Bài giảng chương 4 CRM

4
Customer Relationship Management

Spring 2019

CHƯƠNG 4: NHỮNG ĐO LƯỜNG THEO KHÁCH HÀNG TRONG CRM VÀ
QUẢN TRỊ DANH MỤC KHÁCH HÀNG
Mục tiêu của chương
Sau khi nghiên cứu chương này, người học có thể:
-

Hiểu được những đo lường truyền thống trong Marketing
Hiểu được những đo lường theo khách hàng
Hiểu đươc danh mục khách hàng và Quản trị danh mục khách hàng
Hiểu được các công cụ bổ sung trong Quản trị danh mục khách hàng
Phân tích được các khách hàng có ý nghĩa chiến lược và các chiến lược quản lý
khách hàng
Đặt vấn đề
“You cannot manage what you cannot measure”. Câu ngạn ngữ có nghĩa là “bạn

không thể quản lý được những cái mà bạn không thể đo lường”, dường như là một
nhận định phù hợp để nói lên vai trò của những đo lường đối với các doanh nghiệp.
Việc đo lường các số liệu sẽ giúp các doanh nghiệp theo dõi và đánh giá hiệu suất hoạt
động và quan trọng hơn là tính toán được lợi nhuận thu được từ việc triển khai CRM.
Những lợi ích của việc phát triển và sử dụng các đo lường là vô cùng to lớn đối với
doanh nghiệp, chẳng hạn như: (1) kiểm soát chặt chẽ hơn các quy trình kinh doanh và
hoạt động CRM, (2) đo lường được các thay đổi trong doanh thu, chi phí và lợi nhuận
của doanh nghiệp (3) tiêu chuẩn và mục tiêu để đạt được một mức hiệu suất nhất định
(4) đo lường tỷ suất hoàn vốn (ROI- Return on investment (5) hỗ trợ trong việc thu
hút và giữ chân khách hàng, ngăn chặn sự đào thải của khách hàng cũng như hỗ trợ
việc giành lại các khách hàng có lợi nhuận cao, (6) tổ chức lại các nguồn lực

marketing để tối đa hoá giá trị khách hàng.
4.1 Những đo lường theo khách hàng trong CRM
Theo Kumar & Petersen (2012), các đo lường được chia thành hai loại với cấp
độ thương hiệu (brand level) và cấp độ khách hàng (customer level). Tuy nhiên,
Kumar & Reinartz (2018) lại phân loại các đo lường thành hai nhóm các nhóm các đo
lường truyền thống trong Marketing và các đo lường theo KH. Chính vì vậy, tài liệu
này sẽ đề cập đến những đo lường truyền thống trong Marketing, tức đo lường liên
quan đến khả năng cạnh tranh của thương hiệu/ doanh nghiệp trên thị trường như thị
phần, tăng trưởng doanh số, v..v.
4.1.1
Những đo lường truyền thống trong Marketing


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Thị phần và tăng trưởng doanh số là những đo lường thường được các chuyên
gia marketing sử dụng phổ biến trong nhiều năm qua để đo lường hiệu suất hoạt động
của các thương hiệu, sản phẩm, hay doanh nghiệp trong một khu vực địa lý nhất định
(Kumar & Reinartz, 2018). Những đo lường này đã được phát triển khi mà các dữ liệu
khách hàng cá nhân khó hoặc không thể thu thập được, do đó không cung cấp được
một cái nhìn sâu hơn ở cấp độ khách hàng tại một thị trường.
a) Thị phần (Market Share- MS)
“ Là tỷ lệ phần trăm doanh số bán của DN so với tổng doanh số bán của
tất cả các DN cho tất cả các KH trên một thị trường nhất định”. Lưu ý rằng, đo lường
này có thể được tính toán theo cả giá trị tiền tệ hoặc theo số lượng. Dựa vào định
nghĩa trên, ta có thể công thức hoá đo lường này như sau:
Thị phần của DNj:

MS của DNj (%)= 100 × []
Trong đó: j: Doanh nghiệp, S: lượng bán (doanh số bán) của doanh nghiệp i, I: tất cả
doanh nghiệp trên thị trường
DN có thể lấy được những thông tin để đo lường từ đâu?. Các thông ở tử số
có thể lấy từ doanh số của doanh nghiệp được lưu trữ tại các hồ sơ nội bộ. Các thông
tin ở mẫu số là các doanh số bán hàng của tất cả các DN có trên thị trường có thể lấy
từ các báo cáo nghiên cứu thị trường hoặc từ các đối thủ cạnh tranh.
Nhận xét: Đo lường này có thể được tính toán một cách dễ dàng và được sử
dụng một cách phổ biến để đo lường hiệu quả hoạt động marketing. Tuy nhiên, đo
lường này không cung cấp thông tin về doanh số bán cho từng KH. Ví dụ: thị phần
của một doanh nghiệp có thể được tạo ra hoặc bằng cách bán một số lượng lớn cho
một tỷ lệ nhỏ cơ sở khách hàng hoặc bằng cách bán một số lượng nhỏ cho một tỷ lệ
lớn khách hàng trên thị trường.
b) Tăng trưởng doanh số (Sales Growth – SG)

“Là việc so sánh sự tăng hoặc giảm lượng bán (về số lượng hay giá trị
tiền tệ) trong một khoảng thời gian nhất định so với trong giai đoạn trước”. Đo lường
này có thể cho thấy mức độ cải thiện hiệu quả bán hàng giữa hai hay nhiều thời kỳ, do
đó, nó được đo lường theo tỷ lệ %
Tăng trưởng doanh số của DNj trong kỳ t:

SG kỳ t (%) = 100 × [∆Sjt / Sjt-1 ]


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Trong đó: j: doanh nghiệp, ∆Sjt: chênh lệch lượng bán của kỳ (t) so với kỳ
(t-1), Sjt-1: lượng bán của kỳ (t-1).
DN có thể lấy thông tin từ các hồ sơ nội bộ để thực hiện việc đo lường.
Nhận xét: Đo lường này cho phép nhận biết được tình trạng của DN một cách
nhanh chóng nhưng không cung cấp thông tin KH nào tăng trưởng hoặc không tăng
trưởng.
4.1.2

Những đo lường theo khách hàng
Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu ở cấp độ khách hàng đã dẫn đến nhu

cầu về việc phát triển một tập hợp những đo lường mới để đánh giá hiệu suất quản lý
dựa trên giá trị mà mỗi người mua cá nhân mang đến cho cơ sở khách hàng của doanh
nghiệp. Một vài các đo lường theo khách hàng có thể kể đến như: tỷ lệ thu hút KH
(acquistion rate), chi phí thu hút KH (acquisition cost), tỷ lệ giữ và mất KH (retention
& defection rate), tỷ lệ KH còn giao dịch (survival rate), độ dài thời gian quan hệ của
KH (lifetime duration), tỷ lệ giành lại KH (win-back rate), quy mô ví tiền của KH
(size of wallet), phần đáp ứng nhu cầu của KH (share of category requirement), phần
ví tiền chiếm được (share of wallet), giá trị quá khứ của KH, đo lường giá trị theo thời
gian của KH theo giá trị hiện tại, và một số đo lường khác.
a) Tỷ lệ thu hút KH (Acquisition rate- AR)
Khi các DN nỗ lực để có được KH, họ thường nhắm vào một nhóm KH
tiềm năng cụ thể. Để mô tả sự thành công của một chiến dịch thu hút KH, một chỉ số
cần được đo lường đó là tỷ lệ thu hút KH.
“Tỷ lệ thu hút KH là tỷ lệ KH tiềm năng chuyển đổi thành KH của doanh
nghiệp” (Kumar & Petersen, 2012).
Đo lường này được tính bằng cách chia tỷ lệ KH tiềm năng thu hút được
cho tổng số KH tiềm năng được nhắm tới.

AR (%) =

Ví dụ: thị trường mục tiêu của một tổ chức phát hành thẻ tín dụng là hai
triệu sinh viên ở Ý. Việc thu hút KH được đo lường bằng các thẻ tín dụng mới được
phát hành. Ngân hàng đã phát hành tổng cộng 60,000 thẻ tín dụng mới. Do đó, tỷ lệ
thu hút KH là: 100% x (60,000 / 2,000,000) = 3%.
Kumar & Reinartz (2018) cho rằng đo lường này cho thấy khả năng trung
bình thu hút thành công một KH, do đó tỷ lệ thu hút KH luôn được tính cho một nhóm


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

KH nào đó (ví dụ: một phân khúc KH), không dành cho một khách hàng cá nhân. Đo
lường tương tự dành cho một KH cá nhân được gọi là xác suất thu hút. Một tỷ lệ thu
hút cho một KH cá nhân là không tồn tại.
Các doanh nghiệp có những định nghĩa khác nhau về thuật ngữ thu hút
KH. Ví dụ về thẻ tín dụng, một sự thu hút KH được ghi lại khi một thẻ tín dụng mới
được phát hành cho KH tiềm năng. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý đến trường hợp rằng
các KH tiềm năng có thể chỉ đăng ký mở thẻ chỉ vì quan tâm đến các chương trình
khuyến mại chứ không thực sự sẽ sử dụng thẻ. Một giải pháp cho tình huống trên có
thể là ngân hàng có thể định nghĩa hai cấp độ khác nhau của việc thu hút: phát hành
thẻ tín dụng và phát hành các bản kê khai về tình trạng hoạt động. Ví dụ: mặc dù có
60,000 thẻ tín dụng đã được phát hành cho các KH mới, nhưng chỉ có 55,000 trong số
này nhận được các bản kê chi tiết về hoạt động trên thẻ của họ (a statement). Như vậy
tỷ lệ thu hút cấp 1 là 3% và tỷ lệ thu hút cấp 2 là 2.75%. Trong một bối cảnh khác, thu
hút thường được định nghĩa là việc mua lần đầu tiên hay việc mua trong giai đoạn đầu
tiên được xác định trước. Ví dụ, một bưu ký trực tiếp bên ngoài đã nhận được 110 đơn
đặt hàng lần đầu tiên từ một chiến dịch gởi thư mời tới 5,000 KH tiềm năng. Do đó, tỷ
lệ thu hút KH của DN là 2.2%. Một điều quan trọng cần lưu ý đó là tỷ lệ thu hút KH

thường được tính toán trên cơ sở của từng chiến dịch.
DN có thể thu thập những thông tin cần thiết ở đâu để thực hiện việc đo
lường này? Đối với thông tin ở tử số, số lượng các KH tiềm năng thu hút được có thể
thu thập được từ hồ sơ nội bộ. Trong khi đối với mẫu số, số lượng KH tiềm năng được
nhắm đến có thể có sẵn trong các tài liệu nội bộ hoặc phải được ước tính dựa vào dữ
liệu nghiên cứu thị trường.
Nhận xét: Tỷ lệ thu hút KH cho thấy những chỉ báo đầu tiên về sự thành
công của một chiến dịch marketing thông qua việc thiết lập mối quan hệ giữa các KH
mới thu hút được và số lượng KH nhắm đến. Tuy nhiên, đo lường này không xem xét
theo từng tình huống cụ thể. Ví dụ, đo lường này không tính đến chi phí thu hút KH,
hay các yếu tố quan trọng khác cũng có ảnh hưởng đến tỷ lệ thu hút KH đó là chiến
lược marketing và việc lựa chọn KH mục tiêu.
b) Chi phí thu hút KH (Acquisition cost- AC)


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Đo lường quan trọng thứ hai trong việc thu hút KH mới đó là chi phí thu
hút KH. Nếu như tỷ lệ thu hút KH đo lường mức độ phản hồi của một chiến dịch,
nhưng lại không cho biết về tính hiệu quả về mặt chi phí của chiến dịch.
Kumar & Petersen (2012) định nghĩa “Chi phí thu hút KH là số tiền mà
một doanh nghiệp chi ra cho mỗi một KH tiềm năng thu hút được”. Định nghĩa này
khá giống với định nghĩa của Kumar & Reinartz (2018), “Chi phí thu hút KH là số
tiền được chi ra cho một chiến dịch thu hút chia cho số lượng khách hàng tiềm năng
thu hút được”. AC được đo lường theo giá trị tiền tệ.

AC ($) cho mỗi KH mục tiêu thu hút được =

Ví dụ: chi phí cho chiến dịch thu hút của một công ty phát hành thẻ tín
dụng tại Ý là 3 triệu USD. Do đó, chi phí trung bình để thu hút được một khách hàng
mới của chiến dịch này là= $3,000,000 / 60,000 = $50. Tuỳ thuộc vào định nghĩa
chính xác về các cấp thu hút, chi phí có thể được tính cho các cấp thu hút khác nhau.
Không khó để xác định số tiền chi ra cho việc thu hút KH trong một tổ
chức khi thu hút được các KH mục tiêu trong những chiến dịch riêng biệt và khi xác
định chính xác những nỗ lực thu hút KH của họ đối với một nhóm KH mục tiêu.
Trong tình huống này thì AC có thể được tính toán một cách chính xác cao vì bất kỳ
doanh nghiệp nào nhắm vào các KH mục tiêu thông qua việc gởi thư trực tiếp sẽ biết
chính xác nhóm KH mục tiêu mà họ hướng đến cũng như những chi tiêu dành cho
việc thu hút nhóm KH này. Trong khi đó, đối với DN phụ thuộc vào truyền thông phát
sóng (quảng cáo qua truyền hình, qua phương tiện truyền thông xã hội hay các
phương tiện in ấn) thì việc đo lường AC trở nên kém chính xác hơn. Ví dụ, những KH
tiềm năng có thể bị thuyết phục bởi quảng cáo trong khi họ là những người có thể
không được DN hướng tới ở thời điểm ban đầu. Rõ ràng là AC trong trường hợp này
sẽ thấp (tức trở nên hấp dẫn vì chi phí thu hút một KH là thấp) nếu như số các KH nói
trên được tính vào. Ngoài ra, các DN thường không phân biệt rạch ròi giữa các quảng
cáo thu hút KH và các quảng cáo duy trì KH (nhắc nhở KH), do đó, việc tính toán AC
trong những trường hợp như vậy sẽ trở nên khó khăn để tính chính xác.
DN có thể thu thập các thông tin cần thiết của đo lường này (cả tử số và
mẫu số) tại các hồ sơ nội bộ.


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Nhận xét: AC là một đo lường quan trọng mà các DN nên cố gắng theo
dõi liên tục vì nó có thể cho thấy mức độ hiệu quả của việc đầu tư nhằm thu hút KH.

Tuy nhiên, nếu nghiên cứu sâu hơn, người ta có thể thấy rằng mối quan hệ giữa chi
phí thu hút một KH và hiệu qủa đầu tư của việc thu hút là không rõ ràng và khác nhau
giữa các ngành. Chúng ta cần phải xem xét nhiều hơn thay vì chỉ xem xét hành động
mua của một KH. KH có thể tương tác với DN theo nhiều cách (những yêu cầu trước
khi mua, dịch vụ sau khi mua, những khiếu nại, v..v), tất cả những điều này đều đóng
góp vào toàn bộ mối quan hệ giữa KH và DN. Ngay cả trong một trường hợp đơn giản
như việc mua hàng tại cửa hàng tạp hoá nơi mà việc mua hàng có tầm quan trọng cao
nhất đối với cả hai bên liên quan, nhưng vô số các tương tác ngoài mua hàng khác
(non-purchase interaction) có thể làm tăng hoặc giảm chất lượng mối quan hệ (ví dụ
như tương tác với nhân viên dịch vụ, trải nghiệm mua sắm,v..v). Vì vậy, rò ràng sự
tương tác giữa KH và DN bao gồm nhiều thành tố đóng góp vào tính chất của mối
quan hệ.
c) Tỷ lệ giữ và mất KH (Retention & Defection Rate)

Khi một KH mục tiêu trở thành một KH của DN đó là lúc giai đoạn chính
trong mối quan hệ giữa KH & DN bắt đầu. Những khái niệm về việc đo lường trạng
thái hoạt động của mối quan hệ này liên quan đến một vấn đề rất cơ bản- liệu một KH
có thực sự là KH của DN. Nếu thoát nghĩ, có thể điều này là khá hiển nhiên. Nếu một
người mua SP của DN, họ là KH của DN. Nếu ngược lại, họ không phải KH của DN.
Có hai lý do quan trọng để cân nhắc đến những đo lường về hoạt động của KH. Đầu
tiên, việc hiểu về một trạng thái hoạt động của KH (hay một phân khúc KH) là quan
trọng cho việc quản lý những can thiệp marketing. Thứ hai, đầu vào của các mô hình
định giá khách hàng như mô hình giá trị hiện tại ròng (Net Present Value- NPV) hay
giá trị lâu dài (lifetime value) là các đo lường hoạt động KH. Tỷ lệ giữ và mất KH là
một trong số những đo lường liên quan đến hoạt động KH.
Theo Kumar & Petersen (2012), Kumar & Reinartz (2018), “tỷ lệ giữ KH
trong khoảng thời gian t (Rrt) là khả năng trung bình mà một KH mua từ DN trong
khoảng thời gian (t), biết rằng KH này cũng đã mua từ DN trong khoảng thời gian
trước đó (t-1)”.

Rrt (%) = 100 Χ (


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Cũng theo Kumar & Petersen (2012), Kumar & Reinartz (2018), “tỷ lệ
mất KH là khả năng trung bình mà một KH bỏ đi khỏi DN trong khoảng thời gian (t),
biết rằng KH này đã mua từ DN cho đến hết khoảng thời gian (t-1)”.
Kết quả của tỷ lệ giữ chân KH đề cập đến tỷ lệ giữ/ duy trì trung bình của
nhóm hoặc phân khúc KH. Về mặt lý thuyết, tỷ lệ giữ/ duy trì là khác nhau đối với
từng KH cá nhân nhưng là xấp xỉ bằng nhau đối với tỷ lệ giữ/ duy trì trung bình của
một nhóm hoặc một phân khúc KH. Thông thường, không có sự quá khác biệt được
tạo ra giữa tỷ lệ duy trì (cấp độ cá nhân) và tỷ lệ duy trì trung bình. Tỷ lệ giữ KH và tỷ
lệ mất KH có thể được xem như là hai mặt của một đồng tiền khi chúng ta có thể suy
luận được tỷ lệ còn lại nếu biết được tỷ lệ kia vì chúng có liên quan trực tiếp với nhau:

Rrt (%) = 100 – Avg.Rdt (%)
Lưu ý rằng, tỷ lệ duy trì thường không giống nhau cho các giai đoạn khác
nhau. Giả sử rằng tỷ lệ giữ KH là không đổi theo thời gian (nghĩa là Rrt = Rr cho tất
cả các t), điều này cho chúng ta một phép tính đơn giản về độ dài thời gian quan hệ
bình quân của KH (the average lifetime duration). Cách đo lường độ giài thời gian
quan hệ của KH sẽ được tìm hiểu kỹ ở phần sau.

Avg. Lifetime duration =  Rr = 1 Bài tập ví dụ: Nếu độ dài thời gian quan hệ bình quân của một nhóm KH là 4
năm, tỷ lệ duy trì trung bình là 1 – (1/4) = 0.75 hay 75% mỗi năm. Điều này đồng
nghĩa với việc 75% KH vẫn sẽ tiếp tục mua hàng tại DN trong giai đoạn tiếp theo.
Bảng 4.1 xem xét hiệu quả của nhóm KH này theo thời gian, có thể thấy rằng với 100

KH thu hút được ở năm thứ nhất sẽ duy trì được 32 KH vào cuối năm thứ tư.
Số KH tại thời điểm
bắt đầu năm thứ 1
Số KH duy trì tại thời điểm
cuối năm 1
Số KH duy trì tại thời điểm
cuối năm 2
Số KH duy trì tại thời điểm
cuối năm 3
Số KH duy trì tại thời điểm
cuối năm 4

100
75

(0.75 x 100)

56.25

(0.75 x 75)

42.18

(0.75 x 56.25)

31.64

(0.75 x 42.18)

4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Ta giả sử tỷ lệ duy trì là một hằng số qua các năm, số lượng KH duy trì được
trong bất kỳ khoảng thời gian tuỳ ý (t + n) có thể được tính toán đơn giản theo công
thức sau:

Số KH duy trì được trong giai đoạn (t+n) = số KH thu hút được tại thời
điểm t x Rr
Với n: số giai đoạn trải qua kể từ thời điểm t
Đối với ví dụ trên, số lượng KH duy trì được đến thời điểm cuối năm 4 là 100
x 0.754 = 31.64.
Như đã đề cập trước đó, tỷ lệ mất KH và tỷ lệ duy trì KH có liên quan chặt
chẽ với nhau, ta có thể tính tỷ lệ mất KH như sau:

Avg. Defection Rate trong giai đoạn t (%) = 100 – Rrt (%)
Đối với ví dụ trên, với tỷ lệ duy trì KH bình quân là 75% thì tỷ lệ mất KH
bình quân là 100% - 75% = 25%
DN có thể khai thác thông tin từ các hồ sơ nội bộ và theo dõi KH (ví dụ như
chương trình thẻ KH thân thiết hay thông tin hợp đồng).
Nhận xét: Một giả định cơ bản của khái niệm tỷ lệ giữ KH đó là một khi KH
đã rời khỏi mối quan hệ, họ sẽ ra đi mãi mãi, có nghĩa là giả định này không chấp
nhận những KH tạm thời không có hoạt động nào với DN. Các nhà quản lý phải đưa
ra những phán quyết cho dù tình trạng “ngủ đông” (tình trạng KH không có hoạt động
nào tại DN) chiếm số lượng nhỏ hay lớn trong hoạt động kinh doanh của họ. Việc sử
dụng tỷ lệ giữ/ duy trì KH có thể là ổn đối với trường hợp tình trạng “ngủ đông” chỉ
chiếm một số lượng nhỏ. Tuy nhiên nếu hiện tượng này chiếm một số lượng lớn trong
tình trạng hoạt động của DN thì các khái niệm khác cần phải được sử dụng để đánh

giá hoạt động của KH.
d) Tỷ lệ KH còn giao dịch (Survival Rate)
Một khái niệm khác còn liên quan chặt chẽ đến tỷ lệ duy trì KH và tỷ lệ
mất KH là tỷ lệ KH còn giao dịch. Kumar & Petersen (2012) định nghĩa “tỷ lệ KH còn
giao dịch là tỷ lệ KH vẫn tiếp tục giao dịch với DN cho đến một giai đoạn t kể từ khi
bắt đầu quan sát những KH này”. SR được đo cho một nhóm KH được thu hút tới DN
trong một khoảng thời gian cụ thể.
Mặc dù tỷ lệ giữu KH và tỷ lệ mất KH cũng cung cấp thông tin trong một
khoảng thời gian nhất định, SR lại đưa ra một đo lường tóm tắt về số lượng KH vẫn


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

còn giao dịch với DN giữa thời điểm bắt đầu hình thành nhóm KH và bất kỳ thời điểm
nào sau đó. SR tại thời điểm t bằng với Rr (tỷ lệ giữ KH) tại thời điểm t nhân với SR
trong khoảng thời gian ngay trước t (tức t-1). Ta có thể viết dưới dạng công thức như
sau:

SRt (%) = 100 x Rrt x SRt-1
Trong giai đoạn ban đầu, SR1 được coi như bằng với Rr. Tương tự như tỷ lệ
giữ KH, các thông tin dùng để đo lường SR có thể đến từ hồ sơ nội bộ và từ việc theo
dõi KH (như các chương trình thẻ KH thân thiết hoặc thông tin hợp đồng).
Nhận xét: SR là một trong những đo lường được quan tâm nhiều nhất bởi
chúng cho phép tính toán số lượng KH vẫn còn giao dịch với DN trong một khoảng
thời gian nhất định. Một cách đơn giản, người ta chỉ cần lấy SR nhân với số lượng
nhóm KH thu hút được tại thời điểm ban đầu.
Bài tập ví dụ: Số KH ban đầu tại thời điểm bắt đầu năm 1 là 1,000.

Tính số KH còn giao dịch:
Số KH còn giao dịch trong thời gian năm 1 = Tỷ lệ KH còn giao dịch cho năm
1 x Số KH tại thời điểm ban đầu
 Số KH còn giao dịch trong thời gian năm 1 = 0.55 x 1,000 = 550
Tính tỷ lệ KH còn giao dịch (SR)
SRt (%) = Rrt x SR(t-1)
Bảng 4.2
Tỷ lệ duy trì (Rr)
Giai đoạn 1
Giai đoạn 2
Giai đoạn 3
Giai đoạn 4

Tỷ lệ còn giao

Số lượng KH còn

dịch (SR)
0.55
0.55
0.62
0.341
0.68
0.231
0.73
0.169
SR2 = Rr2 x SR1
 SR2 = 0.62 x 0.55 = 0.341 = 34.1%

giao dịch

550
341
231
169

e) Độ dài thời gian quan hệ của KH (Lifetime duration)

Đôi khi khoảng thời gian mà KH gắn bó với DN trong trường hợp không
có hợp đồng cam kết là không được rõ ràng, bởi vì chúng ta không biết khi nào KH sẽ
rời khỏi DN. Trong những trường hợp như thế, việc có thể dự đoán được thời gian
quan hệ của KH là rất quan trọng bằng cách quan sát các khuôn mẫu mua hàng của họ
và các yếu tố giải thích khác. Biết được thời gian quan hệ của KH với DN là một


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

thành phần quan trọng trong việc tính toán giá trị lâu dài của KH- một đo lường chiến
lược quan trọng.
Việc tính toán độ dài quan hệ bình quân của KH (Avg. Lifetime duration)
đã được đề cập ở phần trên khi mà tỷ lệ duy trì KH là không đổi theo thời gian. Tuy
nhiên, trên thực tế thì tỷ lệ duy trì KH là thay đổi theo thời gian (ví dụ: việc tự lựa
chọn KH) nên một đo lường như trên sẽ là không thoã đáng. Chúng ta cần cân nhắc số
lượng giai đoạn mà KH giao dịch với DN. Đối với một nhóm KH thì độ dài thời gian
quan hệ bình quân được hiểu thông qua công thức sau đây:
Avg. Lifetime duration =
Với:
N: quy mô của nhóm KH

t: khoảng thời gian
T: mốc thời gian
(t x số lượng KH duy trì được tại t) được hiểu là số các giai đoạn mà các
KH hoạt động tại thời điểm t)
Hạn chế: có sự khác biệt giữa 2 trường hợp thông tin đầy đủ và thông tin
không đầy đủ về KH. Nếu thông tin không đầy đủ (hoặc là thời điểm của lần mua đầu
tiên, hoặc thời điểm của lần mua cuối cùng, hoặc cả hai thời điểm trên đều không xác
định được) thì việc tính toán độ dài thời gian quan hệ của KH trở nên khó khăn hơn.
Tương tự như Rr và SR, thì DN cũng có thể nắm bắt thông tin từ các hồ sơ
nội bộ hoặc từ việc theo dõi khách hàng (các chương trình thẻ KH thân thiết, thông tin
hợp đồng) để phục vụ cho việc đo lường.
Nhận xét: Thời gian quan hệ bình quân của một nhóm KH đưa ra những dấu
hiệu cho thấy DN cần nhanh chóng thay đổi cơ sở KH của họ như thế nào. Lưu ý rằng
khi nói về khái niệm thời gian quan hệ của KH, không phải tất cả mối quan hệ đều
như nhau. Sẽ có sự khác nhau ở 03 trường hợp: (1) mối quan hệ có ràng buộc (2) mối
quan hệ không có ràng buộc (3) chỉ mua một lần.
Đối với mối quan hệ có hợp đồng ràng buộc nơi mà KH phải tham gia vào
một cam kết cụ thể thì độ dài thời gian quan hệ của KH được tính từ khi bắt đầu quan
hệ đến khi kết thúc quan hệ.
Đối với mối quan hệ không theo hợp đồng nơi mà những người mua hàng
không tham gia bất kỳ cam kết nào dưới mọi hình thức cả về thời gian quan hệ lẫn


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

mức độ sử dụng (ví dụ trường hợp mua hàng tại cửa hàng tạp hoá, mua vé của một
hãng hàng không) thì rất khó xác định được thời gian quan hệ của KH vì KH có thể

chuyển sang nhà cung cấp khác bất cứ lúc nào.
Đối với trường hợp chỉ mua một lần, không cần thiết để nói về quan hệ giữa
các bên liên quan vì nó liên quan đến việc chỉ mua một lần trong đời.
f) Tỷ lệ giành lại KH (Win-back Rate)
Bất kể bằng những nỗ lực nào thì các DN cũng phải thừa nhận rằng việc giữ
chân KH 100% là không thể. Có những yếu tố nằm ngoài sự kiểm soát của DN ảnh
hưởng đến KH và khiến họ rời khỏi DN. Tuy nhiên, việc giành lại KH đã chứng minh
là một kênh quan trọng thông qua đó DN có thể lấy lại hay thậm chí cải thiện khả
năng sinh lợi của các KH trước đó. Strauss & Friege (1999) định nghĩa “giành lại KH
là việc xây dựng lại mối quan hệ với những KH đã từ bỏ mối quan hệ với DN”. Theo
Kumar & Petersen (2012), “tỷ lệ giành lại KH là tỷ thu hút lại/ giành lại những KH
trong số những KH đã từng rời bỏ DN trong giai đoạn trước đó”.
Cũng theo Kumar & Petersen (2012), để đạt được thành công nhất định trong
việc giành lại KH, các DN cần phải trải qua một số bước trong quy trình giành lại KH.
Đầu tiên, DN cần phải xác định KH nào đã rời bỏ DN và ai trong số họ có thể giành
lại được. Thứ hai, điều quan trọng là DN phải xác định và hiểu họ cần những gì để
cung cấp cho những KH đã rời bỏ DN để đảm bảo lợi nhuận mà những KH này mang
lại cho DN. Cuối cùng, các DN cần phải đo lường các chi phí liên quan để giành lại
KH.
Việc xác định đúng KH nào để giành lại phụ thuộc vào một số các yếu tố sau
(a) những mối quan tâm của KH để xem xét lại việc chọn lựa rời bỏ mối quan hệ (b)
các loại sản phẩm sẽ khiến KH quan tâm (c) giai đoạn mà KH đang trải qua trong
vòng đời của họ so với những KH còn lại.
Nhận xét: Mặc dù việc giành lại KH là một việc khó khăn, song một nghiên
cứu Marketing được thực hiện bởi Grifin & Lowenstein (2001) cho thấy rằng các DN
vẫn có cơ hội khoảng từ 20% đến 40% để bán hàng cho các KH đã mất so với chỉ 5%
đến 20% bán cho các KH tiềm năng. Do đó việc quan trọng đối với các DN là thực
hiện các kỹ thuật mô hình dữ liệu cần thiết để xác định và theo đuổi các KH bị mất
nhưng vẫn thể hiện triển vọng mua hàng mạnh mẽ. Xác định những KH nào cần phải
giành lại, hiểu được những gì cần cung cấp cho KH để giành lại họ, đo lường chi phí

4
Customer Relationship Management

Spring 2019

giành lại họ là những điểm mấu chốt mà một DN cần làm trong quá trình này. Trong
đó, chi phí giành lại KH, cũng giống như chi phí giữ chân, được đặt cạnh khả năng
sinh lợi của KH trong tương lai cũng như giá trị của họ đối với DN. Việc trả lời tất các
câu hỏi trên là một việc cần thiết trong phát triển chiến lược giành lại KH.
g) Quy mô ví tiền của KH (Size of Wallet- SW)

“quy mô ví tiền của KH là tổng chi tiêu của một KH cho một loại SP nhất
định cho tất cả các DN khác nhau” (Kumar & Petersen, 2012). SW được đo lường
theo giá trị tiền tệ.

SW ($) của KH đối với 1 loại SP =
Với:
i: là một KH cụ thể
j: doanh nghiệp
J: toàn thể các DN cung cấp loại SP đang được xem xét
Sij: Doanh số bán (SP chỉ định) cho KHi của DNj, j= 1,…J
Ví dụ: một KH có thể chi trung bình khoảng $US 400 mỗi tháng cho các mặt
hàng nhu yếu phẩm được cung cấp bởi nhiều siêu thị. Do đó, quy mô ví tiền của KH
này là $US 400.
Thông tin về quy mô ví tiền của KH có thể được thu thập theo nhiều cách
khác nhau. Đối với các KH hiện tại, thông tin có thể thu thập thông qua các nghiên
cứu thị trường (như khảo sát). Một câu hỏi điển hình mà một công ty có thể hỏi KH là
“Trung bình, bạn chi bao nhiêu tiền mỗi tháng cho SP A”. Đối với các KH tiềm năng

rất khó để có thể thu thập thông tin về quy mô ví tiền của họ ở cấp độ cá nhân. Thay
vào đó, thông tin ở cấp độ phân khúc KH có thể được sử dụng.
Nhận xét: quy mô ví tiền là một đo lường quan trọng đối với những tổ chức
định hướng vào KH. Khi các DN cố gắng xây dựng và duy trì các mối quan hệ có khả
năng sinh lợi, khả năng mua sắm của KH (chẳng hạn như quy mô ví tiền) là một thông
tin quan trọng. Các DN đặc biệt quan tâm đến việc thu hút và giữ chân những KH có
quy mô ví tiền lớnbởi giả định mà các DN đưa ra đó là những KH có quy mô ví tiền
lớn sẽ mang lại nhiều doanh thu và lợi nhuận hơn những KH khác.
h) Phần đáp ứng nhu cầu của KH (Share of Category Requirement- SCR)
Theo Kumar & Petersen (2012), “Phần đáp ứng nhu cầu của KH là tỷ lệ
doanh số bán hàng (sale volume) của một loại SP cụ thể ở một DN so với tổng doanh


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

số bán hàng của loại SP này trên thị trường”. Nó cũng được xem như là thị phần của
một DN về một loại SP cụ thể. Định nghĩa này cũng được xem với định nghĩa mà
Kumar & Reinartz (2018) đưa ra “Phần đáp ứng nhu cầu của KH là tỷ lệ khối lượng
bán về một loại SP cụ thể của một DN trong cơ sở KH của DN đó”.
Đo lường này thường được tính dưới dạng tổng hợp khi dữ liệu mua riêng
lẻ là không có sẵn. Trên cấp độ tổng hợp, SCR được tính như sau:

Một SCR (%) của DNj0 về một loại SP=
Với:
j0: là DN cần xem xét
i: khách hàng
I: tất cả các KH mua loại SP cụ thể

J: tổng số các DN cung cấp loại SP cụ thể
Vij: doanh số mua của KHi từ DNj
Bài tập ví dụ: Có 03 KH mua 1 loại SP cụ thể. Loại SP này được cung cấp
bởi 03 nhãn hiệu SAMA, SOMO và SUMU. Bảng 4.3 dưới đây mô tả số lượng mua
SP của các KH nói trên trong suốt một giai đoạn dài 3 tháng. Doanh số bán trong giai
đoạn 03 tháng là 24 đơn vị SP. Trong đó, nhãn hiệu SAMA có thị phần MS là 33%
(tức 8 đơn vị trong tổng số 24) và một phần đáp ứng nhu cầu SCR là 42.1% (tức 8 đơn
vị trong tổng số 19 đơn vị được mua bởi 2 KH mua SP từ nhãn hiệu này). Ví dụ này
cho thấy, mặc dù thị phần của SAMA đã là lớn nhưng phần đáp ứng nhu cầu KH của
nhãn hàng này thậm chí là cao hơn. Chỉ số SCR cao cho nhãn hiệu SAMA chỉ ra rằng
một khi người tiêu dùng đã mua thương hiệu này, họ có khuynh hướng ưu chuộng
nhãn hiệu này một cách không tương xứng với hai đối thủ cạnh tranh của nó.
Brand SAMA
Brand SOMO
Brand SUMU
Tổng
KH 1
2
8
0
10
KH 2
6
0
3
9
KH 3
0
4
1

5
Tổng
8
12
4
24
Tỷ lệ SCR đôi khi được tính toán đơn giản bằng cách sử dụng số lần mua
hàng hoặc số đơn vị SP để làm đơn vị để phân tích. Ví dụ này thảo luận cho trường
hợp tính toán tổng hợp. tỷ lệ SCR cũng có thể được tính cho một KH cá nhân.


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Ở cấp độ cá nhân, khi những dữ liệu cần thiết đã có sẵn, thì phần đáp ứng nhu
cầu cá nhân (iSCR) được tính bằng cách chia khối lượng bán (V) của DN đang xem
xet cho một KH cụ thể với tổng khối lượng SP mà KH đó mua. Do đó, đo lường này
chỉ ra có bao nhiêu loại SP yêu cầu DN cần phải đáp ứng cho KH cá nhân.

Phần đáp ứng nhu cầu cá nhân iSCR (%) của KHi0 mà DNj0 cần đáp
ứng=
Với:
j0: là DN đang xem xét
i0: là KH đang xem xét
J: tất cả các DN cung cấp loại SP cụ thể đang xem xét
Vij: khối lượng mua của KHi từ DNj
Bài tập ví dụ: giả sử một nhà sản xuất máy tính cho biết PEAR Computers đã
thu thập các dữ liệu dưới đây về các giao dịch mua hàng hàng năm của các KH của

DN cho máy tính Notebook trong năm 2010. Bảng 4.4 dưới đây cho thấy các tỷ lệ
iSCR của mỗi KH của DN và chỉ ra những KH nào có tỷ lệ iSCR cao hơn so với
những KH còn lại. Dựa vào bảng, ta thấy rằng KH 3 có tỷ lệ iSCR cao nhất. PEAR
Computers nên xác định những KH có iSCR cao như KH 3 và tập trung nhiều nỗ lực
marketing vào những KH này (quảng cáo, gởi email,v..v) và đáp ứng các yêu cầu của
họ. Ngoài ra quy mô ví tiền của KH 3 (cột A) là lớn nhất, khiến cho KH này trở nên
hấp dẫn hơn.

KH 1
KH 2
KH 3

A

B

Tổng nhu cầu về máy

Tổng số máy tính

tính Notebook của

Notebook được mua từ

mỗi KH trong năm

PEAR Computers

2010

trong năm 2010

100
1,000
2,000

20
200
500

B/A
Phần đáp ứng của
PEAR Computers
cho mỗi KH
(iSCR) trong năm
2010 (%)
0.2
0.2
0.25

Đối với những thông tin ở tử số, doanh số bán của DN có thể thu thập được từ
các hồ sơ nội bộ. Đối với những thông tin ở mẫu số, tổng khối lượng mua hàng của cơ
sở KH của DN thông thường được thu thập từ các báo cáo thị trường.
Nhận xét: ở mức độ tổng hợp SCR là một chỉ báo chung về lòng trung thành
đối với một DN cụ thể, trong khi ở cấp độ cá nhân iSCR là một đo lường quan trọng


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

của một DN cụ thể đối với một KH riêng lẻ. Tuy nhiên đo lường này không cung cấp
chỉ báo rõ ràng về lợi nhuận kỳ vọng thu được từ 1 KH.
i) Phần ví tiền chiếm được (Share of Wallet- ShW)
Kumar & Petersen (2012) định nghĩa “Phần ví tiền chiếm được là tỷ lệ
tổng doanh số bán của tất cả các KH tại một DN về một loại SP so với tổng chi tiêu
của những KH này cho loại SP đó ở tất cả các DN khác nhau”. Tương tự, Kumar &
Reinartz (2018) định nghĩa phần ví tiền chiếm được là tỷ lệ giá trị của một loại SP
được mua bởi cơ sở người mua của một DN. Đo lường này có thể được đo lường ở
cấp độ KH cá nhân hoặc ở cấp độ tổng hợp/ gộp (ví dụ: cấp độ phân khúc hoặc toàn
bộ cơ sở KH).
Phần ví cá nhân chiếm được (iShW) là tỷ lệ giá trị của một loại SP ở một
DN cho một KH so với từ tất cả những DN mà người KH này mua loại SP nói trên.
Nó cho biết mức độ mà một KH đáp ứng nhu cầu của họ về một loại SP. Đo lường này
được tính bằng cách chia giá trị doanh số (S) của DN (j0) cho một người mua (i) về
một loại SP với quy mô ví tiền của cùng một KH trong một giai đoạn xác định.

Phần ví cá nhân chiếm được iShW (%) của DNj0 cho KHi =
Với: j: DN, i: KH, Sij: là doanh số bán của DNj cho KHi, J: là tất cả những DN cung
cấp loại SP đang xem xét.
Ví dụ: nếu một KH chi tiêu $US 400 mỗi tháng cho các siêu thị, và $US 300
trong số đó được KH này mua tại siêu thị Publix. Vậy phần ví cá nhân mà Publix
chiếm được của KH này là 75% trong một tháng.
Phần ví gộp chiếm được (Aggregate Share of Wallet- aShW) được Kumar &
Reinartz (2018) định nghĩa như là tỷ lệ giá trị doanh số bán SP được chiếm bởi một
DN cho toàn bộ cơ sở KH của DN đó. Đo lường này cho biết mức độ trung bình
những KH của một DN đáp ứng nhu cầu trung bình của họ về một loại SP nhất định
tại DN đó.

ShW gộp (%) của DN (j0) =
Với:
i: KH
j: DN
I: tất cả các KH
J: tất cả các DN cung cấp loại SP đang xem xét
Sij: doanh số bán của DNj cho KHi


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Ví dụ: Publix có thể tính ShW gộp của họ theo công thức ở trên. ShW gộp là
doanh số bán của Publix trong giai đoạn t ($US 750,000) chia cho tổng chi tiêu dành
cho các mặt hàng nhu yếu phẩm mà các KH của Publix đã chi ra trong cùng giai đoạn
($US 1,250,000), tức là 750,000/ 1,250,000 = 60%
Các thông tin phục vụ cho đo lường này được DN lấy từ thông tin bán hàng
của hồ sơ nội bộ (đối với tử số), nếu là iShW thì các thông tin cần phải ở cấp độ cá
nhân. DN cũng có thể thu thập các thông tin về doanh số bán hàng của tất cả các
doanh nghiệp từ các nghiên cứu thị trường (khảo sát) cho các thông tin ở mẫu số.
Nhận xét: cũng giống như SCR, ShW là một đo lường về lòng trung thành của
KH và có thể được xem là một đo lường quan trọng. Sự khác biệt chính ở 02 đo lường
này đó là trong khi SCR tập trung vào khối lượng bán thì ShW tập vào giá trị bán.
iShW làm sáng tỏ tầm quan trọng của một DN đối với một KH cá nhân về chi tiêu của
KH này cho một loại SP cụ thể. aShW chỉ ra tầm quan trọng của một DN cụ thể đối
với toàn bộ cơ sở KH của họ về chi tiêu của những KH này cho một loại SP. Tuy
nhiên, ShW không thể cung cấp một chỉ báo rõ ràng về doanh thu và lợi nhuận trong
tương lai được mong đợi từ một KH.

-

Khi nào sử dụng SCR, khi nào sử dụng ShW?
Thông tin về ShW là hơi khó để thu thập hơn so với SCR. Trong hầu hết

trường hợp, SCR là đo lường được ưu thích hơn. Điều này đặc biệt đúng đối với các
loại SP khi mà phương sai chi tiêu của KH là tương đối nhỏ (chẳng hạn như hàng
nhu yếu phẩm). Nếu khối lượng mua là tương đương nhau cho mỗi lần mua thì giá
trị lâu dài của KH này chủ yếu được thúc đẩy bởi tuần suất mua hàng của họ. Do
đó, SCR là đo lường khá thích hợp cho lòng trung thành. Đối với trường hợp khi
phương sai chi tiêu của KH là tương đối cao (như đồ nội thất, xe hơi, hoặc mua
hàng không thường xuyên khác) thì ShW là đo lường tốt hơn cho lòng trung thành
so với SCR. Trong trường hợp 1 thì tần suất dễ dàng được ghi nhớ hơn trong khi
trong trường hợp 2 KH dễ dàng nhớ các khoản chi tiêu hơn.
- Kết hợp ShW và SCR
Mặc dù 02 người mua có thể có cùng ShW, các DN vẫn có thể tìm thấy sức
hấp dẫn của các KH này khi tìm ra sự khác biệt giữa họ (thể hiện trong bảng 4.5
sau).


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Tuỳ thuộc vào quy mô ví tiền, sức hấp dẫn tuyệt đối của KH 1 cao hơn gấp 8
lần mặc dù ShW là giống với KH2. Ví dụ này cho thấy rằng việc luôn luôn xem xét
đồng thời cả SCR và ShW là quan trọng.
Đối với những phân khúc KH khác nhau sẽ có những chiến lược đề xuất
khác nhau (được trình bày ở hình dưới). Các chiến lược cho những phân đoạn khác

nhau về bản chất DN quyết định phân bổ nguồn lực tối ưu dựa vào việc phân đoạn
thị trường theo 02 khía cạnh

Hình 4.1 Các chiến lược cho các phân khúc thị trường khác nhau dựa trên
-

phân đoạn kết hợp 2 khía cạnh SCR và ShW (Nguồn: Bộ môn KDTM)
Sự khác nhau giữa Phần ví tiền chiếm được (ShW) và thị phần (MS)
Điều quan trọng là nhận ra sự khác biệt giữa MS và ShW. Trong khi MS

được tính cho cả những người mua hàng và không mua trong khi đó ShW chỉ tính
đến những người mua thực tế. MS của một DN là ShW trên tất cả các KH của DN
đó đối với một loại SP cụ thể được chia cho doanh số của tất cả các DN về loại SP
nói trên trong giai đoạn t.
MS của DNj0 (%)=
Với:
i: KH
j: DN
I: tất cả người mua SP đang xem xét
J: tất cả DN cung cấp SP đang xem xét
Sij: doanh số của DN j cho KHi
Ví dụ: nếu Publix có 5,000 KH với chi tiêu trung bình của mỗi KH tại Publix


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

là $US 150 một tháng (ShW cao hơn SW) và tổng doanh số hàng nhu yếu phẩm của

các DN trong vùng là $US 5,000,000 mỗi tháng. Vậy thị phần MS của Publix là:
(5,000 x $US 150)/ $US 5,000,000 = 0.15 = 15%. Hàm ý ở đây là mặc dù MS thấp
nhưng Publix có ShW cho những KH mua hàng tại Publix.
j) Giá trị quá khứ của KH (Past Customer Value- PCV)

Giá trị quá khứ của KH (PCV) là một đo lường giả định rằng các kết quả
của các giao dịch trong quá khứ là một chỉ báo về những đóng góp trong tương lai của
KH. Giá trị của một KH được xác định dựa trên những đóng góp về mặt lợi nhuận của
KH đó trong quá khứ. Đo lường này giả định rằng hiệu suất của một KH trong quá
khứ chỉ ra mức độ sinh lợi của họ trong tương lai. Vì các SP và DV được mua tại các
thời điểm khác nhau trong suốt thời gian KH quan hệ với DN, nên tất cả các giao dịch
phải được điều chỉnh theo giá trị thời gian của tiền tệ.
Theo Kumar & Petersen (2012), “giá trị quá khứ của KH là đóng góp gộp
của một KH khi điều được điều chỉnh theo giá trị thời gian của tiền tệ”. Với định
nghĩa như vậy, Kumar & Reinartz (2018) đã đưa ra công thức tính PCV của một KHi
như sau:

PCV của KHi =
Với:
i: KH
δ: tỷ suất chiết khấu áp dụng
t: mốc thời gian
T: số khoảng thời gian cần xem xét cho đến thời điểm hiện tại
t0: giai đoạn hiện tại
GCit: đóng góp gộp của các giao dịch từ KH i trong giai đoan t
Ví dụ: nếu có dữ liệu về các sản phẩm được một KH mua trong một khoảng
thời gian, giá trị của các giao dịch và lãi trên biến phí (contribution margin), chúng ta
có thể tính được giá trị của các giao dịch tạo ra bởi KH bằng cách tính các giao dịch
theo giá trị hiện tại của chúng. Giả sử lãi trên biến phí là 0.3, tỷ suất chiết khấu hàng

4
Customer Relationship Management

Spring 2019

tháng r=1.25% và mô hình chi tiêu được minh hoạ như trong bảng bên dưới, thì giá trị
PCV được tính như sau theo bảng 4.6
Giá trị
mua ($)
GC

Tháng 1

Tháng 2

Tháng 3

Tháng 4

Tháng 5

800

50

50

30

20

15
15
9
GC = Giá trị mua x lãi trên biến phí

6

240

PVCi = 6 (1+ 0.0125)0 + 9 (1 +0.0125)1 + 15 (1 + 0.0125)2 + 15 (1 + 0.0125)3
+ 240 (1 +0.0125)4 = 302.14086
KH này có trị giá $302 được biểu thị bằng giá trị hiện tại ròng trong tháng 5
Nhận xét: bằng cách so sánh PCV của mỗi nhóm KH, các nhà quản lý đi đến
những ưu tiên về marketing trong tương lai. Giả định cơ bản là sự đóng góp trong quá
khứ của KH là một yếu tố dự báo tốt về những đóng góp trong tương lai của họ. Các
KH có giá trị cao hơn thường là những người xứng đáng có được những nỗ lực
marketing lớn hơn. Mặc dù hữu ích song phương pháp này cực kỳ không kết hợp kết
hợp với những thông tin khác để có thể hỗ trợ tinh chỉnh quá trình lựa chọn khách
hàng. Ví dụ, nó không xem xét liệu một KH có thể sẽ có giao dịch trong tương lai hay
không. Nó cũng không kết hợp chi phí dự kiến để giữu chân KH trong tương lai. Kết
luận nó vẫn là một đo lường chưa hoàn chỉnh.
k) Giá trị lâu dài của KH
Việc đánh giá giá trị kinh tế lâu dài của KH đối với DN đã và đang cho
thấy một sự quan tâm ngày càng cao. Đây là kết quả trực tiếp của việc chuyển từ tiếp
thị giao dịch sang tiếp thị quan hệ. Nếu các nhà quản lý muốn đánh giá các kế hoạch
phân bổ nguồn lực marketing nhằm cải thiện giá trị lâu dài cho KH, các biện pháp
kiểm soát tương ứng cần được đưa ra. Việc chỉ nhìn vào lợi nhuận trên cơ sở mỗi giao
dịch là không đủ. Các nhà quản lý muốn có một ý tưởng để trả lời câu hỏi giá trị của

KH theo thời gian được phát triển như thế nào?. Thuật ngữ thông thường được sử
dụng để mô tả giá trị kinh tế dài hạn của KH là giá trị lâu dài (lifetime value- LTV hay
có thể là customer lifetime value- CLV). Nói một cách đơn giản thì đây là một đánh
giá nhiều giai đoạn về giá trị của một KH đối với DN về giá trị hiện tại ròng.
Xem kỹ ở chương 2
l) Một số đo lường khác


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Một số các đo lường có thể được đề cập đến nhưng bởi vì sự giới hạn về
mặt thời gian nên đã không được đề cập kỹ trong tài liệu này. Có thể kể đến như sau:
-

Phương pháp RFM:
Là phương pháp được sử dụng phổ biến cho việc xác định những đối tượng
khách hàng- những người có khả năng mua hàng hoá/ dịch vụ của doanh
nghiệp ở lần tiếp theo, cũng như tần suất mua của họ trong tương lai và giá trị
của những lần mua sắm của họ, với những chữ cái được viết tắt của Recency
(Sự gần đây) – Frequency (Mức độ thường xuyên) – Monetary (Số tiền chi trả).
Phương pháp này sử dụng những thông tin của khách hàng trong quá khứ để dự
đoán và đánh giá những hành vi và giá trị của họ như sau:
• Recency (Sự gần đây): là một đo lường về khoảng thời gian trôi qua kể
từ lần mua gần nhất của khách hàng tại doanh nghiệp. Đây là một yếu tố
quan trọng giúp DN có thể xác định các khách hàng có khả năng cao
mua hàng của DN trong tương lai, vì khách hàng mới mua hàng từ DN
của bạn sẽ có ít khả năng tiếp xúc với đối thủ cạnh tranh, trong khi nhu

cầu của họ vẫn còn.
• Frequency (Mức độ thường xuyên): là một đo lường về tần suất khách
hàng mua hàng tại doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định.
Nếu tần suất mua của khách hàng càng cao, thì khả năng mua lặp lại của
họ đối với DN càng cao, vì thể hiện sự thoả mãn và hài lòng đối với DN.
• Monetary (Số tiền chi trả): là một đo lường về số tiền trung bình mà
khách hàng chi trả trong một giao dịch. So với những khách hàng chi ít
tiền hơn, thì những khách hàng chi nhiều tiền sẽ tiếp tục chi nhiều tiền
hơn nữa cho những lần mua tiếp theo.
Để tính toán các điểm số RFM, việc trước tiên cần làm là xác định giá trị của
từng biến số khác nhau cho mỗi khách hàng và sau đó cộng chúng lại với nhau
dựa trên trọng số tương đối của số liệu. Các trọng số tương đối thường được
xác định bởi các nhà quản trị hoặc bằng cách sử dụng các kỹ thuật hồi quy đơn
giản. Ví dụ dưới đây cho phép chúng ta tham khảo việc các doanh nghiệp sử
dụng phương pháp RFM.
“ABC Sportwear – một nhà bán lẻ trang phục thể thao có dữ liệu liên quan
đến hai khách hàng của họ nhằm theo dõi hàng vi của những khách hàng này
trong thời gian năm tháng (từ tháng 1 đến tháng 5) được thể hiện ở các bảng


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

4.7 (số tiền chi ra bởi mỗi khách hàng) và bảng 4.8 (tần suất mua hàng của
mỗi khách hàng) sau:
Khách

Tháng 1

Tháng 2
Tháng 3
Tháng 4
Tháng 5
hàng
1
200
50
80
100
200
2
300
200
0
25
45
Số tiền (USD$) mà mỗi khách hàng chi ra trong giai đoạn 5 tháng

Khách

Tháng 1
Tháng 2
Tháng 3
Tháng 4
Tháng 5
hàng
1
3
1

2
1
1
2
2
1
0
1
2
Tần suất mua của mỗi khách hàng tại ABC Sportwear trong giai đoạn 5 Tháng
Để tìm ra đâu là khách hàng mà ABC Sportwear cần phải đặt nhiều nỗ lực
phục vụ hơn, doanh nghiệp này đã thực hiện việc tính toán các điểm số RFM.
Trong đó, khách hàng có điểm số RFM cao hơn sẽ là khách hàng mục tiêu cho
nhưhngx nỗ lực tiếp thị của doanh nghiệp này. Đầu tiên, ABC Sportwear đưa
ra những trọng số tương đối cho các biến số R, F, M lần lượt là 50%, 20% và
30% (được thể hiện ở bảng 4.9 dưới đây)
Recency =

20 điểm nếu KH mua trong vòng tháng qua
10 điểm nếu KH mua hàng cách đây 2 Tháng
3 điểm nếu KH mua hàng cách đây từ 3 hoặc 4 tháng
(tính 1 lần duy nhất)
Nếu KH mua hàng cách đây từ 3 và 4 tháng (ví dụ
bây giờ là tháng 9, nếu họ mua hàng ở tháng 5 và
tháng 6, thì số điểm cho biến số R của họ là 3 điểm
(không phải 6 điểm)
2 điểm nếu KH mua hàng cách đây 5 tháng hoặc xa

Trọng số tương đối
Frequency =

hơn
50%
3 điểm cho mỗi lần mua trong vòng 6 tháng trở lại

Trọng số tương đối
Monetary =

đây
20%
10% giá trị của khối lượng mua trong vòng 6 tháng


4
Customer Relationship Management

Trọng số tương đối

Spring 2019

trở lại đây
30%

Cuối cùng các điểm số RFM của mỗi khách hàng được tính toán như bảng
4.10 dưới đây:
Khách hàng
1
2

Điểm số RFM

41.2 (Rank 1)
38.2 (Rank 2)

Dựa trên những điểm số này, có thể thấy rằng khách hàng 1 có điểm số RFM
cao hơn khách hàng 2. Bởi phương pháp này là một đo lường tương đối, nên
khách hàng có điểm số cao hơn là khách hàng tốt hơn. Do đó, ABC Sportwear
nên dành nhiều nỗ lực (hoặc nguồn lực) marketing cho khách hàng 1 hơn
-

khách hàng 2”.
Mức tăng giảm phần ví tiền
…
Khi được những đo loại đo lường này được kết hợp với nhau, sẽ cung cấp cho

các nhà quản lý một bức tranh hoàn chỉnh về cách doanh nghiệp tồn tại trên thị
trường.
4.2 Quản trị danh mục khách hàng

Thuật ngữ “danh mục” (tiếng anh là “Portfolio”) thường được sử dụng trong
bối cảnh đầu tư để mô tả việc thu thập các tài sản thuộc sở hữu của các cá nhân hay
tổ chức. Mỗi một tài sản được quản lý theo những cách khác nhau phụ thuộc vào
vai trò của nó trong chiến lược đầu tư của chủ sở . Trong bối cảnh của khách hàng,
thuật ngữ này cũng mang một ý nghiã tương tự. Chúng ta sẽ cũng tìm hiểu những
nội dung của quản trị danh mục khách hàng thông qua những mục dưới đây:
4.2.1
Khái quát về danh mục khách hàng và quản trị danh mục khách hàng
Trong bối cảnh khách hàng, một danh mục có thể được hiểu thông qua định
nghĩa sau, hay nói cách khác, danh mục khách hàng có thể được định nghĩa như sau:
“ Một danh mục khách hàng là tập hợp các nhóm khách hàng có chọn lọc, tạo
nên cơ sở khách hàng hoàn chỉnh của doanh nghiệp” (Butter & Maklan, 2015).

Nói một cách khác danh mục khách hàng của một doanh nghiệp được tạo
thành từ các khách hàng được nhóm lại từ trên cơ sở của một hoặc nhiều các biến số
quan trọng về mặt chiến lược đối với doanh nghiệp. Mỗi khách hàng chỉ được chỉ định
thuộc về một nhóm danh mục và được đề xuất một giá trị riêng biệt.


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Một vài những giải thích liên quan đến thuật ngữ “ đề xuất giá trị- Value
proposition” được xem là hữu ích trong ngữ cảnh này. Một đề xuất giá trị có thể là lời
hứa mà một doanh nghiệp rằng khách hàng của họ sẽ trải nghiệm một gói những lợi
ích từ việc sử dụng hoặc tiêu thụ các sản phẩm do doanh nghiệp cung cấp. Những đề
xuất giá trị thường khác nhau giữa các nhóm khác nhau trong danh mục khách hàng
của một doanh nghiệp. Một trong những nguyên tắc cơ bản của CRM là tất cả các KH
cần phải được đối xử và quản lý theo những cách không như nhau. Khách hàng không
chỉ khác nhau về nhu cầu, sở thích, mong muốn mà còn khác nhau về cả những đóng
góp về doanh thu cũng như tạo ra những chi phí cho doanh nghiệp, và do đó nên được
quản lý theo những cách không giống nhau.
Ví dụ: trong bối cảnh B2B, một số khách hàng có thể được cung cấp các sản
phẩm tuỳ chỉnh (các sản phẩm được cá nhân hoá- customized product) và quản lý các
mối quan hệ với doanh nghiệp một cách trực tiếp (face-to-face account management).
Trong khi đó, một số khách hàng chỉ có thể được cung cấp các sản phẩm tiêu chuẩn
hoá (standardized product) và các dịch vụ tự phục vụ dựa trên nền tảng website (webbased seft service).
Ví dụ: Ngân hàng NatWest có trụ sở tại Anh quản lý các khách hàng doanh
nghiệp của họ dựa trên cơ sở một danh mục. Ngân hàng đã chia khách hàng thành 03
phân khúc dựa trên quy mô, giá trị lâu dài (LTV), và độ tín nhiệm của KH như sau:
- Nhóm 1: nhóm này gồm khoảng 60 KH là các công ty đa quốc gia với

những chuyên viên quan hệ riêng được doanh nghiệp bổ nhiệm cho từng KH.
- Nhóm 2: nhóm này có khoảng 150 KH với một số chuyên viên quản lý KH
được phân công để theo dõi riêng.
- Nhóm 3: nhóm này gồm phần lớn các doanh nghiệp nhỏ và những KH này
có thể gặp gỡ “các chuyên viên tư vấn kinh doanh” của ngân hàng tại các điểm
giao dịch.
Có thể thấy những nhóm khách hàng này được đối xử theo những đề xuất giá
trị khác nhau. Khi các doanh nghiệp cung cấp các cấp độ dịch vụ khác nhau như vậy,
họ phải đối diện với hàng loạt các câu hỏi:
• Nên phân nhóm KH theo giá trị hiện tại hay tương lai?
• Mức độ dịch vụ KH nên phân biệt như thế nào giữa các nhóm?
• Mong đợi KH ở nhóm thấp hơn sẽ được quản lý như thế nào khi họ
cảm thấy tức giận vì bị từ chối cung cấp dịch vụ tương tự như nhóm
cao hơn?


4
Customer Relationship Management
•

Spring 2019

Tiêu chí nào nên được áp dụng để dịch chuyển KH giữa các nhóm

trong tương lai?
• Chi phí phát sinh do sự phân biệt phục vụ có được bù đắp nhờ giữ KH
4.2.2

hay sự khởi sắc của các kết quả tài chính?
Quản trị danh mục khách hàng trong B2B

Quản trị danh mục khách hàng (Customer Portfolio Management- CPM)

hướng đến tối ưu hoá hiệu quả kinh doanh (có thể là tăng trưởng về mặt doanh số hay
tăng lợi nhuận) trên tổng thể cơ sở khách. Điều này được thực hiện bằng cách doanh
nghiệp đưa ra những đề xuất khác nhau cho những nhóm khách hàng khác nhau.
Sự khác biệt giữa KH trong bối cảnh B2B và B2C (trong khi KH trong B2C là
những người tiêu dùng cuối cùng như các cá nhân hay hộ gia đình, thì KH trong B2B
là các doanh nghiệp (nhà sản xuất, hay đại lý), các tổ chức (tổ chức phi lợi nhuận hay
cơ quan chính phủ)) đã dẫn đến sự khác biệt trong thực tiễn quản trị danh mục khách
hàng (CPM) giữa hai bối cảnh này.
Đầu tiên, trong bối cảnh B2B, có ít khách hàng hơn so với bối cảnh B2C. Thứ
hai, khách hàng doanh nghiệp là lớn hơn rất nhiều so với khách hàng là các hộ gia
đình. Thứ ba, mối quan hệ giữa các khách hàng doanh nghiệp với nhà cung cấp của họ
thường có xu hướng gần gũi hơn so với giữa các khách hàng hộ gia đình với nhà cung
cấp. Thông thường các mối quan hệ kinh doanh có tính chất đối ứng và thường đặc
biệt phổ biến giữa các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Thứ tư, nhu cầu về hàng hoá và dịch
vụ đầu vào của các DN xuất phát từ nhu cầu của người sử dụng cuối cùng, ví dụ: nhu
cầu sử dụng bánh mỳ của các hộ gia đình tạo ra nhu cầu của các tổ chức/ công ty về
bột mỳ. Thứ năm, việc mua hàng của tổ chức được tiến hành một cách chuyên nghiệp.
Không giống như người mua hộ gia đình, nhân viên thu mua tại các DN là những
chuyên gia được đào tạo bài bản. Các quy trình mua diễn ra một cách nghiêm ngặt đặc
biệt đối với hàng hoá hay dịch vụ quan trọng, trong đó việc ra quyết định có thể bao
gồm việc xác lập yêu cầu của các bên liên quan, tìm kiếm nhà cung cấp, đánh giá các
đề xuất và đưa ra các quyết định tìm nguồn cung ứng. Thông thường giá trị ở mỗi lần
mua của DN là rất lớn. Thứ sau và cũng là cuối cùng, nhiều giao dịch B2B là các giao
dịch trực tiếp tức không có các kênh trung gian và nhà cung cấp bán trực tiếp cho KH.


4
Customer Relationship Management

Spring 2019

Một số các nguyên tắc cơ bản có thể hữu ích trong CPM bao gồm: phân đoạn
thị trường, dự báo bán hàng, tính toán chi phí dựa trên hoạt động (activity- based
costing-ABC), ước tính giá trị lâu dài của KH và khai phá dữ liệu.
a) Phân đoạn thị trường

CPM có thể sử dụng một nguyên lý cơ bản được sử dụng khá rộng rãi
trong Marketing đó là phân đoạn thị trường (market segmentation). Phân đoạn thị
trường theo định nghĩa của Butter & Maklan (2015) như sau: “là qúa trình phân chia
một thị trường thành các tập hợp con đồng nhất hay có nét tương đồng với nhau để có
thể tạo ra các đề xuất giá trị khác nhau”.
Khi kết thúc quá trình này, DN có thể quyết định lựa chọn phân khúc nào
mà họ muốn phục vụ. Nếu được chọn, thì mỗi phân khúc có thể được phục vụ với một
đề xuất giá trị khác nhau và được quản lý theo những cách khác nhau. Các quy trình
phân đoạn thị trường có thể được sử dụng trong CPM cho 02 mục đích chính: để phân
đoạn những thị trường tiềm năng nhằm xác định KH nào có thể thu hút được, và để
phân cụm các KH hiện tại để đưa ra các đề xuất giá trị khác nhau được hỗ trợ bởi các
chiến lược quản lý mối quan hệ khác nhau.
Tiến trình phân đoạn thị trường có thể được chia thành một số bước sau
đây:
-

Xác định lĩnh vực hoạt động của DN
Xác định các biến phân đoạn có liên quan
Phân tích thị trường dựa theo các biến số xác định
Xem xét giá trị của các đoạn thị trường
Chọn lựa thị trường mục tiêu
Các tiêu chuẩn đánh giá phân đoạn

Sức hấp dẫn của đoạn thị trường: kích cỡ, tốc độ tăng trưởng, sự nhạy cảm về
giá của KH, khả năng thương lượng của KH, những mối quan hệ của KH với
nhà cung cấp, rào cản thâm nhập và rút lui, số lượng và sức mạnh của các đối
thủ cạnh tranh, các đối thủ tiềm tàng, tiềm năng cho khác biệt hoá, khuynh

-

hướng chuyển đổi của KH.
Mức độ phù hợp với DN và mạng lưới: phù hợp với những giá trị, sứ mệnh,
viễn cảnh và mục tiêu của DN, khả năng và nguồn lực của DN, cũng như của
mạng lưới.
b) Dự báo doanh số