Các data này đến từ: Website, mạng xã hội, quảng cáo tìm kiếm/ hiển thi, email, SMS, khảo sát trực tuyến, v.v...

Insight cũng có thể đến từ các nguồn data khác như:
Bán hàng, chăm sóc khách hàng, POS, phản hồi từ khách hàng, nghiên cứu thị trường, v.v...

Bước 02: 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 ĐTDĐ truy cập vào website hiện tại có tỉ lệ chuyển đổi mua hàng thấp hơn so với máy tính. 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.

Bước 03: Dựa trên insight đưa ra các hành động.

Chúng ta đối chiếu insight với các dữ liệu phân tích từ data để đảm bảo rằng insight đưa ra là chính xác và có thể ứng dụng được.

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.

Nhưng đừng quá lo lắng. Cố gắng thực hiện những bước nhỏ trước, dần dần sẽ mở ra con đường để bạn thấu hiểu được khách hàng của mình nhiều hơn.

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

Vậy Customer Insight dùng để làm gì ?

Customer Insight - phân tích hành vi của con người, cho phép các công ty thực sự hiểu những gì người tiêu dùng muốn và cần, và quan trọng nhất là tại sao họ lại cảm thấy như vậy. Theo đó, công ty sẽ cải thiện quá trình giao tiếp với khách hàng một cách hiệu quả hơn.

Xác định Customer Insight như thế nào?

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.

Đừng "nhầm hiểu" khách hàng. Hãy ngầm hiểu khách hàng của bạn.