Từ câu chuyện kinh điển tại Target nhìn về xu hướng cá nhân hóa đang nở rộ

Câu chuyện kinh điển

Cách đây hơn 11 năm, vào tháng 2/2012, một bài báo rất nổi tiếng mang tên “Làm cách nào các công ty tìm hiểu bí mật của bạn?” được đăng trên tờ The New York Times. Bài báo của tác giả Charles Duhigg đã tạo ra sự thu hút đặc biệt, thậm chí gây sốc, khiến một làn sóng tranh luận nổi lên và cho đến giờ vẫn còn tính thời sự.

Câu chuyện bắt đầu bằng nhân vật Andrew Pole, làm việc tại hãng bán lẻ Target từ năm 2002 với tư cách là một nhà nghiên cứu thống kê. Một câu hỏi “kỳ lạ” vào thời điểm đó đã được các đồng nghiệp ở bộ phận tiếp thị gửi đến Pole: “Chúng tôi muốn tìm hiểu xem một khách hàng liệu có đang mang thai hay không, bạn có thể làm điều đó?”.

Các nhà tiếp thị giải thích với Pole rằng hầu hết mọi người không mua mọi thứ họ cần ở một cửa hàng, thay vào đó, họ mua đồ tạp hóa ở cửa hàng tạp hóa, mua đồ chơi ở cửa hàng đồ chơi. Thế nhưng, Target bán mọi thứ, từ sữa đến thú nhồi bông, đồ đạc trong vườn cho đến đồ điện tử. Vì thế, mục tiêu chính của hãng bán lẻ này là thuyết phục khách hàng nghĩ rằng cửa hàng duy nhất họ cần là Target. Dù vậy, rất khó để thay đổi thói quen mua sắm của người tiêu dùng, ngay cả khi thực hiện những chiến dịch quảng cáo khéo léo nhất.

Tuy nhiên, có một số giai đoạn ngắn trong cuộc đời mỗi người mà thói quen mua sắm đột nhiên thay đổi. Nghiên cứu cho thấy rằng khi ai đó kết hôn, họ có nhiều khả năng bắt đầu mua một loại cà phê mới; khi một cặp vợ chồng chuyển đến một ngôi nhà mới, họ có xu hướng mua một loại ngũ cốc khác; khi họ ly hôn, nhiều khả năng họ sẽ bắt đầu tìm đến các nhãn hiệu bia khác.

Và một trong những khoảnh khắc đặc biệt nhất là khi một đứa trẻ chào đời, cha mẹ chúng kiệt sức và choáng ngợp với rất nhiều thứ, thói quen mua sắm và lòng trung thành với các thương hiệu sẵn sàng bị thay đổi. Không phải chỉ Target hiểu điều này. Bởi vì hồ sơ khai sinh thường có thể tiếp cận được nên khi một cặp vợ chồng mới sinh con, họ gần như ngay lập tức bị “tấn công” bởi các đề nghị, ưu đãi và quảng cáo từ đủ loại công ty. Thế nên, Target muốn tiếp cận họ sớm hơn, trước khi bất kỳ một nhà bán lẻ nào biết rằng một em bé sắp chào đời. Cụ thể, hãng bán lẻ này muốn gửi quảng cáo được thiết kế đặc biệt cho phụ nữ trong kỳ tam cá nguyệt thứ hai, đó là thời điểm mà các bà mẹ tương lai bắt đầu mua rất nhiều thứ mới, chẳng hạn như vitamin hay quần áo bà bầu.

“Ngay sau khi chúng tôi khiến họ mua tã của chúng tôi, họ cũng sẽ bắt đầu mua những thứ khác. Nếu bạn đang chạy vội qua cửa hàng để tìm một chai nước cam, bạn sẽ nhìn thấy chiếc DVD mới mà bạn muốn, rồi chẳng bao lâu nữa bạn sẽ mua ngũ cốc và khăn giấy từ chúng tôi, và tiếp tục quay lại”, Pole nói.

Trong nhiều thập kỷ qua, các hãng bán lẻ lớn được cho là đã thu nhập lượng lớn thông tin về khách hàng một cách có chủ đích, và Target cũng vậy. Mỗi khách hàng có một số định danh (ID) nội bộ để phục vụ cho việc thu nhập thông tin. “Nếu bạn sử dụng thẻ tín dụng hoặc phiếu giảm giá, hoặc điền vào một cuộc khảo sát, hoặc gọi cho đường dây trợ giúp khách hàng, hoặc mở một email mà chúng tôi gửi đến cho bạn, hoặc bạn truy cập trang web của chúng tôi, chúng tôi sẽ ghi lại và liên kết nó với ID của bạn”, Pole nói và cho biết: “Chúng tôi muốn biết mọi thứ có thể”.

Cũng được liên kết với ID khách hàng là thông tin nhân khẩu học như tuổi tác, tình trạng hôn nhân, gia đình, khu vực đang sống, mức lương ước tính… Hãng bán lẻ sẵn sàng mua cả dữ liệu về dân tộc, lịch sử công việc, tạp chí yêu thích, năm mua (hoặc mất) nhà, nơi học đại học, nhãn hiệu cà phê yêu thích, khuynh hướng chính trị, số lượng ô tô đang sở hữu… (mặc dù trong một tuyên bố, Target từ chối xác nhận việc thu nhập thông tin nhân khẩu học).

Tuy nhiên, tất cả thông tin đó đều vô nghĩa nếu không có người phân tích và hiểu ý nghĩa của nó. Đây là sứ mệnh của Pole cùng hàng chục thành viên khác trong bộ phận Phân tích Tiếp thị Khách hàng tại Target.

Ở thời kỳ đó, khoa học về sự hình thành thói quen đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong các khoa thần kinh và tâm lý học tại hàng trăm trung tâm y tế và trường đại học lớn cũng như các phòng thí nghiệm được doanh nghiệp tài trợ.

Target có một cơ sở đăng ký tắm cho em bé và những người phụ nữ tới đăng ký đều sẵn sàng tiết lộ thông tin mua sắm gần đây của họ. Dựa trên các thông tin này, Pole đã chạy thử hết bài kiểm tra này đến bài kiểm tra khác, liên tục phân tích dữ liệu và chẳng bao lâu sau, một số “công thức” hữu ích đã xuất hiện. Ví dụ như rất nhiều phụ nữ mang thai mua một số lượng lớn kem dưỡng da không mùi vào khoảng đầu kỳ tam cá nguyệt thứ hai; trong 20 tuần mang thai đầu tiên, phụ nữ uống rất nhiều chất bổ như canxi, magiê, kẽm; ở một thời kỳ nhất định, nhiều phụ nữ mang thai mua một lượng lớn xà phòng không mùi và túi bông gòn.

Bằng việc phân tích dữ liệu mua sắm khoảng 25 sản phẩm, Pole có thể xác định được những người phụ nữ “có khả năng mang thai”. Quan trọng hơn, hệ thống có thể ước tính thời điểm dự sinh của khách hàng, vì vậy, Target có thể gửi các phiếu giảm giá theo từng giai đoạn cụ thể trong thai kỳ của khách hàng.

Một nhân viên của Target nêu ra một ví dụ giả định về một người phụ nữ hư cấu có tên Jenny Ward, 23 tuổi, sống ở Atlanta. Người phụ nữ này đã mua kem dưỡng da thiên nhiên bơ ca cao, một chiếc túi đủ lớn để đựng được nhiều đồ hơn, thực phẩm bổ sung kẽm và magiê cùng một tấm thảm màu xanh sáng. Hệ thống xác định có 87% khả năng cô ấy đang mang thai và thời điểm dự sinh của cô ấy là khoảng cuối tháng 8. Dữ liệu mà Target thu thập còn cho thấy thói quen của Jenny, rằng nếu nhận được phiếu giảm giá qua email thì rất có thể cô ấy sẽ mua hàng trực tuyến, nhưng nếu nhận được quảng cáo qua đường bưu điện vào thứ Sáu, cô ấy thường sử dụng nó trong chuyên đi tới cửa hàng vào cuối tuần.

Trong quá khứ, Jenny chỉ thường xuyên mua đồ dùng tẩy rửa ở Target, nhưng khi mang thai, cô ấy sẵn sàng mua mọi thứ. Ngoài việc kích thích thói quen mua sản phẩm tẩy rửa của Jenny, nhà bán lẻ cũng bắt đầu cung cấp các ưu đãi cho một loạt sản phẩm mà người phụ nữ đang mang thai có thể cần.

Pole đã áp dụng chương trình của mình đối với mọi khách hàng thường xuyên của Target và chẳng bao lâu sau đã lọc được danh sách hàng chục nghìn phụ nữ có khả năng mang thai cao nhất. Khi Pole chia sẻ danh sách này với các nhà tiếp thị của Target, họ đã rất vui mừng.

Tại thời điểm đó, một người nào đó đã đặt một câu hỏi quan trọng: “Phụ nữ sẽ phản ứng thế nào khi họ phát hiện ra mức độ hiểu biết của Target về họ?”. Pole nói: “Nếu chúng tôi gửi cho ai đó một cuốn catalog và nói “Chúc mừng đứa con đầu lòng của bạn!”, trong khi họ chưa bao giờ nói với chúng tôi rằng họ đang mang thai, điều đó sẽ khiến một số người khó chịu. Chúng tôi rất thận trọng trong việc tuân thủ pháp luật về quyền riêng tư. Nhưng ngay cả khi bạn tuân thủ luật pháp, bạn vẫn có thể làm những việc khiến mọi người khó chịu”.

Khoảng một năm sau khi Pole tạo ra mô hình dự đoán khả năng mang thai, một người đàn ông bước vào cửa hàng Target tại Minneapolis và yêu cầu được gặp người quản lý. Tay ông ta nắm chặt những chiếc phiếu giảm giá đã được gửi cho con gái mình với thái độ rất tức giận, theo mô tả của một nhân viên có mặt tại cửa hàng vào thời điểm đó.

“Con gái tôi nhận được cái này qua đường bưu điện. Nó vẫn đang học trung học và các người gửi cho con bé phiếu mua quần áo trẻ em và giường cũi? Có phải các người đang cố gắng khuyến khích con bé mang thai?”, người đàn ông tức giận nói. Người quản lý đã xin lỗi và sau đó vài ngày đã gọi điện lại để xin lỗi lần nữa. Tuy nhiên, qua điện thoại, người cha có phần bối rối. Ông nói: “Tôi đã nói chuyện với con gái mình. Hóa ra có một số việc mà tôi không hề hay biết. Con bé dự sinh vào tháng 8. Tôi nợ bạn một lời xin lỗi”.

Target đã nhận ra việc sử dụng dữ liệu để dự đoán khả năng mang thai của phụ nữ có thể gây ra một thảm họa quan hệ công chúng. Vì vậy, câu hỏi đặt ra với họ là: Làm thế nào để họ có thể đưa quảng cáo đến tay các bà bầu mà không khiến họ cảm thấy như đang bị theo dõi? Làm thế nào để tận dụng thói quen của ai đó mà không cho họ biết rằng bạn đang nghiên cứu cuộc sống của họ?

Nhà bán lẻ này bắt đầu trộn lẫn tất cả những quảng cáo đồ mẹ và bé với những thứ mà bà mẹ tương lai không bao giờ mua, để quảng cáo trông có vẻ ngẫu nhiên. Chẳng hạn như đặt quảng cáo máy cắt cỏ bên cạnh tã giấy, đặt phiếu giảm giá rượu bên cạnh phiếu giảm giá quần áo trẻ sơ sinh. “Và chúng tôi phát hiện ra rằng miễn là một phụ nữ mang thai nghĩ rằng cô ấy không bị theo dõi, cô ấy sẽ sử dụng các phiếu giảm giá. Cô ấy cho rằng những người khác trong khu cô ấy sống cũng nhận được bưu phẩm như vậy”, quản lý của Target cho biết.

Ngay sau khi chiến dịch quảng cáo mới bắt đầu, doanh số bán hàng mẹ và bé của Target đã bùng nổ. Công ty không công bố số liệu từng bộ phận cụ thể nhưng từ năm 2022 - khi Pole được thuê - cho đến năm 2010, doanh thu của Target đã tăng từ 44 tỷ USD lên 67 tỷ USD. Vào năm 2005, chủ tịch công ty Gregg Steinhafel đã “khoe khoang” với nhà đầu tư về “sự tập trung cao độ của công ty vào các mặt hàng và danh mục trong phân khúc khách hàng mẹ và bé”.

Một vài tuần trước khi bài viết này được đăng trên tờ The New York Times, tác giả Charles Duhigg đã bay tới Minneapolis để thử nói chuyện với Andrew Pole lần cuối sau hơn một năm không liên lạc, nhưng không thành công. Trên đường trở về khách sạn, vị tác giả này dừng lại ở Target để mua một ít chất khử mùi, một số áo phông và một loại gel vuốt tóc ưa thích. Theo chủ ý bất chợt, Charles Duhigg đã mua một số núm vú giả để xem hệ thống của Target sẽ phản ứng như thế nào.

Tuy nhiên, khi trả tiền, ông ấy không nhận được bất kỳ ưu đãi bất ngờ nào về tã giấy hoặc sữa công thức, điều khiến ông khá thất vọng. Tuy nhiên khi suy nghĩ lại, Charles Duhigg nhận thấy điều đó cũng hợp lý, bởi ông đang đi mua sắm ở một thành phố mà trước đây ông chưa từng đến, vào cửa hàng lúc 9h45 tối trong tuần, sử dụng thẻ tín dụng của công ty và ngoài núm vú giả thì không mua bất cứ thứ gì mà cha mẹ những đứa trẻ cần. Rõ ràng hệ thống của Target đã nhận định ông đang đi công tác. Và hệ thống này sẽ tiếp tục phân tích các dữ liệu, chờ đợi thời cơ để gửi phiếu giảm giá trước khi khách hàng biết rằng họ muốn chúng.

Xu hướng cá nhân hóa lan rộng trong kỷ nguyên số

Câu chuyện của Target cho thấy việc thu thập và phân tích dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng không phải là câu chuyện mới mà đã diễn ra cả chục năm qua. Các vấn đề nảy sinh trong quá trình đi đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng mà Target gặp phải trước đây cũng tương tự như vấn đề mà các doanh nghiệp ngày nay gặp phải: Từ việc thu nhập những dữ liệu gì cho đến áp dụng thuật toán ra sao để có độ chính xác cao, ít lỗi và có thể ứng dụng rộng rãi, ứng xử thế nào với vấn đề lộ lọt thông tin cá nhân và rủi ro xâm phạm tới quyền riêng tư của khách hàng…

Việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là xu hướng lớn trong kỷ nguyên số ngày nay, nhất là khi BigData và AI đang ngày càng hoàn thiện. Một trong những ngành đang dịch chuyển mạnh mẽ nhất theo hướng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là ngành tài chính - ngân hàng.

Chia sẻ với Tạp chí Đầu tư Tài chính - VietnamFinance, lãnh đạo một ngân hàng số cho biết trước đây, trong ngành tài chính - ngân hàng cũng đã có dịch vụ cá nhân hóa, đó là những dịch vụ dành riêng các các khách hàng VIP, nhưng quy mô rất hẹp và khách hàng phải trả lượng tiền rất lớn. Sở dĩ các đơn vị không thể cung cấp dịch vụ cá nhân hóa trên diện rộng là bởi không thể “phác họa” được chân dung khách hàng, từ đó hiểu được khách hàng.

“Để làm được điều đó thì phải thu thập dữ liệu về hành vi, thói quen, sở thích… của khách hàng ở mọi “điểm chạm”, từ việc gọi điện thoại, truy cập internet, mua hàng, xem phim đến thanh toán, đọc sách, ăn uống… Nhờ có công nghệ dữ liệu lớn (Big Data) mà các thông tin trên mới có khả năng tập hợp lại với khối lượng khổng lồ, từ đó sử dụng các thuật toán, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), để phân tích hành vi, nhất là các hành vi được lặp đi lặp lại. Ví dụ đơn giản, một người ở Hà Nội có thói quen hàng ngày đi từ Royal City đến tòa nhà Lotte thì khả năng cao người này sống ở Royal City, làm việc tại tòa nhà Lotte và thuộc tầng lớp khá giả; thêm vào đó, dữ liệu cũng cho thấy người này thỉnh thoảng tới ăn tại các nhà hàng sang trọng, nhiều lần cùng địa điểm và thời gian với những người được định vị là giàu có, thì nhiều khả năng người này thuộc nhóm VIP. Dữ liệu lớn kết hợp với khả năng phân tích của AI có thể tạo ra chân dung khách hàng sát hơn cả khách hàng hiểu về chính họ”, vị lãnh đạo ngân hàng số nhấn mạnh.

Khi đã xây dựng được chân dung khách hàng, bước tiếp theo mới là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Dựa trên sự am hiểu về khách hàng, ngân hàng sẽ cung cấp sản phẩm, ưu đãi phù hợp với nhu cầu cũng như sở thích của khách hàng.

Mặc dù về lý thuyết là như vậy nhưng trên thực tế, xu hướng cá nhân hóa vẫn gặp phải một số rào cản. Rõ nhất là vấn đề thu thập dữ liệu. Để “hứng” được các dữ liệu từ tất cả các điểm chạm của khách hàng thì đòi hỏi phải có sự hợp tác giữa các hệ sinh thái số và có những dữ liệu quan trọng phải chấp nhận bị khuyết thiếu bởi nó đến từ môi trường vật lý và chưa có ai số hóa những dữ liệu đó.

Tuy nhiên, ngay cả khi bài toán thu thập dữ liệu có lời giải, từ đó ngân hàng đã có thể xây dựng được chân dung khách hàng dù chưa từng gặp họ, thì hiện tại, hầu hết ngân hàng vẫn chưa thể đạt đến ngưỡng chăm sóc khách hàng tự động hoàn toàn bởi 2 yếu tố. Một là ngân hàng vẫn phải phân nhóm khách hàng bởi vẫn có nhóm khách hàng cần phải phục vụ trực tiếp (offline), cần người chăm sóc cụ thể. Hai là sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng mặc dù đã cố gắng đa dạng hóa nhưng sức sáng tạo trong nội bộ có hạn nên xét về cả lượng và chất vẫn còn rất khiêm tốn, chưa đáp ứng được sát nhu cầu của từng nhóm khách hàng chứ chưa nói đến nhu cầu của từng khách hàng riêng lẻ. Hơn nữa, trong thời đại số, nhu cầu của khách hàng thay đổi với tốc độ rất nhanh, các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng càng khó theo kịp.

Vấn đề hóc búa này được kỳ vọng sẽ dần được hóa giải khi các hệ sinh thái số dần “bắt tay” nhau thông qua kết nối API mở (Open API), khi đó, năng lực xây dựng sản phẩm sẽ được khuếch đại lên quy mô toàn xã hội.

Ngoài ra, công nghệ AI vẫn còn nhiều khiếm khuyết, vì thế không nên ảo tưởng rằng mọi quy trình đều có thể tự động hóa. Trong tương lai gần, con người vẫn đóng vai trò rất quan trọng.