Sự ứng dụng sẽ tùy thuộc vào đặc tính ngành, công ty, thị trường, xu hướng và do đó sẽ không có chuẩn mực chung, nhưng dưới đây là một số ứng dụng thường thấy

1. Tăng hiệu quả tiếp thị: với những hiểu biết của khách hàng, giúp tiếp cận trực tiếp với những người quan tâm, sẵn sàng chi tiêu cho sản phẩm của công ty, thay vì tiếp thị đến toàn công chúng và hy vọng rằng một số trong họ sẽ lắng nghe.
2. Xây dựng sản phẩm tốt hơn: Sử dụng thông tin chi tiết của khách hàng để cải thiện, đánh giá mức độ tác động giúp doanh nghiệp hiểu được 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.
3. 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.
4. 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, từ đó đưa ra các chiến lược cụ thể cho từng giai đoạn phát triển.
5. 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. Các sản phẩm kết hợp này sau đó có thể dùng để cross-sell hoặc up-sell. Cross-sell: bán kèm thêm các sản phẩm có liên quan cho khách hàng đã mua một loại sản phẩm. Up-sell: bán một sản phẩm cùng loại nhưng cao cấp hơn sản phẩm mà khách hàng đang sử dụng.

Sau khi ứng dụng, công ty cần thiết biết được hiệu quả tạo ra từ các hành động đó như thế nào. Hoạt động đánh giá cần thiết nên thực hiện sau khi đã triển khai chiến lược. Thực hiện trả lời cho các câu hỏi dưới đây sẽ giúp doanh nghiệp thực hiện tốt việc đánh giá[4]:

• Hiệu quả hay không hiệu quả? Đo lường như thế nào? Bằng công cụ gì? Bằng các chỉ số gì? Điều này là thứ bạn cần phải xác định rõ trước khi ứng dụng và thực thi các hoạt động đến từ insight.
• Nếu hiệu quả thì đạt được bao nhiêu phần trăm và có điều gì có thể làm tốt hơn được nữa 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? Hay là dữ liệu vốn không đáng tin cậy dẫn đến việc sai lầm từ đầu? Cần phải đi ngược lại từng công đoạn để tìm ra vấn đề.