Lựa chọn kênh và điểm tiếp xúc khách hàng phù hợp có thể là một phần không thể thiếu trong chiến lược tiếp thị của nhà bán lẻ. Khách hàng khao khát thông tin chi tiết mang tính dự đoán, dịch vụ chăm sóc khách hàng thông minh và thương mại không ma sát với trải nghiệm đa kênh bất kể họ sử dụng loại kênh nào, loại thiết bị nào để tương tác với thương hiệu.
Tích hợp là chìa khóa cho trải nghiệm đa kênh
Những người truyền bá về tự động hoá tiếp thị thường tuyên bố rằng: Tích hợp dữ liệu và Nền tảng là điều tối quan trọng trong nhiệm vụ tạo ra chế độ xem khách hàng 360 độ với trải nghiệm thương hiệu gắn kết.
Nói cách khác: Nhà bán lẻ cần một hệ sinh thái thống nhất để thu thập dữ liệu khách hàng và cho phép tạo ra các trải nghiệm khách hàng liền mạch trên tất cả các kênh và điểm tiếp xúc.
Ứng dụng CDP 365 giúp doanh nghiệp tăng doanh thu
CDP chính là một hệ sinh thái thống nhất có thể giúp xây dựng chân dung khách hàng toàn diện, phân loại, kết nối vào hệ thống tiếp thị và bán hàng đa kênh của doanh nghiệp.
Ông Serm Teck Choon – Co-founder & CEO của Antsomi, công ty ứng dụng CDP (Customer Data Platform) 365 với mục đích giúp doanh nghiệp tăng doanh số – mục tiêu quan trọng nhất của chuyển đổi số, đặc biệt khi làn sóng thứ tư của Covid-19 ảnh hưởng nghiêm trọng tới hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Theo ông, đâu là những đối tượng bị thiệt hại nhất bởi Covid-19 ở khu vực Đông Nam Á, đặc biệt là Việt Nam?
Trong hai năm qua, chúng tôi nhận thấy đối tượng bị thiệt hại nhất là các chuỗi bán lẻ với mạng lưới rộng lớn, từ vài chục điểm bán trở lên. Theo thống kê của chúng tôi, tỷ lệ doanh thu ở các chuỗi bán lẻ trước dịch bệnh được phân chia như sau: 90-95% tới từ những người mua sắm ở cửa hàng trực tiếp (offline), và 5-10% tới từ kênh trực tuyến (online). Khi đại dịch xảy ra, chính phủ ở nhiều quốc gia đưa ra các quy định về giãn cách xã hội, nhiều cửa hàng lúng túng và chuyển sang bán hàng online gấp rút mà chưa có sự chuẩn bị trước đó.
Covid-19 có lẽ là giọt nước tràn ly chỉ ra rõ hơn vấn đề đã tồn tại từ trước ở các doanh nghiệp bán lẻ mà họ chưa thể giải quyết triệt để: Chưa áp dụng chuyển đổi số, hoặc chuyển đổi chưa đúng cách.
Vậy các doanh nghiệp nên có thay đổi gì trong việc xây dựng các chiến lược về tiếp thị và bán hàng để thích ứng với những thay đổi nói trên?
Như đã nói, doanh thu hiện tại của các doanh nghiệp bán lẻ đa phần nằm ở nhóm khách hàng mua sắm tại cửa hàng. Điều này đặt ra bài toán đối với doanh nghiệp hậu Covid-19: làm sao để đưa khách hàng từ điểm bán trực tiếp lên đa kênh (omnichannel). Đây là hành trình đi ngược lại với cách chuyển đổi số mà các doanh nghiệp đang thực hiện: Dẫn dắt khách hàng đi từ các kênh online (mạng xã hội, email marketing…) đến mua sắm tại kênh bán trực tiếp.
Lợi thế của nhóm doanh nghiệp bán lẻ theo chuỗi lớn là họ có được nhiều thông tin của khách hàng thân thiết. Vấn đề là họ cần một công cụ để hợp nhất, phân tích và tích hợp những thông tin đó vào các chiến dịch tiếp thị đang triển khai trên các nền tảng kỹ thuật số (digital). Đây là một chiến lược quan trọng của doanh nghiệp, với sự tham gia của tất cả bộ phận, chứ không còn đơn thuần là công cụ hỗ trợ cho hoạt động marketing và bán hàng.
Ông có gợi ý gì cho các doanh nghiệp bán lẻ nhằm tận dụng công nghệ để giải quyết bài toán nói trên?
Thực tế là đa số doanh nghiệp hiện tại đã tích hợp công nghệ trong việc chuyển đổi số và quản trị bán hàng, nhưng vẫn chưa đủ trong thời điểm hiện tại.
Để hợp nhất dữ liệu khách hàng đa kênh (omnichannel), từ điểm bán cho đến các nền tảng bán hàng online, tương tác, chăm sóc và dõi theo quá trình gia tăng nhu cầu mua sắm… của mỗi vị khách, họ cần một giải pháp được đo ni đóng giày cho việc này. Đó là CDP (Customer Data Platform) – Giải pháp quản trị dữ liệu khách hàng.
Tôi tạm tóm tắt ba chức năng lớn nhất của CDP: Xây dựng chân dung khách hàng toàn diện, phân loại, và kết nối vào hệ thống tiếp thị và bán hàng đa kênh của doanh nghiệp (omnichannel marketing & sales); Đo lường hiệu quả của mức độ tương tác qua mua sắm giữa khách hàng với doanh nghiệp khi thực hiện các chiến dịch tiếp thị; Cung cấp các chiến dịch tự động hoá, giúp doanh nghiệp theo chân khách hàng xuyên suốt chu kỳ mua sắm theo thời gian…
Tựu trung lại, CDP sẽ giúp đội ngũ tiếp thị và bán hàng kết nối với nhau tốt hơn, triển khai nhanh hơn, và quan trọng nhất là tăng doanh thu với chi phí tiếp thị tối ưu.
Ông có thể chia sẻ một số trường hợp cụ thể mà Antsomi đã hỗ trợ khách hàng trong việc tích hợp CDP vào hệ thống?
Ở Philippines, chúng tôi hợp tác xây dựng Davi GoRewards – hệ thống Loyalty (chăm sóc/phục vụ khách hàng thân thiết) cho Davi – tổ hợp chuỗi bán lẻ lớn nhất quốc gia này với hơn 3.000 điểm bán.
Trước khi áp dụng CDP, Davi mất khoảng vài tuần từ thời điểm chốt kế hoạch tiếp thị cho tới lúc triển khai, đồng thời bị hạn chế về đo lường kết quả từ các chiến dịch tới mỗi khách hàng. Giải pháp CDP 365 đã xử lý các loại dữ liệu đa kênh: SKU (mã số sản phẩm), thông tin POS & CRM của khách hàng (email/mobile) ở điểm bán trực tiếp, thông tin để lại qua kênh online (Facebook,Survey), Data lake.
Sau đó, nhân viên tiếp thị tại Davi sẽ nhận lại được một chân dung toàn diện (360 độ) của khách hàng, và có thể gửi một thông điệp được cá nhân hóa cho họ qua đa kênh (email/sms/digital…). Khoảng thời gian để làm việc này là 15 phút. Quan trọng hơn, đội ngũ marketing có thể đánh giá nhanh chóng hiệu quả của các chiến dịch tới từng khách hàng ngay khi khách hàng có mua sắm trên đa kênh liên kết tương tác với thông điệp truyền thông.
Antsomi là một trong những đơn vị tiên phong trong khu vực Đông Nam Á cung cấp giải pháp CDP. Vậy đâu là sự khác biệt giữa CDP 365 với các đơn vị khác?
Với Antsomi, có hai điểm khác biệt lớn nhất ở CDP 365, thứ nhất là cung cấp dịch vụ đầu cuối, tích hợp từ CDP tới tự động hóa tiếp thị (Marketing Automation) và báo cáo, nghĩa là khách hàng chỉ cần đăng ký một phần mềm để giải quyết tất cả các nhu cầu trong việc thiết lập giải pháp tiếp thị và bán hàng đa kênh cho doanh nghiệp. Thứ hai là mức độ bản địa hóa phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp ở từng thị trường khác nhau. Chúng tôi tận dụng AI và Big data để cung cấp các chức năng cá nhân hoá, dự đoán tệp khách hàng tiềm năng, xu hướng mua hàng để doanh nghiệp đưa ra nhận định chính xác trước các quyết định quan trọng.
