Các nền tảng thương mại điện tử dành cho bà mẹ và trẻ sơ sinh nên thu hút khách hàng mới như thế nào?

Là một nhà phân tích dữ liệu, việc tính toán các tài khoản để thu hút doanh nghiệp mới và đạt được sự tăng trưởng dựa trên dữ liệu là rất quan trọng và có giá trị. Tác giả bài viết này lấy thương mại điện tử dành cho bà mẹ và trẻ sơ sinh làm ví dụ và giải thích cách thu hút doanh nghiệp mới theo góc nhìn của một nhà phân tích dữ liệu. Bài viết này dành cho những ai quan tâm đến phân tích dữ liệu và chịu trách nhiệm thu hút khách hàng mới.

1. Giới thiệu

Đối với các doanh nghiệp Internet, thu hút khách hàng mới luôn là ưu tiên hàng đầu. Chỉ bằng cách thu hút nhiều người sử dụng sản phẩm hơn, chúng ta mới có thể tạo ra quy mô kinh tế và thu được nhiều lợi nhuận hơn. Hầu hết các công ty Internet sẽ thiết lập các vị trí điều hành người dùng và chỉ định những người chuyên trách chịu trách nhiệm cho hoạt động kinh doanh mới của công ty. Vậy một nhà phân tích dữ liệu có thể đóng góp gì cho hoạt động kinh doanh mới của công ty?

2. Cốt lõi của việc thu hút khách hàng mới

Khi Internet bước vào nửa sau của thời đại, việc thu hút người dùng mới ngày càng trở nên khó khăn hơn. Người dùng về cơ bản bị các công ty lớn độc quyền và chi phí chuyển đổi nền tảng của người dùng trở nên cao hơn. Do đó, một đề xuất cốt lõi để thu hút người dùng mới là "thanh toán rõ ràng". Nhiều người vẫn còn mắc kẹt trong quan niệm của những ngày đầu của Internet, đó là thu hút càng nhiều người dùng mới càng tốt, mà không quan tâm đến việc phải tốn bao nhiêu tiền để thu hút những người dùng này hoặc nó có thể tạo ra bao nhiêu giá trị.

Do đó, điều quan trọng nhất cần hiểu ở giai đoạn này về việc thu hút người dùng mới là loại người dùng nào cần thu hút và cần chi bao nhiêu tiền để thu hút họ. Đây cũng là điều có giá trị nhất mà các nhà phân tích dữ liệu có thể làm để giúp công ty trong hoạt động thu hút khách hàng mới. Nhân viên vận hành thường gặp khó khăn trong việc tính toán giá trị mà người dùng mới tạo ra cho công ty. Đây là lúc cần đến các nhà phân tích dữ liệu để giúp tính toán các tài khoản cho doanh nghiệp mới và thực sự đạt được sự tăng trưởng dựa trên dữ liệu.

3. Đánh giá giá trị người dùng

Đối với hầu hết các công ty, họ biết họ đã chi bao nhiêu tiền để thu hút những người dùng mới này. Bởi vì những dữ liệu này có thể được tạo ra chỉ bằng một cơ sở hạ tầng dữ liệu đơn giản.

Hầu hết các hoạt động quảng cáo nhằm thu hút khách hàng mới của các công ty Internet đều được thực hiện trên các gã khổng lồ Internet, do đó mọi chi phí đều có thể được trình bày rõ ràng và trực quan. Ngoài ra, các phương pháp như tiếp thị ngoại tuyến thường có thẻ theo dõi để ghi lại, do đó hầu hết các công ty Internet có thể tính toán rõ ràng số tiền đã chi và số lượng người dùng mới đã thu hút được.

Nhưng những người dùng mới này tạo ra bao nhiêu giá trị và liệu có đáng để chi nhiều tiền để thu hút họ không? Ở nhiều công ty, đây thực sự là một mớ hỗn độn.

Bởi vì để tính toán các tài khoản này một cách rõ ràng thì cần phải có một cơ sở hạ tầng dữ liệu tương đối đầy đủ. Cần phải đánh dấu nguồn kênh của mỗi người dùng mới và ghi lại dữ liệu kinh doanh thương mại của công ty. Mô hình kinh doanh thương mại chủ yếu bao gồm hai loại: quảng cáo giúp người quảng cáo bán được hàng và tự bán hàng. Nghĩa là, cần phải ghi lại hiệu suất dữ liệu của từng người dùng trong tất cả các doanh nghiệp thương mại, sau đó liên kết dữ liệu của hai bên và cuối cùng phân tích rõ ràng thông qua các nhà phân tích dữ liệu. Điều này đòi hỏi một cơ sở hạ tầng dữ liệu tương đối hoàn chỉnh. Nhìn chung, chỉ có các công ty vừa và lớn mới có thể đạt được mức độ xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu như vậy.

Với những dữ liệu cơ bản này, các nhà phân tích dữ liệu có thể bắt đầu thể hiện kỹ năng của mình. Chúng ta có thể tính toán ROI của từng kênh. Ví dụ, chi phí quảng cáo trên kênh Douyin có thể gấp 10 lần so với Baidu, vì vậy chúng ta nên tăng chi phí quảng cáo trên Douyin. Một số kênh thậm chí còn có ROI âm. Trung bình phải tốn 10 nhân dân tệ để thu hút mỗi người dùng, nhưng giá trị tạo ra chỉ là 8 nhân dân tệ. Trong trường hợp này, chúng ta nên ngừng quảng cáo trên kênh này.

Ngoài ra, với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn cũng có thể phân tích chuyên sâu hơn để xem những loại người dùng khác nhau tạo ra giá trị gì. Điều này đòi hỏi công ty phải xây dựng một hệ thống chân dung người dùng để có thể phân loại người dùng theo nhãn chân dung người dùng và xác định loại người dùng nào có giá trị hơn đối với công ty. Khi thực hiện hoạt động đẩy ngược để thu hút người dùng mới, bạn nên ưu tiên những người dùng có thể tạo ra giá trị cao cho công ty. Về lâu dài, có thể đạt được ROI của từng kênh.

Tất nhiên, quá trình tính toán sẽ phức tạp hơn. Các nhà phân tích dữ liệu cần liên tục quảng bá khái niệm này và logic của nó tới bộ phận vận hành để họ có thể hiểu sâu sắc ý nghĩa của nó. Chỉ khi đó, mọi nhà điều hành công ty mới có thể áp dụng tư duy kế toán ROI này và hoạt động kinh doanh mới của công ty sẽ ngày càng tốt hơn. Vậy thì giá trị cốt lõi của các nhà phân tích dữ liệu là giúp bộ phận vận hành tính toán số tiền cần bỏ ra để thu hút từng loại người dùng. Đây là việc sử dụng dữ liệu để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định và phát huy vai trò thực sự của dữ liệu.

4. Thực hành thu hút khách hàng mới trong thương mại điện tử dành cho bà mẹ và trẻ sơ sinh

Lấy thương mại điện tử dành cho bà mẹ và trẻ sơ sinh làm ví dụ, theo quan điểm của một nhà phân tích dữ liệu, làm thế nào chúng ta có thể thu hút hoạt động kinh doanh mới? Hoạt động kinh doanh của công ty chúng tôi khá đặc biệt. Chúng tôi có thể lấy được thông tin về độ tuổi của em bé của người dùng. Độ tuổi của em bé là thông tin quan trọng quyết định số tiền mà người dùng sẵn sàng chi cho em bé. Khi em bé lớn hơn, cha mẹ sẽ ít quan tâm đến điều đó hơn và chi tiêu của họ cũng sẽ giảm xuống. Do đó, độ tuổi của em bé là một yếu tố quan trọng để người dùng đánh giá giá trị của một doanh nghiệp.

Do đó, chúng ta có thể phân chia giá trị người dùng dựa trên độ tuổi của em bé. Từ dữ liệu người dùng mới trong lịch sử, chúng ta có thể thấy rằng giá trị của người dùng mang thai: người dùng 0-1 tuổi, người dùng 1-2 tuổi, người dùng 2-3 tuổi và người dùng trên 3 tuổi có sự khác biệt tương đối lớn. Về cơ bản, người dùng càng trẻ thì giá trị thương mại mà họ tạo ra càng cao. Vì lý do này, chúng ta nên đầu tư chi phí khác nhau cho những người dùng khác nhau và không đối xử với tất cả họ như nhau.

Ngoài ra, mục tiêu thu hút khách hàng mới cho thương mại điện tử không thể chỉ đơn thuần là thu hút khách hàng mới, vì đây thường là dấu hiệu của sự thịnh vượng giả tạo. Rất có khả năng công ty sẽ mất nhiều tiền hơn khi thu hút thêm người dùng. Chúng ta có thể coi việc tối đa hóa giá trị người dùng trong 12 tháng tới là mục tiêu thu hút khách hàng mới, để định hướng doanh nghiệp đi đúng hướng trong việc thu hút khách hàng mới.

Nhưng có một vấn đề ở đây. Phải mất 12 tháng để đánh giá hiệu quả của một chiến lược. Với tư cách là một nhà quản lý doanh nghiệp, khoảng thời gian này chắc chắn là không thể chịu đựng được. Do đó, với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn phải tìm cách rút ngắn khoảng thời gian này.

Đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử, giá trị do người dùng tạo ra chính là lợi nhuận gộp từ các đơn đặt hàng mua của họ. Vậy làm thế nào chúng ta có thể dự đoán giá trị lợi nhuận gộp thu được từ việc thu hút người dùng mới trong 12 tháng tới? Theo cách này, chúng ta có thể dự đoán hành vi của người dùng trong thời gian dài hơn dựa trên hành vi của họ trong thời gian ngắn hơn.

Sau đó, chúng ta có thể dự đoán giá trị lợi nhuận gộp trong vòng một năm dựa trên lợi nhuận gộp mua lại của người dùng tạo ra trong vòng 30 ngày, 60 ngày, 90 ngày và 180 ngày.

Cần lưu ý ở đây là dữ liệu lợi nhuận gộp của ngày đầu tiên thu hút người dùng mới phải được loại trừ. Dữ liệu lợi nhuận gộp vào ngày đầu tiên không thể phản ánh giá trị của người dùng. Điều này bị ảnh hưởng bởi chiến lược. Bất kể chất lượng của người dùng, lợi nhuận gộp là giá trị cố định của mức nhượng bộ trong chiến lược. Do đó, việc loại trừ dữ liệu mua lại ngày đầu tiên trong tương lai có thể phản ánh chất lượng của người dùng.

Sau đó chúng ta có thể đưa ra dự đoán dựa trên hồi quy tuyến tính. Sau khi phân tích, chúng tôi thấy rằng lợi nhuận gộp mua lại tạo ra trong vòng 30 ngày có thể dự đoán lợi nhuận gộp trong năm tiếp theo với độ chính xác là 70% và lợi nhuận gộp mua lại tạo ra trong vòng 60 ngày có thể dự đoán lợi nhuận gộp trong năm tiếp theo với độ chính xác là 85%. Sẽ không có sự khác biệt đáng kể nào sau đó.

Dựa trên kết quả phân tích này, chúng ta có thể đánh giá giá trị lợi nhuận gộp của năm tiếp theo trước đó và sau đó tính toán ROI tương ứng của việc thu hút khách hàng mới dựa trên chi phí của từng chiến lược. Sau đó, cuối cùng chúng ta có thể đánh giá ROI của các chiến lược khác nhau ở cùng một cấp độ, giữ lại các chiến lược có ROI cao hơn và lặp lại các chiến lược có ROI âm. Cuối cùng, lợi ích của việc thu hút khách hàng mới có thể được tối đa hóa.

Sau khi có thể đánh giá giá trị của từng chiến lược, chúng ta cần phân tầng người dùng và đầu tư vào các chiến lược có chi phí khác nhau cho những người dùng có giá trị khác nhau. Nhìn chung, trước tiên chúng tôi triển khai chiến lược giá thấp hơn cho người dùng mới mà không mất tiền trên tổng lợi nhuận gộp. Sau đó, chúng tôi triển khai chiến lược có chi phí cao hơn cho những người dùng không thể chuyển đổi bằng chiến lược này. Trong trường hợp này, lợi nhuận gộp của chiến lược này về cơ bản là âm, vì vậy chúng ta phải thận trọng khi triển khai chiến lược này. Chúng ta phải chọn những người dùng có giá trị người dùng cao hơn để thực hiện chiến lược có chi phí cao hơn này. Chỉ bằng cách này, chúng ta mới có thể thu hồi được vốn đầu tư và tạo ra giá trị tích cực. Nếu chiến lược này được triển khai cho tất cả người dùng, ROI tổng thể có thể sẽ là âm.

Bằng cách tuân theo logic này, các hoạt động thương mại điện tử dành cho bà mẹ và trẻ sơ sinh để thu hút khách hàng mới về cơ bản có thể tạo ra một chu kỳ tích cực. Thu hút nhiều người dùng hơn có thể giúp công ty tạo ra nhiều giá trị hơn. Sau khi kiếm được nhiều tiền hơn, công ty có thể có nhiều tiền hơn để đầu tư vào chi phí thu hút khách hàng mới, cuối cùng là tối đa hóa lợi nhuận của công ty.

Dựa trên phương pháp thu hút khách hàng mới nêu trên, chúng ta có thể đưa ra khuôn khổ chiến lược phù hợp hơn để thu hút khách hàng mới. Tất nhiên, các nhà phân tích dữ liệu chỉ có thể làm được điều này. Chi tiết của từng chiến lược cần được hoàn thiện thông qua hoạt động và một số ý tưởng và chiến lược sáng tạo cần được đưa ra thảo luận.

Ngoài ra, các nhà phân tích dữ liệu cần giúp các hoạt động thu hút khách hàng mới thiết lập một hệ thống đánh giá chỉ số dữ liệu hoàn chỉnh, giúp các hoạt động xác minh hiệu quả của từng chiến lược và đánh giá hiệu ứng chuyển đổi kênh của từng bước liên kết, đồng thời liên tục tối ưu hóa từng hình ảnh bản sao và các chi tiết trải nghiệm người dùng khác, cuối cùng đạt được sự phát triển mạnh mẽ của toàn bộ hoạt động thu hút khách hàng mới. Các nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi cũng đã đóng góp giá trị to lớn vào việc này.

Kiến trúc hoạt động dựa trên dữ liệu để thu hút khách hàng mới trong thương mại điện tử dành cho bà mẹ và trẻ sơ sinh

(Nguồn ảnh: Zhihu @王向君)

Tác giả: A Kun