Ngày 22/08 vừa qua, Tomorrow Marketers đã tổ chức thành công webinar đầu tiên trong chuỗi sự kiện “From Data To Actionable Insight” với chủ đề “Digital Performance & Ecommerce”, nhằm giúp những ai làm Digital Performance trong E-commerce biết cách tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả. Sự kiện có sự tham gia của anh Minh Quang – Founder, CEO @Tomorrow Marketers và anh Quốc Tiến – Digital Customer Relationship & E-Commerce Lead @Schneider Electric, đồng thời cũng là trainer của khoá Data Analysis tại TM.
Hãy cùng Tomorrow Marketers điểm lại những nội dung chính trong webinar này nhé!
1. 5 mô hình kinh doanh thương mại điện tử phổ biến hiện nay
D2C – Direct To Consumers
Khái niệm
Đây là mô hình kinh doanh trong đó doanh nghiệp bán sản phẩm trực tiếp cho người tiêu dùng mà không thông qua bất kỳ bên trung gian nào. Thay vì bán qua các nhà bán lẻ hay nhà phân phối bên thứ ba, công ty sẽ bán hàng trực tiếp qua trang web của họ.
Ví dụ, một thương hiệu thời trang có thể tự sản xuất và bán các sản phẩm của mình trực tiếp cho khách hàng thông qua trang web riêng.
Nhận xét
Doanh nghiệp sử dụng mô hình này có thể kiểm soát toàn bộ trải nghiệm khách hàng, từ sản xuất đến phân phối, đồng thời giữ lại phần lớn lợi nhuận. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu khách hàng một cách trực tiếp, tạo điều kiện để điều chỉnh chiến lược tiếp thị và giá cả một cách linh hoạt.
Tuy nhiên, D2C đòi hỏi chi phí vận hành cao, kiến thức chuyên môn cao khi thực hiện chiến lược Digital Marketing và Logistics.
E-Retailer
Khái niệm
E-retailer là các nền tảng bán lẻ trực tuyến, đóng vai trò như cửa hàng ảo của các nhà bán lẻ. Chúng hoạt động tương tự như cửa hàng vật lý truyền thống, nhưng trên môi trường trực tuyến. Các nhà bán lẻ này cung cấp một loạt các sản phẩm từ nhiều thương hiệu khác nhau.
Ví dụ: Thế giới di động, Điện máy xanh, Bách hoá xanh, Hasaki,…
Nhận xét
Các e-retailer sở hữu một lượng lớn dữ liệu khách hàng, tạo điều kiện thuận lợi cho các thương hiệu tiếp cận và tương tác trực tiếp với đối tượng khách hàng mục tiêu. Tuy nhiên, mô hình e-retailer tiềm ẩn rủi ro về giá cả khi các e-retailer có thể tự ý điều chỉnh giá bán sản phẩm mà không cần sự đồng ý của doanh nghiệp.
Market place
Khái niệm
Marketplace là các sàn thương mại điện tử mà trên đó nhiều người bán có thể đăng bán sản phẩm của mình. Đây là nền tảng kết nối người bán và người mua, không sở hữu nguồn hàng của người bán.
Ví dụ: Shopee và Lazada
Nhận xét
Khi thương hiệu có mặt trên sàn thương mại điện tử sẽ tiếp cận được một lượng lớn người đang sử dụng sàn. Tuy nhiên, phí trả cho sàn khá cao (6-7% doanh thu cho một đơn hàng thành công), chi phí quảng cáo cũng cao nhưng biên lợi nhuận thấp, thậm chí lỗ.
Inventory Mix
Khái niệm
Inventory Mix là mô hình mà doanh nghiệp quản lý và sắp xếp hàng hóa trong kho để đảm bảo luôn có sẵn sản phẩm mà khách hàng cần, đồng thời tránh việc tồn đọng quá nhiều hàng hóa không bán được.
Ví dụ: Tiki quản lý kho hàng sao cho các sản phẩm bán chạy luôn được lưu trữ đầy đủ, trong khi những sản phẩm ít phổ biến hơn sẽ được lưu trữ với số lượng vừa phải. Việc này cũng bao gồm dự đoán nhu cầu của khách hàng dựa trên dữ liệu bán hàng trước đó để điều chỉnh tồn kho cho phù hợp, giúp tối ưu hóa quá trình bán hàng (ví dụ ship hoả tốc trong vòng 2 giờ).
Nhận xét
Bằng cách dự đoán chính xác nhu cầu và sắp xếp hàng hóa hợp lý, doanh nghiệp có thể tăng khả năng hài lòng của khách hàng và giảm thiểu rủi ro tài chính do hàng tồn kho lỗi thời hoặc không bán được.
Tuy nhiên, việc quản lý Inventory Mix đòi hỏi hệ thống theo dõi và phân tích phức tạp, cùng với khả năng dự đoán chính xác nhu cầu. Điều này có thể trở nên thách thức, đặc biệt trong các thị trường biến động mạnh, nơi xu hướng tiêu dùng thay đổi nhanh chóng.
Social commerce
Khái niệm
Social commerce là việc mua bán hàng hóa thông qua các mạng xã hội. Người bán hàng sẽ sử dụng các nền tảng như Facebook, Instagram, hoặc Tiktok để quảng bá và bán sản phẩm trực tiếp cho người tiêu dùng.
Nhận xét
Social commerce giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách trực tiếp và tạo dựng mối quan hệ gần gũi qua các nền tảng mạng xã hội, đồng thời giảm chi phí tiếp thị và tận dụng khả năng lan truyền mạnh mẽ của nội dung. Tuy nhiên, doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức như phụ thuộc vào chính sách của các nền tảng, khó kiểm soát trải nghiệm khách hàng và thu thập dữ liệu khá thủ công.
2. Các bài toán chung khi kinh doanh sàn thương mại điện tử
Nhiều người thường nghĩ rằng chỉ cần tập trung vào Digital Performance trong E-commerce – tức tập trung vào các chiến dịch quảng cáo và khuyến mãi là đủ để thành công. Tuy nhiên, thực tế lại phức tạp hơn nhiều. Các thách thức chủ yếu nằm ở khâu vận hành, nơi mà các nhà kinh doanh phải đối mặt với nhiều bài toán khó khăn, bao gồm đo lường hiệu quả quảng cáo, quản lý chuỗi cung ứng và tồn kho, cũng như quản lý giao vận và hậu cần.
3. Ứng dụng Data để giải quyết bài toán Digital Performance trong E-commerce thế nào?
3.1. Bài toán Digital Performance trong E-commerce mà doanh nghiệp phải đối mặt
Bối cảnh: doanh nghiệp A chuyên nhập khẩu mỹ phẩm từ nước ngoài và kinh doanh trực tuyến tại Việt Nam. Doanh nghiệp đã triển khai các chiến dịch tìm kiếm từ khóa cho sản phẩm “kem dưỡng da” với ba cách tiếp cận khác nhau:
- 1:1: Đây là những từ khóa chính xác như “kem dưỡng da”, nhằm mục tiêu thu hút người dùng đang tìm kiếm trực tiếp sản phẩm này.
- Exact: Bao gồm các biến thể chính xác của từ khóa như “kem dưỡng da”, “KEM DƯỠNG DA”, hoặc “kem duong da”.
- Phrases: Là những cụm từ mở rộng liên quan đến từ khóa chính, như “kem dưỡng da nam”, “kem dưỡng da nữ giá tốt”, hoặc “kem dưỡng da ban đêm”.
Ngoài ra, doanh nghiệp A còn chạy nhiều chương trình ưu đãi khác nhau nhằm tăng cường hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo. Vấn đề chính mà doanh nghiệp cần giải quyết là xác định đâu là những quảng cáo và chương trình ưu đãi có tỷ lệ chuyển đổi tốt và mang lại lợi nhuận.
3.2. Xác định vấn đề cốt lõi bằng dữ liệu Digital Performance trong E-commerce
Để xác định vấn đề cốt lõi, bạn cần phải biết khách hàng đang làm gì (bước 1), họ thực hiện những bước nào (bước 2), và các bước đó có hiệu quả hay không (bước 3) để xác định vấn đề chính xác và đưa ra giải pháp phù hợp.
Bước 1: Hiểu cách khách hàng tương tác với sản phẩm trên sàn thương mại điện tử
Trước khi bạn có thể xác định vấn đề trong kinh doanh, bạn cần phải hiểu rõ về hành vi của khách hàng. Việc này bắt đầu bằng cách xem xét cách khách hàng tìm kiếm và chọn sản phẩm.
Khi khách hàng tìm kiếm sản phẩm, hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu để đưa ra các sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ. Việc này giúp bạn xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng như từ khóa, giá cả, và địa lý.
Bước 2: Phân tích hành trình khách hàng
Slide là một phần của khóa học Data Analysis – Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược
Hành trình khách hàng từ giai đoạn Nhận thức (Awareness) đến khi trở thành người mua hàng trung thành (Loyalty) cần được hiểu rõ để xác định các điểm chạm (Touchpoints) quan trọng trong quá trình này.
Bằng cách phân tích hành trình khách hàng, bạn có thể xác định các giai đoạn mà khách hàng có thể gặp vấn đề, chẳng hạn như không tìm được sản phẩm phù hợp hoặc không đủ thông tin để quyết định mua hàng. Từ đó, bạn có thể tập trung vào các giai đoạn/ điểm chạm quan trọng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Bước 3: Đo lường và phân tích các chỉ số
Slide là một phần của khóa học Data Analysis – Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược
Để đánh giá hiệu quả và xác định vấn đề cần giải quyết, bạn cần sử dụng các chỉ số cụ thể. Những chỉ số này cung cấp dữ liệu định lượng để bạn có thể xác định vấn đề một cách chính xác.
Sau khi hiểu rõ hành vi khách hàng và hành trình của họ, bạn cần đo lường hiệu quả của các bước đó bằng các chỉ số như Impression, Click, Conversion, và Engagement. Điều này giúp bạn xác định chính xác vị trí của vấn đề trong quá trình kinh doanh và đưa ra các giải pháp hiệu quả.
3.3. Thu thập, xử lý và trực quan hoá dữ liệu
Đầu tiên, bạn cần xác định các câu hỏi phân tích như “Quảng cáo sinh lời không?” và “Chi phí quảng cáo là bao nhiêu?”. Sau đó, thu thập các dữ liệu cần thiết từ các nguồn như số lần hiển thị (Impressions), số lần nhấp chuột (Clicks), số lần thêm vào giỏ hàng (Add to Cart), số lượng chuyển đổi (Conversions), doanh thu (Revenue), chi phí (Cost), v.v.
Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được tải lên Tableau để tiến hành xử lý. Trong bước này, bạn có thể tạo các cột mới, tính toán các chỉ số cần thiết, và làm sạch dữ liệu để tạo các biểu đồ. Sau đó, trực quan hoá các chỉ số quan trọng để dễ dàng nhận ra xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
3.4. Đọc số tìm insights
Tình hình tổng quan
Chiến dịch quảng cáo chưa hiệu quả khi tổng doanh thu thấp hơn tổng chi phí. Đặc biệt, Coupon Code và Promo Code là hai chương trình ưu đãi có chi phí cao nhất nhưng hiệu quả chuyển đổi thấp nhất. Điều này cho thấy việc giảm giá quá nhiều chưa chắc đã thu hút được khách hàng và tăng doanh thu.
Phân tích chi tiết
Hai chương trình Coupon Code và Promo Code chiếm tỷ lệ lớn nhất về tổng số lần hiển thị và tổng số lần click, nhưng tỷ lệ chuyển đổi lại rất thấp (dưới 10%). Ngược lại, chương trình Black Friday/Cyber Monday tuy có lượt xem ít hơn nhưng tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Có thể giả định khách hàng có xu hướng mua sắm nhiều hơn trong các dịp lễ lớn.
Rút ra insights
- Không nên quá phụ thuộc vào Coupon Code và Promo Code: Việc giảm giá quá nhiều không chỉ làm giảm lợi nhuận mà còn có thể làm giảm giá trị thương hiệu.
- Cần tập trung vào các chương trình ưu đãi có hiệu quả chuyển đổi cao hơn: Thay vì giảm giá, có thể tập trung vào các chương trình khuyến mãi khác như tặng quà, tích điểm, hoặc tạo ra các trải nghiệm mua sắm độc đáo.
- Tận dụng các dịp lễ lớn: Nên tập trung vào các dịp lễ lớn như Black Friday/Cyber Monday để tăng doanh thu.
Nếu không tận dụng dữ liệu, bạn có thể rơi vào trường hợp
- Suy nghĩ theo cảm tính rằng giảm giá luôn hiệu quả và thu hút khách hàng.
- Tự cho rằng các chương trình ưu đãi đều có hiệu quả như nhau. Thực tế, mỗi chương trình ưu đãi sẽ phù hợp với từng đối tượng khách hàng khác nhau.
- Quyết định cảm tính rằng chỉ cần tăng chi phí quảng cáo là sẽ tăng doanh thu, từ đó đầu tư vào chiến dịch kém hiệu quả.
Đọc thêm: 06 cái bẫy tâm lý khó lường khiến việc ra quyết định trở nên thiếu chính xác
Tạm kết
Chắc hẳn 2 giờ đồng hồ ngắn ngủi không đủ để các bạn tham gia có thể biết cách biến dữ liệu Digital Performance trong E-commerce thành “actionable insights” nhưng cũng đã phần nào đem đến cho các bạn một cái nhìn tổng quát và hướng tư duy mới về cách tận dụng dữ liệu để giải quyết bài toán doanh nghiệp.
Nếu bạn đã sẵn sàng để tận dụng dữ liệu cho các quyết định chiến lược và mong muốn trang bị Data Mindset bài bản cùng các Manager/Director tại các tập đoàn đa quốc gia, tham gia ngay khóa học Data Analysis tại TM Data School nhé!
