Câu chuyện thật: Bỏ quên khách trung thành, thương hiệu mất tiền tỷ

Hằng là một khách hàng trung thành của A, thương hiệu thời trang cô yêu thích suốt ba năm qua. Với gu ăn mặc tinh tế, mỗi tháng cô đều ghé cửa hàng hoặc đặt mua online ít nhất một bộ trang phục, đôi giày hoặc túi xách. Trung bình, cô chi khoảng 3 triệu đồng/tháng, tức là 36 triệu đồng/năm.

Như bao khách hàng thân thiết khác, Hằng mong đợi quyền lợi xứng đáng. Nhưng vào một ngày nọ, khi A thông báo chương trình ưu đãi dành riêng cho khách hàng VIP – giảm 15% cho đơn hàng bất kỳ và quyền truy cập sớm vào BST giới hạn, Hằng ghé chi nhánh yêu thích của mình nhưng được nhân viên thông báo cô không nằm trong diện khách hàng VIP. Sau khi nhân viên bán hàng, quản lý kiểm tra hệ thống và liên lạc đội ngũ kỹ thuật thì được trả lời một sự thật khó tin: điểm tích lũy của cô bị chia thành hai hệ thống – một từ cửa hàng và một từ website, khiến cô chưa đủ điều kiện VIP. Trong khi đáng lẽ ra, với số tiền chi tiêu suốt ba năm, cô đã phải là một trong những khách hàng quan trọng nhất.

A. Từ trải nghiệm xấu đến mất mát lớn

Hằng cảm thấy bị bỏ rơi. Cô thất vọng khi những lần mua sắm trước đây dường như không có giá trị. Không nhận được ưu đãi, cô quyết định thử mua sắm ở một thương hiệu đối thủ. Lần đó, cô được giảm ngay 10% cho lần mua đầu tiên, tích điểm không cần phân biệt kênh mua, và có tư vấn viên riêng gợi ý phong cách phù hợp. Dần dần, A không còn là lựa chọn đầu tiên của cô nữa.

B. Sự thất thoát không dừng lại ở một khách hàng

Một khách hàng như Hằng có thể không làm doanh nghiệp lung lay, nhưng điều đáng sợ là cô không phải trường hợp duy nhất. Hãy nhìn vào các con số:

• Khách hàng trung thành đóng góp 65-75% doanh thu của các thương hiệu thời trang, dù họ chỉ chiếm 20% tổng số khách hàng. (Forbes, 2023)

• Tỷ lệ chi tiêu trung bình của khách hàng trung thành cao hơn 67% so với khách hàng mới.

• Chi phí thu hút một khách hàng mới cao gấp 5-10 lần so với chi phí giữ chân khách hàng hiện có. (Bain & Company)

• Tăng 5% tỷ lệ giữ chân khách hàng có thể làm tăng lợi nhuận từ 25% đến 95%.

C. So sánh giá trị dài hạn: khách hàng trung thành và khách hàng mới

D. Bài học kinh nghiệm đắt giá

• Đồng bộ dữ liệu khách hàng trên mọi kênh để đảm bảo họ được ghi nhận đúng giá trị.

• Tích hợp hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng mạnh mẽ, giúp thương hiệu cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.

• Đầu tư vào giữ chân khách hàng, vì họ không chỉ là người mua – mà còn là những đại sứ thương hiệu mạnh nhất.

👉 Đừng để một lỗi nhỏ trong hệ thống khiến những khách hàng trung thành nhất rời xa thương hiệu của bạn!

1. Hệ thống dữ liệu khách hàng

Hệ thống báo cáo theo nhóm khách hàng:

a. Theo nhóm khách hàng: Số lượng khách hàng, doanh thu

b. Thông tin khách hàng: doanh thu của khách hàng từ các kênh, ngày sinh,

Cung cấp thông tin cho việc xây dựng các chương trình/chính sách nhằm tăng tỷ lệ quay lại của NTD.

Sử dụng mô hình RFMD để phân chia khách hàng trung thành, khách hàng nguy cơ rời bỏ,..

Kết hợp phần chạy chiến dịch cho các tệp khách hàng trọng tâm và tăng doanh thu từ tệp khách hàng này >> tăng doanh thu bán hàng.

2. Hệ thống báo cáo CLTV

Hệ thống báo cáo dữ liệu khách hàng giúp nhãn hàng có chính sách chăm sóc khách hàng phù hợp nhằm tăng tần suất mua hàng của NTD mang lại hiệu quả về doanh thu.

• Báo cáo CLTV (Customer Lifetime Value) khi kết hợp với phân tích KH mới - cũ và góc nhìn theo tháng, quý, năm nhằm hiểu rõ tình trạng kinh doanh.
• Đo lường giá trị vòng đời KH (LTV) theo từng kênh bán hàng → xác định kênh nào mang lại khách hàng có giá trị cao nhất và đáng đầu tư nhất.
• Phân tích xu hướng KH mới và KH cũ → so sánh LTV của khách hàng mới và cũ trên từng kênh để tối ưu chiến lược giữ chân và thu hút khách hàng.
• Đánh giá hiệu quả chi phí thu hút khách hàng (CAC vs. LTV) → nếu CAC cao nhưng LTV thấp, cần điều chỉnh chiến lược marketing.
• Theo dõi sự thay đổi CLV theo thời gian (tháng, quý, năm) → xác định chu kỳ mua hàng và thời điểm khách hàng có giá trị cao nhất.

3. Kết quả

Hệ thống báo cáo dữ liệu KH giúp cho việc xây dựng chính sách KH, thực hiện các chiến dịch bán hàng, ra quyết định đầu tư giúp tăng doanh thu, tăng tỷ lệ mua lại từ nhóm KH đã mua hàng thông qua các chỉ số:

a. Tần suất mua hàng

b. Doanh thu và AOV từ khách hàng quay lại

c. Số lượng khách hàng quay lại

E. Tổng kết

Bluecore giúp đồng bộ dữ liệu khách hàng trên mọi kênh để đảm bảo khách hàng được ghi nhận đúng giá trị và trải nghiệm mua sắm đồng nhất.

Hệ thống báo cáo (RFMD) giúp phân loại khách hàng của thương hiệu, giúp chuyển đổi khách hàng tiềm năng, tăng giá trị của khách hàng trung thành, giữ chân khách hàng có nguy cơ rời bỏ thương hiệu.

Tích hợp hệ thống quản lý khách hàng mạnh mẽ, giúp thương hiệu cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, chăm sóc khách hàng sau mua.

Đây là một ví dụ thực tế cho thấy, chỉ một mắt xích nhỏ trong chuỗi vận hành –  nếu bị bỏ qua, có thể dẫn đến tổn thất lớn cả về doanh thu, chi phí lẫn uy tín thương hiệu.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang triển khai đa kênh bán hàng, hãy dành sự ưu tiên đúng mức cho việc kết nối và đồng bộ dữ liệu giữa các nền tảng. Bởi trong thương mại điện tử, tốc độ và tính chính xác của thông tin không chỉ là yếu tố hỗ trợ – mà là yếu tố sống còn.

📩 Liên hệ ngay để được tư vấn giải pháp đồng bộ kho hàng tối ưu.