Bài giảng Tiếp thị và quảng cáo E-Marketing

Tiếp thị và quảng cáo E-Marketing G V: NGUYỄN HU Y H OÀ N G (NGUỒN : THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ - T H S . LƯƠNG VĨ M I N H – ĐH K HTN – ĐHQG TP HC M ) 1 Nội dung 2 Tiếp thị điện tử Hành vi mua hàng của người tiêu dùng Quảng cáo điện tử Hành vi mua hàng của người dùng TIẾP THỊ VÀ QUẢNG CÁO TRONG EC 3 Giới thiệu 4 Khách hàng Đối thủ cạnh tranh Doanh nghiệp Mối quan hệ với khách hàng Hiểu hành vi mua hàng của người tiêu dùng Hành vi của người tiêu dùng •Tìm hiểu hành vi của người tiêu dùng • Giúp người bán hiểu “người tiêu dùng ra quyết địnhmua hàng như thế nào?” • Từ đó • Sản xuất sản phẩm đúng với thị hiếu • Thay đổi chiến lược tiếp thị và quảng cáo phù hợp 5 6Quá trình ra quyết định mua 1 • Nhận diện nhu cầu 2 • Tìm kiếm thông tin 3 • Chọn nhà cung cấp, giá cả 4 • Mua, thanh toán, vận chuyển 5 • Dịch vụ, ý kiến sau khi mua 7Các yếu tố ảnh hưởng Người bán Mua ? Mua cái gì Ở đâu ? Khi nào? Giá mua ? Tiếp tục mua nữa ? Người mua Môi trường Quá trình Ra quyết định Nguồn: Electronic Commerce, Efaim Turban (2006) 8Các yếu tố ảnh hưởng Người bán Mua ? Mua cái gì Ở đâu ? Khi nào? Giá mua ? Tiếp tục mua nữa ? Người mua Môi trường Quá trình Ra quyết định Source: Electronic Commerce, Efaim Turban (2006) Tuổi Giới tính Tâm lý Học vấn Đạo đức Sở thích Xã hội Cộng đồng Chính phủ Pháp luật Giá Khuyến mãi Phương thức thanh toán Hình thức giao hàng Bảo hành Hỗ trợ kỹ thuật Trả lời các câu hỏi thường gặp Tiếp thị điện tử TIẾP THỊ VÀ QUẢNG CÁO TRONG EC 9 Tiếp thị điện tử Chiến lược tiếp thị 1-1 Hệ hỗ trợ quyết định 10 Tiếp thị 1-1 –Qui trình • Quan tâm khách hàng theo một cách riêng biệt dựa trên hồ sơ và nhu cầu của khách hàng 11 Source: Electronic Commerce 2006, Efaim Turban. Mối quan hệ khách hàng Khách hàng nhận được quảng cáo tiếp thị Phản hồi của khách hàng Khách hàng ra quyết định mua hàng Thu thập thông tin của khách hàng Cập nhật vào CSDL Xây dựng hồ sơ khách hàng Cập nhật tiếp thị 4P’s cho khách hàng Chọn quảng cáo/tiếp thị phục vụ tốt nhất cho khách hàng Tiếp thị 1-1 12 Cá nhân hóa (Personalization) Dự đoán (Collaborative Filtering) Lòng trung thành (Loyalty) Độ tin cậy (Trust) 13 Kỹ thuật Cá nhân hóa – Ví dụ Source: Website Personalization, Willy Chiu, IBM. Kỹ thuật Cá nhân hóa •Ghép cặp sản phẩm, dịch vụ và nội dung quảng cáo với một cá nhân nào đó •Doanh nghiệp biết gì về khách hàng • Hồ sơ khách hàng (user profile) • Sở thích của khách hàng (preferences) • Hành vi của khách hàng (behaviors) • Tiểu sử của khách hàng (demographics) 14 Kỹ thuật cá nhân hóa với Hồ sơ khách hàng •Hồ sơ khách hàng (User profile) •Hỏi trực tiếp thông tin của khách hàng • Yêu cầu khách hàng điền thông tin • Phỏng vấn •Quan sát hoạt động của khách hàng trực tuyến • Cookie 15 Web Server URL Tập tin Hoạt động Client Kỹ thuật cá nhân hóa với Hồ sơ khách hàng •Từ những lần mua hàng trước đó •Thực hiện nghiên cứu thị trường •Suy luận • Từ 1 vài thông tin do khách hàng cung cấp • Từ những thông tin do thực hiện phân tích hồ sơ của các khách hàng tương tự (collaborative filtering) 16 Kỹ thuật Dự đoán •Kỹ thuật dự đoán (Collaborative filtering) •Là phương pháp dự đoán (filter) sở thích của 1 người dùng dựa trên tập hợp các sở thích của người khác (collaborating) 17 Kỹ thuật Dự đoán • Dự đoán dựa trên luật (rule-based filtering) • Cho phép người quản trị trang web chọn các luật để xác định ra nội dung phục vụ cho 1 cá nhân nào đó • www.broadvision.com • Dự đoán dựa trên nội dung (content-based filtering) • Kết hợp với hồ sơ khách hàng chọn lọc ra nội dung phù hợp cho khách hàng đó • www.amazon.com, www.CD2now.com • Dự đoán dựa trên hành động (activitiy-based filtering) • Tận dụng sự tương đồng của những hồ sơ khách hàng khác để đề nghị nội dung phù hợp với khách hàng hiện tại thông qua các hành động 18 Hệ thống tư vấn phim (user-based) • Ví dụ: 19[13] Jing Chen, Anant Jatia, "zMovie: The Movie Recommendation Engine ,". A. Bộ dữ liệu được chọn A B C D E F G H I J Các đối tượng đã được người dùng u đánh giá bị giới hạn. Chỉ còn B, C, D, E. B. Người dùng u chọn Item A C. Hồ sơ của người dùng u Item A Hồ sơ của người dùng tương đồng User 1 Hồ sơ của người dùng tương đồng User 2 • Item A • Item B • Item C • Item D • Item A • Item B • Item C • Item E Những đối tượng yêu thích trong hồ sơ người dùng tương đồng, có chứa các đối tượng trong hồ sơ người dùng u. D. Tư vấn Tìm trong hồ sơ của người dùng tương đồng, tư vấn những đối tượng thường được chọn hoặc được đánh giá cao. Item B & C Tư vấn cho người dùng u [13]Jing Chen, Anant Jatia, "zMovie: The Movie Recommendation Engine ,". 20 Hệ thống tư vấn phim (item-based) A. Bộ dữ liệu được chọn A B C D E F G H I J Các đối tượng đã được người dùng u đánh giá đã bị giới hạn. Chỉ còn B, C, D. B. Người dùng u chọn Item A D. Tư vấn Tìm trong hồ sơ của người dùng tương đồng, tư vấn những đối tượng thường được chọn hoặc được đánh giá cao. Item D Tư vấn cho người dùng u C. Hồ sơ của người dùng u Item A Item A Item B Item C Item D Người dùng u Người dùng 1 Người dùng 2 Người dùng 3 Item D tương đồng với item A nhất trong tập đánh giá Tập đánh giá của người dùng gồm A, B, C & D  Thích:  Ghét: 2 2 3 Nhận xét • Thông tin thu thập từ người dùng • Người dùng không được biết trước • Không được sự cho phép của người dùng Đạo đức, luật, những vấn đề riêng tư cá nhân 21 Chiến lược Lòng trung thành (Loyalty) •Một trong nhữngmục tiêu chính của tiếp thị 1-1 • Làmức độmà 1 khách hàng sẽ tiếp tụcmua hàng của 1 nhãn hiệu hay một người bán nào đó 22 Tiếp tụcmua hàng Bán hàng nhiều hơn Doanh thu nhiều hơn Chí phí tìm 1 khách hàng mới Chí phí giữ 1 khách hàng cũ Chiến lược Lòng trung thành (Loyalty) •Tăng lòng trung thành của khách hàng • Tìm hiểu nhu cầu của khách hàng • Tương tác với khách hàng • Cung cấp những dịch vụ khách hàng cao cấp 23 Chiến lược Độ tin cậy (Trust) • Lòng tin là trạng thái tâm lý của các bên tham gia giao dịch • Những người sẵn lòng tiếp tục hợp tác nhằm đạt được mục tiêu đề ra • Khi tin cậy lẫn nhau, doanh nghiệp có lòng tin đối tác sẽ giữ lời hứa • Chất lượng sản phẩm • Giao hàng hóa đúng hẹn 24 Mô hình độ tin cậy của eBay 25 Tiếp thị điện tử Chiến lược tiếp thị 1-1 Hệ hỗ trợ quyết định 26 27 Hỗ trợ ra quyết định mua hàng Có người tư vấn sản phẩm Tự do lựa chọn mặt hàng Trực tiếp tiếp xúc với sản phẩm …… … Tốn thời gian tìm kiếm Mua hàng hóa trực tiếp ngoài thị trường Mua hàng trực tuyến trên mạng 28 Sony Kodak Canon Fuji Olympus Casio Tiết kiệm thời gian tìm kiếm Xem được nhiều sản phẩm + thông tin chi tiết …… … Lúng túng khi quyết định mua Mua loại nào ? Nhà Cung cấp ? Mua hàng trực tuyến trên mạng •Hệ thống bán hàng trực tuyến phát triển đa dạng •Hàng hóa nhiều mẫumã và chủng loại • Khách hàng không thật sự biết chính xác họ cần gì • Khách hàngmuốnmua với 1 giá cả hợp lý, kinh tế Hỗ trợ khách hàng • Tìm kiếm • Đề nghị sản phẩm nên mua • Tùy biến và sửa đổi hàng hóa theo yêu cầu 29 Hỗ trợ ra quyết định mua hàng Hỗ trợ ra quyết định mua hàng (tt) 30 • Hỗ trợ hướng người dùng Mức 1 • Hỗ trợ ra quyết định Mức 2 • Hỗ trợ hướng chuyên gia Mức 3 Thông tin tìm kiếm do người bán cung cấp Khách hàng cho biết những đặc điểm mình mong muốn có trong sản phẩm Khách hàng cho biết mục đích sử dụng sản phẩm Hiện trạng các DSS trong Thương mại điện tử Quảng cáo điện tử TIẾP THỊ VÀ QUẢNG CÁO TRONG EC 31 Quảng cáo • Là phổ biến thông tin nhằm tác động vào giao dịch giữa người mua và người bán • Tiếp thị truyền thống • Chào hàng qua điện thoại • Chào hàng qua thư • Tiếp thị trong EC • Người quảng cáo có thể tương tác trực tiếp với khách hàng • Quảng cáo trên Internet 32 Một chiều Quảng cáo (tt) •Quảng cáo trực tuyến • Sử dụng Web là một kênh quảng cáo sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp • Trang web của doanh nghiệp là một portal + giữ được 1 lượng người dùng lớn quảng cáo các sản phẩm của doanh nghiệp khác 33 Tại sao quảng cáo trực tuyến? •Chi phí thấp •Đa dạng về hình thức • Chữ, hình ảnh, âm thanh, hình ảnh động •Cá nhân hóa •Không tốn nhiều thời gian •Không gian •Giới thiệu nhãn hiệu 34 Quảng cáo trực tuyến 35 Nguồn : 36 Quảng cáo trực tuyến 37 Quảng cáo trực tuyến Hình thức quảng cáo trực tuyến • Banner • Pop-up • Thư điện tử • Giống quảng cáo chuẩn của báo giấy • Quảng cáo ở các trang web tìm kiếm • Quảng cáo ở các chat rooms • Quảng cáo ở các app cho smartphones 38 39 Kỹ thuật Retargeting 40 Kỹ thuật Retargeting