Top 4+ phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng giúp chuỗi bán lẻ tối ưu trải nghiệm và bùng nổ doanh số

  1. Giới thiệu

Nghiên cứu hành vi khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm và nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các doanh nghiệp chuỗi bán lẻ. 

Tầm quan trọng của nghiên cứu hành vi khách hàng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng:

  • Hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng: Việc nghiên cứu hành vi tiêu dùng giúp doanh nghiệp xác định chính xác nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Theo báo cáo từ Kompa, việc thấu hiểu khách hàng giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ, đáp ứng tốt hơn kỳ vọng của họ. 
  • Tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng: Khi doanh nghiệp đáp ứng đúng nhu cầu, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng và có xu hướng quay lại. Một nghiên cứu cho thấy, trải nghiệm khách hàng tích cực có thể tăng tỷ lệ quay lại mua sắm lên đến 74%. 
  • Nâng cao hiệu quả chiến lược marketing: Thông qua việc phân tích hành vi khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch marketing nhắm đúng đối tượng, tăng hiệu quả tiếp cận và tiết kiệm chi phí. Việc nghiên cứu hành vi người tiêu dùng giúp doanh nghiệp lập kế hoạch marketing với mục tiêu cụ thể và chính xác hơn. 

Đặc thù của chuỗi bán lẻ và nhu cầu hiểu rõ hành vi tiêu dùng:

  • Môi trường cạnh tranh cao: Thị trường bán lẻ Việt Nam được dự báo đạt quy mô 350 tỷ USD vào năm 2025, tạo ra sự cạnh tranh khốc liệt giữa các doanh nghiệp. Để tồn tại và phát triển, các chuỗi bán lẻ cần hiểu rõ hành vi tiêu dùng để tạo ra lợi thế cạnh tranh. 
  • Sự đa dạng về sản phẩm và dịch vụ: Các chuỗi bán lẻ thường cung cấp nhiều loại sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Việc nghiên cứu hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp xác định sản phẩm nào được ưa chuộng, từ đó tối ưu hóa danh mục hàng hóa và quản lý tồn kho hiệu quả.
  • Tương tác đa kênh với khách hàng: Với sự phát triển của công nghệ, khách hàng có thể mua sắm qua nhiều kênh khác nhau như cửa hàng truyền thống, website, ứng dụng di động. Hiểu rõ hành vi tiêu dùng trên từng kênh giúp doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm liền mạch và nhất quán.

Tổng quan về các phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng trong Marketing:

  • Phương pháp định tính: Sử dụng phỏng vấn sâu và tọa đàm nhóm để thu thập thông tin chi tiết về suy nghĩ, cảm xúc và động cơ mua sắm của khách hàng. Ví dụ, chuỗi cửa hàng thực phẩm sạch Sói Biển đã thực hiện nghiên cứu hành vi người tiêu dùng thông qua phỏng vấn các hộ gia đình tại Hà Nội để hiểu rõ hơn về nhu cầu và thói quen mua sắm của họ. 
  • Phương pháp định lượng: Sử dụng khảo sát và phân tích dữ liệu để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm. Chẳng hạn, việc thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi trực tuyến đã giúp chuỗi cửa hàng Circle K đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng và cải thiện chất lượng dịch vụ. 
  • Phân tích dữ liệu lớn (Big Data): Sử dụng công nghệ để thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau như giao dịch mua hàng, hành vi trực tuyến và phản hồi của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng tiêu dùng và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.

Việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng không chỉ giúp doanh nghiệp chuỗi bán lẻ đáp ứng tốt hơn nhu cầu thị trường mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong môi trường kinh doanh ngày càng khốc liệt.

     2. Các bước nghiên cứu hành vi khách hàng

Nghiên cứu hành vi khách hàng là một quy trình quan trọng giúp các doanh nghiệp chuỗi bán lẻ hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và nâng cao trải nghiệm mua sắm. Dưới đây là phân tích chi tiết các bước trong quy trình này:

Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu

Xác định rõ doanh nghiệp cần nghiên cứu điều gì:

  • Hành vi mua sắm và sở thích của khách hàng: Hiểu rõ thời gian, tần suất mua sắm và loại sản phẩm ưa thích của khách hàng. Ví dụ, theo báo cáo từ Kompa, các dịp lễ hội và sự kiện khuyến mãi lớn thường thúc đẩy mạnh mẽ hành vi mua sắm của người tiêu dùng Việt Nam. 
  • Mức độ hài lòng và trải nghiệm khách hàng tại các điểm chạm: Đánh giá sự hài lòng của khách hàng tại các điểm tiếp xúc như cửa hàng, website, ứng dụng di động. Một nghiên cứu cho thấy, trải nghiệm khách hàng tích cực có thể tăng tỷ lệ quay lại mua sắm lên đến 74%.
  • Xu hướng tiêu dùng để xây dựng chiến lược marketing hiệu quả: Nắm bắt các xu hướng mới như mua sắm trực tuyến, thanh toán không dùng tiền mặt để điều chỉnh chiến lược tiếp thị phù hợp.

Bước 2: Thu thập dữ liệu khách hàng

  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập thông tin trực tiếp từ khách hàng thông qua khảo sát, phỏng vấn, quan sát thực tế. Ví dụ, chuỗi siêu thị Co.opmart thường xuyên thực hiện khảo sát khách hàng tại quầy thanh toán để thu thập ý kiến về chất lượng dịch vụ và sản phẩm.
  • Dữ liệu thứ cấp: Phân tích các báo cáo ngành, dữ liệu từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), mạng xã hội. Theo báo cáo từ Kompa, việc phân tích dữ liệu từ mạng xã hội giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng và sở thích của khách hàng. 

Bước 3: Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng

  • Yếu tố cá nhân: Bao gồm nhu cầu, sở thích, phong cách sống, thu nhập của khách hàng. Ví dụ, khách hàng trẻ tuổi có thu nhập cao thường ưa chuộng các sản phẩm công nghệ mới nhất.
  • Yếu tố xã hội: Ảnh hưởng từ gia đình, bạn bè, xu hướng tiêu dùng chung. Chẳng hạn, xu hướng “sống xanh” thúc đẩy nhiều người chuyển sang sử dụng sản phẩm thân thiện với môi trường.
  • Yếu tố tâm lý: Cảm xúc, nhận thức về thương hiệu, lòng trung thành. Một khảo sát cho thấy, 59% người tiêu dùng cho biết cá nhân hóa ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua sắm của họ.
  • Yếu tố môi trường: Xu hướng thị trường, công nghệ, tình hình kinh tế. Ví dụ, trong bối cảnh đại dịch COVID-19, nhiều khách hàng chuyển sang mua sắm trực tuyến, buộc các chuỗi bán lẻ phải thích nghi bằng cách phát triển kênh bán hàng online.

Bước 4: Phân tích dữ liệu và tìm ra insight quan trọng

  • Sử dụng các phương pháp phân tích để phát hiện xu hướng tiêu dùng: Áp dụng phân tích thống kê, mô hình hóa dữ liệu để nhận diện các mẫu hành vi mua sắm.
  • Phân loại khách hàng theo hành vi và nhu cầu: Chia khách hàng thành các nhóm dựa trên tần suất mua sắm, loại sản phẩm ưa thích, giá trị đơn hàng trung bình.
  • Xác định các điểm chạm quan trọng trong hành trình khách hàng: Nhận biết những điểm tiếp xúc quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, như quảng cáo trực tuyến, đánh giá sản phẩm từ người dùng khác.

Bước 5: Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào chiến lược kinh doanh

  • Cải thiện không gian mua sắm tại cửa hàng và trải nghiệm trên kênh online: Dựa trên phản hồi của khách hàng, chuỗi cửa hàng tiện lợi Circle K đã điều chỉnh bố trí sản phẩm và cải thiện giao diện website, giúp tăng 15% doanh số bán hàng.
  • Cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị và ưu đãi: Sử dụng dữ liệu hành vi để gửi các ưu đãi phù hợp đến từng nhóm khách hàng. Ví dụ, Thế Giới Di Động áp dụng chiến lược email marketing cá nhân hóa, giúp tăng tỷ lệ mở email lên 40% và doanh số từ kênh này tăng 18%.
  • Điều chỉnh chiến lược sản phẩm, giá cả, phân phối, truyền thông: Dựa trên xu hướng tiêu dùng, VinMart đã mở rộng danh mục sản phẩm hữu cơ và áp dụng chiến lược giá cạnh tranh, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về sản phẩm an toàn và chất lượng.

Việc thực hiện đầy đủ và chính xác các bước trên sẽ giúp doanh nghiệp chuỗi bán lẻ nắm bắt được hành vi khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả và nâng cao trải nghiệm mua sắm.

(Nhầm bước 5)

– Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu

– Bước 2: Thu thập dữ liệu khách hàng

– Bước 3: Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng

– Bước 4: Phân tích dữ liệu và tìm ra insight quan trọng

– Bước 5: Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào chiến lược kinh doanh

        3. Các phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng

Để hiểu rõ và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, các doanh nghiệp chuỗi bán lẻ áp dụng nhiều phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng. 

3.1. Phương pháp nghiên cứu định tính

  • Phỏng vấn sâu: Phương pháp này giúp doanh nghiệp khai thác động cơ, nhu cầu và cảm xúc của khách hàng thông qua các cuộc trò chuyện trực tiếp. Ví dụ, một chuỗi bán lẻ có thể thực hiện phỏng vấn sâu với khách hàng để hiểu rõ hơn về trải nghiệm mua sắm và những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ.
  • Nhóm tập trung: Tổ chức các buổi thảo luận nhóm với sự tham gia của 6-12 khách hàng mục tiêu, dưới sự dẫn dắt của người điều phối, để thu thập ý kiến và trải nghiệm thực tế. Ví dụ, trước khi ra mắt sản phẩm mới, một chuỗi siêu thị có thể mời nhóm khách hàng tham gia thảo luận để thu thập phản hồi và điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp.
  • Quan sát hành vi mua sắm tại cửa hàng: Phân tích cách khách hàng di chuyển, lựa chọn sản phẩm và tương tác với không gian mua sắm. Ví dụ, việc quan sát cho thấy 60% khách hàng thường rẽ phải khi vào cửa hàng, từ đó doanh nghiệp có thể bố trí sản phẩm chiến lược ở khu vực này để tăng khả năng tiếp cận.

3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng

  • Khảo sát khách hàng: Thu thập dữ liệu từ số lượng lớn khách hàng thông qua bảng câu hỏi có cấu trúc. Một chuỗi bán lẻ có thể khảo sát hàng nghìn khách hàng về mức độ hài lòng với dịch vụ, giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
  • Phân tích dữ liệu giao dịch: Sử dụng dữ liệu bán hàng để xác định thói quen mua sắm và xu hướng tiêu dùng. Ví dụ, phân tích cho thấy sản phẩm A bán chạy hơn vào cuối tuần, giúp doanh nghiệp điều chỉnh tồn kho và chiến lược tiếp thị phù hợp.
  • A/B Testing: Thử nghiệm hai phiên bản khác nhau của một yếu tố (như giao diện website, chương trình khuyến mãi) để xem phiên bản nào hiệu quả hơn. Chẳng hạn, một chuỗi bán lẻ trực tuyến có thể thử nghiệm hai thiết kế trang chủ khác nhau để xem thiết kế nào thu hút nhiều lượt mua hàng hơn.

3.3. Phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng trong môi trường số

  • Theo dõi hành vi trực tuyến (Web Analytics, Heatmap): Phân tích cách khách hàng tương tác với website hoặc ứng dụng di động. Ví dụ, sử dụng heatmap để xác định khu vực nào trên trang web được khách hàng chú ý nhiều nhất, từ đó tối ưu hóa bố cục và nội dung.
  • Social Listening: Nghiên cứu xu hướng và phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội. Một chuỗi bán lẻ có thể theo dõi các bình luận và đánh giá về thương hiệu trên Facebook hoặc Instagram để hiểu rõ hơn về cảm nhận của khách hàng và kịp thời điều chỉnh chiến lược truyền thông.
  • Phân tích dữ liệu từ chương trình khách hàng thân thiết: Xác định hành vi mua hàng lặp lại và mức độ trung thành của khách hàng. Ví dụ, dữ liệu cho thấy 30% khách hàng tham gia chương trình khách hàng thân thiết mua sắm ít nhất một lần mỗi tháng, giúp doanh nghiệp thiết kế các ưu đãi phù hợp để duy trì và tăng cường sự trung thành.

Việc kết hợp linh hoạt các phương pháp trên giúp doanh nghiệp chuỗi bán lẻ thu thập thông tin toàn diện về hành vi khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả và nâng cao trải nghiệm mua sắm.

– Phương pháp nghiên cứu định tính

+ Phỏng vấn sâu

+ Nhóm tập trung

+ Quan sát hành vi mua sắm tại cửa hàng

– Phương pháp nghiên cứu định lượng

+ Khảo sát khách hàng

+ Phân tích dữ liệu giao dịch

+ A/B Testing

– Phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng trong môi trường số

+ Theo dõi hành vi trực tuyến (Web Analytics, Heatmap)

+ Social Listening

+ Phân tích dữ liệu từ chương trình khách hàng thân thiết

       4. Ứng dụng nghiên cứu hành vi khách hàng để tạo đột phá trong trải nghiệm khách hàng cho chuỗi bán lẻ

Việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu hành vi khách hàng một cách sáng tạo có thể mang lại những đột phá trong trải nghiệm mua sắm tại các chuỗi bán lẻ Việt Nam. 

4.1. Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra “hành trình mua sắm dự báo”

Ứng dụng AI vào nghiên cứu hành vi khách hàng

Dự đoán nhu cầu khách hàng: AI phân tích dữ liệu giao dịch để dự đoán xu hướng mua sắm, giúp cửa hàng sắp xếp sản phẩm phù hợp. Theo dự báo, thị trường AI trong bán lẻ dự kiến tăng từ 4,84 tỷ USD năm 2021 lên 31,84 tỷ USD năm 2028, cho thấy sự đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ này để hiểu rõ hơn nhu cầu khách hàng. 

Tùy chỉnh trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa: AI thu thập và phân tích dữ liệu về thói quen và sở thích mua sắm của khách hàng, từ đó cung cấp các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Ví dụ, hệ thống POS được AI hỗ trợ có thể thu thập dữ liệu về các giao dịch mua của khách hàng để tạo ra các đề xuất sản phẩm mới, hỗ trợ chương trình khách hàng thân thiết hoặc cung cấp các ưu đãi trong quá trình thanh toán. 

Gợi ý sản phẩm theo thời gian thực: Dựa trên lịch sử mua sắm và xu hướng tiêu dùng, AI có thể đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp ngay khi khách hàng đang mua sắm, tăng khả năng mua hàng.

Cách ứng dụng cho chuỗi bán lẻ Việt Nam

  • WinMart+ & Co.opmart: Sử dụng dữ liệu từ chương trình khách hàng thân thiết để cá nhân hóa ưu đãi. Ví dụ, nếu khách hàng thường mua sữa Vinamilk, hệ thống AI sẽ tự động đề xuất các sản phẩm đi kèm như ngũ cốc hoặc bánh ăn sáng.
  • Thế Giới Di Động & Điện Máy Xanh: Dùng AI để gợi ý sản phẩm công nghệ dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 30%.
  • The Coffee House & Highlands Coffee: Dự báo lượng khách hàng vào giờ cao điểm để tối ưu hóa vận hành, giảm thời gian chờ đợi, tăng doanh thu.

4.2. Tích hợp trải nghiệm game hóa (Gamification) để tăng gắn kết khách hàng

  • Biến mua sắm thành một trò chơi: Khách hàng tham gia các nhiệm vụ hoặc thử thách để nhận phần thưởng, tạo sự hứng thú và tăng tương tác. Theo nghiên cứu, lĩnh vực bán lẻ chiếm tỷ lệ ứng dụng gamification cao nhất với 28,6%, cho thấy hiệu quả của phương pháp này trong việc thu hút khách hàng. 
  • Hệ thống xếp hạng khách hàng trung thành: Thiết lập các cấp độ khách hàng với ưu đãi đặc biệt cho những người đạt cấp độ cao, khuyến khích sự trung thành và tăng giá trị vòng đời khách hàng.
  • Ứng dụng AR/VR để tăng tương tác: Sử dụng công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) cho phép khách hàng trải nghiệm sản phẩm một cách chân thực trước khi mua. Ví dụ, một số cửa hàng thời trang áp dụng AR để khách hàng “thử” trang phục mà không cần mặc thử thực tế.

Cách ứng dụng cho chuỗi bán lẻ Việt Nam

  • 7-Eleven & GS25: Áp dụng chương trình “Săn deal mỗi ngày” trên app, khách hàng có thể chơi game, nhận mã giảm giá và tăng tương tác với thương hiệu.
  • Guardian & Watsons: Triển khai thử nghiệm sản phẩm làm đẹp bằng AR trên app di động, giúp khách hàng kiểm tra màu son, phấn nền trước khi mua.
  • Lotte Mart & AEON Mall: Xây dựng hệ thống khách hàng thân thiết theo cấp bậc, khách hàng đạt điểm thưởng cao có thể đổi quà, tích điểm hoặc được ưu tiên thanh toán nhanh.

4.3. Biến cửa hàng vật lý thành trung tâm trải nghiệm, không chỉ là nơi bán hàng

  • Tạo khu vực “trải nghiệm không mua hàng”: Thiết kế không gian cho khách hàng khám phá sản phẩm mà không bị áp lực mua sắm, như khu vực trưng bày sản phẩm mới hoặc góc thư giãn.
  • Tích hợp “Retail Theater”: Tổ chức các sự kiện trực tiếp như trình diễn sản phẩm, workshop hoặc lớp học nấu ăn, tạo sự kiện thu hút khách hàng đến cửa hàng.
  • Mô hình cửa hàng hybrid: Kết hợp trải nghiệm mua sắm trực tuyến và trực tiếp, cho phép khách hàng đặt hàng online và đến cửa hàng nhận sản phẩm, hoặc trải nghiệm sản phẩm tại cửa hàng và đặt mua giao tận nhà.

Cách ứng dụng cho chuỗi bán lẻ Việt Nam

  • Decathlon Việt Nam: Đã triển khai các khu vực thử nghiệm sản phẩm thể thao ngay trong cửa hàng, giúp khách hàng có trải nghiệm thực tế trước khi mua.
  • UNIQLO & Canifa: Tổ chức các sự kiện thời trang trực tiếp trong cửa hàng, tạo không gian tương tác giúp khách hàng dễ dàng thử nghiệm các bộ sưu tập mới.
  • PNJ: Cho phép khách hàng thử trang sức bằng công nghệ AR ngay trên website trước khi đến cửa hàng mua sản phẩm thực tế.

4.4. Biến khách hàng thành nhà thiết kế của chính họ

  • Tích hợp hệ thống cá nhân hóa sản phẩm: Cho phép khách hàng tùy chỉnh sản phẩm theo ý thích, như chọn màu sắc, chất liệu hoặc thêm chi tiết riêng. Ví dụ, một số thương hiệu giày dép cho phép khách hàng thiết kế đôi giày theo phong cách riêng trên website của họ.
  • Khách hàng tham gia quyết định sản phẩm trưng bày: Tổ chức các cuộc bình chọn hoặc khảo sát để khách hàng lựa chọn sản phẩm họ muốn thấy trên kệ, giúp doanh nghiệp nhập hàng theo nhu cầu thực tế.
  • Ứng dụng AI hỗ trợ thiết kế trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa: Khách hàng có thể tùy chỉnh không gian mua sắm theo sở thích, như chọn nhạc nền, ánh sáng hoặc chế độ mua sắm (thư giãn, nhanh chóng), tạo cảm giác thoải mái và độc đáo khi mua sắm.

Cách ứng dụng cho chuỗi bán lẻ Việt Nam

  • Biti’s: Cung cấp dịch vụ thiết kế giày theo sở thích riêng của khách hàng trên website, giúp tăng độ gắn kết thương hiệu.
  • The Coffee House: Thử nghiệm chương trình “Create Your Own Drink”, nơi khách hàng có thể tự chọn thành phần cho ly cà phê của mình.
  • Shopee & Lazada: Cho phép khách hàng “vote” cho các sản phẩm sắp ra mắt, giúp nhà bán hàng xác định nhu cầu thực tế trước khi nhập hàng.

Việc áp dụng các phương pháp này vào chuỗi bán lẻ tại Việt Nam không chỉ giúp tối ưu trải nghiệm khách hàng, mà còn giúp gia tăng doanh số, nâng cao lòng trung thành và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

5. Kết luận

Nghiên cứu hành vi khách hàng đóng vai trò then chốt trong chiến lược Marketing của các doanh nghiệp bán lẻ, giúp họ thấu hiểu nhu cầu, sở thích và động cơ mua sắm để từ đó tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu như phỏng vấn sâu, khảo sát, phân tích dữ liệu giao dịch hay theo dõi hành vi trực tuyến đã mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc cá nhân hóa dịch vụ, nâng cao lòng trung thành của khách hàng và gia tăng doanh thu. Những doanh nghiệp tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ như trí tuệ nhân tạo, gamification hay các mô hình cửa hàng trải nghiệm đang dẫn đầu xu hướng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Trong tương lai, nghiên cứu hành vi khách hàng sẽ tiếp tục phát triển theo hướng tận dụng dữ liệu lớn (Big Data), phân tích dự đoán và cá nhân hóa sâu hơn nữa để đáp ứng sự thay đổi liên tục trong hành vi tiêu dùng. Các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam cần nhanh chóng thích nghi và đầu tư vào các công cụ nghiên cứu tiên tiến để không chỉ duy trì vị thế trên thị trường mà còn tạo ra những trải nghiệm mua sắm khác biệt, thu hút và giữ chân khách hàng trong thời đại số hóa.

6. Ứng dụng nghiên cứu hành vi khách hàng để tối ưu trải nghiệm chuỗi bán lẻ với chuyên gia CX hàng đầu

Nghiên cứu hành vi khách hàng là yếu tố then chốt trong chiến lược Marketing của doanh nghiệp bán lẻ, giúp cá nhân hóa dịch vụ, nâng cao lòng trung thành và gia tăng doanh thu.

Tham gia các khóa học Trải nghiệm khách hàng với sự dẫn dắt trực tiếp của Chuyên gia Quản trị trải nghiệm hàng đầu Đông Nam Á Hoàng Anh Đức là cách nhanh nhất để các chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ tìm ra cách thức tối ưu hóa chiến lược kinh doanh dựa trên việc nâng cao trải nghiệm khách hàng, đồng thời thúc đẩy sự phát triển bền vững cho doanh nghiệp.

  1. Khóa học Winning through CX – Con đường dẫn đến Thành công 

Khóa học tổng quan giúp học viên hiểu đúng về trải nghiệm khách hàng cũng như nhận được lời khuyên về lộ trình triển khai CX riêng cho doanh nghiệp trực tiếp từ chuyên gia Hoàng Anh Đức.

  • Nắm toàn bộ nội dung tổng quan về CX và thực hành một số công cụ then chốt chỉ trong 1 ngày;
  • Trao đổi thực chiến với chuyên gia giàu kinh nghiệm tư vấn lộ trình trải nghiệm khách hàng cho doanh nghiệp.

Thông tin chi tiết về khóa học: https://hieuliem.edu.vn/winning-through-cx/

2. Khóa học Mastering CX – Làm chủ CX để ứng dụng hiệu quả tại Việt Nam

Trải nghiệm khách hàng xuất sắc là cách gia tăng doanh số bền vững nhất cho doanh nghiệp! Khóa học giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ tối ưu trải nghiệm khách hàng và gia tăng doanh số bền vững, dưới sự dẫn dắt của chuyên gia CX Hoàng Anh Đức. 

  • Hiểu thấu đáo các khái niệm và mô hình Quản trị trải nghiệm Khách hàng theo chuẩn quốc tế;
  • Ứng dụng những công cụ phổ biến một cách hiệu quả nhất để triển khai CX tại Doanh nghiệp;
  • Có khả năng xây dựng Chiến lược và Lộ trình chuyển đổi CX cho Doanh nghiệp tại Việt Nam;
  • Ứng dụng 03 loại dữ liệu và một số chỉ số phổ biến để đo lường, đánh giá hiệu quả các Sáng kiến/ Chương trình CX, làm cơ sở thuyết phục các bên liên quan và tiếp tục cải tiến;
  • Trao đổi trực tiếp cùng chuyên gia thực chiến, nhận ý kiến tư vấn để tránh mất thời gian, chi phí do tự mày mò, làm sai và làm lại.

Thông tin chi tiết về khóa học: https://hieuliem.edu.vn/mastering-cx/

Chuyên gia Hoàng Anh Đức là một trong những chuyên gia Châu Á đầu tiên đạt các chứng nhận uy tín quốc tế: XMP, CCXP CCX và EX SCIENTIST. Ông cũng là người Việt Nam đầu tiên vào “Top 8 Lãnh đạo CX có tầm ảnh hưởng Tổ chức 2023”.

Với 20 năm kinh nghiệm trong Quản lý Chất lượng và Quản lý Trải nghiệm, ông đã tư vấn và huấn luyện cho nhiều tổ chức thuộc các lĩnh vực Tài chính, Bảo hiểm, Viễn thông, Bán lẻ, Công nghệ như: Viettel, VNPT, BIDV, MSB, SeABank, BIC, MB Ageas, F88, Central Retail, TH, Canifa, FPT, CMC, Gamota, TNG Realty, Dược phẩm Thái Minh, GamaLift, AgriDrone,…

Đăng ký tham gia để làm chủ cách thức cải thiện chất lượng dịch vụ và mở rộng kinh doanh!