đối mang người khiến marketing, người nào người nào cũng hiểu customer insghit là sự ngầm thấy hiểu về hành vi khách hàng dù họ ko nói ra. dù thế customer insight khác gì mang việc nghiên cứu các data người mua mà bạn có. khiến cho sao để tạo insight người mua cũng như áp dụng điều đấy vào việc kiểu dáng áo thun của bạn trên Printub.com .Thậm chí ngoài việc áp dụng nó vào việc kinh doanh bạn còn sở hữu thể khiến cho gì hơn nữa Customer insight là việc diễn giải về hành vi và xu hướng của khách hàng dựa trên những data mà chúng ta có về họ để phê duyệt đó sở hữu thể thực hành những hành động nhằm cải thiện chất lượng sản phẩm, nhà sản xuất và tăng doanh thu bán hàng để cả hai bên (nhãn hàng và các bạn) đều với lợi.
1 số đặc tính phải với của customer insight:
1. chẳng hề là sự thực hiển nhiên. ví như nó hiển nhiên thì nó đã không được gọi là sự thật ngầm hiểu. thí dụ: dựa vào Google Analytics, bạn biết rằng với 70% khách thăm viếng là trong độ tuổi 18 – 24 tuổi, từ đó bạn suy ra tất cả khách thăm viếng của website đa phần là người trẻ tuổi. Điều này quá hiển nhiên nên không thể gọi đây là insight.
2. ko chỉ dựa trên 1 dòng data. Bạn cần phối hợp nhiều nguồn, đa dạng chỉ số, rộng rãi dữ liệu, phổ thông thể loại thì mới sở hữu thể tạo ra các insight chính xác. thí dụ: giả dụ 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 ấy chưa tốt thì có thể ko chính xác vì với thể trang đó cung ứng nội dung rất tất cả và hữu dụng nên khách vào đọc nội dung xong thì ưng ý, ko cần phải có phải tìm kiếm hay xem thêm những thông tin khác nữa nên rời khỏi web luôn, tạo nên bounce rate cao. tuy nhiên, nếu bạn sử dụng cùng lúc chỉ số bounce rate và chỉ số time on page (thời kì khách thăm viếng ở trên website) để Nhận định thì sẽ chính xác hơn. giả dụ bounce rate cao và time on page của khách viếng thăm cao, tức là nội dung trang phải chăng. ví như bounce rate cao nhưng time on page lại phải chăng, tức thị nội dung trang thật sự sở hữu vấn đề. thành ra, việc phối hợp nhiều chỉ số sẽ giúp bạn tìm ra insight xác thực và sâu sắc hơn.
3. Dựa trên insight đó với thể đưa ra được hành động thực tế. nếu như chỉ có thể là lý thuyết mà ko áp dụng hay kiểm chứng được thì cũng chẳng hề là insight. thí dụ: doanh nghiệp bạn với hai mảng buôn bán: B2B (người mua công ty) và B2C (khách hàng lẻ). Mảng người mua B2B thì đang rất tốt nhưng cần cải thiện doanh thu trong khoảng hàng ngũ B2C hơn. Sau khi nghiên cứu hàng ngũ B2C thì bạn rút ra Nhận định rằng các bạn lẻ rất thích giới thiệu nhà cung cấp cho bạn bè và nhận hoa hồng. trong khoảng ấy bạn nghĩ rằng cần phải thiết lập 1 hệ thống giới thiệu quý khách (referral) để giúp gia nâng cao số lượng khách và doanh thu. ngoài ra thực tế thì hệ thống này là không thể thực hành được với điều kiện của công ty hiện giờ về: nhân công (tốn quá đa dạng nhân lực để điều hành hệ thống), giá tiền (đầu cơ để vun đắp hệ thống referral) và thời gian (6 tháng để hoàn tất hệ thống và đưa vào tiêu dùng) ==> Nhận định rút ra không thể chuyển đổi được thành 1 hành động cụ thể và thực tại (khoan nhắc tới chuyện tốt hay không phải chăng) thì không gọi là insight được, mà rút cục chỉ là Nhận định và nghĩ suy.
4. Hành động nhắc trên nếu như được thực hiện thì phải sở hữu khả năng thuyết phục được người dùng đổi thay hành vi của họ. thí dụ: theo nghiên cứu bạn có thể thấy khi người mua tìm áo thun tự ngoại hình của bạn, họ thường mang xu hướng kiếm tìm thêm những mặt hàng áo khoác và bán nó theo combo chả hạn 5. Sự đổi thay về hành vi phải mang lại lợi ích cho cả 2 bên: nhãn hiệu và quý khách. tỉ dụ: việc tậu đồng thời cả combo áo thun và áo khoác tương trợ quý khách trong việc thuận tiện phối đồ cho khách cũng như mang thêm lợi nhuận cho việc kinh doanh của bạn Mỗi người mua sẽ có những nghĩ suy và hành vi rất riêng và chúng ta cần phải nhận ra mọi thứ xa hơn là data hoặc Báo cáo. Chúng ta cũng cần hiểu rằng insight người dùng sẽ đổi thay theo thời gian, theo khuynh hướng, theo kỹ thuật, theo thời khắc, theo mùa, theo tuổi tác và phần đông nhân tố khác nữa. giả dụ bạn chỉ phân tích và Phân tích dựa trên những hành vi cũ thì sẽ không làm sáng tỏ thêm điều gì mới mẻ về việc thấu hiểu khách hàng thì dần dần những insight mà bạn mang về người mua sẽ bị cũ kỹ và không còn xác thực nữa. vun đắp customer insight như thế nào? Hiểu được insight là gì và những đặc tính của nó, khi này bạn mang thể khởi đầu dựa trên đấy những lề luật đấy để vun đắp customer insight và ứng dụng nó vào việc buôn bán. giai đoạn này gồm 3 bước:
Thu thập data Diễn giải / phân tích những data để tạo insight Dựa trên insight đưa ra những hành động Chúng ta sẽ đi qua từng bước một cách chi tiết dưới đây:
1. Thu thập data Như đã kể ở phần trên, insight tới từ data, và với digital marketing thì những data này tới trong khoảng:
- Website: sessions, time on site, bounce rate website, v.v…
- ứng dụng mobile: screen views, time on screen, thông báo người download, v.v…
- Mạng phố hội: followers, like, share, comments, v.v…
- quảng bá kiếm tìm / hiển thị: impression, clicks, conversion, CTR, CR, v.v…
- Email: open rate, click rate, CTR, abuse / 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…
- dò hỏi trực tuyến Đây chỉ là 1 số kênh thường ngày và không phải là rất nhiều. Insight cũng với thể tới trong khoảng các nguồn data khác như:
- Bán hàng: thông tin trong khoảng CRM, file theo dõi đơn hàng, hợp đồng, v.v…
chăm sóc các bạn: thông báo trong khoảng call center, tổng đài, web chat
POS: thông báo từ hệ thống tại những địa điểm bán hàng Nhận định, Phân tích từ quý khách Nghiên cứu thị phần Cũng chỉ là một số kênh thường nhật, không phải số đông.
Tiếp theo chúng ta đi qua phương pháp thức để mang thể từ data tạo ra được những insight sở hữu ý nghĩa. hai. Diễn giải và phân tích những data để tạo ra insight khi bạn đã sở hữu data rồi, bạn cần phải hiểu những data này có ý nghĩa gì và từ ấy tìm kiếm sự tương quan giữa việc lập lại (pattern) của 1 số chỉ số mang tiêu chí của quý khách (trải nghiệm thấp hơn) cũng như tiêu chí của bạn (bán được hàng).
thí dụ: bạn thấy rằng các quý khách sử dụng điện thoại di động truy nã cập vào website hiện tại sở hữu tỉ lệ chuyển đổi sang sắm hàng thấp hơn so mang desktop. Bạn rút ra được insight rằng có thể website của mình ngày nay phiên bản di động chưa thực tốt lắm cho trải nghiệm người dùng và nếu như bạn mang 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 các bạn khi tìm sản phẩm hoặc tiêu dùng nhà cung cấp sẽ trực tiếp hoặc gián tiếp sở hữu lại doanh thu cho tổ chức. Do đấy không hề hồ hết mọi insight đều khăng khăng phải hướng tới việc là tạo ra doanh thu ngay ngay tức thì mà đôi khi chỉ cần chú trọng vào việc cải thiện trải nghiệm khách hàng thì sau đấy họ sẽ chủ động quay lại phổ thông hơn hoặc giới thiệu thêm khách hàng mới.
3. Dựa trên insight đưa ra những hành động Sau khi đã có những insight được tạo ra từ việc phân tích các data có được thì khi này bạn có thể bắt đầu dựa vào đó để đưa ra những hành động mà với thể giúp bạn hướng tới gần hơn chỉ tiêu buôn bán. Đây là thời khắc mà những insight được diễn giải và phân tích trong khoảng 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 thích hợp để bạn với thể áp dụng. Hành động được tạo ra từ các insight sẽ dị biệt tùy theo mục tiêu mà bạn mong muốn cũng như đặc tính lĩnh vực nghề, tình hình đơn vị, tình hình thị trường và cũng như thiên hướng. Do đó sẽ không mang một chuẩn mực hay template dòng nào cho việc này. 1 số ứng dụng thường thấy của insight Như đã đề cập ở trên là dù không có chuẩn mực chung nhưng đây là một số vận dụng mà bạn có thể khiến được sở hữu customer insight tạo ra trong khoảng các data và một số thí dụ để minh họa:
1. Phân tích chừng độ ảnh hưởng: giúp đơn vị hiểu được các thứ mà họ đã thực hiện ảnh hưởng như thế nào tới hành vi các bạn và song song cho phép dự báo các bức xúc của các bạn mang các đổi thay đang được bắt buộc. tỉ dụ: trước lúc ứng dụng 1 chính sách giá bán mới thì bạn sở hữu thể dựa vào insight thu thập trong khoảng các nguồn để Tìm hiểu xem việc áp dụng chi phí này mang thể tạo ra giận dữ thế nào trong khoảng người mua (tích cực hay bị động). Và dựa vào Tìm hiểu tới trong khoảng insight này bạn với thể điều chỉnh giá thành thích hợp hơn trước lúc đưa ra thị phần.
2. tăng trị giá trọn đời: Nhận định trị giá trọn đời (lifetime value) của những quý khách và cho phép đơn vị đo lường rộng rãi yếu tố như giá thành để mang một các bạn và tỉ lệ quý khách ngưng tiêu dùng nhà sản xuất. tỉ dụ: dựa vào insight thu thập được trong khoảng bí quyết người mua thì bạn biết được rằng nhàng nhàng quý khách trong khoảng 15 – 22 tuổi thường sẽ đổi điện thoại 1 năm 1 lần và thích những dòng điện thoại mới đắt tiền, quý khách từ 23 – 30 tuổi sẽ đổi điện thoại 2 năm 1 lần và không cần phải là điện thoại mẫu mới nhất. từ insight đấy hãng quyết định cứ khoảng một năm thì tung ra sản phẩm mới một lần để quý khách 15 – 22 tuổi tậu và cùng lúc giảm giá chiếc điện thoại cũ để người mua 23 – 30 tuổi cảm thấy muốn thay điện thoại cũ sớm hơn thay vì phải đợi đến năm sau. Điều này giúp nâng cao trị giá vòng đời của đội ngũ khách hàng thứ 2 và đảm bảo doanh thu trong khoảng các bạn thứ nhất.
3. phân tách xu hướng: giúp đoán trước hành vi trong mai sau của người dùng dựa trên những hành động trước đây và giúp doanh nghiệp hiểu được khả năng quý khách sẽ hành xử theo 1 hướng nào đấy. thí dụ: dựa vào data của thời kì trước tới giờ thì doanh nghiệp bất động sản biết rằng thời khắc tháng 7 cô hồn ở Việt Nam là khi các bạn hạn chế tham gia vào việc tìm bán do mê tín, dẫn tới việc giảm nhu cầu. tổ chức này quyết định thời khắc đấy sẽ cắt giảm những giá thành truyền bá để giảm thiểu lãng phí và đưa ra những khuyến mại quyến rũ hơn để kích thích việc mua bán.
4. phân tích cross-sell / up-sell: xác định mối quan hệ giữa các sản phẩm và nhà cung cấp nhằm hiểu bí quyết thấp nhất để phối hợp những sản phẩm. những sản phẩm kết hợp này sau đấy với thể tiêu dùng để cross-sell hoặc up-sell. Cross-sell: bán kèm thêm những sản phẩm với can hệ cho khách hàng đã tìm 1 loại sản phẩm. Up-sell: bán 1 sản phẩm cộng cái nhưng cao cấp hơn sản phẩm mà quý khách đang tiêu dùng. thí dụ: một doanh nghiệp về giáo dục chuyên cung ứng nhà sản xuất dạy tiếng Anh có các sản phẩm như khóa học tiếng Anh cởi mở dành cho người to gồm 15 cấp độ mang 1 là thấp nhất và 15 là cao nhất, khóa học online về business trong khoảng 1 trường đại học tiếng tăm nước ngoài, các khóa luyện thi IELTS, TOEFL và SAT. Bằng việc phân tách những data, doanh nghiệp này thu thập được insight rằng các học viên học cấp độ cao (10-15) của khóa tiếng anh cởi mở dành cho người lớn thường sở hữu 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 những khóa học luyện thi IELTS. doanh nghiệp này tung ra một chiến dịch giảm giá khuyến mại ví như học viên đang học cấp cao tìm kèm khóa online business và học việc cấp trung mua kèm khóa học IELTS. Chương trình này làm cho số lượng khóa học bán kèm theo tăng gần 200% trong thời gian ưu đãi. Đây chỉ là 1 số ứng dụng thường thấy và thường dùng trong buôn bán. Tùy theo những nhu cầu khác nhau sẽ có các ứng dụng và các thức tiếp cận khác nhau. Đi xa hơn chỉ là customer insight tuy nhiên ứng dụng xong chẳng hề đã là hết, bạn còn cần phải biết rằng hiệu quả tạo ra từ những hành động đó như thế nào và trong khoảng đấy rút ra được những dữ liệu gì. sở hữu hai thứ nữa bạn NÊN làm: Tìm hiểu Hiệu quả hay không hiệu quả? Đo lường như thế nào? Bằng dụng cụ gì? Bằng các chỉ số gì? Điều này là thứ bạn cần phải xác định rõ trước khi áp dụng và thực thi những hoạt động tới trong khoảng insight. ví như hiệu quả thì đạt được bao nhiêu phần trăm và sở hữu điều gì với thể làm cho tốt hơn được nữa hay ko? ví như ko hiệu quả thì bạn đã sai điều gì? Hành động bạn kiến tạo trong khoảng insight là không hợp lý? Hay bản thân insight do bạn tạo ra đã sai? Hay là dữ liệu vốn ko đáng tin cậy dẫn đến việc sai trái trong khoảng đầu? Cần phải đi trái lại từng giai đoạn để sắm ra vấn đề. Dữ liệu thu thập được những hoạt động ứng dụng vừa rồi tạo ra những dữ liệu gì? Dựa trên các dữ liệu mới này chúng ta mang thể rút ra được thêm những insight gì? các dữ liệu mới mang thể phối hợp sở hữu những dữ liệu cũ như thế nào để phục vụ thêm những insight mới nữa hay không? 1 insight không chỉ mang thể tạo ra một mà sở hữu thể là rộng rãi hành động áp dụng. mang thêm điều gì bạn với thể làm nữa? Tổng kết Tổng kết lại, 1 insight “thấp” cần phải ko hiển nhiên, dựa trên nhiều nguồn data khác nhau, mang khả năng áp dụng được và ứng dụng này với khả năng thay đổi hành vi các bạn và với lại ích lợi chung cho cả người bán và người mua. để đáp ứng insight, bạn cần phải khởi đầu trong khoảng việc thu thập những data trong khoảng đa dạng nguồn khác nhau và sau đấy diễn giải các data để đáp ứng những Phân tích về các bạn. những Phân tích về người mua này chỉ có thể được gọi là insight nếu như chúng thỏa hết các đặc tính được nêu trên và chỉ lúc đấy bạn mới nên ứng dụng chúng vào việc kinh doanh để cải thiện hiệu quả. Và sau khi vận dụng thì việc Tìm hiểu hiệu quả và thu thập dữ liệu để từ ấy tiếp tục rút ra được những insight mới hơn, rõ ràng hơn. Bài viết này hi vẳng sẽ sở hữu tới cho Anh chị em đọc 1 chiếc nhìn hơi phần nhiều, rõ ràng hơn về insight và bổ ích trong việc giúp bạn cải thiện các gì đang khiến cho hơn. Nguồn: Printub.com
Câu chuyện của ngành áo thun của Printub 