Báo cáo / Số liệu nghiên cứu

    Mất một khách quen thì quán thiệt bao nhiêu?

    Trích từ báo cáo: Báo cáo Giữ chân Khách hàng F&B Việt Nam 2026 — 2.2 Bài toán mẫu

    Một khách quen ở quán cà phê hoặc quán ăn bình dân đem về khoảng 10.800.000₫ doanh thu và 6.480.000₫ lợi nhuận gộp trong 18 tháng. Đây là mô hình, không phải số đo, và mọi giả định đều để rõ ngay dưới đây E.

    Giả định, để rõ hết

    Báo cáo Giữ chân Khách hàng F&B Việt Nam 2026 — 2.2 Bài toán mẫu
    Giả địnhGiá trị
    Giá trị đơn hàng trung bình (quán cà phê / ăn uống bình dân)150.000₫
    Số lần ghé mỗi tháng của một khách quen4 lần
    Thời gian một khách quen còn gắn bó18 tháng
    Biên lợi nhuận gộp60%
    Tổng doanh thu từ một khách quen10.800.000₫
    Tổng lợi nhuận gộp từ một khách quen6.480.000₫
    Hoa hồng phải trả cho 4 đơn qua ứng dụng, ở mức minh hoạ 28%168.000₫, và quan hệ với khách vẫn do nền tảng nắm giữ
    Bảng dưới là mô hình, không phải số đo. Giả định để rõ hết ra đây, ai cũng thay được bằng số của quán mình.

    Dòng đáng nhìn nhất

    Kéo lại một khách quen qua app thì rẻ trên từng đơn, nhưng đắt trên cả mối quan hệ.
    Mọi đơn sau đó khách đặt qua app quán vẫn phải trả hoa hồng, vì mối quan hệ nằm trong app chứ không nằm ở quán.

    Đó mới là thiệt hại thật khi mất một khách quen. Hoa hồng của bốn đơn nhìn thì nhỏ so với lợi nhuận gộp cả vòng đời, nhưng chuyện không dừng ở bốn đơn: khi mối quan hệ nằm trong app rồi thì đơn nào cũng bị trừ, và quán không có kênh nào để kéo khách về lại kênh của mình.

    Mặt còn lại của bài toán

    Quán có 50 khách mỗi ngày, khoảng 30% lượt ghé là khách quen, tức chừng 450 lượt khách quen một tháng.
    Vậy là thêm khoảng 45 lượt, tức 6.750.000₫ doanh thu mỗi tháng với các giả định ở trên.

    Nguyên tắc gốc phía sau đã có từ lâu và có nguồn rõ: Reichheld và Sasser, Harvard Business Review 1990, thấy rằng tăng 5 điểm phần trăm tỉ lệ giữ khách thì lợi nhuận tăng từ 25% đến 95% tuỳ ngành M-9. Ngành ăn uống nằm ở vùng cao của khoảng đó, vì khách mua thường xuyên mà tiền kéo một khách mới lại rất lớn so với giá trị một đơn.

    Báo cáo không nói gì

    Không nói mức tăng đó là chắc chắn, cũng không nói quán nào cũng ra kết quả như nhau. Thay giá trị đơn hàng, số lần ghé và biên lợi nhuận của quán mình vào trước khi dùng mấy con số này để quyết định — công bố giả định là để làm được đúng việc đó.

    Ba giả định quyết định gần hết kết quả, nên đổi ba cái đó trước. Thời gian gắn bó nặng nhất: khách quen 18 tháng đáng giá gấp đôi khách quen 9 tháng, mà đây đúng là chỗ một hệ thống giữ khách kéo dài ra được. Kế đến là số lần ghé mỗi tháng, vì nó nhân lên suốt thời gian đó. Cuối cùng là biên lợi nhuận gộp, và đây lại là con số quán nào cũng biết chính xác từ bảng giá thành của mình — quán đang ở mức 45% thì tính lại theo 45%, đừng lấy 60% ở đây.

    Câu hỏi trang này trả lời

    Mất một khách quen thì quán thiệt bao nhiêu?

    Quán có 50 khách mỗi ngày, khoảng 30% lượt ghé là khách quen, tức chừng 450 lượt khách quen một tháng. Vậy là thêm khoảng 45 lượt, tức 6.750.000₫ doanh thu mỗi tháng với các giả định ở trên. Kéo lại một khách quen qua app thì rẻ trên từng đơn, nhưng đắt trên cả mối quan hệ.

    Ba ký hiệu nguồn dùng trong báo cáo

    M Số liệu đã công bố, của bên thứ ba: cơ quan nhà nước, ngân hàng trung ương, đơn vị nghiên cứu hoặc báo chí. Tất cả đều đánh số ở mục Nguồn cuối báo cáo.

    P Số đo trên hệ thống PEKO, lấy từ các quán đang dùng PEKO tại Việt Nam, từ tháng 1/2024 đến tháng 6/2026.

    E Ước tính hoặc bài toán mẫu do PEKO dựng từ hai loại số liệu trên. Giả định nêu ngay tại chỗ để ai cũng thay được bằng số của quán mình.

    Các ứng dụng giao đồ ăn không công bố biểu phí hoa hồng ở Việt Nam. Mọi con số về hoa hồng trong báo cáo đều là ước tính độc lập hoặc trích lại từ bên thứ ba, và có thể không đúng với hợp đồng của một quán cụ thể nào. Tên và nhãn hiệu của các bên thứ ba thuộc về chủ sở hữu. Thấy chỗ nào sai, báo giúp chúng tôi: research@heypeko.com.

    Nguồn

    1. [E]Ước tính và bài toán mẫu do PEKO dựng; giả định nêu ngay tại chỗ dùng.
    2. [M-9]Reichheld, F. F. và Sasser, W. E. (1990). "Zero Defections: Quality Comes to Services", Harvard Business Review, tháng 9–10/1990.
    3. [P]Số liệu hệ thống PEKO, Việt Nam, tháng 1/2024 đến tháng 6/2026. Phương pháp tại heypeko.com/methodology.

    Đọc nguyên mục trong báo cáo — Báo cáo Giữ chân Khách hàng F&B Việt Nam 2026

    Mục liên quan trong báo cáo: 2.3 Đòn bẩy "thêm một lần ghé" · 2.1 Nguyên tắc gốc

    Dữ liệu máy đọc được: JSON · CSV

    English

    Công bố · Alvin Koh · Công bố theo giấy phép CC BY 4.0. Dùng lại số liệu thì ghi nguồn PEKO kèm liên kết tới trang này.

    Xem PEKO biến những con số này thành lượt khách quay lại