Đối với các nhà bán lẻ đây cũng là một thách thức trong việc tiếp cận và làm hài lòng khách hàng. Trước đây, chủ cửa hàng có thể tự tin với trực giác nhạy bén, kinh nghiệm lâu năm của mình để lựa chọn các sản phẩm phù hợp về giá cả cũng như xu hướng theo mùa. Nhưng với sự thay đổi và phát triển liên tục trong hành vi mua sắm, ngành bán lẻ – loại hình sản phẩm – cũng cần phải thích nghi và phát triển. Mặc dù các nhà bán lẻ đã sở hữu nguồn dữ liệu khách hàng dồi dào từ trước nhưng giờ đây Google hoặc Facebook có thể cung cấp các nguồn thông tin mới, chi tiết hơn về chân dung khách hàng mục tiêu với tốc độ nhanh hơn hẳn. Đặc biệt, khả năng truy cập các điểm dữ liệu mới này còn có thể giúp việc bán hàng chuyển từ nghệ thuật thấu hiểu – vốn chủ yếu dựa trên cảm tính, kinh nghiệm trở thành môn khoa học cung cấp cho các nhà bán lẻ những hiểu biết đôi khi rất đơn giản nhưng lại toàn diện để có thêm những lựa chọn đáp ứng nhu cầu của khách hàng vốn dĩ đã thay đổi từng ngày, từng giờ.
Để làm điều này, các nhà bán lẻ nên tìm cách kết hợp dữ liệu ở tầng sâu và kịp thời vào nhiệm vụ lập kế hoạch hàng ngày. Hãy tham khảo cách làm sáng tạo của Walmart: “Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng, chúng ta cần tận dụng tối đa hiệu suất của danh mục sản phẩm, các thuộc tính cơ bản của chúng”, Matt Kennedy, giám đốc tiếp thị Walmart chia sẻ. “Những hiểu biết sâu sắc về mong muốn của khách hàng mà Google chia sẻ đã giúp chúng tôi có một cái nhìn rõ ràng về hiệu quả mà Walmart đạt được trong việc thúc đẩy nhu cầu phân nhóm khách hàng theo vòng đời sản phẩm, cho phép chúng tôi đưa ra những quyết định real-time hơn”, Matt bổ sung.
Bằng cách cho phép nhóm bán hàng lựa chọn những cách sắp xếp phù hợp hơn theo sản phẩm, kiểu dáng và giá cả cạnh tranh, các nhà tiếp thị sẽ có được thế chủ động ngay khi người dùng có ý định mua.
Khai thác các tín hiệu tìm kiếm để lựa chọn đúng mặt hàng sẽ bán
Trước thực tế nhu cầu của khách hàng thay đổi theo mùa, việc xác định chính xác loại sản phẩm và lượng hàng tồn kho là rất quan trọng. Nhưng làm thế nào một nhà bán lẻ có thể chọn đúng sản phẩm mà người mua thực sự cần? Họ có nên dựa vào lịch sử bán hàng? Liệu có cách nào để dự đoán mặt hàng phù hợp nhất với xu hướng?
Các nhà bán lẻ nên tích hợp dữ liệu tìm kiếm theo thời gian vào quy trình phân loại đã được chuẩn bị sẵn để đáp ứng nhu cầu khách hàng. Chẳng hạn, vào ngày Quốc tế thiếu nhi 1/6, nhu cầu mua trứng bảy lớp L.O.L, phụ kiện và tìm kiếm cửa hàng bán L.O.L sẽ là rất cao. Kết quả đã chứng minh trong biểu đồ dưới đây, nhu cầu của khách hàng và doanh số thực tế của sản phẩm có sự tỷ lệ thuận với nhau.
Nhu cầu và doanh số thực tế với mặt hàng trứng 7 lớp được Google thống kê theo thời gian
Nhu cầu của khách hàng và doanh số thực tế
Những nhà bán lẻ trứng bảy lớp L.O.L sở hữu thị phần lớn hơn hẳn những cơ sở bắt đầu bán vào . Thống kê cũng cho thấy, những cửa hàng sớm nắm bắt xu thế đã thu về cho mình số tiền lên tới 217 triệu đô chỉ riêng với mặt hàng này.
Điểm mấu chốt cho thành công của những cửa hàng này chính là hành động nhanh chóng dựa các tín hiệu tìm kiếm, nhanh nhạy xác định những lợi thế có thể mang lại thành công từ đó lựa chọn đúng sản phẩm phân phối.
Khai thác hiểu biết về vị trí địa lý xung quanh cửa hàng
Một khi hàng đã có sẵn trong tay, làm thế nào để tiếp cận và bán cho những người đang có nhu cầu? Đối với những người sở hữu cửa hàng vật lý, khai thác yếu tố địa phương để hiểu nhu cầu của “thượng đế” – vốn khác nhau theo từng khu vực, cửa hàng có thể giúp tăng lưu lượng viếng thăm, kèm sau đó là doanh số.
Hãy xem xét một ví dụ về một công ty bán bánh nướng ngọt và mặn dưới đây.
Hệ thống cửa hàng bánh với màu sắc khác nhau cho bánh mặn và ngọt
Khai thác hiểu biết về địa lý để ứng dụng vào chiến lược bán hàng
Bản đồ phía trên biểu thị khu vực các cửa hàng bánh “phủ sóng”. Trong bán kính khoảng 8km xung quanh mỗi dấu chấm là một cửa hàng, với chấm màu xanh dương tượng trưng cho cửa hàng bánh nướng mặn và chấm màu cam là cửa hàng bánh nướng ngọt. Bằng kinh nghiệm chủ cửa hàng thấy rằng bánh nướng mặn là phổ biến nhất ở Bờ Đông, trong khi bánh ngọt là phổ biến nhất tại các cửa hàng ở Bờ Tây và Trung Tây, từ đó họ có thể đưa ra quyết định dự trữ thông minh hơn ở các cửa hàng cũng như dễ dàng tiếp cận đối tượng mục tiêu thông qua những thông điệp được cá nhân hóa và chiến dịch quảng cáo phù hợp hơn với từng địa phương.
Sử dụng dữ liệu để đưa ra chiến lược về giá thông minh hơn
Mỗi nhà bán lẻ muốn chọn lựa các sản phẩm phù hợp, bán cho đúng người cần làm sao để đồng thời tối đa hóa lợi nhuận, hạn chế tối đa tổn thất. Nhưng đây lại có thể là một thách thức đặc biệt đối với hàng tồn kho theo mùa. Lấy ví dụ mặt hàng áo khoác – trang phục rất phổ biến vào mùa Đông nhưng chỉ đến sau Tết – thời điểm giới thiệu dòng sản phẩm mùa Xuân ở miền Bắc thì đây lại chính là thời điểm cần giảm sâu để giảm tối đa hàng tồn kho.
Tuy nhiên, quyết định này thường (chủ yếu) dựa trên lịch sử giao dịch chứ không hoàn toàn phụ thuộc vào thực tế thị trường.
Thống kê lượng hàng tồn kho và nhu cầu thị trường
Hàng tồn kho và nhu cầu của thị trường
Khi xét lại lượng hàng tồn kho trong lĩnh vực may mặc so với nhu cầu của thị trường giai đoạn 2015-, chúng ta sẽ thấy trong khi lượng hàng tồn kho có thể biến động tăng hoặc giảm nhưng nhu cầu của thị trường không phải lúc nào cũng thay đổi như thế. Vì lẽ đó, chiến lược bán hàng và giảm giá thông minh, đáp ứng nhu cầu thị trường có thể giúp các nhà bán lẻ hưởng lợi từ việc bán loại hàng tồn kho theo mùa thay vì buộc phải giảm giá sâu. Phân tích xu hướng tìm kiếm của khách hàng theo từng thời điểm sẽ giúp bạn có đánh giá tốt hơn trong việc lựa chọn sản phẩm – vừa đáp ứng nhu cầu khách hàng đồng thời tối đa lợi nhuận.
Nếu trước đây bán hàng được coi là một nghệ thuật, phụ thuộc nhiều vào “duyên” của người bán thì ngày nay nó đã có thể được lý giải theo những cách khoa học hơn. Để tiếp cận khách hàng tốt hơn hãy cung cấp những sản phẩm phù hợp với mức giá hợp lý, nhà bán lẻ phải hiểu biết tâm lý, nhu cầu khách hàng không chỉ về sản phẩm mà còn phải “đi đôi giày của khách hàng” trong từng hoạt động và quyết định. Vì lẽ đó, nhu cầu của việc sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định bán hàng thông qua các danh mục sản phẩm thông minh, chiến lược bán hàng theo nhu cầu thực sự sẽ giúp bạn tạo khác biệt.
Theo John McAteer
Phó giám đốc Bán hàng, Bán lẻ và Công nghệ của Google
Bài liên quan:
- Phụ nữ và Nam giới: khác biệt khi ra quyết định mua hàng
- Tham khảo 6 hướng dẫn khi thiết kế dịch vụ khách hàng từ Clover
