Xe cổ có 'tuổi thọ' nửa thế kỷ sắp được bán với giá hơn trăm tỷ đồng?

Thực tế cho thấy, phương pháp này sẽ mang lại một nguồn tiền lớn và thường xuyên cho những tờ báo có người đọc trung thành, biết nhắm tới nhóm độc giả phù hợp và trở thành kẻ thống trị ở phân khúc khách hàng mục tiêu. 

Tuy vậy, từ chối độc giả nếu không trả tiền là một tùy chọn mang đầy tính rủi ro cho các tòa soạn. Không phải người đọc nào cũng sẵn sàng trả phí. Bằng chứng là tờ The Times đã mất tới 90% độc giả online của mình khi việc thu phí hàng tháng được triển khai.

Một ví dụ thành công khác là tờ The Wall Street Journal với khoảng 2 triệu độc giả trả phí online. Thế nhưng, tờ báo này đã phải mất tới 24 năm để có thể đạt được con số mơ ước đó. 

Miễn phí trước, trả tiền sau

Ở hình thức thu phí mềm, tờ báo sẽ đặt ra một giới hạn cụ thể số lần người đọc được tiếp cận với nội dung miễn phí. Financial Times và sau đó là New York Times là những kẻ tiên phong trong mô hình này. Cả 2 tờ báo đều cho phép người dùng truy cập 10 bài viết mỗi tháng trước khi yêu cầu họ phải trả phí. 

Đây là mô hình khá hiệu quả khi The New York Times đã có hơn 5 triệu người đăng ký và trở thành tờ báo online trả phí thành công nhất hiện nay. Với Financial Times, sau khi trở thành tờ báo top đầu ở mảng độc giả của mình, tờ báo chuyên về tài chính này đã chuyển sang mô hình thu phí cứng.  

The New York Times là đại diện tiêu biểu của mô hình thu phí mềm. Tờ báo này đặt ra một hạn mức khoảng 10 bài báo miễn phí hàng tháng cho người dùng. Từ bài báo thứ 11 trở đi, sẽ có một thông báo hiện lên yêu cầu người dùng phải trả phí để sử dụng dịch vụ. Ảnh: Trọng Đạt

Với mô hình thu phí mềm, một thách thức đặt ra là các tòa soạn phải lựa chọn ngưỡng bắt đầu thu phí là bao nhiêu? Có bao nhiêu nội dung được cho đi? Và cho đi đến bao nhiêu thì bắt đầu tính phí? Đây là vấn đề khó có thể tìm ra được đáp án chung. Điều này chỉ có thể giải đáp thông qua việc phân tích và thử nghiệm. 

Không chỉ vậy, với thu phí mềm, nhiều chiến lược thu phí khác nhau có thể được đặt ra. Việc chọn ngưỡng thu phí theo từng khu vực cũng là cách để các tòa soạn vừa tối ưu được nguồn thu nhưng cũng vừa tăng được lượng độc giả và vùng ảnh hưởng của mình. 

Chỉ thu phí nội dung chất lượng

Đối với mô hình thứ 3 là bán trả phí, người dùng sẽ được truy cập vào một lượng lớn nội dung miễn phí. Tuy nhiên, độc giả sẽ phải trả tiền để tiếp cận với những nội dung chuyên sâu hoặc để có được những trải nghiệm tốt hơn. 

Theo khảo sát của Viện nghiên cứu báo chí Reuters, cùng với thu phí mềm, bán trả phí hiện là 1 trong 2 hình thức báo chí trả tiền phổ biến nhất ở nhiều quốc gia Châu Âu. Đây cũng là mô hình được VietnamPlus - tờ báo đi đầu về báo chí trả tiền tại Việt Nam lựa chọn. 

Trang VietnamPlus của TTXVN đang theo mô hình bán trả phí khi cho người dùng miễn phí phần lớn nội dung. Với một số bài viết chuyên sâu, tờ báo này yêu cầu người đọc phải trả một khoản phí là 5.000 đồng. Khoản phí này được thu thông qua tài khoản di động. Ảnh: Trọng Đạt

Nhìn chung, cả 3 mô hình thu phí cứng, thu phí mềm và bán trả phí đều có những ưu nhược điểm riêng. Việc vận dụng một cách linh hoạt 3 mô hình này theo từng kịch bản khác nhau sẽ mang tới những cách làm sáng tạo. 

Đây sẽ là lời gợi mở cho những người làm báo Việt Nam về việc phải làm thế nào để có thể phát triển các mô hình báo chí trả tiền. Chỉ có đa dạng nguồn thu cho báo chí, chúng ta mới có thể tăng chất lượng nội dung và cải thiện thu nhập cho những người làm báo. 

Ngày 16/5/2020, Công ty cổ phần Kalapa đã tổ chức sự kiện Chung kết cuộc thi “Tìm kiếm giải pháp chấm điểm tín dụng” tại Việt Nam (Kalapa’s Credit Scoring Challenge) với sự tham dự của các đơn vị đồng hành và các khách mời nổi tiếng trong giới Fintech (Tài chính - Công nghệ).

Ban tổ chức cuộc thi cho biết, trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, nợ xấu luôn là vấn đề nan giải. Mỗi khoản nợ xấu sẽ ảnh hưởng đến nguồn lực tài chính, làm giảm lợi nhuận và cản trở sự tăng trưởng kinh tế. Vì vậy, giảm thiểu nợ xấu là bái toán cấp thiết của các ngân hàng và các tổ chức tín dụng.

Trong bối cảnh đó, Kalapa đã tìm kiếm các giải pháp giúp các ngân hàng và tổ chức tín dụng tại Việt Nam đánh giá được mức độ rủi ro của từng khách hàng để đưa ra quyết định chính xác hơn khi cung cấp các khoản vay. Công nghệ học máy (machine learning), sẽ được sử dụng để xây dựng các mô hình chấm điểm tín dụng. Mô hình này được kỳ vọng có độ chính xác cao, cho kết quả nhanh và tốn ít nguồn lực hơn so với phương pháp thẩm định truyền thống.

Ban tổ chức cuộc thi "Tìm kiếm giải pháp chấm điểm tín dụng” tại Việt Nam cho biết, Việt Nam có nhiều nhân tài trong lĩnh vực học máy. Vì vậy, Kalapa đã tổ chức sân chơi này để các bạn sinh viên có thể thử sức với bài toán thực tế. Sau 3 tháng diễn ra, cuộc thi Tìm kiếm giải pháp chấm điểm tín dụng” tại Việt Nam đã thu hút được hơn 800 đội chơi với tổng số 17.809 lượt nộp bài. Giải nhất chung cuộc đã thuộc về đội Pokemon với giá trị giải thưởng là 100 triệu đồng tiền mặt.