Chuỗi ứng dụng khoa học hành vi vào phát triển sản phẩm trong khởi nghiệp Phân loại dữ liệu theo chủ đề & hành động có thể thực thi. Năm 2010, ConsumerBase đã thực hiện 1 báo cáo Market Research dành cho sản phẩm Listerine dựa theo phương pháp Netnography trên 3 nền tảng: Diễn đàn, Blogs và Twitters.
Đầu tiên, họ định vị thông tin thành 2 chủ đề: Tốt và Xấu, và các thông tin liên quan đến các loại vị của Listerine + 1 số sản phẩm Listerine phụ đi kèm (vd: Listerine Strip) Họ tìm thấy trong các chủ đề “tốt” bao gồm:
- 49% chủ đề “tốt” là về khả năng diệt vi trùng của Listerine,
- 51% bao gồm 50 lý do trời ơi đất hỡi: từ chống muỗi, chống nấm mốc móng chân, trị mụn, trị đau răng, …
- Còn chủ đề “Xấu” thì sao:
- 14% chê Listerine quá “Mạnh”
- 11% chê “Độc hại”
- 75% bao gồm 27 lý do từ trên giời xuống dưới đất, đủ các thể loại đáng ghét các thể loại như: Vị cay, Có cồn, Giết luôn các vi khuẩn tốt, Gây khô miệng, Xúc Listerine xong bị CSGT bắt thổi nồng độ cồn là dính (xui thật) …
Các Chủ đề tốt và xấu chính (với tỷ lệ nhắc đến cao) sẽ được định vị và phân tích sâu hơn; nhận định Cơ Hội & Nguy Cơ; sau đó đưa ra các Hành động có thể thực thi tương ứng.
- Insight Chủ đề Tốt: 49% khách hàng thích Listerine về khả năng diệt vi trùng (germ). Nhưng mỗi người có 1 cảm nhận khác nhau về điều này. **Hành động tương ứng: **
Dù diệt vi khuẩn (bacteria) mới là chức năng đúng của Listerine, hãy sử dụng ngôn ngữ của khách hàng: Diệt vi trùng (germ)
Khi làm Quảng cáo, hãy phỏng vấn khách hàng để họ tự phát biểu chân thực về chức năng diệt vi trùng của Listerine.
- Insight Chủ đề Xấu: 3% khách phàn nàn về việc khô miệng sau khi xúc Listerine. Điều này do chất cồn trong Listerine gây ra. Miệng khô là lý do mọi người nghĩ rằng đây là nguyên nhân gây hôi miệng. **Hành động tương ứng: **
Nếu đúng, cần thay đổi công thức.
Nếu sai, cần “giáo dục” khách hàng rằng Listerine không gây hôi miệng.
Tầm quan trọng của việc phân loại đúng: Công ty dịch vụ viễn thông lớn nhất nước Anh, O2, đã có tỷ lệ chuyển đổi tin nhắn quảng cáo tăng 155% khi chuyển đổi cách phân loại khách hàng của họ, vốn là phân loại các thuê bao theo độ tuổi, giới tính, quê quán; chuyển sang phân loại khách hàng theo hành vi sử dụng của khách: dung lượng 3G sử dụng, số cuộc gọi quốc tế, số tin nhắn hàng tháng, lưu lượng cuộc gọi…
Các startup có thể ứng dụng phương pháp này một cách thủ công theo cách mình làm, điểm (+) là có thể bắt đầu làm ngay, điểm (-) là nó khá thủ công. Các bạn có thể ứng dụng các phần mềm về social listening để gia tăng hiệu quả của quá trình này.
- Tìm đọc các báo cáo về xu hướng thị trường và hành vi tiêu dùng khách hàng
- Trò chuyện & LẮNG NGHE dân sale & customer service để ra các patterns và theme về khách hàng
- Tìm kiếm, nằm vùng và quan sát các tương tác cộng đồng trên các groups Facebook, Zalo, diễn đàn, Linkedin, Twitter, Youtube & Tiktok (phần comment) … mà các khách hàng đối tượng tham gia và tương tác về sản phẩm tương đương của đối thủ.
- Tìm và stalk các KoL trong các ngành đó, theo dõi và tìm hiểu các content và tương tác giữa KoL – followers.
- Viết ra các key insights mà mình đã tìm hiểu được, đặt thêm các label và actions
Khi đó bạn đã có insights về các vấn đề của khách hàng thông qua dữ liệu SAY & DO.
Chia sẻ của Thành Long
