Phương pháp phân tích thị hiếu của khách hàng trong marketing

Phương pháp phân tích thị hiếu của khách hàng trong marketing Một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của hoạt động nghiên cứu chính thức là phân tích thị hiếu của khách hàng. Nếu không hiểu mong muốn của khách hàng tiềm năng, bạn không thể phát triển sản phẩm hay thực hiện chiến dịch marketing hiệu quả. Trước đây, phương pháp hiệu quả nhất để xác định thị hiếu là trắc nghiệm ý niệm (concept testing). Còn gần đây, các nhà nghiên cứu bắt đầu áp dụng một công cụ mới: phân tích kết hợp (conjoint analysis). Dù bạn không tham gia vào việc nghiên cứu thị trường, nhưng bạn vẫn có thể sử dụng kết quả của những nghiên cứu này. Trắc nghiệm ý niệm Trắc nghiệm ý niệm là trình bày cho khách hàng tiềm năng một ý tưởng nào đó, chẳng hạn như khi một nhà đầu tư xây dựng một nhà hàng mới theo phong cách Trung Đông, bạn sẽ yêu cầu khách hàng tiềm năng chọn lựa giữa năm câu trả lời sau: - Tôi chắc chắn sẽ đến. - Có thể tôi sẽ đến. - Tôi có thể đến, cũng có thể không. - Có thể tôi sẽ không đến. - Tôi chắc chắn sẽ không đến. Nếu đối tượng tham gia cuộc nghiên cứu có thể là đại diện tương đối phù hợp cho những khách hàng trong thị trường mục tiêu, thì những câu trả lời của họ sẽ giúp bạn biết nhận biết phần nào về khả năng thành công của ý tưởng mà bạn đưa ra. Nhưng như vậy vẫn chưa đủ, bạn cần phải tìm hiểu thêm thông tin bằng cách đặt nhiều câu hỏi cụ thể hơn. Trở lại ví dụ về nhà hàng với phong cách Trung Đông, bạn có thể hỏi: “Nếu nhà hàng này đặt ở Smithville, bạn có thường đến đó không? Mỗi tuần một lần? Một tháng một lần? Vài tháng một lần? v.v.” Nhiều sản phẩm hay dịch vụ có thể được mô tả như một tập hợp các thuộc tính. Ví dụ: một nhà hàng có một số thuộc tính có ảnh hưởng nhất định đến việc duy trì khách hàng như chất lượng thức ăn, thực đơn đa dạng, bầu không khí ấm cúng, phục vụ tận tình, nơi đậu xe thuận tiện… Việc trắc nghiệm ý niệm có thể giúp chủ nhà hàng hiểu được những thuộc tính nào mà khách hàng trong thị trường mục tiêu đánh giá cao. Dựa vào đó, chủ nhà hàng có thể thay đổi việc thiết kế hoặc điều chỉnh một số thuộc tính sao cho đáp ứng được phần đông khách hàng tiềm năng. Một điểm nữa bạn cần lưu tâm rằng nếu sản phẩm hay dịch vụ của bạn không phải là hoàn toàn mới trên thị trường thì có khả năng những người trả lời câu hỏi của bạn hiện đang sử dụng sản phẩm hay dịch vụ của các nhà cung cấp khác. Trong trường hợp này, bạn nên xác định mức độ hài lòng hiện tại của họ với những đối thủ cạnh tranh đó. Sự hài lòng càng cao thì lòng nhiệt tình họ dành cho bạn càng giảm. Ngược lại, nếu sự hài lòng thấp, khả năng những người này sử dụng thử sản phẩm hay dịch vụ của bạn sẽ tăng cao. Tuy nhiên, phương pháp trắc nghiệm ý niệm vẫn tồn tại điểm yếu. Nếu những người được phỏng vấn trả lời phủ định đối với ý tưởng bạn đưa ra, thì câu trả lời của họ không phản ánh rõ ràng về sự đánh giá của họ đối với ý tưởng. Bạn có thể khắc phục nhược điểm này bằng cách dùng phương pháp phân tích kết hợp. Phân tích kết hợp Nhiều sản phẩm và dịch vụ mới có nhiều thuộc tính phức tạp khiến khách hàng phải đưa ra những giá trị khác nhau cho các thuộc tính ấy. Ví dụ: các thuộc tính của kính viễn vọng được các nhà thiên văn sử dụng bao gồm: - Lỗ ống kính, tức đường kính của ống kính chính (lỗ ống kính càng lớn thì khả năng thu giữ ánh sáng từ các vật thể mờ càng cao). - Chất lượng quang học (khả năng của hệ thống quang học đối với các vật thể riêng biệt). - Chất lượng khung giá (mức độ ngăn chặn rung động và giúp hình ảnh quan sát không bị vết rạn). - Hệ thống định vị bằng máy tính (điều khiển phạm vi theo dõi đến các tọa độ theo lý thuyết trên bầu trời). Giá thành. Hầu như người mua kính viễn vọng nào cũng đều nhìn nhận những thuộc tính nêu trên với cùng một mức giá. Họ mong muốn mua được loại kính có lỗ ống kính lớn nhất, giải pháp quang học chất lượng cao nhất, khung giá vững nhất và được trang bị ổ đĩa máy tính giúp họ định vị chính xác các tọa độ của bầu trời mà họ đưa vào hệ thống. Thế nhưng, trong thực tế, chi phí càng cao thì lại càng gây áp lực cho người mua trong việc từ bỏ thuộc tính này để lấy thuộc tính kia. Ví dụ: người mua có thể hạ thấp yêu cầu về phần kích thước lỗ ống kính để có thể tối ưu chất lượng quang học. Anh ta cũng có thể đánh giá cao sự vững chắc của hệ thống khung giá hơn là hệ thống hướng dẫn bằng máy tính, khi biết rằng trong tương lai anh có thể bổ sung thêm đặc tính này khi có điều kiện. Bất cứ một sản phẩm hay dịch vụ phức tạp – từ khách sạn, nhà nghỉ, máy ảnh kỹ thuật số, tới các dịch vụ ngân hàng và thẻ tín dụng – đều có những thuộc tính liên quan buộc khách hàng phải chọn lựa và cân nhắc. Phân tích kết hợp là một phương pháp thống kê để dự đoán cách khách hàng đánh đổi thuộc tính này để lấy thuộc tính khác, nhằm xác định sự kết hợp trong một loạt thuộc tính liên quan được khách hàng mục tiêu ưu tiên nhất. Phương pháp phân tích kết hợp này thật hữu ích khi dự đoán sự chấp nhận của khách hàng đối với các sản phẩm và dịch vụ mới. Mặc dù mỗi đối tượng tham gia nghiên cứu kết hợp sẽ trả lời theo cách riêng của mình, nhưng phương pháp phân tích này sẽ bộc lộ những thuộc tính được đánh giá cao nhất và mức độ mong muốn của nhiều thuộc tính khác nhau, đồng thời làm rõ hệ thống giá trị được những người tham gia sử dụng khi đưa ra các chọn lựa. Việc hiểu được hệ thống giá trị đó cho phép chúng ta dự đoán được các chọn lựa của khách hàng mục tiêu. Cuốn sách không thể trình bày mọi chi tiết về phương pháp hữu hiệu trên nhưng nhìn chung phương pháp này bao gồm những bước sau: 1. Chọn các thuộc tính liên quan của sản phẩm hay dịch vụ, nghĩa là chọn các thuộc tính được khách hàng đánh giá cao. Bước này vô cùng quan trọng nên cần phải được thực hiện chính xác. 2. Hướng dẫn cách kết hợp các thuộc tính khác nhau cho những người tham gia nghiên cứu (ví dụ: phương án A là nhà có ba phòng ngủ, hai phòng tắm, một sân vườn, và một ga ra để được hai xe hơi với giá 350.000 đô la; phương án B là nhà có hai phòng ngủ… giá 275.000 đô la). Nếu có thể thì nên thiết kế sao cho những kết hợp này có những thuộc tính tương đương, nhưng đủ khác nhau để người tham gia dễ dàng phân biệt và đưa ra lựa chọn của mình. 3. Yêu cầu những người tham gia xếp loại các cách kết hợp thuộc tính khác nhau theo sự ưu tiên của cá nhân. 4. Áp dụng phương pháp phân tích thống kê về các câu trả lời của người tham gia (thường được thực hiện với phần mềm chuyên dụng). Việc phân tích kết quả sẽ cho thấy ích lợi của từng thuộc tính theo quan điểm của khách hàng mục tiêu. Sau đó, bạn có thể xúc tiến việc phát triển sản phẩm hay dịch vụ theo kết quả phân tích này và yên tâm rằng nó sẽ được thị trường mục tiêu chấp nhận.