Sử dụng phần mềm CRM để dự đoán nhu cầu khách hàng và tăng doanh số bán hàng như thế nào?

Ở thời điểm hiện tại, việc hiểu rõ nhu cầu của khách hàng không chỉ là lợi thế mà còn là yếu tố sống còn đối với doanh nghiệp. Tuy nhiên, làm thế nào để nắm bắt được những gì khách hàng thật sự cần, từ đó đưa ra những gợi ý sản phẩm phù hợp? Đây chính là lúc phần mềm CRM trở thành “trợ thủ đắc lực,” giúp bạn khai thác tối đa dữ liệu lịch sử mua hàng và hành vi khách hàng.

Lợi ích khi sử dụng phần mềm CRM để dự đoán nhu cầu khách hàng

Việc dự đoán nhu cầu khách hàng không chỉ giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả dữ liệu khách hàng mà còn mang lại nhiều giá trị vượt trội. Dưới đây là những lợi ích cụ thể khi sử dụng CRM để dự đoán nhu cầu khách hàng.

1. Tăng doanh số bán hàng

Khi hiểu được khách hàng đang cần gì, doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa ra các gợi ý bán chéo (cross-sell) hoặc bán kèm (upsell) phù hợp. Ví dụ:

• Khách hàng đã mua một chiếc laptop có thể nhận được gợi ý mua thêm túi chống sốc hoặc chuột không dây.
• Khách hàng đã đăng ký gói dịch vụ cơ bản có thể được đề xuất nâng cấp lên gói cao cấp với các tính năng nổi bật hơn.

Điều này giúp tăng giá trị đơn hàng trung bình (AOV) và tối ưu hóa doanh thu trên mỗi khách hàng mà không cần tốn nhiều chi phí tìm kiếm khách hàng mới.

2. Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Khi doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và sở thích của khách hàng, mọi gợi ý và tương tác đều trở nên cá nhân hóa hơn. Thay vì nhận được các đề xuất chung chung, khách hàng cảm thấy mình được thấu hiểu và quan tâm. Điều này không chỉ tạo dựng lòng tin mà còn gia tăng mức độ hài lòng, thúc đẩy họ quay lại mua hàng trong tương lai.

3. Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị

Việc dự đoán nhu cầu giúp các chiến dịch marketing trở nên nhắm đúng mục tiêu hơn. CRM hỗ trợ doanh nghiệp:

• Phân khúc khách hàng theo nhu cầu cụ thể.
• Gửi thông điệp tiếp thị đúng thời điểm với nội dung phù hợp.

Ví dụ: Khách hàng vừa xem một sản phẩm nhưng chưa mua sẽ nhận được email gợi ý với ưu đãi đặc biệt dành riêng cho họ. Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và tối ưu ROI (Return on Investment) cho các chiến dịch marketing.

4. Giảm chi phí bán hàng

Dự đoán nhu cầu khách hàng giúp đội ngũ bán hàng tập trung vào những cơ hội thực sự tiềm năng, thay vì tốn thời gian và nguồn lực vào những khách hàng không có nhu cầu. CRM cung cấp dữ liệu chính xác để hỗ trợ:

• Lên danh sách ưu tiên khách hàng có khả năng mua cao nhất.
• Rút ngắn chu kỳ bán hàng nhờ hiểu rõ nhu cầu và sẵn sàng đáp ứng ngay lập tức.

5. Gia tăng lòng trung thành của khách hàng

Khi khách hàng cảm thấy doanh nghiệp luôn hiểu và đáp ứng tốt nhu cầu của mình, họ sẽ có xu hướng trung thành hơn. Việc áp dụng CRM để dự đoán nhu cầu không chỉ giúp khách hàng hài lòng trong hiện tại mà còn tạo cơ hội xây dựng mối quan hệ dài lâu, từ đó gia tăng giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV).

4 loại dữ liệu khách hàng cần thu thập trên phần mềm CRM

1. Lịch sử mua hàng

Lịch sử mua hàng là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và thói quen chi tiêu của khách hàng. Các thông tin cần thu thập bao gồm:

Các sản phẩm/dịch vụ đã mua: Ghi lại chi tiết từng sản phẩm hoặc dịch vụ khách hàng đã mua trước đây, bao gồm cả phiên bản, kích cỡ, màu sắc, hoặc tùy chọn liên quan.

Ví dụ: Một khách hàng mua một chiếc điện thoại cao cấp có thể cần thêm các phụ kiện như tai nghe không dây hoặc bảo hiểm thiết bị.

Tần suất và thời gian mua: Xác định mức độ thường xuyên khách hàng mua hàng (hàng tuần, hàng tháng, hoặc không cố định) và thời điểm họ có xu hướng đặt hàng (giờ/ngày/tháng).

Ví dụ: Khách hàng thường mua sắm vào dịp cuối tuần hoặc các kỳ lễ lớn, từ đó doanh nghiệp có thể gửi ưu đãi vào thời điểm phù hợp.

2. Hành vi khách hàng

Dữ liệu về hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp theo dõi những gì khách hàng quan tâm ngay cả khi họ chưa thực hiện giao dịch. Những thông tin này bao gồm:

• Số lần truy cập website/app và các trang đã xem: Ghi lại số lần khách hàng truy cập trang web hoặc ứng dụng của bạn, đồng thời xác định những trang họ dành nhiều thời gian nhất.

Ví dụ: Một khách hàng dành nhiều thời gian xem sản phẩm về giày thể thao có thể là đối tượng tiềm năng cho chương trình khuyến mãi liên quan.

• Mục sản phẩm đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán: Đây là dữ liệu quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ ý định mua hàng còn do dự của khách hàng. CRM có thể hỗ trợ bằng cách gửi lời nhắc, ưu đãi, hoặc giảm giá để thúc đẩy quyết định mua.

3. Dữ liệu nhân khẩu học

Thông tin nhân khẩu học giúp doanh nghiệp phân khúc khách hàng theo những đặc điểm cơ bản, từ đó cá nhân hóa các chiến lược tiếp cận. Những dữ liệu cần thu thập bao gồm:

• Độ tuổi: Xác định độ tuổi của khách hàng để gợi ý các sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng nhóm tuổi.
• Giới tính: Phân tích thói quen tiêu dùng giữa các nhóm khách hàng nam và nữ, từ đó thiết kế các chiến dịch tiếp thị chuyên biệt.
• Vị trí địa lý: Hiểu rõ nơi ở hoặc vị trí của khách hàng giúp doanh nghiệp gợi ý các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với điều kiện địa phương, chẳng hạn như thời tiết hoặc văn hóa tiêu dùng.

4. Các tương tác khác

Dữ liệu về các điểm chạm (touchpoints) giữa khách hàng và doanh nghiệp giúp xác định mức độ quan tâm và giai đoạn trong hành trình mua hàng. Những dữ liệu cần quan tâm:

Email đã mở: Theo dõi số email được khách hàng mở để đánh giá nội dung nào thu hút họ nhất.

Ví dụ: Một email giới thiệu sản phẩm mới nhận được nhiều lượt mở có thể gợi ý khách hàng quan tâm đến danh mục này.

Đường link đã click: Ghi nhận các đường link trong email hoặc website được khách hàng click để biết rõ sản phẩm hoặc thông tin họ quan tâm.

Ví dụ: Khách hàng click vào link sản phẩm trong email quảng cáo có thể là đối tượng phù hợp để gửi ưu đãi hoặc demo trực tiếp.

Cách sử dụng phần mềm CRM để phân tích và dự đoán nhu cầu của khách hàng

1. Thu thập và tích hợp dữ liệu đa kênh, tạo hồ sơ 360 độ

CRM cần thu thập và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn để xây dựng bức tranh toàn diện về khách hàng:

• Website và ứng dụng di động: Ghi lại hành vi duyệt web, sản phẩm đã xem, hoặc giỏ hàng bị bỏ rơi.
• Điểm bán hàng (POS): Đồng bộ các giao dịch mua sắm tại cửa hàng vật lý.
• Mạng xã hội: Phân tích tương tác của khách hàng với bài viết hoặc quảng cáo.
• Dịch vụ chăm sóc khách hàng: Lưu trữ thông tin về các vấn đề, yêu cầu và phản hồi.

Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn giúp doanh nghiệp nhận diện chính xác hơn nhu cầu khách hàng. Ví dụ, khách hàng xem sản phẩm nhưng không mua có thể cho thấy họ đang cân nhắc và cần được thúc đẩy bằng các ưu đãi cụ thể.

2. Phân khúc khách hàng thông minh

CRM giúp phân chia khách hàng thành các nhóm dựa trên dữ liệu lịch sử và hành vi:

• Phân khúc theo sản phẩm yêu thích: Nhóm khách hàng quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ cụ thể.
• Phân khúc theo giá trị trọn đời (CLV): Nhóm khách hàng có mức chi tiêu cao hơn trung bình hoặc có tiềm năng tăng trưởng lớn.
• Phân khúc theo hành vi mua sắm: Nhóm khách hàng thường xuyên mua vào dịp khuyến mãi hoặc lễ hội.

Phân khúc thông minh giúp doanh nghiệp cá nhân hóa thông điệp tiếp thị. Ví dụ, khách hàng đã mua sản phẩm cơ bản có thể nhận được gợi ý nâng cấp lên phiên bản cao cấp.

3. Dự đoán nhu cầu với phân tích dữ liệu nâng cao

Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu trong CRM (hoặc tích hợp với công nghệ AI/ML) để:

• Phân tích xu hướng tiêu dùng: Dự đoán sản phẩm mà nhóm khách hàng cụ thể sẽ quan tâm dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Mô hình dự đoán hành vi: Dự đoán khả năng khách hàng mua thêm, quay lại hoặc rời bỏ.
• Gợi ý sản phẩm tự động: Tích hợp công nghệ gợi ý như hệ thống recommendation (tương tự Netflix, Amazon).

AI có thể phân tích rằng khách hàng thường mua sản phẩm A vào mùa hè, từ đó đưa ra gợi ý mua thêm phụ kiện liên quan hoặc phiên bản nâng cấp của sản phẩm.

4. Cá nhân hóa hành trình mua sắm

Dựa trên các phân tích, CRM cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm:

• Email marketing tự động: Gửi email với các gợi ý sản phẩm phù hợp, chẳng hạn: “Bạn đã mua bộ sạc, hãy xem thêm các phụ kiện đi kèm như dây cáp bọc thép.”
• Thông báo trên ứng dụng/website: Gửi thông điệp chào mừng hoặc ưu đãi khi khách hàng truy cập lần nữa.
• Gợi ý sản phẩm trong giỏ hàng: Khi khách hàng sắp thanh toán, CRM có thể hiển thị đề xuất như: “Thêm sản phẩm này với giá ưu đãi 10%.”

Cá nhân hóa không chỉ tăng tỷ lệ chuyển đổi mà còn xây dựng sự tin tưởng, giúp khách hàng cảm thấy được quan tâm hơn và tin tưởng hơn vào thương hiệu.

Hướng dẫn triển khai chiến lược bán chéo và bán thêm dựa vào dữ liệu trên CRM

Bước 1. Phân tích dữ liệu khách hàng

Dựa trên dữ liệu lịch sử và hành vi trong CRM, bạn có thể xác định các cơ hội bán chéo và bán kèm:

• Bán chéo: Tìm các sản phẩm bổ trợ liên quan đến sản phẩm khách hàng đã mua. Ví dụ: Nếu khách hàng mua máy pha cà phê, CRM sẽ đề xuất thêm cà phê rang xay hoặc viên nén.
• Bán kèm: Đề xuất sản phẩm/dịch vụ cao cấp hơn hoặc nâng cấp gói dịch vụ. Ví dụ: Khách hàng dùng gói lưu trữ 50GB có thể nhận được đề xuất nâng cấp lên 100GB với ưu đãi giảm giá 20%.

Phân tích hành vi mua hàng của nhóm khách hàng tương tự (look-alike customers) giúp doanh nghiệp dự đoán tốt hơn các sản phẩm có khả năng bán kèm thành công.

Bước 2. Thiết kế chiến lược gợi ý sản phẩm

Xây dựng các chiến lược gợi ý phù hợp với từng nhóm khách hàng:

• Tạo gói combo: Kết hợp nhiều sản phẩm thường được mua cùng nhau với mức giá ưu đãi.
• Ưu đãi đặc biệt: Tặng quà hoặc giảm giá khi khách hàng mua kèm sản phẩm.
• Gợi ý trực tiếp: Hiển thị đề xuất mua thêm trong trang sản phẩm hoặc giỏ hàng.

Khi khách hàng thêm sản phẩm điện thoại vào giỏ hàng, CRM sẽ hiển thị gợi ý mua thêm ốp lưng với thông báo: “Đừng để điện thoại của bạn bị trầy xước – thêm ngay ốp lưng với giá chỉ 100.000đ!”

Bước 3. Tự động hóa quy trình với phần mềm CRM

Phần mềm CRM có thể hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa việc gợi ý và thúc đẩy mua hàng:

• Email marketing: Gửi email với các đề xuất dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi.
• Nhắc nhở giỏ hàng bỏ quên: Gửi thông báo qua email hoặc SMS với ưu đãi kèm sản phẩm còn trong giỏ hàng.
• Chatbot thông minh: Gợi ý sản phẩm bổ sung trực tiếp trong cuộc trò chuyện với khách hàng.

Bước 4. Đánh giá và tối ưu chiến lược

Để mang lại kết quả tốt nhất, doanh nghiệp cần thường xuyên đo lường hiệu quả chiến lược thông qua CRM:

• Tỷ lệ chuyển đổi: Xem xét tỷ lệ khách hàng thực hiện giao dịch sau khi nhận gợi ý.
• Doanh thu tăng thêm: Đo lường doanh thu từ bán chéo và bán kèm so với trước khi triển khai.
• Phản hồi của khách hàng: Đánh giá mức độ hài lòng qua khảo sát hoặc phản hồi trực tiếp.

Câu chuyện thực tế: Công ty thời trang ứng dụng BizCRM giúp tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng đạt 35%

Công ty A (chúng tôi không tiện chia sẻ tên) là một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến chuyên cung cấp quần áo và phụ kiện cho đối tượng khách hàng trẻ tuổi. Tuy nhiên, doanh thu của ABC không ổn định và tỷ lệ khách hàng quay lại mua sắm chỉ đạt 20%.

Một số thách thức công ty gặp phải có thể kể đến như:

• Khó dự đoán nhu cầu khách hàng để gợi ý sản phẩm phù hợp.
• Nhiều sản phẩm tồn kho do không tiếp cận đúng đối tượng.
• Chi phí marketing cao nhưng hiệu quả thấp do nội dung không đủ cá nhân hóa.

Và mục tiêu của doanh nghiệp đó là:

• Tăng tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng.
• Giảm tồn kho thông qua gợi ý bán chéo và bán kèm.
• Tăng doanh thu tổng thể ít nhất 15% trong vòng 6 tháng.

Trước những khó khăn này, công ty A đã ứng dụng phần mềm BizCRM - Giải pháp đến từ VCCorp để hiểu rõ khách hàng, từ đó dự đoán nhu cầu và tăng doanh số bán hàng.

Thu thập và tích hợp dữ liệu đa kênh

• Tổng hợp dữ liệu từ website, ứng dụng, POS, mạng xã hội và dịch vụ chăm sóc khách hàng.
• Làm sạch và xây dựng hồ sơ khách hàng 360 độ.
• Phân khúc khách hàng thông minh
• Phân chia khách hàng theo hành vi, sở thích và giá trị trọn đời (CLV).
• Nhận diện cơ hội bán chéo (cross-sell) và bán kèm (upsell) phù hợp với từng nhóm.

Cá nhân hóa và tự động hóa chiến lược

• Gửi email gợi ý sản phẩm dựa trên sở thích.
• Hiển thị gợi ý sản phẩm bổ trợ trên website và giỏ hàng.
• Nhắc nhở khách hàng về giỏ hàng bỏ quên bằng email hoặc thông báo.

Kết quả đạt được

• Tăng tỷ lệ khách hàng quay lại: Tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng tăng từ 20% lên 35% trong vòng 6 tháng nhờ vào chiến lược cá nhân hóa và tự động hóa.
• Tăng doanh thu từ bán chéo và bán kèm: 30% khách hàng được gợi ý sản phẩm bổ trợ đã thực hiện mua hàng. Doanh thu từ bán chéo và bán kèm chiếm 25% tổng doanh thu, góp phần tăng doanh thu tổng thể lên 20% so với trước đây.
• Giảm tồn kho: Các sản phẩm tồn kho đã giảm 40% nhờ chiến lược gợi ý sản phẩm đến đúng đối tượng khách hàng.
• Tiết kiệm chi phí marketing: Nhờ nội dung cá nhân hóa và gợi ý chính xác, chi phí quảng cáo trên mạng xã hội và email giảm 15%, nhưng vẫn đạt được hiệu quả cao hơn.

Thành công của công ty A minh chứng rằng CRM không chỉ là công cụ quản lý mà còn là trợ thủ đắc lực giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu để tối ưu hóa doanh thu. Nếu doanh nghiệp của bạn còn đang loay hoay vì chưa biết khai thác dữ liệu hãy liên hệ với BizCRM để được tư vấn chi tiết.

Tư vấn BizCRM

Kết luận

Việc ứng dụng phần mềm CRM không chỉ dừng lại ở việc dự đoán nhu cầu khách hàng mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp. Bằng cách tận dụng các tính năng phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, CRM giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, nâng cao hiệu quả làm việc và xây dựng một mối quan hệ bền vững với khách hàng.