Tỷ lệ rời bỏ của khách hàng: Dự đoán và khắc phục chỉ số CX này ra sao?

Tỷ lệ khách hàng rời bỏ = Số khách hàng rời bỏ/Số khách hàng mà doanh nghiệp thu hút được (trong một khoảng thời gian nhất định) x 100
 

Công thức tính tỷ lệ rời bỏ của khách hàng

Vì sao cần dự đoán tỷ lệ rời bỏ?

Trên thực tế khách hàng hiếm khi rời bỏ doanh nghiệp ngay lập tức trừ khi có những lí do đặc biệt nghiêm trọng. Quyết định dừng mua sản phẩm hay dịch vụ của một doanh nghiệp nào đó thường được hình thành qua thời gian, khi những bất mãn với sản phẩm của doanh nghiệp ngày càng nhiều hoặc đơn giản khi những sản phẩm của doanh nghiệp không còn đáp ứng được nhu cầu của họ so với những đối thủ khác có nhiều lựa chọn hơn.

Do đó việc dự đoán tỷ lệ rời bỏ ngay từ sớm sẽ giúp doanh nghiệp nhận ra những “dấu hiệu” không hài lòng của khách hàng và tiến hành các biện pháp khảo sát cụ thể hơn để nhanh chóng tìm ra nguyên nhân chính xác và xử lý kịp thời nhằm giảm tỷ lệ này tới mức tối thiểu.

Bên cạnh đó việc dự đoán tỷ lệ rời bỏ cũng giúp doanh nghiệp có những chiến lược tốt hơn trong việc xây dựng và bảo vệ hình ảnh thương hiệu để không làm ảnh hưởng đến quá trình thu hút những khách hàng mới tiềm năng. Nếu không sớm phát hiện ra vấn đề thông qua việc dự đoán, những ý kiến bất mãn của khách hàng tại các điểm chạm sẽ tích tụ và có thể khiến hình ảnh doanh nghiệp trở nên xấu đi, thậm chí dẫn đến những nhận định sai lệch về doanh nghiệp.

Cuối cùng việc dự đoán tỷ lệ rời bỏ chính xác cũng giúp doanh nghiệp định hình rõ ràng hơn về giá trị vòng đời khách hàng. Điều này đặc biệt có ích khi doanh nghiệp muốn mở rộng thị trường bằng cách cho ra mắt những dòng sản phẩm mới. Khi đó dự đoán tỷ lệ rời bỏ sẽ cho doanh nghiệp cái nhìn bao quát về việc liệu cơ sở khách hàng (customer base) có đủ mạnh cho sự tăng trưởng trong tương lai hay không.

Dự đoán tỷ lệ rời bỏ có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về giá trị vòng đời của khách hàng

Dự đoán tỷ lệ rời bỏ qua những kênh nào?

Tất nhiên để dự đoán tỷ lệ rời bỏ một cách chính xác nhất, mỗi doanh nghiệp cần tự xây dựng mô hình dự đoán với những thuật toán và tiêu chuẩn của riêng mình tùy theo tính chất của doanh nghiệp và thị trường mà doanh nghiệp đang tham gia. Tuy nhiên, trong quản lý trải nghiệm khách hàng thông thường, doanh nghiệp hoàn toàn có thể ghi nhận những trường hợp có khả năng rời bỏ cao thông qua một số kênh sau đây:

Conversational Analytics (Tạm dịch: Dữ liệu trò chuyện)

Một trong những kênh hiệu quả mà doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu và dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng là thông qua các dữ liệu trò chuyện với khách hàng, đặc biệt là các điểm chạm sau giao dịch như trung tâm hay tin nhắn hỗ trợ khách hàng. Việc để ý đến những ngôn từ mà khách hàng sử dụng có thể giúp doanh nghiệp nhận ra thái độ của khách hàng khi sử dụng dịch vụ, từ đó phán đoán khả năng tái mua sản phẩm hoặc dịch vụ của khách hàng. Ví dụ như đoạn tin nhắn dưới đây khi khách hàng liên tục sử dụng những từ ngữ tiêu cực về sản phẩm nhận được, do đó khách hàng này có khả năng cao sẽ rời bỏ nhãn hàng sớm.

Dự đoán tỷ lệ rời bỏ thông qua các dữ liệu trò chuyện với khách hàng

Các chỉ số trải nghiệm khách hàng

Một phương tiện khá hiệu quả để doanh nghiệp có thể dự báo tỷ lệ rời bỏ của khách hàng là thông qua các chỉ số trải nghiệm của khách hàng, đặc biệt là CSAT, NPS và CES. Cụ thể với chỉ số NPS, doanh nghiệp có thể dễ dàng phân loại và tìm ra được nhóm khách hàng Promoters (Khách hàng ủng hộ) và Detractors (Khách hàng không ủng hộ), từ đó phán đoán tỷ lệ rời bỏ tương đương. Tương tự, với chỉ số CES, khi một khách hàng được ghi nhận có chỉ số CES cao - tức họ gặp nhiều khó khăn khi sử dụng sản phẩm - khả năng cao khách hàng này sẽ rời bỏ doanh nghiệp sớm.
 

Dự đoán tỷ lệ rời bỏ thông qua các chỉ số đo lường trải nghiệm khách hàng

Các chỉ số khác trên hành trình khách hàng

Bên cạnh các chỉ số trải nghiệm khách hàng nêu trên, doanh nghiệp có thể dựa vào kinh nghiệm thực tế và các chỉ số khác trên hành trình khách hàng như số lần ghé thăm doanh nghiệp, số lần mua hàng, giá trị mỗi lần mua hàng để có thể nhìn ra được những pattern tích cực hoặc tiêu cực của khách hàng, từ đó có một cái nhìn sơ bộ về khả năng rời bỏ của khách hàng. Ví dụ một khách hàng có tần suất mua hàng giảm, giá trị mỗi lần mua hàng ít hơn và chỉ số NPS thấp hơn 7 có khả năng cao rời bỏ doanh nghiệp gấp 2 lần so với những khách hàng khác.

Làm thế nào để giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ?

Nắm được cách để dự báo tỷ lệ khách hàng rời bỏ bước tiếp theo yêu cầu doanh nghiệp cần phải hành động nhanh chóng để có thể giải quyết triệt để những vấn đề tồn đọng gây ra ấn tượng không tốt cho khách hàng. Điều này có thể được thực hiện hóa thông qua một vài cách tiếp cận như:

Một trải nghiệm khách hàng tuyệt vời là một trong những khoản đầu tư tốt nhất doanh nghiệp có thể thực hiện để cải thiện việc tiếp cận cũng như giữ chân khách hàng. Có rất nhiều cách để khiến trải nghiệm khách hàng trở nên tốt hơn, từ việc thiết kế các giao diện trên các nền tảng số thân thiện hơn, quan tâm đến những phản hồi của khách hàng hơn hoặc đơn giản là thái độ phục vụ khách hàng niềm nở, ân cần, chu đáo.

Ngoài ra, một phần của việc cung cấp trải nghiệm tốt là liên tục cập nhật thông tin và hỗ trợ để khách hàng có thể sử dụng họ tối đa sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp.

Xây dựng các chương trình khách hàng thân thiết

Các chương trình khách hàng thân thiết và giảm giá mang lại cho khách hàng thêm nhiều động lực để tiếp tục quay lại với doanh nghiệp nhiều lần hơn. Điều này cũng giúp doanh nghiệp có lợi thế hơn so với đối thủ cạnh tranh.

Khi khách hàng trở nên quen thuộc với một nhãn hiệu nào đó và chuẩn bị có xu hướng rời đi thì việc liên tục chứng minh bản thân là một thương hiệu đáng tin cậy và tri ân những khách hàng trung thành lựa chọn ở lại sẽ giúp doanh nghiệp vượt qua thử thách giữ chân khách hàng này cũng như thu hút khách hàng từ đối thủ cạnh tranh tốt hơn.

Như đã đề cập ở trên, khách hàng sẽ không nhất thiết nói với doanh nghiệp rằng họ sẽ chuẩn bị rời đi, nhưng có nhiều dấu hiệu cho thấy họ đang cân nhắc điều đó. Vì vậy, hãy chắc chắn rằng doanh nghiệp đang thực hiện cách tiếp cận đa kênh để lắng nghe và phân tích sâu sắc những ẩn ý, cảm xúc của khách hàng thay vì chỉ để ý phản ứng của họ thông qua các từ ngữ bề ngoài. Mục đích, cảm xúc, tâm lý và động lực của khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp phát hiện khi nào khách hàng đang nghĩ đến việc rời đi và có cách xử lý phù hợp.

Tại Filum, chúng tôi hỗ trợ doanh nghiệp thiết lập các chiến dịch lắng nghe chủ động (Active Listening) và bị động (Passive Listening) trên đa kênh, đa điểm chạm. Nhờ những dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể có thêm căn cứ dự đoán những hành vi tiếp theo của khách hàng và đưa ra những giải pháp tối ưu.

Lời kết

Nhìn chung tỷ lệ rời bỏ của khách hàng là một chỉ số quan trọng mà các doanh nghiệp cần theo dõi bởi nó không chỉ ảnh hưởng đến số lượng khách hàng mà còn là lợi nhuận và thậm chí là danh tiếng của doanh nghiệp.

Để giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng, các doanh nghiệp cần tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm khách hàng tuyệt vời. Điều này bao gồm việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ chất lượng, dịch vụ khách hàng tốt và xây dựng mối quan hệ bền chặt với khách hàng.