Phân tích dự đoán trong bán lẻ: cách dùng dữ liệu để hiểu hành vi người mua sắm và tăng doanh số
Phân tích dự đoán là một trong những xu hướng bán lẻ lớn nhất năm nay, và sẽ còn tiếp tục. Đây là một nhánh nền tảng của trí tuệ kinh doanh (BI), dùng dữ liệu quá khứ để dự đoán hành động tương lai và tạo ra thông tin chuyên sâu.
Phân tích dự đoán cho bán lẻ giúp bạn chủ động thực hiện các bước dựa trên dữ liệu để cải thiện trải nghiệm mua sắm và bắt nhịp với bức tranh khách hàng không ngừng thay đổi. Chia sẻ lên Twitter
Dù bạn là chủ doanh nghiệp, giám đốc đổi mới hay giám đốc phân tích thông tin khách hàng, lấy dữ liệu làm trung tâm chính là chìa khóa để có được thông tin khách quan về người mua sắm và thúc đẩy tăng trưởng bán lẻ. Hãy cùng tìm hiểu cách thu thập những dữ liệu như vậy và sử dụng chúng hiệu quả nhất.
Vì sao cần thu thập dữ liệu bán lẻ?
Các doanh nghiệp cạnh tranh trong ngành bán lẻ tận dụng dữ liệu lớn để hiểu thị trường mục tiêu theo cách tiến bộ. Là công cụ BI thiết yếu, dữ liệu lớn giúp tối ưu mọi mảng của doanh nghiệp. Với nhà bán lẻ, nó có thể tạo nên khác biệt giữa một cửa hàng dẫn đầu, có lãi và một cửa hàng phải đóng cửa.
Bằng cách nào?
Phân tích cửa hàng bán lẻ cung cấp thông tin cụ thể và chi tiết về người mua sắm. Nhờ đó, bạn không còn phải phỏng đoán.
Bạn biết khách hàng của mình là ai, họ muốn gì, mua ở đâu, khi nào và như thế nào. Không cần thử và sai. Một vài ví dụ về dữ liệu lớn gồm:
Lịch sử mua hàng
Đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng
Sở thích sản phẩm
Hành trình người mua
Mô thức tương tác
Loại thông tin về người mua sắm này giúp bạn dự đoán và đo lường ý định mua hàng để quản lý tốt hơn biên lợi nhuận marketing, vận hành cửa hàng và trải nghiệm khách hàng một cách thực sự hiệu quả. Với xu hướng ROPO (tìm hiểu trực tuyến, mua ngoại tuyến) ngày càng tăng, các nhà bán lẻ đa kênh có thể dùng ý định mua hàng để thu hẹp khoảng cách giữa hành vi trực tuyến và ngoại tuyến.
Như vậy, phân tích dự đoán cho bán lẻ giúp bạn xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng.
Để làm được điều đó, hầu hết nhà bán lẻ dùng số liệu phân tích từ hệ thống điểm bán hoặc thiết bị phân tích lưu lượng khách (bộ đếm người hay beacon). Dù đó là những công cụ hữu ích giúp bạn ra quyết định dựa trên dữ liệu, chúng chỉ có thể phác họa ở mức hạn chế bức tranh về những gì khách hàng muốn mua.
May mắn là có một cách tiến bộ hơn để thu được dữ liệu người mua sắm giá trị hơn nhiều: dùng theo dõi mắt 3D để đo sự chú ý và hơn thế nữa. Cách thực hiện như sau:
Theo dõi mắt hỗ trợ phân tích dự đoán cho bán lẻ như thế nào
Trong bài viết trước về theo dõi mắt là gì, chúng tôi đã giải thích cách công nghệ này hoạt động qua một định nghĩa ngắn gọn.
Theo dõi mắt là một quy trình công nghệ cho phép đo chuyển động mắt, vị trí mắt và điểm nhìn. Nói cách khác, theo dõi mắt xác định và giám sát sự chú ý thị giác của một người về vị trí, đối tượng và thời lượng.
Số liệu thống kê cho thấy thị trường theo dõi mắt toàn cầu đang tăng trưởng liên tục, chủ yếu nhờ sự quan tâm và mức độ ứng dụng ngày càng tăng đối với công nghệ ghi nhận thị giác.
Y tế, nghiên cứu, bán lẻ và ô tô là những ngành ứng dụng nhanh hơn và đặc biệt quan tâm đến công nghệ theo dõi mắt. Riêng với bán lẻ, theo dõi mắt hiện được dùng để hiểu cách con người mua sắm và cách họ tương tác với cửa hàng và sản phẩm.
Đây là công cụ tiên tiến cho cả nghiên cứu người tiêu dùng lẫn nghiên cứu tại cửa hàng trong bán lẻ. Đến mức bán lẻ đã trở thành một trong những ứng dụng thương mại hàng đầu của theo dõi mắt.
Từ Google đến Apple hay Facebook, những công ty lớn nhất thế giới đã mua lại các startup theo dõi mắt trong nhiều năm qua. Đồng thời, các giám đốc đổi mới trong bán lẻ đã dùng công nghệ theo dõi mắt để tìm hiểu:
#1 Điều gì thu hút sự chú ý của người mua sắm và điều gì bị họ bỏ qua
#2 Họ nhìn theo bản năng vào đâu và theo thứ tự nào
#3 Khi nào họ chuyển ánh nhìn từ sản phẩm này sang sản phẩm khác
#4 Họ đưa ra quyết định mua hàng như thế nào
Suy cho cùng, theo dõi mắt giúp nhà bán lẻ phân tích vì sao khách hàng hành xử như vậy dựa trên mô thức ánh nhìn của họ.
Hãy cùng xem kỹ hơn những tính năng theo dõi mắt cụ thể nào tạo ra phân tích dự đoán cho bán lẻ, giúp cải thiện quyết định marketing và trưng bày hàng hóa của bạn:
#1 Dữ liệu chú ý thị giác
Dù có nhận ra hay không, con người luôn chọn nhìn vào những đối tượng khơi gợi sự quan tâm của mình.
Bộ não có nguồn lực hữu hạn để xử lý hình ảnh. Vì vậy, nó phải chọn những gì nó cho là liên quan và lọc bỏ thông tin thị giác không cần thiết. Quá trình tinh thần này được gọi là sự chú ý thị giác. Với theo dõi mắt, bạn có thể đo sự chú ý thị giác và ghi lại để phân tích sâu hơn.
Trong nghiên cứu bán lẻ, sự chú ý thị giác cho thấy khách hàng thực sự quan tâm đến điều gì một cách tự nhiên. Chia sẻ lên Twitter
Trước khi quyết định mua, người mua sắm sẽ nhìn nhiều sản phẩm để so sánh các lựa chọn. Thông thường, những món họ nhìn lâu nhất và nhiều lần nhất chính là những món họ mua.
Về mặt này, theo dõi mắt cho thấy khách hàng mất bao lâu để tập trung vào một sản phẩm cụ thể. Nó cũng cho biết họ đã nhìn sản phẩm đó bao nhiêu lần. Hơn nữa, theo dõi mắt đo thời gian họ nhìn một món hàng trong lần đầu tiên và thời gian nhìn trung bình. Tên gọi chính thức của các chỉ số này là:
#1 Thời gian đến lần định thị đầu tiên = khách hàng mất bao lâu để tập trung vào một sản phẩm cụ thể
#2 Số lần định thị = số lần họ nhìn vào sản phẩm đó
#3 Thời lượng định thị đầu tiên = thời gian họ nhìn một món hàng trong lần đầu tiên
#4 Thời lượng định thị trung bình = thời gian trung bình họ nhìn một món hàng
Phần mềm theo dõi mắt tạo ra bản đồ nhiệt và bản đồ độ mờ để trình bày thông tin này. Tùy kiểu trực quan hóa, vùng càng ấm hoặc càng sáng thì càng nhận được nhiều sự chú ý thị giác.
#2 Quan tâm, nhận thức, ý định
Theo dõi mắt cũng cung cấp số liệu phân tích cửa hàng bán lẻ bằng cách cho thấy dòng chảy của sự quan tâm, nhận thức và ý định:
Khi một sản phẩm khơi gợi sự quan tâm của người mua sắm, họ sẽ nhìn nhận nó theo một cách nhất định.
Từ đó, nhận thức của họ có thể quyết định họ có ý định mua hay không.
Đồng thời, cách cửa hàng trình bày sản phẩm ảnh hưởng đến cách khách hàng nhìn nhận nó.
Giả sử bạn đang chạy một chương trình khuyến mãi tại cửa hàng. Các nghiên cứu theo dõi mắt cho thấy người mua sắm có xu hướng thấy món hàng đáng giá hơn nếu giá gốc cũng được hiển thị. Để dễ dàng ra quyết định mua, họ cần những gợi ý thị giác trong suốt quá trình.
Nhìn chung, ý định mua một sản phẩm quan tâm sẽ tăng lên nếu khách hàng nhìn nhận nó tích cực.
Nhưng làm sao đo ý định mua hàng? Một cách là phân tích hành vi người tiêu dùng.
#3 Hành vi khách hàng tại cửa hàng
Theo dõi mắt cho phép bạn ghi lại và đo lường hành vi người mua sắm trong môi trường tự nhiên. Công nghệ này giúp bạn quan sát hành động trực giác của khách hàng theo thời gian thực khi họ khám phá cửa hàng.
Bằng cách áp dụng thông tin về người tiêu dùng và số liệu phân tích cửa hàng từ theo dõi mắt, bạn có thể:
Giúp khách dễ di chuyển trong cửa hàng hơn
Thiết kế ưu đãi nhắm đúng đối tượng
Sắp xếp kệ và khu trưng bày một cách chiến lược
Đánh giá tác động của thiết kế bao bì
Xây dựng chiến dịch quảng cáo hiệu quả
Cải thiện dịch vụ khách hàng
Tạo trải nghiệm tại cửa hàng phù hợp với từng khách hàng
Các phương pháp theo dõi mắt hiện đại đều không xâm phạm. Nhưng hiện nay, công nghệ theo dõi mắt tiêu chuẩn đòi hỏi khách hàng phải đeo kính hoặc tai nghe. Kết quả là họ có thể thay đổi hành vi, dù vô tình hay cố ý. Giới nghiên cứu gọi hiện tượng này là hiệu ứng Hawthorne.
Để giải quyết vấn đề thiên lệch do bị quan sát, giờ đây đã có các giải pháp theo dõi mắt 3D như GazeSense.
Với theo dõi mắt 3D, bạn không cần kính để có thông tin về người mua sắm. Phần mềm của chúng tôi hoạt động với camera cảm biến độ sâu phổ thông để theo dõi hoạt động của mắt từ xa.
Theo dõi mắt 3D theo thời gian thực cho phép chủ cửa hàng bán lẻ và người quản lý thông tin khách hàng:
#1 Làm việc với người mua sắm thật thay vì nhóm khảo sát
#2 Theo dõi sự chú ý thị giác của nhiều khách hàng cùng lúc
#3 Tạo ra phân tích sự chú ý tại kệ hàng một cách khách quan
Muốn biết theo dõi mắt 3D giúp doanh nghiệp của bạn có được phân tích dự đoán cho bán lẻ như thế nào? Hãy nhắn cho chúng tôi, chuyên viên Chăm sóc Khách hàng của chúng tôi sẽ sẵn lòng giới thiệu thêm về phần mềm.
Các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán dữ liệu lớn cho cửa hàng bán lẻ
Doanh nghiệp dùng phân tích dự đoán cho bán lẻ để cải thiện mọi mặt hoạt động. Nhưng trên hết, phân tích cửa hàng bán lẻ giúp bạn tạo trải nghiệm làm hài lòng mọi khách hàng. Bạn sẽ có thông tin có thể hành động ngay về mọi khía cạnh trong lần ghé thăm của họ, từ sở thích đến thói quen mua sắm.
#1 Nghiên cứu hành trình khách hàng
Phân tích dự đoán cho bán lẻ giúp bạn lập bản đồ hành trình khách hàng vượt ra ngoài các giao dịch. Bạn có thể nhìn sản phẩm, khu trưng bày, cửa hàng và thương hiệu của mình theo cách người mua sắm nhìn. Với theo dõi mắt, bạn thực sự có thể nhìn chúng qua đôi mắt của khách hàng.
Phân tích hành trình khách hàng dùng dữ liệu lớn để cho thấy một khách hàng tiềm năng trở thành khách hàng trả tiền như thế nào. Bạn có thể xác định và phân tích mọi điểm chạm trong quá trình họ tương tác với cửa hàng, bao gồm:
#1 Họ biết đến cửa hàng của bạn khi nào và bằng cách nào
#2 Giao tiếp với nhân viên (trải nghiệm tích cực hay tiêu cực)
#3 Cách họ tương tác với sản phẩm
#4 Hành động tiếp theo (ví dụ đăng ký nhận bản tin, viết đánh giá...)
Khi đã có thông tin này về người mua sắm, bạn có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
#2 Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm
Trải nghiệm của khách hàng càng được cá nhân hóa, mức độ hài lòng của họ càng cao. Bằng cách đánh giá hành vi trước đây của người mua sắm tại cửa hàng, bạn có thể điều chỉnh trải nghiệm tương lai cho phù hợp với họ.
Nhờ đó, bạn có thể tăng lòng trung thành của khách hàng, độ nhận biết thương hiệu và doanh số. Ngoài ra, bạn sẽ biết nên tập trung nỗ lực trưng bày hàng hóa như thế nào và ở đâu.
Với phân tích dự đoán cho bán lẻ, bạn có thể cá nhân hóa trải nghiệm người mua sắm bằng cách:
#1 Gợi ý sản phẩm họ quan tâm (bán chéo và bán thêm)
#2 Triển khai chương trình khách hàng thân thiết và quyền lợi hiệu quả
#3 Áp dụng thông tin về hành vi trực tuyến vào dịch vụ tại cửa hàng
#4 Đơn giản hóa quy trình thanh toán
#5 Đào tạo nhân viên bán hàng về tương tác cá nhân
#6 Mở rộng cá nhân hóa ra mọi kênh
#3 Quản lý không gian kệ
Cách nhà bán lẻ phân bổ không gian kệ ảnh hưởng đến cả trải nghiệm người mua sắm lẫn doanh số trực tiếp. Trong mọi khu vực của cửa hàng, kệ hàng là nơi khách hàng đưa ra quyết định mua. Vì vậy, bạn cần đảm bảo họ dễ dàng tìm thấy sản phẩm mình muốn.
Phân tích cửa hàng bán lẻ giúp bạn xác định nên đặt món hàng nào ở kệ ngang tầm mắt. Dữ liệu theo dõi ánh nhìn cho phép bạn phân bổ không gian kệ theo mức độ bắt mắt của sản phẩm. Khi phân tích bản đồ nhiệt, bạn sẽ hiểu rõ hơn cách:
#1 Sắp xếp hàng trên kệ đáp ứng kỳ vọng của người mua sắm
#2 Truyền đạt giá và khuyến mãi
#3 Tăng độ hiển thị cho sản phẩm chủ lực
#4 Hợp lý hóa quy trình bổ sung hàng lên kệ
#4 Tránh để sản phẩm bán chạy hết hàng
#4 Bố trí mặt bằng & thiết kế cửa hàng
Bên cạnh quản lý không gian kệ, bản đồ nhiệt theo dõi mắt còn cung cấp thông tin về thiết kế cửa hàng. Thay vì thử nghiệm nhiều sơ đồ mặt bằng khác nhau, dữ liệu chỉ cho bạn một hướng đi chính xác.
Bạn thấy khu vực, lối đi và khu trưng bày nào nhận được nhiều sự chú ý thị giác nhất. Sau đó, bạn có thể điều chỉnh mặt bằng cửa hàng để thuận tiện cho khách hàng.
Hơn nữa, thông tin bán lẻ này cho thấy hiệu quả hiện tại của:
#1 Biển hiệu
#2 Băng rôn
#3 Khu trưng bày hàng hóa
Bạn sẽ biết nên đặt chúng ở đâu để người mua sắm dễ thấy nhất.
Các nguồn khác như video từ camera an ninh và cảm biến theo dõi trong cửa hàng cũng cho thấy khu vực nào trong cửa hàng có lưu lượng khách đông nhất.
#5 Cải thiện chiến lược giá
Phân tích cửa hàng bán lẻ cho phép bạn dự đoán cách khách hàng phản ứng trước thay đổi giá. Bằng cách phân tích độ co giãn của giá, bạn có thể thấy những điều chỉnh giá này sẽ ảnh hưởng đến doanh số ra sao.
Phân tích dự đoán cho bán lẻ giúp bạn linh hoạt về giá. Dựa trên dữ liệu thu thập được, bạn có thể tối ưu giá theo thời gian thực theo thông tin về người mua sắm. Những chiến lược giá cá nhân hóa này hoàn thiện trải nghiệm… Chia sẻ lên Twitter
Để có mức giá tốt nhất, các công cụ dữ liệu lớn cho bán lẻ còn phát hiện và xử lý:
#1 Giá của đối thủ
#2 Nhu cầu sản phẩm
#3 Các chỉ số địa lý - nhân khẩu học
#4 Thái độ mua sắm của khách hàng
#5 Thời tiết và tính mùa vụ
#6 Chi phí vận hành
#6 Dự báo nhu cầu
Với phân tích dự đoán cho bán lẻ, bạn có thể nhận diện các xu hướng và mô thức ảnh hưởng đến nhu cầu. Phân tích lịch sử bán hàng và các dữ liệu lịch sử khác giúp bạn đoán trước người mua sắm sẽ mua gì trong tương lai. Các hệ thống xử lý dữ liệu lớn cũng tính đến các sự kiện địa phương, sự kiện quốc gia và các đợt khuyến mãi theo mùa.
Dự báo nhu cầu hỗ trợ cả trải nghiệm khách hàng lẫn tăng trưởng kinh doanh.
Khi dự đoán được người mua sắm muốn gì, bạn có thể đảm bảo nguồn hàng tại cửa hàng. Đồng thời, bạn giảm được rủi ro tồn kho quá mức những sản phẩm không có nhu cầu.
Những lợi ích khác của dự báo nhu cầu bằng phân tích cửa hàng bán lẻ tiên tiến gồm:
#1 Giảm chi phí và tăng hiệu quả
#2 Duy trì dòng tiền
#3 Cải thiện tỷ suất sinh lời trên vốn
#7 Tối ưu thông điệp marketing
Marketing hiệu quả tại cửa hàng cũng gắn liền với trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa. Từ dữ liệu phân tích cửa hàng bán lẻ, bạn đã có thông tin về người mua sắm. Từ đó, vấn đề chỉ còn là truyền đạt đúng thông điệp một cách hiệu quả.
Ví dụ, hãy xét dữ liệu chú ý bạn thu được từ theo dõi mắt. Bạn biết loại biển hiệu nào đã thu hút khách hàng. Hơn nữa, bạn biết những yếu tố cụ thể nào trong khu trưng bày đã thu hút sự chú ý của họ.
Kết hợp thông tin này với dữ liệu về sở thích sản phẩm, bạn có thể đạt ROI marketing tốt nhất bằng cách:
#1 Thông báo cho người mua sắm về những khuyến mãi quan trọng nhất với họ
#2 Duy trì thông điệp nhất quán trên mọi kênh
#3 Thúc đẩy doanh số tại cửa hàng thông qua các chiến dịch số mang tính chiến lược
#8 Dự đoán CLV (giá trị vòng đời khách hàng)
Bạn có thể dự báo nhu cầu thông qua phân tích dự đoán và giá trị vòng đời khách hàng (CLV). Dựa trên các giao dịch trước đây, bạn có thể tính CLV lịch sử. Mặt khác, kết hợp lịch sử mua hàng với phân tích hành vi sẽ cho ra CLV dự đoán.
Mô hình CLV dự đoán mang lại bức tranh chi tiết về mối quan hệ giữa khách hàng và cửa hàng của bạn. Chia sẻ lên Twitter
Bạn biết họ đã chi bao nhiêu trong quá khứ và đã mua những sản phẩm nào. Kết hợp dữ liệu đó với mô thức hành vi của họ, bạn sẽ có ước tính thực tế về số tiền họ sẽ chi trong tương lai.
Xác định CLV sẽ giúp bạn:
#1 Phân loại người mua sắm theo giá trị
#2 Tối ưu việc thu hút khách hàng
#3 Lập kế hoạch ngân sách marketing hiệu quả
#4 Đưa ra ưu đãi riêng cho từng phân khúc
Lợi ích của thông tin về người mua sắm có thể hành động ngay
Suy cho cùng, phân tích dự đoán cho bán lẻ là công cụ mạnh mẽ để tạo ra thông tin về người mua sắm. Bạn hiểu khách hàng nghĩ gì và coi trọng điều gì.
Từ đó, bạn có thể hành động và cải thiện cửa hàng để đáp ứng nhu cầu, mong muốn và kỳ vọng của họ.
Với thông tin về người mua sắm có thể hành động ngay, bạn có thể:
Ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu
Thu hút và giữ chân khách hàng giá trị cao
Tăng ROI và lợi nhuận cửa hàng
Xây dựng chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm
Có lợi thế cạnh tranh trên thị trường
Giành được lòng trung thành của khách hàng
Thiết kế các chương trình khuyến mãi hấp dẫn
Tăng mức độ tương tác của người mua sắm
Khám phá cơ hội tăng trưởng
Mang đến trải nghiệm khách hàng phong phú
Cách áp dụng thông tin về người mua sắm
Quan sát, tổng hợp và diễn giải dữ liệu khách hàng là chưa đủ. Nghiên cứu người mua sắm có thể trở nên vô ích nếu bạn không áp dụng những thông tin thu được. Vì vậy, bạn cần xác định ý nghĩa của chúng và lập kế hoạch triển khai các phát hiện.
Tùy vào thông tin cụ thể về người mua sắm, một số hành động có thể thực hiện ngay là:
Sắp xếp lại ngành hàng và/hoặc điểm mua hàng
Triển khai chiến lược ngăn khách hàng rời bỏ
Mở rộng sang các kênh mới, tức là nơi khách hàng của bạn hiện diện trên không gian số
Cải thiện tiện ích và cơ sở vật chất tại cửa hàng
Phát triển các kỹ thuật bán chéo phù hợp
Thử nghiệm chiến lược truyền thông mới
Xem xét lại việc phân bổ nguồn lực
Cách dùng theo dõi mắt 3D cho phân tích bán lẻ
Tại Eyeware, chúng tôi hỗ trợ phân tích dự đoán cho bán lẻ bằng phần mềm theo dõi mắt 3D.
Khác với theo dõi mắt tiêu chuẩn, công nghệ GazeSense của chúng tôi theo dõi sự chú ý thị giác từ xa, ở khoảng cách đến 1,3 m (4,3 ft).
Không cần kính. Không cần kính VR. Không cần hiệu chuẩn.