“Cuộc cách mạng tiếp theo sẽ là về tâm lý (của con người), chứ không phải công nghệ”

**Tỷ lệ thất bại của khởi nghiệp là 90%**

Tính từ giai đoạn ý tưởng hình thành cho đến khi ra thị trường 10 năm (Theo báo cáo năm 2019 của SBA, Hoa Kỳ). Giai đoạn early stages (0-2 năm) và giai đoạn growth (2-5 năm) chứng kiến cái chết của hơn 70% startups. Như vậy nguyên nhân lớn nhất của thất bại là gì? Là việc startup không tìm được điểm dung hòa giữa sản phẩm và thị trường là nguyên nhân lớn nhất (Theo báo cáo hàng năm của Pew Research Center). Khi mổ xẻ cụ thể hơn, thì việc thất bại khi không tìm được điểm dung hòa sẽ xảy ra trong 02 giai đoạn:

  1. Các tính năng của sản phẩm không đáp ứng được nhu cầu của người dùng ở giai đoạn early stage (dưới 2 năm)
  2. Khi startup scale up để đưa sản phẩm đến tệp người dùng phổ thông và chiến đấu để đánh chiếm thị phần thị trường (2-5 năm). Thất bại ở giai đoạn này chia thành 2 nguyên nhân chính:
  • Khả năng Sản xuất & Nâng cấp sản phẩm không đáp ứng được nhu cầu thị trường
  • Chi phí Customer acquisition & Retention trở nên quá lớn

Trong khuôn khổ chuyên đề này, mình sẽ tập trung vào việc giải thích ứng dụng Khoa học hành vi vào quá trình phát triển và cải tiến sản phẩm, cũng như các phương pháp và case studies thành công. Các vấn đề về liên quan đến mô hình kinh doanh, vận hành, founding team, vốn … sẽ không được đề cập trong nội dung chuyên đề này.

Vấn đề phát triển sản phẩm không phù hợp với nhu cầu của thị trường ở giai đoạn early stage startup

Rất nhiều startup gặp vấn đề này, nhận xét của mình là các founders quá tập trung vào “fail fast” để “pivot”, mà quên mất tại sao mình phải fail fast? Cũng không quá khó hiểu về mặt tâm lý hành vi: mang theo niềm tự hào là dân startup, đa phần còn trẻ, và các “thần tượng” trong giới khởi nghiệp được truyền thông vinh danh đều thành công lúc còn rất trẻ – Tuy nhiên đây là là Survivor bias (thiên kiến của những kẻ sống sót), sự thật là các founder có thể thành công và duy trì ở độ tuổi trẻ là rất ít; theo báo cáo của HBR thì độ tuổi thành công và độ tuổi sáng lập doanh nghiệp của founders có 1 khoảng cách khá xa: Đơn cử như Steve Jobs và Apple: Dù thành lập Apple từ rất sớm, nhưng phải đến năm 42 tuổi, sau khi bị đá khỏi Apple và quay trở lại, ông mới dẫn dắt Apple và chế tạo ra iPod, sản phẩm mở đầu cho “kỷ nguyên Apple”. Cho nên trong tư duy mặc định của bản thân các founders và các investors & stakeholders nữa, thì làm startup là phải năng động, phải mạnh mẽ, phải nhanh nhạy, phải giỏi tất cả mọi thứ để có thể thay đổi thế giới và GET RICH QUICK cho nên cứ cắm đầu làm, làm và làm liều. Đây cũng không phải chỉ là tâm lý ở Việt Nam, mà là tâm lý chung của giới khởi nghiệp toàn thế giới. Theo nghiên cứu của Giáo sư Tom Eisenman (HBR, 2021), 2 / 3 số startups được đầu tư không mang lại lợi nhuận kỳ vọng cho các nhà đầu tư.Ok, back lại vấn đề chính. Việc đưa MVP ra thị trường để thực hiện 2 mục tiêu sau:

  • Kiểm nghiệm sự hòa hợp tính năng sp và nhu cầu của khách hàng.
  • Xây dựng & kiểm nghiệm “hành trình khách hàng”

Và khi cố gắng hoàn thiện và đưa MVP ra thị trường để test một cách quá gấp rút, các founder đối mặt với 03 hạn chế:

  • Chỉ có các giả thiết đã được (tạm) hiện thực hóa thành giải pháp,
  • Thời gian kiểm nghiệm thị trường ngắn,
  • Kênh và phương án marketing test hạn chế

03 hạn chế này khiến dữ liệu thu được vốn đã ít, và giá trị mang lại càng ít cho các founder, và các founders sẽ lựa chọn dựa vào “cảm giác” để quyết định hướng đi tiếp theo của sản phẩm và cách xâm nhập thị trường.NHƯ VẬY TA CẦN LÀM GÌ ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ CHÍNH MÀ KHÔNG BỊ TRỞ NGẠI BỞI 03 HẠN CHẾ TRÊN?

  • Tin vui là với 03 hạn chế trên, nếu bạn có kinh nghiệm, tiền bạc và quan hệ thì nó sẽ không tồn tại ở giai đoạn early stage.
  • Còn tin buồn là: bạn có thể hội đủ 03 yếu tố trên khi bạn ở độ tuổi 40-45 tuổi, sau 15-20 năm tích lũy kinh nghiệm, kiến thức & quan hệ.

Như vậy, hãy coi 3 hạn chế trên là đương nhiên trên con đường khởi nghiệp, thì với tư duy cắm đầu đi “fail fast” mà không có các bước chuẩn bị trước, những hạn chế trên sẽ là rất lớn, và ngay cả bạn có thần rùa phù hộ (bên cạnh những yếu tố khác) và vượt qua giai đoạn đầu, thì các hạn chế này cũng sẽ bị nhân rộng rất nhiều lần ở các giai đoạn sau, và cái giá phải trả để pivot khi gặp sai lầm sẽ lớn hơn rất nhiều. Nhiều startup gọi vốn được triệu đô trong năm thứ 1-2 cũng chết ở đây (ở nước Mỹ thôi, theo 1 cây đa của làng VC Việt Nam thì khi tham chiếu sang Việt Nam thì mức vốn gọi được tương đương năm 1-2 cỡ 100-300k USD)Chính vì vậy, để rút ngắn được quá trình “đổi thời gian lấy kinh nghiệm”, các startup founders cần phải có góc nhìn nghiên cứu nghiêm túc về khách hàng và thỉ trường.Các founders cần nghiêm túc tìm hiểu DỮ LIỆU mà khách hàng cung cấp, và chuẩn bị một nền tảng kiến thức thật vững chắc về thị trường và người tiêu dùng của mình. Về cơ bản, có 03 định dạng: dữ liệu “SAY”, dữ liệu “DO”, và dữ liệu “WHY”. Mình sẽ trình bày cơ bản dưới đây các lỗi lầm hay mắc phải và phương án khắc phục:

1. Dữ liệu SAY – “Nói”

Đây là dữ liệu mà bạn có được khi bạn “hỏi” các khách hàng tiềm năng, và sai lầm đầu tiên đến từ việc “hỏi như thế nào?”. Như câu quote nổi tiếng của Henry Ford

“Nếu bạn hỏi khách hàng họ muốn gì, họ sẽ trả lời là họ muốn những con ngựa chạy nhanh hơn”.

Ý bạn cần hiểu ở đây là NGHĨA ĐEN trước đã – tức là đừng hỏi khách hàng những câu ngu ngốc!Hai sai lầm chính của các founders hay mắc giai đoạn này, theo các nguyên tắc của khoa học hành vi, là:Áp đặt ý kiến chủ quan của bản thân lên người dùng, bỏ qua các tín hiệu và thông tin cần thiết cho việc phát triển sản phẩm. Điều này do Confirmation Bias (Thiên kiến xác nhận) gây ra, vì founders tập trung tìm kiếm và phân tích những thông tin xác nhận niềm tin hiện thời của họ và bỏ qua những thông tin chống lại nó.Không thể xác định chính xác các thông tin về FUD của người dùng tiềm năng với các sản phẩm mà họ đang sử dụng trên thị trường và xây dựng một hành trình khách hàng tối ưu.(F = Fear – Nỗi sợ, U = Uncertainty – Sự không chắc chắn, D = Doubt – Sự lo lắng)

2. Dữ liệu DO – “Làm”

Là dữ liệu khách hàng đang sử dụng sản phẩm của bạn, hoặc của đối thủ như thế nào.

DO (1) – KHÁCH HÀNG ĐANG LÀM GÌ VỚI SẢN PHẨM (CỦA BẠN HAY CỦA ĐỐI THỦ) VẬY?

Đây là lý do tại sao các nhà đầu tư sẽ quăng hồ sơ các startup với mấy câu tuyên ngôn đại loại như “Bọn em là duy nhất, là số một, là đầu tiên trên thị trường!” vào sọt rác. Vì các founders đấy quá ngây thơ!

“Không có khô mực nướng để uống kèm bia? Tôi uống bia với lạc, với thịt trâu gác bếp, thậm chí bia kèm rượu cũng được!”

Mr. Lê Thái Dương nói ?Startup là nơi được kỳ vọng làm ra sản phẩm thay thế ưu việt hơn, cạnh tranh với các giải pháp có sẵn trên thị trường dành cho khách hàng. Tuy các giải pháp hiện có, có thể không giải quyết tối ưu các vấn đề (FUD) của khách hàng; nhưng để cạnh tranh với sự quen thuộc của các sản phẩm cũ trong tâm trí khách hàng, cũng như nguồn lực sẵn có của các đối thủ cạnh tranh, startups sẽ cần cố gắng rất nhiều đấy!

DO (2) – CÁC ĐỐI THỦ CẠNH TRANH ĐANG ĐƯA SẢN PHẨM CỦA MÌNH TỚI KHÁCH HÀNG NHƯ THẾ NÀO (MARKETING VÀ SALE)? TẠI SAO CÁC ĐỐI THỦ LẠI KHÔNG ĐI VÀO NHỮNG KÊNH MÀ BẠN ĐỊNH ĐI?

Hãy nghiên cứu kỹ rồi hãy trả lời 2 câu hỏi trên nhé!Giải pháp: Nghiên cứu THẬT KỸ LƯỠNG những sản phẩm của các đối thủ cạnh tranh. Cách khách hàng dùng chúng như thế nào?Cách các đối thủ cạnh tranh chính trên thị trường đang làm marketing và sale ra sao?Những kiến thức mà founders khám phá ra sẽ chỉ ra các định hướng tốt và quan trọng là cả những sai lầm, thiếu sót trong sản phẩm và cách làm thị trường của các đối thủ để startup có thể giảm thiểu được rất nhiều rủi ro và nguồn lực khi phát triển sản phẩm và kênh bán.

3. Tại sao lại là WHY?

Ngày nay, chúng ta đang sống với những chiếc điện thoại trong túi còn mạnh hơn cả những hệ thống đã đưa con tàu vũ trụ đầu tiên lên mặt trăng. Liên minh Viễn thông Quốc tế ước tính khoảng một nửa dân số thế giới (~3,6 tỷ người) đã trực tuyến vào năm 2016.Xuất hiện trong mọi khía cạnh cuộc sống, công nghệ đóng vai trò không thể thiếu trong cuộc sống của con người:

  • Đồng hồ báo thức trên điện thoại đánh thức ta dạy mỗi sáng
  • Chúng ta ngủ thiếp đi trong khi xem Netflix hoặc video trên Youtube.

Mỗi ngày của chúng ta bắt đầu và kết thúc với công nghệ. Cho dù đó là điện thoại trong túi bạn, máy tính trên bàn làm việc, mã QR bạn thanh toán tại quán cafe hay chiếc xe Grab đưa bạn đến văn phòng, thật khó để nhớ lại thời điểm mà cả một ngày trôi qua mà bạn không có tương tác nào với các thiết bị công nghệ. Do đó, công nghệ ảnh hưởng rất nhiều đến quyết định của chúng ta và nếu được xử lý đúng cách, công nghệ có thể giúp chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn.

Tuy nhiên, đã có hàng trăm ứng dụng học ngoại ngữ, đặt phòng, mua / bán theo nhóm, theo dõi chỉ số thể chất trên thị trường. Sản phẩm của bạn có thể trông tuyệt vời và có tất cả các tính năng mà người dùng muốn, nhưng điều đó sẽ không khác biệt so với đối thủ cạnh tranh của bạn. Đã qua rồi cái thời mà tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng tuyệt vời và một sản phẩm được thiết kế đẹp mắt. Đó là quá nhiều sản phẩm tương tự trên thị trường, và người dùng mong đợi nhiều hơn thế.

Khi đào sâu vào nghiên cứu, mình phát hiện ra rằng 95% suy nghĩ, cảm xúc của chúng ta xảy ra TRƯỚC KHI chúng ta nhận thức được chúng. Tuy nhiên, phần lớn công nghệ hiện đại được xây dựng dựa trên 5% còn lại: phần mà người dùng có thể nói rõ khi họ được phỏng vấn, khi họ điền vào bản khảo sát hoặc khi họ cung cấp phản hồi về những gì họ nghĩ về phiên bản tiếp theo của sản phẩm nên bao gồm những tính năng nào. Những câu chuyện mà người dùng kể cho chúng ta thường là những câu chuyện để hợp lý hóa quyết định của họ.

  • Họ đã làm “Y” vì “X”.
  • Nếu bạn muốn họ làm Y nhiều hơn, hãy đưa thêm X vào sản phẩm.

Bạn làm những gì người dùng yêu cầu, nhưng kết quả là bạn thấy mình đang chạy lòng vòng.Julie O’Brien, Giám đốc Thay đổi Hành vi tại Weight Watchers cho biết:

“Cách chúng ta thường xây dựng công nghệ và điều hành các công ty khởi nghiệp phản ánh cách chúng ta làm mọi thứ khác trong xã hội: hỏi mọi người xem họ cần gì và cung cấp cho họ. Hoặc lấy phỏng đoán của bản thân về những gì mọi người cần và sau đó sử dụng trực giác để xây dựng thứ mà chúng ta nghĩ họ cần”

Không phải người dùng đang cố ý lừa dối bạn đâu. Vì phần lớn việc ra quyết định của chúng ta xảy ra bên ngoài sự nhận thức có ý thức của não bộ. Bạn đã yêu cầu người dùng giải thích về những hành vi mà bản thân họ không thực sự hiểu.Julie nói thêm

“Khi bạn làm điều này, nó sẽ dẫn đến việc tạo ra các sản phẩm hoạt động kém hiệu quả vì chúng không tính đến cách con người đưa ra quyết định. Thay vào đó, chúng được xây dựng dựa trên các giả định của chúng ta và những gì người dùng nói với chúng ta, nhưng người dùng cũng không biết họ muốn gì. “

Vào những năm 1960, một số nhà nghiên cứu đã tiến hành một thí nghiệm kinh điển về não bộ và họ đã đoạt giải Nobel. Họ chọn những bệnh nhân bị tách não làm đối tượng nghiên cứu, những bệnh nhân trong đó nửa não trái và nửa phải đã bị tách rời bằng phẫu thuật để giảm bớt các cơn co giật động kinh. Các nhà nghiên cứu nói chuyện với một bên của não và yêu cầu một hành động, sau đó hỏi bên kia của não tại sao lại thực hiện hành động đó. Ví dụ: các nhà nghiên cứu có thể hướng dẫn một bên não đứng lên. Bệnh nhân đứng lên, và sau đó nhà nghiên cứu sẽ hỏi phía bên kia não của bệnh nhân tại sao hành động được thực hiện. Câu trả lời trung thực sẽ là, “Tôi không biết”, vì hai bên của não đã bị ngắt kết nối, vì vậy một bên của não không thể nghe thấy phía bên kia của não đang nói gì.Nhưng đó không phải là những gì đã xảy ra; bệnh nhân luôn có một lời giải thích hợp lý nào đó. Nếu bạn hỏi họ tại sao họ đứng lên, họ sẽ nói những điều chẳng hạn như, “Tôi khát, đi lấy nước uống.”Khi chúng ta không biết lý do chúng ta làm một điều gì đó, chúng ta sẽ đưa ra lời giải thích phù hợp với hoàn cảnh và niềm tin của bản thân.

Khi đề cập đến việc giải thích quá trình ra quyết định của bản thân, con người đã hiểu sai khá nhiều thứ. Chúng ta hành động và tạo ra một câu chuyện phù hợp với danh tính của mình để biện minh cho hành động đã thực hiện, nhưng sự thật là con người chỉ nhận thức được một phần nhỏ của bức tranh thúc đẩy các quyết định đi đến hành động mà thôi.Thách thức mà các startup founders phải đối mặt là không thể khai thác thông tin đáng tin cậy từ mọi người dùng bằng cách hỏi họ trực tiếp. Vì vậy nó dẫn đến việc dựa vào phản hồi của người dùng hoặc giả định của bạn về phản hồi của người dùng sẽ không bao giờ cho bạn biết toàn bộ câu chuyện và điều này đã dẫn đến sự lãng phí to lớn trong việc thiết kế sản phẩm.Như đã đề cập trong nghiên cứu về não bộ, chúng ta thường không biết tại sao chúng ta lại đưa ra quyết định. Có những yếu tố tác động đến cả bên trong và bên ngoài, ảnh hưởng đến mọi quyết định đưa ra mà chúng ta không nhận thức được một cách có ý thức.

Do đó, khi xây dựng sản phẩm, chúng ta tìm cách giải quyết vấn đề rõ ràng mà người dùng đã nói với chúng ta, điều này đã thu hẹp suy nghĩ của chúng ta và ngăn chúng ta đặt câu hỏi về những yếu tố cơ bản khác có thể gây ra vấn đề.Thông qua nghiên cứu về hành vi con người và quá trình cố vấn khởi nghiệp, mình có thể nhìn thấy cách các công ty và startup đang tối ưu hóa sản phẩm.

Cách thứ nhất là Họ sẽ thử các bố cục, màu sắc,, các phương pháp thử nghiệm A / B cho các tính năng … và sau đó tối ưu hóa. Họ sẽ phải thử nhiều ý tưởng cho đến khi một ý tưởng chạy tốt: di chuyển một nút ở chỗ này, đổi màu chỗ kia, bố trí các yếu tố này theo định dạng này …Nếu sản phẩm đạt được một hiệu quả, họ thường không biết chính xác tại sao và điều này có nghĩa là họ không thể ngoại suy nó để giải quyết các vấn đề khác.

Cách tiếp thứ hai (là cách tiếp cận tối ưu của các startup hiện giờ) là nghiên cứu các đối thủ cạnh tranh trong ngành, phân tích sản phẩm của đối thủ và sau đó tạo ra các biến thể của một ý tưởng thiết kế dựa trên những gì đối thủ cạnh tranh đang làm. Họ lý ​​luận rằng nếu đối thủ cạnh tranh thành công, sản phẩm của họ phải được tối ưu hóa và bắt nguồn từ logic hoặc may mắn.

Việc bắt chước sản phẩm của đối thủ cạnh tranh tạo ra một vòng lặp luẩn quẩn nơi mọi người bắt đầu làm những gì mọi người khác đang làm mà không biết tại sao, bước tiếp theo là gì và cách xây dựng dựa trên nền tảng của thành công trước đó. Công nghệ đã thúc đẩy sự tiến bộ trong nhiều thập kỷ và các ngành đã dành lượng thời gian và nguồn lực khổng lồ để đầu tư phát triển công nghệ, cụ thể bằng cách xây dựng các hệ thống lớn hơn, nhanh hơn và tinh vi hơn. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chìa khóa để mở ra tiềm năng kinh doanh của bạn không chỉ đơn giản là nhanh hơn, công nghệ tốt hơn, mà là sự hiểu biết về điều gì thúc đẩy hành vi của con người?Rory Sutherland, Giám đốc Sáng tạo Điều hành của Ogilvy nói:

“Trước Daniel Kahneman, chúng ta không có khuôn mẫu cho (việc tiếp cận và xử lý) các vấn đề tâm lý (của khách hàng). Trong thời gian dài, chúng ta đã đặt nặng quá nhiều vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ, nhưng không đặt nặng vấn đề tâm lý ”.

Mr. Sutherland tin rằng cuộc cách mạng tiếp theo sẽ không phải là công nghệ. Nó sẽ là về tâm lý hành vi. Và con người chỉ mới bắt đầu phát triển các khuôn mẫu khoa học để áp dụng nó vào việc lý giải hành vi ra quyết định trong vài thập kỷ trở lại đây. Với các khuôn mẫu này, thông qua sự trỗi dậy của kinh tế học hành vi, hay khoa học hành vi, cung cấp một lộ trình để hiểu, dự đoán và ảnh hưởng đến hành vi của con người.

4. From SAY & DO to WHY

Có hai loại dữ liệu mà các công ty thu thập: dữ liệu SAY và DO. Như đã đề cập trước đó, dữ liệu SAY là những gì người dùng của bạn nói với bạn, cung cấp lý do tại sao họ làm điều gì đó hoặc tại sao họ sẽ làm điều gì đó trong tương lai. Lộ trình phát triển sản phẩm thường được xây dựng dựa trên điều này bằng cách hỏi người dùng những gì họ muốn và sau đó cung cấp cho họ.

Tuy nhiên, dữ liệu SAY thường sai, gây hiểu nhầm hoặc chỉ kể một phần nhỏ của câu chuyện.Các công ty kết hợp dữ liệu SAY và DO vào chiến lược và lộ trình sản phẩm của họ. Tuy nhiên, dữ liệu SAY không khớp với dữ liệu DO. Người dùng nói một đằng (dữ liệu SAY) nhưng làm (dữ liệu DO) một nẻo. Do đó, điều này là cần thiết để dẫn đến phần thứ ba: dữ liệu WHY.

Nếu bạn hiểu dữ liệu WHY đằng sau dữ liệu DO và SAY, nó sẽ mở ra một thế giới mới với vô vàn khả năng. Với dữ liệu TẠI SAO, bạn biết các hành vi thúc đẩy quyết định của người dùng, thay vì chỉ tuân theo quan điểm ở cấp độ bề mặt. Những gì người dùng làm quan trọng hơn những gì người dùng nói và nhiệm vụ của chúng ta là đi sâu vào nghiên cứu và hiểu lý do tại sao người dùng làm những gì họ đã làm. Người dùng không biết họ muốn gì và nhiệm vụ của các startup là tìm ra điều đó, không phải bằng cách hỏi họ mà bằng cách hiểu họ.

Tất nhiên, chúng ta vẫn nên lắng nghe những gì người dùng nói với chúng ta, nhưng chúng ta nên xử lý các thông tin này một cách vô cùng cẩn thận. Chúng ta không nên dựa vào những gì trực giác mách bảo, bên cạnh những điều người dùng nói với chúng ta, mà hãy dựa vào kiến thức kết tinh của hàng thập kỷ nghiên cứu về hành vi của con người đã cho chúng ta biết. Chúng ta nên kết hợp các lý thuyết về hành vi con người vào thiết kế sản phẩm và để dữ liệu cho chúng ta biết câu chuyện thực tế. Chúng ta cần phát triển với sự hiểu biết sâu sắc về những gì thúc đẩy hành vi của con người, thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành, đồng thời thử nghiệm những cách tiếp cận mới để khám phá ra sự thật về hành vi.

Sự hiểu biết về hành vi của con người cho phép các startup founders đưa ra những câu hỏi giải quyết gốc rễ của vấn đề, chứ không phải những điều người dùng nói với họ. Điều này cho phép họ đưa ra những ý tưởng chưa bao giờ được nghĩ đến.

Thiết kế hành vi khách hàng không phải là việc điều chỉnh bố cục của giao diện, hay chỉnh màu sắc và các nút để xem các chỉ số chuyển đổi và mức độ tương tác được cải thiện như thế nào. Thay vào đó, thiết kế hành vi đi sâu hơn và hiểu tâm lý đằng sau quá trình ra quyết định của con người — các yếu tố bên ngoài và bên trong ảnh hưởng đến quá trình quyết định của chúng ta.Khi bạn tìm ra sự thật về dữ liệu WHY và thấu hiểu TẠI SAO, quan điểm của bạn về thiết kế sản phẩm sáng tạo sẽ thay đổi.Bạn bắt đầu hỏi những câu hỏi khác nhau mà trước đây bạn chưa bao giờ nghĩ đến.Với các câu hỏi khác nhau, bạn phát triển các giả thuyết khác nhau, và từ các giả thuyết khác nhau, bạn phát triển các giải pháp độc đáo.Khi bạn đã tìm ra lý do TẠI SAO, bạn sẽ không bao giờ bắt đầu lại từ đầu hoặc phải dựa vào lòng thương xót của các Thánh Thần để thành công vì bạn có bằng chứng khoa học khẳng định các trực giác của bạn.Nền tảng của các giả định có bằng chứng này giúp loại bỏ việc dò tìm, phỏng đoán và bối rối trong khi thúc đẩy ý tưởng, sáng tạo và thử nghiệm.

Được xây dựng dựa trên sự hiểu biết về hành vi của con người, những sản phẩm khởi nghiệp này có khả năng thành công cao hơn. Dù ngữ cảnh đóng một vai trò quan trọng trong hành vi của con người, nhưng các cơ chế cơ bản về hành vi con người không thay đổi.Bạn có thể sử dụng dữ liệu TẠI SAO để ngoại suy thông tin chi tiết nhằm giải quyết các thách thức mới: Ngay cả khi bạn gặp phải những vấn đề chưa từng xuất hiện trước đó, bạn có thể tham khảo lại những hiểu biết tương tự về hành vi của người dùng để tìm manh mối xác định cơ chế dẫn đến những hành vi đó.

Qua việc nghiên cứu về khoa học hành vi để phục vụ cho cuốn sách viết về Ứng dụng Khoa học Hành vi cho Marketing, mình vẫn thường tự hỏi …Có bao nhiêu người trong chúng ta đang bỏ lỡ bức tranh lớn? Có bao nhiêu người đang miệt mài thiết kế và xây dựng sản phẩm, nhưng chỉ hiểu được một phần nhỏ yếu tố thúc đẩy hành vi của những người dùng của chính họ? Có bao nhiêu người trong chúng ta đang bỏ lỡ những cơ hội vàng bị che khuất bởi vì chúng ta không biết về những điều đang thúc đẩy hành vi của con người mà thay vào đó chúng ta chỉ xây dựng dựa trên trực giác của bản thân?

Để tối đa hóa tiềm năng thực sự của công nghệ, mình tin rằng sự đổi mới trong công nghệ phải kết hợp với sự hiểu biết về tâm lý con người. Để phát triển công nghệ đúng với tiềm năng của nó, chúng ta phải hiểu các yếu tố xã hội, nhận thức và cảm xúc ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của chúng ta. Không phải những gì chúng ta nghĩ hay những gì trực giác của chúng ta đang mách bảo, mà là những gì khoa học cho chúng ta biết về lý do tại sao chúng ta làm những gì chúng ta làm. Sau đó, chúng ta phải phân chia chặt chẽ kiểm tra và kiểm nghiệm cho đến khi dữ liệu cho chúng ta thấy những gì đang hoạt động. Những đổi mới về công nghệ sẽ chỉ phát huy hết tiềm năng nếu chúng được xây dựng dựa trên nền tảng kiến thức về trải nghiệm và hành vi của con người.

5. How to find the WHY?

Đầu tiên, bạn cần hiểu rõ Ai là khách hàng của bạn?

“Market for Square Hats are People with Square head”

“Lean Entrepreneurs” by Brant Cooper and Patrick Vlaskovits

BƯỚC 1. TÌM DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG Ở ĐÂU?

Hãy tìm kiếm & xác nhận (chứ không phải mường tượng ra các giả thuyết) đặc điểm sử dụng sản phẩm & nỗi đau/nhu cầu của Nhóm Khách Hàng của bạn.Hãy tìm hiểu thói quen & vấn đề của người dùng theo phương pháp Netnography: tìm hiểu hành vi và thông điệp giao tiếp của khách hàng trên mạng Internet. (thường được biết đến với cái tên Social Listening)Môi trường Mạng xã hội & Diễn đàn cho phép con người ẩn dấu danh tính và hành xử khác với ngoài đời, dễ chia sẻ cảm xúc và suy nghĩ của bản thân hơn, nhất là trong cộng đồng mà họ cảm thấy an toàn và tin cậy.Đây là ví dụ hơi extreme 1 chut để mô tả về tính ẩn danh và sự chia sẻ trên MXH sẽ cho ta biết nhiều insights về 1 vấn đề mà trong môi trường giao tiếp xã hội bình thường không chia sẻ công khai. Ví dụ: Hãy gia nhập FB Groups “Hội Review Công ty” (323k members) và “Hội Review công ty có tâm” (241k members) trên Facebook, bạn sẽ thấy vô số chia sẻ, hỏi đáp, review hay xin review của người lao động về các Doanh nghiệp, Công ty. Đặc điểm thông thường của các vụ “bóc phốt” hay review xấu là người chia sẻ sẽ dùng acct ảo. Đôi lúc sảy ra các scandal về nợ lương, quịt hợp đồng khi được chia sẻ trên group thì đã được giải quyết êm thấm, người lao động xóa bài (nhưng admin giữ lại và repost).

Các bạn có thể đóng vai (1) người quan sát thầm lặng, hoặc (2) chủ động đưa ra vấn đề và tham dự các cuộc thảo luận để tìm kiếm insight khách hàng. Chiến lược tương tự khi bạn áp dụng tìm hiểu sản phẩm. Vài ví dụ về các Group FB chất lượng và các tệp người dùng/khách hàng mà họ đại diện:

  • Các sản phẩm liên quan đến cây cối có nhóm Thích Trồng Cây,
  • Bạn phát triển sp/dv cho thú cưng? Đảo Mèo thẳng tiến!
  • Sản phẩm điện tử công nghệ? Mời qua Tinhte tương tác!
  • Đối tượng người dùng là học sinh? “Trường người ta” là Group các bạn trẻ (và nhiều trẩu) tụ tập
  • Websites / app về nhân sự/tuyển dụng? “Hội Review Công ty” quá là phù hợp!

Tips: Hãy lựa chọn các Groups không phải vì số lượng users hay tương tác, mà hãy chọn những Group đúng đối tượng, với chất lượng content và sự chăm sóc của đội ngũ Quản trị trong Group. Hiện giờ có rất nhiều Group Zalo và FB được tạo ra với mục đích mua đi bán lại với giá công khai, cho nên thay vì join hàng chục Groups 50-300k+ members và chẳng có tí insights nào ngoài spam, hãy chịu khó lựa chọn những group có chất lượng với những con người thật, bạn sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời gian và công sức, đồng thời giảm thiểu được Noise (độ nhiễu) trong dữ liệu thu về.

BƯỚC 2. CÓ DỮ LIỆU RỒI, THÌ PHÂN LOẠI VÀ XỬ LÝ NÓ NHƯ THẾ NÀO?

Phân loại dữ liệu theo chủ đề & hành động có thể thực thi.Năm 2010, ConsumerBase đã thực hiện 1 báo cáo Market Research dành cho sản phẩm Listerine dựa theo phương pháp Netnography trên 3 nền tảng: Diễn đàn, Blogs và Twitters. Đầu tiên, họ định vị thông tin thành 2 chủ đề: Tốt và Xấu, và các thông tin liên quan đến các loại vị của Listerine + 1 số sp Listerine phụ đi kèm (vd: Listerine Strip)Họ tìm thấy trong các chủ đề “tốt” bao gồm:

  • 49% chủ đề “tốt” là về khả năng diệt vi trùng của Listerine,
  • 51% bao gồm 50 lý do trời ơi đất hỡi: từ chống muỗi, chống nấm mốc móng chân, trị mụn, trị đau răng, …

Còn chủ đề “Xấu” thì sao:

  • 14% chê Listerine quá “Mạnh”
  • 11% chê “Độc hại”
  • 75% bao gồm 27 lý do từ trên giời xuống dưới đất, đủ các thể loại đáng ghét các thể loại như: Vị cay, Có cồn, Giết luôn các vi khuẩn tốt, Gây khô miệng, Xúc Listerine xong bị CSGT bắt thổi nồng độ cồn là dính (xui thật) …

Các Chủ đề tốt và xấu chính (với tỷ lệ nhắc đến cao) sẽ được định vị và phân tích sâu hơn; nhận định Cơ Hội & Nguy Cơ; sau đó đưa ra các Hành động có thể thực thi tương ứng.Insight Chủ đề Tốt: 49% khách hàng thích Listerine về khả năng diệt vi trùng (germ). Nhưng mỗi người có 1 cảm nhận khác nhau về điều này.**Hành động tương ứng: **

  • Dù diệt vi khuẩn (bacteria) mới là chức năng đúng của Listerine, hãy sử dụng ngôn ngữ của khách hàng: Diệt vi trùng (germ)
  • Khi làm Quảng cáo, hãy phỏng vấn khách hàng để họ tự phát biểu chân thực về chức năng diệt vi trùng của Listerine.

Insight Chủ đề Xấu: 3% khách phàn nàn về việc khô miệng sau khi xúc Listerine. Điều này do chất cồn trong Listerine gây ra. Miệng khô là lý do mọi người nghĩ rằng đây là nguyên nhân gây hôi miệng.**Hành động tương ứng: **

  • Nếu đúng, cần thay đổi công thức.
  • Nếu sai, cần “giáo dục” khách hàng rằng Listerine không gây hôi miệng.

Tầm quan trọng của việc phân loại đúng: Công ty dịch vụ viễn thông lớn nhất nước Anh, O2, đã có tỷ lệ chuyển đổi tin nhắn quảng cáo tăng 155% khi chuyển đổi cách phân loại khách hàng của họ, vốn là phân loại các thuê bao theo độ tuổi, giới tính, quê quán; chuyển sang phân loại KH theo hành vi sử dụng của khách: dung lượng 3G sử dụng, số cuộc gọi quốc tế, số tin nhắn hàng tháng, lưu lượng cuộc gọi …Các startup có thể ứng dụng phương pháp này một cách thủ công theo cách mình làm, điểm (+) là có thể bắt đầu làm ngay, điểm (-) là nó khá thủ công. Các bạn có thể ứng dụng các phần mềm về social listening để gia tăng hiệu quả của quá trình này.

  • Tìm đọc các báo cáo về xu hướng thị trường và hành vi tiêu dùng khách hàng
  • Trò chuyện & LẮNG NGHE dân sale & customer service để ra các patterns và theme về khách hàng
  • Tìm kiếm, nằm vùng và quan sát các tương tác cộng đồng trên các groups Facebook, Zalo, diễn đàn, Linkedin, Twitter, Youtube & Tiktok (phần comment) … mà các khách hàng đối tượng tham gia và tương tác về sản phẩm tương đương của đối thủ.
  • Tìm và stalk các KoL trong các ngành đó, theo dõi và tìm hiểu các content và tương tác giữa KoL – followers.
  • Viết ra các key insights mà mình đã tìm hiểu được, đặt thêm các label và actions
  • Khi đó bạn đã có insights về các vấn đề của khách hàng thông qua dữ liệu SAY & DO.

BƯỚC 3. THẾ WHY NÓ NẰM Ở ĐÂU?

Khi có các dữ liệu SAY & DO được tìm hiểu và phân tích cụ thể, thì bạn đã đủ hiểu biết về khách hàng để tìm kiếm và ứng dụng kiến thức khoa học hành vi phù hợp. Giống như một bức tranh ghép hình, chỉ còn thiếu một phân mảng rõ ràng, vậy vấn đề còn lại là bạn cần kiếm các mảnh ghép ở đâu? Các mảnh ghép còn thiếu chính là các nguyên lý khoa học hành vi, đã được các nhà khoa học hành vi và tâm lý hành vi khám phá, kiểm nghiệm, tổng kết và áp dụng trong vô số case về xã hội và kinh doanh. Mình sẽ trích dẫn 02 cases để mọi người tham khảo, còn về riêng case của từng startup, vẫn cần bạn tự đi đọc sách và tìm hiểu thôi!Danh sách các sách về Kinh tế học hành vi sẽ được đề cập trong phần mục lục, hãy đọc và tìm hiểu thêm nhé!

3.1. Case Study AirBnB

Giải quyết nỗi sợ bị lừa đảo và việc cho người lạ vào ngủ qua đêm là một điều nguy hiểm.Đầu tiên, nỗi sợ của khách hàng (guest) khi tham gia AirBnb là sợ bị lừa đảo, sợ ở gặp phải các chủ nhà (host) không đàng hoàng; và nỗi bất an của chủ nhà khi tham gia AirBnb cũng tương tự, sợ gặp phải khách hàng vô lại.Airbnb giải quyết ra sao?Họ tạo cho chúng ta cảm giác an toàn ngay khi tham gia app. Nếu bạn từng tham gia Airbnb ở vai khách, là biết:

  • Cung cấp tên họ đầy đủ
  • Cung cấp 2 mặt CMND / Passport để định danh

Rõ ràng điều này tạo cảm giác an tâm vì tất cả host & guest trong Airbnb đều có định danh, có CMND rõ ràng, không phải kiểu dùng nick clone / nick ảo.Khi tham gia đăng ký cho thuê nhà, sẽ cần:

  • Các nhà được yêu cầu cung cấp hình ảnh chụp thật (không phải download bậy bạ trên mạng rồi add vào)
  • Giá thì được break down rõ ràng (giá 1 đêm, phí dọn dẹp, thuế)
  • Căn nhà thì được review đánh giá rõ ràng và tất cả đánh giá & cho điểm đều được công khai
  • Chủ hộ cũng được review đánh giá (ai khó chịu, ai vui vẻ, ai khó tính khó ở, ai hay giúp đỡ, tận tâm, tặng quà cho khách … đều được chỉ ra hết). Còn có danh hiệu super host cho chủ nhà xịn sò
  • Tất cả nội quy của nhà đều được ghi rõ ràng (nhà này có cho mang chó vào không, có cho nấu ăn giặt đồ không, có cho party xập xình không, …)
  • Và cả khách cũng được đánh giá bởi các chủ nhà mình đã ở trong quá khứ (khách này lịch thiệp, khách này thô lỗ ăn ở dơ bẩn, khách này vui tính, khách này thúi chân, … đủ hết không giấu được)

Tóm lại, tất cả sự rõ ràng minh bạch này đã tạo cảm giác an tâm và giảm đi nỗi sợ của cả khách và chủ.Tiếp theo, đó là xử lý việc cho người lạ vào ngủ qua đêm là một điều nguy hiểm (Stranger Danger phobia)Joe Gebbia, người đồng sáng lập & cựu Giám đốc sản phẩm của Airbnb, cho biết:

“Chúng tôi hiểu rằng mình đang hướng tới việc xây dựng lòng tin ở cấp độ Olympic giữa những người chưa từng gặp mặt.”

Một cách để thu hút sự tin tưởng là thông qua hệ thống đánh giá, nhưng điều này chỉ có hiệu quả trên quy mô lớn. Nếu một listing trên Airbnb có đánh giá tích cực, những người thuê nhà tiềm năng có nhiều khả năng sẽ thuê, nhưng tâm lý chung là chả ai muốn mình thành vật thí nghiệm hết. Làm thế nào để khuyến khích người tìm thuê đặt chỗ ở có ít hoặc không có reviews? Đây là mệnh đề “con gà và quả trứng” của Airbnb phải đối mặt trong nhiều năm. Làm thế nào bạn có thể bắt đầu quá trình xây dựng lòng tin giữa hai người chưa bao giờ gặp nhau trong trường hợp không có nhiều đánh giá?

Câu trả lời là Tạo sự tương đồng giữa người thuê và người đi thuê. Bạn có thể tạo ra niềm tin bằng cách cung cấp lượng thông tin phù hợp cho đúng tệp khách hàng theo đúng cách. Airbnb đã thực hiện một nghiên cứu với Stanford và nhận thấy rằng sự tương đồng về tuổi tác, vị trí địa lý, v.v. của hai người có liên quan đến sự gia tăng mức độ sẵn sàng cho thuê và thuê của cả hai bên. Hai người càng giống nhau thì càng có nhiều khả năng tin tưởng nhau. Chúng ta thích những người giống chúng ta, và ai đó càng giống chúng ta, thì chúng ta càng có nhiều khả năng tin tưởng họ. Ngược lại, họ càng khác biệt, chúng ta càng ít tin tưởng họ. Joe cũng đề cập rằng nếu bạn chia sẻ quá ít hoặc quá nhiều về bản thân, tỷ lệ chấp nhận tin tưởng sẽ giảm xuống. Nếu chia sẻ ít quả, kiểu như 1 câu “Yo” hay việc chia sẻ quá nhiều, “Tôi đang gặp khó khăn giao tiếp với ba mẹ”, thì tỷ lệ chấp nhận tin tưởng đều sẽ rất thấp. Nhưng có 1 zone “vừa đúng” trong việc chia sẻ ban đầu. Cụ thể: “Tôi thích các tác phẩm nghệ thuật ở thành phố bạn ở, và tôi sắp đi nghỉ cùng gia đình”.

Vì vậy, Airbnb thiết kế điều này như thế nào? Airbnb thúc giục người dùng viết phần giới thiệu có độ dài chính xác và đưa vào các chi tiết phù hợp về bản thân họ.Con người có xu hướng tự nhiên là lấp đầy những gì còn trống bằng tưởng tượng của bản thân. Kích thước của hộp nhập thông tin để bạn tự giới thiệu được Airbnb chủ đích đưa ra một kích thước cụ thể, cung cấp cho người dùng một giới hạn cho lượng thông tin mà họ nên chia sẻ. Bên cạnh đó, là các lời nhắc hướng dẫn người dùng, chẳng hạn như:

  • Hãy kể cho Susan nghe một chút về bản thân bạn.
  • Điều gì đưa bạn đến Atlanta?
  • Ai đang đi cùng bạn?
  • Bạn thích gì về căn nhà này?

Airbnb phát hiện ra rằng ở một số điểm nhất định, các bài đánh giá đã vượt qua thiên kiến ​​về sự tương đồng này (similarity bias). Khi một danh sách tích lũy được hơn mười đánh giá, mọi thứ đã thay đổi. Sau mười đánh giá, danh tiếng của căn nhà được listing sẽ vượt qua thiên kiến ​​về sự tương đồng. Cộng đồng người dùng lớn của Airbnb đã “xác nhận” chủ nhà này và điều này đủ để khắc phục sự thiên kiến ​​về sự tương đồng. Tuy nhiên, nếu không tích hợp cách giải quyết thiên kiến ​​về sự tương đồng, nhiều chủ nhà sẽ không bao giờ có thể đạt được đủ 10 đánh giá cả.

“Hóa ra, một hệ thống danh tiếng được thiết kế tốt là chìa khóa để xây dựng lòng tin và chúng tôi đã không làm đúng trong lần đầu tiên,”

Joe tổng kết tại buổi TED talk của mình.

3.2. Case Study Momentum

Lời giải cho việc thiện nguyện online Nhóm sáng lập tại Momentum cho rằng họ có thể ứng dụng khoa học hành vi để giúp mọi người quyên góp thiện nguyện tốt hơn. Vấn đề ở trên bề mặt tảng băng dường như rất trực quan (dữ liệu SAY): việc quyên góp trực tuyến có vẻ khá khó khăn. Theo dữ liệu khảo sát, những người làm thiện nguyện giải thích rằng họ quyên góp ít hơn dự định vì quá trình trao tặng phức tạp một cách không cần thiết. Với suy nghĩ này, giải pháp có vẻ đơn giản, thậm chí rõ ràng đối với team: Làm cho việc quyên góp trực tuyến càng suôn sẻ càng tốt.

“Một phần thách thức của việc giúp mọi người quyên góp nhiều hơn là vì thiết kế kém thân thiện trên các trang web của tổ chức phi lợi nhuận.”

Founder của team cho hay. Tuy nhiên, khi nghiên cứu thị trường sâu hơn (dữ liệu DO), họ nhận thấy mặc dù nhiều sản phẩm nền tảng đã giúp việc tặng trực tuyến trở nên dễ dàng hơn, nhưng tỷ lệ quyên góp trực tuyến vẫn cực kỳ thấp. Tính đến năm 2018, quyên góp trực tuyến chỉ chiếm 8,5% tổng số tiền gây quỹ cho tổ chức phi lợi nhuận.Nhiều trang web cho phép các mạnh thường quân quyên góp và quản lý khoản tiền quyên góp như cách một quỹ điều hành danh mục đầu tư cổ phiếu: các mạnh thường quân truy cập vào một web portal, tìm một tổ chức phi lợi nhuận và quyên góp.

Tuy nhiên không có nền tảng nào trong số này đạt được thành công to lớn. Nếu vấn đề quá rõ ràng và có thể giải quyết được bằng công nghệ, tại sao rất nhiều sản phẩm công nghệ lại không đạt được kỳ vọng? Những công ty khởi nghiệp này đang giải quyết vấn đề sai vì họ đang đặt câu hỏi sai!Mặc dù việc giúp các nhà hảo tâm dễ dàng quyên góp trực tuyến là một vấn đề cần khắc phục, nhưng đây không phải là nguyên nhân chủ yếu dẫn đến đến hành vi quyên góp thấp. Nhóm đã có linh cảm rằng có thông tin ẩn sau dữ liệu đã khảo sát và hành động khách hàng (Dữ liêu SAY & DO). Nhóm Momentum đã đào sâu vào tài liệu khoa học hành vi để giải mã những động cơ hành vi và tâm lý đang thực sự diễn ra trong hiện tượng này.Họ khám phá ra rằng thách thức thực sự nằm ẩn trong khoảng trống giữa ý định và hành động: Mọi người muốn quyên góp nhiều hơn nhưng thường không đạt được mục tiêu đề ra.

“Chúng tôi nhận thấy rằng mọi người MUỐN đóng góp nhiều hơn khoảng hai lần rưỡi so với số tiền thực tế họ quyên tặng. Hầu hết mọi người đều muốn cho đi nhiều hơn những gì họ đã làm trong thực tế, nhưng cuộc sống thì không giống như cuộc đời. Làm cách nào để team Momentum giúp cho việc quyên góp thiện nguyện trở nên dễ dàng, không chỉ về mặt trải nghiệm người dùng mà còn loại bỏ các cơ chế hành vi đang ngăn cản mọi người quyên góp nhiều hơn? “

Việc phải chia tay với đồng tiền là điều đau khổ, bất kể đó là số tiền lớn hay nhỏ, sẽ luôn có một cơ chế nỗi đau đi kèm khi chúng ta chia tay số tiền mà mình vất vả kiếm được. Những người sáng lập Momentum tận dụng 02 nguyên tắc hành vi là “thiên kiến mặc định” và “hiệu ứng đậu phộng” để giúp mọi người thu hẹp khoảng cách giữa ý định và hành động.Cách thức hoạt động của Momentum là kết hợp (1) các sự kiện xã hội quan trọng + (2) hoạt động hàng ngày + (3) các khoản đóng góp tự động cho các tổ chức phi lợi nhuận trong nước Mỹ.Hệ thống của Momentum cho phép người dùng thiết lập một khoản đóng góp nhỏ định kỳ được kích hoạt bởi một giao dịch mua bán hoặc sự kiện.Sản phẩm của họ ứng dụng nguyên tắc “thiên kiến mặc định” theo 2 cơ chế sau:

  • Đầu tiên, cách quyên góp mặc định là định kỳ, không phải quyên góp một lần duy nhất.
  • Bên cạnh đó, khi người dùng lựa chọn các quy tắc, các tùy chọn mặc định giúp người dùng bắt đầu dễ dàng hơn. Ví dụ: nếu bạn quyết định quyên góp mỗi khi bạn mua một tách cà phê, ứng dụng sẽ mặc định đóng góp 1 USD.

Nếu không thể nghĩ ra lý do để quyên góp, khách hàng có thể xem qua phần “phổ biến”, phần này đã xác định trước các quy tắc mặc định mà bạn có thể chọn tham gia. Ví dụ: mỗi lần Trump tweet, bạn có thể tự động quyên góp 0,10 đô la cho ACLU. Hoặc, bất cứ khi nào một vụ bê bối MeToo mới bị phanh phui, bạn sẽ quyên góp $ 15 cho các tổ chức bảo vệ phụ nữ. Hoặc, bất cứ khi nào bạn mua một tách cà phê, bạn sẽ quyên góp 0,5 đô la để giúp người ở các nước nghèo tiếp cận nước sạch. Việc quyên góp mỗi chỗ một ít và chẳng mấy chốc, trong một vài tháng, người quyên góp đã tạo ra một tác động lớn. Mỗi khoản quyên góp là một “hạt đậu”, nhưng theo thời gian, những khoản đóng góp nhỏ này cộng lại thành số tiền lớn. Và Momentum đã thành công trở thành một tổ chức từ thiện tỷ lệ người quyên góp thiện nguyện thường xuyên ở mức 97% (Mức người quyên góp thường xuyên trung bình là 10%).

“The Next Revolution Will Be Psychological, Not Technological”

Đây cũng là tiêu đề buổi Ted Talk của Mr. Rory Sutherland, Phó Chủ tịch của Ogilvy, Agency huyền thoại trong ngành Quảng cáo – Marketing.Xe tự lái Tesla hay trí tuệ nhân tạo AI, graphene, smartphones đều là những công trình khoa học tuyệt vời không cần bàn cãi. Hiệu quả mà những công nghệ này mang lại có thể gấp 10 – 20 lần so với những công nghệ cổ điển mà nó thay thế. Ví dụ: Xe tự lái giảm số lượng tai nạn trên đường bộ tới 90%, tức là tăng tỷ lệ an toàn khi lái xe lên gấp 10 lần.

Thế nhưng, quá trình nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới vào thực tế doanh nghiệp lại không chỉ ngốn thời gian mà còn chất xám và nguồn lực khổng lồ sau mỗi giai đoạn hoàn thiện, sửa lỗi, nâng cấp. Điều này khiến các công ty nhỏ ngày càng thụt lùi so với những đối thủ tầm cỡ với 1 câu hỏi lớn: làm sao để tạo ra lợi thế cạnh tranh mà không phụ thuộc vào công nghệ? Câu trả lời này là của những nhà khoa học, và rất nhiều startup đã và đang thành công, đó là: ứng dụng KINH TẾ HỌC HÀNH VI để mang đến sự biến đổi trong cuộc chơi!

Còn bạn nghĩ sao?

Nguồn: Lê Thái Dương – Admin fanpage Marketing Hành Vi.

Cách phân loại dữ liệu khách hàng DO – SAY – WHY data. Từ bác Tim Ogilvie, founder của Peerinsight, một công ty chuyên về Design Thinking

Thí nghiệm tách não đã được giải Nobel năm 1981

Phân tích Sp Listerine = Netnography by Customer Base

Ted Talk của Joe Gabbia, Founder của Airbnb (có transcript tiếng Việt)

Phương pháp Netnography

Mô hình của Momentum

Đây là Tedx Talk của Mr. Rory Sutherland, Phó Chủ Tịch của Ogilvy, chia sẻ về Cuộc cách mạng tiếp theo sẽ không phải là công nghệ, mà là tâm lý hành vi

Podcast phỏng vấn Giáo sư Julie Obrien về các thay đổi hành vi cô đã ứng dụng thành công tại Weight Watchers

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây