Có vẻ như mọi phần mềm được bán ra ngày nay đều được hỗ trợ bởi AI và có thể giải quyết mọi vấn đề mà bạn từng gặp phải! Trong mọi buổi thuyết trình, tôi nghe thấy rằng AI và tất cả những công cụ này có thể
- “học” được ai là khách hàng của bạn,
- giảm chi phí tiếp cận vì nó “biết” nơi nào để chi tiêu tiền của bạn,
- tăng giá trị lâu dài thông qua những dự đoán “thông minh” về sản phẩm của bạn,
- giảm tình trạng khách hàng rời bỏ bằng cách “dự đoán” khi nào họ sẽ hủy và giành lại họ.
Danh sách này còn dài, nhưng cuối cùng, những công cụ và con người này đang bán cho bạn cái gì? Những công cụ AI thực sự giúp ích cho doanh nghiệp của bạn hay không? Nó có tạo ra nhiều LỢI NHUẬN hơn không?
Nhiều cách, cách mạng AI này cảm thấy như mọi người đang la hét từ nóc nhà rằng họ biết bầu trời màu xanh vì AI đã nói với họ rằng điều đó là đúng. Sự thật thực sự là có những phép toán và logic đơn giản giải thích vì sao bầu trời màu xanh, cũng giống như có những công thức cơ bản để xây dựng một doanh nghiệp có lãi. Không phải là khoa học tên lửa, cũng không cần AI để làm điều đó!
Dưới đây là hai công thức quan trọng mà mọi nhà sáng lập và chủ doanh nghiệp có thể sử dụng để đưa ra những quyết định thông minh, dễ hiểu và có lợi nhuận.
Doanh thu theo cuộc đời khách hàng
Bạn không cần công cụ phức tạp để dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng. Phép toán rất đơn giản. Công thức này áp dụng cho các doanh nghiệp đăng ký, nhưng cũng giống như vậy đối với tất cả các doanh nghiệp thương mại.
Doanh thu theo cuộc đời = Giá trị Đơn hàng Trung bình (AOV) ÷ Tỷ lệ Khách hàng Rời bỏ
Vậy, để điền dữ liệu - nếu bạn có AOV là 50 đô la và Tỷ lệ Khách hàng Rời bỏ là 20% thì công thức sẽ là:
Doanh thu theo cuộc đời = 50 đô la ÷ 20% = 250 đô la
Cách tính Tỷ lệ Khách hàng Rời bỏ là xem có bao nhiêu người mua lại sau mỗi lần mua hàng. Vì vậy, nếu 2 người trong tổng số 10 người không bao giờ mua thêm sau khi đã mua, thì đó là một tỷ lệ rời bỏ 20%. Điều này khác với việc chia số lần hủy bỏ cho số lượng người đăng ký hoạt động (người đăng ký hoạt động là một chỉ số không chính xác!).
Như bạn có thể thấy, doanh thu theo cuộc đời là một hàm liên quan đến việc khiến khách hàng mua lại và số tiền họ chi tiêu. Vấn đề đơn giản là vậy. Nếu bạn không kiếm được tiền từ khách hàng của mình, bạn cần tập trung vào tỷ lệ rời bỏ/đặt hàng lại hoặc AOV. Không cần công cụ AI phức tạp để cho bạn biết nhóm nhỏ nào sẽ chi tiêu 10.000 đô la với bạn, điều đó thật vô lý và gây phân tâm!
Điểm Hoà Vốn
Để biết liệu bạn có đủ khả năng để phát triển và xem mình có đang kiếm tiền hay không, việc hiểu rõ điểm hoà vốn là rất quan trọng! Không cần các lập trình viên hay dự đoán của AI. Điểm hoà vốn mô tả số doanh thu trên mỗi khách hàng mà bạn cần trước khi bắt đầu kiếm được bất cứ điều gì. Cũng giống như Doanh thu theo cuộc đời khách hàng, đây cũng là một công thức đơn giản.
Điểm Hoà Vốn: CPA ÷ Biên lợi nhuận gộp
Vậy, để điền dữ liệu - nếu chi phí để thu hút một khách hàng mới là 50 đô la và biên lợi nhuận gộp là 50% thì Điểm Hoà Vốn sẽ là:
Điểm Hoà Vốn: 50 đô la ÷ 50% = 100 đô la
Nếu đây là các con số của bạn, giờ bạn có thể thấy rằng để tạo ra lợi nhuận cho doanh nghiệp của mình, bạn cần phải khiến một khách hàng chi tiêu nhiều hơn 100 đô la trước khi có thể bắt đầu tác động đến lợi nhuận của mình.
Cuối cùng, với hai công thức đơn giản, chúng ta có thể dễ dàng hiểu tình trạng sức khỏe và sức mạnh của doanh nghiệp mình. Những hiểu biết cơ bản này sẽ cho phép bạn nhận ra những điều vô lý khi có AI được quảng bá là giải pháp cho những vấn đề lợi nhuận của bạn. Nó thực sự đang làm gì? Nó có tăng AOV của bạn không? Nó có giảm tỷ lệ rời bỏ đơn hàng không? Nó có cải thiện Biên lợi nhuận Gộp của bạn không?
Nếu những công cụ này đang làm bất cứ điều gì khác, hãy nhận ra rằng đó là điều vô lý! Nếu chúng không thể giải thích cách chúng thực hiện một trong những điều đó, hãy nhận ra rằng đó là điều vô lý!
__________
Jordan Salvit là đồng sáng lập và sau đó đã rời khỏi KitNipBox sau khi xây dựng một thương hiệu đăng ký eCommerce hàng đầu trong gần một thập kỷ. Là một tư vấn viên trước đây, Jordan đã xây dựng sự nghiệp của mình dựa trên việc xác định những thông tin giá trị từ dữ liệu và biết cách ưu tiên sáng kiến chiến lược tiếp theo của mình dựa trên số liệu. Hiện tại, anh giúp các nhà sáng lập thương mại điện tử đang mở rộng phát triển điều tương tự tại Salvit Advisors.
0 comments