Theo Paul Laughlin (2014), ông chỉ ra rằng các nhà khoa học đều nhìn nhận customer insight có các đặc tính dưới đây [1]:

• Không phải là sự thật hiển nhiên. Vì nếu điều đó là hiển nhiên thì nó đã không thể được gọi là sự thật ngầm hiểu.
• Không chỉ dựa trên một loại data. Sự phân tích hành vi cần kết hợp nhiều nguồn, nhiều chỉ số, nhiều dữ liệu, nhiều thể loại thì mới có thể tạo ra các insight chính xác. Bởi vậy, việc kết hợp nhiều chỉ số sẽ giúp bạn tìm ra insight chính xác và sâu sắc hơn.
• Dựa trên insight đó có thể đưa ra được hành động thực tế. Tức là insight đó chỉ có ý nghĩa khi giúp doanh nghiệp giải quyết được bài toán kinh doanh. Nếu chỉ có thể là lý thuyết mà không áp dụng hay kiểm chứng được thì cũng không phải là insight. Nhận định rút ra không thể chuyển đổi được thành một hành động cụ thể và thực tế (khoan nói tới chuyện tốt hay không tốt) thì không gọi là insight được, mà cuối cùng chỉ là nhận định và suy nghĩ.
• Hành động kể trên nếu được thực hiện thì phải có khả năng thuyết phục được khách hàng thay đổi hành vi của họ.
• Sự thay đổi về hành vi phải mang lại lợi ích cho cả hai bên: thương hiệu và khách hàng.

Như vậy, mỗi khách hàng sẽ có những suy nghĩ và hành vi rất riêng và chúng ta cần phải nhìn thấy mọi thứ xa hơn từ chính những data hoặc con số. Chúng ta cũng cần hiểu rằng insight khách hàng sẽ thay đổi theo thời gian, theo xu hướng, theo công nghệ, theo thời điểm, theo mùa, theo tuổi tác và rất nhiều yếu tố khác nữa. Nếu như chỉ phân tích và đánh giá dựa trên các hành vi cũ thì sẽ không làm sáng tỏ thêm điều gì mới mẻ về việc thấu hiểu khách hàng thì dần dần các insight mà bạn có về khách hàng sẽ bị cũ kỹ và không còn chính xác nữa.