Kohl’s, Khách hàng, và Phong cách mới của Chính xác ở Quy mô lớn năm 2025

CONDÉ NAST VÀ Deloitte Digital đã hợp tác để trình bày Tăng tốc Số hóa trong Thời đại của COVID, một loạt chín câu chuyện từ các nhà lãnh đạo doanh nghiệp toàn cầu đã đặt ra một con đường qua sự không chắc chắn.

Ở đây, Paul Gaffney, Giám đốc Công nghệ và Chuỗi cung ứng của Kohl’s, mô tả cách đại dịch đã thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của nhà bán lẻ: từ việc lập kế hoạch cho tương lai đến phản ứng nhanh chóng với dữ liệu thị trường gần thời gian thực.

Kohl’s bắt đầu vào năm 1962, và hiện nay có hơn 1,100 cửa hàng trên 49 tiểu bang, cũng như một doanh nghiệp kỹ thuật số phồn thịnh trên Kohls.com. Mặc dù nhà bán lẻ này đã phát triển qua nhiều thay đổi chiến lược, tài chính và lãnh đạo kể từ khi thành lập, nhưng luôn giữ vững giá trị cốt lõi: Đặt khách hàng lên đầu—điều mà Paul Gaffney luôn giữ làm ngôi sao phương bắc của mình. Tất cả mọi thứ tại công ty—từ phục vụ khách hàng tại cửa hàng truyền thống của Kohl’s, Kohls.com hoặc thông qua ứng dụng Kohl’s, đến việc hỗ trợ các đội ngũ nội bộ trong công việc họ làm hàng ngày cho công ty—đều tuân theo nguyên tắc này. 

Làm thế nào để đặt khách hàng lên đầu? Qua dữ liệu và hiểu biết. Bán lẻ truyền thống không thiếu dữ liệu về khách hàng, tuy nhiên, dữ liệu đó lịch sử được thu thập từ bên trong và giới hạn chỉ trong giao dịch. Giống như hầu hết các công ty trong ngành của mình, Kohl’s đã lâu đã phụ thuộc vào các luồng dữ liệu độc quyền để lập kế hoạch về các hoạt động như doanh số bán hàng hoặc mùa hàng; lập kế hoạch cho tương lai bằng cách khai thác hiệu suất quá khứ là một thực hành tiêu chuẩn cho các đội ngũ của công ty. 

Nhưng sau nhiều thế hệ có tính dự đoán tương đối, hành vi của khách hàng không còn đều đặn theo chu kỳ nữa; công nghệ đã chuyển trải nghiệm mua sắm cá nhân từ mức gia tăng giá trị đến mức cơ bản. Gaffney nhận ra rằng để đồng bộ với mong đợi của khách hàng sẽ có nghĩa là biến phương pháp của nhà bán lẻ trong việc hiểu họ. Phương pháp kế hoạch và thực hiện cổ điển sẽ cần thay đổi thành một cái gì đó đáng kể hơn và nhìn xa hơn. Mô hình mới: cảm nhận và phản ứng. 

Để cảm nhận, đòi hỏi một cái nhìn toàn diện về khách hàng của Kohl’s. Những danh mục sản phẩm liên quan—có thể hoặc không được Kohl’s mang—mà họ quan tâm là gì? Áp lực kinh tế hoặc sự khác biệt vùng miền đang thúc đẩy hành vi ra sao? Các luồng dữ liệu mới từ bên ngoài như thế này có thể mở khóa thông tin khách hàng tốt hơn, dẫn đến dịch vụ khách hàng tốt hơn. Đặt khách hàng lên đầu. Để tiến lên, Kohl’s đã mở rộng liên lạc. 

Hợp tác với đối tác bao gồm cả Deloitte Digital, Gaffney và đội ngũ bắt đầu tích hợp nhiều luồng dữ liệu bên ngoài—những cú click web đa dạng từ hàng triệu người tiêu dùng đa dạng, xu hướng chi tiêu qua nhiều ngành, dữ liệu phần trăm ví, thậm chí là các tín hiệu môi trường—vào một hồ bơi tập trung với dữ liệu nội bộ của Kohl’s. Trí tuệ nhân tạo (AI) sau đó có thể làm điều mà nó làm tốt nhất: nhận diện mô hình trong một bộ dữ liệu đột nhiên rộng lớn để đưa ra thông tin chính và phát triển mô hình dự đoán. Với những hiểu biết mới như thế này, Gaffney và đội ngũ Kohl’s có thể thử nghiệm những chiến lược tương đối  chưa được khám phá như nhanh chóng tung ra một danh mục sản phẩm mới phản ứng với các mô hình mua sắm thay đổi hoặc tối ưu hóa kết hợp sản phẩm tại các vị trí cửa hàng cụ thể phản ứng với hành vi tiêu dùng mới nổi bật ở vùng lân cận. Đến năm 2020, những hiểu biết dựa trên dữ liệu như thế này đã mang lại cho Gaffney và đội ngũ khả năng đặt khách hàng của Kohl’s lên trên hết mọi thứ. 

Và rồi, ngay khi tốc độ biến đổi dường như là có thể quản lý (nếu không phải dự đoán), đến đại dịch COVID. Mọi thứ, theo Gaffney, cả thay đổi và không thay đổi: “Chúng tôi luôn tập trung vào khách hàng,” ông nói, nhìn lại. “Đại dịch COVID đẩy nó lên một tầm cao mới.”

(Thực sự) gặp gỡ khách hàng nơi họ đang ở

Khi nhiều nhà bán lẻ đối mặt với việc đóng cửa cửa hàng để giúp làm chậm sự lây lan của COVID-19, nhiều tín hiệu dữ liệu truyền thống đã thay đổi tương ứng. Những nhu cầu ngay lập tức của người tiêu dùng rối bời, làm giảm giá trị của các xu hướng lịch sử. Quy định y tế địa phương không đồng đều, biến động đặt cả người mua sắm và nhà bán lẻ vào một vùng đất chưa được khám phá. Chu kỳ thời gian dự đoán đột ngột thu ngắn chỉ còn một ngày một lần. Làm thế nào Kohl’s có thể đặt khách hàng lên trên trong môi trường không chắc chắn như vậy? Điều đó thậm chí có nghĩa là gì? 

Ngay lập tức, lãnh đạo của Kohl’s tìm cách để điều chỉnh điều Gaffney mô tả là “nhu cầu phản ứng” với “khả năng phản ứng.” Hơn bao giờ hết, công việc của Gaffney và đội ngũ—kết hợp luồng dữ liệu nội bộ và bên ngoại để đánh giá nhu cầu của người tiêu dùng một cách tích cực và gần thời gian thực—là chìa khóa của chiến lược phản ứng của tổ chức. (Hoặc như Gaffney mô tả: “Làm thế nào chúng ta có thể tiếp tục phát triển cách chúng ta tiếp cận việc phát triển và mua sắm sản phẩm trong môi trường người tiêu dùng mới?”) 

Một câu trả lời: bằng cách gặp gỡ khách hàng nơi họ đang ở—đúng (cụ thể là: dịch vụ đón hàng tại lề đường, một thành công quan trọng từ sớm). Kohl’s đã lên kế hoạch cho tính năng này từ trước đại dịch COVID-19, nhưng việc tạm thời đóng cửa cửa hàng và tăng cường sự chú ý vào sức khỏe cá nhân đã làm tăng tính cấp bách. Với khả năng theo dõi và kết hợp các luồng dữ liệu bên ngoài, Kohl’s có thể đánh giá mong muốn và nhu cầu của người tiêu dùng đối với dịch vụ đón tại lề đường so với việc đến cửa hàng sau đó triển khai dịch vụ đón tại lề đường chính xác (và gần như ngay lập tức) nơi chúng cần nhất. 

Nhờ vào cơ sở đã đặt trước đại dịch, các phương pháp dịch vụ khách hàng mà trước đây có thể mất Kohl’s tháng để thử nghiệm và lặp lại, giờ đây chỉ mất vài tuần là đã hoạt động. Thay vì cố gắng lập kế hoạch cho tương lai, Kohl’s đang theo dõi một loạt rộng lớn các tín hiệu thị trường gần thời gian thực và nhanh chóng phản ứng chúng.

Nếu bạn là một trong những nhà bán lẻ toàn diện lớn nhất của quốc gia, bạn biết: triển khai chiến lược một cách tập trung, phẫu thuật là rất khác biệt so với việc thực hiện trên toàn tổ chức. Mở rộng chiến lược đến mức độ đó đòi hỏi sự cam kết từ tất cả các cấp độ của doanh nghiệp. Điều đó có nghĩa là thay đổi quan điểm từ việc đọc báo cáo lịch sử và phân tích dựa trên giả thuyết sang việc đưa ra quyết định tích hợp và tự động theo thời gian thực. Điều đó có nghĩa là tập trung vào quyết định ở cả cấp địa phương và quốc gia. May mắn cho Gaffney và đội ngũ, đại dịch không chỉ thay đổi hành vi người tiêu dùng; nó còn thay đổi tầm nhìn tại Kohl’s.

“Tôi nghĩ rằng đại dịch đã tăng tốc điều đó theo nhiều cách, không chỉ ở một cách cụ thể,” Gaffney nói. “Tôi nghĩ rằng nó đã tăng tốc sự mong đợi tích cực của mọi người. Tôi nghĩ nó đã đánh thức tất cả mọi người ở mọi cấp độ của tổ chức để nói, ‘Nếu chúng ta muốn trở thành tốt nhất trong việc giữ lời cam kết với cá nhân thực tế—khi vận hành một công ty ở quy mô này—chúng ta cần trở nên xuất sắc ở phong cách mới của Chính xác ở Quy mô lớn.’”

Thắng-lợi-lợi

Gaffney và đội ngũ tiếp tục làm việc với Deloitte Digital để chứng minh là việc phản ứng đối với dữ liệu sẽ giúp tổ chức không chỉ sống sót qua đại dịch mà còn phồn thịnh sau đó. Bằng cách tập trung vào các hành động dựa trên dự đoán và dữ liệu, Kohl’s đã có thể xác định và lập kế hoạch cho nhiều danh mục sản phẩm chưa được khám phá. 

Đối với Kohl’s, cảm nhận và phản ứng không chỉ là một chiến lược kinh doanh; đó là một hình thức mới của việc đặt khách hàng lên trên hết. Đối với khách hàng, các hoạt động dựa trên dữ liệu có nghĩa là nhu cầu của họ được đáp ứng trong thời gian thực—đôi khi thậm chí trước khi họ nhận ra mình cần gì. Và đối với nhân viên, các hoạt động dựa trên dữ liệu có nghĩa là ít thời gian phải lọc qua các báo cáo hơn, và nhiều thời gian hơn để khẳng định ảnh hưởng con người thực sự của họ đối với tổ chức. Tổ chức, nhân viên, khách hàng: thắng-lợi-lợi. 

“Tôi cảm nhận điều này mỗi ngày,” Gaffney nói, “COVID đã tăng tốc hành trình của chúng tôi để trở thành một tổ chức cảm nhận và phản ứng thay vì một tổ chức lập kế hoạch và thực hiện, và đó chính là điều làm cho chúng tôi hiệu quả hơn trong tương lai,” Gaffney nói. “Hiệu quả hơn với khách hàng của chúng tôi, hiệu quả hơn cho chính chúng tôi và hiệu quả hơn cho doanh nghiệp.” 

Các dữ liệu hỗ trợ cho dự đoán này tiếp tục tích lũy. 

Câu chuyện liên quan

Và Rồi Mọi Thứ Đều Thay Đổi

Về COVID, Khách Hàng và Một Trải Nghiệm UBS Mới Lạ