Cách hiểu hành vi mua hàng bằng chiến thuật phân tích giỏ hàng (market basket analysis)
Chiến lược kinh doanh "lấy khách hàng làm trung tâm" là mục tiêu hoạt động của hầu hết các doanh nghiệp hiện nay. Nhưng thế nào là việc "lấy khách hàng là trung tâm" và cách để thực thi chiến lược này như thế nào?
Mời bạn xem bài viết cách hiểu hành vi mua hàng bằng chiến thuật phân tích giỏ hàng (market basket analysis) dưới đây.
1. Phân tích giỏ hàng (market basket analysis) là gì?
Hầu hết các doanh nghiệp bán lẻ hiện nay đều đã thực hiện việc số hoá trong công tác mua bán hàng hoá thông qua các phần mềm bán hàng, chẳng hạn như phần mềm bán hàng TummoPOS.
Và bằng các số liệu kinh doanh có được trong quá trình mua bán hàng hoá của chủ tiệm, TummoPOS sẽ tiến hành phân tích để khám phá thông tin hữu ích về hành vi mua hàng của khách hàng.
Ví dụ, chúng ta phát hiện ra rằng: Vào dịp lễ Trung Thu doanh số bán đường cát, bột, sữa... tăng cao hơn thường lệ. Và sau lễ, doanh số của các sản phẩm này đồng loạt giảm.
Đó chỉ là những ví dụ về các thống kê mà chúng ta quá dễ dự đoán, vậy ngoài các chỉ số đó thì còn có các điểm khám phá nào khác mà chúng ta chưa từng biết đến hay không?
Việc sử dụng các thuật toán thống kê để phát hiện ra các điểm liên quan trong dữ liệu bán hàng được gọi là Market Basket Analysis. Giống như tóm tắt của nhà kinh tế David Hand, “Khai thác dữ liệu là việc phân tích các tập dữ liệu quan sát để tìm ra những mối quan hệ không ngờ tới và tóm tắt dữ liệu theo những cách mới lạ vừa dễ hiểu và hữu ích cho chủ sở hữu dữ liệu”.
2. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu và phân tích giỏ hàng (market basket analysis)
Trong công tác quản trị khách hàng (CRM), các doanh nghiệp sẽ gặp vấn đề nan giải: vừa phải làm sao làm cho khách hàng hài lòng (giá tốt, sản phẩm tốt) trong khi đó vẫn duy trì biên lợi nhuận theo mong muốn của doanh nghiệp.
Nhà kinh tế Bodapati, nói rằng: Việc giữ chân khách hàng bằng các hoạt động lấy khách hàng làm trung tâm là rất quan trọng, bởi chi phí marketing để tìm kiếm một khách hàng mới là lớn hơn.
Nhưng làm sao để tiến tới hoạt động "lấy khách hàng làm trung tâm"?
Trước hết, chúng ta cần phải hiểu nhu cầu, hiểu thị hiếu, hiểu phân khúc, hiểu hành vi mua hàng. Và để hiểu được khách hàng thì phải tiến hành phân tích số liệu kinh doanh.
Sự tiến bộ của thương mại điển tử trong mấy năm vừa qua đã mở ra một chặn đường mới cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Thông qua việc mua bán trên website, trên các phần mềm quản lý bán hàng các chủ doanh nghiệp đã tự sở hữu số liệu mua bán hàng hoá thực tiễn.
Thông qua công tác phân tích số liệu kinh doanh đó, các lãnh đạo công ty thật sự hiểu rõ hơn về khách hàng, phát hiện ra những cơ sở mới mẽ trong mối quan hệ khách hàng mà chưa từng được biết tới trước đó.
3. Một ví dụ mang tính lý thuyết
Vào dịp Trung Thu, nhu cầu làm bánh tăng cao dẫn đến nhu cầu về các nguyên liệu như đường, sữa, bột, trứng muối, các loại hạt, khuôn làm bánh... cùng tăng mạnh. Sau khi lễ hội kết thúc, nhu cầu cho nhóm sản phẩm này lại đồng loạt giảm xuống.
Qua ví dụ điển hình này, chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về phân tích mối liên quan giữa các sản phẩm và doanh số bán hàng.
3.1. Dự báo nhu cầu chính xác hơn
Khi phát hiện ra các sản phẩm có xu hướng mua cùng nhau (ví dụ: đường, sữa, bột trong dịp Trung Thu), doanh nghiệp có thể dự đoán được nhu cầu tăng/giảm đồng thời của chúng.
Giúp tránh tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa, đặc biệt trong các dịp lễ, mùa vụ.
3.2. Tối ưu hóa công tác mua hàng và quản lý tồn kho
Nếu biết một số sản phẩm có mối tương quan về nhu cầu, doanh nghiệp có thể đặt hàng cùng lúc hoặc điều chỉnh lượng nhập hàng phù hợp.
Chẳng hạn, khi biết các sản phẩm có nhu cầu tăng/giảm đồng thời, nhà bán lẻ có thể điều chỉnh lượng tồn kho phù hợp. Ví dụ, sau Trung Thu, khi nhu cầu đường, sữa, bột giảm mạnh, nhà bán lẻ có thể giảm nhập hàng hoặc đẩy mạnh khuyến mãi để xả hàng tồn, tránh lãng phí.
Ví dụ: Nếu đường, sữa, bột thường được mua cùng nhau trong dịp Trung Thu, nhà bán lẻ có thể nhập số lượng cân đối để tránh tình trạng hết hàng sớm hoặc tồn kho sau dịp lễ.
3.3. Xây dựng chiến lược khuyến mãi và trưng bày sản phẩm
Các sản phẩm có tương quan có thể được bán kèm (bundling) hoặc giảm giá đồng loạt để kích thích doanh số. Ngoài ra, việc đặt các sản phẩm này gần nhau trên kệ hàng (cross-merchandising) cũng tăng khả năng khách hàng mua đủ bộ sản phẩm.
Ví dụ: Siêu thị có thể đặt đường, sữa, bột gần nhau hoặc tạo combo "Làm bánh Trung Thu" để tăng doanh thu.
3.4. Phát hiện xu hướng theo mùa hoặc sự kiện
Như ví dụ về Trung Thu, việc phân tích dữ liệu lịch sử giúp doanh nghiệp chuẩn bị sớm cho các đợt tăng nhu cầu tương tự trong tương lai.
Nhờ phần mềm bán hàng TummoPOS, việc phân tích các yếu tố liên quan giúp phát hiện các xu hướng tiêu dùng theo mùa hoặc theo sự kiện.
Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy cứ mỗi dịp Trung Thu, nhu cầu các sản phẩm làm bánh tăng 30%, nhà bán lẻ có thể lập kế hoạch dài hạn để chuẩn bị nguồn lực (nhân sự, kho bãi, vốn) cho các mùa cao điểm.
Ngoài ra, có thể áp dụng cho các dịp khác như Tết (bánh kẹo, rượu, mứt), Giáng sinh (đồ trang trí, quà tặng),...
3.5. Giảm chi phí và tăng hiệu quả kinh doanh
Việc dự báo chính xác hơn dựa trên tương quan sản phẩm giúp giảm lượng hàng tồn kho dư thừa (do nhập quá nhiều) hoặc thiếu hàng (do nhập không đủ các sản phẩm liên quan), từ đó tối ưu hóa vòng quay hàng tồn kho và giảm chi phí lưu kho, bảo quản. Tránh lãng phí do mua hàng không cân đối (ví dụ: nhập quá nhiều đường nhưng lại thiếu sữa).
Sự tăng/giảm đột ngột của một sản phẩm "dẫn dắt" có thể là tín hiệu sớm cho sự thay đổi nhu cầu của các sản phẩm liên quan khác. Điều này giúp nhà bán lẻ phản ứng nhanh hơn với thay đổi của thị trường. Tăng doanh thu nhờ việc cross-selling (bán chéo) các sản phẩm liên quan.
3.6. Doanh nghiệp sẽ có hành động gì?
Qua ví dụ về bài học bánh trung thu ở trên, ta có dữ liệu cơ bản như sau: Năm trước, đường, sữa, bột cùng tăng 50% vào tháng 8-9 và giảm mạnh sau đó.
Nhờ có sự phát hiện này, nhà bán lẻ tăng nhập hàng cả 3 mặt hàng từ sớm. Đóng gói combo "Nguyên liệu làm bánh Trung Thu" để thu hút khách. Và thực hiện chiến lược giảm giá đồng loạt sau dịp để xả hàng tồn.
4. Phần mềm bán hàng TummoPOS công cụ phân tích số liệu đắc lực
Việc hiểu và khai thác các yếu tố liên quan lẫn nhau giữa các sản phẩm không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động vận hành (dự báo, mua hàng, tồn kho) mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa.
Phân tích mối quan hệ giữa các sản phẩm giúp doanh nghiệp dự báo chính xác hơn, tối ưu chi phí và tăng lợi nhuận, đặc biệt trong các dịp có tính thời vụ như Trung Thu, Tết, v.v. Phần mềm bán hàng TummoPOS cung cấp đầy đủ các công cụ như phân tích tương quan, thuật toán Apriori (Association Rule Mining) hoặc AI/ML có thể được áp dụng để tự động hóa quá trình này.
Để giúp các doanh nghiệp khám phá và tận dụng các mối quan hệ giữa các sản phẩm, phần mềm TummoPOS có các công cụ phân tích cụ thể như:
- Công cụ phân tích giỏ hàng (Market Basket Analysis): Sử dụng thuật toán như Apriori hoặc FP-Growth để tìm các cặp sản phẩm thường được mua cùng nhau (ví dụ: đường + bột).
- Công cụ phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Xác định xu hướng và tính mùa vụ của các sản phẩm, ví dụ nhu cầu tăng vào tháng 8 âm lịch.
- Phân tích học máy (Machine Learning): Sử dụng mô hình như Random Forest hoặc Neural Network để dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố liên quan (thời tiết, sự kiện, giá cả).
