Khai thác hiệu quả và tối đa Big data bằng 3 câu hỏi này

Chính phủ Mỹ xem xét hủy bỏ chương trình thị thực startup

Lý do CEO Burger King không tuyển người thông minh

Chứa đựng tiềm năng khổng lồ cho marketing, Big Data (Dữ liệu lớn) thu hút sự chú ý của marketer khi có thể giải đáp hai câu hỏi “đau đầu” trong xây dựng chiến lược bán hàng. Đó là:

(1) Ai sẽ mua hàng lúc nào với mức giá ra sao?

(2) Chúng ta có thể kết nối những gì khách hàng nghe, đọc, và nhìn thấy với những gì họ sẽ mua và tiêu thụ không?

Theo Giáo sư chuyên ngành Marketing tại Ivey Business School (Canada) – Niraj Dawar thì dự đoán lần mua sắm tiếp theo của người tiêu dùng sẽ là yếu tố quan trọng khi tìm lời giải cho hai câu hỏi trên.

Trên thực tế, marketer dựa vào big data để tìm hiểu sâu và phác thảo chi tiết chân dung của từng người tiêu dùng. Họ sẽ ghi nhớ mọi nguồn tin tức khách hàng ưa đọc, phân tích kỹ thói quen mua sắm, cũng như phân loại các nhóm sở thích, cảm hứng lẫn khát khao của người khách tiềm năng.

Khi có được hình dung chi tiết về từng người tiêu dùng, marketer sẽ dự đoán được ý định mua sắm tiếp theo của họ.

Tuy nhiên, Niraj Dawar cho rằng việc giành được quyết định mua hàng tiếp theo của khách hàng chỉ mang đến lợi thế chiến thuật ngắn hạn.

Và khi các doanh nghiệp cạnh tranh đều có đủ năng lực dự đoán chính xác lần “rút ví” tiếp theo của khách hàng, thì các marketer sẽ cạnh tranh lợi nhuận với nhau ở vùng biên thanh toán. Cuộc chạy đua ngắn hạn này không đảm bảo được lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp về dài hạn.

Vì vậy, tác giả của quyển TILT: Shifting your Strategy from Products to Customers (tạm dịch: TILT: Chuyển chiến lược của bạn từ Sản phẩm sang Người tiêu dùng) – Niraj Dawar gợi ý doanh nghiệp chỉ nên kỳ vọng đạt lợi nhuận trên mức trung bình trong cuộc đua doanh số. Hãy chọn đứng giữa những đối thủ bị rơi lại phía sau và những doanh nghiệp lớn đã vượt lên dẫn đầu cuộc chơi.

Thay vào đó, doanh nghiệp sẽ có được lợi thế cạnh tranh bền vững khi chuyển hướng tư duy khai thác Big data theo hướng giải đáp các câu hỏi chiến lược, liên quan đến sự gắn kết, trung thành và mối quan hệ lâu dài với người tiêu dùng.

Big data của bạn sẽ không đơn thuần cung cấp thông tin về yếu tố thúc đẩy khách hàng mua sắm tiếp, mà cần phân tích sâu yếu tố giúp nuôi dưỡng sự trung thành của khách hàng.

Bạn không nên chỉ dừng lại ở mục tiêu xác định mức giá khách hàng sẽ sẵn lòng chi trả trong lần mua sắm kế tiếp, mà hãy hướng đến giá trị sẽ theo khách hàng suốt cuộc đời.

Và đừng chỉ quan tâm đến yếu tố thu hút khách hàng của công ty đối thủ, mà hãy nghĩ đến giải pháp ngăn khách hàng của mình chuyển sang sản phẩm của đối thủ cạnh tranh khi đối phương áp dụng mức giảm giá tốt hơn.

Nói cách khác, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy “dữ liệu lớn có thể làm gì cho công ty” sang “dữ liệu lớn có thể làm gì cho người tiêu dùng”.

Niraj Dawar – Giáo sư chuyên ngành Marketing tại Ivey Business School (Canada).

Các startup thành công với Big data

Thông tin từ Big data sẽ giúp doanh nghiệp cải tiến gia tăng giá trị do sản phẩm, dịch vụ hiện tại hoặc tạo ra một dòng sản phẩm, dịch vụ hoàn toàn mới.

Về cải tiến chất lượng dịch vụ, ví dụ phổ biến hiện nay là công cụ gợi ý, so sánh sản phẩm trên các trang thương mại điện tử như Amazon, Netflix.

Công cụ này trước hết giúp người tiêu dùng tiết kiệm thời gian lựa chọn sản phẩm. Ngoài ra, công cụ này còn chạm vào nhu cầu sâu xa hơn của người mua.

Đó là nhu cầu muốn biết “tôi có thể rút kinh nghiệm gì từ các khách hàng khác không?”, “làm sao tôi có thể so sánh quyết định mua sắm của mình với người khác?”.

Mặt khác, Big data còn giúp tạo ra những startup có tư duy khai thác dữ liệu mới như:

Startup Opower cho phép khách hàng chia sẻ các hóa đơn sinh hoạt hàng tháng với bạn bè trên Facebook. Điều này giúp người tiêu dùng so sánh mức sử dụng nhiên liệu của mình với bạn bè, người thân.

Startup INRIX thu thập dữ liệu di chuyển từ điện thoại di động của người tiêu dùng và các nguồn thông tin khác để cung cấp báo cáo giao thông theo thời gian thực tế.

Startup Zillow kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để tổng hợp thành tin tức cập nhật liên quan đến lĩnh vực bất động sản như: thuộc tính nhà đất, các mức giá, các vị trí cạnh tranh… đến người mua, người bán và người môi giới bất động sản.

Cả Opower, INRIX và Zillow đều là ba công ty thuần phát triển dựa trên dữ liệu lớn. Thành công của họ là dấu hiệu đánh thức dành cho các doanh nghiệp khác, rằng: ngày nay, không thể kinh doanh mà thiếu dữ liệu.

Giao diện ứng dụng Zillow cung cấp thông tin bất động sản cho người dùng.

Ba câu hỏi thay đổi tư duy khai thác Big data

Để xác định xem lượng dữ liệu lớn của công ty hiện tại có thể tạo ra giá trị cho khách hàng không, giáo sư Niraj Dawar gợi ý bạn trả lời 3 câu hỏi sau:

1/ Loại thông tin nào sẽ giúp khách hàng của tôi giảm thiểu được chi phí và rủi ro?

Những doanh nghiệp hàng tỷ USD như Yelp, Zagat, TripAdvisor, Uber, eBay, Netflix, và Amazon xử lý một lượng khổng lồ các dữ liệu bao gồm đánh giá xếp hạng dịch vụ của các nhà cung cấp và nhà bán lẻ với mục tiêu giảm thiểu rủi ro cho người tiêu dùng.

Hiện tại, tuy tính năng xếp hạng các nhà bán lẻ theo các mức tốt – khá – tệ đang phổ biến trên website thương mại điện tử, song khách hàng đang có thêm nhu cầu muốn biết: những khách hàng có nhu cầu tương tự như tôi thì nghĩ gì về sản phẩm hoặc dịch vụ này. Đây là lĩnh vực Big data có thể tham gia vào giúp marketer cải thiện trải nghiệm khách hàng.

2/ Hiện tại, nếu tổng hợp những loại thông tin rải rác nào sẽ giúp tạo ra insight mới về khách hàng?

Ví dụ điển hình cho câu hỏi này là InVenture, một startup mới nổi tại Châu Phi. Tại một quốc gia mà phần đông dân số không có lịch sử tín dụng thì xác minh mức độ tin cậy cho các khoản vay cá nhân là một thử thách lớn.

Để thu hẹp khoảng cách thông tin này, InVenture tổng hợp các dữ liệu sử dụng trên điện thoại di động của người dân. Từ đó, phân tích và kết nối người dùng đến các khoản vay tín dụng phù hợp.

3/ Những điểm khác biệt, đa dạng nào giữa các khách hàng, nếu được tổng hợp lại, sẽ mang đến lợi ích cho họ không?

Ví dụ, một công ty bán nông cụ (hạt giống, phân bón, thuốc trừ sâu…) có thể thu thập dữ liệu từ các nông dân có những phần đất trồng khác nhau. Thông tin này sẽ giúp công ty xác định và gợi ý cho nông dân những gói sản phẩm có thể phát huy tối đa hiệu quả tùy theo từng điều kiện thời tiết.

Dữ liệu lớn có thể giúp marketer tiếp cận những câu hỏi nền tảng ngoài tầm hiểu biết hiện tại của họ. Song, chỉ khi dùng dữ liệu lớn để tạo ra giá trị mới cho người tiêu dùng thì marketer mới có được lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường.

Lâm Nghi (Theo DNSG)