Các nhà bán lẻ có thể học hỏi nhiều điều từ Starbucks – thương hiệu biết sử dụng dữ liệu một cách thuần thục để xây dựng và duy trì được lòng trung thành từ khách hàng.

Trong quý 3/2015 gần đây, Starbucks đã báo cáo về mức lợi nhuận bền vững vượt cả mong đợi, và doanh thu hàng quý đã tăng đáng kể ở mức 18%, mang về cho thương hiệu này 4,9 tỷ $.  Thương hiệu này đã nhận ra điều gì mà các nhà bán lẻ khác không nhận ra? Howard Schultz, CEO của Starbucks cho biết chính việc đầu tư vào công nghệ số (digital tech) thay vì quảng cáo số (digital ads) đã mang lại thành công cho công ty.

Cụ thể hơn, trong khi nhiều nhà bán lẻ lựa chọn thích nghi với ‘bước ngoặt trên thị trường bán lẻ năm 2008’ (theo như Schultz gọi tên) bằng cách đổ tiền vào các hoạt động quảng cáo trực tuyến, thì Starbucks lại đầu tư mạnh vào các công nghệ tiếp thị chéo kênh để gia tăng khả năng gắn kết người dùng trên các nền tảng di động và mạng xã hội.

Kết quả là gã khổng lồ về cà phê này có khả năng cá nhân hóa các tương tác với tập khách hàng đang ngày càng gia tăng một cách vô cùng hiệu quả và xây dựng nên mức độ trung thành sâu hơn so với đối thủ. Một chương trình tập trung “tinh túy” từ các phát kiến số của Starbucks là chương trình khách hàng thân thiết My Starbucks Rewards  – mà tính đến quí 2/2015 đã gia tăng 28% thành viên (đạt con số 10,4 triệu) so với cùng kỳ năm ngoái chỉ riêng tại Mỹ.

Để vận hành một chương trình tương tự, Marketer cần có nguồn dữ liệu đa kênh chất lượng. Và Starbucks chính là bậc thầy trong khả năng sử dụng dữ liệu để nâng cao trải nghiệm người dùng, qua đó xây dựng hình ảnh thương hiệu trên khắp toàn cầu. Chương trình của Starbucks đặt trọng tâm vào các tương tác cá nhân với khách hàng, cả trên kênh trực tuyến lẫn tại cửa hàng.

Cuối tháng 8 vừa qua, Schultz đã yêu cầu toàn bộ nhân viên phải lấy những khách hàng thân thiết của Starbucks làm trọng tâm trong mọi hoạt động. Trong một thông báo đến 190.000 nhân viên, Schultz đã phát biểu: “Hãy luôn ghi nhớ rằng thành công của chúng ta không phải là quyền lợi, nó là thứ mà chúng ta phải cố gắng tìm kiếm mỗi ngày”. Và đó là chiến lược vô cùng đúng đắn. Năm ngoái Fortune đã vinh danh Starbucks là một trong 5 thương hiệu được ngưỡng mộ nhất toàn cầu.

Tất cả những điều trên đưa chúng ta đến với  điểm cốt lõi: Giá trị của các công nghệ marketing phụ thuộc vào khả năng gắn kết với người dùng tại bất cứ đâu, trên bất cứ nền tảng công nghệ nào họ thích sử dụng, và trong mọi thời điểm.

Trong một ngành kinh doanh mà khách hàng dễ dàng lựa chọn và nhanh chóng thay đổi các thương hiệu họ muốn gắn kết thì lòng trung thành chính là yếu tố khó nắm bắt. Và để xây dựng và duy trì được lòng tin của khách hàng, “dữ liệu” chính là cái thương hiệu cần vận dụng.

Hiệu quả của Cá nhân hóa

Hãy bắt đầu với một bức tranh lớn. Venturebeat đã thực hiện một nghiên cứu để chỉ ra giá trị của việc ‘chạm đến người dùng’ với tư cách từng cá nhân đơn nhất.

Cụ thể, kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ một thay đổi đơn giản – sử dụng tên riêng trong lời chào của email – cũng có thể gia tăng tỷ lệ mở mail trung bình lên 29,3%. VentureBeat dẫn chứng rằng các nội dung Web được cá nhân hóa đã giúp một doanh nghiệp gia tăng 300% trong lượt xem trang (Page views), và cho một doanh nghiệp khác gia tăng 219% trong tỷ lệ chuyển đổi (Conversion rate).

Cá nhân hóa ở mức độ tinh vi hơn liên quan đến việc vận dụng cơ sở dữ liệu chuyên sâu hơn – có thể kể đến như tên và địa chỉ email, lịch sử trình duyệt Web, sở thích người dùng, hành vi sử dụng ứng dụng di động, dữ liệu mạng xã hội, lịch sử vị trí định vị trên thiết bị và các thông tin nhân khẩu học. Điều này đòi hỏi Marketer phải liên hệ và nhận dạng một hành vi hoặc hoạt động mua sắm của khách hàng xuyên suốt các kênh giao tiếp.

Tất cả những yếu tố trên làm nảy sinh một thuật ngữ mới – “Hyper-personalization” (tạm dịch: “Siêu cá nhân hóa”) – theo VentureBeat định nghĩa là “việc sử dụng dữ liệu để mang đến những sản phẩm/dịch vụ/nội dung được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa ở mức độ cao nhất có thể”.

Chương trình khách hàng thân thiết: cách thân thiện để thu thập dữ liệu

Tiêu chuẩn thực sự cho Hyper-personalization là việc tương tác ở mức độ one-to-one với từng cá nhân, thay vì mức độ phân khúc. Tuy nhiên, để dự đoán mong muốn của một cá nhân tại một thời điểm bất kỳ đòi hỏi phải nắm được những hiểu biết chuyên sâu về người này – những thông tin chỉ có được từ việc phân tích chi tiết dữ liệu.

Các chương trình tặng thưởng (Rewards Program) là cách thức khá thân thiện được sử dụng để thu thập nhiều thông tin ngoài lề có giá trị, bởi vì khách hàng, trên thực tế, cho phép thương hiệu thu thập dữ liệu để đổi lấy một số thứ họ cho là có giá trị.

My Starbucks Rewards, cũng như nhiều chương trình khách hàng thân thiết được triển khai hiệu quả khác, việc “trao đổi giá trị” giữa khách hàng và thương hiệu diễn ra ngay lập tức khi khách hàng “đăng ký” (tức cung cấp dữ liệu cá nhân),  và được tưởng thưởng bằng các phiếu giảm giá, miễn phí đồ uống nhân dịp sinh nhật,….

Nhưng điều đặc biệt nhất của My Starbucks Rewards nằm ở chỗ, đó là một chương trình chéo kênh giao tiếp (cross-channel) và áp dụng một hệ thống tưởng thưởng đồng bộ cho tất cả các dòng sản phẩm hiện có của thương hiệu (Starbucks sở hữu đa dạng các dòng sản phẩm từ cà phê, nước ép hoa quả, bánh, salad, rượu cho đến những thiết bị pha chế cà phê và các sản phẩm liên quan đến âm nhạc) để hỗ trợ tối đa cho chiến lược phát triển lấy khách hàng làm trọng tâm của thương hiệu.

Để triển khai điều này hiệu quả như Starbucks đòi hỏi khả năng kết nối những điểm tương tác online và offline của người dùng. Và một công nghệ marketing đáp ứng đúng yêu cầu như trên phải được xây dựng dựa trên các nền tảng cơ bản sau:

1. Thu thập dữ liệu

Để hỗ trợ cho hoạt động one-to-one marketing (hoạt động tiếp thị tương tác trực tiếp với từng khách hàng chuyên biệt) và cụ thể hơn là các chương trình khách hàng thân thiết, dữ liệu cần phải đủ chi tiết và toàn diện xuyên suốt mọi kênh gia tiếp và nền tảng. Chi tiết ở đây có nghĩa là dữ liệu phải được thu thập ở mức độ từng người dùng đơn nhất.

Với sự bùng nổ trong sử dụng di động, các tương tác trên nền tảng này phải nhanh chóng được cập nhật vào nguồn dữ liệu tổng hợp để đảm bảo các giải pháp được cá nhân hóa sâu hơn. Dữ liệu đến từ các Website, email và các chiến dịch quảng cáo, truyền thông xã hội và các nguồn khác cũng phải được thu thập đầy đủ.

Không may là những nơi lưu trữ dữ liệu tách biệt giữa các nền tảng và thiết bị luôn là thách thức từ trước đến giờ. Do đó Marketer nên xem xét thận trọng và ưu tiên sử dụng các nền tảng công nghệ có khả năng thu thập dữ liệu xuyên suốt các kênh online và offline.

2. Tích hợp dữ liệu

Marketer cần một nguồn dữ liệu tổng hợp đáng tin cậy về khách hàng để triển khai chương trình khách hàng thân thiết hoặc các nỗ lực tiếp thị khác một cách hiệu quả.

Các phân lớp dữ liệu (Data layer) – nơi dữ liệu được thu thập từ mọi nguồn được hợp nhất, chuẩn hóa và sẵn sàng cho mọi hệ thống – chính là yếu tố then chốt. Đây là nơi các kho dữ liệu tách biệt bị “xóa sổ”, trở thành tập dữ liệu toàn diện, được phân tích, bổ sung liên tục và được triển khai theo thời gian thực.

3. Xây dựng hồ sơ khách hàng

Một hồ sơ khách hàng toàn diện là kết hợp của dữ liệu ở mức độ cá nhân đơn nhất từ các nguồn khác nhau xuyên suốt các kênh giao tiếp và thiết bị (Khả năng kết nối chéo kênh và chéo thiết bị có thể được triển khai dựa vào các công cụ nhận dạng phổ biến như địa chỉ mail hay customer ID). Một khi dữ liệu được thu thập, nó có thể được gắn kết để tạo nên một hồ sơ hợp nhất, sau đó tiếp tục được cập nhật, “nuôi dưỡng” và chắt lọc theo thời gian thực.

Rõ ràng, một hồ sơ khách hàng hợp nhất giúp mang lại những thông điệp trực tiếp hướng đến “một khách hàng cụ thể” thay vì các thông điệp chung chung gởi đến “một phân khúc khách hàng này được xếp vào”.

Khách hàng hiện nay đòi hỏi ngày càng cao về tính phù hợp và giá trị thực từ các hoạt động tiếp thị để đổi lấy lòng trung thành. Đây là thỏa thuận ngầm cho cả các chiến dịch marketing cũng như cho các chương trình khách hàng thân thiết.

Sau cùng tất cả đều hướng về việc gia tăng lòng tin của khách hàng với thương hiệu, và mọi thứ đều bắt đầu từ dữ liệu.

(Theo www.marketingland.com)