Trong marketing, một trong khái niệm quan trọng nhất là customer insight: sự thật ngầm hiểu – sự thấu hiểu khách hàng và các hành vi của họ dù họ không nói ra.
Nội dung bài viết
Đặc tính của Customer Insight
- Không phải là sự thật hiển nhiên. Nếu nó hiển nhiên thì nó đã không được gọi là sự thật ngầm hiểu.
- Không chỉ dựa trên một nguồn thông tin. Kết hợp nhiều nguồn, nhiều chỉ số, nhiều dữ liệu, nhiều thể loại thì mới có thể tạo ra các insight chính xác.
- 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.
- Hành động kể trên nếu được thực hiện thì phải có khả năng thuyết phục được khách hàng thay đổi hành vi của họ.
- Sự thay đổi về hành vi phải mang lại lợi ích cho cả hai bên: thương hiệu và khách hàng.
- Insight có thể thay đổi theo thời gian, xu hướng, công nghệ, thời điểm, tuổi tác, và rất nhiều yếu tố khác, nên không thể chỉ đánh giá dựa trên các hành vi cũ.
Xây dựng Customer insight
Quá trình xây dựng insight gồm 3 bước:
1. Thu thập thông tin (data)
Online:
– Website: sessions, time on site, bounce rate, v.v…
– Ứng dụng điện thoại: screen views, time on screen, thông tin người download, v.v…
– Mạng xã hội: followers, like, share, comments, v.v…
– Email: open rate, click rate, CTR, spam rate, danh sách email not open, v.v…
– SMS: số SMS gửi, tỷ lệ mở, danh sách số điện thoại không gửi được, v.v…
– Khảo sát trực tuyến
Kênh truyền thống:
– Bán hàng: thông tin từ hệ thống quản lý khách hàng (CRM), theo dõi đơn hàng, hợp đồng, v.v…
– Chăm sóc khách hàng: thông tin từ tổng đài
– POS: thông tin từ hệ thống tại các địa điểm bán hàng
– Đánh giá, nhận định từ khách hàng
– Nghiên cứu thị trường
2. Diễn giải và phân tích các data để tạo ra insight
Khi có thông tin đầy đủ, bạn cần hiểu các thông tin ấy có ý nghĩa gì, từ đó tìm kiếm sự tương quan giữa việc lặp lại của một số chỉ số với mục tiêu của khách hàng cũng như mục tiêu bán hàng của bạn.
Không phải tất cả insight đều phải nhất thiết hướng đến việc tạo ra doanh thu ngay lập tức. Mức độ hài lòng từ trải nghiệm của khách hàng khi mua sản phẩm hoặc dùng dịch vụ cũng sẽ trực tiếp hoặc gián tiếp mang lại doanh thu cho doanh nghiệp.
VD: bạn thấy rằng khách hàng dùng điện thoại truy cập vào website có tỉ lệ mua hàng thấp hơn so với máy tính → Rút ra insight: website phiên bản di động có thể chưa tốt lắm cho trải nghiệm người dùng → cải thiện được điều này sẽ góp phần tăng doanh thu.
3. Dựa trên insight đưa ra các hành động
Các insight rút ra từ data phải được đối chiếu lại với các đặc tính nêu ở phần 1 để đảm bảo chúng thật sự đúng đắn và phù hợp.
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 chung chung nào cho việc này.
Ứng dụng của Customer insight
1. Đánh giá mức độ tác động: giúp doanh nghiệp hiểu những thứ mà họ đã thực hiện tác động như thế nào đến hành vi khách hàng.
2. Tăng giá trị trọn đời: đánh giá giá trị trọn đời của các khách hàng. 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 để điều chỉnh kế hoạch kinh doanh.
VD: insight là khách hàng 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
→ Chiến lược: cứ khoảng 1 năm thì tung ra sản phẩm mới một lần để khách hàng 15 – 22 tuổi mua, 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
→ Tăng giá trị vòng đời của nhóm thứ 2 và đảm bảo doanh thu từ nhóm 1.
3. Phân tích khuynh hướng: giúp đoán trước hành vi trong tương lai của khách hàng dựa trên các hành động trước đây.
4. Phân tích bán chéo / bán gia tăng (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 nhằm tối đa hóa lợi nhuận và trải nghiệm khách hàng.
Đánh giá hiệu quả của Insight
– Cần xác định rõ trước khi ứng dụng insight và thực thi chiến lược: Hiệu quả hay không hiệu quả? Đo lường như thế nào? Bằng công cụ gì? Bằng các chỉ số gì?
– Nếu hiệu quả thì đạt được bao nhiêu phần trăm và có điều gì có thể làm tốt hơn được nữa hay không?
– Nếu không hiệu quả thì bạn đã sai điều gì? Hành động bạn kiến tạo từ insight là không hợp lý? Hay bản thân insight tạo ra đã sai? Hay là dữ liệu vốn không đáng tin cậy dẫn đến việc sai lầm từ đầu? Cần phải đi ngược lại từng công đoạn để tìm ra vấn đề.
Thu thập dữ liệu sau ứng dụng Insight mới
– Các hoạt động ứng dụng vừa rồi tạo ra các dữ liệu gì?
– Dựa trên các dữ liệu mới này chúng ta có thể rút ra được thêm các insight gì?
– Các dữ liệu mới có thể kết hợp với các dữ liệu cũ như thế nào? Có thể tạo ra thêm các insight mới nữa không?
– Một insight không chỉ có thể tạo ra nhiều hành động ứng dụng. Có thêm điều gì bạn có thể làm nữa?
Hy vọng bài viết sẽ mang đến cho các bạn đọc một cái nhìn hữu ích và tương đối rõ ràng về insight để bạn có thể xây dựng một chiến lược quảng cáo và bán hàng tốt hơn.
Nguồn: Trường doanh nhân HBR
