Life Cycle Segmentation – Phân khúc khách hàng theo vòng đời

Byunito

Bài này mục đích giúp bạn đi tìm đáp án cho câu hỏi: Nên tập trung vào việc tìm kiếm khách hàng mới (new customer) hay khách hàng sắp rời bỏ (churn customer).

Bước 1: Định nghĩa và phân loại khách hàng

Thông thường, khách hàng từ đầu mối nào đó như thông qua quảng cáo, facebook post, referal, search… sẽ tương tác với brand của bạn thông qua website, mobile app. Họ đi qua một số trạng thái – được xác định thông qua hành vi – và bạn dựa vào đó để xác định và phân loại khách hàng của mình, ví dụ như theo 3 trạng thái dưới đây: new, active, churn.

Và với 3 trạng thái này, thường được tham chiếu đến khái niệm các giai đoạn của vòng đời khách hàng (customer life cycle stages), và tất nhiên là với mỗi ngành khác nhau thì có có những trạng thái khác nhau, nhưng chắc chắn không ít hơn 3 trạng thái đã đề cập ở trên.

Từ đó, bạn, nhà thiếp thị, sẽ phân loại khách hàng của mình để dễ dàng tiếp thị theo chiến lược công ty đã đề ra theo từng thời điểm. Và việc phân loại này sẽ thường được đi kèm theo một số nhân tố như:

  • Thời gian đầu (của hành động đầu tiên khi tương tác với brand của bạn)
  • Thời gian cuối (của hành động cuối cùng mà khách hàng tương tác với brand của bạn)
  • Số lượng hành động/hành vi đã thực hiện
  • Có thể bao gồm giá trị khách hàng mang lại (customer value)

Bạn nghe có vẽ giống mô hình RFM phải không?

Bước 2: Xây dựng micro segment

Với từng trạng thái ở bước trên, bạn có thể đào sâu hơn để tạo ra những micro-segment dựa vào dữ liệu như: demographic data hay behaviour data… Mục đích của việc này đó là tạo ra những customer persona khác nhau tùy theo tập sản phẩm mà họ quan tâm, từ đó gửi đến những nội dung communication, offer, recommendation tương ứng.

Bạn có thể thực hiện bằng cách tạo ra những micro segment với những thông số:

  • Số lượng khách hàng của tập đó
  • Số lượng sản phẩm cùng danh mục được mua của từng tập
  • Số lượng sản phẩm khác danh mục được mua của từng tập
  • …

Từ đó bạn có thể đánh giá được không chỉ về sản phẩm mà bạn đang xem xét mà còn đánh giá được mối liên hệ giữa các nhóm sản phẩm liên quan với sản phẩm đó. Ví dụ như một trang ecommerce thì xem xét những người hay mua áo thun/sơ mi thì hay mua cùng với những món hàng gì.

Bước 3: Tính giá trị đơn hàng trung bình

Thông thường, số lượng là một tham số được điều chỉnh theo từng 1, 3, 6… tháng để thấy được sự dịch chuyển như thế nào của tập khách hàng bạn tạo ra. Thậm chí bạn có thể so sánh giữa những ngày trong tuần với những ngày cuối tuần xem sự chênh lệch nó diễn ra như thế nào.

Tiếp theo bạn tính giá trị trung bình của từng đơn hàng cho từng tập như hình bên trên cho từng mốc thời gian khác nhau, và bạn sẽ nhận ra và hiểu được khách hàng của mình hơn.

Bước 4: Xác định ra vấn đề

Nếu trong ví dụ trên, nếu giá trị đơn hàng ở từng tập ở thời điểm trong tuần cao hơn thời điểm cuối tuần thì bạn sẽ tập trung xử lý vấn đề gì? Bạn dồn nguồn lực nhân sự, promotion cho thời điểm cuối tuần ư?

Hầu hết chúng ta đều bị giới hạn bởi marketing bugdet trong một thời điểm vì đã hoạch định trước, hay chiến lược kinh doanh tại thời điểm đó, thậm chí là vì đối thủ tung ra những offer mạnh hơn… Tuy nhiên dựa vào những dữ liệu bạn tính ra được ở bước trên, bạn sẽ dễ đàng đưa ra quyết định hơn để tập trung vào đối tượng đã chọn và nhanh chóng mang lại giá trị cao tại thời điểm đó.