Đó là một buổi sáng thứ Ba mưa gió của năm 2002. Một người đàn ông tiến đến bàn hỗ trợ của Target, trên tay là một đống phiếu giảm giá. Ông tỏ rõ vẻ khó chịu và yêu cầu gặp người quản lý cửa hàng.
Khi người quản lý đứng trước mặt, ông hỏi: "Tại sao các bạn lại gửi những thứ này cho con gái tôi? Nó vẫn đang học trung học và bạn gửi cho nó phiếu mua quần áo và nôi trẻ em?". Người này nhanh chóng xin lỗi và nói rằng sẽ xem xét sự việc.
3 ngày sau, người đàn ông trung niên nọ quay lại và mọi thứ đã thay đổi. Giọng điệu tức giận lần trước đã dịu đi, thay vào đó, ông nói: "Hóa ra có chuyện xảy ra mà tôi hoàn toàn không biết. Con gái tôi sẽ sinh con vào tháng 8 tới. Tôi nợ các bạn một lời xin lỗi".
Điều đáng kinh ngạc hơn là con gái của ông đã không mua bất kỳ sản phẩm dành cho bà bầu nào!
Việc Target biết việc một cô gái mang thai trước cả cha của cô khiến tất cả kinh ngạc.
Phụ nữ mang thai luôn là khách hàng mà nhiều thương hiệu khao khát. Cô ấy sẽ có xu hướng thử nhiều sản phẩm mới cũng như chi tiêu nhiều hơn trước. Các nhà làm marketing biết rằng thói quen chi tiêu rất khó thay đổi nhưng trong suốt quá trình mang thai và sinh con, "mẹ bầu" thường sẽ tiêu thoáng tay hơn.
Chuỗi bán lẻ Target biết rằng nếu có thể lôi kéo một phụ nữ mang thai đến cửa hàng của mình để mua sản phẩm dành cho bà bầu, họ sẽ mua sắm nhiều thứ khác tại đó vì không muốn đi nhiều nơi, tránh mệt mỏi. Và Target đã tìm ra cách để khai thác điều này.
Khi nhà thống kê trở thành "nhà ảo thuật" dữ liệu
Andrew Pole đang làm việc tại văn phòng của Target thì một đồng nghiệp đến gần và hỏi một câu rất ngẫu nhiên: "Có cách nào để biết một phụ nữ có thai không?".
Pole đáp: "Tôi có thể thử".
Pole là một nhà khoa học dữ liệu tài năng, có bằng thạc sĩ về thống kê. Cha mẹ anh đều là giáo viên dạy toán. Anh bắt đầu bằng việc lấy dữ liệu về thói quen chi tiêu của hàng triệu khách hàng.
Mỗi lần một người thanh toán, sử dụng phiếu giảm giá, điền khảo sát hay đơn giản chỉ là gọi điện đến tổng đài của công ty, Target sẽ thiết lập một ID cá nhân cho người đó và bắt đầu thu thập mọi thông tin.
Một người mua sắm tại Target.
Sau khi xem xét dữ liệu, Pole nhận ra rằng chỉ cần khiến bà bầu mua sản phẩm tã của Target, họ sẽ có xu hướng mua mọi thứ khác liên quan đến quá trình sinh nở của mình tại đây.
Cách Pole thực hiện màn "ảo thuật" toán học
Pole đã nghiên cứu dữ liệu trong nhiều năm về các mẹ bầu. Anh phát hiện rằng họ thường mua kem dưỡng da để ngăn ngừa tình trạng rạn da. Ngoài ra, gần đến ngày sinh nở, họ sẽ mua nhiều khăn lau, nước rửa tay và xà phòng không mùi hơn.
Pole đã tạo ra một danh sách gồm 25 sản phẩm có thể dự đoán việc một phụ nữ đang mang thai. Nhờ màn "ảo thuật" toán học đó của anh, Target có thể biết một người có bầu với hiệu quả cao hơn tới 80%, ngay cả khi cô ấy chưa từng mua sản phẩm dành cho thai phụ.
Khi Target triển khai chiến dịch marketing nhằm vào các bà bầu, nó đã hiệu quả và gây tiếng vang đến mức khiến nhiều khách hàng nữ phải thốt lên rằng "Làm sao Target biết tôi đang mang thai? Tôi còn chưa nói điều đó với ai cả".
Ngoài ra, Target đã khéo léo lồng quảng cáo những sản phẩm không liên quan đến thai kỳ khác để khách hàng không cảm thấy mình như bị theo dõi.
Thành công lớn của Target
Bộ phận "Phân tích marketing khách hàng" của Target đã làm rất tốt công việc của mình. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh thu của công ty tăng thêm 23 tỷ USD trong 8 năm. Có thể nói, Target đã dùng lịch sử của khách hàng để dự đoán và nắm gọn tương lai mua sắm của họ.
Một siêu thị Target tại Mỹ.
"Nắm rõ nhân khẩu học" từ lâu là một yếu tố cơ bản đối với các nhà quảng cáo. Tuy nhiên, nó đã phát triển lên một tầm cao mới cùng sự tiến bộ của công nghệ.
Có hẳn một lĩnh vực khoa học xoay quanh vấn đề hình thành thói quen tại các trường đại học lớn. Nhiều giáo sư được trao khoản tài trợ khổng lồ để nghiên cứu lĩnh vực này. Đó không phải khoản tiền lãng phí bởi hơn 40% những việc chúng ta làm hàng ngày là sự lặp lại của các thói quen.
Không ít tập đoàn lớn đều muốn chiêu mộ các nhà toán học từ những trường đại học hàng đầu. Sau đó, họ mua lượng lớn dữ liệu về người tiêu dùng (thu nhập, thông tin cá nhân hay món hàng mới nhất mà họ mua). Cuối cùng, họ để các nhà toán học "phù phép" dữ liệu trên để tìm ra được điểm đem lại lợi thế. Trường hợp của Target là một minh chứng không thể rõ ràng hơn cho chiến lược trên của các công ty lớn trong việc nắm bắt thông tin và đi trước đối thủ.
Nguồn: Tổng hợp
