Sẵn sàng đốt tiền mua data mới
Không phải ngẫu nhiên khi cho rằng, sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp BĐS thực chất là cuộc chiến của việc khai thác dữ liệu khách hàng. Doanh nghiệp nào sở hữu nguồn lực khách hàng tiềm năng lớn hơn sẽ có nhiều cơ hội hơn so với đối thủ và ngược lại. Tất nhiên hiệu quả chốt đơn còn đến từ kỹ năng chuyên môn, năng lực tư vấn và chốt đơn từ đội ngũ sale nhưng trong thời buổi dữ liệu khách hàng là “máu” như hiện nay, thì bên nào có nguồn data dồi dào, chất lượng, bên đó đã đi trước một bước.
Các đơn vị bất động sản không ngần ngại nhảy vào cuộc chiến tìm kiếm data. Trong đó, dễ thấy nhất là việc đốt tiền cho các kênh quảng cáo nhằm thu được tệp khách hàng tiềm năng nhanh chóng, dễ dàng. Một số đại lý khác chấp nhận chi tiền tổ chức các sự kiện offline mở bán giới thiệu sản phẩm, tham quan nhà mẫu nhằm thu hút khách quan tâm. Thực tế, việc tìm kiếm data khách hàng ngốn một nguồn chi phí khổng lồ của doanh nghiệp. Theo khảo sát thực tế, mức phí chi trả cho mỗi lead (khách hàng tiềm năng) trên Facebook đối với các dự án chung cư hiện nay vào khoảng từ 100.000- 20.000 đồng/lead. Cũng vậy, chi phí cho một click trên Google cũng rơi vào từ 20.000đồng - 100.000đồng. Riêng với data mua lại từ các bên khác, phí mua hoàn toàn dựa vào chất lượng data khách hàng, có khi rơi vào khoảng từ vài triệu đến hàng chục triệu cho 1000 data tiềm năng.Song chưa khai thác tối đa tiềm năng nguồn data sẵn cóĐốt tiền cho data khách mới là vậy nhưng nhiều doanh nghiệp, môi giới tỏ ra khá thờ ơ với nguồn data cũ. Lí do là bởi hầu hết các sale đều không có nhiều thời gian cho việc tư vấn, chăm sóc lâu dài đối với từng khách hàng cụ thể nếu họ không thực sự tiềm năng. Chưa kể do đặc thù sản phẩm giá trị lớn, đòi hỏi người mua phải suy nghĩ, cân nhắc lâu dài, việc chăm sóc, tư vấn khách hàng thường đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức của sale: từ việc gọi điện, nhắn tin tư vấn, đưa khách đi tham quan nhà mẫu, đến viết email gửi thông tin dự án, tư vấn thủ tục, chính sách bán hàng, phương án vay vốn…Thực trạng này dẫn đến hệ quả là có những doanh nghiệp sở hữu đến hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn data tuy nhiên sale không mấy mặn mà. Thay vào đó, họ chấp nhận chi tiền nhiều hơn cho quảng cáo, mua data mới với hi vọng nhanh chóng tìm kiếm được khách hàng nóng, đỡ mất thời gian, công sức chăm sóc nhóm khách hàng khổng lồ không rõ nhu cầu, không được phân loại, sàng lọc nằm trong tệp data cũ kia.Thờ ơ với data cũ, các doanh nghiệp BĐS có nguy cơ mất 30% doanh thu và tốn gấp 5 lần chi phí
Theo các chuyên gia Invespcro, nếu không tiếp cận lại nhóm khách hàng trong tệp data cũ, các chủ doanh nghiệp bất động sản có thể để lỡ mất một lượng đơn hàng đáng kể và khó xây dựng tệp khách hàng trung thành thực sự cho doanh nghiệp mình. Gartner Group- công ty nghiên cứu và tư vấn hàng đầu cho các doanh nghiệp tại Hoa Kỳ cũng cho biết có đến 30% doanh thu của các doanh nghiệp bất động sản hiện nay đều đến từ khách hàng cũ của họ. Trong khi đó, một doanh nghiệp muốn thu hút một khách hàng mới sẽ phải trả mức chi phí tốn kém gấp 5 lần so với việc chăm sóc khách hàng cũ.Đã đến lúc các doanh nghiệp BĐS cần nghiêm túc nghĩ về việc tối ưu doanh thu và chi phí trong khai thác data khách hàng. Có nên chăng việc đốt tiền cho cuộc chiến tìm khách mới trong khi lại hờ hững với mỏ vàng mang tên data cũ? Thực tế, có rất nhiều những rào cản khiến doanh nghiệp ngại khai thác data cũ như: tốn thời gian sàng lọc, phân loại data, việc phân bổ và quản lý data bị hạn chế do lượng sale BĐS nghỉ việc bất thường, không có công cụ hỗ trợ chăm sóc khách hàng chuyên sâu, mọi thao tác từ gọi điện, tư vấn, gửi mail… đều thủ công gây mất thời gian, công sức khiến sale mỏi mệt…Do đó, việc sử dụng các công cụ lưu trữ đồng bộ dữ liệu như CRM kết hợp cùng các giải pháp chăm sóc khách hàng tự động sẽ giúp các team sales được "chuyên môn hóa", chuyên sâu vào một dự án cụ thể để tối ưu doanh số cũng như nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng, hỗ trợ khai thác data khách hàng số lượng lớn với tỉ lệ chốt sale tăng từ 15-30%, bao gồm:
| CRM giúp doanh nghiệp lưu trữ và tận dụng tối đa dữ liệu khách hàng |
