Hệ thống hóa các kịch bản email marketing quen thuộc như bỏ giỏ hàng, khách hàng ngủ đông

Xin chào, mình là まさきん.

Trong công việc marketing, hai khái niệm targeting marketing và scenario marketing thường xuất hiện. Vì hai khái niệm này dễ bị nhầm lẫn, mình muốn hệ thống hóa lại.

Sự khác biệt giữa targeting và scenario

Targeting marketing là cách phân loại khách hàng và thay đổi cách truyền tải dựa trên thông tin như đặc điểm cá nhân, lịch sử mua hàng, sở thích. Nói đến cùng, mọi hoạt động marketing đều có thể coi là targeting. Gần đây, khái niệm “Look alike”, tức là chọn ra những người có đặc điểm giống với một người dùng cụ thể, cũng không còn xa lạ.

Ngược lại, scenario marketing lấy điểm khởi đầu không phải là đặc điểm cá nhân, mà là “hành động vừa thực hiện”. Về mặt kỹ thuật thì giống targeting, nhưng điều kiện để kích hoạt lại khác.

8 kịch bản gửi tin quen thuộc

Các hoạt động dựa trên hành vi có thể chia lớn thành ba nhóm. Nhóm theo vòng đời khách hàng, nhóm theo hành vi trên website, và nhóm theo vòng đời của sản phẩm. Cùng xem qua các mẫu tiêu biểu của từng nhóm.

Nhóm vòng đời khách hàng

• Welcome: email gửi ngay sau khi đăng ký. Gửi hướng dẫn sử dụng hay gợi ý khi mức độ hào hứng của khách hàng còn cao
• Kích hoạt lại khách hàng ngủ đông: khuyến khích khách hàng lâu chưa sử dụng quay lại, thường kèm coupon
• Sinh nhật: email gửi vào ngày sinh nhật. Thường kết hợp với coupon, và vì cảm giác được đối xử đặc biệt nên tỷ lệ mở và tỷ lệ click thường cao hơn

Nhóm dựa trên hành vi trên website

• Theo dõi sau khi xem web: nhắc lại nội dung sau khi khách hàng đã xem sản phẩm. Vì ngay sau khi xem mức độ quan tâm còn cao, nên đây là biện pháp dễ mang lại hiệu quả
• Bỏ giỏ hàng: gửi lời nhắc đến khách hàng đã cho vào giỏ nhưng chưa thanh toán

Nhóm vòng đời sản phẩm

• Cross-sell: gợi ý sản phẩm liên quan đến sản phẩm đã mua, yêu cầu đánh giá, hoặc khuyến khích mua lại
• Thông báo giảm giá: thông báo khi sản phẩm khách hàng từng quan tâm được giảm giá, nhằm tránh mất cơ hội bán hàng
• Thông báo sản phẩm mới: thông báo về sản phẩm mới ra mắt. Nếu truyền tải liên tục theo đúng vòng đời, khách hàng sẽ dần nhớ được nhịp điệu đó và tự điều chỉnh thời điểm mua hàng theo

Thông báo giảm giá, mình nghĩ mọi thứ đều nằm ở thời điểm. Thông báo chương trình chuyển đổi nhà mạng điện thoại có lẽ cũng theo cơ chế gần giống vậy. Đây là thông báo đã giúp mình có cơ hội xem lại cước điện thoại của chính mình, nên mình để link ở đây.

Đặc điểm riêng của từng kịch bản mình cảm nhận trong thực tế

Trong số này, cá nhân mình thấy dễ đạt hiệu quả nhất là bỏ giỏ hàng. Vì luôn có một tỷ lệ khách hàng chỉ đơn giản là cần thêm thời gian suy nghĩ, hoặc còn đang cân nhắc phương thức thanh toán, nên một cú đẩy nhẹ thường trực tiếp mang lại kết quả.

Ngược lại, mình cảm thấy kích hoạt lại khách hàng ngủ đông nhiều khi không mang lại hiệu quả cao. Có lẽ nắm bắt dấu hiệu rời bỏ và hành động trước khi khoảng cách trở nên quá xa sẽ hiệu quả hơn về lâu dài. Để nắm bắt dấu hiệu rời bỏ, người ta thường dùng phân tích RFM, tức là xếp hạng khách hàng theo ngày mua gần nhất, tần suất và số tiền. Đây là một khung phân tích đã có từ lâu, nhưng mình thấy nó vẫn thực tiễn như một nền tảng để phát hiện khách hàng “sắp nguy hiểm” trước khi họ trở nên ngủ đông hoàn toàn.

Điều chung của scenario marketing là số lượng người dùng mục tiêu trong mỗi lần luôn ít. Vì vậy, dù tỷ lệ click hay tỷ lệ chuyển đổi của từng biện pháp riêng lẻ tốt, nhưng vì số lượng gửi ít nên tác động ngắn hạn khó nhìn thấy rõ. Tuy vậy, nếu thiết kế kịch bản tốt, tỷ lệ hủy đăng ký cũng thấp, và sự tích lũy hàng ngày, hàng tuần dần dần sẽ mang lại hiệu quả.

8 mẫu được giới thiệu ở đây ban đầu được hệ thống hóa cho thương mại điện tử, nhưng thực tế có thể áp dụng cho cả website truyền thông, mô hình yêu cầu tài liệu, hay dịch vụ giới thiệu nhân sự, không phân biệt ngành nghề. Suy cho cùng, đây chỉ là cách hệ thống hóa lại sự khôn khéo trong “phục vụ khách hàng” mà người làm kinh doanh đã coi trọng từ lâu. Không cần nghĩ quá phức tạp, mục tiêu chỉ là làm hài lòng, làm khách hàng trước mắt yêu thích mình hơn. 8 mẫu này có thể là gợi ý hữu ích để tích lũy điều đó từng chút một.

Cơ chế này đã có từ hơn 10 năm trước

Cách tiếp cận được giới thiệu ở đây không phải điều gì mới mẻ. Nhưng mình cảm thấy rào cản để triển khai đã thấp hơn nhiều so với trước.

Nhờ AI tạo sinh, việc soạn nội dung email và cá nhân hóa đã dễ thực hiện hơn trước rất nhiều. Gợi ý tự động cho tiêu đề và đoạn preview, thay đổi nội dung theo từng nhóm khách hàng, tạo văn bản gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng — những việc trước đây phải làm bằng tay, giờ đã được tự động hóa khá nhiều. Việc thu thập dữ liệu hành vi theo thời gian thực, chia nhóm khách hàng thành nhóm có khả năng mua lần đầu, nhóm có khả năng mua lại, nhóm có nguy cơ rời bỏ cao, rồi gửi nội dung phù hợp cho từng nhóm, cũng đã có thể vận hành với một team nhỏ hơn trước. Tuy nhiên, việc kiểm tra nội dung cuối cùng và cải tiến liên tục qua A/B testing vẫn là phần không thể giao hoàn toàn cho tự động hóa. Nền tảng của cơ chế không đổi, nhưng công sức để thực hiện đang ngày càng nhẹ hơn.

Mình cũng nghĩ không cần làm đủ cả 8 kịch bản ngay từ đầu. Bắt đầu từ bỏ giỏ hàng hay welcome, những kịch bản dễ có hiệu quả, rồi vừa vận hành vừa thêm dần các kịch bản khác. Nhờ AI tạo sinh giảm công sức soạn nội dung, cách mở rộng dần dần như vậy càng trở nên dễ thực hiện hơn.

Tổng kết

Đây là cách tiếp cận đã có từ lâu, nhưng mình cảm thấy đến nay vẫn là nền tảng của các biện pháp CRM. Có lẽ việc nắm chắc nền tảng quan trọng hơn là chạy theo sự mới mẻ. Nhân tiện, đường link dưới đây cũng có thể là một ví dụ về loại thông báo như vậy.

Bài viết này có chứa quảng cáo liên kết. Nếu bạn đăng ký sản phẩm hoặc dịch vụ qua liên kết trên trang này, chúng tôi có thể nhận được hoa hồng từ đối tác. Ngoài ra, người vận hành trang là nhân viên của Rakuten Group và có thể nhận thù lao qua chương trình giới thiệu nhân viên. Nội dung và đánh giá trong bài được viết dựa trên trải nghiệm thực tế và tìm hiểu của người vận hành, không phụ thuộc vào việc có quảng cáo hay không, nhưng mong bạn đọc với sự hiểu biết về mối quan hệ trên. Chi tiết xem tại phần Miễn trừ trách nhiệm & Tiết lộ liên kết. Miễn trừ trách nhiệm & Tiết lộ liên kết

Bài viết này có sử dụng dịch máy. Vui lòng tham khảo trang đa ngôn ngữ trên website chính thức của Rakuten Mobile để biết điều kiện chính xác.

Nếu bạn có thắc mắc về khu vực phủ sóng hoặc chất lượng tín hiệu của Rakuten Mobile, có thể liên hệ qua mẫu đề nghị khảo sát và cải thiện sóng chính thức.