Mục lục
Churn rate (tỷ lệ khách hàng rời bỏ) là tỷ lệ phần trăm khách hàng từ bỏ sản phẩm của doanh nghiệp trong thời gian nhất định. Trung bình khách hàng hiện tại của doanh nghiệp có khả năng mua hàng cho lần tiếp theo 50% so với khách hàng mới. Và việc thu hút khách hàng mới đắt gấp 25 lần so với giữ chân khách hàng cũ.
Vậy nên, Churn rate được xem là một trong “key metric” ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp. Qua một vài dự án đã triển khai thành công, anh chị có thể tham khảo ứng dụng CDP giảm tỷ lệ Churn sau đây:
Tập trung trải nghiệm được cá nhân hóa – liền mạch
Điều này khá quan trọng, tuy nhiên, thực tế không “dễ” để thực hiện điều trên, và nguy cơ cao khách hàng sẽ từ bỏ. Vậy cần phải làm gì? Việc nên làm lúc này, sử dụng dữ liệu để phân tích, hiểu được hành vi cơ sở của khách hàng, mang đến thông điệp cá nhân hóa cho từng phân khúc khách hàng, trải nghiệm liền mạch.
Một trong những giải pháp có thể hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận “đúng thông điệp – đúng người – đúng thời điểm” là CDP (Customer Data Platform), CDP mang đến một cái nhìn “toàn diện” về mỗi cá nhân khách hàng, dựa vào đó mang đến trải nghiệm cá nhân hóa – liền mạch đa kênh → giảm tỷ lệ Churn rate hiệu quả.
Áp dụng chiến lược gia tăng upsell & cross sell
Để đảm bảo rằng chúng ta đang bán đúng sản phẩm cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm, các nhà quản lý nên theo dõi khách hàng tại các điểm tiếp xúc hiệu quả trên hành trình khách hàng của họ.
Đây là chiến lược trọng yếu giúp doanh nghiệp gia tăng doanh số bán hàng, thực có rất nhiều yếu tố để thúc đẩy upsell & cross sell, một trong những yếu tố trọng tâm chính là gợi ý những sản phẩm liên quan và tất nhiên là phải mang lại lợi ích cho khách hàng, đáp ứng sự hài lòng. Vậy phải làm gì?
Với CDP cho phép truy cập vào các dữ liệu tìm kiếm, lịch sử mua hàng, …. doanh nghiệp có thể gia tăng doanh thu dựa trên bằng cách gợi ý “sp tương tự”, thúc đẩy tương tác, hoàn toàn có thể Up Sell hay Cross Sell.
Dự đoán trước khi nào khách hàng “churn”
Điều này không hề dễ dàng, tuy nhiên chúng ta phải cần chuẩn bị một kịch bản trước để ứng phó khiến khách hàng phải “suy nghĩ lại”. Vậy làm điều này thế nào, thường để phân tích các chỉ số này phải sử dụng đến machine learning hay AI?
Nhưng thực tế có thể hoàn toàn phân tích dựa trên dữ liệu xu hướng hành vi của khách hàng trên CDP, sắp tới họ muốn mua cái gì, mua qua đâu cho tiện, điều gì trở ngại khiến họ không quay lại, giá, chất lượng,… Dựa vào đó, đưa ra chiến lược tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn.
Chia sẻ của Nguyễn Tuấn
