Tỷ lệ rời bỏ (churn rate hoặc customer attrition) là chỉ số sinh tử đối với các mô hình kinh doanh thuê bao (subscription) và dịch vụ SaaS (Reichheld & Schefter, 2000; Neslin et al., 2006). Tỷ lệ rời bỏ cao sẽ làm cạn kiệt nguồn thu và làm vô hiệu hóa mọi nỗ lực thu hút người dùng mới.
Chiến lược giảm churn
Doanh nghiệp phân tích dữ liệu hành vi sử dụng để phát hiện sớm các dấu hiệu giảm sút tương tác, từ đó kích hoạt các chiến dịch chăm sóc khách hàng chủ động trước khi họ rời đi.
Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.
Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].
Tài liệu tham khảo
Neslin, S. A., Gupta, S., Kamakura, W., Lu, J. X., & Mason, C. H. (2006). Defection detection: Measuring and understanding the predictive accuracy of customer churn models. Journal of Marketing Research, 43(2), 204-211. https://doi.org/10.1509/jmkr.43.2.204
Reichheld, F. F., & Schefter, P. (2000). E-loyalty: Your secret weapon on the web. Harvard Business Review, 78(4), 105-113.
Gợi ý tìm nhanh:
Đang tìm kiếm bài viết...
Không tìm thấy bài viết nào chứa từ khoá "". Hãy thử từ khoá khác nhé!
Bài viết đã lưu
Chưa có bài viết nào được lưu
Bấm biểu tượng chiếc thẻ bookmark trên các bài viết để lưu lại và đọc offline bất cứ khi nào bạn muốn.
Liên hệ Dy Khoa
Cần trao đổi về một bài viết, hợp tác hay phỏng vấn?
Để lại vài dòng, tôi sẽ phản hồi trong vòng 48 giờ. Phóng viên cần ý kiến chuyên gia gấp, vui lòng ghi rõ hạn chót trong nội dung.