Phân tích giỏ hàng - Cách khai thác dữ liệu hành vi khách hàng thông minh trong thời 4.0 (P1)

Khi thị trường kinh doanh trực tuyến ngày càng phát triển mạnh mẽ, không thể phủ nhận tầm quan trọng của việc thu thập và phân tích hành vi người dùng để tạo ra các chiến lược cross-sell và upsell hiệu quả trong bán hàng. 

Một trong những thành phần quan trọng của việc thu thập dữ liệu thông tin chi tiết về người tiêu dùng hiện nay đó chính là là Phân tích giỏ hàng. Trong bài viết ngày hôm nay, Blog Sapo sẽ cung cấp cho bạn những thông tin tổng quan nhất về phân tích giỏ hàng và cách sử dụng nó để thấu hiểu khách hàng hơn. Chúng ta cũng xem xét một số ví dụ về phân tích giỏ hàng trong thực tế và cách chúng đã tác động như thế nào đến các ngành hàng kinh doanh khác nhau.

1. Phân tích giỏ hàng là gì?

Phân tích giỏ hàng (hay còn được biết đến với một khái niệm khác là Phân tích rổ thị trường - Market Basket Analysis) là một kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng để khám phá các mô hình mua hàng trong thị trường bán lẻ. 

Phân tích giỏ hàng được sử dụng để phát hiện mối liên hệ tiềm ẩn giữa các mặt hàng. Chúng phân tích hành vi của khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch của họ, hay nói cách khác là dựa trên dữ liệu danh sách tất cả các mặt hàng mà người tiêu dùng mua trong cùng một lần giao dịch để xác định mặt hàng nào được đặt hàng hoặc mua cùng nhau, từ đó xác định và xây dựng lên các mô hình liên kết sản phẩm.

Phân tích giỏ hàng (Phân tích rổ thị trường) là gì?

Phân tích giỏ hàng giúp doanh nghiệp nắm được nhu cầu sử dụng sản phẩm và thị hiếu của khách hàng, từ đó đưa ra những chiến dịch marketing phù hợp.

Hiện nay, các nhà bán lẻ sử dụng kết quả phân tích giỏ hàng để đặt vị trí, gợi ý, điều hướng các sản phẩm trong cửa hàng, nhằm thúc đẩy khả năng bán chéo giữa các sản phẩm hoặc danh mục sản phẩm. 

Ví dụ 1: Khảo sát tại các siêu thị bán lẻ cho thấy rằng, một khách hàng mua bánh mì thường sẽ mua kèm cả sữa hoặc bơ trong cùng một lần giao dịch. Điều này cho thấy rằng nhóm sản phẩm này (bánh mì, bơ, sữa) đã tạo được một mối tương quan dựa trên hành vi của người mua hàng.

Từ đó chủ cửa hàng có thể đưa ra các chiến lược marketing hợp lý để thúc đẩy doanh thu. Chẳng hạn như đặt các kệ bán bơ, sữa gần quầy bán bánh mì. Hay đưa ra các chính sách khuyến mại bán kèm combo sản phẩm. 

2. Phân tích giỏ hàng hoạt động như thế nào?

Phân tích giỏ hàng được mô hình hóa dựa trên khai thác quy tắc kết hợp, tức là theo cấu trúc [Nếu …. , thì…]

Ví dụ, NẾU một khách hàng mua bánh mì, THÌ anh ta cũng có khả năng mua bơ.

Các quy tắc kết hợp thường được biểu diễn dưới dạng: {Bánh Mì} -> {Bơ}

 

3. Một số thuật ngữ để bạn làm quen với Phân tích giỏ hàng

• Sản phẩm thêm trước: Các doanh mục sản phẩm, sản phẩm hoặc tập hợp sản phẩm được tìm thấy trong dữ liệu là tiền đề xảy ra quy tắc. Nói cách đơn giản hơn, đó là sản phẩm “chính” trong combo nhóm sản phẩm có tương quan đến nhau. Nó là thành phần “NẾU”, được viết ở phía bên trái. Trong ví dụ trên, {Bánh Mì} là sản phẩm thêm trước.
• Sản phẩm thêm sau: là danh mục sản phẩm, sản phẩm hoặc tập hợp các sản phẩm được tìm thấy kết hợp với tiền đề. Nó là thành phần “THÌ”, được viết ở phía bên phải. Trong ví dụ trên, {Bơ} chính là sản phẩm thêm sau.
• Cặp sản phẩm: Cặp sản phẩm X - Y là 2 sản phẩm được thêm vào giỏ hàng lần lượt theo thứ tự thêm sản phẩm X vào trước rồi thêm sản phẩm Y vào sau
• Tỷ lệ cùng giỏ hàng: Tỷ lệ phần trăm các giỏ hàng có cặp sản phẩm X và Y trên tổng số giỏ hàng X
• Mức độ tương quan: Hệ số thể hiện mức độ tương quan giữa hành vi “thêm sản phẩm X” và “thêm sản phẩm Y” chia ra làm 3 cấp độ: tương quan thấp, trung bình và cao.
• Giỏ hàng cùng đặt: Số lượng giỏ hàng cùng chứa sản phẩm X và Y

4. Ứng dụng phân tích giỏ hàng trong việc thúc đẩy kinh doanh

• Ứng dụng trong việc đặt vị trí các danh mục sản phẩm hoặc sản phẩm trên website bán hàng để tăng tỷ lệ chuyển đổi

Xác định các sản phẩm thường có thể được mua cùng nhau và sắp xếp vị trí của các sản phẩm đó gần nhau để khuyến khích người mua mua cả hai mặt hàng.

Amazon là một ví dụ nổi tiếng về việc áp dụng các dữ liệu từ phân tích giỏ hàng để đưa ra những gợi ý sản phẩm tuyệt vời trên trang website thương mại điện tử của mình. Trên trang sản phẩm, Amazon giới thiệu cho người dùng các sản phẩm có liên quan dưới dòng tiêu đề “Thường được mua cùng nhau”/ “Kết hợp mua cùng” và “Khách hàng xem mặt hàng này cũng đã xem”. Hình thức này đã giúp Amazon bùng nổ doanh số bán hàng chỉ trong một thời ngắn.

Ví dụ về việc ứng dụng dữ liệu phân tích giỏ hàng để sắp xếp các sản phẩm gợi ý cho khách hàng trên Amazon

• Ứng dụng trong việc sắp xếp kệ hàng tại các cửa hàng, siêu thị truyền thống để tăng xác suất mua hàng bổ sung

Một cách gợi ý cho việc sắp đặt sản phẩm trong cửa hàng, siêu thị để giúp tăng doanh số bán hàng là tách các sản phẩm thường được mua cùng nhau và đặt chúng ở các vị trí khác nhau tại cửa hàng. Cách thức này “buộc” khách hàng phải xem xét và đi lang thang xung quanh cửa hàng để có thể tìm thấy những gì họ đang muốn mua. Trong quá trình đi lại tìm kiếm, khách hàng có thể sẽ bị thu hút bởi các mặt hàng “bổ sung” không nằm trong danh sách nhu cầu ban đầu của họ và có những quyết định mua hàng tức thời.

 

• Cơ hội bán thêm, bán kèm và bán các mặt hàng theo combo để tăng doanh thu

Báo cáo phân tích giỏ hàng cho thấy người dùng thường có xu hướng mua các sản phẩm được nhóm cùng một lúc. Điều này gợi ý cho các nhà kinh doanh cách trình bày các sản phẩm trong cùng nhóm tương quan để tăng tỷ lệ bán kèm, hoặc có thể gợi ý để khách hàng sẵn sàng mua nhiều mặt hàng hơn khi chúng đóng gói cùng nhau.

Gợi ý các sản phẩm thường được bán theo nhóm trên Amazon 

• Giữ chân khách hàng

Trong trường hợp  khách hàng muốn dừng một mối quan hệ hợp tác với một doanh nghiệp, đại diện của doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích giỏ hàng để xác định nhu cầu trong tương lai của khách hàng và kịp thời đưa ra những khuyến khích, khuyến nghị phù hợp trong việc cung cấp các sản phẩm bổ sung hoặc các sản phẩm tương lai nhằm duy trì mối quan hệ hợp tác, giữ chân khách hàng.

Xem thêm: Phân tích giỏ hàng - Cách khai thác dữ liệu hành vi khách hàng thông minh trong thời 4.0 (P2)

Trên đây là một số thông tin về Phân tích giỏ hàng - kỹ thuật khai thác thông tin vô cùng thú vị và thông minh trong thời 4.0 để thấu hiểu khách hàng. Hy vọng rằng những thông tin này sẽ giúp các chủ kinh doanh sẽ có những cái nhìn toàn diện hơn về ứng dụng công nghệ và phân tích dữ liệu trong phát triển kinh doanh, từ đó kịp thời đưa ra những phương án marketing hiệu quả nhằm nâng cao doanh số bán hàng.