Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Theo thống kê từ NapoleonCat tính đến tháng 6/2021, Việt Nam có gần 76 triệu người dùng Facebook, chiếm hơn 70% dân số cả nước. Báo cáo "Mức độ phổ biến của mạng xã hội tại Việt Nam 2022" của Q&M cũng chỉ ra rằng 97% người sử dụng mạng xã hội tại Việt Nam sử dụng Facebook, trong đó 94% truy cập hàng ngày. Cùng với sự xuất hiện của các định dạng quảng cáo mới như Reels, Profile chuyên nghiệp và sự tích hợp với các phần mềm quản lý bán hàng (Pancake, Sapo), Facebook tiếp tục là kênh truyền thông và bán hàng trọng điểm của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, sự cạnh tranh gay gắt trên thị trường quảng cáo số đã thúc đẩy nhiều doanh nghiệp tìm đến các Digital Marketing Agency nhằm tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành.

Tại Công ty Cổ phần Quảng cáo Cổng Việt Nam (Adsplus) – một agency hoạt động từ năm 2015 – báo cáo của bộ phận Chăm sóc khách hàng năm 2022 ghi nhận tỷ lệ khách hàng ngừng hợp tác trên tổng số khách hàng hiện có của dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads lên tới 17%. Thực trạng này đe dọa trực tiếp đến thị phần, doanh thu và uy tín thương hiệu của doanh nghiệp. Đề tài "Giải pháp khắc phục sự không hài lòng với dịch vụ quảng cáo của Công ty CP Quảng cáo Cổng Việt Nam (Adsplus)" do sinh viên Trần Thị Thu Uyên thực hiện nhằm giải quyết vấn đề thực tiễn trên.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể:

  1. Mục tiêu tổng quát: Thông qua việc phân tích thực trạng sự không hài lòng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads năm 2022 kết hợp phân tích môi trường marketing của doanh nghiệp, xác định các nguyên nhân cốt lõi và đề xuất hệ thống giải pháp khắc phục sự không hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Đánh giá thực trạng sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads.
    • Xác định các nguyên nhân dẫn đến sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ.
    • Đề xuất các giải pháp nhằm khắc phục sự không hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads.

Tương ứng với các mục tiêu trên, khóa luận đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu:

  1. Thực trạng sự không hài lòng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads của Adsplus năm 2022 như thế nào?
  2. Nguyên nhân dẫn đến sự không hài lòng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads của khách hàng là gì?
  3. Giải pháp nào khắc phục sự không hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads của Adsplus?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads của Công ty Cổ phần Quảng cáo Cổng Việt Nam.
  • Khách thể nghiên cứu: Khách hàng đã ngừng hợp tác với Adsplus đối với dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads trong năm 2022.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ ngày 01/01/2022 đến ngày 31/12/2022; Dữ liệu sơ cấp được thu thập vào tháng 03/2023.
  • Phạm vi không gian: Khách hàng của Công ty Cổ phần Quảng cáo Cổng tại thị trường Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận vận dụng các lý thuyết quản trị marketing và chất lượng dịch vụ làm nền tảng phân tích:

  • Chất lượng dịch vụ: Tiếp cận theo quan điểm của Feigenbaum (1991) và Parasuraman cùng cộng sự (1985, 1988), định nghĩa chất lượng dịch vụ là kết quả so sánh giữa dịch vụ thực tế mà khách hàng nhận thức được khi tiêu dùng với sự mong đợi của họ.
  • Sự không hài lòng của khách hàng: Dựa trên mô hình không xác nhận kỳ vọng (Oliver, 1980, 1997; Parasuraman et al., 1985), xem sự không hài lòng là khoảng cách chênh lệch âm giữa kỳ vọng ban đầu và trải nghiệm thực tế.
  • Lý thuyết ba yếu tố về sự hài lòng của khách hàng (Kano, 1984): Phân loại các thuộc tính dịch vụ thành ba nhóm tác động:
    1. Thuộc tính cơ bản (Basic factors): Các yêu cầu tối thiểu bắt buộc phải có; nếu không đáp ứng sẽ gây ra sự không hài lòng nghiêm trọng, nhưng nếu đáp ứng đầy đủ cũng chỉ mang lại trạng thái bình thường (không tạo sự hài lòng vượt trội).
    2. Thuộc tính hiệu suất (Performance factors): Mối quan hệ tuyến tính hai chiều; hiệu suất càng cao thì mức độ hài lòng càng tăng và ngược lại.
    3. Thuộc tính hấp dẫn (Excitement factors): Các yếu tố bất ngờ gia tăng sự hài lòng nếu được cung cấp, nhưng không gây bất mãn nếu thiếu vắng.
  • Hậu quả của sự không hài lòng: Tổng hợp từ các nghiên cứu của Oliver, Rust và Varki (1997), Tse và Wilton (1988), Barlow và Moller (1996), Smith et al. (1999), Cho et al. (2009) về hành vi chuyển đổi nhà cung cấp, suy giảm doanh thu, tổn hại danh tiếng và áp lực tâm lý nhân viên.
  • Khung phân tích môi trường Marketing 7P cho dịch vụ: Đánh giá 7 yếu tố Product, Price, Place, Promotion, People, Process, Physical Evidence kết hợp phân tích ma trận SWOT, môi trường vĩ mô (Kinh tế, Chính trị - Pháp luật, Công nghệ) và môi trường vi mô (Đối thủ cạnh tranh CleverAds, DC 3 Độ; Nhà cung cấp Meta, Google, TikTok, HubSpot; Khách hàng mục tiêu SMEs và hộ kinh doanh cá nhân).

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả sử dụng thiết kế nghiên cứu hỗn hợp:

  • Phương pháp định lượng mô tả trên dữ liệu thứ cấp: Tập dữ liệu gồm $N = 758$ khách hàng ngừng hợp tác trong năm 2022, được trích xuất từ hệ thống quản trị quan hệ khách hàng HubSpot và hệ thống hoạch định tài nguyên ERP của Adsplus. Dữ liệu được tổng hợp và phân tích bằng Microsoft Excel 2019 thông qua kỹ thuật phân tích bảng chéo (Pivot Table).
  • Phương pháp định tính trên dữ liệu sơ cấp: Tiến hành phỏng vấn sâu khách hàng (thực hiện vào tháng 03/2023) và sử dụng kỹ thuật phân tích nội dung (diễn ngôn) để làm rõ bản chất các phản hồi tiêu cực.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu tổng quan doanh nghiệp và cơ sở lý thuyết

Chương 1 phác thảo bức tranh toàn diện về Công ty Cổ phần Quảng cáo Cổng Việt Nam (Adsplus) – thành lập năm 2015, có trụ sở chính tại TP. Hồ Chí Minh và văn phòng tại Hà Nội, quy mô nhân sự đạt 197 người vào đầu năm 2023. Doanh nghiệp định vị là Digital Marketing Agency chuyên cung cấp giải pháp cho phân khúc doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), với mục tiêu phục vụ 10.000 doanh nghiệp SMEs/năm vào năm 2025. Adsplus là đối tác được công nhận của Google (Google Partner), Facebook (từ năm 2019) và TikTok (từ năm 2020).

Phân tích môi trường kinh doanh chỉ ra rằng sự phục hồi kinh tế hậu COVID-19 (GDP 2022 tăng 8,02%) và xu hướng giao tiếp qua tin nhắn hội thoại (73% người tiêu dùng sử dụng tin nhắn để tiếp cận nhãn hàng) mở ra dư địa lớn cho quảng cáo số. Tuy nhiên, doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực cạnh tranh từ hai nhóm đối thủ:

  • Các agency tổng thể lâu năm như CleverAds (thành lập 2008, 5 văn phòng tại Việt Nam, Philippines, Indonesia).
  • Các agency chuyên sâu nền tảng như DC 3 Độ (sở hữu các công cụ hỗ trợ chuyên biệt như Tool Bọc Via, Tool Auto Inbox, Nobita ECRM, SMIT).

Ma trận SWOT của Adsplus phản ánh điểm mạnh về vị thế thương hiệu 7 năm, đội ngũ nhân sự được đào tạo chứng chỉ chuyên nghiệp và quan hệ đối tác nền tảng; nhưng bộc lộ điểm yếu trong việc ứng dụng các công cụ công nghệ hỗ trợ tự động hóa chiến dịch so với đối thủ trực tiếp.

Chương 2: Thực trạng sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads

Chương 2 phân tích chi tiết quy trình vận hành dịch vụ và thực trạng 758 khách hàng ngừng hợp tác trong năm 2022. Dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads tại Adsplus được triển khai qua tài khoản Agency và tài khoản BM2500, áp dụng biểu phí theo tỷ lệ phần trăm ngân sách chi tiêu. Khách hàng ngừng hợp tác được xác định theo 3 tiêu chí: tạm ngưng quá 30 ngày không hoạt động lại, kết thúc hợp đồng trên ERP quá 30 ngày không tái ký, hoặc đơn phương thanh lý hợp đồng trước hạn.

Trong tổng số 758 khách hàng ngừng hợp tác:

  • Về nguồn tài khoản: 154 khách hàng sử dụng tài khoản cá nhân/doanh nghiệp tự cấp; 604 khách hàng sử dụng tài khoản do Adsplus cung cấp (gồm 96 tài khoản Invoice và 508 tài khoản Agency thường).
  • Về phân bổ phòng ban: Khối kỹ thuật Facebook Hà Nội (FB-HN) có 544 khách hàng ngừng (71,77%), bình quân 34 khách/nhân sự; Facebook Hồ Chí Minh (FB-HCM) có 157 khách hàng ngừng (20,71%), bình quân 22,43 khách/nhân sự. Khối kinh doanh ghi nhận phòng KD-HN1 có số lượng tuyệt đối cao nhất (213 khách, 28,10%), nhưng phòng KD-HN2 có tỷ lệ bình quân trên nhân viên cao nhất (9,88 khách/nhân sự).
  • Về phân bổ ngành nghề: Trải dài trên 145 ngành, trong đó ngành Thời trang chiếm tỷ trọng lớn nhất với 162 khách hàng (21,37%), tiếp theo là Bất động sản (50 khách hàng), Thực phẩm (48 khách hàng), Mỹ phẩm (47 khách hàng), Nội thất (43 khách hàng).
  • Về tình trạng chuyển đổi: 417 khách hàng không chạy lại (55,01%), 205 khách hàng thanh lý hợp đồng (27,04%), 103 khách hàng chưa chạy lại/cân nhắc (13,58%), và chỉ có 33 khách hàng quay trở lại hợp tác (4,37%).
Nhóm nguyên nhân chính Số lượng (Khách hàng) Tỷ lệ (%)
Quảng cáo không hiệu quả 336 44,33%
Lý do khách quan từ phía khách hàng 239 31,53%
Do tài nguyên: Fanpage, tài khoản 80 10,55%
Do nhân viên 78 10,29%
Do dịch bệnh 25 3,30%
Tổng cộng 758 100,00%

Đi sâu vào các nhóm nguyên nhân chủ quan cốt lõi:

  1. Quảng cáo không hiệu quả (336 khách hàng):
    • Tỷ lệ chuyển đổi thấp: 132 khách hàng (39,29%).
    • Không đạt doanh thu kỳ vọng tối thiểu: 107 khách hàng (31,85%).
    • Giá lead cao, làm tăng chi phí chuyển đổi khách hàng: 61 khách hàng (18,15%).
    • Tỷ lệ chi phí/doanh thu cao hơn đội ngũ inhouse hoặc agency đối thủ: 36 khách hàng (10,71%).
  2. Vấn đề tài nguyên Fanpage và tài khoản (80 khách hàng):
    • Tài khoản quảng cáo thường xuyên bị hạn chế/vô hiệu hóa: 37 khách hàng (46,25%).
    • Fanpage bị hạn chế tính năng quảng cáo: 24 khách hàng (30,00%).
    • Mất nhiều thời gian cấp tài khoản mới (quy trình kiểm duyệt qua nhiều cấp): 19 khách hàng (23,75%).
  3. Vấn đề nhân viên (78 khách hàng):
    • Chưa có khả năng phân tích báo cáo chi tiết về hiệu quả: 32 khách hàng (41,03%).
    • Chưa có khả năng đo lường, dự báo hiệu quả trước khi tối ưu: 17 khách hàng (21,79%).
    • Kinh nghiệm làm việc của kỹ thuật viên còn hạn chế (nhân sự mới): 15 khách hàng (19,23%).
    • Thái độ làm việc chưa chủ động, chậm gửi báo cáo so với cam kết 10h sáng hàng ngày: 14 khách hàng (17,95%).

Chương 3: Giải pháp khắc phục sự không hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads

Dựa trên kết quả phân tích nguyên nhân và khung lý thuyết Kano (1984), tác giả đề xuất hệ thống giải pháp cho giai đoạn từ tháng 6 đến tháng 12/2024:

  • Nhóm giải pháp cho thuộc tính cơ bản (Basic Factors): Khắc phục triệt để các lỗi vận hành kỹ thuật và cam kết dịch vụ tối thiểu. Chuẩn hóa quy trình cấp phát tài khoản quảng cáo, rút ngắn thời gian xử lý sự cố kháng nghị tài khoản/Fanpage dưới 24 giờ; siết chặt kỷ luật gửi báo cáo hàng ngày trước 10h sáng; thiết lập cơ chế giám sát của bộ phận Customer Success nhằm kiểm soát thời gian phản hồi tin nhắn trong vòng 15 phút và giải quyết yêu cầu phát sinh trong 24 giờ làm việc.
  • Nhóm giải pháp cho thuộc tính hiệu suất (Performance Factors): Nâng cao năng lực chuyên môn và hiệu quả chiến dịch. Đào tạo chuyên sâu kỹ thuật tối ưu hóa chi phí trên lead (CPL) và tỷ lệ chuyển đổi (CR) cho từng ngành hàng đặc thù (trọng tâm là ngành Thời trang, Bất động sản, Bán lẻ); xây dựng khung phân tích báo cáo chuyên sâu giúp khách hàng hiểu rõ các chỉ số kỹ thuật gắn liền với hiệu quả kinh doanh; thiết lập quy trình phân bổ kỹ thuật viên có kinh nghiệm phụ trách các tài khoản phức tạp thay vì giao hoàn toàn cho nhân sự mới.
  • Nhóm giải pháp cho thuộc tính hấp dẫn (Excitement Factors): Tích hợp các công cụ hỗ trợ tự động hóa, cung cấp dịch vụ giá trị gia tăng như tư vấn kịch bản chuyển đổi trên Fanpage, hỗ trợ tài nguyên thiết kế chuyên nghiệp và cung cấp báo cáo phân tích thị trường ngành định kỳ nhằm gia tăng mức độ gắn kết của khách hàng.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã lượng hóa được toàn bộ các điểm nghẽn trong hoạt động cung cấp dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads tại Adsplus năm 2022 thông qua các số liệu thống kê thực tế:

  • Tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ được xác định chính xác là 17%, với tổng số 758 trường hợp ngừng hợp tác.
  • Chỉ rõ 3 nhóm nguyên nhân nội tại lớn nhất dẫn đến sự không hài lòng gồm: Hiệu quả quảng cáo kém (44,33%), Sự cố gián đoạn tài nguyên (10,55%) và Năng lực/thái độ nhân viên chưa đạt yêu cầu (10,29%).
  • Nhận diện ngành Thời trang là phân khúc có rủi ro rời bỏ cao nhất (chiếm 21,37% tổng số khách hàng ngừng hợp tác).

Về mặt học thuật và thực tiễn, tác giả đã vận dụng thành công mô hình lý thuyết ba yếu tố Kano (1984) để cấu trúc hóa các thuộc tính dịch vụ Digital Marketing B2B, chuyển hóa các phát hiện từ dữ liệu CRM/ERP thành hệ thống giải pháp phân tầng (cơ bản - hiệu suất - hấp dẫn). Đây là nghiên cứu điển hình về quản trị chất lượng dịch vụ quảng cáo trực tuyến dựa trên phân tích dữ liệu thực tế tại doanh nghiệp agency tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận có các giới hạn nghiên cứu được xác định theo phạm vi dữ liệu:

  • Nghiên cứu chỉ tập trung khai thác dữ liệu của 758 khách hàng đã ngừng hợp tác trong năm 2022 đối với dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads tại một doanh nghiệp cụ thể (Adsplus), chưa mở rộng so sánh với các dịch vụ khác như Google Ads hay TikTok Ads.
  • Dữ liệu định tính sơ cấp được thu thập trong tháng 03/2023 với quy mô mẫu phỏng vấn sâu hạn chế, chưa thực hiện khảo sát diện rộng trên toàn bộ tệp khách hàng đang hoạt động.

Hướng mở rộng nghiên cứu tiếp theo bao gồm:

  • Mở rộng phạm vi đánh giá mức độ hài lòng trên toàn bộ danh mục dịch vụ đa kênh của Agency.
  • Thiết kế mô hình phương trình cấu trúc (SEM) hoặc hồi quy đa biến để kiểm định định lượng mức độ tác động của từng thuộc tính Kano đến lòng trung thành và ý định tái ký hợp đồng của khách hàng B2B.

Giá trị tham khảo

Công trình là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên chuyên ngành Marketing, Quản trị kinh doanh, Thương mại điện tử: Tham khảo phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp dữ liệu thứ cấp từ phần mềm ERP/HubSpot với phỏng vấn định tính; cách ứng dụng mô hình Kano vào giải quyết bài toán vận hành dịch vụ thực tế.
  • Các Digital Marketing Agency và nhà quản lý doanh nghiệp: Tham khảo khung phân tích 5 nhóm nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ dịch vụ quảng cáo, các tiêu chuẩn vận hành tài nguyên (BM2500, Invoice, Fanpage) và quy trình chăm sóc khách hàng (Customer Success) nhằm giảm tỷ lệ churn-rate trong môi trường quảng cáo số.

Câu hỏi thường gặp

1. Tỷ lệ khách hàng ngừng hợp tác của dịch vụ Facebook Ads tại Adsplus năm 2022 là bao nhiêu và quy mô dữ liệu nghiên cứu như thế nào?
Tỷ lệ khách hàng ngừng hợp tác trên tổng số khách hàng hiện có của dịch vụ Facebook Ads tại Adsplus năm 2022 là 17%. Dữ liệu nghiên cứu thứ cấp bao gồm toàn bộ 758 khách hàng đã ngừng hợp tác trong năm 2022 trích xuất từ hệ thống HubSpot và ERP của công ty.

2. Nguyên nhân nào chiếm tỷ trọng lớn nhất khiến khách hàng ngừng hợp tác với Adsplus?
Nguyên nhân chiếm tỷ trọng lớn nhất là "Quảng cáo không hiệu quả" với 336 khách hàng (chiếm 44,33%). Trong đó, lý do cụ thể hàng đầu là "Tỷ lệ chuyển đổi thấp" (132 khách hàng, chiếm 39,29% của nhóm này), tiếp đến là "Không đạt doanh thu kỳ vọng tối thiểu" (107 khách hàng, chiếm 31,85%).

3. Ngành hàng nào có số lượng khách hàng ngừng hợp tác nhiều nhất trong năm 2022?
Ngành Thời trang có số lượng khách hàng ngừng hợp tác lớn nhất với 162 khách hàng, chiếm 21,37% trên tổng số 758 khách hàng ngừng hợp tác (thuộc 145 ngành nghề/dịch vụ khác nhau).

4. Vấn đề tài nguyên (tài khoản, Fanpage) gây ra sự không hài lòng như thế nào?
Nhóm nguyên nhân do tài nguyên chiếm 10,55% (80 khách hàng), xuất phát từ việc chính sách kiểm duyệt của Facebook thắt chặt: tài khoản bị hạn chế quảng cáo (37 khách hàng), Fanpage bị hạn chế tính năng (24 khách hàng), và quy trình phê duyệt cấp tài khoản mới qua nhiều tầng kiểm soát gây mất từ 1 đến 3 ngày làm gián đoạn chiến dịch.

5. Tác giả đã sử dụng khung lý thuyết nào để xây dựng các giải pháp khắc phục sự không hài lòng?
Tác giả sử dụng Lý thuyết ba yếu tố về sự hài lòng của khách hàng (Kano, 1984) để phân loại và xây dựng hệ thống giải pháp theo 3 cấp độ: Thuộc tính cơ bản (đảm bảo kỹ thuật và quy trình cam kết), Thuộc tính hiệu suất (tối ưu chi phí chuyển đổi và năng lực phân tích báo cáo), và Thuộc tính hấp dẫn (bổ sung công cụ hỗ trợ và dịch vụ giá trị gia tăng).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Thị Thu Uyên đã phân tích toàn diện thực trạng và nguyên nhân khiến 758 khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ quản lý tài khoản Facebook Ads tại Adsplus trong năm 2022. Thông qua việc kết hợp dữ liệu vận hành thực tế từ hệ thống ERP/HubSpot với khung lý thuyết Kano (1984), công trình đã chỉ rõ các điểm nghẽn chính về hiệu quả chuyển đổi, sự cố tài nguyên và năng lực chuyên môn của nhân sự. Hệ thống giải pháp phân tầng được đề xuất cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc giúp doanh nghiệp khắc phục sự không hài lòng, giảm thiểu tỷ lệ rời bỏ và nâng cao chất lượng dịch vụ trong giai đoạn 2024.