Thấu hiểu khách hàng vẫn luôn là chìa khoá thành công cho mọi doanh nghiệp. Suốt nhiều năm qua, các doanh nghiệp đã áp dụng rất nhiều phương pháp để tìm kiếm sự thật ẩn sâu (insight) trong tâm trí người tiêu dùng, những điều mà thậm chí bản thân họ cũng chưa thể nhận ra.
Năm 2002, Ale Smidts, một giáo sư về truyền thông marketing người Hà Lan giới thiệu rộng rãi thuật ngữ “neuromarketing” (marketing thần kinh). Phương pháp này sử dụng những công nghệ thuộc “neuroscience” (khoa học thần kinh) như ảnh chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) hay điện não đồ (EEG)… phân tích phản ứng của từng vùng não và các neuron khi tiếp xúc với quảng cáo, TVC, hình ảnh sản phẩm hay thử nghiệm sản phẩm… Nhờ phương pháp này, một phát hiện quan trọng đã được tìm ra: không phải lý trí, tiềm thức mới là yếu tố thống trị các quyết định mua hàng và tiềm thức được quyết định bởi lớp não bò sát.
Tiềm thức quyết định cách não bộ phản ứng với quảng cáo, nhãn hiệu, sản phẩm và từ đó định hướng gần như toàn bộ hành vi mua sắm. Đó chính là lý do trong nhiều trường hợp, khách hàng không thực sự hiểu tại sao mình mua những món đồ, dù bản thân thực sự không ấn tượng với sản phẩm.
Với neuromarketing, công nghệ sẽ được sử dụng để “scan”, quan sát từng phản ứng vi mô nhất của não bộ tại mọi điểm chạm với thương hiệu, từ đó hiểu rõ insight khách hàng. Ví dụ với các quảng cáo marketing, thông qua các kỹ thuật như đo sóng não, theo dõi chuyển động mắt… từ đó xác định chính xác đâu là phân đoạn khách hàng yêu thích, đâu là phân đoạn không thực sự thú vị. Thậm chí có thể có thể xác định chính xác những điểm thực sự thu hút mắt người tiêu dùng (hot zone) và đánh giá xem liệu sự hiện diện của nhãn hàng đã tập trung đúng vào vùng thu hút đó hay không.
Từ những kết quả này, doanh nghiệp sẽ tìm ra cách tiếp cận trúng nhất với điều mà khách hàng quan tâm, từ việc chọn “điểm rơi” đến hình ảnh, màu sắc, thông điệp. Neuromarketing có thể được coi là chính xác hơn những dữ liệu từ phiếu khảo sát truyền thống và giảm thiểu các yếu tố cảm tính từ chủ doanh nghiệp. Thế nhưng, theo thống kê của đơn vị nghiên cứu Statista (Đức), tính đến Q4/2018, chỉ có 7% nghiên cứu thị trường được thực hiện bằng phương pháp neuromarketing, trong khi phương pháp truyền thống như bảng hỏi trực tuyến vẫn chiếm đến 79%. Tại sao lại như vậy?
Tốn kém là nguyên nhân đầu tiên khiến phương pháp này không được áp dụng rộng rãi. Ví dụ, muốn đo lường được cảm xúc, cần phải đầu tư vào những công nghệ như hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) hay điện đồ não (EEG), với mức chi phí khổng lồ mà không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn sàng chi trả.
Hơn nữa, quá trình “giải mã” rất khó khăn, tốn thời gian, cần sự tham gia của những chuyên gia thần kinh học. Đây được coi là một trong những hạn chế lớn nhất khiến neuromarketing không thể được sử dụng rộng rãi.
Do công nghệ chi phí lớn, khó vận hành, lượng mẫu nghiên cứu trong các thí nghiệm neuromarketing thường hạn chế và hiển nhiên là không thể “scan” toàn bộ não của tập khách hàng mục tiêu (chưa kể đến vấn đề đạo đức của phương pháp này). Vì vậy, kết quả rút ra chỉ dừng ở mức xu hướng chung, giúp mang lại những giải pháp đúng cho một bộ phận lớn người dùng, nhưng không có được sự cá nhân hoá.
Neuromarketing dù mang lại những hiểu biết vô cùng mới mẻ, nhưng những đóng góp của phương pháp này dừng lại ở những quy luật, bài học chung. Xu hướng này thoái trào vào khoảng năm 2008. “Điều những người làm marketing quan tâm chỉ là những kết luận về hành vi, cảm xúc con người, những điều có thể giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược phù hợp” chuyên gia marketing Đoàn Thái Kiên nhận định. Để đạt đến mức ứng dụng cụ thể cho từng doanh nghiệp, neuromarketing không phải một sự lựa chọn được nhiều người tìm đến. Họ cần hình thức nghiên cứu nào đó khách quan, chất lượng, đồng thời cũng cần đơn giản, dễ tiếp cận với chi phí phù hợp.
Như vậy, neuromarketing, dù tìm được những insight mang tính khách quan, nhưng lại quá phức tạp, tốn kém và không có khả năng ứng dụng rộng rãi. Trong khi đó, dưới thời đại thông tin, khi doanh nghiệp nào cũng sở hữu một lượng dữ liệu nhất định, data-driven marketing được coi là cách tiếp cận thông dụng hơn. Đây là quá trình thu thập, phân tích dữ liệu từ hành vi, thói quen người dùng trên mọi môi trường, đặc biệt là môi trường số, từ đó nắm được insight để tối ưu hoá hiệu quả các chiến dịch marketing. Có thể nói, data-driven marketing có thể giải quyết gần như toàn bộ những hạn chế đã đề cập của neuromarketing.
Phương pháp thông dụng cho mọi doanh nghiệp
Theo đơn vị nghiên cứu We Are Social, tính tới tháng 1/2018, 55 triệu dân Việt Nam có sử dụng các trang mạng xã hội (chiếm 55% tổng dân số), 35% triệu người sở hữu điện thoại thông minh. Các trang web, diễn đàn, mạng xã hội cũng thu hút được hơn 50 triệu bài đăng, bình luận, chia sẻ mỗi ngày. Hầu như tất cả chúng ta, đều đang để lại những “dấu chân kỹ thuật số” (digital footprint), đều có một hồ sơ cá nhân số mà dữ liệu được cập nhật mỗi ngày theo từng bài đăng, từng câu bình luận, thậm chí là từng cú click.
Ngoài ra, các công cụ social listening cũng được áp dụng để hiểu và phân tích những phản hồi của khách hàng thành hai hướng: phản hồi tích cực để phát huy những ưu điểm, phản hồi tiêu cực để nhận biết các vấn đề tồn đọng và có giải pháp kịp thời. Như vậy, bất cứ doanh nghiệp nào, chỉ cần một chiến lược tổng hợp, phân tích dữ liệu bài bản và phù hợp, cũng có thể tối ưu chiến lược marketing nhờ lượng dữ liệu sẵn có. Vì vậy, có thể khẳng định data-driven marketing là giải pháp thông dụng, không tốn kém mà phần lớn doanh nghiệp có thể xem xét.
Chìa khoá đem đến trải nghiệm cá nhân hoá
Nếu như neuromarketing dừng lại ở những giải pháp mang tính quy luật chung, mong muốn cá nhân hoá trải nghiệm khách hàng sẽ được thực hiện với data-driven marketing.
Theo ông Bùi Thành Đô, Giám đốc Phát triển Sản phẩm của Five9 Việt Nam, công nghệ hiện nay có thể thu thập dữ liệu số, phân tích và có sự thấu hiểu người dùng trên khoảng hơn 5.000 trường thông tin, cụ thể hoá mọi yếu tố từ nhân khẩu học đến sở thích, nhu cầu, phong cách sống, tham vọng… Không chỉ thấu hiểu từng cá nhân đơn lẻ, công nghệ còn hiểu rõ các mối quan hệ của người đó với mạng lưới bạn bè trên môi trường số. Như vậy, thương hiệu giờ đây không nhìn nhận tập khách hàng là một đám đông với những đặc tính nhân khẩu học chung chung, mà là hàng triệu con người với những đặc tính riêng biệt.
Từ việc thấu hiểu khách hàng với những đặc tính riêng biệt, các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) hay học máy (machine learning) có khả năng tự động tiếp cận khách hàng với mục tiêu “đúng người vào đúng thời điểm với đúng thông điệp”. Cùng với đó, công nghệ còn có khả năng đo đạc và cho điểm (lead scoring) các tương tác của khách hàng tiềm năng trên các kênh trên, từ đó tìm ra giải pháp để tăng tỷ lệ chuyển đổi, tối ưu chi phí quảng cáo và tự động cá nhân hoá hành trình trải nghiệm khách hàng.
Phân tích những ưu điểm vượt trội của data-driven không có nghĩa là phủ nhận hoàn toàn thành quả của phương pháp neuromarketing. Chiến lược marketing của doanh nghiệp sẽ có thể tối ưu hiệu quả khi có sự kết hợp cả hai phương pháp này. Cụ thể, đội ngũ nhân sự cần hiểu rõ những nguyên tắc về thái độ hành vi người dùng đã được chứng minh sẵn của neuromarketing; kiểm chứng độ phù hợp với tập khách hàng tiềm năng bằng dữ liệu của riêng doanh nghiệp; rút ra kết quả và giải pháp marketing nhờ cả 2 hai phương pháp và cuối cùng đo lường kết quả bằng dữ liệu lớn. Trên thực tế, doanh nghiệp nào cũng sở hữu dữ liệu, nhưng không nhiều đơn vị tận dụng hiệu quả được lượng dữ liệu này. Lý do không chỉ đến từ việc thiếu nhân lực công nghệ, thiếu chiến lược rõ ràng, mà còn do nhân sự thiếu khả năng quản lý, phân tích, không nắm được các nguyên tắc của neuromarketing.
