Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường viễn thông bão hòa với sự cạnh tranh khốc liệt giữa các nhà mạng lớn, chi phí để tiếp cận và thu hút một thuê bao mới thường cao gấp 5 đến 10 lần so với chi phí duy trì một khách hàng hiện hữu. Thực tiễn kinh doanh cho thấy việc chạy đua phát triển thuê bao số lượng mà thiếu đi chiến lược quản trị khách hàng bền vững đã dẫn đến tỷ lệ khách hàng rời mạng tăng cao, tạo ra lượng thuê bao ảo lớn và làm suy giảm hiệu quả tài chính của các nhà mạng. Tại địa bàn tỉnh Đắk Lắk, Trung tâm Kinh doanh VNPT Đắk Lắk trực thuộc Tổng công ty Dịch vụ Viễn thông VNPT Vinaphone đối mặt với thách thức lớn khi các hoạt động tiếp xúc khách hàng vẫn mang nặng tính thủ công, phụ thuộc phần lớn vào nhân sự trực tiếp và các giao dịch hành chính tại quầy.

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị quan hệ khách hàng, phân tích sâu thực trạng triển khai hoạt động này tại Trung tâm Kinh doanh VNPT Đắk Lắk và đề xuất hệ thống giải pháp hoàn thiện công tác quản trị quan hệ khách hàng đến năm 2020, định hướng tầm nhìn 2025. Nghiên cứu khai thác nguồn dữ liệu thứ cấp trong giai đoạn 3 năm từ 2015 đến 2017 cùng nguồn dữ liệu khảo sát sơ cấp thu thập trong tháng 4 và tháng 5 năm 2018. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc tối ưu hóa chi phí vận hành, chuyển đổi mô hình tương tác số và thiết lập mục tiêu nâng cao chỉ số hài lòng của khách hàng đạt mức trên 98% theo từng quý.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng tích hợp của hai trường phái lý thuyết quản trị hiện đại:

Mô hình IDIC do hai chuyên gia Don Peppers và Martha Rogers khởi xướng vào năm 2004 là khung phân tích trung tâm xuyên suốt đề tài. Mô hình này xác lập 4 bước tuần hoàn trong tiến trình xây dựng quan hệ khách hàng bao gồm: Nhận diện khách hàng (Identify), Phân biệt khách hàng (Differentiate), Tương tác với khách hàng (Interact) và Cá biệt hóa sản phẩm dịch vụ (Customize). Theo mô hình này, việc quản trị khách hàng không dừng lại ở công cụ kỹ thuật mà là một chiến lược toàn diện giúp doanh nghiệp thích ứng hành vi để đáp ứng chính xác nhu cầu từng cá nhân.

Lý thuyết Marketing định hướng giá trị của Philip Kotler và Kevin Lane Keller (2012) bổ trợ góc nhìn về giá trị cảm nhận thông qua công thức so sánh giữa tổng lợi ích nhận được và tổng chi phí bỏ ra. Đồng thời, nghiên cứu vận dụng quy luật Pareto 80/20 kết hợp phân tích ma trận giá trị khách hàng để phân loại thành 5 nhóm đối tượng: nhóm có giá trị nhất, nhóm có khả năng tăng trưởng cao, nhóm duy trì chi phí thấp, nhóm siêu tăng trưởng và nhóm giá trị dưới 0.

Các khái niệm then chốt được chuẩn hóa trong nghiên cứu bao gồm: Giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value - LTV), Cơ sở dữ liệu khách hàng tập trung (CSDL), Hệ thống tự động hóa lực lượng bán hàng (Sales Force Automation - SFA) và Quản trị chiến dịch truyền thông đa kênh (Campaign Management).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát điều tra xã hội học trực tuyến qua nền tảng Google Forms đối với đội ngũ cán bộ, công nhân viên đang công tác tại Trung tâm Kinh doanh VNPT Đắk Lắk. Tổng quy mô mẫu khảo sát gồm 22 phiếu phát ra, thu về 20 mẫu hợp lệ phục vụ phân tích, đạt tỷ lệ phản hồi giá trị là 90,9%. Mẫu nghiên cứu được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp thuận tiện, đảm bảo tính đại diện đa chiều với cơ cấu: 13,6% quản lý cấp trung tâm (3 người), 31,8% quản lý đơn vị trực thuộc (7 người) và 54,5% nhân viên thừa hành (12 người). Về trình độ, 68,2% nhân sự tham gia đạt trình độ đại học, 9,1% trên đại học và 22,7% cao đẳng, trung cấp; tỷ lệ giới tính cân bằng 50% nam và 50% nữ.

Dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ các báo cáo kết quả sản xuất kinh doanh, báo cáo tài chính, hồ sơ nhân sự và hệ thống phần mềm điều hành như CSS-CRM, CCBS, DKTT trong giai đoạn 2015 - 2017.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích chỉ số phát triển và phân tích tỷ lệ là nhằm lượng hóa chính xác động thái tăng trưởng doanh thu và cơ cấu thuê bao qua các năm. Phương pháp số bình quân và thang đo Likert 5 mức độ được áp dụng để đánh giá khách quan mức độ thỏa mãn của khách hàng cũng như tính hiệu quả của hệ thống thông tin. Toàn bộ tiến trình nghiên cứu và xử lý số liệu được triển khai từ tháng 4 đến tháng 5 năm 2018, tạo tiền đề xây dựng lộ trình giải pháp dài hạn đến năm 2025.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Khảo sát thực trạng và phân tích số liệu tại Trung tâm Kinh doanh VNPT Đắk Lắk đã chỉ ra 4 phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, mức độ ứng dụng hệ thống thông tin khách hàng đạt tỷ lệ nhận biết cao với 86,4% nhân sự xác nhận thường xuyên sử dụng các hệ thống quản trị dữ liệu. Tuy nhiên, 54,5% nhân viên cho biết cơ sở dữ liệu vẫn bị phân tán trên nhiều phân hệ riêng lẻ như CSS, CCBS, VISA, dẫn đến tình trạng thông tin giao dịch thiếu tính đồng bộ và gây khó khăn khi tra cứu lịch sử tương tác.

Thứ hai, cơ cấu doanh thu thể hiện sự phân hóa sâu sắc theo nguyên lý Pareto khi khoảng 20% khách hàng thuộc khối doanh nghiệp và khách hàng lớn đóng góp tới hơn 75% tổng doanh thu cước viễn thông toàn tỉnh. Ngược lại, các chương trình chăm sóc khách hàng thường niên trong giai đoạn 2015 - 2017 chỉ mới tập trung bao phủ khoảng 40% nhóm khách hàng hiện hữu, bỏ ngỏ tiềm năng khai thác giá trị gia tăng từ nhóm khách hàng cá nhân có khả năng tăng trưởng.

Thứ ba, các phương thức tương tác trực tiếp tại quầy giao dịch và thu cước tận nhà vẫn chiếm tỷ trọng chi phối trên 70% tổng lượt giao dịch phát sinh. Các kênh tương tác số hóa hiện đại như Cổng thông tin điện tử, ứng dụng di động và thư điện tử chỉ chiếm dưới 30%, làm gia tăng đáng kể chi phí phục vụ bình quân trên mỗi thuê bao.

Thứ tư, hiệu quả xử lý phản hồi và giải quyết khiếu nại dịch vụ viễn thông đạt mức trung bình khoảng 92% khiếu nại được xử lý dứt điểm trong hạn mức thời gian quy định, vẫn còn khoảng cách 6% so với ngưỡng tiêu chuẩn cam kết chất lượng 98% do Tổng công ty đề ra.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi của những hạn chế trên xuất phát từ việc Trung tâm chưa xây dựng được một nền tảng cơ sở dữ liệu khách hàng tập trung (Data Warehouse) đồng bộ từ cấp Tổng công ty đến cơ sở. Quy trình xử lý nghiệp vụ còn mang nặng thủ tục giấy tờ, chưa tích hợp tự động công cụ phân tích hành vi tiêu dùng và lịch sử nợ cước.

Dữ liệu thực trạng có thể được minh họa trực quan thông qua Bảng phân loại khách hàng theo doanh thu cước (Bảng 3.8 trong luận văn) và Biểu đồ ma trận phân loại giá trị khách hàng (Hình 1.2). Khi trình bày dưới dạng biểu đồ cột chồng kết hợp đồ thị đường xu hướng, sự chênh lệch giữa tỷ lệ 68,2% cán bộ nhân viên có trình độ đại học với mức độ ứng dụng các phân hệ tự động hóa SFA sẽ làm nổi bật điểm nghẽn về đào tạo kỹ năng phần mềm chuyên sâu. Đồng thời, sơ đồ luồng dữ liệu khách hàng (Hình 2.3) thể hiện rõ nút thắt trong khâu cập nhật và truy vấn thông tin khi chưa có hệ thống trực tuyến kết nối thời gian thực giữa các điểm giao dịch huyện, thị xã.

Kết quả nghiên cứu hoàn toàn tương thích với các kết luận của Jill Dyché (2002) và Ranjit Bose (2002), khẳng định rằng công nghệ chỉ là công cụ hỗ trợ, sự thành bại của hệ thống quản trị khách hàng phụ thuộc vào việc tái cấu trúc quy trình kinh doanh và văn hóa hướng tới khách hàng của toàn bộ tổ chức.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và duy trì tập khách hàng trung thành, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp trọng tâm:

Thứ nhất, chuẩn hóa quy trình nhận diện và xây dựng kho dữ liệu khách hàng trực tuyến tập trung. Trung tâm cần thiết lập mã định danh khách hàng duy nhất (Single Customer ID) trên toàn bộ hệ thống phần mềm, tích hợp dữ liệu thuê bao từ mạng di động, băng rộng cáp quang và truyền hình MyTV. Mục tiêu đặt ra là làm sạch 100% dữ liệu thuê bao hiện hữu, loại bỏ trên 80% tình trạng trùng lặp thông tin trước quý 4 năm 2019, do Phòng Tin học phối hợp với Phòng Kinh doanh chủ trì triển khai.

Thứ hai, triển khai phân khúc và cá biệt hóa chính sách chăm sóc dựa trên ma trận giá trị khách hàng. Đơn vị cần áp dụng mô hình phân hạng tự động theo chỉ số RFM (tính gần đây, tần suất và giá trị cước) để chia khách hàng thành 5 nhóm rõ rệt, từ đó áp dụng các gói cước tích hợp đa dịch vụ và chính sách chiết khấu thanh toán trước 6 đến 12 tháng. Mục tiêu nâng mức doanh thu bình quân trên mỗi khách hàng (ARPU) nhóm tăng trưởng thêm 15% đến 20% mỗi năm trong giai đoạn 2019 - 2021, do Phòng Khách hàng Tổ chức - Doanh nghiệp thực hiện.

Thứ ba, đẩy mạnh số hóa các kênh tương tác và tự động hóa bán hàng (SFA). Trung tâm cần nâng cấp ứng dụng chăm sóc khách hàng số, tích hợp hệ thống tổng đài tự động trả lời, gửi thông báo cước qua tin nhắn thương hiệu và cổng thanh toán điện tử trực tuyến. Mục tiêu nâng tỷ lệ giao dịch không dùng tiền mặt và tương tác qua kênh số đạt trên 65%, rút ngắn 50% thời gian đăng ký hợp đồng mới từ năm 2019 đến 2022, do Đội ngũ Giao dịch viên và Cộng tác viên thu cước đảm trách.

Thứ tư, hoàn thiện quy trình kiểm soát chất lượng qua kịch bản khảo sát tự động. Đơn vị cần thiết lập kịch bản đánh giá độ hài lòng gồm 4 bước qua điện thoại và tin nhắn tự động ngay sau khi hoàn tất lắp đặt hoặc sửa chữa dịch vụ trong vòng 24 giờ. Mục tiêu kiểm soát tỷ lệ hài lòng của khách hàng luôn duy trì mức trên 98% theo từng quý, thực hiện liên tục từ năm 2018 đến 2025 dưới sự giám sát trực tiếp của Ban Giám đốc Trung tâm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và khung giải pháp của luận văn mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng cụ thể:

Nhóm lãnh đạo và các nhà quản lý doanh nghiệp viễn thông, công nghệ thông tin có thể sử dụng công trình này như một tài liệu tham khảo chiến lược để xây dựng mô hình CRM Online, tái cấu trúc mạng lưới kênh phân phối và tối ưu hóa chi phí vận hành tại các chi nhánh địa phương.

Đội ngũ chuyên viên Marketing, kinh doanh và chăm sóc khách hàng tại các doanh nghiệp dịch vụ có thể ứng dụng trực tiếp mô hình IDIC, phương pháp phân tích dữ liệu khách hàng theo giá trị trọn đời (LTV) và kịch bản khảo sát độ hài lòng để gia tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng trên 98%.

Các kỹ sư công nghệ thông tin và chuyên gia phân tích dữ liệu doanh nghiệp có thể tham khảo cấu trúc tích hợp cơ sở dữ liệu phân tán, các mô-đun chức năng khai phá dữ liệu và giải pháp bảo mật thông tin khách hàng phục vụ chuyển đổi số hệ thống điều hành.

Các học viên cao học, giảng viên và nhà nghiên cứu chuyên ngành Quản trị Kinh doanh có thể khai thác mô hình nghiên cứu thực chứng, phương pháp luận kết hợp khảo sát định lượng nhân sự nội bộ và phân tích dữ liệu thứ cấp viễn thông làm cơ sở phát triển các đề tài khoa học liên quan.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình IDIC mang lại giá trị khác biệt nào cho doanh nghiệp viễn thông khi triển khai quản trị quan hệ khách hàng? Mô hình IDIC giúp doanh nghiệp chuyển đổi từ tư duy bán sản phẩm đại trà sang tư duy đồng hành theo nhu cầu cá nhân hóa. Bằng cách nhận diện chính xác thông tin thuê bao, phân loại giá trị đóng góp, tối ưu hóa các điểm chạm tương tác và cá biệt hóa gói cước, doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí tìm kiếm khách hàng mới cao hơn gấp 5 lần.

Tại sao Trung tâm Kinh doanh VNPT Đắk Lắk cần phân loại khách hàng thành 5 nhóm thay vì phân khúc theo tiêu chí truyền thống? Phân loại khách hàng theo ma trận 5 nhóm giá trị kết hợp nguyên lý Pareto 80/20 giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực phục vụ nhóm 20% khách hàng cốt lõi tạo ra phần lớn doanh thu. Cách tiếp cận này ngăn chặn tình trạng lãng phí chi phí chăm sóc cho các nhóm thuê bao có giá trị âm và tối đa hóa cơ hội khai thác nhóm khách hàng tăng trưởng tiềm năng.

Quy trình đánh giá độ hài lòng của khách hàng được xây dựng với chỉ tiêu định lượng cụ thể ra sao? Nghiên cứu đề xuất công thức tính tỷ lệ hài lòng bằng số khách hàng hài lòng chia cho tổng số khách hàng khảo sát thành công nhân 100%. Chỉ tiêu đánh giá được ấn định định kỳ mỗi quý với ngưỡng chuẩn đạt từ 98% trở lên thông qua kịch bản gọi điện thoại khảo sát 4 bước và hệ thống tin nhắn tự động hậu kiểm dịch vụ.

Đội ngũ cộng tác viên thu cước đóng vai trò gì trong mô hình quản trị quan hệ khách hàng tại địa phương? Cộng tác viên thu cước không chỉ thực hiện nhiệm vụ thu tiền mà còn là điểm tiếp xúc trực tiếp đóng vai trò thu thập thông tin thay đổi của khách hàng, lắng nghe phản ánh chất lượng mạng tại gia đình và trực tiếp tư vấn nâng cấp các gói cước cáp quang tốc độ cao hoặc dịch vụ truyền hình MyTV.

Kiến trúc hệ thống CRM Online đề xuất mang lại những lợi ích vận hành vượt trội nào? Mô hình CRM Online được triển khai trên nền tảng trung tâm dữ liệu máy chủ hosting của VNPT, cho phép cập nhật thông tin khách hàng liên tục 24/24 từ tất cả các điểm giao dịch, đảm bảo độ sẵn sàng của hệ thống đạt 99%, đồng thời bảo mật tuyệt đối dữ liệu người dùng theo các cấp phân quyền quản trị chặt chẽ.

Kết luận

Nghiên cứu đã hoàn thành toàn diện 3 mục tiêu khoa học đặt ra, đóng góp những giá trị cốt lõi sau:

  • Hệ thống hóa sâu sắc lý luận về quản trị quan hệ khách hàng gắn liền với đặc thù dịch vụ viễn thông, chuẩn hóa quy trình 4 giai đoạn theo mô hình IDIC hiện đại.
  • Phân tích thực trạng toàn diện giai đoạn 2015 - 2017, nhận diện rõ các nút thắt về phân tán dữ liệu và sự mất cân đối trong cơ cấu chi phí chăm sóc khách hàng.
  • Đề xuất mô hình CRM Online tập trung kết hợp hệ thống 4 nhóm giải pháp đồng bộ về công nghệ, nhân lực, quy trình và chính sách giá cước linh hoạt.
  • Xây dựng bộ công cụ đo lường mức độ hài lòng với tiêu chí định lượng trên 98%, tích hợp kịch bản khảo sát chuẩn mực cho công tác vận hành thực tế.
  • Xác lập lộ trình triển khai rõ ràng gồm hai giai đoạn: giai đoạn 2018 - 2020 tập trung hoàn thiện cơ sở hạ tầng dữ liệu và giai đoạn 2021 - 2025 đẩy mạnh số hóa toàn diện quy trình tương tác khách hàng.

Việc ứng dụng ngay các giải pháp từ luận văn là bước đi mang tính quyết định giúp Trung tâm Kinh doanh VNPT Đắk Lắk nâng cao năng lực cạnh tranh, gia tăng giá trị trọn đời của khách hàng và phát triển bền vững trong kỷ nguyên chuyển đổi số.