Doanh nghiệp F&B luôn chật vật để thực sự thấu hiểu khách hàng. Những quyết định marketing cảm tính thường dẫn đến lãng phí ngân sách. Luckin Coffee đã giải quyết bài toán này bằng cách biến mỗi giao dịch thành một cơ hội thu thập dữ liệu quý giá.
Luckin Coffee xây dựng “mỏ vàng” dữ liệu bằng mô hình kinh doanh “chỉ qua ứng dụng”. Mỗi coupon và đơn hàng đều giúp họ thu thập thông tin, xây dựng chân dung khách hàng 360 độ[1] để cá nhân hóa marketing và tăng trưởng đột phá.
Nền tảng cho mọi chiến lược của Luckin chính là mô hình kinh doanh “App-only” – chỉ đặt hàng qua ứng dụng. Điều này buộc 100% khách hàng phải tương tác trong một hệ sinh thái kỹ thuật số[2] do hãng kiểm soát. Mỗi cú nhấp chuột, mỗi đơn hàng, mỗi lần sử dụng coupon đều được ghi lại cẩn thận.
Những chương trình khuyến mãi như coupon 9.9 hay mua 1 tặng 1 không chỉ là công cụ bán hàng. Chúng thực chất là những bài kiểm tra A/B[3] quy mô lớn. Luckin có thể biết chính xác phân khúc khách hàng nào nhạy cảm về giá, ai sẵn sàng thử sản phẩm mới, và ai chỉ mua hàng khi có ưu đãi sâu.
Từ đó, một chân dung khách hàng 360 độ được hình thành. AI của Luckin biết bạn là “cú đêm” hay dậy sớm, thích latte ngọt hay americano đắng, thường đi một mình hay theo nhóm. Dữ liệu này cho phép họ cá nhân hóa marketing đến mức đáng kinh ngạc, gửi thông báo đẩy về món bạn yêu thích ngay đúng thời điểm bạn có khả năng mua nhất.
Tái cấu trúc chi phí: AI “chọn mặt bằng” và tối ưu vận hành
Chi phí mặt bằng tại các vị trí đắc địa luôn “nuốt chửng” lợi nhuận của ngành F&B. Việc mở cửa hàng sai vị trí có thể dẫn đến thất bại nhanh chóng. Luckin đã dùng AI để tìm ra những “viên kim cương ẩn” – các vị trí hiệu quả mà không ai ngờ tới.
Luckin Coffee sử dụng AI để tái cấu trúc chi phí bằng cách chọn mặt bằng giá rẻ nhưng có lưu lượng khách hàng tiềm năng cao. Mô hình “Big Data Site Selection” và tối ưu hóa nhân sự giúp họ giảm đáng kể chi phí vận hành, tạo lợi thế cạnh tranh.
Trong khi Starbucks chọn những góc phố vàng, tạo không gian trải nghiệm, Luckin lại có chiến lược khác biệt. Họ ưu tiên các cửa hàng nhỏ, chi phí thấp, tập trung vào mô hình nhận hàng (pick-up) và giao đi (delivery). Vị trí không cần phải đẹp nhất, chỉ cần thuận tiện nhất cho tệp khách hàng mục tiêu.
Đây là lúc mô hình “Big Data Site Selection”[4] phát huy tác dụng. AI của Luckin phân tích hàng loạt dữ liệu: mật độ dân cư văn phòng, dữ liệu giao thông, vị trí đối thủ cạnh tranh, thậm chí cả dữ liệu từ các ứng dụng giao đồ ăn. Hệ thống sẽ đề xuất các địa điểm tối ưu, cân bằng giữa giá thuê và lượng khách hàng tiềm năng, giúp giảm chi phí mặt bằng một cách ngoạn mục.
Không chỉ vậy, AI còn giúp tối ưu hóa nhân sự tại cửa hàng. Bằng cách dự đoán chính xác giờ cao điểm dựa trên dữ liệu lịch sử, hệ thống sẽ tự động lên lịch làm việc cho nhân viên. Điều này đảm bảo cửa hàng luôn có đủ người phục vụ vào lúc đông khách và tránh lãng phí nhân lực vào giờ thấp điểm.
Chiến lược “gây nghiện”: Giữ chân khách hàng bằng dữ liệu
Khách hàng trong ngành F&B thường dễ thay đổi và thiếu trung thành. Chi phí để tìm kiếm một khách hàng mới luôn cao hơn nhiều so với việc giữ chân khách cũ. Luckin đã biến việc uống cà phê thành một thói quen, một “trò chơi” gây nghiện trên ứng dụng.
Luckin Coffee giữ chân khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu để tạo ra các ưu đãi “gây nghiện”, vòng lặp lan truyền (viral loop)[5], và các yếu tố trò chơi hóa (gamification)[6] trong ứng dụng, biến việc mua hàng thành một thói quen khó bỏ.
Luckin không bán cà phê, họ bán một thói quen. Dữ liệu hành vi mua sắm cho phép họ tạo ra những ưu đãi mang tính “gây nghiện”. Ví dụ, một coupon giảm giá được gửi đều đặn vào sáng thứ Hai hàng tuần sẽ tạo ra một phản xạ có điều kiện. Hay các thử thách như “uống 5 ly trong tuần để nhận 1 ly miễn phí” thúc đẩy khách hàng quay trở lại liên tục.
Điểm nhấn đặc biệt là vòng lặp lan truyền (viral loop). Chiến lược “chia sẻ để nhận coupon” là một nước đi thiên tài. Nó biến mỗi khách hàng hiện tại thành một người quảng bá thương hiệu. Chi phí marketing gần như bằng không nhưng hiệu quả lại vô cùng lớn, giúp Luckin mở rộng cơ sở người dùng với tốc độ chóng mặt.
Bên cạnh đó, các yếu tố trò chơi hóa (gamification) như tích điểm, lên hạng thành viên, hay nhận huy hiệu đặc biệt cũng được tích hợp. Những điều này tạo ra sự hứng thú và cảm giác đạt được thành tựu, khiến khách hàng muốn mở ứng dụng mỗi ngày. Mục tiêu cuối cùng là định vị Luckin thành lựa chọn cà phê mặc định trong tâm trí người dùng.
“Lò ấp” sản phẩm bùng nổ: Từ dữ liệu đến cốc cà phê triệu đô
Việc ra mắt một sản phẩm mới luôn đầy rủi ro và tốn kém. Một sản phẩm thất bại có thể gây tổn thất lớn về chi phí và hình ảnh thương hiệu. Luckin đã loại bỏ yếu tố may rủi bằng cách để dữ liệu quyết định sản phẩm nào sẽ trở thành “bom tấn”.
Luckin Coffee sử dụng AI để khai phá dữ liệu, phát hiện xu hướng và phát triển sản phẩm mới với tỷ lệ thành công cao. Case study “Sinh Dừa Latte” là minh chứng cho quy trình R&D dựa trên dữ liệu, giảm thiểu rủi ro thất bại.
Case study kinh điển nhất chính là sự ra đời của “Sinh Dừa Latte” (Coconut Latte). Thay vì dựa vào cảm tính của đội ngũ R&D, Luckin đã để AI làm việc. Hệ thống AI đã thực hiện khai phá dữ liệu (data mining)[7] trên mạng xã hội và các diễn đàn trực tuyến. Nó phát hiện ra một xu hướng đang lên: sự kết hợp giữa hai từ khóa “dừa” và “cà phê” ngày càng được thảo luận nhiều.
Đây chính là tín hiệu vàng. Từ ý tưởng này, quy trình R&D dựa trên dữ liệu được khởi động. Luckin không vội vàng ra mắt toàn quốc. Họ tạo ra vài phiên bản sản phẩm và tiến hành thử nghiệm A/B trên một nhóm khách hàng nhỏ được lựa chọn qua ứng dụng. Phản hồi được thu thập ngay lập tức, công thức được tinh chỉnh, và chỉ khi dữ liệu cho thấy tỷ lệ mua lại và đánh giá tích cực rất cao, sản phẩm mới chính thức được tung ra thị trường.
Cách tiếp cận này giúp giảm thiểu rủi ro đến mức tối đa và đảm bảo tỷ lệ thành công vượt trội. “Sinh Dừa Latte” sau đó đã bán được hơn 300 triệu ly, trở thành một trong những sản phẩm thành công nhất lịch sử thương hiệu.
Kiểm soát chuỗi cung ứng: AI dự báo nhu cầu đến từng giờ
Lãng phí nguyên vật liệu và quản lý tồn kho kém hiệu quả là cơn ác mộng của ngành F&B. Hết hàng thì mất khách, trong khi thừa hàng thì lỗ vốn. AI của Luckin đã trở thành một “nhà tiên tri”, giúp dự báo nhu cầu với độ chính xác đáng kinh ngạc.
Luckin Coffee ứng dụng AI để kiểm soát chuỗi cung ứng thông qua hệ thống dự báo nhu cầu chính xác. AI phân tích dữ liệu lịch sử, thời tiết và sự kiện để điều phối nguyên liệu, giảm lãng phí và tối ưu hóa chi phí tồn kho.
Luckin đã xây dựng một hệ thống dự báo nhu cầu (demand forecasting)[8] hoàn toàn tự động do AI điều khiển. Hệ thống này có khả năng dự báo doanh số của từng cửa hàng, cho từng món nước, theo từng khung giờ trong ngày. Nó không chỉ dựa vào dữ liệu bán hàng lịch sử.
AI còn phân tích các biến số phức tạp khác như dự báo thời tiết (trời nóng sẽ bán nhiều đồ uống đá hơn), các sự kiện đặc biệt tại địa phương (một buổi hòa nhạc gần đó), hay thậm chí là các ngày lễ. Tất cả dữ liệu này được tổng hợp để đưa ra dự báo chính xác nhất có thể.
Dựa trên dự báo này, hệ thống sẽ tự động điều phối việc chuẩn bị và vận chuyển nguyên liệu thô như hạt cà phê, sữa tươi, siro đến từng cửa hàng. Điều này giúp giảm thiểu tình trạng lãng phí thực phẩm và tối ưu chi phí tồn kho. Hơn nữa, việc có dự báo chính xác và cam kết đơn hàng lớn giúp Luckin có lợi thế đàm phán giá tốt hơn rất nhiều với các nhà cung cấp.
Kết luận: Bài học từ chiến lược lấy AI làm trọng tâm
Câu chuyện hồi sinh và trỗi dậy của Luckin Coffee không phải là may mắn. Đó là kết quả của một chiến lược kinh doanh được tính toán kỹ lưỡng, lấy dữ liệu và trí tuệ nhân tạo làm kim chỉ nam cho mọi hoạt động. Từ việc thu hút khách hàng, lựa chọn mặt bằng, phát triển sản phẩm cho đến vận hành chuỗi cung ứng, mọi quyết định quan trọng đều được dẫn dắt bởi những phân tích dữ liệu sâu sắc.
Thành công của Luckin Coffee là một bài học đắt giá, đặc biệt cho các doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt. Nó cho thấy tầm quan trọng của việc đầu tư xây dựng tài sản dữ liệu và mạnh dạn ứng dụng công nghệ để tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Trong kỷ nguyên số, doanh nghiệp nào nắm giữ và biết cách khai thác dữ liệu, doanh nghiệp đó sẽ nắm giữ tương lai.
Tham khảo
[1] Chân dung khách hàng 360 độ: Là việc tổng hợp toàn bộ dữ liệu về một khách hàng từ mọi điểm chạm (mua sắm, website, mạng xã hội, chăm sóc khách hàng) để tạo ra một cái nhìn toàn diện, giúp doanh nghiệp hiểu sâu sắc và cá nhân hóa trải nghiệm. Tìm hiểu thêm
[2] Hệ sinh thái kỹ thuật số: Là một mạng lưới các công ty, cá nhân, ứng dụng, và dữ liệu được kết nối với nhau thông qua một nền tảng kỹ thuật số chung, tạo ra giá trị tương hỗ cho tất cả các bên tham gia. Tìm hiểu thêm
[3] Kiểm tra A/B (A/B testing): Là một phương pháp thử nghiệm bằng cách so sánh hai phiên bản (A và B) của một yếu tố (như quảng cáo, giao diện ứng dụng) để xác định phiên bản nào hiệu quả hơn trong việc đạt được một mục tiêu cụ thể. Tìm hiểu thêm
[4] Big Data Site Selection: Là quá trình sử dụng phân tích dữ liệu lớn (big data) về các yếu tố như nhân khẩu học, giao thông, hành vi tiêu dùng và đối thủ cạnh tranh để xác định vị trí kinh doanh tối ưu nhất. Tìm hiểu thêm
[5] Vòng lặp lan truyền (Viral loop): Là một cơ chế mà trong đó người dùng hiện tại của một sản phẩm hoặc dịch vụ sẽ thực hiện hành động giúp thu hút người dùng mới, tạo ra một chu kỳ tăng trưởng tự nhiên và liên tục. Tìm hiểu thêm
[6] Trò chơi hóa (Gamification): Là việc áp dụng các yếu tố và cơ chế thiết kế của trò chơi (như điểm thưởng, bảng xếp hạng, huy hiệu) vào các bối cảnh không phải trò chơi nhằm tăng cường sự tương tác và động lực cho người dùng. Tìm hiểu thêm
[7] Khai phá dữ liệu (Data mining): Là quá trình sử dụng các thuật toán máy tính để sàng lọc qua các tập dữ liệu lớn nhằm xác định các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích mà con người khó có thể tự phát hiện. Tìm hiểu thêm
[8] Hệ thống dự báo nhu cầu (Demand forecasting): Là quá trình sử dụng các phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố khác (thời tiết, sự kiện) để ước tính nhu cầu của khách hàng đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ trong tương lai. Tìm hiểu thêm
Câu hỏi thảo luận
- Theo bạn, doanh nghiệp F&B tại Việt Nam có thể học hỏi và áp dụng mô hình của Luckin Coffee như thế nào?
- Bạn có biết ví dụ nào khác về việc ứng dụng AI và dữ liệu lớn thành công trong kinh doanh không? Hãy chia sẻ nhé!