Exclude khách cũ: Bước đi nhỏ để tạo vòng lặp tăng trưởng

Trong digital marketing, ngân sách quảng cáo luôn giống như một chiếc bánh có hạn. Cắt chỗ nào, thêm chỗ nào đều phải tính kỹ, vì không ai muốn đốt tiền vào những lượt hiển thị vô ích. Một trong những chiến lược quan trọng nhưng thường bị bỏ qua (hoặc bị hiểu sai) chính là: loại trừ khách hàng cũ khỏi các chiến dịch tìm kiếm khách hàng mới.

Nghe có vẻ “kỳ lạ”: tại sao lại không tiếp tục cho khách cũ thấy quảng cáo? Nhưng thật ra, việc này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn mở đường cho các vòng lặp tăng trưởng (Growth Loops) hoạt động hiệu quả hơn.

Loại trừ khách hàng cũ là gì?

Nói đơn giản, đây là việc ngăn quảng cáo hiển thị cho những người đã từng mua hàng hoặc có tương tác sâu với thương hiệu. Quy trình cơ bản:

Bạn tạo custom audience từ danh sách email khách hàng đã mua. Hoặc dùng dữ liệu hành vi (đã checkout trên web, đã dùng app).
Sau đó, bạn thêm nhóm này vào exclusion list trên các nền tảng quảng cáo (Facebook Ads, Google Ads…).
Kết quả: quảng cáo tìm khách hàng mới sẽ chỉ bắn tới đúng người chưa từng “dính” với bạn.

Việc để khách hàng cũ nhìn thấy quảng cáo mới, không chỉ khiến bạn “không nhìn rõ” toàn cảnh bài toán kinh doanh, mà còn đang tự làm mờ dữ liệu. Và hệ quả là gì? Scale sai, ngân sách đổ sông, và brand thì vẫn dậm chân tại chỗ.

Tuy hiểu được sự lợi hại của việc Exclude khách hàng cũ khỏi các chiến dịch quảng cáo tìm kiếm khách hàng mới tiềm năng nhưng trong thực tế khi triển khai sẽ gặp một số thách thức như:

Xác định chính xác “khách hàng hiện tại”: Không phải lúc nào cũng rõ ràng. Cần có hệ thống dữ liệu đủ tốt để phân loại chuẩn (ai đã mua? ai mua gần đây? ai chỉ thêm giỏ hàng?).
Hạn chế từ nền tảng & quyền riêng tư: Ví dụ Meta loại bỏ nhiều lựa chọn nhắm mục tiêu chi tiết, hay chính sách Apple iOS khiến tracking khó khăn hơn.

Tại sao cần loại trừ khách hàng cũ

Nghe thì có vẻ “khó hiểu”: tại sao lại không cho khách hàng cũ thấy quảng cáo? Nhưng khi đi vào thực tế, đây lại là một trong những chiến lược thông minh nhất để tiết kiệm ngân sách và tăng trưởng bền vững.

1. Tối ưu hóa chi phí quảng cáo (Ad Spend Optimization)

Đây là lợi ích rõ ràng và dễ thấy nhất. Khi khách hàng đã mua sản phẩm, việc tiếp tục chi tiền để họ nhìn thấy quảng cáo “xin mời mua lần đầu” là lãng phí. Mỗi lần hiển thị, mỗi lượt click hay thậm chí conversion từ nhóm này đều khiến chi phí bị “phình” mà không tạo ra giá trị mới.

Bằng cách loại trừ họ, toàn bộ ngân sách được tập trung 100% vào khách hàng tiềm năng mới – giúp mỗi đồng chi tiêu quảng cáo sinh lời đúng chỗ.

2. Đo lường chính xác chi phí thu hút khách hàng mới (Accurate CAC Measurement)

CAC (Customer Acquisition Cost) là một chỉ số sống còn trong mọi chiến dịch marketing. Nếu bạn không loại trừ khách cũ, CAC sẽ bị “làm đẹp giả tạo” bởi những lượt mua lại từ khách hàng đã quen thuộc.

Theo dữ liệu từ HubSpot, doanh nghiệp có thể chi phí thấp hơn tới 30–40% CAC khi tách rõ hai nhóm đối tượng (khách mới vs khách cũ) trong các chiến dịch. Lý do: số liệu CAC lúc này phản ánh đúng chi phí để mang về người mới hoàn toàn – từ đó giúp bạn phân bổ ngân sách chính xác hơn và tránh “ảo tưởng hiệu quả”.

3. Cải thiện trải nghiệm khách hàng & ngăn ngừa nhàm chán quảng cáo

Ai cũng từng khó chịu khi liên tục thấy quảng cáo về món đồ… mình đã mua rồi. Trải nghiệm này khiến khách hàng cảm thấy thương hiệu “không hiểu mình”, và dễ dẫn đến ad fatigue – khi quảng cáo bị lướt qua mà không buồn để mắt.

Khi loại trừ khách cũ, bạn thể hiện sự tôn trọng và tinh tế: “Bạn đã mua rồi, nên mình sẽ cho bạn những thông điệp khác phù hợp hơn.” Điều này không chỉ tránh lãng phí ngân sách, mà còn tạo tiền đề cho các chiến dịch upsell/cross-sell sau đó.

4. Cá nhân hóa thông điệp & chiến lược tiếp thị

Một khi tách riêng khách hàng cũ, bạn có thể xây dựng các chiến dịch “đúng người – đúng thông điệp”.

Với khách mới → quảng cáo tập trung vào giá trị cốt lõi, khơi gợi nhu cầu.
Với khách cũ → quảng cáo xoay quanh loyalty, combo sản phẩm, hoặc chương trình upsell/cross-sell.

Điều này không chỉ giúp trải nghiệm cá nhân hóa hơn, mà còn tối đa hóa Customer Lifetime Value (CLTV) – chỉ số ngày càng quan trọng trong bối cảnh chi phí quảng cáo (CPM, CPC) liên tục tăng.

Case Study: Pura – Giảm CAC 15–20% nhờ loại trừ khách hàng cũ

Pura là một thương hiệu bán lẻ trực tuyến trong ngành lifestyle & home fragrance. Như nhiều DN eCommerce khác, họ đối mặt với chi phí quảng cáo tăng cao, đặc biệt là chi phí để tìm khách hàng mới (CAC). Trước đây, phần lớn ngân sách quảng cáo prospecting của họ bị “rò rỉ” vì vẫn hiển thị cho khách hàng đã mua – vừa lãng phí, vừa làm sai lệch số liệu.

Pura sử dụng tính năng “Existing Customers Plus” trong Shopify Audiences v2.4. Đây là một tập đối tượng mở rộng, được thiết kế đặc biệt để giúp nhà bán lẻ loại trừ khách hàng hiện tại “trọn đời” khỏi chiến dịch tìm khách hàng mới. Khác với danh sách exclusion cơ bản trên Facebook hay Google, tập này khai thác dữ liệu từ toàn bộ hệ sinh thái Shopify nên loại trừ chính xác hơn, trung bình nhiều hơn 40% khách hàng so với danh sách loại trừ tiêu chuẩn.

Kết quả:

CAC trong các chiến dịch thu hút khách hàng mới giảm từ 15–20%.
ROAS (Return on Ad Spend) cải thiện đáng kể vì ngân sách tập trung hoàn toàn vào nhóm khách hàng chưa từng mua.
Số liệu báo cáo cũng minh bạch hơn: họ biết chính xác chi phí bỏ ra để có thêm một khách mới thực sự, thay vì “pha loãng” với doanh thu từ khách hàng cũ.

Bài học rút ra:

Loại trừ khách hàng cũ không phải là “nghỉ chơi” họ, mà là tối ưu phân bổ ngân sách: khách mới thì nhắm chiến dịch prospecting, khách cũ thì dành riêng cho loyalty, upsell/cross-sell.
Công cụ đúng → hiệu quả nhân đôi: nếu chỉ dựa vào exclusion list cơ bản của Meta/Google, mức loại trừ có thể chưa triệt để. Nhưng khi tận dụng công cụ như Shopify Audiences, dữ liệu tập trung và chính xác hơn giúp chiến lược đi vào thực chất.
Đây là ví dụ điển hình cho tư duy Growth Loop: tiết kiệm chi phí → có thêm khách hàng mới → dữ liệu phong phú hơn → tiếp tục cải thiện tệp loại trừ & CAC trong các vòng sau.

Cách exclude tệp khách hàng Shopify trên Facebook Ads?

Không khó đâu, mình sẽ đi từng bước, theo kiểu bạn có thể ngồi làm ngay trong một buổi chiều.

Bước 1: Lấy danh sách khách đã từng mua

Bạn vào phần Customers trong Shopify → lọc những người “has ordered at least once” → export file .CSV ra.

Nếu muốn tự động hơn, dùng Klaviyo hoặc Lifetimely để sync danh sách theo thời gian thực. Có thêm bonus như: số đơn mỗi người, AOV, LTV,… đủ để phân nhóm sâu hơn sau này.

Bước 2: Tạo Custom Audience trong Ads Manager

Bạn vào Ads Manager → Audiences → tạo Custom Audience từ Customer List. Upload file CSV lúc nãy.

Facebook sẽ match dựa trên email / số điện thoại / IP. Match càng cao thì exclude càng sạch.

Đặt tên gì cũng được, nhưng đừng đặt kiểu “Khach da mua 2023.zip”. Gợi ý: Shopify Buyers - All Time

Bước 3: Khi setup ad, nhớ Exclude

Lúc tạo Ad Set → phần Audience → Exclude → chọn đúng cái custom audience bạn vừa tạo.

Xong. Giờ bạn đang chạy ads chỉ dành cho người chưa từng mua.

Bonus: Hãy tưởng tượng bạn đang chạy ads cho một mẫu áo thun mới. Nếu không exclude khách cũ, rất có thể bạn đang trả tiền để hiển thị ads này cho người vừa mới mua 5 cái áo của bạn tháng trước. Thay vì dùng ngân sách đó để giới thiệu sản phẩm cho khách mới, bạn lại đang “nhắc lại” với người cũ rằng bạn… vẫn còn sống.

Trong khi, nếu retarget họ đúng cách, bạn có thể show cho họ chiếc mũ matching với cái áo họ đã mua. Vẫn là 1 lần hiển thị — nhưng giá trị và mục tiêu hoàn toàn khác.

Và tất nhiên, muốn đo thì phải track cho ra hồn

1. Gắn tracking chuẩn chỉnh

Shopify hỗ trợ Pixel + CAPI khá mượt. Bạn vào phần Settings → Customer Events, kết nối tài khoản Meta, chọn đúng Pixel ID, bật Conversion API.

Mua test một đơn, rồi vào Meta Events Manager → Test Events → check xem dữ liệu có về không.

Pixel mà sai là đọc data như bói bài Tarot, hên xui. Nên làm kỹ khúc này.

2. Gắn UTM vào đường link

Khi setup ad → phần URL Parameters bạn gắn chuỗi như sau:

utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=ftc-exclude

Hoặc nếu muốn tự động, dùng template:

utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign={{campaign.name}}&utm_content={{ad.name}}

Shopify sẽ tự lưu UTM trong mỗi đơn hàng → giúp bạn biết đơn đó đến từ đâu.

3. Vào Shopify Analytics để coi khách mới vs khách cũ

Mở mục Reports → Sales by Customer Type.

Shopify sẽ chia rõ ràng:

First-time customer
Returning customer

Bạn có thể lọc theo thời gian, theo chiến dịch (nếu có UTM) để biết đâu là ads đang giúp bạn recruit khách mới tốt nhất.

Vậy đo kiểu gì cho bài bản?

Bạn nên lập 1 bảng (Google Sheet cũng được) để theo dõi:

Chi phí ads mỗi tuần
Số lượng khách mới (từ Shopify report)
CAC = Chi phí / số khách mới
Doanh thu từ nhóm khách mới
ROAS của riêng nhóm này
Sau 30 – 60 – 90 ngày: họ quay lại bao nhiêu %? Mua thêm bao nhiêu lần?

Từ đó, bạn tính được:

Payback period
LTV (lifetime value)
Khả năng scale bền vững

Còn nếu không đo gì hết? Bạn chỉ đang chơi ads kiểu “cảm thấy ổn là được”. Nguy hiểm lắm.

Một vài mẹo nâng cao nếu bạn muốn chơi lâu dài

Sync danh sách khách hàng bằng Klaviyo → auto cập nhật custom audience mỗi ngày
Chạy riêng một campaign retarget khách cũ → để bán thêm (không đụng ngân sách với campaign khách mới)
Tạo Lookalike từ tệp “khách hàng repeat 2+ lần” → cực kỳ chất lượng để mở rộng
Gắn tracking theo LTV cohort → biết mỗi nhóm khách từ campaign nào mang lại bao nhiêu tiền sau 3–6 tháng

Kết lại

Exclude khách cũ không phải là mẹo kỹ thuật. Đó là nền tảng để bạn xây một hệ thống tăng trưởng bài bản. Khi bạn đo được chi phí để có khách mới, giá trị họ mang lại trong 90 ngày, và tỉ lệ họ quay lại, bạn không cần đoán mò nữa. Bạn biết khi nào nên scale. Bạn biết khi nào nên stop. Bạn biết mỗi đồng ads của bạn đang thực sự mua được gì. Và chỉ khi bạn biết rõ điều đó, bạn mới thật sự gọi là “chạy ads để xây brand”, chứ không phải chạy để kiếm vài đơn ăn liền rồi tạch.