Customer Insight – Sự thật ngầm hiểu & những “nhầm hiểu”
I. Insight là gì và các đặc tính của nó
Customer insight là việc diễn giải về hành vi và xu hướng của khách hàng dựa trên các data qua đó có thể cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ và tăng doanh thu bán hàng để cả hai bên đều có lợi.
II. Một số đặc tính phải có của Customer Insight:
1. Không phải là sự thật hiển nhiên. Nó là một sự thật ngầm hiểu.
Ví dụ: Google Analytics, bạn biết rằng có 70% khách viếng thăm 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. Kết hợp nhiều nguồn, chỉ số và dữ liệu thì mới 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 nội dung cung cấp rất đầy đủ và hữu ích nên khách 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.
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 và ngược lại.
3. Dựa trên insight đó có thể đưa ra được hành động thực tế. Insight phải là thứ có thể áp dụng vào thực tế.
Ví dụ: Khách hàng rất thích giới thiệu dịch vụ cho bạn bè và nhận hoa hồng. Từ đó bạn thiết lập một hệ thống giới thiệu khách hàng giúp gia tăng số lượng khách. Tuy nhiên, hệ thống này tốn quá nhiều nhân lực để quản lý và chi phí, thời gian => Một hành động không được thực hiện thì không được gọi là insight 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, bạn có thể đặt sản phẩm chuột máy tính bên cạnh sản phẩm laptop để tăng tỉ lệ mua hàng.
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.
III. Xây dựng customer insight như thế nào?
Quá trình này gồm 3 bước:
1. Thu thập data.
– Digital Marketing: Website, ứng dụng, mạng xã hội, quảng cáo tìm kiếm/hiển thị, Email, SMS,…
– Bán hàng: thông tin từ CRM,file theo dõi đơn hàng, hợp đồng, v.v…
– Chăm sóc khách hàng: thông tin từ call center, tổng đài, web chat
– 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 bạn đã có data rồi, bạn cần phải hiểu các data và từ đó tìm kiếm sự tương quan giữa việc lập lại với mục tiêu của khách hàng cũng như mục tiêu của bạn.
Và không phải tất cả mọi insight đều nhất thiết phải hướng đến việc là tạo ra doanh thu mà đôi khi chỉ cần chú trọng vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng biến họ thành khách hàng trung thành.
3. Dựa trên insight đưa ra các hành động.
Lúc này bạn bắt đầu dựa vào đó để đưa ra các hành động mà giúp bạn hướng tới gần hơn mục tiêu kinh doanh.
IV. Một số ứng dụng thường thấy của 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 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
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 bạn biết được rằng khách hàng:
i. 15 – 22 tuổi thường sẽ đổi điện thoại 1 năm 1 lần và thích các dòng điện thoại mới đắt tiền.
ii. 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 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.
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 số lượng khách hàng mua nhà vào tháng 7 hạn chế do mê tín, từ đó cắt giảm chi phí quảng cáo để tránh lãng phí.
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.
Cross-sell: bán kèm các sản phẩm có liên quan.
Up-sell: bán một sản phẩm cùng loại nhưng cao cấp hơn.
V. Đánh giá Insight Customer.
Đánh giá
– 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 thể làm tốt hơn 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 do bạn tạo ra đã sai?.
Dữ liệu thu thập được
– 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 để tạo ra thêm các insight mới nữa hay không?
– Một insight không chỉ tạo ra một mà có thể là nhiều hành động.
VI. Tổng kết
Một insight “tốt” cần phải không hiển nhiên và từ nhiều nguồn data khác nhau, có khả năng ứng dụng được và có khả năng thay đổi hành vi khách hàng, mang lại lợi ích chung cho cả người bán và người mua.
Để tạo ra insight, bạn cần phải bắt đầu từ việc thu thập các data từ nhiều nguồn khác nhau và diễn giải các data. Các nhận định về khách hàng này chỉ có thể được gọi là insight nếu chúng thỏa hết các đặc tính được nêu trên và chỉ khi đó bạn mới nên ứng dụng chúng vào việc kinh doanh để cải thiện hiệu quả.
Và sau khi ứng dụng thì việc đánh giá hiệu quả và thu thập dữ liệu để từ đó tiếp tục rút ra được các insight mới hơn, rõ ràng hơn.
Post by BMG
