Dark patterns

 

Dark pattern là các chiến lược thiết kế giao diện (UI/UX) được tạo ra nhằm đánh lừa, gây áp lực hoặc thao túng người dùng, khiến họ thực hiện những hành động mà họ có thể không thực sự mong muốn.

Khác với các thiết kế trung lập hoặc hỗ trợ người dùng, dark pattern tận dụng những điểm yếu trong nhận thức và hành vi để tối đa hóa lợi ích cho nền tảng hoặc doanh nghiệp, đôi khi gây bất lợi cho người dùng.

(Nguồn: https://sketchplanations.com/dark-patterns)

Những biểu hiện phổ biến của dark pattern

Một trong những đặc điểm đáng chú ý của dark pattern là chúng thường rất tinh vi và khó nhận ra. Một số dạng phổ biến bao gồm:

• “Vào dễ, ra khó” (Roach Motel)

Người dùng có thể đăng ký dịch vụ chỉ bằng một cú click, nhưng khi muốn hủy thì phải trải qua nhiều bước phức tạp, thậm chí không tìm thấy nút hủy rõ ràng.

• Lựa chọn mặc định có lợi cho hệ thống

Các checkbox như “đồng ý nhận email quảng cáo” hoặc “tự động gia hạn” được tick sẵn, khiến người dùng vô tình đồng ý nếu không chú ý.

• Confirmshaming (gây áp lực tâm lý)

Các nút từ chối được viết theo cách khiến người dùng cảm thấy “có lỗi”, ví dụ: “Không, tôi không muốn tiết kiệm tiền”.

• Ngụy trang thông tin

Thông tin quan trọng được hiển thị với font nhỏ, màu nhạt, trong khi các nút hành động (như “Mua ngay”) lại được làm nổi bật.

• Giả khan hiếm và bằng chứng xã hội

Các thông báo như “chỉ còn 1 sản phẩm” hoặc “50 người đang xem” có thể không phản ánh thực tế, nhưng lại tạo cảm giác cấp bách.

 

(Nguồn: https://visionias.in/current-affairs/news-today/2025-05-29/polity-and-governance/centre-convenes-stakeholder-dialogue-on-eliminating-dark-patterns )

Vì sao dark pattern hoạt động hiệu quả?

Dark pattern không phải là sự ngẫu nhiên. Chúng dựa trên các nguyên lý đã được nghiên cứu trong kinh tế học hành vi:

• Con người có xu hướng giữ nguyên lựa chọn mặc định (default bias)
• Chúng ta dễ bị ảnh hưởng bởi cách thông tin được trình bày (framing effect)
• Chúng ta sợ mất mát hơn là mong muốn đạt được lợi ích (loss aversion)
• Chúng ta thường tin vào hành vi của số đông (social proof)

Khi các yếu tố này được tích hợp vào thiết kế giao diện, chúng có thể định hình hành vi người dùng một cách mạnh mẽ mà không cần ép buộc.

(Ví dụ của dark pattern. Nguồn: https://www.shopify.com/partners/blog/dark-patterns)

Phân biệt dark pattern và digital nudging

Dark pattern thường bị nhầm lẫn với digital nudging, nhưng hai khái niệm này có sự khác biệt quan trọng.

• Digital nudging hướng đến việc hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định tốt hơn, thường mang tính minh bạch và có thể từ chối dễ dàng. Trong khi đó, dark pattern lại thiếu minh bạch, làm mờ thông tin và khiến việc từ chối trở nên khó khăn.

• Nói cách khác, nếu nudging là “đẩy nhẹ”, thì dark pattern là “lái hướng”. Ranh giới giữa hai khái niệm này không chỉ nằm ở kỹ thuật thiết kế, mà còn ở ý định và đạo đức của người thiết kế.

Tài liệu tham khảo

• https://www.axelerant.com/blog/what-are-dark-patterns
• https://ised-isde.canada.ca/site/office-consumer-affairs/en/dark-patterns
• https://www.shopify.com/partners/blog/dark-patterns

Best-worst method

Phương pháp tốt nhất-tệ nhất (Best-Worst Method - BWM) là một kỹ thuật ra quyết định đa tiêu chí (Multi-Criteria Decision-Making - MCDM) được phát triển bởi Jafar Rezaei vào năm 2015. BWM giúp xác định trọng số của các tiêu chí và/hoặc xếp hạng các phương án một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Trong các phương pháp MCDM truyền thống (như AHP), ta phải so sánh rất nhiều cặp tiêu chí với nhau nên khá phức tạp, mất thời gian, thiếu nhất quán. BWM đơn giản hóa quá trình bằng cách:

• Người ra quyết định chọn ra tiêu chí tốt nhất (quan trọng nhất) và tiêu chí tệ nhất (ít quan trọng nhất).

• Chỉ so sánh tốt nhất với các tiêu chí còn lại, và các tiêu chí còn lại với tệ nhất.

• Từ hai tập so sánh này, ta xây dựng một hệ phương trình để tính trọng số tối ưu cho toàn bộ tiêu chí.

(Nguồn: https://www.researchgate.net/figure/Flowchart-for-the-best-worst-method_fig2_368811044)

Các bước thực hiện

Quy trình của BWM gồm 5 bước cơ bản:

1. Liệt kê các tiêu chí: Xác định một tập hợp các tiêu chí ra quyết định.

2. Xác định tiêu chí tốt nhất và tệ nhất: Chọn tiêu chí quan trọng nhất (tốt nhất) và tiêu chí ít quan trọng nhất (tệ nhất) từ danh sách.

3. So sánh tốt nhất-với-khác: Đánh giá mức độ quan trọng của tiêu chí tốt nhất so với tất cả các tiêu chí khác. Kết quả là một véc-tơ so sánh tốt nhất-với-khác $A_B=(a_{B1},a_{B2},...,a_{Bn})$, trong đó aBj​ là mức độ quan trọng của tiêu chí tốt nhất B so với tiêu chí j.

4. So sánh khác-với-tệ nhất: Đánh giá mức độ quan trọng của tất cả các tiêu chí khác so với tiêu chí tệ nhất. Kết quả là một véc-tơ so sánh khác-với-tệ nhất $A_W=(a_{1W},a_{2W},...,a_{nW}{)}^T$, trong đó ajW​ là mức độ quan trọng của tiêu chí j so với tiêu chí tệ nhất W.

5. Tính toán trọng số tối ưu: Sử dụng một mô hình toán học (thường là mô hình tối ưu hóa tuyến tính hoặc phi tuyến) để tìm ra bộ trọng số tối ưu (w1​,w2​,...,wn​) sao cho các so sánh cặp đã thực hiện là nhất quán nhất. 

Ưu điểm

• Giảm số lượng so sánh: BWM chỉ yêu cầu $2n-3$ so sánh (với n là số tiêu chí), ít hơn đáng kể so với phương pháp AHP ($n(n-1)/2$). Điều này giúp giảm gánh nặng cho người ra quyết định và tiết kiệm thời gian.
• Độ tin cậy cao: Do số lượng so sánh ít hơn và có một mô hình toán học để đo lường độ nhất quán, kết quả từ BWM thường có độ tin cậy và sự nhất quán cao hơn

• Đơn giản và trực quan: Phương pháp này dễ hiểu và dễ áp dụng, đặc biệt với những người không có chuyên môn sâu về toán học.

 Ứng dụng

BWM được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

• Quản lý chuỗi cung ứng: Lựa chọn nhà cung cấp, đánh giá rủi ro. 

• Phân tích rủi ro: Xác định và đánh giá các yếu tố rủi ro. 

• Tiếp thị: Phân tích hành vi người tiêu dùng, xác định các thuộc tính sản phẩm quan trọng. 

• Quản lý dự án: Ưu tiên các yếu tố thành công của dự án. 

• Chính sách công: Đánh giá các chính sách hoặc dự án công.

Nguồn tham khảo

• https://bestworstmethod.com/
• https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0305048314001480
• https://www.sciencedirect.com/topics/social-sciences/best-worst-method
• https://informatica.vu.lt/journal/INFORMATICA/article/1170/read

Conjoint analysis

 Conjoint analysis (phân tích kết hợp) là một phương pháp nghiên cứu định lượng trong marketing, kinh tế học hành vi và khoa học quyết định, được dùng để tìm hiểu sở thích của người tiêu dùng đối với sản phẩm/dịch vụ có nhiều thuộc tính (attributes).  Mục tiêu chính là hiểu được sự đánh đổi (trade-offs) mà người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận khi đưa ra quyết định mua hàng.

(Nguồn: https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-conjoint-analysis-software/)

Ý tưởng cốt lõi là khi lựa chọn sản phẩm, người tiêu dùng không đánh giá từng thuộc tính riêng lẻ, mà họ cân nhắc kết hợp nhiều thuộc tính cùng lúc (giá, chất lượng, thương hiệu, màu sắc, tính năng...). Conjoint analysis mô phỏng tình huống ra quyết định bằng cách đưa ra cho người trả lời nhiều kịch bản sản phẩm giả định (combinations of attributes) và yêu cầu họ chọn lựa hoặc đánh giá mức độ ưa thích. Từ dữ liệu đó, mô hình sẽ suy ra mức độ quan trọng (importance) của từng thuộc tính và giá trị tiện ích (utility value) của từng mức thuộc tính.

Quy trình thực hiện

Quy trình thực hiện một nghiên cứu conjoint thường bao gồm các bước sau:

1. Xác định thuộc tính và mức độ: Chọn các thuộc tính chính của sản phẩm (ví dụ: màn hình, dung lượng pin, camera) và các mức độ khác nhau của chúng (ví dụ: màn hình 5 inch, 6 inch; pin 4000mAh, 5000mAh).

2. Tạo các hồ sơ (profiles): Kết hợp các thuộc tính và mức độ để tạo ra một tập hợp các sản phẩm "giả định" hoặc "hồ sơ". Ví dụ, một hồ sơ có thể là "Điện thoại A: màn hình 6 inch, pin 5000mAh, camera 48MP."

3. Thu thập dữ liệu: Yêu cầu người tham gia khảo sát đánh giá các hồ sơ này. Họ có thể được yêu cầu xếp hạng, xếp thứ tự, hoặc chọn hồ sơ mà họ thích nhất từ một tập hợp các lựa chọn.

4. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các mô hình thống kê để phân tích câu trả lời của người tham gia. Kết quả phân tích sẽ cho biết giá trị hữu ích tương đối (relative utility) của từng thuộc tính và mức độ.

5. Ứng dụng kết quả: Sử dụng các giá trị hữu ích này để dự đoán lựa chọn của người tiêu dùng, tối ưu hóa thiết kế sản phẩm hoặc xác định giá bán phù hợp.

 

(Nguồn: https://conjointly.com/guides/what-is-conjoint-analysis/#howitworks)

Các loại Conjoint Analysis phổ biến

• Traditional full-profile conjoint: người trả lời đánh giá toàn bộ profile sản phẩm.

• Choice-based conjoint (CBC): người trả lời chọn một phương án trong số vài lựa chọn (giống mua hàng thực tế).

• Adaptive conjoint (ACA): hệ thống chọn câu hỏi tiếp theo dựa trên câu trả lời trước (giảm số câu hỏi).

• Hybrid conjoint: kết hợp nhiều cách để giảm tải cho người tham gia.

(Nguồn: https://www.statswork.com/blog/conjoint-analysis-and-its-types/)

Ứng dụng

• Phát triển sản phẩm mới: Xác định các tính năng quan trọng nhất để đưa vào sản phẩm. 

• Định giá: Tìm ra mức giá tối ưu cho sản phẩm bằng cách hiểu người tiêu dùng đánh giá tiền và các tính năng như thế nào. 

• Phân khúc thị trường: Phân loại khách hàng thành các nhóm có sở thích khác nhau.

• Thẩm định thương hiệu: Đánh giá tầm quan trọng của tên thương hiệu so với các thuộc tính khác.

Nguồn tham khảo

• https://online.hbs.edu/blog/post/what-is-conjoint-analysis
• https://www.qualtrics.com/en-au/experience-management/research/types-of-conjoint/
• https://www.1000minds.com/conjoint-analysis/what-is-conjoint-analysis
• https://www.stratxsimulations.com/latest_materials_markstrat_web/enu/Handbook-SM-B2C-DG/DocToHelpOutput/NetHelp/default.htm#!WordDocuments/conjointanalysis.htm

PAPRIKA

PAPRIKA (Potentially All Pairwise RanKings of all possible Alternatives) là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM - Multi-Criteria Decision Making) dựa trên phần mềm, giúp người dùng chọn ra phương án tốt nhất từ một danh sách các lựa chọn. Đây là một công cụ ra quyết định được thiết kế để đơn giản hóa quá trình đánh giá và sắp xếp các phương án dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau, đặc biệt là khi các tiêu chí đó có tầm quan trọng không đồng đều.

(Nguồn: https://flexiana.com/news/2020/06/paprika-the-art-of-decision-making )

Nguyên lý hoạt động

PAPRIKA hoạt động dựa trên một nguyên tắc đơn giản: thay vì yêu cầu người dùng gán trọng số cho từng tiêu chí một cách trực tiếp (thường là một việc rất khó khăn), nó sẽ yêu cầu người dùng thực hiện một loạt các so sánh cặp đôi. Quá trình này diễn ra từng bước một:

1. Liệt kê các tiêu chí và lựa chọn: Người dùng nhập tất cả các tiêu chí liên quan đến quyết định (ví dụ: giá cả, hiệu suất, độ tin cậy) và các phương án thay thế (ví dụ: máy tính A, B, C).

2. So sánh cặp đôi: Hệ thống sẽ tự động tạo ra một loạt câu hỏi so sánh. Mỗi câu hỏi sẽ yêu cầu người dùng chọn ra tiêu chí nào quan trọng hơn giữa hai tiêu chí bất kỳ. Ví dụ: "Giữa giá cả và hiệu suất, bạn ưu tiên tiêu chí nào hơn?"

3. Thu hẹp lựa chọn: Dựa trên các câu trả lời, PAPRIKA sẽ loại bỏ những lựa chọn không khả thi ngay lập tức. Ví dụ, nếu bạn nói rằng "hiệu suất" quan trọng hơn, và máy tính B có hiệu suất tốt hơn máy tính A, trong khi các tiêu chí khác của chúng tương đương, thì máy tính A sẽ bị loại khỏi danh sách.

4. Lặp lại: Quá trình này tiếp tục cho đến khi chỉ còn một hoặc một vài lựa chọn tốt nhất.

(Nguồn: )

Ưu điểm của phương pháp PAPRIKA

• Đơn giản, thân thiện người dùng. Các câu hỏi dễ hiểu, không yêu cầu người dùng phải đánh giá “mức độ quan trọng” theo cái thang khó khăn như AHP. 

• Số câu hỏi được điều chỉnh (adaptive) để tránh hỏi những câu không cần (vì đã được suy luận từ các câu trước). Giúp giảm thời gian và hạn chế mỏi nhận thức. 

• Phân tích cá nhân hóa, minh bạch, có thể xem lại, điều chỉnh. 

• Kết hợp được với khảo sát group hay voting, dùng trong MCDA + conjoint analysis.

(Nguồn: https://citoolkit.com/articles/paired-comparison/ )

Hạn chế

•  Với số tiêu chí lớn và nhiều cấp độ cho mỗi tiêu chí, số câu hỏi vẫn có thể tăng lên đáng kể (ví dụ ~60 câu cho 8 tiêu chí) → có thể người dùng vẫn thấy hơi nhiều. 

• “Path dependence”: số câu hỏi và thứ tự câu hỏi phụ thuộc vào cách trả lời trước, nên nếu trả lời khác có thể được hỏi nhiều câu khác nhau. 

• Ngôn ngữ dùng cho tiêu chí/cấp độ nếu phức tạp hay mơ hồ có thể làm người dùng khó hiểu nhanh.

So sánh với AHP (Analytic Hierarchy Process): 

PAPRIKA sử dụng các câu hỏi so sánh giữa các phương án giả định theo cặp (alternatives) và theo tiêu chí hai cái một (two-criteria trade-offs), trong khi AHP yêu cầu người dùng đánh giá mức độ quan trọng giữa các tiêu chí trên thang tỉ lệ (ratio scale).  

Các câu hỏi của AHP (ví dụ “tiêu chí A hơn B bao nhiêu lần?”) đôi khi khó trả lời, dễ sai lệch nhận thức hơn. PAPRIKA hướng tới sự đơn giản, dễ trả lời hơn.

Ứng dụng

PAPRIKA được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ y học (hỗ trợ các bác sĩ và bệnh nhân đưa ra quyết định điều trị) cho đến kinh doanh và cuộc sống hàng ngày (chọn sản phẩm, nhà cung cấp, hoặc công việc).

Tóm lại, PAPRIKA là một công cụ ra quyết định thông minh, kết hợp sự đơn giản của các so sánh cặp đôi với sức mạnh của thuật toán để giúp người dùng đưa ra những quyết định sáng suốt và hiệu quả nhất.

Nguồn tham khảo

• https://www.1000minds.com/paprika
• https://www.researchgate.net/publication/228007215_A_New_Method_for_Scoring_Additive_Multi-Attribute_Value_Models_Using_Pairwise_Rankings_of_Alternatives
• https://flexiana.com/news/2020/06/paprika-the-art-of-decision-making

Analytic Hierarchy Process

 Quy trình Phân tích Thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP) là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) được Thomas Saaty phát triển vào những năm 1970. AHP giúp người ra quyết định cấu trúc các vấn đề phức tạp thành một hệ thống phân cấp, sau đó sử dụng các so sánh cặp đôi để xác định trọng số tương đối của các tiêu chí và xếp hạng các phương án.

Nguyên lý hoạt động

AHP hoạt động dựa trên ba nguyên lý chính:

• Cấu trúc phân cấp: 

Vấn đề ra quyết định được chia nhỏ thành một hệ thống phân cấp. Cấp cao nhất là mục tiêu chung, các cấp trung gian là các tiêu chí đánh giá, và cấp thấp nhất là các phương án lựa chọn.

• Ưu tiên bằng so sánh cặp đôi: 

Người ra quyết định so sánh từng cặp tiêu chí và phương án dựa trên một thang đo tỉ lệ từ 1 (quan trọng bằng nhau) đến 9 (quan trọng hơn hẳn). Ví dụ, khi so sánh hai tiêu chí "Chi phí" và "Chất lượng," người ra quyết định sẽ trả lời câu hỏi: "Chất lượng quan trọng hơn chi phí bao nhiêu lần?"

• Tổng hợp ưu tiên: 

AHP sử dụng một phép toán ma trận để tổng hợp tất cả các so sánh cặp đôi, từ đó tính toán được trọng số tương đối của từng tiêu chí và điểm số tổng thể của từng phương án.

 Quy trình thực hiện

Quy trình thực hiện AHP gồm 5 bước cơ bản:

(Nguồn: https://www.intechopen.com/chapters/1121911)

• Xác định vấn đề và mục tiêu: Đặt ra mục tiêu cần đạt được (ví dụ: "Mua xe ô tô phù hợp nhất").

• Xây dựng cấu trúc phân cấp: Phân tích vấn đề thành các cấp bậc: mục tiêu, tiêu chí chính (ví dụ: Chi phí, Hiệu suất, An toàn), tiêu chí phụ (nếu có), và cuối cùng là các phương án (ví dụ: Xe A, Xe B, Xe C).

• Thiết lập ma trận so sánh cặp đôi: Xây dựng các ma trận so sánh.

• Ma trận so sánh tiêu chí: So sánh từng cặp tiêu chí để xác định trọng số của chúng.

• Ma trận so sánh phương án: So sánh từng cặp phương án đối với mỗi tiêu chí.

• Tính toán trọng số và kiểm tra tính nhất quán:

• Sử dụng ma trận so sánh để tính toán véc-tơ riêng (eigenvector), đại diện cho trọng số tương đối của từng yếu tố.

• Kiểm tra tính nhất quán của các so sánh. Nếu tỷ lệ nhất quán (Consistency Ratio - CR) vượt quá 0,1, người ra quyết định cần xem xét lại các đánh giá của mình.

• Tổng hợp kết quả: Kết hợp trọng số của các tiêu chí và điểm số của các phương án để tính điểm cuối cùng cho mỗi phương án, từ đó đưa ra quyết định tối ưu.

Ví dụ minh họa của AHP

•  Ví dụ chọn điện thoại (smartphone) với các tiêu chí như camera, dung lượng lưu trữ (storage), vẻ ngoài (looks), giá (price)

(Nguồn: https://www.6sigma.us/six-sigma-in-focus/analytic-hierarchy-process-ahp/)

• Lựa chọn dự án / Quản lý danh mục dự án (Project Portfolio Selection), có thể áp dụng AHP để đưa ra thứ tự ưu tiên các dự án dựa vào các tiêu chí như chi phí, lợi ích, rủi ro, chiến lược.

• Ứng dụng AHP trong phân bổ nguồn lực (Resource Allocation), chẳng hạn như cần xác định nguồn lực nào cần tập trung vào đúng chỗ

• Lựa chọn ứng viên theo tuổi tác, kinh nghiệm, học vấn, kỹ năng quản trị...

(Nguồn: https://blog.avenuecode.com/ahp-a-group-decision-making-technique)

• ...

Các công cụ hỗ trợ

• Một số phần mềm/trợ giúp: Expert Choice, Prioritization Helper.v.v... giúp tự động hóa tính ma trận so sánh, tính toán trọng số, tính CR (Consistency Ratio)…

Ưu điểm của AHP

• Thích hợp khi quyết định cần tới nhiều tiêu chí, nhiều bên liên quan, mức độ phức tạp cao.

• Có cấu trúc rõ ràng, giúp người ra quyết định hiểu rõ các thành phần của bài toán (tiêu chí, alternatives, trade-offs).

• Phương pháp tương đối trực quan, có thể làm bằng Excel hoặc phần mềm chuyên dụng. 

• Giúp minh bạch quá trình ra quyết định, đặc biệt khi có nhiều tiêu chí, bao gồm các tiêu chí khó đo lường.

Hạn chế / điểm cần lưu ý

• AHP rất linh hoạt, có thể xử lý cả định tính và định lượng.

• Việc dùng thang 1-9 để so sánh mang tính chủ quan; không có lý thuyết rõ ràng giải thích tại sao phải là thang đó. 

• Khi có nhiều tiêu chí hoặc nhiều phương án thì số lượng so sánh cặp đôi tăng nhanh dẫn đến mất công, dễ bị sai lệch. 

• Vấn đề inconsistency (không nhất quán) trong các so sánh cặp đôi: nếu người dùng chọn các so sánh có mâu thuẫn thì kết quả trọng số có thể không đáng tin. 

• “Rank reversal” (thứ hạng bị thay đổi khi thêm/bớt phương án) là một vấn đề được nêu lên. 

• Khó khăn nhận thức (“cognitive difficulty”) khi người ra quyết định phải đưa ra các so sánh “cực đoan” hay “rất quan trọng hơn” trên thang 1-9.

Nguồn tham khảo

• https://www.ebsco.com/research-starters/social-sciences-and-humanities/analytic-hierarchy-process-ahp
• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0270025587904738
• https://www.6sigma.us/six-sigma-in-focus/analytic-hierarchy-process-ahp/
• https://www.iied.org/sites/default/files/pdfs/2022-02/20781G.pdf
• https://www.intechopen.com/chapters/1121911

Bandwagon effect

Bandwagon effect (hiệu ứng “lên xe buýt”, hiệu ứng đoàn tàu, hay còn gọi là hiệu ứng bầy đàn, hiệu ứng đám đông ) là một hiện tượng tâm lý – xã hội trong đó một cá nhân thay đổi hành vi, niềm tin hoặc lựa chọn của mình chỉ vì thấy nhiều người khác cũng đang làm như vậy.  Thay vì đưa ra quyết định dựa trên suy nghĩ logic và độc lập, họ "nhảy lên đoàn tàu" (jump on the bandwagon) để đi theo xu hướng của số đông, bất kể quan điểm cá nhân có thể trái ngược.

(Nguồn: https://conversion-uplift.co.uk/glossary-of-conversion-marketing/bandwagon-effect/)

Ý tưởng cốt lõi của bandwagon effect  là việc người ta có xu hướng bắt chước số đông, vì tin rằng số đông đúng, hoặc vì không muốn bị “tụt lại phía sau”. Nói cách khác: “Nếu nhiều người chọn A, thì tôi cũng chọn A, chỉ vì nhiều người làm vậy.”

Đặc điểm chính

• Xu hướng tuân thủ: Con người có nhu cầu tự nhiên muốn hòa nhập và được xã hội chấp nhận. Việc đi theo đám đông giúp họ cảm thấy an toàn và không bị lạc lõng.

(Nguồn: https://sketchplanations.com/the-bandwagon-effect)

• Thiếu tư duy độc lập: Hiệu ứng này làm suy giảm khả năng phân tích và đánh giá vấn đề của cá nhân. Họ tin rằng "đông người làm thì chắc chắn là đúng."

• Lan truyền nhanh chóng: Hiệu ứng đám đông hoạt động theo cơ chế phản hồi tích cực. Càng nhiều người tham gia, áp lực xã hội càng lớn, và càng nhiều người khác sẽ tham gia theo.

Ứng dụng và ví dụ thực tế

Trong kinh doanh và marketing

• Các thương hiệu tận dụng hiệu ứng đám đông bằng cách quảng cáo sản phẩm của họ là "bán chạy nhất," "được nhiều người tin dùng," hoặc "hàng triệu người đã sử dụng." Điều này tạo ra một sự bảo đảm tâm lý cho người mua.

• Ví dụ: một sản phẩm thời trang “hot trend” được nhiều người mua, khiến người khác cũng mua theo, bất kể nhu cầu thực sự.a

• Một sản phẩm có nhiều đánh giá tích cực hoặc có nhiều người dùng nổi tiếng sử dụng sẽ dễ dàng thu hút thêm người dùng mới, ví dụ: một quán ăn đông khách thường được coi là ngon, hoặc một ứng dụng có nhiều lượt tải về sẽ được người khác tin tưởng hơn.

Trong chính trị

•  Một số cử tri có xu hướng bỏ phiếu cho ứng cử viên mà họ tin rằng đang dẫn đầu cuộc đua. Điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng, vì sự ủng hộ ban đầu của một nhóm nhỏ có thể tạo ra một làn sóng ủng hộ lớn hơn.

• Các phong trào xã hội hoặc chính trị cũng phát triển dựa trên hiệu ứng này. Khi một phong trào trở nên phổ biến, nó thu hút thêm nhiều người tham gia, tạo ra động lực và sức ảnh hưởng lớn hơn.

Trong kinh tế học

•  Trong thị trường tài chính, hiệu ứng đám đông có thể dẫn đến bong bóng tài sản hoặc sự sụp đổ thị trường. Các nhà đầu tư mua một loại tài sản vì họ thấy người khác đang mua, đẩy giá lên cao một cách phi lý trí, cho đến khi bong bóng vỡ.

(Nguồn: https://corporatefinanceinstitute.com/resources/career-map/sell-side/capital-markets/bandwagon-effect/)

Hiệu ứng tiêu cực

Mặc dù có thể tạo ra các kết quả tích cực như khuyến khích hành vi tốt (ví dụ: quyên góp từ thiện), hiệu ứng đám đông thường được xem là một yếu tố tiêu cực vì nó khiến mọi người dễ dàng tin vào thông tin sai lệch, tin giả và các xu hướng nguy hiểm, do đó dễ bị lừa dối. Hiệu ứng này cũng dẫn đến  sự hiếu sáng tạo vì khi tất cả mọi người đều làm theo một cách, sự đa dạng về quan điểm và sự sáng tạo sẽ bị mất đi.

Nguồn tham khảo

• https://www.investopedia.com/terms/b/bandwagon-effect.asp
• https://vietnambiz.vn/hieu-ung-doan-tau-bandwagon-effect-la-gi-su-ra-doi-cua-hieu-ung-doan-tau-20191010170204985.htm
• https://www.forbes.com/sites/brycehoffman/2024/05/26/bandwagon-effect-what-it-is-and-how-to-overcome-it/
• https://www.psychologytoday.com/us/blog/stronger-at-the-broken-places/201708/the-bandwagon-effect
• https://sketchplanations.com/the-bandwagon-effect

X-Efficiency Theory

Lý thuyết hiệu quả X (X-efficiency theory) là một khái niệm kinh tế được nhà kinh tế học Harvey Leibenstein giới thiệu vào năm 1966. Lý thuyết này cho rằng các doanh nghiệp hoạt động dưới mức hiệu quả tối đa có thể đạt được do thiếu áp lực cạnh tranh.

(Nguồn: https://fastercapital.com/content/Performance-measurement--Measuring-X-efficiency-for-enhanced-performance.html )

Nội dung chính của Lý thuyết

Lý thuyết hiệu quả X đối lập với một giả định truyền thống trong kinh tế học tân cổ điển, đó là các doanh nghiệp luôn tìm cách tối đa hóa lợi nhuận bằng cách sử dụng các yếu tố đầu vào một cách hiệu quả nhất để sản xuất đầu ra. Leibenstein lập luận rằng trong nhiều trường hợp, đặc biệt là trong các thị trường độc quyền hoặc không cạnh tranh hoàn hảo, các doanh nghiệp thường không hoạt động trên đường cong chi phí tối thiểu của họ.

Lý thuyết cho rằng hiệu quả của doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào công nghệ và nguồn lực, mà còn chịu tác động bởi các yếu tố tâm lý, xã hội và tổ chức:

1. Động lực và nỗ lực của người lao động
   – Nhân viên không phải lúc nào cũng làm việc với 100% năng suất tiềm năng.
   – Lười biếng, thiếu khuyến khích, hoặc văn hóa tổ chức yếu có thể làm giảm hiệu quả.

2. Quản lý và kiểm soát
   – Quản trị kém dẫn đến lãng phí thời gian, tài nguyên, và sai sót.
   – Nhà quản lý giỏi có thể thu hẹp “khoảng cách X”.

3. Cấu trúc cạnh tranh thị trường
   – Trong thị trường cạnh tranh cao, doanh nghiệp buộc phải giảm lãng phí để tồn tại → hiệu quả X cao.
   – Ngược lại, trong thị trường độc quyền, doanh nghiệp ít áp lực cạnh tranh → dễ để xảy ra X-inefficiency.

(Nguồn: https://fastercapital.com/content/Performance-measurement--Measuring-X-efficiency-for-enhanced-performance.html)

Theo đó, X-inefficiency (Sự phi hiệu quả X) là sự chênh lệch giữa chi phí thực tế mà một doanh nghiệp phải chịu và chi phí tối thiểu có thể đạt được khi sử dụng hiệu quả tất cả các nguồn lực. Sự phi hiệu quả này không phải do sự phân bổ nguồn lực không hiệu quả giữa các ngành (được gọi là hiệu quả phân bổ) mà do các yếu tố nội bộ của doanh nghiệp, chẳng hạn như:

• Thiếu động lực của người lao động và quản lý: Khi không có áp lực cạnh tranh, người lao động và quản lý có thể không có động lực để làm việc hết mình.

• Tổ chức kém hiệu quả: Các vấn đề như thủ tục rườm rà, thiếu sự giám sát, và quản lý lỏng lẻo có thể dẫn đến lãng phí và năng suất thấp.

• Không tận dụng tối đa các yếu tố đầu vào: Doanh nghiệp có thể không sử dụng hiệu quả máy móc, công nghệ, hoặc nhân lực, dẫn đến chi phí cao hơn mức cần thiết.

• Chi phí quá mức: Các doanh nghiệp có thể lãng phí tiền vào các khoản chi không cần thiết như văn phòng xa hoa hoặc các lợi ích quá mức cho nhân viên.
• 
  

(Nguồn: https://www.thetutoracademy.com/revision-notes/efficiency/)

Ví dụ minh họa

Giả sử một công ty có thể sản xuất 1.000 sản phẩm/tháng với nguồn lực hiện tại. Nhưng thực tế chỉ sản xuất 800 sản phẩm vì công nhân làm việc cầm chừng, quản lý yếu kém, thiết bị không được tối ưu. Do vậy, 200 sản phẩm “mất đi” chính là X-inefficiency..

Vai trò và ý nghĩa

Lý thuyết này có ý nghĩa sâu sắc, thách thức giả định truyền thống của kinh tế học tân cổ điển rằng các công ty luôn tìm cách tối đa hóa lợi nhuận một cách hiệu quả nhất.

• Nhấn mạnh tầm quan trọng của cạnh tranh: Hiệu quả X-inefficiency thường tồn tại trong các thị trường độc quyền, độc quyền nhóm, hoặc các tổ chức công. Cạnh tranh mạnh mẽ buộc các doanh nghiệp phải hoạt động hiệu quả để tồn tại.

• Mở rộng phạm vi phân tích: Nó bổ sung yếu tố hành vi của con người và tổ chức vào mô hình kinh tế, vốn thường chỉ tập trung vào các yếu tố thị trường thuần túy. Leibenstein cho rằng động lực, quản lý, và cấu trúc nội bộ của doanh nghiệp có vai trò quyết định đến năng suất và chi phí.

• Giải thích sự khác biệt về năng suất: Lý thuyết này giúp giải thích tại sao hai doanh nghiệp có cùng yếu tố đầu vào (vốn, lao động) nhưng lại có năng suất và chi phí khác nhau. Sự khác biệt này không phải do công nghệ mà do cách thức quản lý và động lực của người lao động.

Ứng dụng

Lý thuyết Hiệu quả X có nhiều ứng dụng thực tiễn trong cả chính sách công và quản trị doanh nghiệp.

• Chính sách chống độc quyền: Chính phủ sử dụng lý thuyết này để lập luận cho việc phá vỡ các tập đoàn độc quyền hoặc điều tiết các doanh nghiệp nhà nước. Mục tiêu là tạo ra áp lực cạnh tranh, buộc các doanh nghiệp này phải hoạt động hiệu quả hơn, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.

• Tư nhân hóa: Việc tư nhân hóa các doanh nghiệp nhà nước hoạt động kém hiệu quả thường được biện minh bằng lý thuyết này. Chuyển đổi sang sở hữu tư nhân sẽ mang lại áp lực cạnh tranh và động lực lợi nhuận, giúp giảm X-inefficiency và nâng cao hiệu quả.

• Quản trị doanh nghiệp: Các nhà quản lý có thể áp dụng lý thuyết này để đánh giá và cải thiện hiệu quả hoạt động nội bộ. Thay vì chỉ tập trung vào công nghệ hay quy mô, họ cần chú ý đến:

• Hệ thống khen thưởng và động lực: Xây dựng cơ chế thưởng-phạt rõ ràng để khuyến khích nhân viên làm việc hiệu quả.

• Văn hóa tổ chức: Tạo ra một văn hóa làm việc năng động, sáng tạo và giảm thiểu sự lãng phí.

• Giám sát và kiểm soát: Áp dụng các phương pháp quản lý hiệu quả để theo dõi năng suất và chi phí.

Nguồn tham khảo

• https://www.investopedia.com/terms/x/x-efficiency.asp
• https://www.sabeconomics.org/wordpress/wp-content/uploads/JBEP-1-2-4.pdf
• https://www.sciencedirect.com/topics/economics-econometrics-and-finance/x-efficiency
• https://www.wallstreetmojo.com/x-efficiency/

Anker Reference Methodology

Anker Reference Methodology, hay "Phương pháp luận tham khảo Anker" là một phương pháp được phát triển bởi các nhà nghiên cứu Richard Anker và Martha Anker để ước tính mức lương đủ sống (living wage) và thu nhập đủ sống (living income) cho người lao động và nông dân ở các nước đang phát triển. Phương pháp này được coi là "tiêu chuẩn vàng" (gold standard) trong lĩnh vực nghiên cứu về mức lương đủ sống và được công nhận rộng rãi bởi các tổ chức quốc tế, doanh nghiệp và các tổ chức xã hội dân sự.

(Nguồn: https://www.idhsustainabletrade.com/living-wage-platform/step-1-identify-the-living-income-benchmark-in-your-regions-of-interest/ )

Mục đích của Anker Reference Methodology là cung cấp một cách tiếp cận minh bạch, đáng tin cậy và có thể so sánh được để xác định mức thu nhập cần thiết để một người lao động và gia đình họ có thể có một cuộc sống "đàng hoàng nhưng cơ bản" (basic but decent standard of living). Mức thu nhập này phải đủ để chi trả cho các nhu cầu thiết yếu như:

• Thực phẩm: Một chế độ ăn uống lành mạnh, đủ dinh dưỡng, phù hợp với sở thích ăn uống của địa phương và tuân thủ các tiêu chuẩn dinh dưỡng của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO).

• Nhà ở: Một ngôi nhà an toàn và vệ sinh.

• Chăm sóc sức khỏe: Chi phí y tế đầy đủ.

• Giáo dục: Chi phí cho con cái đi học.

• Các nhu cầu thiết yếu khác: Bao gồm chi phí đi lại, quần áo, nước, điện, một khoản nhỏ cho các trường hợp khẩn cấp và giải trí.

(Nguồn: https://link.springer.com/article/10.1007/s12571-020-01099-8/figures/1)

Phương pháp Anker kết hợp cả dữ liệu sơ cấp (nghiên cứu thực địa) và dữ liệu thứ cấp (phân tích các nguồn dữ liệu đã có) để đưa ra một ước tính chính xác nhất:

• Nghiên cứu thực địa: Nhóm nghiên cứu sẽ tiến hành khảo sát trực tiếp tại địa phương để thu thập dữ liệu về giá cả thực tế của các mặt hàng thiết yếu như thực phẩm, giá thuê nhà, chi phí đi lại, v.v.

• Phân tích dữ liệu thứ cấp: Dựa trên các dữ liệu đã có về quy mô hộ gia đình trung bình, tỷ lệ lao động tham gia lực lượng lao động, và các chỉ số kinh tế khác để xác định quy mô gia đình tham chiếu và số lượng lao động trong gia đình đó.

Một điểm đặc biệt của phương pháp này là nó tính toán mức lương đủ sống ròng (net living wage - tiền lương thực nhận) và sau đó cộng thêm các khoản thuế và khấu trừ bắt buộc để ra được mức lương đủ sống gộp (gross living wage).

Phân biệt Anker Benchmark và Anker Reference Values

Có hai loại kết quả chính từ phương pháp Anker:

• Anker Benchmark Studies: Đây là các nghiên cứu chuyên sâu, chi tiết cho một địa điểm cụ thể (ví dụ: một thành phố, một vùng nông thôn). Các nghiên cứu này đòi hỏi thời gian và chi phí lớn vì phải tiến hành khảo sát thực địa kỹ lưỡng. Anker Benchmark được coi là kết quả "tiêu chuẩn vàng" cho một địa điểm cụ thể.

• Anker Reference Values: Đây là một phương pháp mới hơn, dựa trên phân tích hồi quy từ dữ liệu của hàng chục nghiên cứu Anker Benchmark đã có. Mục đích của "Reference Values" là cung cấp một ước tính nhanh chóng, tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đáng tin cậy về mức lương đủ sống cho các quốc gia chưa có nghiên cứu Benchmark. Mức giá trị này thường được cung cấp cho cả khu vực thành thị và nông thôn của một quốc gia. Mặc dù có sai số, nhưng nó vẫn là công cụ hữu ích để đánh giá rủi ro và xác định các khu vực "điểm nóng" cần ưu tiên hành động.

(Nguồn: https://www.ankerresearchinstitute.org/our-work)

Ứng dụng phương pháp Anker Reference Methodology 

• Giúp các công ty, tổ chức phi chính phủ và các bên liên quan xác định khoảng cách giữa mức lương hiện tại và mức lương đủ sống.

• Cung cấp cơ sở dữ liệu vững chắc để các công ty thực hiện chính sách tăng lương công bằng hơn.

•  Khuyến khích sự minh bạch và trách nhiệm giải trình trong việc chi trả lương trong các chuỗi cung ứng.

• Thúc đẩy sự phát triển kinh tế bền vững và giảm nghèo, giúp người lao động có cuộc sống tốt hơn và đóng góp vào sự ổn định xã hội.

Nguồn tham khảo

• https://www.idhsustainabletrade.com/living-wage-platform/step-1-identify-the-living-income-benchmark-in-your-regions-of-interest/
• https://fairfood.org/en/living-wage-and-income/
• https://www.ankerresearchinstitute.org/anker-methodology
• https://www.globallivingwage.org/about/anker-methodology/

Porter’s Five Forces

Mô hình 5 áp lực cạnh tranh của Porter - Porter’s Five Forces - là một công cụ phân tích chiến lược kinh doanh được đưa ra bởi Michael Porter vào năm 1979. Kể từ đó, mô hình này đã trở thành một trong những công cụ chiến lược kinh doanh phổ biến nhất mà các tổ chức sử dụng để hiểu rõ hơn về các lực lượng cạnh tranh chính đang hoạt động trong ngành của họ. 

(Nguồn: https://www.linkedin.com/pulse/porters-five-forces-analysis-suman-chatterjee-lglyf)

Mô hình này giúp các doanh nghiệp phân tích môi trường cạnh tranh của mình bằng cách đánh giá 5 yếu tố quan trọng, bao gồm: 

• Sức mạnh cạnh tranh giữa các đối thủ hiện tại - Rivalry Among Existing Competitors: 

Đây là mức độ ganh đua giữa các công ty hiện tại trong cùng ngành. Cạnh tranh gay gắt có thể dẫn đến chiến tranh giá cả, làm suy giảm lợi nhuận cho tất cả các bên.

• Tiềm năng sức mạnh cạnh tranh của đối thủ mới - Threat of New Entrants

Sự xuất hiện của các doanh nghiệp mới trong ngành có thể tăng cường cạnh tranh, đòi hỏi các công ty hiện tại phải giảm giá hoặc tăng chi phí để giữ thị phần, làm giảm lợi nhuận chung của ngành.

• Sức mạnh thương lượng của nhà cung cấp - Bargaining Power of Suppliers

Những nhà cung cấp có sức mạnh thương lượng cao có thể áp đặt giá cao hơn hoặc chất lượng thấp hơn cho sản phẩm và dịch vụ của họ, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

• Sức mạnh thương lượng của khách hàng - Bargaining Power of Buyers

Khách hàng mạnh có thể yêu cầu giảm giá, chất lượng cao hơn, hoặc dịch vụ tốt hơn, ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngành. Khi khách hàng có nhiều lựa chọn thay thế hoặc ít phụ thuộc vào một nhà cung cấp, họ có nhiều quyền lực hơn.

• Tiềm năng cạnh tranh từ các sản phẩm/dịch vụ thay thế - Threat of Substitute Products or Services

Các sản phẩm hoặc dịch vụ thay thế có thể cung cấp một lựa chọn khác cho khách hàng, từ đó làm giảm sức hấp dẫn của ngành. Sự tồn tại của sản phẩm thay thế hạn chế mức lợi nhuận tối đa mà các công ty trong ngành có thể đạt được.

Case Studies - một số ví dụ thực tế

• Apple Inc.: Thành công của Apple có thể là nhờ vào sự hiểu biết về cạnh tranh, một trong năm lực lượng của Porter. Bằng cách liên tục đổi mới, Apple đã xoay xở để luôn đi trước các đối thủ cạnh tranh. Họ liên tục tạo ra những sản phẩm mới khiến người tiêu dùng quan tâm và trung thành.

(Nguồn: https://peachyessay.com/sample-essay/apple-incorporated/)

• Airbnb: Công ty này đã khai thác sức mạnh của mối đe dọa từ những người mới tham gia, một lực lượng khác của Porter. Bằng cách tạo ra một mô hình kinh doanh độc đáo, Airbnb đã đảm bảo được vị thế của mình trên thị trường, khiến các đối thủ cạnh tranh mới khó có thể tham gia.

• Netflix: Netflix là một trong những công ty dẫn đầu trong thế giới phát trực tuyến, mặc dù lượng người đăng ký đã giảm đáng kể trong những tháng gần đây. Trong quý đầu tiên của năm 2022, nền tảng này đã mất 200.000 người đăng ký, lý do thì khác nhau. Trong số đó có sự gia tăng đột ngột về cạnh tranh và việc ngừng phát sóng các chương trình tại Nga. Ngày nay, tập đoàn này có 221,64 triệu người đăng ký trên toàn thế giới, bao gồm 10 triệu người tại Pháp.

(Nguồn: https://www.oboolo.com/blog/our-tips/porter-five-forces-netflix-video-streaming-market-19-10-2022.html)

• Starbucks: Chuỗi cà phê toàn cầu này đã chinh phục được sức mạnh của người mua. Bằng cách cung cấp các sản phẩm chất lượng cao và trải nghiệm độc đáo, Starbucks đã xoay xở để giữ chân khách hàng trung thành, mặc dù giá cao hơn so với các quán cà phê khác.

(Nguồn: https://enjoystarbucks.blogspot.com/2011/11/competitive-environment-of-starbucks.html)

Những ví dụ này minh họa cách hiểu và tận dụng Năm lực lượng của Porter có thể dẫn đến thành công trong kinh doanh. Mỗi công ty đều điều hướng bối cảnh cạnh tranh của mình theo những cách khác nhau, nhưng hiệu quả. Bằng cách phân tích những trường hợp này, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về cách áp dụng mô hình Năm lực lượng của Porter vào các tình huống kinh doanh thực tế.

Nguồn tham khảo

• https://subiz.com.vn/blog/mo-hinh-5-forces.html
• https://www.mindtools.com/at7k8my/porter-s-five-forces
• https://quantive.com/resources/articles/porters-5-forces
• https://peachyessay.com/sample-essay/apple-incorporated/
• https://www.cascade.app/blog/porters-5-forces

The Five Capitals Model

The Five Capitals Model được phát triển bởi Forum for the Future, một tổ chức phi lợi nhuận của Anh chuyên về các giải pháp bền vững. Mô hình này dựa trên nguyên tắc rằng để duy trì hoạt động lâu dài, các tổ chức cần phát triển và bảo tồn không chỉ vốn tài chính mà còn cả các loại vốn khác.

(Nguồn: https://www.forumforthefuture.org/the-five-capitals)

Năm loại vốn được đề cập trong mô hình bao gồm

• Natural capital

Đây là các nguồn tài nguyên thiên nhiên mà từ đó mọi thứ khác được sản xuất. Ví dụ bao gồm nước, không khí, đất, khoáng sản, và đa dạng sinh học. Việc bảo vệ vốn tự nhiên là cơ sở cho sự phát triển bền vững.

• Human capital

Vốn con người bao gồm sức khỏe, kiến thức, kỹ năng, và khả năng sáng tạo mà mọi người mang lại cho công việc của họ. Đào tạo và phát triển nhân lực là chìa khóa để nâng cao vốn này.

• Social capital 

Liên quan đến các mạng lưới, mối quan hệ và sự hiểu biết chung mà phát triển thông qua mạng lưới cộng đồng và các mối quan hệ giữa các nhóm và cá nhân. Vốn xã hội giúp xây dựng lòng tin và cho phép các cá nhân và tổ chức cộng tác hiệu quả hơn.

• Manufactured capital 

Đây là cơ sở hạ tầng vật chất và công nghệ mà tổ chức sử dụng để sản xuất hàng hóa và dịch vụ. Nâng cao vốn sản xuất có thể dẫn đến hiệu quả tăng lên và ít tác động tiêu cực đến môi trường.

• Financial capital 

Tiền tệ và các công cụ tài chính khác mà tổ chức sử dụng để hỗ trợ các hoạt động của mình. Quản lý hiệu quả vốn tài chính giúp đảm bảo khả năng tiếp tục hoạt động và đầu tư vào các loại vốn khác.

The Five Capitals Model giúp các nhà quản lý doanh nghiệp đánh giá toàn diện các nguồn lực mà họ có thể sử dụng để tạo ra giá trị lâu dài. Bằng cách cân nhắc đến tất cả các loại vốn, tổ chức có thể phát triển các chiến lược bền vững hơn, đồng thời giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường và xã hội. 

Nguồn tham khảo

• https://www.forumforthefuture.org/the-five-capitals
• https://blog.rrc.co.uk/2018/07/30/the-five-capitals-a-model-for-sustainable-development/
• https://integratedreporting.ifrs.org/wp-content/uploads/2013/03/The-Capitals-Visuals-of-alternative-models-of-capitals-.pdf

Up-selling

Up-selling là một chiến lược bán hàng trong đó nhân viên cố gắng thuyết phục khách hàng mua một phiên bản đắt tiền hơn, nâng cao hơn hoặc cập nhật hơn của sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ đang xem xét. Mục tiêu của up-selling là tăng giá trị đơn hàng, đồng thời cung cấp cho khách hàng một sản phẩm tốt hơn có thể đáp ứng nhu cầu của họ một cách hiệu quả hơn.

(Nguồn: https://fastdo.vn/wp-content/uploads/2022/12/up-selling-va-cross-selling-1-min.png)

Ví dụ về Up-selling

Ngành Điện tử :

• Khi một khách hàng đang xem xét mua một chiếc TV kích thước 40 inch, nhân viên có thể giới thiệu một chiếc TV 55 inch với chất lượng hình ảnh và âm thanh tốt hơn.
• Trong mua sắm trực tuyến, khi một khách hàng chọn mua laptop, trang web có thể tự động đề nghị một mẫu laptop có cấu hình cao hơn với giá cao hơn một chút nhưng có hiệu suất tốt hơn đáng kể.

• Một đại lý du lịch khi đặt phòng khách sạn cho khách hàng có thể đề nghị một phòng có view đẹp hơn hoặc phòng suite thay vì phòng tiêu chuẩn.
• Các hãng hàng không thường up-sell bằng cách cung cấp các suất nâng hạng từ phổ thông lên thương gia hoặc nhất với giá ưu đãi.

• Khi khách hàng đặt một loại bánh pizza cỡ vừa, nhân viên có thể đề xuất nâng cấp lên size lớn hơn với chi phí không quá cao so với size vừa.
• Khi một khách hàng gọi một ly rượu vang, nhân viên có thể đề nghị thử một loại rượu vang cao cấp hơn một chút.

• Khi một khách hàng chọn mua một chiếc áo sơ mi thông thường, nhân viên bán hàng có thể đề nghị một chiếc áo có chất liệu tốt hơn, thiết kế mới hơn với giá cao hơn.
• Các trang web bán lẻ quần áo thường sử dụng hệ thống gợi ý tự động để up-sell bằng cách hiển thị các sản phẩm tương tự nhưng cao cấp hơn khi khách hàng xem một sản phẩm nhất định.

• Khi một khách hàng đến mở một tài khoản tiết kiệm đơn giản, nhân viên ngân hàng có thể giới thiệu các gói tài khoản cao cấp hơn với nhiều tính năng bổ sung như lãi suất cao hơn, miễn phí dịch vụ ngân hàng trực tuyến, v.v.

(Nguồn: https://salesblink.io/blog/upselling-and-cross-selling)

Up-selling khi được thực hiện khéo léo có thể là một chiến lược win-win cho cả doanh nghiệp và khách hàng. Doanh nghiệp tăng doanh thu, trong khi khách hàng nhận được sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn, phù hợp hơn với nhu cầu của họ. Tuy nhiên, quan trọng là phải đảm bảo rằng các sản phẩm được đề nghị thực sự phù hợp với nhu cầu của khách hàng để tránh cảm giác bị ép buộc hoặc không hài lòng sau mua. 

Nguồn tham khảo:

• https://mailchimp.com/resources/cross-sell-vs-upsell
• https://retailconnection.dstewart.com/2016/05/11/benefits-of-cross-selling-and-upselling/
• https://www.researchgate.net/figure/Differences-in-the-practices-of-cross-selling-and-up-selling_fig5_346634796
• https://wpswings.com/blog/cross-selling-upselling/

Cross-selling

Cross selling (hay bán chéo) là một trong những kỹ thuật bán hàng được sử dụng nhằm mục đích thúc đẩy khách hàng mua sắm nhiều hơn, bằng cách đưa thêm các gợi ý hấp dẫn liên quan trực tiếp đến sản phẩm vừa mua. 

(Nguồn: https://kdata.vn/)

Mục tiêu của cross-selling là tăng giá trị giao dịch trung bình bằng cách đề xuất và bán thêm các sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng, qua đó cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối đa hóa doanh thu. 

Ví dụ về cross-selling

• Một ví dụ điển hình về cross-selling là khi bạn mua một chiếc điện thoại mới và nhân viên bán hàng gợi ý bạn mua thêm ốp lưng, miếng dán màn hình, hoặc tai nghe không dây phù hợp với điện thoại đó. Trong ngành ngân hàng, khi một khách hàng mở một tài khoản tiết kiệm, nhân viên ngân hàng có thể giới thiệu họ sử dụng thêm các sản phẩm như thẻ tín dụng hoặc bảo hiểm.
• Khi khách hàng mở một tài khoản tiết kiệm, nhân viên ngân hàng có thể giới thiệu các sản phẩm bảo hiểm nhân thọ hoặc bảo hiểm sức khỏe.

• Đề nghị thẻ tín dụng với lãi suất ưu đãi hoặc điểm thưởng khi khách hàng đăng ký khoản vay mua nhà hoặc mua ô tô.
• Khi khách hàng mua một chiếc váy, nhân viên bán hàng có thể đề xuất phụ kiện như giày, túi xách hoặc trang sức phù hợp.
• Khi khách hàng mua một chiếc laptop, nhân viên có thể đề nghị mua thêm túi đựng laptop, chuột không dây, hoặc phần mềm bảo mật.
• Khi khách hàng đặt vé máy bay, có thể đề xuất đặt phòng khách sạn, thuê xe, hoặc các tour du lịch tại điểm đến.
• Cung cấp bảo hiểm du lịch khi khách hàng đặt các chuyến đi xa.
• Khi khách hàng đặt món chính, nhân viên phục vụ có thể gợi ý thêm món khai vị hoặc đồ uống phù hợp.
• Khi khách đặt bàn qua một ứng dụng, hệ thống có thể tự động đề nghị thêm các món ăn phổ biến hoặc các chương trình khuyến mãi hiện có.
• CKhi khách hàng mua một phần mềm ứng dụng, có thể đề nghị mua thêm dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật hoặc bản nâng cấp.
• Khi một doanh nghiệp mua máy in, đề xuất mua thêm mực in hoặc giấy in.
• .v.v...
• 
  

Có rất nhiều ví dụ khác về cross-selling

Lợi ích của Cross-selling

• Bán thêm sản phẩm có liên quan giúp tăng tổng giá trị đơn hàng và doanh thu tổng thể cho công ty, từ đó dẫn đến tăng doanh thu
• Cross-selling có thể giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng: Khi khách hàng mua các sản phẩm bổ sung phù hợp với nhu cầu của họ, họ cảm thấy được chăm sóc tốt hơn và thường hài lòng hơn với trải nghiệm mua sắm.
• Khách hàng có trải nghiệm tốt với các sản phẩm từ công ty sẽ có khả năng trở lại mua sắm thêm nhiều hơn, do đó tăng khả năng giữ chân khách hàng: 
• Việc bán thêm sản phẩm cho khách hàng hiện tại cũng thường ít tốn kém hơn so với chi phí thu hút khách hàng mới.

Khó khăn khi áp dụng Cross-selling

• Khách hàng dễ cảm thấy bị làm phiền hoặc khó chịu khi liên tục bị mời dùng thêm các sản phẩm khác, Việc quan trọng là phải đảm bảo rằng các sản phẩm được đề xuất thực sự phù hợp với nhu cầu và mong muốn của khách hàng để tránh gây cảm giác bị làm phiền hoặc bị ép mua hàng.
• Nhân viên cần được đào tạo kỹ lưỡng để hiểu rõ sản phẩm, nhận biết nhu cầu của khách hàng, và có kỹ năng giao tiếp tốt để tiến hành cross-selling một cách hiệu quả.

Nguồn tham khảo

• https://ghn.vn/blogs/tip-ban-hang/cross-selling-la-gi-vi-du-thuc-te-va-cach-ap-dung-hieu-qua
• https://www.investopedia.com/terms/c/cross-sell.asp
• https://kdata.vn/tin-tuc/cross-selling-la-gi-bi-mat-nhan-doi-doanh-thu-trong-tam-tay-ban-chua-khai-pha