Khách hàng bí mật có dự báo được sự hài lòng và doanh số? Kết quả nghiên cứu trên Journal of Retailing

Khách hàng bí mật (mystery shopping) là công cụ được nhiều chuỗi bán lẻ và dịch vụ dùng để giám sát chất lượng phục vụ và kỹ năng bán hàng. Điểm số của khách hàng bí mật thường được dùng để đánh giá cửa hàng, thưởng phạt nhân viên, và mặc định là phản ánh sự hài lòng của khách hàng thật. Một nghiên cứu công bố trên Journal of Retailing năm 2019 đã kiểm tra giả định này với dữ liệu quy mô lớn, và kết quả khiến nhiều nhà quản lý phải xem lại cách mình đang dùng công cụ [1].

Nghiên cứu được thực hiện thế nào?

Hai tác giả Gerald Blessing và Martin Natter dùng dữ liệu từ ba chuỗi bán lẻ dịch vụ. Chuỗi thứ nhất bán các dịch vụ giá trị cao, ít mua lặp lại (viễn thông, năng lượng, bảo hiểm), gồm 204 cửa hàng, mỗi cửa hàng được khách hàng bí mật ghé ba lần, và có 21.182 cuộc phỏng vấn khách hàng thật để so sánh. Hai chuỗi còn lại là các hệ thống đại lý uỷ quyền, với hàng nghìn lượt đánh giá trong nhiều năm, kèm dữ liệu doanh số và tỷ lệ chuyển đổi. Bảng đánh giá của khách hàng bí mật gồm hàng chục tiêu chí, cả cảm nhận chủ quan lẫn hành vi quan sát được.

Kết quả chính

Các tác giả không tìm thấy mối tương quan đáng kể giữa điểm của khách hàng bí mật với đánh giá của khách hàng thật, cũng như với doanh số. Họ kết luận thẳng: khách hàng bí mật không phải là đại diện tốt cho khách hàng thật. Trong khi đó, nghiên cứu xác nhận lại mối liên hệ đã được biết đến từ lâu giữa mức hài lòng của khách hàng thật và kết quả bán hàng.

Một phát hiện đáng chú ý khác là độ thống nhất giữa các khách hàng bí mật rất thấp: hai người chấm cùng một cửa hàng cho kết quả khác nhau đáng kể (hệ số tin cậy giữa người chấm chỉ khoảng 0,03–0,08). Điều này có nghĩa là điểm số phụ thuộc nhiều vào người chấm hơn là vào cửa hàng.

Khuyến nghị của các tác giả

Từ kết quả trên, Blessing và Natter đưa ra sáu khuyến nghị cho doanh nghiệp:

• Không dùng điểm khách hàng bí mật làm căn cứ duy nhất để đánh giá hiệu quả bán hàng.
• Ưu tiên dữ liệu về sự hài lòng của khách hàng thật, vì dữ liệu này dự báo được doanh số.
• Nâng độ tin cậy của chương trình bằng cách huấn luyện và kiểm soát chất lượng người chấm.
• Chuyển trọng tâm sang các hành vi quan sát được, thay vì cảm nhận chủ quan.
• Cân nhắc công nghệ ghi âm và phân tích hội thoại bán hàng để có dữ liệu chính xác hơn.
• Đối chiếu kết quả khách hàng bí mật với khảo sát khách hàng và ý kiến chuyên gia, thay vì dùng riêng lẻ.

Để hiểu vì sao điểm số của khách hàng bí mật có thể lệch với khách hàng thật, có thể nhìn thêm vào khảo sát của PwC với 15.000 người tiêu dùng: 60% khách sẽ ngừng giao dịch nếu bị phục vụ không thân thiện và 46% nếu nhân viên thiếu hiểu biết [2]. Thái độ thân thiện và sự hiểu việc là những điều một bảng kiểm khó ghi nhận đầy đủ.

Lưu ý: nghiên cứu dùng dữ liệu của doanh nghiệp nước ngoài và không có mẫu tại Việt Nam. Kết quả không phủ nhận giá trị của khách hàng bí mật, mà chỉ ra giới hạn của công cụ khi được dùng sai mục đích.

Góc nhìn của HT Training

Trong các dự án đánh giá chất lượng dịch vụ, HT Training dùng khách hàng bí mật đúng với thế mạnh của nó: kiểm tra xem tiêu chuẩn đã ban hành có được thực hiện đều ở mọi cơ sở hay không, với bảng kiểm tập trung vào hành vi quan sát được. Kết quả luôn được đọc cùng tiếng nói của khách hàng thật và được dùng để huấn luyện, không phải để phạt. Theo tinh thần Omotenashi, dịch vụ tốt nhất là dịch vụ diễn ra như nhau dù có ai đang quan sát hay không, và đó mới là điều cần đo.

Ở doanh nghiệp của bạn, điểm khách hàng bí mật và đánh giá của khách hàng thật có đang nói cùng một câu chuyện không?

Nguồn tham khảo

[1] Blessing, G. & Natter, M. (2019), Do Mystery Shoppers Really Predict Customer Satisfaction and Sales Performance?, Journal of Retailing, 95(3). sciencedirect.com

[2] PwC (2018), Experience is everything: Here’s how to get it right, Consumer Intelligence Series – khảo sát 15.000 người tiêu dùng tại 12 quốc gia. pwc.com/future-of-cx

#mysteryshopper #khachhangbimat #chamsockhachhang #chatluongdichvu #HTTraining