Mô hình IDIC là gì? 4 thành tố của mô hình IDIC

Nếu doanh nghiệp của bạn vẫn loay hoay với bài toán giữ chân khách hàng thì mô hình IDIC là gì chắc chắn là một câu hỏi đáng để tìm hiểu. 

Hãy cùng tìm hiểu cách xây dựng mối quan hệ khách hàng vững chắc với mô hình IDIC qua bài viết này của Leandix nhé!

Mô hình IDIC là gì?

Vào những năm 1990, khi tiếp thị đại trà dần mất đi hiệu quả, Peppers & Rogers đã đưa ra một phương pháp tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm, giúp doanh nghiệp không chỉ thu hút mà còn giữ chân khách hàng lâu dài. Từ đó, mô hình IDIC ra đời, trở thành kim chỉ nam cho chiến lược cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Mô hình IDIC tập trung cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua 4 giai đoạn Identify (Xác định) – Differentiate (Phân loại) – Interact (Tương tác) – Customize (Cá nhân hóa). Mô hình này rất hữu ích trong việc giúp doanh nghiệp tối ưu chiến lược tiếp thị và tăng tỷ lệ sinh lời từ việc giữ chân khách hàng. 

4 thành tố của mô hình IDIC là gì?

Identify – Nhận diện khách hàng

Bước đầu tiên của mô hình IDIC chính là nhận diện khách hàng, tức là thu thập và tổng hợp dữ liệu để hiểu rõ họ là ai, họ đến từ đâu, hành vi tiêu dùng của họ như thế nào. Nếu không có dữ liệu khách hàng đầy đủ và chính xác, doanh nghiệp khó có thể triển khai bất kỳ chiến lược marketing hoặc chăm sóc khách hàng nào một cách hiệu quả.

Thu thập dữ liệu khách hàng có thể thông qua thông tin cá nhân, hành vi mua sắm, lịch sử giao dịch và phản hồi dịch vụ của khách hàng. Các công cụ như CRM tích hợp AI, Google Analytics, mạng xã hội, hệ thống loyalty program và chatbot AI có thể hỗ trợ việc thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Dữ liệu khách hàng càng chi tiết, doanh nghiệp càng có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở các bước tiếp theo của mô hình IDIC. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải có một hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ ví dụ như hệ thống Leandix để đảm bảo thông tin thu thập được chính xác và có thể sử dụng hiệu quả.

Differentiate – Phân loại khách hàng

Không phải tất cả khách hàng đều có giá trị kinh tế và nhu cầu giống nhau, vì vậy phân loại giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực vào những nhóm khách hàng tiềm năng nhất. Việc phân loại khách hàng có thể dựa trên nhiều yếu tố như giá trị vòng đời khách hàng (CLV), mức độ trung thành, hành vi mua sắm, sở thích, nhu cầu hoặc thậm chí là khả năng phản hồi với các chiến dịch marketing.

Một số mô hình phân loại phổ biến bao gồm RFM (Recency, Frequency, Monetary) – phân loại khách hàng dựa trên tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng và thời gian mua gần nhất; hoặc ABC Analysis, trong đó khách hàng được chia thành nhóm A (khách hàng cao cấp), B (khách hàng trung bình), C (khách hàng ít giá trị).

Khi kết hợp với trí tuệ nhân tạo, công nghệ AI có thể giúp tự động hóa quá trình phân loại này bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng hành vi của khách hàng trong tương lai. Ví dụ, một hệ thống tích hợp AI như Leandix có thể giúp doanh nghiệp xác định khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ doanh nghiệp bằng số liệu thống kê. Từ đó, doanh nghiệp kích hoạt các chiến dịch giữ chân, chẳng hạn như gửi mã giảm giá hoặc đề xuất ưu đãi cá nhân hóa để kích thích họ quay lại mua sắm.

Interact – Tương tác với khách hàng

Đây là bước mà doanh nghiệp cần đối thoại được với khách hàng. Mục tiêu chính là tương tác với khách hàng bằng thái độ chân thành, lắng nghe và giải quyết khúc mắc của họ. Thương hiệu càng tích cực tương tác với khách hàng, mối quan hệ với khách hàng càng thân thiết thì sẽ càng có lợi thế trong việc thỏa mãn nhu cầu khách hàng. Về điểm này, ví dụ như Durex Việt Nam đã làm rất tốt trong việc tương tác với tệp khách hàng họ nhắm tới trên mạng xã hội.

Một chiến lược tương tác hiệu quả cần có sự kết hợp của nhiều kênh khác nhau, từ email marketing, tin nhắn SMS, chatbot, mạng xã hội, website, đến các cuộc gọi chăm sóc khách hàng. Điều quan trọng là doanh nghiệp cần hiểu rõ customer journey (hành trình khách hàng) để có thể tiếp cận họ vào đúng thời điểm, đúng kênh và với nội dung phù hợp. Nếu một khách hàng thường xuyên mở email nhưng không nhấp vào đường link sản phẩm, doanh nghiệp nên điều chỉnh nội dung email để làm tăng tỷ lệ chuyển đổi, chẳng hạn như bổ sung video demo hoặc hình ảnh trực quan hơn.

Customize – Cá nhân hóa

Đây chính là bước cuối cùng và quan trọng nhất trong mô hình IDIC, nơi doanh nghiệp có thể tận dụng toàn bộ dữ liệu thu thập được để điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ và chiến lược tiếp cận theo từng khách hàng riêng lẻ.

Cá nhân hóa có thể áp dụng theo nhiều cách khác nhau, từ đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng, gửi thông báo ưu đãi phù hợp, đến tùy chỉnh nội dung website theo sở thích cá nhân. Một ví dụ điển hình là các nền tảng thương mại điện tử như Amazon hay Shopee sử dụng AI để hiển thị danh sách sản phẩm gợi ý theo hành vi tìm kiếm của người dùng, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi đáng kể.

Tất nhiên, cá nhân hóa cũng cần được thực hiện một cách hợp lý để tránh gây cảm giác xâm phạm quyền riêng tư của khách hàng. Doanh nghiệp cần có chiến lược thu thập và sử dụng dữ liệu một cách minh bạch, đồng thời cho phép khách hàng kiểm soát mức độ cá nhân hóa mà họ mong muốn.

Kết luận

Tuy còn nhiều hạn chế chủ yếu về chi phí cao, IDIC vẫn là công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ thân thiết bền vững với khách hàng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu dịch vụ cũng như sản phẩm phục vụ tới khách hàng. Đây vừa là mục tiêu lớn nhất của doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp B2C, cũng vừa là lợi thế cạnh tranh trên thị trường. 

Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp ứng dụng mô hình IDIC hiệu quả, hệ thống chuyển đổi số tích hợp AI của Leandix có thể làm hài lòng bạn, từ tối ưu hóa dữ liệu khách hàng, quản trị nhân sự đến hỗ trợ marketing.  

Liên hệ ngay với Leandix để bắt đầu hành trình chuyển đổi số một cách thông minh và hiệu quả nhất nhé!

Thông tin liên hệ:

Email: [email protected]

Hotline: 0866 619 921

Địa chỉ: Tầng 08 Pearl Plaza, 561A Điện Biên Phủ, P.25, Q.Bình Thạnh, TP. Hồ Chí Minh

Facebook: Leandix AI – Giải pháp tăng doanh số với AI