Nổi BậtĐã có Tập 2 | Sách Kênh tương tác chủ đạo The Master ChannelXem Thêm

10 Phân Khúc Khách Hàng Ngành Bán Lẻ Và Bí Quyết Marketing Hiệu Quả

Phân khúc khách hàng (customer segmentation) là chiến lược phân chia tệp khách hàng thành các nhóm nhỏ dựa trên những đặc điểm chung. Bằng cách áp dụng phân khúc khách hàng và thông tin chi tiết về khách hàng, bạn có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh mới, xác định cơ hội gia tăng lợi nhuận và cải thiện marketing perfomance trên tất cả các kênh và điểm chạm (touchpoint) với khách hàng.
Biên tập viên
Loc Pham
10 Tháng Bảy 2024
PangoCDP • Nền tảng thống nhất dữ liệu khách hàng

Mục lục

Chia sẻ

Tags

Phân khúc khách hàng (customer segmentation) là chiến lược phân chia tệp khách hàng thành các nhóm nhỏ dựa trên những đặc điểm chung. Bằng cách áp dụng phân khúc khách hàng, bạn có thể gia tăng hiệu quả bán hàng trên tất cả các kênh và điểm chạm (touchpoint) với khách hàng.

Thông tin chi tiết về khách hàng và phân khúc khách hàng là “chìa khóa vàng” giúp bạn mở ra lợi thế cạnh tranh mới, xác định cơ hội gia tăng lợi nhuận và cải thiện marketing performance.

Để phân khúc khách hàng ngành bán lẻ tốt nhất, bạn cần sử dụng Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) tích hợp các công cụ phân khúc như PangoCDP. Công cụ này giúp bạn quản lý dữ liệu hiệu quả, tạo các phân khúc khách hàng có giá trị và tự động cập nhật đối tượng mục tiêu trên các hệ thống dữ liệu bán lẻ khác. Ngoài ra, PangoCDP còn giúp tận dụng các phân khúc mới nổi trong bán lẻ, tăng cường chiến lược tiếp cận và nâng tầm trải nghiệm khách hàng.

PangoCDP giúp việc tạo các phân khúc khách hàng trở nên dễ dàng hơn. Ảnh: Pango Team.

Dưới đây là 10 phân khúc khách hàng “then chốt” bạn sẽ gặp trong ngành bán lẻ, cùng các mẹo Marketing hiệu quả để “chinh phục” khách hàng.

1. Khách hàng hiện hữu và khách hàng tiềm năng

Hầu hết các doanh nghiệp đều có thông tin về khách hàng hiện hữu và khách hàng tiềm năng trong cơ sở dữ liệu.

Động cơ mua hàng và kỳ vọng của khách hàng hiện tại khác với khách hàng tiềm năng chưa thực hiện giao dịch mua hàng lần đầu. Do đó, bất kỳ chiến dịch Marketing nào được triển khai đến từng nhóm đều cần phải điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh. 

Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu khách hàng hoặc nền tảng thông tin khách hàng để xác định các đặc điểm chung của khách hàng có giá trị cao, bạn có thể tùy chỉnh thông điệp phù hợp để khuyến khích khách hàng tiềm năng mua các sản phẩm có giá trị cao. Chiến lược này giúp thu hút khách hàng hiệu quả hơn và tăng Giá trị vòng đời khách hàng (CLV) dài hạn.

Ví dụ: Khi marketing tới khách hàng tiềm năng, bạn có thể giới thiệu các sản phẩm “chủ lực” với mức giảm giá hấp dẫn để thu hút họ mua hàng. Các sản phẩm “chủ lực” là sản phẩm có khả năng cao chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng trung thành, giá trị cao. Do đó, chiến lược này thu hút người mua chất lượng cao hơn.

2. Phân khúc nhân khẩu học dựa trên giới tính

Không có gì khiến khách hàng khó chịu hơn việc nhận được email quảng cáo với các sản phẩm không phù hợp với giới tính của họ. Sai lầm này có thể hủy hoại các cơ hội để khách hàng tiếp tục quan tâm và tương tác với thương hiệu.

Do đó, bạn nên cẩn trọng trong việc phân nhóm cơ sở dữ liệu khách hàng theo giới tính và sau đó nhắm mục tiêu từng giới tính bằng nội dung phù hợp. Ví dụ: Phân khúc giới tính rất phù hợp cho các chiến dịch tặng quà, chẳng hạn như nhắm mục tiêu đến những người cha đang mua sắm trong dịp Ngày của Mẹ.

Ví dụ: Chuỗi bán lẻ thời trang Couple TX (bán đồ cho cặp đôi), họ đã triển khai hàng loạt chiến dịch dựa trên việc phân khúc khách hàng để gửi voucher cá nhân hoá theo ngày sinh nhật trên The Master Channel. Không dừng lại ở đó, khách hàng sẽ được nhắc nhở sử dụng nếu họ chưa dùng voucher hoặc  sẽ nhận những thông điệp cá nhân hóa khuyến khích mua hàng. Đội ngũ marketing/sale của doanh nghiệp bán lẻ được chủ động khởi tạo các chiến dịch gửi tin phù hợp, linh động thay đổi thông điệp/thông tin khuyến mãi nhờ cập nhật báo cáo “real-time” cung cấp thông tin chi tiết về trạng thái nhận voucher, có quan tâm hay không, bao nhiêu người redeem và redeem ở store nào.

Demo chiến dịch phát voucher với khảo sát ý kiến của khách hàng thông qua Mini App trên The Master Channel. Ảnh: Pango Team.

3. Phân khúc theo tương tác email

Email là một kênh tương tác tuyệt vời để nhắm mục tiêu lại những khách hàng cũ, nhưng nhược điểm là không thể tiếp cận những khách hàng đã chọn không nhận email, có nguy cơ rời bỏ thương hiệu.

Trên thực tế, hơn 2/3 số khách hàng không còn mua hàng của thương hiệu đã chọn không nhận email. Vì vậy, nếu bạn đang sử dụng email làm kênh tái tương tác duy nhất thì bạn đang bỏ lỡ cơ hội thu hút lại phần lớn khách hàng cũ của mình.

Để thu hút lại những khách hàng này, bạn hãy phân khúc cơ sở dữ liệu theo trạng thái tương tác email và nhắm mục tiêu những khách hàng đã chọn không nhận email qua các kênh khác.

Ví dụ: Wondercide đã nhắm mục tiêu đến những khách hàng không nhận email thông qua thư quảng cáo trực tiếp, mang lại ROI 600%.

4. Phân khúc theo kênh mua sắm ưu tiên

Một số khách hàng thích mua sắm trực tuyến, một số lại thích trải nghiệm tại cửa hàng, trong khi những khách hàng khác có thể thích kết hợp cả hai.

Trong việc phân khúc khách hàng ngành bán lẻ hiệu quả, hiểu rõ kênh ưa thích của khách hàng là “yếu tố then chốt” để nhắm mục tiêu. Nếu bạn biết kênh cụ thể mà họ thường xuyên sử dụng, bạn có thể điều chỉnh chiến dịch Marketing phù hợp với họ trên kênh đó.

Ví dụ: Bạn có thể nhắm mục tiêu các phân khúc khách hàng thích mua sắm tại cửa hàng bằng các thông điệp và ưu đãi “hot” khuyến khích họ ghé qua cửa hàng. Hoặc, nếu mục tiêu của bạn là chuyển những người mua sắm tại cửa hàng sang cửa hàng online—như nhiều doanh nghiệp buộc phải làm trong đại dịch COVID-19—bạn có thể cân nhắc tặng ưu đãi giảm giá “đặc biệt” cho phân khúc này ở lần đặt hàng trực tuyến đầu tiên của họ.

Để hiểu toàn diện về sở thích và hành vi chọn kênh mua sắm của khách hàng, việc đo lường các chỉ số đa kênh (omnichannel metrics) là rất quan trọng. Các chỉ số này bao gồm: Giá trị vòng đời khách hàng (CLV), tỷ lệ mua hàng lại và lợi nhuận từ khách hàng.

5. Phân khúc theo hành vi: Hoạt động và ngừng hoạt động

Tỷ lệ rời bỏ thương hiệu (churn rate) là kẻ thù của mọi doanh nghiệp. Do đó, bạn cần hiểu lý do và thời điểm khách hàng ngừng tương tác (mua hoặc sử dụng sản phẩm/dịch vụ) — điều này có thể thực hiện bằng cách đo lường các chỉ số giữ chân khách hàng (customer retention metrics) quan trọng. Hiểu được nguyên nhân khiến khách hàng cũ ngừng mua hàng, bạn có thể xây dựng kế hoạch tái thu hút để kéo họ trở lại với thương hiệu của mình.

Phân khúc cơ sở dữ liệu của bạn thành các nhóm khách hàng đang hoạt động (active) hoặc đã ngừng hoạt động (lapsed) sẽ đảm bảo bạn nhắm mục tiêu đến những khách hàng hiện tại với thông điệp phù hợp để giữ chân họ. Đồng thời, bạn có thể điều chỉnh các hoạt động Marketing cho những khách hàng đã ngừng hoạt động để thu hút họ trở lại.

Ví dụ: Bạn có thể gửi cho họ những thông điệp như “Chúng tôi nhớ bạn” hoặc “Đã lâu rồi bạn chưa đặt hàng – Bạn có muốn mua sắm thêm không?”

6. Phân khúc RFM: Tần suất – Giá trị – Thời gian mua hàng

Tần suất mua hàng (frequency), giá trị đơn hàng (monetary value) và thời gian mua hàng gần nhất (recency) của khách hàng có thể tiết lộ những khác biệt then chốt về động lực mua sắm giữa các phân khúc khách hàng. Động lực mua hàng sẽ khác biệt giữa những khách hàng mua thường xuyên, giá trị đơn hàng cao và những khách hàng mua ít, giá trị đơn hàng thấp, nên bạn phải điều chỉnh thông điệp Marketing để đạt được kết quả tốt nhất.

Phân khúc RFM là phương pháp đã được kiểm chứng và tin dùng nhằm thấu hiểu và thu hút các nhóm khách hàng khác nhau.

7. Phân khúc theo giá trị vòng đời khách hàng (CLV)

Giá trị vòng đời khách hàng (CLV) là chỉ số quan trọng nhất để hiểu rõ tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, mức độ trung thành tương đối của các nhóm khách hàng và các phân khúc bạn nên tập trung  thời gian, công sức và tài nguyên.

Phân khúc theo giá trị vòng đời khách hàng giúp bạn hiểu chân dung khách hàng nào mang lại giá trị cao nhất cho thương hiệu. Sau đó, bạn có thể xây dựng các nhóm đối tượng mục tiêu tương đồng (lookalike audiences) dựa trên các phân khúc có giá trị cao này và sử dụng chúng để tăng hiệu quả cho các chiến lược thu hút và giữ chân khách hàng.

Để phân khúc khách hàng hiệu quả theo CLV, điều đầu tiên bạn cần là biết cách đo lường chỉ số này.

8. Phân khúc theo trạng thái thành viên

Khách hàng thân thiết luôn cần được nhắm mục tiêu khác với các khách hàng thông thường, vì họ có xu hướng mang lại giá trị cao cho thương hiệu. Việc phân nhóm khách hàng theo tình trạng thành viên cho phép bạn triển khai các chương trình quà tặng đặc biệt, ưu đãi độc quyền và các chiến dịch marketing được cá nhân hóa cho những khách hàng giá trị nhất.

Ngoài ra, bạn có thể nhắm mục tiêu đến các phân khúc không phải thành viên với các ưu đãi hấp dẫn nhằm khuyến khích họ tham gia chương trình khách hàng thân thiết.

9. Phân khúc dựa trên sở thích sản phẩm và dự đoán hành vi mua

Dữ liệu lịch sử mua hàng cung cấp cho bạn thông tin chi tiết có giá trị về sở thích và xu hướng mua sắm của khách hàng. Bằng việc sử dụng PangoCDP tích hợp các công cụ phân tích dự đoán, bạn có thể dự đoán sản phẩm phù hợp tiếp theo cho từng khách hàng, từ đó triển khai các chiến dịch marketing cá nhân hóa đến khách hàng.

Nhờ những phân tích dự đoán này, bạn có thể nhắm mục tiêu khách hàng với những thông điệp phù hợp vào thời điểm thích hợp để cải thiện tỷ lệ giữ chân và tăng giá trị vòng đời của khách hàng.

10. Phân khúc dựa trên điểm NPS

Phân khúc khách hàng ngành bán lẻ cuối cùng là dựa trên điểm NPS. Khảo sát NPS là một khảo sát phổ biến được các thương hiệu và nhà bán lẻ sử dụng để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng. Bằng cách đặt ra những câu hỏi đơn giản về mức độ hài lòng với thương hiệu và sản phẩm, bạn có thể hiểu rõ hơn những yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng và nguyên nhân khiến họ rời bỏ thương hiệu.

Việc phân nhóm cơ sở dữ liệu của bạn thành các phân khúc người ủng hộ và người chỉ trích có thể giúp bạn khám phá thêm về thái độ, sở thích và hành vi của khách hàng.

Phân khúc khách hàng ngành bán lẻ dễ dàng

Bất kể cách tiếp cận phân khúc khách hàng của bạn là gì, PangoCDP hoặc các giải pháp phân tích dữ liệu bán lẻ khác có tích hợp các công cụ phân khúc đều có thể giúp bạn khám phá những thông tin chi tiết, sâu sắc và hữu ích hơn về khách hàng. Từ đó giúp bạn triển khai những chiếc lược nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng trong ngành bán lẻ. 

Liên hệ PangoCDP ngay để nhận tư vấn chi tiết!

Đọc thêm:

Loc Pham

Bài Viết Liên Quan

10 Th7 2024
Vì chi phí để thu hút khách hàng mới cao gấp 5 lần so với giữ chân khách hàng hiện tại, nên tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng là yếu tố cực kỳ quan trọng để cải thiện lợi nhuận ròng của doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng phương pháp bán lẻ dựa trên dữ liệu, bạn có thể xác định các chỉ số hàng đầu về tình trạng rời bỏ thương hiệu (churn) để can thiệp và giữ chân khách hàng trước khi quá muộn.
Loc Pham
09 Th7 2024
Highlands Coffee muốn thông qua chiến dịch “Chill hè  - 100% Thắng Maldives May Mắn Nhiều Tuần” thu hút dữ liệu khách hàng đổ về một nơi. Mục tiêu là xây dựng một cơ sở người theo dõi đáng kể trên Zalo, cho phép Highlands Coffee chuyển từ SMS sang một nền tảng tương tác, giúp tiết kiệm chi phí, hiệu quả và dễ dàng đo lường hơn.
PangoCDP
20 Th6 2024
Game hóa các hoạt động trả thưởng trên The Master Channel có khả năng giải quyết một phần các vấn đề mà chương trình trả thưởng bình thường đang gặp phải.
PangoCDP
20 Th6 2024
On-trade kết hợp trải nghiệm khách hàng và game chính là công thức thành công cho chiến lược trade marketing ngành bia
PangoCDP
06 Th6 2024
The Master Channel là phương pháp đã chứng minh hiệu quả với hơn 60 doanh nghiệp đầu ngành từ bán lẻ đến dược phẩm, FMCG tính tới thời điểm xuất bản quyển sách này vào đầu năm 2024. Tuy nhiên, việc áp dụng đòi hỏi doanh nghiệp phải có sự chuẩn bị nhất định.
PangoCDP
09 Th7 2024
Guardian đi đầu trong việc ứng dụng bộ công cụ và phương pháp “The Master Channel”, mang đến hướng tiếp cận đơn giản và hiệu quả để nhãn hàng có thể vận hành các chiến dịch trên toàn chuỗi với chi phí tối ưu nhất.
PangoCDP