.png)
Một trong những thách thức lớn nhất mà các doanh nghiệp hiện nay phải đối mặt là mở rộng thêm từ các kênh phân phối truyền thống (offline) sang các nền tảng thương mại điện tử (online). Dù các nền tảng như Shopee, Lazada hay TikTok Shop đang phát triển mạnh mẽ, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn chưa xây dựng được chiến lược phân phối hợp lý, dẫn đến việc không tận dụng hết tiềm năng của các kênh này.
Hơn nữa, sự khác biệt rõ rệt giữa các mô hình phân phối như General Trade (GT), Modern Trade (MT) và E-commerce càng làm tăng độ khó cho doanh nghiệp trong việc thiết lập một chiến lược Trade Marketing thống nhất và hiệu quả.
Mặc dù AI hiện nay đang trở thành một công cụ mạnh mẽ trong Trade Marketing, rất nhiều doanh nghiệp vẫn chưa hiểu rõ về cách ứng dụng AI vào chiến lược của mình. Các vấn đề như thiếu kiến thức về AI, thiếu công cụ phân tích dữ liệu khách hàng và khả năng sử dụng AI để tối ưu hóa chiến dịch là những thách thức lớn mà doanh nghiệp phải đối mặt.
Nếu không cải thiện vấn đề này, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa các chiến dịch marketing và phát triển bền vững trong môi trường E-commerce đầy cạnh tranh.
Doanh nghiệp không chỉ phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các đối thủ trong nước mà còn phải cạnh tranh với các công ty quốc tế. Việc tạo ra sự khác biệt và nổi bật trong môi trường thương mại điện tử là một nhiệm vụ khó khăn, đòi hỏi doanh nghiệp phải có chiến lược Trade Marketing sáng tạo và hiệu quả. Các doanh nghiệp phải tìm cách xây dựng thương hiệu mạnh mẽ và gây ấn tượng sâu sắc với khách hàng trong môi trường số, nơi mà sự chú ý của người tiêu dùng bị chia sẻ giữa hàng ngàn sản phẩm khác nhau.
.png)
E-commerce đã trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược Trade Marketing của các doanh nghiệp hiện nay. Việc khai thác các kênh này không chỉ giúp tiếp cận khách hàng một cách nhanh chóng mà còn tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh thông qua các nền tảng số.
Doanh nghiệp có thể thiết lập các cửa hàng trực tuyến riêng (website hoặc app) để bán hàng trực tiếp cho người tiêu dùng, kiểm soát chặt chẽ quy trình giao dịch và thu thập dữ liệu về hành vi khách hàng. Đây là cách giúp doanh nghiệp tạo dựng một trải nghiệm thương hiệu đồng nhất và sâu sắc với người tiêu dùng.
Ví dụ: Apple sử dụng chiến lược D2C qua các cửa hàng trực tuyến của mình, cho phép khách hàng mua trực tiếp từ website mà không phải qua các đại lý trung gian. Điều này giúp Apple thu thập dữ liệu hành vi mua sắm và cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng tốt hơn.
Các nền tảng như Lazada, Shopee, Tiki, và TikTok Shop cung cấp một môi trường phù hợp để doanh nghiệp tiếp cận một lượng lớn khách hàng. Các doanh nghiệp có thể tận dụng các công cụ của nền tảng này để quảng cáo, bán hàng, và thực hiện các chương trình khuyến mãi đặc biệt. Cũng như tận dụng dữ liệu người tiêu dùng để cải thiện các chiến lược sản phẩm và giá cả.
Ví dụ: Tiki và Shopee cung cấp các công cụ quảng cáo và phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến dịch marketing và chiến lược giá. Đặc biệt là các chương trình như "Flash Sale" và "Voucher" giúp thu hút lượng khách hàng lớn trong thời gian ngắn.
Social Commerce (mua sắm qua mạng xã hội) đang trở thành một xu hướng mạnh mẽ, đặc biệt qua các nền tảng như Facebook, Instagram và TikTok. Việc kết hợp giữa giải trí và mua sắm không chỉ giúp gia tăng trải nghiệm khách hàng mà còn mở rộng sự nhận thức về thương hiệu một cách tự nhiên và trực tiếp.
Ví dụ: TikTok sử dụng chiến lược Social Commerce để khuyến khích người dùng mua sắm qua các video livestreams và các bài đăng giới thiệu sản phẩm, giúp tạo sự kết nối trực tiếp giữa thương hiệu và người tiêu dùng.
AI giúp phân tích các hành vi của người tiêu dùng trên các nền tảng E-commerce, từ đó xác định những sản phẩm nào được yêu thích, thời gian mua sắm, tần suất mua hàng và các yếu tố quyết định khác như giá cả, khuyến mãi, v.v. Công nghệ AI có thể đưa ra những gợi ý chính xác về các chiến lược sản phẩm và giá cả, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa doanh thu.
Ví dụ: Amazon sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ người tiêu dùng, từ đó đưa ra các đề xuất sản phẩm chính xác, tăng cường khả năng bán chéo và bán bổ sung (cross-selling & upselling).
AI có khả năng phân tích dữ liệu lịch sử và dự báo nhu cầu tiêu dùng trong các mùa cao điểm (như mùa lễ hội, Black Friday, Tết Nguyên Đán) để giúp doanh nghiệp điều chỉnh mức tồn kho một cách hợp lý. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm thiểu tình trạng "cháy hàng" mà còn tránh được việc tồn kho quá nhiều, tiết kiệm chi phí lưu kho.
Ví dụ: Amazon là một ví dụ điển hình trong việc sử dụng AI để dự báo nhu cầu sản phẩm. Thông qua việc phân tích các mô hình tiêu thụ hàng hóa từ các dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, Amazon có thể dự báo được số lượng hàng hóa cần thiết cho các mùa cao điểm như lễ hội, từ đó đảm bảo đủ sản phẩm mà không bị thừa hay thiếu. Hệ thống này giúp Amazon tối ưu hóa chuỗi cung ứng và giảm chi phí lưu kho.
AI có thể phân tích hành vi mua sắm của khách hàng và từ đó tùy chỉnh các thông điệp marketing, khuyến mãi, hoặc sản phẩm gợi ý. Việc cá nhân hóa này tạo ra một trải nghiệm mua sắm độc đáo, khiến khách hàng cảm thấy được quan tâm và từ đó gia tăng khả năng mua hàng và sự trung thành với thương hiệu.
Việc đo lường và phân tích hiệu quả chiến dịch là rất quan trọng trong môi trường số hiện nay. Các doanh nghiệp cần sử dụng các công cụ phân tích để đánh giá hiệu quả các chiến dịch, từ đó điều chỉnh và tối ưu hóa chiến lược một cách kịp thời.
Doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ như Google Analytics, CRM và các công cụ phân tích E-commerce của Shopee, Lazada để theo dõi hành vi người tiêu dùng, từ đó điều chỉnh chiến dịch marketing phù hợp. Điều này giúp tối ưu hóa các chỉ số quan trọng như tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate), giá trị đơn hàng trung bình (AOV) và tỷ lệ thành công của chiến dịch.
Ví dụ : Các nền tảng như Google Analytics giúp doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng trực tuyến, từ đó đưa ra các quyết định về các sản phẩm hoặc dịch vụ cần cải thiện.
Ví dụ: Áp dụng công thức đo lường Sales trên kênh Thương mại điện tử cho Trade Marketing: S = V x CR x AOV x SR (Sales = Visit x Conversion Rate x Average Order Value x Successful Rate) để theo dõi và dự báo doanh thu, từ đó có thể điều chỉnh các chiến lược cho phù hợp
Để thu hút khách hàng, các doanh nghiệp cần kết hợp các chiến lược nội dung và quảng cáo thông qua các nền tảng E-commerce và mạng xã hội. Các chiến lược cần áp dụng bao gồm:
Ví dụ:
Nike đã sử dụng chiến lược nội dung với các chiến dịch quảng cáo mạnh mẽ trên các nền tảng xã hội và website. Các video quảng cáo của Nike thường xuyên kết hợp cảm hứng và câu chuyện, khiến người xem cảm thấy gắn bó hơn với thương hiệu. Họ cũng sử dụng các influencer để xây dựng câu chuyện thương hiệu, tạo nên sự tương tác mạnh mẽ với cộng đồng khách hàng.
Ví dụ:
Shopee và Lazada sử dụng các công cụ quảng cáo trong nền tảng của họ để tối ưu hóa chiến dịch khuyến mãi. Hệ thống AI của họ phân tích hành vi người dùng và tự động phân phối quảng cáo đến đúng đối tượng, đồng thời tối ưu hóa chi phí quảng cáo cho doanh nghiệp.
Để tận dụng tối đa các công nghệ mới, doanh nghiệp cần phải tập trung vào việc phát triển đội ngũ nhân sự có khả năng sử dụng và triển khai công nghệ AI vào công việc hàng ngày. Đào tạo là yếu tố then chốt trong việc giúp đội ngũ nắm vững các công cụ và phương pháp mới.
Ví dụ:
Google cung cấp nhiều khóa học miễn phí về AI và phân tích dữ liệu thông qua Google Analytics Academy, giúp các marketer có thể phân tích dữ liệu khách hàng, tối ưu hóa chiến lược quảng cáo và xây dựng chiến lược tiếp cận khách hàng thông minh hơn.
Ví dụ:
Netflix là một ví dụ điển hình trong việc sử dụng phân tích dữ liệu. Họ không chỉ thu thập dữ liệu từ các lượt xem mà còn phân tích chúng để cá nhân hóa các gợi ý về chương trình cho người dùng, từ đó cải thiện sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
Dữ liệu là tài sản quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và tối ưu hóa các chiến lược marketing. Việc thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả giúp doanh nghiệp có thể chăm sóc khách hàng tốt hơn và gia tăng sự trung thành của họ.
Ví dụ:
Sephora, một công ty mỹ phẩm, sử dụng hệ thống CRM để thu thập dữ liệu khách hàng từ các điểm mua sắm online và offline. Dữ liệu này giúp họ phân tích sở thích và hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra các chương trình khuyến mãi và sản phẩm phù hợp. Họ cũng sử dụng dữ liệu để gửi các thông điệp marketing cá nhân hóa, tăng cường trải nghiệm mua sắm.
Ví dụ:
Amazon sử dụng AI để cá nhân hóa các chương trình chăm sóc khách hàng thông qua email và thông báo đẩy. Mỗi khách hàng nhận được các đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử mua sắm và tìm kiếm của họ. Ngoài ra, Amazon còn sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách hàng nhanh chóng, giải đáp các thắc mắc và xử lý đơn hàng hiệu quả hơn.
Để không bị bỏ lại phía sau trong cuộc cạnh tranh toàn cầu, các doanh nghiệp cần bắt đầu thay đổi chiến lược Trade Marketing ngay hôm nay. Đầu tư vào công nghệ, đào tạo đội ngũ và tối ưu hóa quy trình marketing sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ duy trì mà còn nâng cao được khả năng cạnh tranh trong môi trường toàn cầu. Doanh nghiệp bạn đã sẵn sàng để chuyển đổi chưa?
Để giúp doanh nghiệp của bạn không bị bỏ lại phía sau, Khóa học Trade Marketing của CASK là cơ hội tuyệt vời để trang bị những kiến thức cần thiết về E-commerce và AI. Khóa học cung cấp cái nhìn tổng quan về cách áp dụng các nền tảng thương mại điện tử và công nghệ AI vào chiến lược Trade Marketing. Đừng bỏ lỡ cơ hội để cập nhật kiến thức, nâng cao kỹ năng và tạo sự khác biệt trong thị trường cạnh tranh khốc liệt hiện nay!
.png)
.png)
.png)
