Mô hình đa kênh lên ngôi

Yêu cầu đặt ra cho các doanh nghiệp tiêu dùng về việc áp dụng cách tiếp cận tích hợp, đa kênh chưa bao giờ lớn như hiện nay. Tất nhiên, việc áp dụng mô hình đa kênh có thể thực hiện trong nhiều lĩnh vực.

Việc tăng cường sự hiện diện của các nền tảng kỹ thuật số gắn liền với sự ra đời của cửa hàng vật lý giúp khách hàng có thể mua sắm trực tuyến và nhận sản phẩm tại cửa hàng gần nhất mà không phải mất phí giao hàng. Ở một chuỗi bán hàng nọ, việc này giúp hơn 75% lượng khách hàng tiếp tục quay lại đặt hàng. Doanh nghiệp tiến thêm một bước khi triển khai và cho ra đời trải nghiệm mua hàng tích hợp tương tác thực tế ảo. Nhờ đó, tỷ lệ chuyển đổi tăng hơn 20% đối với doanh số bán hàng kỹ thuật số.

Khi mối lo ngại về dịch Covid-19 được giảm thiểu, người tiêu dùng có xu hướng quay lại những kênh mua hàng trực tiếp. Theo đó, các công ty tiêu dùng cần để tâm vào việc phát triển và áp dụng cách tiếp cận đa kênh, mà theo đó có thể tích hợp trải nghiệm khách hàng một cách liền mạch trên cả kênh trực tuyến và trực tiếp.

Tư duy số trở thành yêu cầu bắt buộc

Nhiều doanh nghiệp tích hợp trải nghiệm khách hàng một cách liền mạch trên cả kênh trực tuyến và trực tiếp.

Các kênh thương mại điện tử có thể vẫn đóng vai trò quan trọng và không thể thiếu trong các mô hình kinh doanh trong tương lai, nhưng cách các công ty tiêu dùng nghĩ về các kênh này có lẽ cần phải thay đổi. Đã có một số dấu hiệu cho thấy sự thay đổi này bắt đầu hình thành. Dựa trên quan sát thị trường, chúng tôi nhận thấy các mô hình thương mại kỹ thuật số B2B2C đang được áp dụng ngày càng nhiều trên khắp Đông Nam Á, khi các công ty tìm cách tái định hình các vấn đề trọng tâm trong chiến lược kỹ thuật số của họ cho thời kỳ bình thường mới.

Nhìn quanh các ngành nghề và lĩnh vực, các công ty hàng đầu của khu vực Đông Nam Á đang đẩy mạnh đầu tư vào các sáng kiến mới, với mục tiêu trang bị khả năng phân tích dữ liệu cho nhân viên và lực lượng lao động.

Ví dụ, một ngân hàng trong khu vực đã triển khai các công nghệ trong hoạt động công việc hàng ngày như nền tảng dữ liệu lớn (big data), các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dự báo được hỗ trợ bởi máy học (ML); hướng dẫn trực tuyến dành cho nhân viên thông qua các nhà cung cấp giải pháp đám mây hàng đầu về các chủ đề AI và ML; bộ phận phụ trách đào tạo của ngân hàng trực tiếp thực hiện các chương trình đào tạo về các chủ đề công nghệ như kỹ thuật về độ tin cậy của trang web, xử lý và phân tích dữ liệu cũng như bảo mật ứng dụng.

B2C vẫn là mô hình thương mại kỹ thuật số phổ biến nhất ở Đông Nam Á, nhưng chúng tôi đang chứng kiến sự phát triển của các mô hình thương mại kỹ thuật số B2B2C trên toàn khu vực, đặc biệt là giữa những doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực hàng tiêu dùng nhanh.

Thông qua việc ứng dụng phân tích dữ liệu vào chiến lược thương mại kỹ thuật số, các công ty tiêu dùng tại Đông Nam Á đang tìm cách tận dụng những cơ hội để đáp ứng tốt hơn mong đợi của khách hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, để đạt được điều này, doanh nghiệp cần tăng cường các công cụ phân tích thương mại, chẳng hạn phân tích tiếp thị kỹ thuật số và định giá linh hoạt.

Để thực sự đạt được sự trưởng thành về mặt kỹ thuật số, các công ty tiêu dùng ở Đông Nam Á tập trung vào việc thực hiện những thay đổi có mục đích rõ ràng đối với văn hóa tổ chức của họ. Ngược lại, điều này đòi hỏi phải phát triển tư duy kỹ thuật số của tổ chức, cũng như định hướng rõ ràng từ phía lãnh đạo về việc xây dựng môi trường văn hóa đi từ cấp cao.

Chúng tôi đã chứng kiến nhiều câu chuyện. Đơn cử, một doanh nghiệp nông nghiệp trong khu vực tận dụng việc phân tích dữ liệu để tăng năng suất và tổng hợp hồ sơ khách hàng. Thách thức mà doanh nghiệp này gặp phải là chi phí logistics cao do phải thực hiện chuyển phát nhanh cho sản phẩm tươi sống, đồng thời cần gia tăng mức độ tiếp nhận của người tiêu dùng đối với mô hình thương mại số B2C.

Họ đã sử dụng phân tích dự báo nhằm gia tăng năng suất từ việc nhận diện các cây con có khả năng sinh tồn tốt. Thực hiện báo cáo hàng tồn kho theo thời gian thực nhằm đưa ra quyết định và tốc độ tiếp cận thị trường nhanh hơn. Sử dụng các kênh tiếp thị kỹ thuật số cho việc lập hồ sơ khách hàng từ đầu đến cuối và truyền thông. Sử dụng bản phân tích KPIs cho việc đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên. Đưa ra các kế hoạch triển khai tích hợp AI trong phát hiện mầm bệnh và gây hại cho cây trồng.