Customer Insight là gì? Xây dựng customer insight như thế nào?

5/5 - (1 bình chọn)

Customer Insight là gì?

Customer Insight (Insight khách hàng) là việc diễn giải hành vi, xu hướng khách hàng dựa trên dữ liệu thu thập được từ họ. Từ đó đưa ra các chiến lược quảng cáo, sản xuất cụ thể nhằm cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ và tăng doanh thu bán hàng để doanh nghiệp và khách hàng đều có lợi.

customer insight là gì
Khái niệm Customner insight là gì?

Ưu điểm & Nhược điểm của customer insightlà gì?

Phân tíchCustomer Insightđúng cho phép bạn nhìn nhận được khuôn mẫu trong hành vi mua hàng. Tiếp đó xây dựng mối quan hệ thân thiết với khách hàng, tăng lợi thế cạnh tranh đi trước đối thủ.

Ưu điểm của customer insight

Tăng lợi thế cạnh tranh & giành quyền ưu tiên (Early bird)

Nghiên cứu Insight khách hàng tốt, công ty càng dễ dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai. Và nhờ vậy, có được nhiều lợi thế đáng kể. Bên cạnh đó, họ có thể tự chuẩn bị trước các kĩ năng cần thiết nhằm phục vụ khách hàng tốt hơn và đạt được lợi thế cạnh tranh.

Gia tăng thị phần

Thấu hiểu khách hàng nghĩa là luôn đặt nhu cầu khách hàng làm trung tâm cho mọi hoạt động. Nhờ vậy, doanh thu cũng như lợi nhuận sẽ tăng lên đáng kể bằng cách tối đa hóa doanh số.

Hơn hết, công ty dễ dàng khai thác các cơ hội chưa được khai thác trên thị trường. Và nếu việc cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn so với đối thủ cạnh tranh, thì % thị phần sản phẩm cũng sẽ tăng nhanh.

Thay đổi chiến lược thích nghi với thời gian

Thay đổi trong kinh doanh là điều cần thiết. Phân tích customer insight giúp xác định mong muốn hiện tại và có thể xảy ra trong tương lai của họ. Dựa vào đó, công ty mới có thể đề xuất những thay đổi tương ứng, như chiến dịch quảng cáo phù hợp hay chương trình khuyến mãi.

Ngược lại, nếu không kịp thời thay đổi, không chỉ sản phẩm mà toàn bộ bộ máy hoạt động của công ty sẽ phải chịu hậu quả nặng nề.

Thời gian thay đổi và nhu cầu người dùng cũng không ngừng thay đổi. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải biết nắm bắt xu hướng và nhanh chóng thay đổi bản thân để giữ chân họ.

Nhược điểm của customer insight

Nhưng đâu đó vẫn sẽ tồn tại một tỷ lệ phần trăm dân số nhất định hoặc ít hơn – những người sẽ không phù hợp với sự thay đổi ấy. Rất khó để làm hài lòng nhu cầu của tất cả mọi người.

Đặc tính của Customer insight

Customer insight là việc diễn giải về hành vi, xu hướng khách hàng dựa trên các data mà bạncó về họ. Đểthông qua đó có thể thực hiện các hoạt động nhằm cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ, chiến dịch quảng cáo, chiến lược tăng doanh thu bán hàng để cả hai bên (thương hiệu và khách hàng) đều có lợi.

Không phải là sự thật hiển nhiên

Nếu nó hiển nhiên thì nó đã không được gọi là sự thật ngầm hiểu.

Ví dụ: Dựa vào Google Analytics, bạn biết rằng có 70% khách ghé qua website thuộc độ tuổi 18 – 24 tuổi. Từ đó bạn có thể suy ra đa số khách viếng thăm của website đa phần là người trẻ tuổi.

Điều này quá hiển nhiên nên không thể gọi đây là customer insight được.

Không chỉ dựa trên một loại data

Bạn cần kết hợp nhiều nguồn/ chỉ số/ dữ liệu/ thể loại thì mới có thể tạo ra các customer insight chính xác.

Sử dụng kết hợp nhiều loại dữ liệu giúp đưa ra kết luận chính xác từ customer insight

Ví dụ:

Nếu bạn chỉ nhìn vào chỉ số bounce rate (số người vào website và thoát ra ngay mà không tương tác) cao trên một trang web để đánh giá nội dung trang đó chưa tốt thì có thể không chính xác.

Vì có thể trang đó cung cấp nội dung đầy đủ, hữu ích nên khách vào đọc nội dung xong thì hài lòng, không cần thiết phải tìm kiếm hay xem thêm các thông tin khác nữa. Do vậy, họrời khỏi web luôn, tạo nên bounce rate cao.

Tuy nhiên, nếu xem chỉ số bounce rate và time on page để đánh giá thì sẽ chính xác hơn. Trong đó, time on page được xem là thời gian khách viếng thăm ở trên trang.

Bởi vậy, việc kết hợp nhiều chỉ số sẽ giúp bạn tìm ra insight customer chính xác hơn.

Dựa trên insight đó có thể đưa ra các hành động thực tế

Nếu chỉ là lý thuyết mà không áp dụng hay kiểm chứng được thì cũng không phải là insight customer. Ví dụ: Công ty bạn hoạt động 2 mảng kinh doanh:

Mảng khách hàngB2Bthì đang rất tốt nhưng cần cải thiện doanh thu từ nhóm B2C hơn.

Sau khi nghiên cứu nhóm B2C thì bạn rút ra nhận định rằng:

Khách hàng lẻ rất thích quảng cáo dịch vụ cho bạn bè và nhận hoa hồng.

Chắc chắn bạn phải thiết lập một hệ thống giới thiệu người tiêu dùng (referral) để giúp gia tăng số lượng khách và doanh thu. Tuy nhiên thực tế thì cách này không thể thực hiện được với điều kiện của công ty hiện giờ. Bởi vì:

==> Nhận định rút ra không thể chuyển đổi được thành một hành động cụ thể. Và thực tế (khoan nói tới chuyện tốt hay không tốt) thì không gọi là insight customer được. Mà cuối cùng đó cũng chỉ là nhận định và suy nghĩ.

Có khả năng thuyết phục được khách hàng thay đổi hành vi của họ

Ví dụ: Bạn phát hiện ra rằng sau khi mua laptop, mọi người thường tìm mua thêm con chuột máy tính. Từ insight của phân khúc khách hàng hàng này, bạn có thể đặt sản phẩm chuột máy tính bạn muốn bán ngay bên cạnh sản phẩm laptop để tăng tỉ lệ quyết định mua hàng mà chăng cần quảng cáo gì nhiều.

==> Nếu họ mua cả 2 sản phẩm tức là bạn đã thay đổi được hành vi mua hàng của họ. (Mua 2 sản phẩm thay vì 1)

Sự thay đổi hành vi phải mang lại lợi ích cho cả hai bên: Thương hiệu và Khách hàng

Ví dụ: Việc mua kèm con chuột máy tính và laptop mang lại giá trị cho người mua hơn và mang lại doanh thu cao hơn cho bên bán. Điều đó có nghĩa là cả hai bên đều có lợi.

Mỗi người dùng sẽ có suy nghĩ và hành vi rất riêng mà bạn cần phải nhìn thấy mọi thứ xa hơn là data hoặc con số.

Bạn cũng cần hiểu rằng:

Customer insight sẽ thay đổi theo: Thời gian, xu hướng, công nghệ, thời điểm/ theo mùa, tuổi tác, …

Nếu chỉ phân tích và đánh giá dựa trên các hành vi cũ thì chắc chắn bạn sẽ không thể thấu hiểu người dùng. Dần dần các insight customer mà bạn có sẽ bị cũ kỹ và không còn chính xác nữa.

Một số đặc tính phải có của customer insight:

1. Không phải là sự thật hiển nhiên.Nếu nó hiển nhiên thì nó đã không được gọi là sự thật ngầm hiểu.Ví dụ: dựa vào Google Analytics, bạn biết rằng có 70% khách viếng thăm là trong độ tuổi 18 – 24 tuổi, từ đó bạn suy ra đa số khách viếng thăm của website đa phần là người trẻ tuổi. Điều này quá hiển nhiên nên không thể gọi đây là insight.

2. Không chỉ dựa trên một loại data.Bạn cần kết hợp nhiều nguồn, nhiều chỉ số, nhiều dữ liệu, nhiều thể loại thì mới có thể tạo ra các insight chính xác.Ví dụ: nếu bạn chỉ nhìn vào chỉ số bounce rate (số người vào website và thoát ra ngay mà không tương tác) cao trên một trang web mà đánh giá rằng nội dung trang đó chưa tốt thì có thể không chính xác vì có thể trang đó cung cấp nội dung rất đầy đủ và hữu ích nên khách vào đọc nội dung xong thì hài lòng, không cần thiết phải tìm kiếm hay xem thêm các thông tin khác nữa nên rời khỏi web luôn, tạo nên bounce rate cao. Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng đồng thời chỉ số bounce rate và chỉ số time on page (thời gian khách viếng thăm ở trên website) để đánh giá thì sẽ chính xác hơn. Nếu bounce rate cao và time on page của khách viếng thăm cao, tức là nội dung trang tốt. Nếu bounce rate cao nhưng time on page lại thấp, tức là nội dung trang thật sự có vấn đề. Bởi vậy, việc kết hợp nhiều chỉ số sẽ giúp bạn tìm ra insight chính xác và sâu sắc hơn.

3. Dựa trên insight đó có thể đưa ra được hành động thực tế.Nếu chỉ có thể là lý thuyết mà không áp dụng hay kiểm chứng được thì cũng không phải là insight.Ví dụ: công ty bạn có 2 mảng kinh doanh: B2B (khách hàng doanh nghiệp) và B2C (khách hàng lẻ). Mảng khách hàng B2B thì đang rất tốt nhưng cần cải thiện doanh thu từ nhóm B2C hơn. Sau khi nghiên cứu nhóm B2C thì bạn rút ra nhận định rằng khách hàng lẻ rất thích giới thiệu dịch vụ cho bạn bè và nhận hoa hồng. Từ đó bạn nghĩ rằng cần phải thiết lập một hệ thống giới thiệu khách hàng (referral) để giúp gia tăng số lượng khách và doanh thu. Tuy nhiên thực tế thì hệ thống này là không thể thực hiện được với điều kiện của công ty hiện giờ về: nhân lực (tốn quá nhiều nhân lực để quản lý hệ thống), chi phí (đầu tư để xây dựng hệ thống referral) và thời gian (6 tháng để hoàn thành hệ thống và đưa vào sử dụng) ==> Nhận định rút ra không thể chuyển đổi được thành một hành động cụ thể và thực tế (khoan nói tới chuyện tốt hay không tốt) thì không gọi là insight được, mà cuối cùng chỉ là nhận định và suy nghĩ.

4. Hành động kể trên nếu được thực hiện thì phải có khả năng thuyết phục được khách hàng thay đổi hành vi của họ.Ví dụ: bạn phát hiện ra rằng sau khi mua laptop, khách hàng thường tìm mua thêm con chuột máy tính. Từ insight của phân khúc khách hàng hàng này, bạn có thể đặt sản phẩm chuột máy tính bạn muốn bán kèm ngay bên cạnh sản phẩm laptop để tăng tỉ lệ mua hàng -> nếu khách hàng chịu mua cả 2 sản phẩm tức là bạn đã thay đổi hành vi mua hàng của họ (mua 2 sản phẩm thay vì 1).

5. Sự thay đổi về hành vi phải mang lại lợi ích cho cả hai bên: thương hiệu và khách hàng.Ví dụ: việc mua kèm con chuột máy tính và laptop mang lại giá trị cho người mua hơn và mang lại doanh thu cao hơn cho bên bán, điều đó có nghĩa là cả hai bên đều có lợi.

Mỗi khách hàng sẽ có những suy nghĩ và hành vi rất riêng và chúng ta cần phải nhìn thấy mọi thứ xa hơn là data hoặc con số. Chúng ta cũng cần hiểu rằng insight khách hàng sẽ thay đổi theo thời gian, theo xu hướng, theo công nghệ, theo thời điểm, theo mùa, theo tuổi tác và rất nhiều yếu tố khác nữa. Nếu bạn chỉ phân tích và đánh giá dựa trên các hành vi cũ thì sẽ không làm sáng tỏ thêm điều gì mới mẻ về việc thấu hiểu khách hàng thì dần dần các insight mà bạn có về khách hàng sẽ bị cũ kỹ và không còn chính xác nữa.

Xây dựng customer insight như thế nào?

Hiểu được insight là gì và các đặc tính của nó, lúc này bạn có thể bắt đầu dựa trên đó các quy tắc đó để xây dựng customer insight và áp dụng nó vào việc kinh doanh. Quá trình này gồm 3 bước:

Chúng ta sẽ đi qua từng bước một cách chi tiết dưới đây:

1. Thu thập data

Như đã nói ở phần trên, insight đến từ data, và với digital marketing thì các data này đến từ:

Đây chỉ là một số kênh thông thường và không phải là tất cả. Insight cũng có thể đến từ các nguồn data khác như:

Cũng chỉ là một số kênh thông thường, không phải toàn bộ. Tiếp theo chúng ta đi qua cách thức để có thể từ data tạo ra được các insight có ý nghĩa.

2. Diễn giải và phân tích các data để tạo ra insight

Khi bạn đã có data rồi, bạn cần phải hiểu các data này có ý nghĩa gì và từ đó tìm kiếm sự tương quan giữa việc lập lại (pattern) của một số chỉ số với mục tiêu của khách hàng (trải nghiệm tốt hơn) cũng như mục tiêu của bạn (bán được hàng).

Ví dụ: bạn thấy rằng các khách hàng dùng điện thoại di động truy cập vào website hiện tại có tỉ lệ chuyển đổi sang mua hàng thấp hơn so với desktop. Bạn rút ra được insight rằng có thể website của mình hiện tại phiên bản di động chưa thực tốt lắm cho trải nghiệm người dùng và nếu bạn có thể cải thiện được điều này thì sẽ góp phần tăng doanh thu cao hơn.

Chúng ta sẽ thấy mức độ hài lòng từ trải nghiệm của khách hàng khi mua sản phẩm hoặc dùng dịch vụ sẽ trực tiếp hoặc gián tiếp mang lại doanh thu cho doanh nghiệp. Do đó không phải tất cả mọi insight đều nhất thiết phải hướng đến việc là tạo ra doanh thu ngay lập tức mà đôi khi chỉ cần chú trọng vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng thì sau đó họ sẽ chủ động quay lại nhiều hơn hoặc giới thiệu thêm khách hàng mới.

3. Dựa trên insight đưa ra các hành động

Sau khi đã có các insight được tạo ra từ việc phân tích các data có được thì lúc này bạn có thể bắt đầu dựa vào đó để đưa ra các hành động mà có thể giúp bạn hướng tới gần hơn mục tiêu kinh doanh. Đây là thời điểm mà các insight được diễn giải và phân tích từ data phải được đối chiếu lại với các đặc tính được nêu ở phần 1 để đảm bảo rằng chúng thật sự đúng đắn và phù hợp để bạn có thể ứng dụng.

Hành động được tạo ra từ các insight sẽ khác biệt tùy theo mục tiêu mà bạn mong muốn cũng như đặc tính ngành nghề, tình hình công ty, tình hình thị trường và cũng như xu hướng. Do đó sẽ không có một chuẩn mực hay template mẫu nào cho việc này.

Một số ứng dụng thường thấy của insight

Như đã nói ở trên là dù không có chuẩn mực chung nhưng đây là một số ứng dụng mà bạn có thể làm được với customer insight tạo ra từ các data và một số ví dụ để minh họa:

1. Đánh giá mức độ tác động:giúp doanh nghiệp hiểu được những thứ mà họ đã thực hiện tác động như thế nào đến hành vi khách hàng và đồng thời cho phép dự đoán các phản ứng của khách hàng với những thay đổi đang được đề xuất.

Ví dụ: trước khi áp dụng một chính sách giá bán mới thì bạn có thể dựa vào insight thu thập từ các nguồn để đánh giá xem việc áp dụng mức giá này có thể tạo ra phản ứng thế nào từ khách hàng (tích cực hay tiêu cực). Và dựa vào đánh giá đến từ insight này bạn có thể điều chỉnh mức giá phù hợp hơn trước khi đưa ra thị trường.

2. Tăng giá trị trọn đời:đánh giá giá trị trọn đời (lifetime value) của các khách hàng và cho phép doanh nghiệp đo lường nhiều yếu tố như chi phí để có một khách hàng và tỉ lệ khách hàng ngưng sử dụng dịch vụ.

Ví dụ: dựa vào insight thu thập được từ cách khách hàng thì bạn biết được rằng trung bình khách hàng từ 15 – 22 tuổi thường sẽ đổi điện thoại 1 năm 1 lần và thích các dòng điện thoại mới đắt tiền, khách hàng từ 23 – 30 tuổi sẽ đổi điện thoại 2 năm 1 lần và không cần phải là điện thoại dòng mới nhất. Từ insight đó hãng quyết định cứ khoảng 1 năm thì tung ra sản phẩm mới một lần để khách hàng 15 – 22 tuổi mua và đồng thời giảm giá dòng điện thoại cũ để khách hàng 23 – 30 tuổi cảm thấy muốn thay điện thoại cũ sớm hơn thay vì phải đợi tới năm sau. Điều này giúp tăng giá trị vòng đời của nhóm khách hàng thứ hai và đảm bảo doanh thu từ khách hàng thứ nhất.

3. Phân tích khuynh hướng:giúp đoán trước hành vi trong tương lai của khách hàng dựa trên các hành động trước đây và giúp doanh nghiệp hiểu được khả năng khách hàng sẽ hành xử theo một hướng nào đó.

Ví dụ: dựa vào data của thời gian trước đến giờ thì công ty bất động sản biết rằng thời điểm tháng 7 cô hồn ở Việt Nam là lúc khách hàng hạn chế tham gia vào việc mua bán do mê tín, dẫn đến việc giảm nhu cầu. Doanh nghiệp này quyết định thời điểm đó sẽ cắt giảm các chi phí quảng cáo để tránh lãng phí và đưa ra các khuyến mãi hấp dẫn hơn để kích thích việc mua bán.

4. Phân tích cross-sell / up-sell:xác định mối quan hệ giữa các sản phẩm và dịch vụ nhằm hiểu cách tốt nhất để kết hợp các sản phẩm. Các sản phẩm kết hợp này sau đó có thể dùng để cross-sell hoặc up-sell. Cross-sell: bán kèm thêm các sản phẩm có liên quan cho khách hàng đã mua một loại sản phẩm. Up-sell: bán một sản phẩm cùng loại nhưng cao cấp hơn sản phẩm mà khách hàng đang sử dụng.

Ví dụ: một doanh nghiệp về giáo dục chuyên cung cấp dịch vụ dạy tiếng Anh có các sản phẩm như khóa học tiếng Anh linh động dành cho người lớn gồm 15 cấp độ với 1 là thấp nhất và 15 là cao nhất, khóa học online về business từ một trường đại học danh tiếng nước ngoài, các khóa luyện thi IELTS, TOEFL và SAT. Bằng việc phân tích các data, doanh nghiệp này thu thập được insight rằng các học viên học cấp độ cao (10-15) của khóa tiếng anh linh động dành cho người lớn thường có nhu cầu đăng ký thêm khóa học online về business của trường đại học nước ngoài trong khi các học viên cấp độ tầm trung (6 – 9) thường đăng ký thêm các khóa học luyện thi IELTS. Doanh nghiệp này tung ra một chiến dịch khuyến mãi giảm giá nếu học viên đang học cấp cao mua kèm khóa online business và học việc cấp trung mua kèm khóa học IELTS. Chương trình này khiến số lượng khóa học bán kèm theo tăng gần 200% trong thời gian khuyến mãi.

Đây chỉ là một số ứng dụng thường thấy và thường sử dụng trong kinh doanh. Tùy theo các nhu cầu khác nhau sẽ có những ứng dụng và các thức tiếp cận khác nhau.

Đi xa hơn chỉ là customer insight

Tuy nhiên ứng dụng xong không phải đã là hết, bạn còn cần phải biết rằng hiệu quả tạo ra từ các hành động đó như thế nào và từ đó rút ra được những dữ liệu gì. Có 2 thứ nữa bạn NÊN LÀM:

Đánh giá

Dữ liệu thu thập được

Related Content

Cách xây dựng hệ sinh thái Marketing bán hàng từ con số 0

Bởi Lê Trọng Đại 01/12/2022

Amazon ses là gì? Hướng dẫn đăng ký và dùng Amazon SES chi tiết

Bởi Lê Trọng Đại 30/11/2022

Cách tăng Follow trên Instagram để bán hàng lên con số trong mơ?

Bởi Lê Trọng Đại 30/11/2022

Inbound Marketing là gì? Các bước thực hiện một chiến dịch Inbound Marketing

Bởi Lê Trọng Đại 29/11/2022
Exit mobile version