MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ ĐỘNG: BÍ QUYẾT X10 DOANH THU TRONG THỜI GIAN NGẮN

Trong thời đại cạnh tranh khốc liệt, việc giữ nguyên giá cố định có thể khiến doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội tăng lợi nhuận. Mô hình định giá động giúp điều chỉnh giá bán linh hoạt, phù hợp với biến động thị trường và nhu cầu khách hàng. Cùng Trường Doanh Nhân HBR tìm hiểu cách thức vận hành và khám phá lợi ích thực tiễn của mô hình này.

1. Mô hình định giá động là gì?

Mô hình định giá động (Dynamic Pricing Model) là một chiến lược giá mà ở đó giá của một sản phẩm hoặc dịch vụ được điều chỉnh một cách linh hoạt và thường xuyên dựa trên các yếu tố thị trường, nhu cầu của khách hàng, mức độ cạnh tranh, thời điểm và các điều kiện cụ thể khác trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực.

Khác với việc ấn định một mức giá cố định trong một khoảng thời gian dài, định giá động cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh nhạy với những biến động của thị trường, từ đó tối ưu hóa cơ hội bán hàng và doanh thu. Mục tiêu cốt lõi là tìm ra mức giá "ngọt ngào" (sweet spot) tại mỗi thời điểm nhất định – mức giá mà khách hàng sẵn lòng trả và đồng thời mang lại lợi nhuận cao nhất cho doanh nghiệp.

2. Ưu, nhược điểm của mô hình định giá động

Việc áp dụng định giá động mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp, tuy nhiên cũng đi kèm không ít những thách thức cần được cân nhắc kỹ lưỡng.

2.1. Ưu điểm

Định giá động mở ra cho doanh nghiệp cơ hội tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận một cách hiệu quả bằng cách thích ứng nhanh chóng với những biến động của thị trường. Chiến lược này cho phép các công ty không chỉ phản ứng kịp thời với các tín hiệu cung cầu mà còn cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, từ đó gia tăng sự hài lòng của khách hàng và củng cố vị thế cạnh tranh. Dưới đây là một số ưu điểm nổi bật:

• Tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận: Bằng cách tăng giá khi nhu cầu cao và giảm giá khi nhu cầu thấp, doanh nghiệp có thể thu được mức giá tối ưu nhất từ mỗi phân khúc khách hàng và trong từng thời điểm cụ thể. Ví dụ, các hãng hàng không thường tăng giá vé vào dịp lễ tết hoặc khi chuyến bay sắp đầy chỗ và giảm giá vào mùa thấp điểm hoặc cho những ghế trống còn lại.
• Phản ứng linh hoạt với thị trường: Mô hình này cho phép doanh nghiệp nhanh chóng điều chỉnh giá cả để đối phó với các thay đổi từ đối thủ cạnh tranh hoặc biến động bất ngờ của thị trường. Khi đối thủ giảm giá, doanh nghiệp có thể cân nhắc điều chỉnh giá của mình để duy trì tính cạnh tranh. Ngược lại, khi một sản phẩm trở nên "hot" và khan hiếm, doanh nghiệp có thể tăng giá để phản ánh đúng giá trị và nhu cầu của thị trường.
• Hiểu rõ hơn về khách hàng và tối ưu hóa hàng tồn kho: Việc theo dõi phản ứng của khách hàng đối với các mức giá khác nhau cung cấp cho doanh nghiệp những dữ liệu quý giá về hành vi và sở thích của họ. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa chiến lược giá mà còn hỗ trợ việc xử lý hàng tồn kho hiệu quả hơn, giảm thiểu tình trạng tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hụt hàng hóa.

2.2. Nhược điểm

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích tiềm năng, việc triển khai mô hình định giá động cũng đặt ra không ít thách thức và có thể gây ra những tác động tiêu cực nếu không được thực hiện một cách cẩn trọng.

• Gây khó chịu và mất lòng tin từ khách hàng: Nếu khách hàng phát hiện ra rằng họ phải trả một mức giá cao hơn đáng kể so với người khác cho cùng một sản phẩm hoặc dịch vụ hoặc giá cả thay đổi quá thường xuyên và thiếu minh bạch, họ có thể cảm thấy bị đối xử không công bằng. Điều này dễ dẫn đến mất lòng tin và thậm chí là tẩy chay thương hiệu.
• Nguy cơ chiến tranh giá cả với đối thủ cạnh tranh: Việc liên tục điều chỉnh giá để cạnh tranh có thể vô tình châm ngòi cho một cuộc chiến về giá. Các đối thủ cạnh tranh cũng có thể áp dụng các chiến lược tương tự, dẫn đến việc giá cả liên tục bị đẩy xuống mức thấp, làm suy giảm lợi nhuận của tất cả các bên tham gia thị trường.
• Đòi hỏi công nghệ và nguồn lực phức tạp: Để triển khai thành công mô hình định giá động, doanh nghiệp cần đầu tư vào các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến, thuật toán phức tạp và đội ngũ nhân sự có chuyên môn cao để theo dõi. Đây có thể là một rào cản lớn đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa với nguồn lực hạn chế.

→ Lời khuyên dành cho chủ doanh nghiệp: Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ, tiến hành thử nghiệm, đồng thời luôn đảm bảo tính minh bạch về giá cả với khách hàng. Bên cạnh đó, cần phân tích dữ liệu phù hợp với nguồn lực, liên tục theo dõi, điều chỉnh chiến lược. Quan trọng là kết hợp giá linh hoạt và không ngừng nâng cao giá trị sản phẩm, dịch vụ để phát triển bền vững.

3. Các loại mô hình định giá động phổ biến

Không có một "khuôn mẫu" duy nhất cho định giá động. Tùy thuộc vào ngành nghề, sản phẩm/dịch vụ, mục tiêu kinh doanh và dữ liệu sẵn có, doanh nghiệp có thể lựa chọn và kết hợp nhiều loại mô hình khác nhau. Dưới đây là những loại mô hình định giá động phổ biến nhất:

3.1. Định giá dựa trên thời gian (Time-Based Pricing)

Giá sản phẩm/dịch vụ biến đổi dựa trên thời điểm mua hoặc sử dụng. Giá cao hơn vào những thời điểm nhu cầu cao (giờ cao điểm, cuối tuần, mùa du lịch) và thấp hơn vào những thời điểm nhu cầu thấp (giờ thấp điểm, ngày trong tuần, mùa thấp điểm).

Ví dụ điển hình: Giá vé máy bay và phòng khách sạn thường cao hơn vào cuối tuần hoặc mùa du lịch cao điểm; Các rạp chiếu phim có giá vé rẻ hơn cho các suất chiếu ban ngày vào ngày thường; Các nhà hàng áp dụng "happy hour" với giá ưu đãi cho đồ uống vào một khung giờ nhất định.

3.2. Định giá theo phân khúc (Segmented Pricing)

Doanh nghiệp chia thị trường thành các phân khúc nhỏ dựa trên các tiêu chí như nhân khẩu học (tuổi tác, giới tính, thu nhập), vị trí địa lý, hành vi mua hàng, lòng trung thành, hoặc kênh mua hàng. Sau đó, áp dụng các mức giá khác nhau cho từng phân khúc.

Ví dụ, sinh viên có thể được giảm giá vé xem phim, doanh nghiệp mua số lượng lớn có thể nhận được giá ưu đãi. Tuy nhiên, việc áp dụng chiến lược này đòi hỏi sự cẩn trọng để tránh các cáo buộc phân biệt đối xử và đảm bảo tính công bằng, minh bạch.

3.3. Định giá dựa trên giá trị cảm nhận (Value-Based Dynamic Pricing)

Mặc dù định giá dựa trên giá trị là một khái niệm rộng, khía cạnh "động" của nó liên quan đến việc điều chỉnh giá dựa trên giá trị mà một phân khúc khách hàng cụ thể cảm nhận được đối với sản phẩm/dịch vụ tại một thời điểm nhất định hoặc trong một bối cảnh cụ thể. 

Ví dụ, một công cụ phần mềm có thể có giá cao hơn cho các doanh nghiệp lớn có nhu cầu sử dụng nhiều tính năng và thu được nhiều giá trị hơn.

3.4. Định giá tăng đột biến (Surge Pricing)

Đây là chiến lược nổi tiếng được các ứng dụng gọi xe như Uber và Grab sử dụng. Khi nhu cầu sử dụng dịch vụ tăng vọt (ví dụ: giờ cao điểm, trời mưa, sau một sự kiện lớn) trong khi nguồn cung (số lượng tài xế) không đủ đáp ứng, giá cước sẽ tự động tăng lên. Mục đích là để cân bằng cung cầu và khuyến khích thêm tài xế tham gia phục vụ.

3.5. Định giá dựa trên mức tồn kho (Inventory-Based Pricing)

Chiến lược này điều chỉnh giá dựa trên số lượng hàng hóa còn lại trong kho. Khi hàng tồn kho còn nhiều và có nguy cơ hết hạn hoặc lỗi thời, doanh nghiệp có thể giảm giá mạnh để kích cầu và giải phóng mặt bằng. 

Ngược lại, nếu một mặt hàng "hot" sắp hết hàng, giá có thể được đẩy lên cao hơn để tối đa hóa lợi nhuận trên số lượng ít ỏi còn lại.

3.6. Định giá cạnh tranh (Competitor-Based Dynamic Pricing)

Với chiến lược này, doanh nghiệp sử dụng các công cụ tự động để theo dõi giá của các đối thủ cạnh tranh chính trên thị trường. Dựa trên dữ liệu này, hệ thống sẽ tự động điều chỉnh giá của sản phẩm/dịch vụ tương ứng, có thể là đặt giá thấp hơn một chút để thu hút khách hàng, bằng giá để duy trì tính cạnh tranh, hoặc cao hơn nếu sản phẩm có những ưu điểm vượt trội.

3.7. Định giá cá nhân hóa (Personalized Pricing / Individualized Pricing)

Mức giá được điều chỉnh riêng cho từng khách hàng cá nhân dựa trên vô số dữ liệu về hành vi trực tuyến (lịch sử duyệt web, sản phẩm đã xem), lịch sử mua sắm, mức độ trung thành, thiết bị sử dụng, vị trí địa lý và thậm chí cả khả năng chi trả ước tính. 

Ví dụ, một khách hàng thường xuyên mua hàng cao cấp có thể thấy một mức giá khác so với một khách hàng mới hoặc người chỉ mua hàng giảm giá. Việc triển khai định giá cá nhân hóa đòi hỏi công nghệ AI/ML rất mạnh mẽ và phải đối mặt với những thách thức lớn về đạo đức, quyền riêng tư và sự chấp nhận của người tiêu dùng.

3.8. Định giá thâm nhập (Penetration Pricing)

Đặt giá ban đầu thấp hơn đáng kể so với giá trị thực hoặc giá thị trường nhằm thu hút nhanh chóng một lượng lớn khách hàng, chiếm lĩnh thị phần. Sau khi đã có được vị thế nhất định, giá có thể được điều chỉnh tăng dần.

Ví dụ, các dịch vụ streaming mới ra mắt thường có gói dùng thử miễn phí hoặc giá rất rẻ trong thời gian đầu.

4. Các lĩnh vực nào có thể ứng dụng mô hình định giá động?

Mô hình định giá động đã chứng minh hiệu quả và được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề khác nhau, đặc biệt là những ngành có tính biến động cao về cung cầu và có khả năng thu thập dữ liệu khách hàng tốt.

• Thương mại điện tử (E-commerce): Đây là lĩnh vực ứng dụng định giá động phổ biến nhất. Các "ông lớn" như Amazon và Alibaba liên tục điều chỉnh giá hàng triệu sản phẩm mỗi ngày dựa trên vô số yếu tố. Các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam như Shopee, Lazada, Tiki cũng áp dụng các hình thức định giá linh hoạt, đặc biệt trong các chiến dịch khuyến mãi lớn, flash sale hoặc dựa trên hành vi người dùng.
• Du lịch và Lữ hành (Airlines & Travel): Ngành hàng không là một trong những người tiên phong. Giá vé máy bay thay đổi liên tục dựa trên số ghế còn trống, thời điểm đặt vé, mùa cao điểm, các sự kiện và giá của đối thủ. Tương tự, ngành khách sạn cũng điều chỉnh giá phòng linh hoạt. Các nền tảng đặt vé trực tuyến (Online Travel Agencies - OTAs) như Booking, Agoda sử dụng thuật toán phức tạp để hiển thị giá cạnh tranh.
• Dịch vụ Vận tải và Chia sẻ Chuyến đi (Transportation & Ride-sharing): Các ứng dụng gọi xe như Grab, Be (rất phổ biến tại Việt Nam) hoặc Lyft là ví dụ điển hình của cơ chế "surge pricing". Giá cước tự động tăng lên trong giờ cao điểm, khi thời tiết xấu hoặc tại các khu vực có nhu cầu đột biến để cân bằng cung cầu và thu hút tài xế.
• Giải trí và Bán vé Sự kiện (Entertainment & Event Ticketing): Giá vé xem phim, hòa nhạc, các trận đấu thể thao hay các sự kiện giải trí khác thường xuyên được điều chỉnh dựa trên mức độ nổi tiếng của sự kiện, số lượng vé còn lại, thời điểm mua vé (mua sớm thường có giá tốt hơn) và vị trí ghế ngồi.
• Quảng cáo Trực tuyến (Online Advertising): Trong lĩnh vực quảng cáo kỹ thuật số, đặc biệt là quảng cáo lập trình (programmatic advertising), giá thầu cho mỗi lượt hiển thị quảng cáo (impression) được xác định trong thời gian thực thông qua các phiên đấu giá tự động (Real-Time Bidding - RTB), dựa trên giá trị của người dùng mục tiêu và mức độ cạnh tranh.
• Năng lượng và Tiện ích (Energy & Utilities): Một số nhà cung cấp điện, nước đang bắt đầu triển khai các biểu giá điện động, thay đổi theo giờ sử dụng trong ngày (time-of-use tariffs) để khuyến khích người dùng sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, giảm tải cho lưới điện vào giờ cao điểm.
• Bán lẻ (Retail): Ngoài thương mại điện tử, một số nhà bán lẻ truyền thống cũng bắt đầu thử nghiệm các bảng giá điện tử (electronic shelf labels - ESLs) cho phép họ cập nhật giá nhanh chóng tại cửa hàng, dựa trên thời gian trong ngày, các chương trình khuyến mãi đặc biệt hoặc để cạnh tranh với giá trực tuyến.

5. Cách triển khai chiến lược định giá động hiệu quả

“Định giá động nếu chỉ áp dụng máy móc sẽ rất khó mang lại kết quả như mong muốn. Muốn thực sự hiệu quả, doanh nghiệp cần có một kế hoạch rõ ràng, từng bước thực hiện bài bản, đồng thời linh hoạt điều chỉnh theo tình hình thực tế” - Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings.

Trong phần này, hãy cùng xem qua các bước quan trọng giúp triển khai chiến lược định giá động một cách hiệu quả và bền vững.

Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh và chiến lược định giá tổng thể

Mục tiêu kinh doanh sẽ là kim chỉ nam cho toàn bộ chiến lược định giá động của bạn, từ việc lựa chọn loại dữ liệu cần thu thập, cách phân khúc khách hàng, cho đến việc lựa chọn loại mô hình định giá và các quy tắc cụ thể. 

Một mục tiêu không rõ ràng sẽ dẫn đến một chiến lược mơ hồ và khó đo lường hiệu quả. Hãy cố gắng đặt mục tiêu theo nguyên tắc SMART (Specific - Cụ thể, Measurable - Đo lường được, Achievable - Khả thi, Relevant - Liên quan, Time-bound - Có thời hạn).

Ví dụ về các mục tiêu cụ thể:

• Tối đa hóa lợi nhuận: Tăng lợi nhuận ròng từ dòng sản phẩm A lên 15% trong vòng 6 tháng tới thông qua việc điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu và giá trị cảm nhận của khách hàng.
• Tăng doanh số bán hàng: Tăng số lượng đơn vị bán ra của sản phẩm B lên 25% trong quý III bằng cách áp dụng chiến lược giá cạnh tranh và khuyến mãi có thời hạn.
• Giành thị phần: Đạt được 10% thị phần trong phân khúc khách hàng trẻ tuổi cho dịch vụ C trong vòng 1 năm bằng cách cung cấp mức giá hấp dẫn hơn so với đối thủ cạnh tranh chính.
• Giải phóng hàng tồn kho: Giảm 50% lượng hàng tồn kho của mẫu sản phẩm D (sắp lỗi thời) trước cuối năm tài chính bằng cách áp dụng chiến lược giảm giá lũy tiến.
• Cải thiện tỷ lệ lấp đầy/sử dụng dịch vụ: Tăng tỷ lệ lấp đầy phòng khách sạn trung bình lên 85% trong mùa thấp điểm (tháng 9-10) bằng cách đưa ra các gói ưu đãi và giá linh hoạt theo ngày.

Bước 2: Thu thập, làm sạch và hợp nhất dữ liệu

Dữ liệu chính là mạch máu nuôi sống bất kỳ hệ thống định giá động hay giải pháp dựa trên AI nào. Chất lượng và sự đầy đủ của dữ liệu sẽ quyết định trực tiếp đến độ chính xác của các phân tích, dự đoán và cuối cùng là hiệu quả của các quyết định giá. Quy trình này không chỉ dừng lại ở việc thu thập mà còn đòi hỏi sự tỉ mỉ trong việc làm sạch, chuẩn hóa và hợp nhất để tạo ra một nguồn tài nguyên dữ liệu đáng tin cậy.

1 - Xác định và thu thập nguồn dữ liệu đa dạng

• Dữ liệu nội bộ (Internal Data): Đây là kho tàng thông tin riêng của doanh nghiệp, thường có độ tin cậy cao.
• Lịch sử giao dịch: Chi tiết từng đơn hàng (sản phẩm, số lượng, giá bán, thời gian, kênh bán) từ hệ thống POS, website TMĐT.
• Dữ liệu khách hàng (CRM): Thông tin nhân khẩu học, lịch sử tương tác, phân khúc khách hàng, phản hồi, khiếu nại.
• Dữ liệu tồn kho (ERP/Inventory Management Systems): Số lượng sản phẩm hiện có, tốc độ bán, chi phí lưu kho, ngày nhập hàng.
• Dữ liệu Website/App Analytics: Hành vi người dùng (lượt xem trang, thời gian trên trang, tỷ lệ thoát, sản phẩm đã xem, giỏ hàng bị bỏ quên) từ Google Analytics, Google Search Console.
• Dữ liệu Marketing: Hiệu quả các chiến dịch, chi phí quảng cáo, tỷ lệ chuyển đổi theo kênh.
• Dữ liệu bên ngoài (External Data): Cung cấp bối cảnh thị trường và yếu tố cạnh tranh.
• Giá và thông tin sản phẩm của đối thủ cạnh tranh: Thu thập qua các công cụ web scraping, API từ các trang web đối thủ hoặc nhà cung cấp dữ liệu thị trường.
• Xu hướng thị trường và ngành: Dữ liệu từ báo cáo ngành, Google Trends, các ấn phẩm kinh tế, phân tích từ khóa.
• Dữ liệu kinh tế vĩ mô: Lạm phát, tỷ giá hối đoái, lãi suất, chỉ số niềm tin người tiêu dùng.
• Dữ liệu sự kiện và thời tiết: Các sự kiện lớn (lễ hội, thể thao), điều kiện thời tiết có thể ảnh hưởng đến nhu cầu.

2 - Làm sạch, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu

• Xử lý giá trị thiếu (Missing Values): Điền các giá trị còn thiếu bằng các phương pháp thống kê (trung bình, trung vị) hoặc mô hình dự đoán, hoặc loại bỏ nếu không đáng kể.
• Loại bỏ/Xử lý giá trị ngoại lai (Outliers): Xác định và xử lý các điểm dữ liệu bất thường có thể làm sai lệch phân tích.
• Chuẩn hóa định dạng (Standardization): Đảm bảo tính nhất quán về đơn vị, kiểu chữ, định dạng ngày tháng, mã sản phẩm.
• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp (Deduplication): Phát hiện và hợp nhất các bản ghi bị lặp lại.
• Chuyển đổi dữ liệu (Data Transformation): Ví dụ, chuyển đổi dữ liệu dạng text sang dạng số hoặc tạo ra các trường dữ liệu mới từ các trường hiện có (feature engineering).

3 - Hợp nhất và lưu trữ dữ liệu tập trung

Sau khi làm sạch, dữ liệu từ các nguồn khác nhau cần được hợp nhất vào một hệ thống lưu trữ tập trung. Điều này giúp các thuật toán và nhà phân tích dễ dàng truy cập và sử dụng.

• Data Lake: Thường dùng để lưu trữ lượng lớn dữ liệu thô và dữ liệu đã qua xử lý ở nhiều định dạng khác nhau, phù hợp cho các tác vụ khám phá dữ liệu và machine learning.
• Data Warehouse: Lưu trữ dữ liệu đã được cấu trúc, làm sạch và tối ưu hóa cho các mục đích phân tích và báo cáo quản trị (BI).

Việc xây dựng một kiến trúc dữ liệu vững chắc đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, đáng tin cậy và có thể truy xuất nhanh chóng cho các mô hình định giá động.

Bước 3: Lựa chọn mô hình định giá động

Sau khi đã có mục tiêu rõ ràng và nguồn dữ liệu chất lượng, bước tiếp theo là lựa chọn chiến lược định giá động phù hợp nhất và quyết định về công nghệ hỗ trợ. Đây là một quyết định mang tính chiến lược, ảnh hưởng trực tiếp đến cách thức doanh nghiệp triển khai, quản lý và gặt hái thành công từ định giá động.

Việc lựa chọn chiến lược (hoặc sự kết hợp của nhiều chiến lược) phải xuất phát trực tiếp từ mục tiêu kinh doanh đã xác định ở Bước 1:

• Nếu mục tiêu là tối đa hóa lợi nhuận ngắn hạn và sản phẩm có giá trị cảm nhận cao: Cân nhắc Định giá theo giá trị (Value-Based Pricing) hoặc Định giá theo nhu cầu (Demand-Based/Surge Pricing). Ví dụ, một khách sạn boutique có thể tăng giá mạnh vào mùa lễ hội khi nhu cầu cao và khách hàng sẵn sàng chi trả cho trải nghiệm độc đáo.
• Nếu mục tiêu là tăng trưởng thị phần nhanh chóng hoặc thâm nhập thị trường mới: Định giá cạnh tranh (Competitor-Based Pricing), đặt giá thấp hơn hoặc bằng đối thủ hoặc Định giá thâm nhập (Penetration Pricing) có thể là lựa chọn. Ví dụ, một sàn thương mại điện tử mới có thể chấp nhận biên lợi nhuận thấp ban đầu để thu hút người dùng.
• Nếu mục tiêu là tối ưu hóa tồn kho hoặc công suất: Định giá theo thời gian (Time-Based Pricing) rất hiệu quả. Ví dụ, các hãng hàng không giảm giá vé cho các chuyến bay vào giờ thấp điểm, hoặc siêu thị giảm giá thực phẩm tươi sống vào cuối ngày.
• Nếu mục tiêu là tăng lòng trung thành và giá trị vòng đời khách hàng: Định giá theo phân khúc (Segmented Pricing), cung cấp ưu đãi cho khách hàng VIP hoặc dựa trên lịch sử mua hàng.
• Kết hợp đa chiến lược: Hiếm khi một chiến lược duy nhất là tối ưu. Các doanh nghiệp thường kết hợp nhiều phương pháp. Ví dụ, một nhà bán lẻ trực tuyến có thể sử dụng định giá cạnh tranh làm nền tảng, nhưng áp dụng thêm định giá theo nhu cầu cho các mặt hàng "hot" và định giá theo phân khúc cho các thành viên thân thiết.

Bước 4: Xây dựng quy tắc và tham số định giá

Đây là bước cụ thể hóa chiến lược đã chọn thành các logic hoạt động cho hệ thống định giá. Bạn cần định nghĩa rõ ràng các điều kiện (triggers) sẽ khiến giá thay đổi, cũng như các giới hạn (constraints) để đảm bảo giá không đi chệch hướng quá xa so với mục tiêu và hình ảnh thương hiệu. 

Các quy tắc này có thể từ đơn giản đến phức tạp, tùy thuộc vào khả năng của hệ thống và mức độ tinh vi mà doanh nghiệp muốn đạt được. Việc thiết lập các quy tắc này một cách cẩn thận giúp tự động hóa quy trình ra quyết định giá một cách nhất quán và hiệu quả.

• Xác định các yếu tố kích hoạt thay đổi giá (Pricing Triggers): Đây là các điều kiện "NẾU... THÌ..." (IF... THEN...) để hệ thống tự động điều chỉnh giá.
• Dựa trên tồn kho: "NẾU số lượng sản phẩm X còn dưới 20 đơn vị THÌ tăng giá lên 10%” hoặc "NẾU sản phẩm Y còn trên 100 đơn vị sau 2 tuần THÌ giảm giá 15%”.
• Dựa trên hành động của đối thủ: "NẾU đối thủ cạnh tranh A giảm giá sản phẩm tương tự xuống Z đồng THÌ đặt giá của chúng ta là Z - 2% (nhưng không thấp hơn giá sàn)”.
• Dựa trên nhu cầu thị trường: "NẾU lượt tìm kiếm từ khóa 'áo khoác mùa đông' tăng 30% trong tuần qua THÌ tăng giá các mặt hàng áo khoác lên 5%”.
• Dựa trên thời gian: "Tất cả các loại bánh ngọt giảm giá 30% sau 8 giờ tối mỗi ngày”.
• Dựa trên hành vi người dùng: "NẾU người dùng đã xem sản phẩm X 3 lần trong 24 giờ mà chưa mua THÌ hiển thị một pop-up giảm giá 5% cho sản phẩm đó”.
• Đặt ra các giới hạn giá (Price Floors and Ceilings): Rất quan trọng để bảo vệ lợi nhuận và uy tín thương hiệu.
• Giá sàn (Floor Price): Mức giá thấp nhất mà bạn chấp nhận bán một sản phẩm/dịch vụ. Giá sàn phải đảm bảo bù đắp ít nhất chi phí biến đổi và một phần chi phí cố định, hoặc một mức lợi nhuận tối thiểu đã định. Việc bán dưới giá sàn có thể gây lỗ.
• Giá trần (Ceiling Price): Mức giá cao nhất mà bạn cho là hợp lý và khách hàng có thể chấp nhận. Giá trần giúp tránh việc định giá quá cao gây phản cảm, mất khách hoặc bị coi là "chặt chém", đồng thời bảo vệ hình ảnh thương hiệu (ví dụ, một thương hiệu cao cấp không nên đột ngột bán giá quá rẻ).
• Xác định biên độ và tần suất thay đổi giá:
• Giá sẽ thay đổi bao nhiêu phần trăm hoặc một số tiền cụ thể mỗi lần điều chỉnh?
• Tần suất thay đổi giá là bao lâu? (Ví dụ: mỗi giờ, mỗi ngày, hay chỉ khi có trigger cụ thể). Những thay đổi quá nhỏ và quá thường xuyên có thể không hiệu quả hoặc gây khó chịu.

Các quy tắc và tham số này cần được xem xét và cập nhật định kỳ dựa trên hiệu suất thực tế và sự thay đổi của thị trường.

Bước 5: Lựa chọn công cụ/phần mềm định giá động

Với sự phức tạp của việc thu thập lượng lớn dữ liệu, phân tích theo thời gian thực, theo dõi đối thủ và tự động cập nhật giá trên nhiều kênh, việc thực hiện định giá động thủ công là gần như bất khả thi, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có quy mô từ vừa trở lên hoặc có danh mục sản phẩm đa dạng. 

Đầu tư vào một công cụ hoặc phần mềm định giá động phù hợp là một bước đi thiết yếu để triển khai chiến lược này một cách hiệu quả và có khả năng mở rộng. Thị trường hiện nay cung cấp nhiều giải pháp đa dạng, từ các công cụ chuyên biệt đến các nền tảng toàn diện.

Các loại công cụ/phần mềm phổ biến:

• Công cụ theo dõi giá đối thủ (Competitor Price Monitoring Tools): Tự động thu thập và báo cáo giá của đối thủ cạnh tranh. Một số công cụ phổ biến: Prisync, Price2Spy, Skuuudle, DataWeave, Competera,...
• Phần mềm định giá dựa trên quy tắc (Rule-Based Pricing Software): Cho phép người dùng thiết lập các quy tắc IF-THEN để tự động điều chỉnh giá. Một số công cụ phổ biến: RepricerExpress (phổ biến cho người bán trên Amazon), SellerActive, Wiser (Wiser cũng kết hợp cả AI),...
• Phần mềm định giá dựa trên AI/Machine Learning: Sử dụng thuật toán thông minh để phân tích dữ liệu, dự đoán nhu cầu và tự động tối ưu hóa giá để đạt mục tiêu kinh doanh. Một số công cụ phổ biến: PROS Pricing, Revionics (một phần của Aptos), Zilliant, Competera, Omnia Retail, Flintfox.
• Plugins/Ứng dụng cho nền tảng TMĐT: Nhiều nền tảng như Shopify, BigCommerce, Magento có các ứng dụng tích hợp sẵn hoặc của bên thứ ba hỗ trợ các tính năng định giá động. Một số công cụ phổ biến: Dynamic Pricing & Discounts by Booster Apps, Sales & Orders Dynamic Pricing, Dynamic Pricing by Aheadworks.

Bước 6: Thử nghiệm, theo dõi và tối ưu

Triển khai mô hình định giá động không phải là một dự án làm một lần rồi thôi. Đây là một quá trình lặp đi lặp lại, đòi hỏi sự theo dõi liên tục, đánh giá khách quan và tinh chỉnh không ngừng để đảm bảo chiến lược luôn phù hợp và mang lại hiệu quả tối ưu trong một thị trường luôn biến động.

1 - Thử nghiệm A/B (A/B Testing)

Đây là phương pháp khoa học để so sánh hiệu quả của các chiến lược hoặc quy tắc giá khác nhau. Ví dụ, bạn có thể chia khách truy cập website thành 2 nhóm: Nhóm A thấy mức giá X, nhóm B thấy mức giá Y cho cùng một sản phẩm.

Quy trình: Xác định giả thuyết (ví dụ: "Giảm giá 10% sẽ tăng tỷ lệ chuyển đổi ít nhất 5% mà không làm giảm tổng lợi nhuận"), chọn mẫu thử nghiệm và nhóm đối chứng, xác định thời gian thử nghiệm đủ dài để có kết quả ý nghĩa thống kê, theo dõi các chỉ số quan trọng (tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, lợi nhuận), và phân tích kết quả để đưa ra quyết định.

2 - Theo dõi liên tục (Continuous Monitoring)

• Sử dụng các bảng điều khiển (dashboards) và báo cáo tùy chỉnh để theo dõi các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs) liên quan đến giá cả và hiệu quả kinh doanh.
• Các KPIs quan trọng: Doanh thu tổng, lợi nhuận gộp, biên lợi nhuận, số lượng đơn hàng, giá trị đơn hàng trung bình (AOV), tỷ lệ chuyển đổi, chi phí thu hút khách hàng (CAC) so với giá trị vòng đời khách hàng (LTV), thị phần, giá bán trung bình (ASP).
• Theo dõi phản ứng của đối thủ cạnh tranh và phản hồi của khách hàng (qua mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, bộ phận chăm sóc khách hàng) đối với các thay đổi giá của bạn.

3 - Tối ưu hóa (Optimization)

• Dựa trên kết quả từ A/B testing và dữ liệu theo dõi, liên tục điều chỉnh và cải thiện các quy tắc, tham số, thuật toán và chiến lược định giá.
• Thị trường thay đổi, hành vi khách hàng phát triển, đối thủ cạnh tranh có những động thái mới – chiến lược giá của bạn cũng cần phải thích ứng linh hoạt.
• Đừng ngại loại bỏ những quy tắc không hiệu quả và thử nghiệm những ý tưởng mới.
• Đặc biệt chú trọng đến việc duy trì sự cân bằng giữa mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và việc đảm bảo trải nghiệm tích cực cho khách hàng, tránh các chiến lược giá gây phản cảm hoặc làm xói mòn lòng tin.

6. Những thách thức và cách khắc phục khi áp dụng mô hình định giá động

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai mô hình định giá động cũng tiềm ẩn không ít thách thức và rủi ro mà doanh nghiệp cần lường trước và có biện pháp quản lý hiệu quả, đặc biệt là các vấn đề liên quan đến đạo đức và pháp lý:

1 - Phản ứng tiêu cực từ khách hàng

Nếu khách hàng phát hiện ra rằng họ phải trả một mức giá cao hơn cho cùng một sản phẩm/dịch vụ so với người khác hoặc giá thay đổi thường xuyên một cách khó hiểu, họ có thể cảm thấy bị đối xử không công bằng. Điều này có thể dẫn đến sự bất mãn, mất lòng tin, phản hồi tiêu cực trên mạng xã hội và cuối cùng là mất khách hàng trung thành.

→ Giải pháp: Tăng cường minh bạch về chính sách giá (ví dụ: giải thích rõ ràng các yếu tố ảnh hưởng đến giá khi phù hợp), cung cấp các chương trình khách hàng thân thiết để ghi nhận sự gắn bó và giới hạn tần suất cũng như biên độ thay đổi giá quá đột ngột để tránh gây sốc.

2 - Yêu cầu cao về chất lượng dữ liệu và công nghệ hiện đại

Định giá động hiệu quả đòi hỏi một nền tảng dữ liệu vững chắc: dữ liệu phải lớn, đa dạng, sạch, chính xác và được cập nhật liên tục. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các phần mềm định giá động, nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ và có thể cả đội ngũ nhân sự có kỹ năng chuyên môn để vận hành và bảo trì hệ thống.

→ Giải pháp: Bắt đầu với các bộ dữ liệu cốt lõi và dễ tiếp cận nhất, đầu tư có lộ trình vào công nghệ và đào tạo nhân sự hoặc xem xét các giải pháp SaaS (phần mềm như một dịch vụ) về định giá động để giảm gánh nặng đầu tư ban đầu và tiếp cận công nghệ tiên tiến.

3 - Độ phức tạp trong triển khai và quản lý

Việc theo dõi và giám sát hiệu suất của hệ thống cũng như xử lý các lỗi hoặc kết quả không mong muốn, cũng tốn nhiều thời gian và công sức. Nếu không được quản lý cẩn thận, hệ thống có thể đưa ra những quyết định giá sai lầm, gây thiệt hại cho doanh nghiệp.

→ Giải pháp: Ưu tiên lựa chọn các giải pháp phần mềm định giá động đã được kiểm chứng trên thị trường, áp dụng phương pháp A/B testing thường xuyên để đánh giá và tinh chỉnh thuật toán, đồng thời xây dựng quy trình giám sát, cảnh báo và can thiệp thủ công rõ ràng khi cần thiết.

4 - Nguy cơ chiến tranh giá (Price Wars)

Nếu các đối thủ cạnh tranh cùng áp dụng các chiến lược định giá động và phản ứng quá nhanh với nhau bằng cách liên tục giảm giá, thị trường có thể rơi vào một cuộc chiến tranh giá. Điều này làm xói mòn lợi nhuận của tất cả các bên tham gia và có thể gây tổn hại cho hình ảnh thương hiệu.

→ Giải pháp: Tập trung vào việc truyền thông và nâng cao giá trị khác biệt của sản phẩm/dịch vụ thay vì chỉ cạnh tranh về giá, thiết lập mức giá sàn (floor price) dựa trên chi phí và lợi nhuận mục tiêu và theo dõi động thái của đối thủ một cách chiến lược thay vì phản ứng hạ giá một cách máy móc.

5 - Các vấn đề pháp lý và đạo đức (Legal and Ethical Concerns)

• Phân biệt đối xử về giá (Price Discrimination): Một số hình thức định giá động, đặc biệt là định giá cá nhân hóa, có thể bị xem là phân biệt đối xử nếu dựa trên các yếu tố nhạy cảm (chủng tộc, giới tính, tôn giáo) hoặc vi phạm các quy định pháp luật về cạnh tranh công bằng. → Giải pháp: Đảm bảo các thuật toán định giá không sử dụng các đặc điểm được bảo vệ hoặc yếu tố nhạy cảm để cá nhân hóa giá.
• Tính minh bạch và giải thích được (Transparency and Explainability): Các thuật toán "hộp đen" (black-box algorithms) gây khó khăn trong việc giải thích các quyết định giá, làm giảm niềm tin. → Giải pháp: Xu hướng hướng tới AI giải thích được (Explainable AI - XAI) đang ngày càng mạnh mẽ.
• Quyền riêng tư dữ liệu khách hàng (Data Privacy): Việc thu thập và sử dụng lượng lớn dữ liệu cá nhân để phục vụ định giá động làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư. → Giải pháp: Doanh nghiệp phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR (ở châu Âu) hay các nghị định tương tự tại Việt Nam (ví dụ: Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân).
• Trách nhiệm giải trình của thuật toán (Algorithmic Accountability): Ai chịu trách nhiệm nếu thuật toán định giá gây ra thiệt hại hoặc phân biệt đối xử? → Giải pháp: Việc xây dựng các khung quản trị AI (AI Governance) rõ ràng là cần thiết.

Việc linh hoạt điều chỉnh giá theo mô hình định giá động chính là bí quyết để giữ vững vị thế cạnh tranh trong thị trường ngày càng khốc liệt. Hy vọng rằng bài viết đã mang đến cái nhìn rõ nét hơn về lợi ích của mô hình này. Đăng ký khóa học tại Trường Doanh Nhân HBR để nâng cao năng lực quản trị và vận hành doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số.