Nghiên cứu thị trường bằng data trước khi làm sản phẩm

Phần lớn thương hiệu thất bại không phải vì sản phẩm dở. Chúng thất bại vì làm đúng một sản phẩm mà thị trường không thực sự cần. Nghiên cứu thị trường bằng data (dữ liệu) là cách né sai lầm đó — trước khi bỏ ra một đồng vốn nào.

Bài này nói về bước đầu tiên của mọi thương hiệu global: đọc thị trường bằng số liệu, không bằng phỏng đoán. Đây cũng là việc mở màn của track R&D tại Equarus.

Vì sao đọc thị trường bằng data, không bằng linh cảm

Làm một sản phẩm mới tốn tiền và tốn thời gian. Bạn phải bỏ vốn đặt hàng, chờ sản xuất, đưa hàng vượt nửa vòng trái đất, rồi mới biết khách có mua hay không. Nếu đoán sai ở đầu, cả chuỗi phía sau đắp lên một nền rỗng.

Linh cảm (gut feeling — cảm giác chủ quan) có một điểm yếu chí mạng: không kiểm chứng được. "Tôi thấy sản phẩm này sẽ bán chạy" nghe rất tự tin, nhưng không ai đo được câu đó đúng hay sai cho tới khi tiền đã tiêu. Đến lúc đó thì quá muộn để sửa.

May mắn là bán hàng trên các sàn quốc tế để lại rất nhiều dấu vết. Mỗi lượt tìm kiếm, mỗi đơn hàng, mỗi đánh giá của khách đều là một mẩu dữ liệu công khai. Người biết đọc những dấu vết này có thể trả lời câu hỏi "thị trường có cần thứ này không" trước khi làm ra nó. Đó là lợi thế lớn nhất của ecommerce so với bán lẻ truyền thống.

Bốn lăng kính đọc một thị trường

Nghiên cứu thị trường không phải mở một bảng số rồi nhìn chằm chằm. Nó là soi cùng một cơ hội qua bốn lăng kính, mỗi lăng kính trả lời một câu hỏi khác nhau.

Nhu cầu (demand — mức độ khách đang cần)

Câu hỏi gốc: có đủ người đang tìm mua thứ này không? Trên các sàn như Amazon, nhu cầu để lại dấu vết đo được — lượng tìm kiếm cho một từ khóa, số đơn ước tính của các sản phẩm đang bán, mức độ ổn định của nhu cầu qua các tháng.

Điều cần soi kỹ là độ bền của nhu cầu. Một sản phẩm chỉ bán được vào tháng 12 để kho trống suốt mười một tháng còn lại. Nhu cầu lặp lại quanh năm đáng giá hơn một đợt sốt ngắn rồi tắt.

Cạnh tranh (competition — đối thủ đang phục vụ ra sao)

Nhu cầu cao mà cạnh tranh dày đặc thì cánh cửa vẫn hẹp. Cần nhìn: bao nhiêu người bán đang phục vụ khoảng này, họ mạnh đến đâu, và quan trọng nhất — chất lượng của họ có chỗ hở không.

Dấu hiệu tốt không phải một thị trường trống không, mà một thị trường có nhu cầu thật nhưng đối thủ chưa phục vụ đủ tốt. Sản phẩm dẫn đầu có đánh giá tầm thường, hình ảnh kém, mô tả sơ sài — đó là khoảng trống cho người làm tử tế hơn.

Xu hướng (trend — hướng đi của thị trường theo thời gian)

Một thị trường có thể đang lớn lên, đứng yên, hoặc co lại. Bước vào một ngách đang teo dần là bơi ngược dòng. Các công cụ theo dõi xu hướng tìm kiếm cho thấy nhu cầu của một chủ đề đang đi lên hay đi xuống qua nhiều năm.

Cần phân biệt hai thứ dễ nhầm: một xu hướng bền (nhu cầu lớn dần và ở lại) khác hẳn một cơn sốt (fad — bùng lên rồi tắt nhanh). Xây thương hiệu trên một cơn sốt là xây nhà trên cát.

Tiếng nói khách hàng (voice of customer — điều khách nói trong đánh giá)

Đây là lăng kính bị bỏ quên nhiều nhất, dù nó giá trị bậc nhất. Hàng nghìn đánh giá của khách trên sản phẩm của đối thủ là một kho nghiên cứu miễn phí, đã có sẵn.

Đọc kỹ các đánh giá 1–3 sao đặc biệt đáng giá. Chúng nói thẳng điều khách ghét: sản phẩm mau hỏng, thiếu một tính năng, bao bì tệ, hướng dẫn khó hiểu. Mỗi lời than là một khoảng trống để một sản phẩm mới làm tốt hơn. Khách đã tự viết ra bản yêu cầu sản phẩm cho bạn — việc của người xây thương hiệu là đọc nó cho hết.

Công cụ hỗ trợ, tư duy dẫn đường

Có nhiều công cụ giúp thu thập bốn lăng kính trên: dữ liệu bán chạy ngay trên sàn, các phần mềm ước lượng doanh số và từ khóa, công cụ theo dõi xu hướng tìm kiếm, và chính phần đánh giá của khách. Người mới có thể học dùng chúng khá nhanh.

Nhưng công cụ chỉ đưa ra số. Tư duy mới quyết định số đó có ý nghĩa gì. Ba thói quen tư duy quan trọng hơn bất kỳ phần mềm nào:

• Hỏi đúng câu hỏi trước khi mở số. Biết mình đang tìm gì thì mới biết nhìn vào đâu.
• Đọc trung thực, không đọc để xác nhận điều mình đã tin. Data hữu ích nhất khi nó nói "không", đúng lúc bạn đang muốn nghe "có".
• Chéo nhiều nguồn. Một con số lẻ dễ đánh lừa; nhiều nguồn cùng chỉ một hướng thì đáng tin hơn nhiều.

Cách một quyết định thực sự đi qua data — từ đặt câu hỏi đến đo lại kết quả — được mô tả kỹ trong cách Equarus ra quyết định bằng data.

Data giảm rủi ro như thế nào

Nghiên cứu bằng data không xóa hết rủi ro. Không gì làm được điều đó. Nhưng nó biến một canh bạc lớn, khó đảo ngược, thành một chuỗi giả định đã được kiểm tra từng phần.

Mỗi lăng kính bóc đi một lớp bất định. Có nhu cầu không — đo được. Cạnh tranh có chỗ hở không — nhìn được. Thị trường đang lên hay xuống — tra được. Khách đang thiếu gì — đọc được. Sau bốn lăng kính, quyết định làm sản phẩm không còn là một cú nhảy trong bóng tối, mà là một bước đi đã soi đường.

Data không đảm bảo bạn thắng. Nó chỉ đảm bảo bạn không thua vì một lý do đáng ra đã biết trước.

Đó là toàn bộ mục tiêu: không loại bỏ rủi ro, mà loại bỏ những rủi ro ngớ ngẩn — những thất bại mà lẽ ra một buổi nghiên cứu tử tế đã ngăn được.

Nghiên cứu mở ra công việc, không khép lại

Đọc xong thị trường không phải là xong việc. Nó là điểm khởi đầu. Bức tranh thị trường rõ ràng dẫn tới câu hỏi tiếp theo, cụ thể hơn: trong ngách đã chọn, nên làm sản phẩm nào trước? Đó là bước product research — chọn sản phẩm đầu tiên cho một brand. Và cách thu hẹp từ một thị trường lớn xuống một ngách cụ thể được bàn trong chọn ngách sản phẩm (niche).

Nghiên cứu thị trường là một kỹ năng học được, chạy bằng data, công cụ và tư duy phản biện — đúng ba thứ mà người trẻ có thể rèn nhanh. Ở Equarus, đây là nơi mỗi thương hiệu bắt đầu, và là công việc đầu tiên của những người xây thương hiệu. Nếu bạn muốn thấy một nghiên cứu lớn lên thành thương hiệu ra sao, đọc một thương hiệu global ra đời thế nào. Còn nếu bạn muốn tự tay làm việc này và cùng xây thương hiệu của riêng mình, con đường sự nghiệp tại Equarus mở đúng cho việc đó — xem các vị trí đang tuyển.