KẾT NỐI VÀO HỆ THỐNG

Nhận bộ công cụ hỗ trợ A1-Gads cùng nhiều ưu đãi giúp tối ưu tài khoản Google Ads ngay khi kết nối vào hệ thống.

case study omnichannel

Data analytics là gì? Quy trình phân tích dữ liệu và các loại data Marketer cần nắm

Kể từ khi ra mắt cách đây 6 năm, The Coffee House đã phát triển trở thành một trong những chuỗi những cửa hàng cà phê được yêu thích nhất trên khắp cả nước, với hơn 170 cửa hàng. Không chỉ vậy, đây còn là doanh nghiệp vô cùng thành công trên thị trường online, với trung bình 1 đơn hàng online/mỗi 1s , nhờ vào chuyển đổi số và ứng dụng data thành công.

Hành trình chuyển đổi của The Coffee House đã được anh Phú Võ, co-founder và phó giám đốc thương hiệu, chia sẻ tại sự kiện Omni-channel Playbook. Và trong bài viết này, A1 sẽ tổng hợp những yếu tố quan trọng nhất dẫn đến sự thành công của doanh nghiệp này. Để có thể gặt hái được thông tin bài này một cách tốt nhất, bạn cần nắm:

  • Kênh Omni-Channel là gì?
  • Data Analytics Analytics là gì?

Data analytics là gì?

Data analytics, hay còn gọi là phân tích dữ liệu, là quá trình xử lý và phân tích các tập dữ liệu thô, và đưa ra được kết luận và thông tin ẩn giấu trong các dữ liệu đó.

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể đưa ra các xu hướng, chỉ số, mà có thể dễ bị bỏ sót, nằm bên trong khối lượng lớn các thông tin mà doanh nghiệp thu thập được.  Những thông tin này có thể được sử dụng để tối ưu các quy trình, và từ đó, tăng hiệu suất của hệ thống hoặc của các hoạt động kinh doanh.

Data analytics không chỉ giúp đưa doanh nghiệp có thể hiểu các khách hàng của bạn hơn, mà còn giúp đánh giá các chiến dịch quảng cáo, cá nhân hóa các content, xây dựng các chiến dịch content và phát triển sản phẩm.

Thực tế về khả năng ứng dụng dữ liệu

Trở lại thị trường Marketing & Sale tại Việt Nam trong mấy năm qua, một mặt thổi phồng quá mức về Big Data, Machine Learning (trong khi ứng dụng trong thực tế rất hạn chế), một mặt bị chán nản bởi nạn mua bán thông tin (rồi spam sms, email, messenger tràn lan)….Tuy nhiên có nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Data Analytics rất thành công và tạo ra tăng trưởng vượt bậc. Ví dụ:

The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch tại quán, app, đặt hàng online… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm. Ví dụ sáng nay, Bình Thạnh âm u như sắp đổ mưa thì sẽ cần code gì cho thật “chill” và push tới nhóm nào trên app để ra được lượng đặt hàng tốt nhất. Việc đó dĩ nhiên không thể tự ngồi đoán bằng cơm.

The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm.

Cách The Coffee House xây dựng trải nghiệm thương hiệu liền mạch

Trong vòng 2 năm trở lại đây, The Coffee House đã thành công áp dụng việc đưa các trải nghiệm cà phê, từ offline truyền thống lên môi trường online. Để làm được điều đó, The Coffee House đã áp dụng 3 yếu tố quan trọng nhất của omni-channel.

#1: Hiểu được khách hàng của mình thông qua phân tích dữ liệu

Để hiểu được khách hàng, doanh nghiệp cần phải có những thông tin, những dữ liệu liên quan đến các khách hàng của bạn, từ đó, xây dựng nên chân dung chi tiết về các khách hàng của mình.

Thu thập dữ liệu khách hàng trên omni-channel

Đối với một chuỗi cửa hàng cà phê hoạt động trên cả hai nền tảng là online và offline, The Coffee House đã ứng dụng omni-channel để thu về những dữ liệu khách hàng thật sự quan trọng từ cả hai kênh này.

the coffee house

Qua kênh offline

Đối với các kênh offline, The Coffee House sẽ chỉ chú trọng thu thập những dữ liệu thật sự đơn giản như:

  • Hóa đơn của khách hàng tại cửa hàng: Khách hàng mua những gì, tại cửa hàng nào, thời gian ra sao, thời gian họ ngồi lại cửa hàng trong bao lâu.
  • Phản hồi của khách hàng: Những phản hồi này sẽ được nhân viên trực tiếp thu nhận tại cửa hàng hoặc sau mỗi cuộc gọi đến call center.

Đây là những thông tin mà bất kỳ ngành bán lẻ nào cũng có thể lấy được. Sau đó, họ sẽ kết hợp với những dữ liệu trên online.

Qua kênh online

Những dữ liệu trên online chính là hành vi của các khách hàng (đơn hàng đã đặt, xu hướng mới nhất, những gì các khách hàng đang quan tâm, v.v) trên các môi trường như: 

  • Mobile app
  • Website: 
  • Facebook/Instagram
  • Messenger/Chatbot
  • Social listening

Kết nối dữ liệu thu được với mục đích rõ ràng

Với những dữ liệu sau khi thu thập được từ đa kênh, doanh nghiệp sẽ bắt đầu kết nối các dữ liệu từ online sang offline, và từ đó xây dựng omni-channel insight

Omni-channel insight không chỉ giúp doanh nghiệp biết được các khách hàng mình là ai, mà còn có thể kết nối các thông tin để xây dựng social persona (chân dung khách hàng trên mạng xã hội).

Lý do mà doanh nghiệp cần phải xây dựng social persona của khách hàng là bởi vì: Hành vi và hồ sơ của các khách hàng sẽ khác nhau đối với từng nền tảng. 

Khi xây dựng được social persona, doanh nghiệp sẽ có thể có cái nhìn toàn diện về từng khách hàng của mình, từ đó có thể cá nhân hóa cho từng chiến dịch marketing&sales và tiếp cận các khách hàng của mình tại mọi điểm chạm.

#2 Giữ sự hiện diện và tương quan ở tất cả mọi nơi mà khách hàng đang có

số liệu người dùng internet

Như bạn có thể thấy, đa số các khách hàng của The Coffee House, những người trẻ từ 16-35 tuổi, đang có những hành vi như:

  • Dành nhiều thời gian cho việc sử dụng điện thoại và mua sắm trực tuyến
  • Hoạt động tích cực trên môi trường mạng xã hội (Facebook, Messenger)
  • Thường xuyên sử dụng các công cụ tìm kiếm 

Trong thời điểm dịch Covid-19, với phần lớn các cửa hàng phải đóng cửa, để tiếp tục tiếp cận các khách hàng này, The Coffee House đã ứng dụng 3 công cụ chính:

  • Chat bot: 

Ứng dụng ngôn ngữ đời thường và chat bot để tạo sự kết nối với khách hàng. Việc đặt hàng qua chatbot cũng vô cùng đơn giản và nhanh chóng, chỉ tốn khoảng 1 phút cho việc đặt hàng và 30 phút giao hàng.

  • Facebook location-based offer: 

The Coffee House hợp tác với Facebook để chạy các quảng cáo mà có thể thu hút các khách hàng trong vòng bán kính 1km và dẫn trực tiếp về cửa hàng.

  • Mobile App và tại cửa hàng: 

Các thông tin của khách hàng (thức uống yêu thích, tần suất quay lại, thời gian ngồi tại quán) sẽ được hiển thị trên màn hình của cửa hàng, và các nhân viên sẽ có thể đưa ra những yêu cầu phù hợp cho từng khách hàng. 

Không chỉ vậy, các hệ thống sẽ có thể đưa ra những ưu đãi phù hợp cho từng khách hàng. 

Ví dụ như, khách hàng chưa từng mua bánh tại cửa hàng, sẽ nhận được khuyến mãi giảm giá khi mua cà phê kèm với bánh.

#3: Content phù hợp

Công thức làm nội dung của The Coffee House:

công thức lên content

 Theo anh Phú, một content tốt phải bao gồm các insight phù hợp, cộng với một câu chuyện truyền cảm hứng, câu chuyện ở đây có thể được viết bằng video, hình ảnh hoặc là chữ. Và những yếu tố này phải mang lại ROI, chuyển đổi cho doanh nghiệp. Thiếu một trong 3 đều không được gọi là content tốt.

The Coffee House đã chuyển đổi số thành công trong mùa Covid

the coffee house delivery

Thời điểm cách ly toàn quốc do Covid-19 đã khiến hơn 90% cửa hàng của The Coffee House phải tạm ngưng hoạt động. Để duy trì doanh thu, doanh nghiệp này đã lên các chiến dịch truyền thông về dịch vụ Delivery (giao hàng tận nơi) đến tệp các khách hàng trung thành của mình. 

Sau khi khi triển khai, chiến dịch này đã mang lại cho họ những kết quả vượt cả mức mong đợi, và đã trở thành động lực giúp The Coffee House trở thành một trong những doanh nghiệp chuyển đổi số thành công nhất Việt Nam.

Họ đã làm điều đó như thế nào?

Bằng việc sử dụng các thuật toán, họ đã phân khúc ra được tệp The loyalist (khách hàng trung thành) trong số 1 triệu khách hàng được định danh của doanh nghiệp. Những người này là những khách hàng mà:

  • Tần suất sử dụng cao
  • Thường đi từ hai người trở lên
  • Ưa chuộng thức uống trà và cà phê
  • Thường sử dụng dịch vụ vào buổi sáng hoặc tối 
  • Có xu hướng quay lại cửa hàng sau X ngày

Sau khi phân khúc được tệp khách hàng, họ sẽ sử dụng chiến lược: Trong vòng X ngày đó, họ sẽ phải thuyết phục những vị khách này sử dụng dịch vụ giao hàng tận nơi trước khi quay lại cửa hàng.

chiến lược the coffee house delivery
0

Yếu tố mà họ cần cho chiến dịch này chính là: Đưa ra được đúng sản phẩm mà họ yêu thích, đúng thời gian mà họ yêu thích, với thông điệp thật sự phù hợp và được cá nhân hóa.

Đương nhiên, các khách hàng sẽ không ngay lập tức đổi sang phương thức mua hàng online mới. Đó chính là lý do tại sao các thông điệp quảng bá này sẽ được lặp đi lặp lại cho đến khi những vị khách này chấp nhận sử dụng dịch vụ và hình thành nên thói quen.

Các thông điệp quảng bá sẽ được truyền đi sử dụng omni-channel, thông qua các kênh như Messenger, thông báo trên app, quảng cáo Facebook retarget, Facebook Look-alike.

Case study: Chiến dich Farm to cup của The Coffee House (Từ nông trại đến tách cà phê)

Mục tiêu của chiến dịch này là: Mỗi hạt cà phê đều có một bản sắc riêng, và chúng ta phải bảo tồn những bản sắc đó, cũng như bảo tồn cá tính riêng của từng người

Để thực hiện mục tiêu đó, The Coffee House đã triển khai hai giai đoạn:

chiến dịch farm to cup

Giai đoạn 1: Truyền tải chủ đề của chiến dịch

Mục đích của giai đoạn này chính là truyền tải thông điệp của chiến dịch được diễn giải thông qua 3 video chính là:  

  • Khác biệt từ chất nguyên bản
  • Bản sắc nơi đất trồng
  • Cá tính hạt cà phê

Giai đoạn 2: Tăng ý định mua hàng của khách hàng

Thông qua chuỗi 20 video, mục đích của giai đoạn này chính cung cấp các thông điệp quảng bá tiếp cận đến đúng người, đúng thời điểm và đúng nơi.

Anh Phú nhấn mạnh, giai đoạn 2 chính là giai đoạn quan trọng nhất và là giai đoạn mà The Coffee House ứng dụng omni-channel. Với hệ thống CRM, doanh nghiệp này đã phân ra được 3 nhóm chính là:

  • Coffee and lifestyle lover: Những người yêu yêu thích các trải nghiệm cà phê tại The Coffee House
  • Location Seeker: những freelancer tìm kiếm một nơi để làm việc
  • Socializer: Những người thường đi theo nhóm.

Mỗi nhóm khách hàng sẽ được tiếp cận bằng các mẫu video quảng cáo và các chương trình khuyến mãi khác nhau.

Không chỉ vậy, những đối tượng có hành vi tương đồng giống như họ, cũng sẽ được tiếp cận bằng những quảng cáo và chương trình khuyến mãi phù hợp và được cá nhân hóa với Facebook Look-alike.

Chiến dịch này sau khi triển khai, đã giúp The Coffee House thu về:

  • Tăng 16 điểm % theo Brand Lift
  • 29 triệu lượt True Reach
  • TOP1 Social share of voice
  • Doanh thu E-commerce tăng trưởng 23%

Với những kết quả đạt được, đây được xem là chiến dịch thành công nhất của The Coffee House, theo Phó GIám Đốc của thương hiệu đã nói.

Kết luận từ Case Study thực tế The Coffee House

Sau những chia sẻ trên, Anh Phú Võ đã đúc kết ra những thông tin quan trọng nhất mà người nghe, đặc biệt là những doanh nghiệp muốn ứng dụng omni-channel vào quy trình hoạt động. Đó chính là:

  • Omni-channel chính là chiến lược lâu dài, không chỉ đơn thuần là một chiến dịch marketing.
  • Khách hàng chính là yếu tố quan trọng nhất
  • Dữ liệu và công nghệ chính là hai yếu tố quan trọng nhất. Không chỉ vậy, các doanh nghiệp còn cần phải có lý do và mục đích rõ ràng để có thể sử dụng hai yếu tố này hiệu quả.
  • Luôn hiện diện và tương quan trong mọi điểm chạm của khách hàng
  • Cá nhân hóa chính là yếu tố quan trọng hàng đầu
  • Đầu tư vào content, nhưng vẫn phải tối ưu ROI

[Đúc kết] 4 lợi ích quan trọng của của data analytics

#1 Tăng sự chính xác khi ra quyết định

Bạn có thể sử dụng các thông tin họ thu thập được data analytics để xây dựng nền tảng cho các quyết định của mình, từ đó dẫn đến đầu ra tốt hơn.

Data analytics loại trừ việc đưa ra quyết định dựa trên suy đoán trong quá trình lên các chiến dịch marketing, hay chọn các content để xây dựng, hoặc trong quá trình phát triển sản phẩm, và hơn thế nữa. 

Không chỉ vậy nó còn giúp bạn có cái nhìn chi tiết hơn về các khách hàng của mình, từ đó, đáp ứng tốt hơn các nhu cầu của họ.

Với sự phát triển của các công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại, bạn có thể liên tục thu thập và phân tích các dữ liệu mới, giúp bạn luôn được cập nhật các thông tin mới nhất so với thời gian thực.

#2 Marketing hiệu quả hơn

Bạn càng hiểu các khách hàng của mình bao nhiêu, thì các chiến dịch marketing của bạn càng hiệu quả. Không chỉ vậy, data analytics còn có thể cung cấp các thông tin hữu ích về hiệu suất các chiến dịch của bạn, để bạn có thể tùy chỉnh và tối ưu các kết quả đầu ra.

Một số công cụ data analytics có thể giúp bạn thu thập được insight người xem, từ đó biết được phân khúc đối tượng nào sẽ tương tác với các chiến dịch và có khả năng chuyển đổi cao. 

Với các thông tin bạn có được, bạn có thể phát triển các thông điệp khác nhau cho từng phân khúc khách hàng, từ đó, cải thiện khả năng tiếp cận, mang lại nhiều chuyển đổi hơn và tránh lãng phí các tài nguyên quảng cáo.

#3 Dịch vụ khách hàng tốt hơn

Các dữ liệu từ data analytics cho phép bạn có thể tùy chỉnh các dịch vụ khách hàng phù hợp hợp với nhu cầu của từng người, giúp doanh nghiệp có thể cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ tốt hơn đối với các khách hàng của mình.

#4 Quy trình hoạt động hiệu quả hơn

Data analytics có thể giúp sắp xếp hợp các quy trình hoạt động, tiết kiệm chi phí và tối ưu kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Khi bạn đã biết khách hàng mong muốn gì, thì bạn sẽ tiết kiệm nhiều thời gian hơn trong việc thiết kế quảng cáo phù hợp với đối tượng khách hàng của mình. 

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu

Để có thể phân tích các dữ liệu một cách hiệu quả, bạn sẽ cần sự tham gia của các công cụ và thuật toán. Sự hỗ trợ của các công cụ này sẽ giúp việc phân tích được chính xác hơn và tiết kiệm thời gian hơn. Dưới đây là 5 công cụ phổ biến được ứng dụng trong data analytics.

#1: Tableau

Tableau là công cụ trực quan dữ liệu có giao diện thân thiện với người dùng, dễ dàng sử dụng các tính năng cơ bản. Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu: Relational database, NoSQL database, Multi-dimensional database, Big Data Platform, File data sources (Excel,csv, txt, Json, pdf, mdb, Tableau)

Khả năng trực quan dữ liệu mạnh mẽ.

tableu

#2 FineReport

Với giao diện gần giống Excel và khả năng kéo thả các đối tượng. FineReport là công cụ rất phù hợp cho những người mới bắt đầu. Bất kì ai đã từng dùng Excel đều có thể nhanh chóng sử dụng phần mềm này.

finereport

#3 Power BI

Đây là một công cụ đến từ Microsoft và được ứng dụng khá nhiều trong doanh nghiệp. Power BI giúp nâng tầm của các công cụ như Excel Pivot Table và Excel lên một tầm cao mới. Bạn có thể sử dụng phiên bản miễn phí nhưng sẽ bị giới hạn các dữ liệu có thể xử lý.

power bi

#4 Qlikview

QlikView là một công cụ tự phục vụ hoạt động với công nghệ liên kết của riêng mình và công nghệ bộ nhớ trong. Giao diện trực quan, dễ sử dụng, đi kèm tính năng tìm kiếm thông minh, không cần xây dựng khối, phù hợp cho phân tích ad hoc hơn là các phân tích hằng ngày.

qulikview

#5 Sisense

Sisense có giao diện trực quan, vận hành theo cơ chế kéo thả. Cộng đồng online đông đảo, dù không quá đông như Tableau nhưng tài nguyên ở đây đủ để người mới có thể làm quen và sử dụng.sisense

#6 A1 Analytics

Nếu như bạn đang bắt đầu làm quen với việc phân tích dữ liệu, thì bạn có thể sử dụng công cụ A1 Analytics. 

Công cụ này cho phép bạn có thể kết nối với nguồn dữ liệu đơn giản như Google Sheet. Không chỉ vậy, công cụ này còn có thể hỗ trợ bạn trực quan hóa các dữ liệu từ hơn 12 nguồn khác nhau (Facebook, Google, Google Analytics, v.v). 

Bên cạnh đó, công cụ bao gồm thư viện hơn 20 báo cáo mẫu dành cho Marketing và Sales, bạn chỉ cần kết nối nguồn dữ liệu là đã có thể bắt đầu công việc phân tích các hoạt động trong công ty của mình.

Theo dõi kết quả hoạt động trên Youtube

Ứng dụng data analytics trong kinh doanh

Data analytics được ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực kinh doanh, một số ví dụ điển hình như:

  • Du lịch và nhà hàng khách sạn: Các doanh nghiệp này có thể thu thập các dữ liệu khách hàng và tìm ra được nhu cầu, thói quen, mong muốn của các khách hàng, từ đó, phục vụ khách hàng một cách tốt nhất, cũng như dự đoán xu hướng của từng phân khúc khách hàng.
  • Bán lẻ: Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để đáp ứng các nhu cầu liên tục thay đổi của người tiêu dùng. Những thông tin này có thể giúp doanh nghiệp xác định được xu hướng, gợi ý sản phẩm và tăng lợi nhuận.
  • Ngân hàng: Các tổ chức tài chính có thể sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán tình hình tài chính của một người và xác định chính xác khả năng trả nợ của khách hàng. Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu còn có thể giúp các tổ chức phát hiện ngay hoặc  những giao dịch gian lận.
  • Chăm sóc sức khỏe: Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe phân tích dữ liệu bệnh nhân để đưa ra các chuẩn đoán và lựa chọn điều trị. Phân tích dữ liệu cũng góp phần phát hiện các phương pháp phát triển thuốc mới.

Các doanh nghiệp ứng dụng data analytics thành công tại Việt Nam

Trở lại thị trường Marketing & Sale tại Việt Nam trong mấy năm qua, một mặt thổi phồng quá mức về Big Data, Machine Learning (trong khi ứng dụng trong thực tế rất hạn chế), một mặt bị chán nản bởi nạn mua bán thông tin (rồi spam sms, email, messenger tràn lan)….Tuy nhiên có nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Data Analytics rất thành công và tạo ra tăng trưởng vượt bậc. 

The Coffee House

The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch tại quán, app, đặt hàng online… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm. 

Ví dụ sáng nay, Bình Thạnh âm u như sắp đổ mưa thì sẽ cần code gì cho thật “chill” và push tới nhóm nào trên app để ra được lượng đặt hàng tốt nhất. Việc đó dĩ nhiên không thể tự ngồi đoán bằng cơm.

The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm.

Grab

Grab chia khách hàng ra thành các nhóm: promo hunter (thích code KM), gấp (luôn cần có xe ngay lập tức), tiền không phải nghĩ (không quan tâm đến giá)… từ đó đưa ra chương trình ưu đãi riêng. 

Ví dụ nhóm promo hunter sẽ luôn nhận được code ngập mặt (50%, giảm 30k…) đủ để họ không dao động trước Go-viet/ Be; còn nhóm Gấp sẽ luôn đảm bảo có xe trong vòng 3’ khi đặt (từ đó phải tối ưu thuật toán điều xe); và nhóm cuối thì dù surge giá họ cũng không bận tâm (để bù lại code đã cho nhóm promo hunter). 

Việc này được làm tức thời, trên hàng triệu cuốc mỗi ngày. Dĩ nhiên không thể làm bằng tay.

Topica

Topica/ VNG có 1 hệ thống đo lường dữ liệu từ tất cả kênh Quảng cáo (Google/Facebook/CocCoc…) đến khách hàng (crm) và giao dịch (mua khoá học), chia theo từng sản phẩm, từng team, từng chiến dịch. 

Từ đó họ thấy rất rõ hiệu quả từ marketing đến sale một cách chính xác, tự động và vô cùng trực quan. Tiết kiệm đến 50% thời gian của marketing cho việc họp hành, tranh cãi (nhân với số lượng nhân sự hàng trăm người thì đó là con số vô cùng giá trị).

Kết luận

A1 mong là bạn đã hiểu được data analytics là gì và cách làm sao để áp dụng nó vào doanh nghiệp. Việc nhanh chóng áp dụng data analytics giúp các doanh nghiệp không lãng phí nguồn tài nguyên dữ liệu thu thập được. Việc phân tích dữ liệu hiệu quả, giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất làm việc của doanh nghiệp, từ đó, giúp phát triển doanh nghiệp một cách tối ưu.