Things I found interesting in July

*viết sớm 1 chút, nếu ko viết lúc này thì chắc phải cuối tháng 8 mới trồi lên lại*

  • tự NẤU ĂN cho mình MỖI NGÀY rất hiệu quả trong việc cân bằng cảm xúc & đầu óc

có lẽ vì tata là gốc thiên bình, nên việc “cân bằng” như một điều kiện cần&đủ để có thể đi qua mỗi ngày bình thường lẫn ngày ‘bão tố’. bản chất công việc của tata thường nhiều ‘bom rơi đạn lạc’, vừa đi làm lại gần 4 tháng thôi, mà tata đã liên tục rơi vào tình trạng bấn loạn đến 4 lần, thường mỗi lần kéo dài 1 tuần đến hơn 2 tuần, tùy thời điểm.

trước đây, tata cũng làm nghề này, tata chọn cách giải quyết stress/áp lực mỗi ngày bằng việc ngủ nhiều, hoặc vẽ, hoặc tập đàn, hoặc bia/cocktail các kiểu. những cách làm này hiệu quả, nhưng chẳng thể làm hoài, làm hàng ngày (vì làm hàng ngày tốn chi phí lắm ^_^  ‘ngủ’ nhiều thì thấy rõ là chi phí cơ hội thế nào rồi 🙂 ).

nấu ăn, mỗi tối, sau khi đi làm về 1 ngày. có thể lúc ấy là 6h, là 8h, hay thậm chí 9h30, chỉ cần vào bếp, đứng trong không gian ‘tĩnh’ đó và bản thân được tự do ‘hô mưa gọi gió’, như một kiểu ‘nghệ sĩ’ tự tạo ra khúc biến tấu riêng của mình với những nguyên liệu sẵn có. việc nấu ăn thú vị, vì cảm giác được làm ‘creator’, đồng thời là người thụ hưởng. trong lúc nấu, rất dễ dàng nhận ra tình trạng cảm xúc và đầu óc của bản thân, vì lơ là một chút thôi là món ăn sẽ khác nhau liền, dù là cùng 1 dạng nguyên liệu và cùng 1 công thức chế biến (cái này giống như lúc tập đàn, sẽ nhận ra rõ lúc nào mình vội, lúc nào mình lơ tơ mơ,..) Nấu ăn cũng đem lại cảm giác thỏa mãn nữa. nói chung, không ngờ một việc tưởng như đơn giản và gần ngay trước mắt như vậy mà hồi nào giờ ít để ý và thấy hết sự sâu sắc của chính nó.

thêm 1 điều nhỏ, tata phát hiện ra cô Nguyễn Zoãn Cẩm Vân chỉ cách nấu món chay rất hay. chương trình đó không thần túy là chia sẻ cách nấu thực phẩm. qua cách cô Vân hướng dẫn, có thể học được rất nhiều điều từ phong thái của cô, từ cách cô am hiểu từng loại nguyên liệu/gia vị, cách cô điều chỉnh người dẫn chương trình chung khi có phát biểu nào đi hơi lạc hướng, cách cô chia sẻ những điều nhỏ nhặt về cuộc sống thông qua việc nấu ăn và những mẫu chuyện liên quan đến các loại thực phẩm.. nói chung, cô Vân là idol mới của tata, nếu nói về các món chay ^_^

  • ‘bạn đang đọc thể loại nào?’

tata thường nghe người khác hay hỏi nhau ‘bạn/mày/anh/chị/em đang đọc sách gì?’.

qua những câu chuyện kể về chủ đề đó, tata vô tình nhận ra, thì ra giới hạn đọc của chúng ta khá hẹp. vì tên sách kể ra có thể nhiều lắm, người này khác người kia nhiều lắm, thật đa dạng. đúng thật!??!! nhưng nếu gom nhóm lại (underlying theme), các tựa sách này chỉ quanh đi quẩn lại trong một số loại/nhóm sách mà thôi. đó là cái ‘giới hạn đọc’ mà tata nhận ra. do vậy mà từ nay, tata, thương ko hỏi chủ đề này đâu, nhưng nếu trong tình huống phù hợp, thì sẽ hỏi ‘bạn đang đọc thể loại nào?’ – tất nhiên là sau đó có tên sách kèm theo.

vì sao ư? vì người có thể cho mình biết họ đọc thể loại nào, tức là vốn đọc của họ cũng phải có chút đa dạng (thì họ mới biết có loại này loại kia), và khi đã biết bản thân đọc loại nào, thì tự họ sẽ chia sẽ với tata về vài/những quyển hay/họ tâm đặc trong thể loại sách ấy. một câu hỏi mang tính gợi mở như vậy, làm dày lên câu chuyện giữa 2 người, và tata sẽ có thêm cơ hội biết về những điều mới.

  • đạp xe đi làm

yay! finally I could make it! ^^

đạp xe đi làm (hoặc đi xe bus đi làm) là ước muốn của tata trong năm nay, đã đề ra từ hồi đầu năm nay ấy. đạp xe đi làm, mới thấy có nhiều cái thú vị. như hồi nào giờ cứ nghĩ đạp xe là dùng sức, nên phải chọn đường đi ngắn nhất. nhưng không phải, đường ngắn nhất chưa hẳn là lựa chọn phù hợp nhất cho việc đạp xe đi làm mỗi sáng và đạp về mỗi tối. vì ngoài yếu tố đường ngắn – đỡ tốn sức, việc đạp xe là tổng hòa của rất nhiều yếu tố khác như nắng-gió-bụi (hay không gian xanh mát) của đường đi, những người lái xe máy trên tuyến đường mình đi (họ là những người khó chịu vì có ai đó đi xe đạp chậm rì hay họ là người sẽ cảm thấy được inspired bởi người đi xe đạp chậm rì – tùy vào mắt nhìn của họ, nhưng ảnh hưởng đến hành động của họ khi có tata xuất hiện tà tà cùng đường). là vì đi chậm, nên có thêm thời gian ngắm nhìn không gian buổi sớm/tối, là có thêm thú vui lựa chọn list nhạc cho chuyến hành trình mỗi ngày, là có thêm thời gian lẩm nhẩm bài report đang làm dở mà ko sợ lái xe lơ là,…

cái sự ‘tổng hòa’ ấy của việc đi xe đạp, nghe quen không? ^^

cũng giống như hành trình cuộc sống hen. nếu ‘con đường ngắn nhất’ chính là ‘có nhiều tiền nhất’ – điều mà ai cũng nghĩ đến ngay – thì đó chưa chắc là lựa chọn phù hợp nhất với chính bản thân. cuộc sống có nhiều lựa chọn thú vị thêm mà 🙂

*tháng này vậy là hết rồi ấy. vì tháng này nhiều báo cáo phải nộp lắm, trung bình 2 ngày nộp 1 cái, cho đến hết giữa tháng 8 cơ. @_@.  try to be kind and have courage anyway to roll over the period 🙂 *

Things I found interesting in Jun 2017

*Những điều tata cảm thấy thú vị vào tháng 6/2017*

Lâu lắm rồi mới lại quay lại dạng bài blog này nhỉ. Hồi đó còn siêng siêng viết tiếng Anh này nọ, giờ lười rồi ^_^ Mà thây kệ, nội dung mới là quan trọng, ngôn ngữ chỉ là ‘chất dẫn’ thôi hà.

  • đi thuê 1 căn hộ, ở thử, thấy thích không gian sống các kiểu, thì mới mua để ở.

Đây là một điều thú vị mang tính rất rất cá nhân theo kiểu sống rất rất ‘nuông chiều’ sự thoải mái của bản thân. Ngày trước, tata cũng từng mua một căn nhà nhỏ để ở, nhưng cảm giác ban đầu với không gian ở nơi đó là không thích lắm, không phải vì căn chung cư mà là vì đường đi đi về về. ‘Cảm giác sống’ là một sự tổng hòa của vô vàn thứ mà khi dùng lý trí để phân tích thường lắm khi thiếu sót. Phải ở thử, trải nghiệm thử khu đó, sẽ hiểu rõ mình cần gì và nơi đó đáp ứng điều mình cần đến mức độ nào. Quay lại căn nhà cũ, lúc đó cũng thích căn nhà, nhưng mỗi lần đã ra đường thì lười chạy về, đã ở nhà thì lười chạy ra đường. Nên cũng ít nhiều bất tiện.

Và giải pháp “thuê ở thử chỗ mình định mua” là giải pháp vô tình nhận ra khi tháng rồi bắt đầu ở chỗ mới. Hồi nào giờ mình chưa từng biết khu này, khi dọn vào 1 thời gian thì nhận ra, hay là cuối năm nay mình mua 1 căn ở đây ta, vì nó khá là hợp với nhu cầu hiện tại và trong 1-2 năm nữa của mình.

  • phải lấy người smart/clever + family-oriented ^_^

chà, cái chủ đề nhạy cảm của gái ế tuổi 29.

hồi giờ ai bảo mình kén chọn, mình chối ngay. mình thấy mình có đòi hỏi gì đâu nè. lúc đó nếu ai hỏi tiếp thế nghĩ đến ai nhà mi sẽ bị hấp dẫn, thì nghĩ ko ra, có nêu ra các đặc tính thì cũng chỉ là nghĩ đến đâu nói đến ấy, khá hời hợt.

nhưng bây giờ khác rồi, nhận ra, chắc là mình kén thật. khi mà đã có thể thấy rõ mình CHỈ CẦN 2 yếu tố nêu trên, mình mới nhận ra, chà, 2 yếu tố này mà kiếm được trong cùng 1 người vào cùng 1 thời điểm và còn available để người đó thích mình, trong 7 tỷ người, chắc là không còn nhiều đâu =]]]]. nên bây giờ ai bảo mình kén, mình sẽ như 1 chú cún con, ngoan ngoãn cúi đầu, nhắm mắt thừa nhận, ‘ừ, tao nghĩ tao kén thật.”

  • “meaningful difference”

đây là framework để build brand mà công ty mình dựa vào trong tất cả mọi nghiên cứu để tư vấn cho khách hàng. và mình nhận ra, điều này cũng áp dụng cho mỗi cá nhân được. vì xét ra, một thương hiệu (brand) là tổng hòa của những cá tính riêng của brand, của cảm giác mà brand đó mang lại cho người khác, là biểu hiện của brand đó trên thị trường, và brand đó làm gì để người ta thương người ta nhớ ^_^

mỗi cá nhân, cũng vậy. vậy thì tại sao mình không nghĩ về cuộc sống của mình như cái cách mà brand đang làm “make its difference meaningful to others”. nhiều lúc mình thấy mình ngưỡng mộ những bạn sống chất, nhiều lúc mình thấy mình không thích những bạn làm quá. bây giờ xét lại, thật ra những bạn mình cho là “sống chất” với những bạn mình cho là “làm quá”, thật ra có điểm chung ở chỗ là bạn nào cũng differentiate (tạo ra sự khác biệt) trong cách bạn thể hiện cả thôi. và một bạn mình cho là “sống chất” có lẽ vì mình thấy điều đó meaningful (có ý nghĩa) trong hoàn cảnh đó/hoặc với mình/hoặc với hoàn cảnh của bạn. và ngược lại với trường hợp bạn mình cho là “làm quá.”

 

*tháng này chỉ có thế thôi, vì tháng này ngụp lặn trong công việc rồi 🙂 *

Nơi ở mới

Lại chuyển đến nơi ở mới.

“Lại”, là bởi năm qua mình sống như người du mục, vài tháng chỗ này, vài tháng chỗ kia, người ở 1 nơi mà đồ đạc ở nơi khác… kể từ tháng 5 năm ngoái khi bán nhà (tròn 1 năm, vô tình nhỉ).

Công việc đi làm được 2 tháng, chưa ổn định.

Chuyển nơi ở, thiếu ổn định quá.

Nhưng sao có cảm giác, sự không ổn định nó mới là sự ổn định với mình. Kỳ cục thật.

anw, note lại thời điểm này. Có những cột mốc thời gian cần lắm sự nhắc nhớ. lần này, vì là lần đầu tiên kể từ lúc sinh ra, mình hoàn toàn sống tự lập, ko có người thân ở chung nhà.

vừa háo hức vừa sợ, cứ như năm 18 tuổi rời quê lên thành phố.

lớn rồi mà còn ngớ ngẩn và trẻ con ghê =)))

vậy đi!

Sexy Little Number – đọc và tự vọc thử luôn – note 6

Lại cuốn sách Hiểu số để tăng số và việc áp dụng những gì đọc được vào Airbnb của tata ^_^

Hiện tại là gần cuối tháng 9 rồi, tức là căn Airbnb đầu tiên của tata làm được gần 2 tháng, tháng 8 và tháng 9. Nếu để ý kỹ 1 chút, sẽ là 1 tháng rơi vào thời điểm mùa du lịch, và một tháng là mùa không du lịch ở Vũng Tàu. Do đó, khi phân tích số liệu theo Dữ liệu nội bộ cũng phải để ý đến yếu tố ‘mùa vụ’ này.

“Dữ liệu nội bộ” là cụm từ tata học từ trong sách trang 112, mô tả cách thức làm sao từ những dữ liệu thô sẵn có, có thể rút ra được nhiều thông tin hữu ích.

Dữ liệu thô (được đề cập trong sách) ví dụ như giờ mua hàng, ngày mua, mã cửa hàng, mã vật phẩm, giá bán, giá cho nhà bán lẻ, phương thức thanh toán, mã khách hàng,..

Với dữ liệu thô này, có thể hiểu được một số khía cạnh hay, như:

  • khách hàng sống ở đâu
  • những đặc tính về mặt phân khúc xã hội của mã bưu điện nơi khách hàng này sống
  • phương tiện truyền thông nào tiếp cận đến khách hàng và được phản hồi lại

Cách thức tìm thấy những thông tin từ dữ liệu thô này là nhờ phương pháp “single customer view” (góc nhìn đồng nhất về người tiêu dùng)

 

tata thấy cách này hay quá, và nhân tiện Airbnb ở Vũng Tàu cũng đã làm được 1 thời gian, cũng tạm gọi là có dữ liệu nội bộ để xem xét vọc thử.

[trước tiên, phải làm bước cơ bản như note 2 đã đề cập, Sale Funnel, và so sánh data giữa tháng 8 và tháng 9 – đại diện cho mùa du lịch và mùa không du lịch

sln-note-6-hinh-1

kết quả này là bình thường so với mùa du lịch của một số căn airbnb khác theo như note 3 mà tata có chia sẻ. ui, tata chỉ giỏi phân tích thôi, còn tự làm cho mình thì dở ẹc. ahuhu]

Quay lại vấn đề dữ liệu nội bộ, ngoài dữ liệu này, còn có thể có những dữ liệu như:

  • [loại nghĩ ngay đến]
    • số ngày đặt thuê,
    • nhóm khách có mấy người,
    • giá tiền vào thời điểm đặt (do tata có thay đổi pricing để tìm hiểu)
  • [loại nghĩ đến cũng nhanh]
    • giới tính của khách,
    • quốc tịch của khách,
    • nhóm khách là dạng nào (gia đình, gia đình có con nhỏ, nhóm bạn bè)
  • [loại nghĩ nhiều 1 chút thì sẽ nghĩ đến]
    • {dựa trên hành vi của khách} lượng khách book instantly (chức năng book nhà ngay lập tức của Airbnb không cần thông qua chủ) trên tổng số và là loại khách nào làm việc này
    • {dựa trên hành vi của khách} so với ngày đặt phòng/nhà, khách sẽ tìm kiếm trước đó là bao nhiêu ngày – dựa trên việc khách sent inquiry hỏi mình so với ngày họ muốn book.
    • {dựa trên thái độ của khách} khách có trả giá không. (haha, cái này lạ phải không, nhưng thật sự là có đấy ^_^), và nếu có trả giá thì là nhóm khách như thế nào.

Với cách này, tata dần hiểu rõ hơn căn hộ Airbnb ở Vũng Tàu mà tata đang làm đang biểu hiện như thế nào trong mắt khách hàng tiềm năng, và với nhóm khách hàng tiềm năng nào, và cách để đáp ứng nhu cầu cũng như nhiều khi nói không (với giảm giá) của khách nữa ^_^

#happy_reading_sexylittlenumbers

 

what i might see for the end of 2016

[Vietnam market]

there is a noticeable shift towards protecting and maintaining fundamental human needs, to name a few: safety of family, finding security and secure own future, risk adverse, stability focus
-> shoppers tend to be more mindful (maintaining or scaling down would be seen yet still keep remained lifestyle balance)
-> affluent families focus on where to place their investments (gold would be their top choice, reduce stocks/money on securities market, hesitation seen for domestic real estate while greater focus on that of outside VN)

 

[this is my guess. it might turn out right or wrong, yet making a guess is a root of my investment these days 🙂 ]

Sexy little numbers – đọc và tự vọc thử luôn – note 4

Trong phần trước, có 1 biến số tata muốn biết mà chưa có số liệu, đó là ‘X’ – số lượng người đi du lịch ở Vũng Tàu có nhu cầu thuê nhà trên Airbnb. Con số này cần phải biết, để hiểu rõ thị trường Airbnb tại Vũng Tàu để còn biết là hiện tại căn hộ cho thuê của tata đang thực hiện quảng bá là tốt hay chưa đủ tốt.

Một điều tata rất thích ở cuốn “Hiểu số để tăng số”, là cuốn sách trang bị cho người đọc cách tư duy về dữ liệu, cái rất quý, hơn là chỉ trang bị những hướng dẫn kiểu cầm tay chỉ việc cái mà khó có thể áp dụng hay linh hoạt trong các trường hợp khác nhau cần ứng dụng.

“Nếu bạn không có dữ liệu, bạn có thể tự tạo ra nó”  (trang 56)

Tác giả chia sẻ về cách tư duy để có thể hé lộ thêm về dữ liệu đã có sẵn đâu đó trên thị trường rồi, mình cần chịu khó tư duy như một khách hàng (và làm như vậy nhiều lần với nhiều trường hợp khách hàng khác nhau) để hiểu về dòng thông tin sẽ ‘chảy’ ra sao. Từ đó, việc thu thập dữ liệu thô là hoàn toàn có thể, để cung cấp cho quá trình xử lý tạo ra thông tin cho chính công việc kinh doanh của bản thân/công ty.

Tata cũng thử cách này với câu hỏi nêu ở đầu bài. Và mở rộng câu hỏi ra nữa, để hiểu về thị trường, ‘supply and demand’ ra sao?

*Về khả năng cung cấp dịch vụ của thị trường (airbnb ở Vũng Tàu)

Trên airbnb có 1 cái khá hay, cung cấp cho người sử dụng khi họ tìm kiếm căn hộ/phòng để thuê tại 1 địa điểm nào đó, và luôn luôn hiển thị tổng số sự lựa chọn cho người dùng xem. Nhờ điều ấy, tata chọn cách chọn 1 ngày lưu trú xa xa thời điểm hiện tại, chọn hình thức lưu trú cho 2 người (dạng phổ biến nhất). Khi đó, trang web hiện ra có “154 rentals”. Điều đó có nghĩa là có 153 căn hộ hiện đang cạnh tranh với căn hộ của tata trong lĩnh vực dịch vụ này.

SLN - note 4 - hinh 1

Thêm một điểm hay nữa, là tata có thể chọn lọc ra kỹ hơn về mức độ cạnh tranh này. Vì phân khúc căn hộ của tata không phải dạng quá sang trọng, cũng không phải dạng quá bình dân, nên tata có thể thay đổi các tùy biến để chính xác hơn về mức độ cạnh tranh này. Tata chọn loại hình là Entire home/apt, và/hoặc Private room (vì tata đứng dưới góc nhìn của người dùng airbnb để hiểu mức nhu cầu của họ), số tiền khách sẵn sàng chi trả từ 500k đến 1,000k cho 2 khách/ngày lưu trú.

Ngoài ra, nếu tinh ý, có thể thấy số lượng ‘rentals’ thay đổi theo thời gian nữa cơ. Bởi vì theo thời gian, sẽ có thêm/bớt nhiều người tham gia cung cấp dịch vụ trên Aribnb. Và tata luôn có thể cập nhật được chính xác số lượng đối thủ cạnh tranh của mình trên thị trường.

*Về nhu cầu dịch vụ của thị trường (airbnb ở Vũng Tàu)

Đây là một số liệu làm tata đau đầu và tốn kha khá thời gian để tìm hiểu cách tìm ra số liệu này.

Vẫn dựa trên cách tư duy “đặt mình vào vai trò của người có nhu cầu sử dụng Airbnb” để tìm ra cách thức tìm dữ liệu. Tata nghĩ đến, Airbnb có chương trình review cho cả khách (guest) và chủ hộ (host) để review cho đối phương, và có chế độ hậu thưởng (incentive) để họ làm việc này. Nếu vậy, số lượng reviews cho mỗi căn hộ có thể gần đại diện cho số lượng khách ở tại một căn hộ. (ẩn số là tỷ lệ đại diện này là bao nhiêu phần trăm, giả sử số A%). Khi đó, tata có thể nhìn nhu cầu thị trường tương đương với số lượng reviews hiển thị đối với mỗi căn hộ. Và tata có thể thực hiện việc đo lường này, đồng thời kiểm tra chéo dựa trên 2 nguồn dữ liệu để ra được con số gần chính xác nhất.

  • Hướng nhìn từ số lượng reviews của khách dành cho chủ hộ
  • Hướng nhìn từ số lượng reviews của chủ hộ dành cho khách

SLN - note 4 - hinh 2

Với hướng nhìn từ số lượng review của khách dành cho chủ hộ, base đang dùng là dựa trên số hộ. Thực hiện một phép liệt kê đơn giản, tata ghi lại căn hộ nào có bao nhiêu lượt reviews. Ví dụ như hình trên, căn hộ “Amazing seaview apartment” có 5 reviews. Thực hiện tương tự như vậy cho tất cả các căn hộ trong phân khúc mà tata nhắm đến (hiện tại đang phân khúc theo giá và loại hình dịch vụ). Xong bước này, tata có tổng số lượng reviews (52 reviews) trên tổng số căn hộ (25 listings), lấy số đầu chia số sau sẽ ra, trung bình, số lượng review cho mỗi căn hộ là 2.2 lần.

[lưu ý, con số này có khoảng thời gian được tính là 1 năm, vì airbnb chỉ mới xuất hiện tại VN năm 2014 và chỉ thật sự phổ biến trong vòng 1 năm gần đây, thậm chí chỉ là trong vài tháng gần đây cho thị trường Vũng Tàu. Để các số liệu mang độ tin cậy cao hơn, cần thời gian để chờ số liệu mang tính ổn định.]

Như vậy, con số 2.2 lần chia cho số A% sẽ ra số trung bình cơ hội mà mỗi căn hộ nhận được khách trong 1 năm. Nghe có vẻ ít nhỉ? ^_^

Tuy nhiên, tata lại tiếp tục chú ý thêm trong quá trình ghi chú lại dữ liệu số reviews của mỗi căn hộ, có những căn không có ai reviews hết, và có những căn có rất nhiều reviews. Do vậy, để cho chính xác hơn, nên thực hiện phép chia cho số căn hộ có reviews thôi – 13 căn hộ. tata đạt được 4.0 lần.

Thêm 1 yếu tố nữa, tata xem xét sự phân bố theo dạng “phân phối thống kê” của số lượt reviews với các căn hộ. Nói đơn giản hơn, tata xem căn hộ có nhiều lượt reviews nhất và khoảng cách giữa những căn hộ có nhiều reviews với những căn hộ có ít reviews. 15 reviews cho căn hộ có nhiều nhất (và căn hộ bắt đầu hoạt động từ November 2015). Đây sẽ là mục tiêu cho căn hộ của tata. Hehe.

Tương tự với cách thực hiện tìm kiếm dữ liệu theo hướng nhìn từ reviews của chủ hộ cho khách. Kết hợp 2 dòng dữ liệu này, giúp tata hiểu rõ về thị trường để đặt ra mục tiêu doanh thu cho căn hộ của tata. ^_^

#đọc_sách_vui_lắm

Cuốn sách Hiểu số để tăng số, không dễ đọc, nhưng đọc rồi sẽ nâng tầm về dữ liệu và phân tích dữ liệu của người đọc lên một bậc mới, dù ít hay nhiều. Rất đáng đọc.

Self-claim: tata góp phần biên tập cuốn sách này, và dù có kiến thức về research sẵn, tata cũng học được thêm rất nhiều điều từ cuốn sách này. Thật sự cám ơn team WeCreate.life vì cơ hội này.

Sexy little numbers – đọc và tự vọc thử luôn – note 3

Có 1 phần trong cuốn sách (trang 154) giới thiệu về Mô hình giá trị marketing theo hình phễu (marketing funnel approach) khá thú vị và cũng gần với cách tư duy của các bạn làm research khi phân tích cho khách hàng về Brand Leverage, hay có nơi khác dùng thuật ngữ Brand Dynamics.

SLN - note 3 - hinh 1'

“Trong đó,

  • Nhận biết (awareness): làm cho khách hàng biết đến sự tồn tại của bạn
  • Cân nhắc (consideration): làm cho khách hàng nghĩ đến bạn
  • Mua hàng (purchase): làm cho khách hàng mua sản phẩm /dịch vụ của bạn
  • Trung thành (loyalty): làm cho khách hàng quay trở lại mua nhiều hơn”

Sách sử dụng mô hình này để tìm ra phương án phân bổ ngân sách marketing cho phù hợp, để tránh làm thừa điều này (vd như làm thừa phần khơi gợi nhận biết ở khách hàng) mà quên mất để dành ngân sách cho điều khác (vd như chỉ dành ít ngân sách cho việc biến khách hàng trở thành khách hàng trung thành).  Bởi vì, quy trình của một khách hàng sẽ là chuyển từ [nhận biết] sang [cân nhắc] sang [mua hàng] và đi đến [trung thành].

Nghĩ đến Airbnb đang làm ở Vũng Tàu của tata, tata cũng áp dụng thử cách suy nghĩ này để xem mình có thể hiểu được gì từ thực tế. Thông tin mà trang Airbnb cung cấp cho Host (người có nhà đăng cho thuê) như hình bên dưới.

Tìm hiểu số  liệu nửa đầu tháng 8, sẽ thấy có các yếu tố sau; 60 views, 6 requests, 3 bookings. Có thể hiểu như sau:

  • 60 views chính là 60 người có click vào xem chi tiết căn nhà của tata đăng, tương đương với 60 người nhận biết (awareness)
  • 6 requests chính là 6 người có gởi tin nhắn hỏi thêm thông tin, tương đương với 6 người cân nhắc chọn lựa căn nhà của tata để thuê cho chuyến đi của họ (consideration)
  • 3 bookings chính là 3 người thực hiện hành động thuê căn hộ của tata cho chuyến đi đến Vũng Tàu của họ, tương đương với 3 người mua hàng (purchase)
  • Trung thành (loyalty), có thể xem là khách hàng quay lại đặt phòng lần 2. Hiện tại thì chưa có khách hàng nào như thế.

SLN - note 3 - hinh 1

Vì tata chưa có cơ sở để biết là có tất cả bao nhiêu người đi du lịch ở Vũng Tàu có nhu cầu thuê nhà trên Airbnb để tính tỷ lệ chuyển đôi, tạm xem đó là 1 số ‘X’ đi.

Như vậy, xét theo mô hình này, căn hộ của tata ở Vũng Tàu có Mô hình hình phễu hình bên dưới. Và như vậy, tỷ lệ chuyển đổi từ giai đoạn trên sang giai đoạn kế tiếp giúp tata hiểu là mình cần phải làm gì với việc đăng cho thuê căn hộ của mình để đạt mục tiêu tăng doanh thu, tức là tăng lượng mua hàng (bookings). Khi đó:

  • Số lượng người nhận biết tăng dẫn đến mục đích cuối là tăng lượt bookings. (60 views cho ½ tháng ở thời kỳ đầu là ổn, nhưng kéo dài như thế hoài thì không đủ tốt)
  • Mức chuyển đổi từ Nhận biết –> Cân nhắc chỉ có 10%. Con số này nếu xem xét đúng, phải biết thêm số trung bình của ngành kinh doanh dịch vụ này để biết tương quan như vậy là thấp hay cao, đã tốt hay chưa. Tuy nhiên, theo cá nhân tata thì 10% như vầy là chưa tốt, cần có kế hoạch tăng lên tầm 20%.
  • Mức chuyển đổi từ Cân nhắc –> Mua hàng hiện là 50%, như vậy là khá tốt (cũng là theo nhận xét chủ quan của tata). Nếu để “vét” hết số lượng khách hàng, cần làm bước tiếp theo là phân tích xem tại làm sao mà khách hàng tiềm năng đã cân nhắc mình rồi mà cuối cùng lại không chọn chỗ mình ở nữa. [đây có thể là 1 chủ đề cho bài sau ^_^]

SLN - note 3 - hinh 2

Như vậy, nhờ mô hình Marketing hình phễu, số liệu giúp tata có cái nhìn rõ ràng về việc phải làm gì tiếp theo để marketing hay tăng doanh thu đạt được.

Tata lại tò mò, liệu còn những thông tin số liệu gì giúp mình thêm hiểu biết mà có liên quan đến mô hình đã nêu không, và tata tìm thấy thêm 1 dạng số liệu nữa. ’13 travelers saved this place’ as wish list. Số liệu này khá thú vị, vì đây có thể là những người cân nhắc và gởi tin nhắn hỏi, hoặc chưa có nhu cầu hay cơ hội đi du lịch ở Vũng Tàu trong khoản thời gian cận sắp tới, nhưng họ thấy ‘thích’ căn hộ của tata và lưu lại để sau này dùng. Do đó, con số này là con số đáng để quan tâm, vì một khi họ có nhu cầu đi du lịch ở Vũng Tàu, chắc chắn họ sẽ cân nhắc để đặt thuê chỗ của tata.

SLN - note 3 - hinh 4

Câu hỏi đặt ra, số liệu WishList này nên hiểu trong mối tương quan của mô hình hình phễu đã có như thế nào?

Đây là nhóm khách hàng tiềm năng, chắc chắn là họ đã có nhận biết căn hộ của tata, và họ đã có 1 chút ‘cân nhắc’ khi lưu lại thông tin, nhưng họ chưa đến giai đoạn mua hàng. Vậy, trong giai đoạn ‘cân nhắc’, bây giờ tata sẽ tạo thêm vào 1 yếu tố nhỏ để tách biệt với những người ‘cân nhắc và gởi tin nhắn hỏi’ – tương đương với họ vừa cân nhắc vừa có thực hiện hành động tiếp cận gần hơn với giai đoạn mua hàng.

SLN - note 3 - hinh 5

Khi đó, tata có thể tính toán lại tỷ lệ chuyển đổi, cho cả 2 trường hợp để hiểu sâu hơn về cách marketing cho căn hộ. Với góc nhìn lạc quan, số lượng người cân nhắc là 19 người; góc nhìn bi quan sẽ là 13 người. Do vậy, tỷ lệ chuyển đổi giữa các giai đoạn cũng có sự thay đổi. Nếu giữ cách quan sát dữ liệu này, có thể thực hiện sự so sánh giữa tháng này với tháng khác để biết mức độ hiệu quả thay đổi ra sao theo thời gian.

 

{claim: tất cả những chỗ có viết in nghiêng là tata trích dẫn nguyên văn trong sách}