Bản đồ nhiệt trong bán lẻ: Từ “tô màu khu vực” đến công cụ phân tích thông minh, kiến tạo trải nghiệm khách hàng vượt trội

Bản đồ nhiệt (heatmap) đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong ngành bán lẻ. Chúng cung cấp vô vàn dữ liệu thông tin kinh doanh giá trị, giúp các nhà bán lẻ tối ưu hóa không gian sàn, mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn và cuối cùng là tăng doanh số. Song song đó, những tiến bộ công nghệ mới đang biến bản đồ nhiệt trở nên thông minh và hiệu quả hơn bao giờ hết.

Bản đồ nhiệt hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều loại cảm biến khác nhau, chẳng hạn như camera an ninh và thiết bị đếm người. Dữ liệu có thể được xử lý tại thiết bị (edge) hoặc trên đám mây (cloud). Thông thường, trong bản đồ nhiệt, các màu nóng như đỏ và cam biểu thị mức độ hoạt động cao, trong khi các màu lạnh như xanh dương và xanh lá cây cho thấy mức độ hoạt động thấp. Bản đồ nhiệt giải quyết nhiều thách thức mà các nhà bán lẻ phải đối mặt, những người luôn vật lộn để hiểu rõ cách khách hàng di chuyển trong cửa hàng hoặc tương tác với sản phẩm.

Angel Cai, Giám đốc Marketing tại Milesight, chia sẻ: “Bản đồ nhiệt tiết lộ nơi khách hàng tập trung sự chú ý trong một cửa hàng và cách sự chú ý đó thay đổi theo thời gian. Chúng làm nổi bật các khu vực có lưu lượng truy cập cao, các khu vực khách hàng chậm lại hoặc dừng lại, và những không gian thường xuyên bị bỏ quên. Những thông tin này cho phép các nhà bán lẻ thực hiện các điều chỉnh thực tế, như di chuyển các sản phẩm chủ chốt đến các khu vực có mức độ tương tác cao hơn, thiết kế lại các khu vực hoạt động kém hiệu quả, hoặc điều chỉnh sự hiện diện của nhân viên ở những nơi khách hàng có nhiều khả năng tương tác nhất. Khi được xem xét theo thời gian, bản đồ nhiệt cũng giúp các nhà bán lẻ đánh giá liệu những thay đổi về bố cục hoặc các chương trình khuyến mãi có đang cải thiện mức độ tương tác hay chỉ đơn thuần là phân phối lại lưu lượng truy cập.”

Dưới đây, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về những gì bản đồ nhiệt bán lẻ đo lường và lý do tại sao chúng lại quan trọng.

Lưu lượng khách hàng (Foot traffic)

Bản đồ nhiệt lưu lượng khách hàng cho thấy nơi khách hàng di chuyển thường xuyên nhất. Ví dụ, nếu một cửa hàng thấy màu đỏ gần lối vào nhưng màu xanh ở phía sau, chủ cửa hàng có thể hành động tương ứng bằng cách di chuyển các mặt hàng phổ biến sâu hơn vào trong cửa hàng. Họ cũng có thể cải thiện biển báo hoặc ánh sáng ở các khu vực có lưu lượng truy cập thấp. Điều này mang lại nhiều lợi ích cho nhà bán lẻ, giúp họ cải thiện doanh số trên mỗi mét vuông, tham gia vào hoạt động trưng bày dựa trên dữ liệu và giảm thiểu phỏng đoán trong thiết kế cửa hàng.

Mô hình di chuyển (Flow patterns)

Ngoài lưu lượng khách hàng, bản đồ nhiệt còn có thể cung cấp thông tin chi tiết về mô hình di chuyển của khách hàng – khách hàng đến từ đâu khi vào mỗi khu vực và họ sẽ đi đâu tiếp theo. Nhà bán lẻ sau đó có thể trưng bày hàng hóa phù hợp.

Pritam Dey, Giám đốc Bán hàng cho Trung Đông và Châu Á – Thái Bình Dương tại V-Count, giải thích: “Có thể bạn đã tạo năm hoặc sáu khu vực, như khu vực trẻ em, khu vực nữ và khu vực nam. Và bản đồ nhiệt có thể cung cấp cho bạn dữ liệu về tỷ lệ lưu lượng truy cập đến từ mỗi khu vực – ví dụ, nếu một người đến khu vực nam, họ đến từ đâu, và nếu một người rời khu vực đó, họ đi đâu. Vì vậy, nếu cửa hàng thấy rằng hầu hết những người đến khu vực nam là từ khu vực trẻ em, trên lối đi, họ có thể đặt một số sản phẩm có thể ảnh hưởng đến trẻ em mua, có thể là một số đồ chơi hoặc thứ gì đó.”

Thời gian dừng chân (Dwell time)

Thời gian dừng chân là tổng thời gian một khách hàng dành cho một khu vực được xác định. Ví dụ, nếu một người mua sắm đứng trước một kệ hàng trong 45 giây, khu vực đó sẽ được cộng thêm 45 giây thời gian dừng chân. Trong bán lẻ, thời gian dừng chân là một phép đo quan trọng, và bản đồ nhiệt có thể cung cấp những hiểu biết tuyệt vời về mặt này.

Dey nói: “Thời gian dừng chân quan trọng vì một lý do rất đơn giản. Bạn cần hiểu được lượng thời gian mà mọi người đang dành ở một số khu vực nhất định. Vì vậy, nếu tôi là chủ một thương hiệu bán lẻ, và tôi đã đặt một số hàng hóa ở một khu vực cụ thể, tôi cần tìm hiểu xem mọi người có quan tâm đến những sản phẩm đó không. Tôi cần hiểu liệu ở khu vực cụ thể đó, nơi tôi đã giới thiệu sản phẩm mới của mình, mọi người có đang dành nhiều thời gian hay không. Nếu họ không dành nhiều thời gian, điều đó có nghĩa là điều này không phải là thứ mà những người ghé thăm khu vực đó quan tâm. Vì vậy, tôi có thể phải điều chỉnh hoạt động trưng bày hàng hóa cho phù hợp.”

Bản đồ nhiệt ngữ nghĩa và những phát triển mới khác

Bản đồ nhiệt không còn là khái niệm mới trong bán lẻ, nhưng chúng không ngừng phát triển. Ngày nay, bản đồ nhiệt đang chứng kiến những tiến bộ mới giúp chúng trở nên thông minh và hiệu quả hơn.

Một ví dụ là bản đồ nhiệt ngữ nghĩa (semantic heatmapping). Hoạt động cùng với camera AI hoặc các giải pháp tiên tiến khác, bản đồ nhiệt ngữ nghĩa bổ sung ngữ nghĩa, hay bối cảnh và nhãn, vào dữ liệu thu thập được. Với bản đồ nhiệt ngữ nghĩa, các nhà bán lẻ không chỉ biết hoạt động diễn ra ở đâu, mà còn biết ai (khách hàng hay nhân viên) đang thực hiện hoạt động đó và điều gì đang thực sự được thực hiện (chỉ đơn thuần xem một sản phẩm hay lấy nó và mua).

Cai cho biết: “Bản đồ nhiệt đang phát triển từ việc trực quan hóa mật độ đơn giản thành một công cụ phân tích nhận thức ngữ cảnh hơn. Một bước phát triển quan trọng là bản đồ nhiệt ngữ nghĩa, nơi AI bổ sung ngữ cảnh hành vi vào dữ liệu. Điều này cho phép các nhà bán lẻ phân biệt cách không gian được sử dụng – ví dụ, lưu lượng đi qua so với hành vi dừng lại hoặc xếp hàng.”

Cai cũng trích dẫn những phát triển mới khác trong bản đồ nhiệt.

“Một tiến bộ khác là độ chính xác phân tích được cải thiện. Bản đồ nhiệt hiện đại ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường như thay đổi ánh sáng hoặc chuyển động nền, mang lại những hiểu biết ổn định và đáng tin cậy hơn trong môi trường bán lẻ thực tế,” cô nói. “Bản đồ nhiệt cũng đang trở nên kết nối hơn về mặt vận hành, cho phép dữ liệu được xem xét theo thời gian, so sánh giữa các địa điểm hoặc tương quan với các thay đổi bố cục và hiệu suất kinh doanh. Cùng nhau, những phát triển này làm cho bản đồ nhiệt trở nên hữu ích hơn, chuyển từ trực quan hóa sang thông tin hỗ trợ ra quyết định.”

Tóm lại, bản đồ nhiệt tiếp tục chứng kiến sự đổi mới và giờ đây có thể cung cấp cho người dùng nhiều thông tin hơn là chỉ đơn thuần gán màu đỏ cho một điểm nóng và màu xanh dương cho một điểm lạnh.

Tamer Mohannad, Giám đốc Bán hàng Khu vực cho Trung Đông và Châu Phi tại SCATI, nhận định: “Sự phát triển của bản đồ nhiệt vượt xa việc ‘tô màu các khu vực’ bằng các màu sắc. Xu hướng là làm cho nó hữu ích và có thể hành động hơn: phân tích theo các giai đoạn và so sánh (theo chiến dịch, ngày, khoảng thời gian), độ chính xác cao hơn về sự tồn tại và các tuyến đường, và làm giàu ngữ cảnh khi tương quan với các sự kiện hoạt động hoặc an ninh. Đồng thời, phân tích dựa trên AI cho phép chúng ta chuyển từ bản đồ mật độ sang diễn giải hành vi, để bản đồ nhiệt không chỉ là trực quan hóa, mà là sự hỗ trợ thực sự để quyết định thay đổi gì trong cửa hàng và cách ưu tiên các hành động. Tóm lại, không phải biểu đồ là ‘thông minh’, mà là khả năng chuyển đổi nó thành các quyết định vận hành.”