Power BI
Excel
“43 triệu doanh thu – nhưng cứ 100 khách mua, chỉ khoảng 7 người quay lại”
Một doanh nghiệp bán lẻ điện tử có 9.465 khách hàng, 13.430 đơn hàng và 43,46 triệu doanh thu trong 12 tháng. Con số tổng trông khoẻ mạnh, nhưng tỷ lệ giữ chân chỉ 7,08%. Tôi xây bộ 3 dashboard giúp đội ngũ nhìn ra ai mang lại doanh thu, ai đang rời đi và nên giữ ai trước.
1. Bối cảnh
Doanh nghiệp bán điện thoại, máy tính bảng, laptop, đồng hồ thông minh và tai nghe qua kênh trực tuyến. Họ theo dõi được doanh thu theo tháng, nhưng không trả lời được:
Nhóm khách hàng nào đang tạo ra phần lớn doanh thu?
Khách mua xong có quay lại không, và rời đi sau bao lâu?
Sản phẩm, giá, thanh toán, vận chuyển ảnh hưởng thế nào đến hành vi mua?
2. Dữ liệu
Hạng mục | Nội dung |
|---|---|
Giai đoạn | 09/2023 – 09/2024 |
Quy mô | 9.465 khách hàng · 13.430 đơn hoàn tất |
Thông tin | Tuổi, giới tính, thành viên thân thiết, sản phẩm, giá, số lượng, add-on, thanh toán, vận chuyển, đánh giá |
Chỉ số tổng | Doanh thu 43,46 triệu · Rating TB 3,10 · Retention 7,08% |
3. Hành trình xử lý dữ liệu
Extract – lấy dữ liệu giao dịch và đánh giá sau mua.
Transform – làm sạch, chuẩn hoá ngày và add-on; chấm điểm RFM (Recency – Frequency – Monetary) để chia khách thành 11 phân khúc; dựng bảng cohort theo tháng mua đầu tiên.
Load – nạp dữ liệu sạch, bảng RFM và cohort vào mô hình Power BI.
Tính toán – DAX cho doanh thu, retention theo cohort, mức giảm retention theo tháng.
Visualize – 3 dashboard: Customer Trend Overview, Customer Group Analysis, Customer Retention Rate Analysis.
4. Dữ liệu kể gì?
Doanh thu tập trung vào vài phân khúc
Phân khúc (RFM) | Doanh thu |
|---|---|
Champions | 12,0 triệu |
Promising | 8,3 triệu |
Cannot Lose Them | 6,6 triệu |
Loyal | 5,7 triệu |
At Risk | 3,8 triệu |
6 phân khúc còn lại | 7,0 triệu |
Bốn phân khúc đầu tạo ra khoảng 75% doanh thu. “Cannot Lose Them” và “At Risk” – những khách từng chi nhiều nhưng lâu chưa quay lại – cộng lại hơn 10 triệu: đây là nhóm cần giữ trước tiên.
Giữ chân: rơi mạnh ngay sau lần mua đầu
Hầu hết khách chỉ mua một lần: khoảng 9,5 nghìn đơn là lần mua đầu tiên.
Sau tháng đầu, tỷ lệ quay lại chỉ còn khoảng 4–10% tuỳ cohort; cohort 09/2023 giữ được khoảng 9% đến tháng thứ 12.
Retention theo thời gian tăng dần từ 0,02% (09/2023) lên đỉnh 6,34% (08/2024) – chương trình giữ chân có tác dụng nhưng còn rất xa mức mong muốn.
Khách hàng mua gì và mua thế nào?
Yếu tố | Điều dữ liệu cho thấy | Gợi ý |
|---|---|---|
Sản phẩm | Smartphone dẫn đầu (~4,0 nghìn đơn), sau đó là tablet, laptop, smartwatch | Bán kèm phụ kiện, bảo hành cho smartphone |
Mức giá | ~9,4 nghìn đơn ở khoảng 300–1.000 | Thiết kế combo trong khung giá này |
Đánh giá | 3 sao chiếm nhiều nhất (~5,3 nghìn đơn) | Hỏi lý do ngay sau đánh giá trung tính |
Thanh toán | Credit Card và PayPal ngang nhau (~3,9 nghìn mỗi loại) | Ưu đãi qua hai kênh này |
Vận chuyển | Standard phổ biến nhất (~4,6 nghìn), các loại khác ~2,2 nghìn | Tối ưu chi phí và thời gian Standard |
Khách hàng | Senior và Adult chiếm đa số | Nội dung chăm sóc theo nhóm tuổi |
5. Từ phát hiện đến hành động
Chuỗi chăm sóc 30–60 ngày sau lần mua đầu – thời điểm khách dễ rời đi nhất.
Giữ Cannot Lose Them & At Risk: nhắc lại sản phẩm đã quan tâm, ưu đãi cá nhân hoá.
Nuôi dưỡng Promising (8,3 triệu) thành Loyal bằng chương trình thành viên.
Lắng nghe đánh giá 3 sao – nhóm trung tính lớn nhất, dễ rời đi nhưng cũng dễ cải thiện nhất.
6. Công cụ
Thành phần | Công cụ |
|---|---|
Làm sạch & chuẩn bị | Excel / Power Query |
Phân khúc & cohort | RFM scoring, bảng cohort |
Tính toán | DAX |
Trực quan hoá | Power BI – slicer theo thời gian, sản phẩm, phân khúc, thành viên |