Điều gì khiến Starbuck luôn dẫn đầu trong chương trình khách hàng thân thiết

Khi nhắc về chương trình khách hàng thân thiết (Customer Loyalty program), Starbucks luôn được nhớ tới là thương hiệu có chương trình tốt nhất và sở hữu rất nhiều người dùng trung thành. Tính tới tháng 10 năm 2021, Starbuck có hơn 25 triệu thành viên và chi tiêu qua thẻ Starbucks Rewards chiếm tới 53% tổng chi tiêu tại các cửa hàng.

Gã khổng lồ trong lĩnh vực cà phê này đứng đầu “cuộc chơi" nhờ chú trọng tới trải nghiệm khách hàng và tìm cách đạt được mục tiêu kinh doanh mà không làm ảnh hưởng tới nhu cầu của khách hàng. Với những nhà hàng hay cửa hàng bán lẻ muốn học hỏi Starbucks, cùng tìm hiểu cách mà chương trình Starbucks Rewards thực hiện để liên tục xây dựng và củng cố customer loyalty.

Cá nhân hóa: Bí quyết đằng sau thành công của chương trình Starbucks Loyalty

Chương trình Starbucks Rewards sẽ tặng "sao" cho khách hàng. Với sao đã tích luỹ được, khách hàng có thể nhận miễn phí cà phê hoặc các sản phẩm khác. Bên cạnh tặng quà miễn phí vào sinh nhật khách hàng, Starbucks cũng tặng thưởng vào những ngày double star days cùng cơ hội tham gia các trò chơi hay nhận ưu đãi độc quyền.

Nhưng không phải chỉ với một cốc cà phê miễn phí mà Starbucks đủ sức lôi kéo người dùng trở thành khách hàng trung thành của họ. Điều giúp Starbucks làm được điều đó là tầm nhìn và trải nghiệm cá nhân hóa 1:1 cho khách hàng ở quy mô lớn mà họ tạo ra.

Cá nhân hóa ở quy mô lớn

Người tiêu dùng ngày nay có vô số lựa chọn, và họ được các thương hiệu tiếp cận 24/7. Điều này có nghĩa thương hiệu cần phải trở nên nổi bật để thu hút được sự chú ý, chi tiêu và cả sự trung thành của khách hàng trong thời điểm họ có nhu cầu về những trải nghiệm có mức độ cá nhân hoá nhất định.

Starbucks đã làm được điều này nhờ tập trung xác định một cái nhìn tổng thể về khách hàng của họ. Điều này cho phép họ cá nhân hoá cách tương tác với khách hàng, tạo ra sự kết nối khiến khách hàng trở nên trung thành.

Đây là cách chương trình Starbucks Rewards đạt được sự cá nhân hóa 1:1.

Phân khúc hành vi

Các công nghệ hiện tại như micro-segmentation (phân đoạn vi mô) hoặc phân khúc theo nhân khẩu học vẫn đang mang tới cho người tiêu dùng nhiều ưu đãi. Nhưng ví dụ phân khúc khách hàng được thực hiện dựa trên yếu tố nhân khẩu học rộng như độ tuổi nếu áp dụng trong trường hợp người tiêu dùng mới kết hôn hay có sở thích nhất định thì không thể tạo ra được sự trung thành hay tính cá nhân hoá. Cá nhân hoá thực sự phải được thực hiện dựa trên sở thích.

Khi khách hàng nhận được những thông điệp truyền thông phù hợp với thói quen, sở thích và hành vi mua sắm, họ sẽ cảm thấy liên quan và có nhiều khả năng tương tác hơn. Người tiêu dùng cảm thấy như thương hiệu “hiểu được họ".

Phân khúc theo hành vi cũng cho phép thương hiệu theo dõi và định hướng khách hàng một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua hành trình khách hàng (customer journey). Và sau đó marketer có thể xác định những điểm tiếp cận mà nỗ lực của họ không có kết quả để tối ưu trải nghiệm.

Starbucks đã tận dụng phân khúc theo hành vi để hiểu thói quen và hành động ở vị trí của khách hàng. Họ sẽ biết về một đơn hàng tiêu chuẩn, số lượng trung bình của đơn hàng, tần suất mua sắm và cửa hàng khách hàng thường chọn nếu họ đặt hàng trên điện thoại.

Phân khúc hành vi cho phép Starbucks Rewards tạo ra các tương tác và thông điệp mang tính cá nhân hoá dựa trên hành vi cụ thể của khách hàng. Bằng cách nhìn nhận khách hàng ở mọi góc độ, Starbucks đã tạo ra trải nghiệm hấp dẫn hơn cho từng khách hàng.

Gamification

Gamification tận dụng dữ liệu về insight khách hàng và tạo ra trải nghiệm với nhiều bước liên kết với nhau để tạo ra giá trị cho khách hàng và kết quả kinh doanh khả quan cho thương hiệu. Starbucks đã đưa khái niệm gamification và xây dựng chương trình khách hàng thân thiết dựa vào đó, sử dụng các công cụ mạnh mẽ để thu hút khách hàng và tạo ra cảm xúc như phấn khích, kích thích và hạnh phúc nhằm thúc đẩy các hành động cụ thể.

Người tiêu dùng đi qua từng bước được cá nhân hóa trong chương trình khách hàng thân thiết, tích luỹ sao nhằm nỗ lực giành được phần thưởng. Những bước này có thể bao gồm tải mobile app, thanh toán hoá đơn gồm 1 bánh muffin và cốc latte cỡ regular, hoặc order trước giờ với tính năng mobile pick up. Dưới đây, bạn sẽ thấy cách Starbucks sử dụng gamification để cá nhân hóa ở góc độ của khách hàng. Điều quan trọng cần chú ý là khi khách hàng có thể nhìn thấy những thứ được đặt ra trước mắt, khả năng mua hàng sẽ cao hơn.

Gamification cho phép các thương hiệu củng cố mối quan hệ với khách hàng và tạo ra một kết nối về mặt cảm xúc có lợi cho cả hai. Gamification đang nỗ lực hướng tới các ưu đãi phù hợp đồng thời tạo ra kết nối cảm xúc với thương hiệu của bạn và bạn có thể thu thập thêm dữ liệu thông qua các tương tác với khách hàng nhằm tăng doanh thu. Trên thực tế, các thương hiệu tận dụng gamification có tỷ lệ tăng trưởng tăng từ 6% đến 10%.

Cá nhân hóa các ưu đãi

Các ưu đãi được cá nhân hóa giúp tăng doanh thu trong chương trình khách hàng thân thiết. Gamification và phân khúc hành vi không thể thực hiện được nếu thiếu những ưu đãi và phần thưởng vì chúng là công cụ giao tiếp của bạn với khách hàng.

Khi được giới thiệu một ưu đãi, người tiêu dùng có thể bị tác động bởi “tia” cảm xúc. Vì cảm xúc thúc đẩy hành vi, các thương hiệu tạo ra được các “tia" cảm xúc tác động tới khách hàng sẽ có lợi thế trong việc điều hướng khách hàng hành động theo hướng có giá trị đối với thương hiệu nhưng vẫn liên quan và hấp dẫn với bản thân họ.

Ưu đãi mang lại lợi thế cho Starbucks. Starbucks hiểu thói quen mua hàng của bạn dựa trên phân khúc hành vi; từ đó, họ đưa ra những ưu đãi mang tính cá nhân hoá và giới thiệu tới người tiêu dùng một cách hấp dẫn thông qua gamification.

Machine Learning xây dựng Customer Loyalty cho chương trình Starbucks Rewards

Starbucks đã hoàn thành quá trình cá nhân hóa trên quy mô lớn bằng cách áp dụng machine learning vào chương trình khách hàng thân thiết của họ. Machine learning khai thác sức mạnh của sự tự động và tối ưu hóa, đồng thời cho phép Starbucks cá nhân hóa các ưu đãi theo nhu cầu và sở thích riêng của khách hàng.

Machine learning tự động xác định mối quan hệ giữa các dữ liệu, phân nhỏ data silos mà trước đó đã ngăn cản quá trình cá nhân hoá. Khi càng nhiều dữ liệu về mọi tương tác với khách hàng được thu thập, thuật toán của machine learning trở nên thông minh hơn. Thuật toán cho phép thương hiệu thử nghiệm và phân tích các lựa chọn thay thế nhanh chóng, và những ưu đãi đã điều chỉnh sẽ đưa tới từng cá nhân để tạo ra hành trình khách hàng có ảnh hưởng nhất.

Quá trình này được gọi là dynamic offer optimization. Và đó là cách Starbucks đạt được mục tiêu trở thành thương hiệu tập trung vào cá nhân hóa nhất trên thế giới với chương trình Starbucks Rewards.

Starbucks Rewards cá nhân hoá và tối ưu các ưu đãi cho từng khách hàng của theo nhiều cách nhờ sử dụng dynamic actions và dynamic reward; chia theo từng danh mục, danh mục con hay sản phẩm; số lượng và loại phần thưởng. Starbucks sau đó có thể tự động hoá ưu đãi, bổ sung thêm phần thưởng, đo lường KPI và theo dõi việc tối ưu dynamic offer từ các nền tảng như Formation. Điều này giúp việc triển khai các ưu đãi nhanh hơn và tăng hiệu quả trong toàn bộ quy trình.

Cá nhân hoá giúp tạo ra khách hàng trung thành: Những con số không biết nói dối

Cá nhân hóa trên quy mô lớn có thể không bắt buộc, hoặc có lẽ bạn nghĩ rằng đó là điều mà thương hiệu của bạn thậm chí không thể thực hiện được. Tuy nhiên, nếu bạn không chuẩn bị cho tương lai với việc cá nhân hoá, bạn sẽ bị tụt hậu và bỏ lỡ nhiều lợi ích to lớn.

Vô vàn cơ hội cho các thương hiệu biết tận dụng dữ liệu một cách có chiến lược - theo BCG, việc chuyển hướng 25% chi tiêu cho ưu đãi hàng loạt sang các ưu đãi có tính cá nhân hóa sẽ làm tăng lợi tức đầu tư (ROI) lên 200%.

Đã đến lúc bắt đầu suy nghĩ về chương trình khách hàng thân thiết của bạn như một phương án thúc đẩy doanh thu. Hiểu được rằng chương trình khách hàng thân thiết sẽ tốn gấp 5 lần chi phí để có được khách hàng mới và tỷ lệ giữ chân khách hàng tăng 5% có thể giúp lợi nhuận tăng 25%, các marketer giỏi đang tập trung vào Customer Loyalty Value (Giá trị vòng đời khách hàng) để đánh giá xem liệu các chương trình có đang thúc đẩy doanh thu hay không. Họ đang tăng giá trị vòng đời khách hàng bằng cách sử dụng cá nhân hóa và machine learning. Và với tiềm năng tăng trưởng thuộc top đầu với mức tăng tới hơn 70 tỷ đô la hàng năm, đó là điều không phải bàn cãi.

Tuy nhiên, cá nhân hóa trên quy mô lớn là chưa đủ. Marketing team có thể phân tích kết quả chiến dịch để cố gắng cung cấp loại hình cá nhân hóa này. Tuy nhiên, gần như là điều không thể với các marketers để hiểu và sử dụng tất cả điểm dữ liệu với hàng triệu khách hàng trung thành. Đơn giản vì họ không thể làm việc đủ nhanh để phản ứng với sự thay đổi liên tục trong hành vi khách hàng. Bằng cách áp dụng dynamic offer và tận dụng dữ liệu trực tiếp thu thập từ khách hàng để sử dụng machine learning, thương hiệu có thể tạo ra và mang các ưu đãi tới khách hàng nhanh chóng hơn - chỉ trong vài ngày thay vì vài tuần.

Starbucks ưu tiên tạo trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, từ ứng dụng đến người pha chế của họ. Và 79% người tiêu dùng đồng ý rằng thương hiệu càng sử dụng nhiều chiến thuật mang tính cá nhân hóa thì họ càng trung thành với thương hiệu đó, trong khi 73% cho biết họ có nhiều gắn kết với thương hiệu có chương trình khách hàng thân thiết hơn thương hiệu không làm điều đó.

Starbucks đã đưa chương trình của họ lên một tầm cao mới khi tận dụng machine learning với tốc độ thực hiện hoạt động marketing nhanh hơn tới 10 lần, tăng doanh thu trên mỗi ưu đãi lên 3 lần và gửi tới 15 triệu phiếu mua hàng 1:1 mỗi tuần.

Đổi mới trong công nghệ đã giúp cá nhân hóa trên quy mô lớn trở nên khả thi và Starbucks đã tận dụng điều đó. Vũ khí bí mật của họ, cá nhân hóa và machine learning để cung cấp các dynamic offer nhằm kích thích và thu hút hàng triệu khách hàng.

Starbucks đã xây dựng chương trình Customer Loyalty như thế nào

Tạo ra ưu đãi dành riêng cho cá nhân ở quy mô doanh nghiệp: Starbucks tạo ra hàng triệu ưu đãi mỗi tuần với nhiều loại khác nhau. Mỗi loại ưu đãi được xây dựng với các dynamic actions và phần thưởng để cải thiện hành vi của khách hàng gồm tần suất, khám phá danh mục sản phẩm, cross-sell và upsell.

Học hỏi liên tục và tối ưu hóa theo thời gian: Machine learning được áp dụng vào dữ liệu khách hàng của Starbucks và các khuynh hướng tương tác của khách hàng để tối ưu ưu đãi mang tính cá nhân hoá và lựa chọn ưu đãi.

Đồng bộ hóa trải nghiệm đa kênh: Chương trình khách hàng thân thiết của Starbucks đã triển khai các ưu đãi cá nhân hoá trên nhiều kênh bao gồm email, mobile app và thông báo đẩy (push notification).

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng: Khách hàng của chương trình Starbucks Rewards có thể thấy tiến trình của họ theo thời gian thực, gồm các ưu đãi độc quyền và hạng thành viên hiện tại trên mobile app.

Tăng đáng kể tốc độ thực hiện và giảm bớt công việc thủ công: Starbucks đã tự động hóa nhiều phần công việc trong quy trình tặng ưu đãi. Điều này giúp các hoạt động nhanh hơn đáng kể và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Tiến hành các thử nghiệm nâng cao: Chương trình tặng thưởng ​​đã được liên tục thử nghiệm để tìm ra phương pháp tối ưu nhất

Đo lường tác động: Starbucks đã xây dựng hệ thống theo dõi và đo lường kết quả một cách chi tiết, nhờ đó đưa ra được quyết định đúng vào đúng thời điểm

Kết luận

Starbucks đã tạo ra một tiêu chuẩn mới về một chương trình khách hàng thân thiết hiệu quả đối với cả khách hàng và thương hiệu, và họ đã gặt hái được nhiều lợi ích. Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu hành trình hướng tới một chương trình khách hàng thân thiết và cá nhân hoá chưa?

Nguồn: AppROI