra trang review của bên thứ ba hay của đối thủ xem liệu rằng công ty có thực sự là lựa chọn tốt đối với họ hay không.

Phải có kế hoạch hành động

Kết quả phân tích này khiến nhiều người không ngờ nhưng khá thú vị. Sau đó thì sao? Cần phải làm gì ngay lập tức? Nếu không có hành động hay ít nhất kế hoạch hành động dựa trên kết quả phân tích sẽ thực sự đang tiếc với đầu tư phân tích.

Đầu tiên là không nên xóa bỏ thẻ widget. Doanh nghiệp có thể sử dụng những yếu tố “dự định” để định hướng truy nội dung được cá nhân hóa, remarketing, hoặc khuyến mãi.

Doanh nghiệp cần thử “đóng vai” người đùng đánh giá lại các thức hoạt động review của bên thứ ba và đảm bảo chất lượng sản phẩm/dịch vụ như được đánh giá.

Cuối cùng hãy tiếp đặt câu hỏi. Chẳng hạn như có thể tiếp tục phân tích sâu hơn với nhóm khách hàng tiềm năng? Dấu hiệu nào có thể phân nhóm người truy cập còn lại để tiếp tục “đeo bám”?

Hãy tin dữ liệu

Ý tưởng luôn có giá trị, thay vì bóp chết từ trong trứng nước, giữ lại khi có điều kiện phát triển. Hãy kiểm tra và đánh giá các giả thiết để biết có nên tiếp tục giữ hay không. Phân tích dữ liệu là cách để doanh nghiệp hiểu khác về chuyện kinh doanh và khách hàng của mình.

(Theo www.clickz.com)