Customer Insight là gì? Vai trò, ý nghĩa, ưu và nhược điểm?

Theo TechTarget, thông tin chi tiết về người tiêu dùng – hay khách hàng là “sự hiểu biết và giải thích dữ liệu, hành vi của khách hàng và phản hồi thành các kết luận có thể được sử dụng để cải thiện việc phát triển sản phẩm và hỗ trợ khách hàng”, theo TechTarget. Vậy quy định về Customer Insight là gì, vai trò, ý nghĩa, ưu và nhược điểm được quy định như thế nào.

1. Customer Insight là gì?

Tiếp thị thông tin khách hàng (Customer Insight): Sự thấu hiểu khách hàng là bước đầu tiên hướng tới mối quan hệ khách hàng một đối một cùng có lợi mà mọi nhà tiếp thị luôn cố gắng tạo ra.

– Phân tích, chiến lược và công cụ tiếp thị Insight của khách hàng:  Việc sử dụng thông tin chi tiết về khách hàng để xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt bắt đầu bằng cách thu thập và làm sạch tất cả dữ liệu hiện có về khách hàng của bạn. Phần còn lại là sử dụng dữ liệu đó để hiểu khách hàng của bạn đến mức mọi tương tác với họ đều thể hiện mức độ phù hợp và trí tuệ cảm xúc.

Bên cung cấp dịch vụ cần có các công cụ thấu hiểu khách hàng phù hợp theo ý mình. Việc phân tích dữ liệu khách hàng của bạn để tìm ra các mẫu đòi hỏi phải tận dụng các công nghệ tiên tiến (chẳng hạn như mô hình hóa khách hàng, phân tích dự đoán, máy học và trí tuệ nhân tạo) để dự đoán các bước tiếp theo, mong muốn và nhu cầu của họ. Sau đó, bên cung cấp dịch vụ cần tạo ra thông điệp và ưu đãi hoàn toàn phù hợp với sở thích, thời gian và sở thích kênh riêng của từng khách hàng.

Ở cấp độ cao hơn, ên cung cấp dịch vụ cần tận dụng cái nhìn sâu sắc về khách hàng để xây dựng chiến lược tiếp thị khách hàng khiến khách hàng của bạn phải suy nghĩ kỹ về việc mua hàng ở nơi khác, ngay cả khi đối mặt với quảng cáo rầm rộ hoặc giá thấp hơn từ đối thủ cạnh tranh của bạn. Việc phát hiện các mẫu hành vi, xu hướng và cơ hội – kết hợp với sự sáng tạo của nhà tiếp thị – có thể dẫn đến vô số các chiến dịch khách hàng nhằm tối đa hóa sự trung thành và chi tiêu của khách hàng.

 – Ví dụ về Tiếp thị Insight của Khách hàng: Để có được dòng chảy sáng tạo của bạn, dưới đây là một số ví dụ về cách các doanh nghiệp thực tế đã sử dụng thông tin chi tiết về khách hàng để cải thiện mối quan hệ với khách hàng của họ:

Một nhà bán lẻ sản phẩm chăm sóc sức khỏe và phúc lợi sử dụng thuật toán mua hàng dự kiến ​​tiếp theo để tự động gửi email nhắc nhở bổ sung vào đúng thời điểm – cho hàng chục nghìn khách hàng – điều này đã làm tăng đáng kể tỷ lệ đặt hàng lại của những sản phẩm nhạy cảm với giá này. Một nhà bán lẻ mỹ phẩm trực tuyến đã xác định ~ 5% là mức chiết khấu tối ưu của thương hiệu để tối đa hóa chi tiêu và giá trị tương lai của khách hàng, đồng thời giảm thiểu việc ăn mòn doanh thu do chiết khấu quá mức. Các nhà tiếp thị phát hiện ra rằng những khách hàng nhận được mức chiết khấu nhỏ nhất (lên đến 5%) thể hiện giá trị tương lai cao hơn so với những khách hàng không nhận được chiết khấu nào và thậm chí cả những khách hàng nhận được mức chiết khấu cao (10% +).

Một nhà điều hành trò chơi xã hội sử dụng mô hình khách hàng phức tạp để phân đoạn người chơi của mình thành hàng chục phân khúc theo hướng dữ liệu riêng lẻ (hoặc “cá tính” của người chơi). Những tính cách này dựa trên các giai đoạn vòng đời, hoạt động của người chơi (ví dụ: các tính năng trò chơi cụ thể được sử dụng), phân tích dự đoán (ví dụ: khả năng ngừng hoạt động), lịch sử phản hồi với các thông tin liên lạc trước đó và nhiều yếu tố khác. Sau đó, các nhà tiếp thị đã tạo các chiến dịch cụ thể cho từng cá nhân, các chiến dịch này sẽ được gửi tự động khi các kết hợp cụ thể của các yếu tố xảy ra. Hơn 90% người chơi của công ty nhận được các chiến dịch kích hoạt hoạt động được cá nhân hóa này, dẫn đến doanh thu cao hơn 24%.

Một nhà điều hành trò chơi trực tuyến sử dụng phân tích dự đoán rủi ro để xác định các khách hàng cá nhân có vẻ như đang mất hiệu lực. Các chiến dịch tương tác lại hoàn toàn tự động và tùy chỉnh, chứa các ưu đãi được cá nhân hóa phù hợp nhất với từng khách hàng riêng lẻ, đã giảm tỷ lệ bỏ cuộc hàng năm hơn 10%.

Một công ty cung cấp bữa ăn theo gói đã đưa ra thông tin chi tiết về khách hàng rằng những khách hàng đánh giá bữa ăn của họ (bất kể mức xếp hạng) thể hiện giá trị tương lai cao hơn đáng kể. Kể từ đó, thương hiệu đã thực hiện các chiến lược tự động để tăng số lượng khách hàng đánh giá bữa ăn của họ, dẫn đến giá trị đơn hàng trung bình và giá trị lâu dài của khách hàng tăng lên hai con số.

Một nhà bán lẻ thời trang đã sử dụng mô hình khách hàng để tiết lộ rằng khách hàng sử dụng ứng dụng iOS của nhà bán lẻ đã chi tiêu nhiều hơn 76% trong năm đầu tiên của họ, so với tất cả các khách hàng khác. Thương hiệu hiện đang tự động hóa chiến lược khác biệt dựa trên sở thích nền tảng.

2. Vai trò, ý nghĩa, ưu và nhược điểm của Tiếp thị thông tin khách hàng:

– Thông tin chi tiết về Người tiêu dùng có vai trò quan trọng như sau:

Sự thấu hiểu của người tiêu dùng có thể mang đến cho doanh nghiệp cơ hội cá nhân hóa và điều chỉnh sản phẩm tốt hơn cho phù hợp với nhu cầu, mong muốn và đòi hỏi của khách hàng. Theo Microsoft, các tổ chức tận dụng hành vi của khách hàng để tạo ra thông tin chi tiết vượt trội hơn các đồng nghiệp của họ 85% về mức tăng trưởng doanh số bán hàng.

Các doanh nghiệp có thể sử dụng những thông tin chi tiết này để mở rộng cung cấp sản phẩm / dịch vụ của mình, phát triển các chiến lược tiếp thị mới, tạo bản đồ hành trình và cá tính của khách hàng chi tiết, đồng thời nâng cao các dịch vụ hiện tại. Vì việc sử dụng thông tin chi tiết về khách hàng một cách thông minh nhằm cải thiện trải nghiệm của khách hàng, điều đó cũng có thể đồng nghĩa với việc tăng doanh thu. Theo Microsoft: “Trải nghiệm khách hàng tăng vừa phải sẽ tạo ra mức tăng doanh thu trung bình là 775 triệu đô la trong ba năm cho một công ty có doanh thu hàng năm 1 tỷ đô la.”

Khách hàng cũng có kỳ vọng cao hơn khi nói đến dịch vụ khách hàng. Theo một cuộc khảo sát của Microsoft, 54% người tiêu dùng có kỳ vọng cao hơn vào năm 2017 so với năm 2016 và con số này tăng lên 66% đối với người tiêu dùng trong độ tuổi 18-34. Tại sao nó quan trọng? Theo Bain & Company, một trải nghiệm dịch vụ khách hàng tuyệt vời sẽ mang lại lòng trung thành và “biến khách hàng thành người quảng bá với giá trị lâu dài gấp 6 đến 14 lần giá trị của những kẻ gièm pha”, theo Bain & Company. Ngoài ra, các công ty làm tốt với dịch vụ khách hàng tăng trưởng 4-5% so với thị trường của họ.

– Lợi ích của việc khai thác thông tin chi tiết về khách hàng:

Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết về khách hàng để cung cấp các quyết định chiến lược và chiến thuật, bạn có thể phát triển mối quan hệ với khách hàng của mình, hiểu rõ hơn về khách hàng được kết nối và tạo ra các kết quả có ý nghĩa và có thể định lượng được. Các lợi ích bổ sung và các bước hành động mà các công ty CPG có thể thực hiện dựa trên phân tích bán lẻ và thông tin chi tiết về khách hàng bao gồm:

Dự đoán thời gian gián đoạn – hiểu rõ hơn về doanh thu dự kiến ​​trong tương lai và xác định các lĩnh vực mà bạn có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và có khả năng giảm tình trạng bỏ cuộc của khách hàng. Tối đa hóa giá trị lâu dài của khách hàng – nói một cách đơn giản, giá trị lâu dài của khách hàng càng cao, công ty của bạn có thể mong đợi càng nhiều doanh thu. Mang đến trải nghiệm được cá nhân hóa – người tiêu dùng trong không gian bán lẻ ngày càng mong đợi trải nghiệm và tương tác được cá nhân hóa. Trên thực tế, một cuộc khảo sát của Epsilon và GBH Insights cho thấy 80% người được hỏi muốn cá nhân hóa từ các nhà bán lẻ. Bằng cách tận dụng thông tin chi tiết về người tiêu dùng, bạn có thể mang lại trải nghiệm phù hợp một cách hiệu quả hơn. Lập kế hoạch hàng tồn kho tốt hơn để có lượng hàng tồn kho nhỏ hơn và ít giảm giá hơn – Tận dụng thông tin chi tiết về người tiêu dùng, đặc biệt là dữ liệu bán hàng, sẽ giúp bạn dự báo chính xác hơn lượng hàng tồn kho mà bạn có thể cần. Với mức tồn kho chính xác hơn, doanh nghiệp của bạn sẽ ít có khả năng có sản phẩm dư thừa phải được giảm xuống.

– Khuyến mại được nhắm mục tiêu đến những khách hàng có nhiều khả năng mua nhất – với thông tin chi tiết về lịch sử mua của khách hàng và các dữ liệu có liên quan khác, bạn có thể nhắm mục tiêu các chương trình khuyến mại cụ thể cho những khách hàng có nhiều khả năng sử dụng chúng nhất. Theo nghiên cứu của MGI và McKinsey, các nhà bán lẻ có thể tăng tỷ suất lợi nhuận hoạt động lên 60% thông qua các chương trình khuyến mãi hiệu quả và các sáng kiến ​​khác liên quan đến dữ liệu và phân tích.

Xác định giá sản phẩm tối ưu – giá sản phẩm lý tưởng là bất cứ giá nào mà khách hàng sẵn sàng trả. Tuy nhiên, trung bình 30% các quyết định về giá mà các nhà bán lẻ đưa ra hàng năm là giảm giá, điều này cuối cùng dẫn đến mất doanh thu. Với phân tích bán lẻ cung cấp thông tin chi tiết hơn về khách hàng, bạn có thể đặt giá sản phẩm một cách hiệu quả để mang lại lợi nhuận cao nhất. Mở rộng sang các thị trường mới hoặc rời khỏi các thị trường kém hiệu quả – dữ liệu bán hàng và khách hàng chính xác hơn sẽ tác động đến nhiều lĩnh vực hoạt động, cụ thể là hiệu suất bán hàng. Với những thông tin chi tiết này, bạn có thể xác định những thị trường mới nào cần xem xét tham gia và những khu vực nào không mang lại đủ lợi nhuận về đầu tư.