Nhà bán lẻ được lợi gì từ dữ liệu thẻ thành viên của khách hàng?

Thúc đẩy chi tiêu

Trái ngược với suy nghĩ thông thường, không phải nhà bán lẻ nào cũng cung cấp thẻ thành viên miễn phí. Một điều thú vị là việc bắt khách hàng trả tiền cho chương trình thành viên lại giúp đẩy mạnh doanh thu.

Amazon có lẽ là cái tên nhiều người nghĩ đến. Khách hàng phải trả 119 USD hàng năm hoặc 12,99 USD mỗi tháng để tham gia Amazon Prime. Khoản phí này thúc đẩy chi tiêu, khiến khách hàng nghĩ rằng đằng nào họ cũng đã phải bỏ tiền thì tốt nhất là nên tận dụng hết lợi ích được cung cấp.

Tâm lý có tác động lớn tới quyết định mua sắm. Tư cách thành viên khiến khách hàng cảm thấy mình nằm trong một hội nhóm đặc biệt. Mỗi mùa hè, Amazon lại tổ chức sự kiện giảm giá lớn Prime Day trong 48 giờ dành riêng cho các thành viên Prime. Chi tiêu của người tiêu dùng tăng vọt trong các sự kiện Prime Day. Năm 2020, doanh số Prime Day của Amazon đạt hơn 10,4 tỷ USD.

Trong khảo sát mới nhất kết thúc tháng 3/2019, Statista phát hiện rằng mỗi năm thành viên Prime chi tiêu trung bình 1.400 USD trên Amazon, còn khách hàng thường chỉ tiêu 600 USD.

Cá nhân hóa

Các công ty thu thập dữ liệu khách hàng để hiểu thói quen của người mua sắm. Đây không phải điều mới lạ và có thể cho là sự thật hiển nhiên. Vậy nên khi đăng ký thẻ thành viên, nhiều người không ngần ngại cung cấp tên, địa chỉ, ngày tháng năm sinh hoặc các thông tin khác.

Tuy nhiên, điều nhiều người không biết là nhà bán lẻ có thể biết về họ đến đâu. Walmart, nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, có quyền truy cập lượng lớn thông tin khách hàng Mỹ - từ số thẻ An sinh Xã hội, số bằng lái xe cho đến khuynh hướng yêu thích son môi, bình nước hay kẹo sô cô la theo từng khu vực. Dữ liệu được tập hợp theo từng mặt hàng tại quầy thanh toán.

Giống Walmart, gã khổng lồ thương mại điện tử Amazon cũng xây dựng cơ sở dữ liệu khổng lồ về khách hàng. Công ty thu thập hơn 2.000 dữ liệu lịch sử và thời gian thực trên mỗi đơn đặt hàng. Ngoài sản phẩm khách hàng đặt mua, Amazon còn thu thập một loạt dữ liệu như vị trí, thiết bị sử dụng, các dấu vết cho thấy người dùng đến từ các trang web nào, cách họ lướt trang web của Amazon và trang họ chuyển qua.

Tất cả các mẩu dữ liệu trên là thước đo thể hiện sự nhiệt tình của khách hàng hoặc khả năng mua các mặt hàng cụ thể. Amazon có thể sử dụng chúng để thay đổi những gì họ hiển thị, bao gồm cả giá của các mặt hàng mà khách đang xem, BBC cho biết.

Quản lý hàng tồn kho

Amazon làm thế nào để biến dữ liệu thành tiền? Ông James Thompson, cựu Giám đốc cấp cao của Amazon giải thích: "Về cơ bản, Amazon có thể đoán trước những gì bạn sẽ cần tiếp theo – đánh giá xem họ sẽ cần thêm hàng tồn kho của những thương hiệu nào trong ba đến 6 tháng tới, khi mà bạn "bất ngờ" cần mua những sản phẩm đó".

Nói cách khác, Amazon biết khách hàng muốn gì trước khi họ thực sự đặt mua chúng. Khả năng đoán trước đơn hàng giúp Amazon tăng doanh số và có thể giảm chi phí vận chuyển, chuỗi cung ứng và lưu trữ hàng tồn kho, theo tờ Mashable.

Ông H. Donald Ratliff, Giám đốc viện nghiên cứu Supply Chain and Logistics Institute viết: "Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và logistics rất khó khăn và tốn kém, nhưng đó là cơ hội lớn nhất để các công ty giảm đáng kể chi phí và cải thiện hiệu suất. Đối với hầu hết các hoạt động chuỗi cung ứng và logistics, việc đưa ra quyết định tốt hơn có thể làm giảm chi phí từ 10% đến 40%".

Walmart dùng núi dữ liệu khổng lồ để tăng cường hiệu quả ở mọi cấp độ hoạt động. Công ty không chỉ chuẩn bị sẵn hàng tồn kho theo những tình huống thường ngày mà còn dự đoán nhu cầu trong trường hợp khẩn cấp.

Ví dụ, một tuần trước khi cơn bão France đổ bộ vào bang Florida năm 2004, Walmart đã khai thác hàng trăm terabyte (TB) dữ liệu lưu trữ để tìm hiểu xem khách hàng sẽ muốn gì. Nhờ vậy, Walmart phát hiện rằng ngoài vật dụng hiển nhiên như đèn pin, khách hàng còn mua nhiều bánh nướng vị dâu và bia.

Gã khổng lồ bán lẻ này đã nhanh chóng bổ sung hàng tồn kho tới những cửa hàng nằm trên khu vực mà bão sẽ đi qua. Hầu hết các sản phẩm đó đều được bán rất nhanh chóng, tờ New York Times cho hay.

Thưởng hay phạt?

Ông Kalev Leetaru, nhà nghiên cứu cao cấp tại Trung tâm An ninh mạng & Nội địa của Đại học George Washington nhận thấy rằng trong ba tháng ông sử dụng thẻ thành viên của một chuỗi siêu thị, mức chiết khấu trung bình là khoảng 33 xu cho mỗi 1 USD. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là với mỗi USD tiêu tại siêu thị, hoạt động của ông tạo ra 0,33 USD dữ liệu bán được cho cửa hàng.

Thay vào đó, ông lập luận rằng cách miêu tả đúng hơn là cửa hàng đang áp dụng khoản phạt 33% cho những khách hàng không cung cấp dữ liệu qua thẻ thành viên.

Có nghĩa là thay vì khuyến khích khách hàng bằng tiền cho việc cung cấp dữ liệu, các cửa hàng đang làm điều ngược lại: đánh phí những người dùng nào không cung cấp dữ liệu. Khoản phạt khác nhau tùy theo từng sản phẩm có thể làm sáng tỏ dữ liệu mua hàng nào mà mà các nhà quảng cáo đánh giá là "có giá trị" nhất.