Cá nhân hóa: Miếng bánh hấp dẫn nhưng tiềm ẩn nhiều rủi ro

Một cuộc khảo sát của Accenture cho thấy 91% người tiêu dùng có xu hướng mua sắm nhiều hơn với các thương hiệu có thể gợi ý sản phẩm “đo ni đóng giày”. Điều này giúp các sàn thương mại điện tử đạt được tỉ lệ chuyển đổi cực khủng. 

Cùng TS. Phạm Thị Hoa – ISB Lecturer và 2 diễn giả khách mời tại hội thảo MBA Talk #100 “Mối liên hệ giữa cá nhân hóa và tỷ lệ chuyển đổi trên E-commerce” đào sâu vào vai trò của Cá nhân hóa trong Thương mại điện tử. 

Bản chất của Cá nhân hóa

Ông Phan Thanh Hiếu – Head of D2C Sales, Samsung cho biết Cá nhân hóa không phải là một khái niệm mới. Các đơn vị sản xuất từ lâu đã nhận ra tầm quan trọng của việc đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng và hạn chế trường hợp “One size fit all” bằng cách đóng gói sản phẩm theo phân loại·khối lượng và dung tích khác nhau. 

Ngày nay, để tạo ra những trải nghiệm mua sắm thật sự cá nhân hoá các nền tảng thương mại điện tử đã ứng dụng  các yếu tố công nghệ như sau: 

• Computer vision, ví dụ như công nghệ tìm kiếm bằng hình ảnh (Image Search), ứng dụng scan hóa đơn tích điểm. 
• Data science: giữ vai trò phân tích dữ liệu đến từ nhiều nguồn, chủ yếu là purchasing history và social media thông qua các touchpoint được tích hợp trên nền tảng mạng xã hội liên kết về website Thương mại điện tử. Ngoài ra, dữ liệu cũng đến từ nguồn offline tại các điểm bán mà người mua có thể tương tác với đại lý bán hàng.     
• Machine Learning: thường sử dụng trong hoạt động dự đoán để phát hiện khi nào khách hàng có xu hướng rời bỏ sản phẩm. Khi xác định được khoảng thời gian đó, các sàn sẽ chủ động xây dựng chiến lược để giữ chân khách hàng. 
• Artificial Intelligence: sử dụng trong hoạt động tương tác với khách hàng như chatbox, tin nhắn khuyến mãi tự động,…
• Recommendation algorithms: là cách thức sàn thương mại điện tử cung cấp những sản phẩm hiển thị có khả năng được quan tâm cao, dự đoán này dựa vào dữ liệu người dùng đã thu thập trước đó. 

Cá nhân hóa được thể hiện như thế nào trong E-commerce Customer Journey?

Thu thập dữ liệu khách hàng

Đây là bước đầu tiên trong quá trình xây dựng trải nghiệm cá nhân hóa. Tại nút giao đầu tiên trong quá trình khách hàng tìm chọn sản phẩm, hệ thống e-commerce sẽ thu thập các thông tin liên quan đến: 

• Browsing behavior (Hành vi duyệt web): Từng thao tác của khách hàng trên nền tảng online đều là  dữ liệu quý giá của các trang thương mại điện tử. Những thông tin tiêu biểu mà các sàn thường hay chú trọng là: từ khóa sản phẩm tìm kiếm, những sản phẩm đã xem qua, thời gian dừng lại ở một trang mặt hàng, số lần xem lại sản phẩm, thời gian khách hàng hoạt động tích cực,…
• Purchase History (Lịch sử mua hàng): những sản phẩm từng mua, mặt bằng chi phí chi cho từng loại sản phẩm,…
• Cart activity (Hành động bỏ vào giỏ hàng): Hành động bỏ vào giỏ hàng chứng tỏ khách hàng đã nảy sinh nhu cầu về sản phẩm đó nhưng  vẫn tồn tại một số rào cản “chốt đơn” như: chưa thật sự cấp thiết, chưa có đủ ngân sách, chờ đến thời gian sale,…
• Location and Demographic (Địa điểm và nhân khẩu học): bao gồm các thông tin cá nhân như địa điểm giao hàng, ngành nghề, độ tuổi, giới tính,…

Đề xuất sản phẩm – Guide Shopping 

Theo quan sát trực quan từ màn hình người dùng của học viên MBA, giao diện người dùng trên từng account là khác nhau, tiêu biểu nhất là khác nhau về sản phẩm hiển thị. 

Mục đích của các sàn là trưng bày những sản phẩm mà khách hàng quan tâm nhiều nhất. Có hai mức độ quan tâm khác nhau:

• Khách hàng chủ động tìm kiếm (Searching): là những sản phẩm khách hàng quan tâm và muốn tìm hiểu về sản phẩm, thậm chí là có nhu cầu mua sản phẩm. Bà Lê Ngọc Yến – Former Managing Director of Commerce, YeaH1 Group cho biết: “Đây là nhu cầu tự thân của khách hàng, không có một brand nào hay sàn nào có thể tác động tại thời điểm tìm kiếm, mà chỉ có thể tác động trước và sau đó.”
• Khách hàng nảy sinh nhu cầu từ Guide Shopping: Ngược với “searching”, các sàn thương mại điện tử thông qua nhiều thủ thuật như giới thiệu hình ảnh, sản phẩm, khuyến mãi để kích thích người dùng phát sinh nhu cầu mua sắm. Việc áp dụng cá nhân hóa vào “Guided shopping” khiến các sản phẩm được đưa ra sát với nhu cầu và phù hợp với người dùng hơn, tăng tỷ lệ chuyển đổi ra đơn hàng. 

Bà Lê Ngọc Yến nhận định rằng: “Với trình độ công nghệ hiện nay, các sàn thương mại điện tử đã có thể đề xuất sản phẩm rất sát với nhu cầu của người dùng, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi”. 

Tùy chỉnh voucher và khuyến mãi 

Khi so sánh giao diện trang chủ của một sàn thương mại điện tử bất kỳ, khách hàng dễ dàng nhận thấy, tại mục Voucher, các sàn offer phương thức và loại hình khuyến mại khác nhau đối với từng khách hàng. Một số loại voucher có sử dụng cá nhân hóa tiêu biểu như sau:

• Voucher Freeship: Trong một số trường hợp, cùng một mặt hàng có thể có sự khác biệt về việc có được miễn phí vận chuyển hay không. Điều này có thể phụ thuộc vào khoảng cách giữa điểm bán và điểm giao hàng. Sàn thương mại điện tử có thể áp dụng tỷ lệ miễn phí vận chuyển cao hơn cho các đơn hàng có khoảng cách ngắn hơn không chỉ do chính sách đơn vị vận chuyển, mà còn nhằm khuyến khích khách hàng chọn những nguồn hàng gần hơn để rút ngắn thời gian giao hàng từ đó thúc đẩy tốc độ hoàn tất đơn hàng. 
• Voucher cho những sản phẩm nằm trong giỏ hàng: Đây là dạng voucher chỉ được áp dụng trong khoảng thời gian nhất định nhằm khuếch đại nhu cầu vốn có của khách hàng đối với những mặt hàng đã bỏ vào giỏ. Loại Voucher này khiến khách hàng phải liên tục cân nhắc và khao khát sản phẩm trong giỏ hàng với mức giá siêu hời. 
• Voucher “Giá trị tối thiểu đơn hàng”: là những voucher chỉ áp dụng được khi giá trị đơn hàng đạt mức giá tối thiểu theo điều kiện Voucher. Trước hết, chiến lược voucher này khuyến khích khách hàng chi tiêu nhiều hơn bằng cách cung cấp các voucher có giá trị lớn hơn cho đơn hàng cao hơn. Ví dụ, một voucher giảm giá 10% cho đơn hàng từ 500.000 VNĐ trở lên có thể thúc đẩy khách hàng mua thêm sản phẩm để đạt được mức giảm giá này. 

Bà Lê Ngọc Yến cung cấp một ví dụ cụ thể để chứng minh cho việc đồng bộ 1 mệnh giá voucher cho tất cả đơn hàng là không tối ưu và chưa thật sự kích thích hành vi chốt đơn. Voucher giảm 8% trên đơn 10.000 VND và trên đơn 10.000.000 VND mang giá trị khác biệt. Đối với đơn hàng 10.000.000 VND, Voucher giảm 8% tạo cho khách hàng cảm giác nhận được lợi ích mua hàng lớn, và rất nhanh chóng đi đến quyết định mua hàng. Trong khi, Voucher 8% là không đáng kể đối với đơn hàng 10.000 VND và không mang tác dụng xúc tiến đơn hàng. 

Phát hiện này giúp các sàn Thương mại điện tử và bên bán có thể cắt giảm những khoản chi phí voucher dư thừa và chủ động hơn trong việc quyết định ngân sách cho hoạt động giảm giá promotion làm sao cho tối ưu nhất. 

Định giá sản phẩm flashsale

Những sản phẩm flashsale hiển thị tại trang chủ cùng với voucher tại thời điểm flashsale cơ bản sẽ dựa trên Package size, phân loại hàng hóa, thương hiệu,… thông qua tổng hợp thông tin sản phẩm khách hàng quan tâm (sản phẩm từng mua, sản phẩm đang nằm trong giỏ hàng, sản phẩm lướt xem nhiều lần,..)

Giá cả và hoạt động flashsale đều đánh vào tâm lý fomo (sợ đánh mất cơ hội) của khách hàng: “Nếu tôi không nhanh chóng mua món hàng này thì chỉ một lúc sau, tôi sẽ không thể mua với mức giá hời như vậy nữa.”

Review sản phẩm

Các sàn điện tử cũng thông qua việc phân tích hành vi của từng khách hàng, đưa ra những đề xuất về review sản phẩm từ các chuyên gia, KOL/KOC, hay cách khách hàng đã từng mua sản phẩm để tăng niềm tin và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi. Tiktok là một trong những nền tảng đang sử dụng phương pháp này khá rõ ràng, khi khách hàng có thể dễ dàng lướt thấy các video review sản phẩm mà họ từng có hành vi quan tâm. 

Quy trình thanh toán

Cá nhân hóa xuất hiện ngay cả trong quy trình thanh toán thông qua chức năng tự động mặc định về nơi nhận hàng, phương thức thanh toán,… Mục đích của cá nhân hóa trong trường hợp này là tạo ra một chuỗi trải nghiệm liền mạch, hạn chế tối đa tình trạng khách hàng bị gián đoạn trong quá trình thanh toán bởi quá nhiều thao tác. Vì một lẽ, quá trình mua hàng càng chứa nhiều thao tác thì tỷ lệ thay đổi ý định mua sắm càng cao. Vì thế, Cá nhân hóa thông qua tự động giúp khách hàng không phải lựa chọn quá nhiều để khách hàng có thể tiến hành MUA NGAY LẬP TỨC. 

Qua phân tích, bà Lê Ngọc Yến khẳng định: “Cá nhân hóa đang đi sâu vào từng ngóc ngách trong hành trình mua hàng của khách hàng.” Mặc dù cá nhân hóa không hoàn toàn quyết định tỷ lệ chuyển đổi, nhưng công nghệ này đã hỗ trợ người bán rất nhiều trong việc tiếp cận nhu cầu khách hàng và mang về nhiều đơn hàng thành công hơn so với trước đây. 

Cách đo lường hiệu quả của Cá nhân hóa lên tỷ lệ chuyển đổi

Đồng thuận với luận điểm của bà Lê Ngọc Yến, rằng Cá nhân hóa không phải là toàn bộ của câu chuyện tỷ lệ chuyển đổi, ông Phan Thanh Hiếu nhấn mạnh thêm: “Việc ứng dụng Cá nhân hóa phải tùy vào từng vấn đề của doanh nghiệp. Cá nhân hóa hiệu quả phải giải quyết hoặc góp phần giải quyết được vấn đề đó.” 

Xác định và theo dõi Key Metrics

Doanh nghiệp phải xác định mong muốn cải thiện số liệu nào. Trong trạng thái vận hành ổn định và vừa đủ, doanh nghiệp phải ứng phó thêm với chi phí từ việc phát triển công nghệ cá nhân hóa, sẽ rất dễ gặp phải khó khăn về ngân sách, về nguồn lực con người,…

Vì thế, doanh nghiệp bước đầu ứng dụng Cá nhân hóa nên tiếp cận theo chiến lược tập trung: tập trung cải thiện những chỉ số quan trọng, nhằm tránh tình trạng đầu tư dàn trải và tiêu hao nguồn lực vốn đã khan hiếm. 

Tiến hành A/B Testing

A/B testing cho phép thử nghiệm hai phương án A/B trong cùng một điều kiện và đánh giá xem phương án nào đạt hiệu quả hơn. Trong thương mại điện tử, cần setup môi trường thử nghiệm sao cho phân khúc khách hàng của 2 phương án là như nhau để tránh tình trạng kết quả thử nghiệm bị lệch và không hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác.

Phân tích phân khúc khách hàng

Phân tích phân khúc khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp xác định được phân khúc khách hàng của doanh nghiệp có phù hợp để tiến hành cá nhân hóa hay không. 

Ví dụ, nhóm khách hàng 34-55 tuổi hoặc trên 55 tuổi bộc lộ tiềm năng cao đối với các chương trình cá nhân hóa trong các hoạt động tăng lòng trung thành thương hiệu. Trong khi đó, nhóm khách hàng từ 18-34 thể hiện sự thích thú với trải nghiệm cái mới và có nhu cầu thay đổi liên tục thì lại không phù hợp bằng.

Tận dụng phân tích hành vi

Trước ứng dụng Personalization, theo dõi tương tác của người dùng với nội dung được cá nhân hóa (ví dụ: số lần nhấp, thời gian trên trang web) để để phát hiện được điểm chạm có thể ứng dụng personalize.

Tiếp tục theo dõi những dữ liệu nay sau khi ứng dụng Cá nhân hóa để so sánh sự thay đổi trong hành trình và tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng.

Tính toán ROI (Return on investment)

Tính ROI, so sánh mức tăng doanh thu (từ tỷ lệ chuyển đổi và AOV) với chi phí triển khai cá nhân hóa. để đánh giá hiệu quả tổng thể của chiến lược cá nhân hóa. 

Những thách thức tiềm ẩn trong việc thực hiện cá nhân hóa

Những thách thức về quản lý dữ liệu

Công nghệ cá nhân hóa đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu khách hàng. Vì thế, doanh nghiệp sẽ phải đảm bảo năng lực tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu khách hàng. Đây là ưu tiên hàng đầu trong kỷ nguyên công nghệ thông tin này. Vì để bị rò rỉ sẽ tạo ra ảnh hưởng rất lớn, đặc biệt là đối với uy tín doanh nghiệp và sự an toàn của khách hàng. 

Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn phải biết cách nâng cao chất lượng nguồn dữ liệu có sẵn. Cụ thể trong cá nhân hóa, là liên tục cập nhật dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cấu thành nên hồ sơ khách hàng chính xác nhất có thể. Để làm được điều này, hệ thống cần thu thập lượng dữ liệu đủ lớn và thời gian thu thập đủ lâu để cấu trúc lên những thông tin hoàn chỉnh và chính xác. 

Thách thức trong trải nghiệm khách hàng

Một vấn đề cả ông Phan Thanh Hiếu và bà Lê Ngọc Yến cùng nhau đề cập về những bất cập cho doanh nghiệp là: khi doanh nghiệp đã nắm bắt được những thông tin khách hàng và phát hiện ra những insight phức tạp, thì doanh nghiệp có đủ năng lực để đáp ứng toàn bộ những insight đó không?

Insight mặc dù tiềm năng đến đâu mà doanh nghiệp không có nguồn hàng để cung cấp, không có ngân sách triển khai, không đủ con người thực hiện,… thì cũng sẽ không tạo ra được tỉ lệ chuyển đổi. Trong trường hợp này, cá nhân hóa xem như vô tác dụng.

Vì thế, các doanh nghiệp có định hướng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng cần xem xét năng lực của tổ chức để xác định được đâu là thời điểm thích hợp để ứng dụng. Hoặc doanh nghiệp có thể chuyển hướng từ cá nhân hóa sang hướng nhóm hóa (Group Customer), đây được xem một cách tiếp cận tinh giản hơn đáp ứng khách hàng cá nhân (Individual Customer). Hơn nữa, hành vi của khách hàng là yếu tố thay đổi theo từng thời kỳ, vì thế thuật toán cá nhân hóa cũng cần được cập nhật đi kèm với hoạt động phát triển sản phẩm đáp ứng nhu cầu, hành vi khách hàng. 

Những thách thức về đo lường và đạo đức

Hiện nay có rất nhiều bên cung cấp data theo yêu cầu giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí thu thập data. Nielsen nổi tiếng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu người tiêu dùng, đặc biệt là trong lĩnh vực truyền thông, quảng cáo và bán lẻ. Nielsen cung cấp dữ liệu chi tiết về hành vi người tiêu dùng, xu hướng thị trường và hiệu suất sản phẩm. Tuy nhiên, trước khi hợp tác và nhận nguồn data, doanh nghiệp nên kiểm tra mức độ uy tín của bên cung cấp. 

Ví dụ, Equifax là một trong những công ty cung cấp báo cáo tín dụng lớn nhất thế giới, đã bị rò rỉ dữ liệu của hàng triệu khách hàng, một phần do sử dụng và lưu trữ dữ liệu từ các nguồn không đủ bảo mật, dẫn đến một trong những vụ vi phạm dữ liệu lớn nhất lịch sử. Để bảo mật data cũng như có được nhiều insights độc quyền, Nike sẵn sàng thu mua một công ty dữ liệu để tích hợp vào hệ thống thông tin dữ liệu. 

Bản thân doanh nghiệp cũng cần trung thực trong quá trình đo lường hiệu quả của cá nhân hóa để phát hiện kịp thời các điểm bất cập trong quá trình triển khai. Không nên thổi phồng và cố gắng bám trụ nếu như cá nhân hóa vẫn còn là một phương diện vượt tầm so với năng lực doanh nghiệp tại thời điểm đó.

Kết

Có thể khẳng định, cá nhân hóa là một công nghệ tiến bộ trong hành trình theo đuổi khách hàng, giúp nhiều doanh nghiệp đạt được tỷ lệ chuyển đổi như kỳ vọng. Nhưng cũng không thể bỏ qua những thách thức còn tiềm ẩn trong công nghệ tiên tiến này. Người tham gia bán hàng trên sàn thương mại điện tử cũng có thể tận dụng các chính sách liên quan đến cá nhân hóa để điều chỉnh chiến lược bán hàng  phù hợp hơn. 

MBA Talk là chuỗi hội thảo với sự tham dự của các chuyên gia ở nhiều lĩnh vực, các lãnh đạo, quản lý cấp cao từ các doanh nghiệp đa quốc gia, tập đoàn lớn trong và ngoài nước cùng các Giáo sư – Tiến sĩ từ các trường đại học lớn tại Việt Nam & Nước ngoài. Các khách mời sẽ cùng thảo luận, chia sẻ nhiều vấn đề, tình huống thực tiễn trong kinh doanh nhằm cung cấp kiến thức theo hướng chuyên sâu, đúng triết lý đào tạo PSO (Problem Solving in Organization).