Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên “Evolved Consumer” (người tiêu dùng hiện đại), nơi họ chủ động tìm kiếm thông tin để đưa ra quyết định sáng suốt và không đặt niềm tin một cách ngầm vào thương hiệu. Hành vi của người dùng ngày nay phụ thuộc nhiều vào Reviews, User Generated Content & Influencers. Vậy làm cách nào để thương hiệu trở nên nổi bật?
Bằng cách cung cấp trải nghiệm được nhắm mục tiêu cao, tùy chỉnh và siêu cá nhân hóa. Bài viết sau đây sẽ giúp doanh nghiệp hiểu thêm về xu hướng Hyper-Personalization.
Hyper Personalization là gì?
Hyper Personalization (Siêu cá nhân hóa) là một bước nâng cao so với Personalized Marketing (Cá nhân hóa), trong đó tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu thời gian thực (real-time data) để cung cấp nội dung, sản phẩm và thông tin dịch vụ phù hợp hơn cho mọi người dùng.
Cùng tìm hiểu cách mà các thương hiệu như Amazon, Starbucks, Netflix và Spotify đang áp dụng đầy đủ tính năng siêu cá nhân hóa. Ngoài ra, nên tìm hiểu về các điểm dữ liệu theo ngành cụ thể có thể sử dụng để tạo các chiến dịch siêu cá nhân hóa hiệu quả cho doanh nghiệp.
Sự khác biệt giữa Cá nhân hóa và Siêu cá nhân hóa là gì?
Cá nhân hóa là việc kết hợp thông tin cá nhân và thông tin giao dịch như tên, chức danh, tổ chức, lịch sử mua hàng vào quá trình bán hàng. Siêu cá nhân hóa là phiên bản nâng cấp hơn vì nó sử dụng dữ liệu hành vi và thời gian thực để tạo ra giao tiếp theo ngữ cảnh cao phù hợp với người dùng.
Ví dụ: Gửi email cho người dùng có tên của họ trong dòng chủ đề là một ví dụ điển hình về cá nhân hóa. Đây có thể được đánh giá là một phương pháp hay và mới, tuy nhiên chúng vẫn chưa đủ để thu hút sự quan tâm của người dùng. Tuy nhiên siêu cá nhân hóa có thể mang lại nhiều hiệu quả rõ rệt hơn. Ví dụ: Một người dùng tìm đôi giày màu xanh lá cây trên ứng dụng, dành khoảng 15 phút và rời đi mà không cần mua hàng. Phân tích nhanh về người dùng cho thấy:
Sở thích mua hàng giảm giá
Lịch sử tìm kiếm và từng mua hàng cho nhãn hiệu giày dép ‘X’
Số lượt mua thường diễn ra vào Chủ Nhật từ 6-9 giờ tối
Người dùng bị tác động và có thao tác với app nhờ thông báo đẩy là chủ yếu
Giờ đây, một chiến dịch siêu cá nhân hóa sẽ gửi thông báo đẩy tới smartphone của người này với quảng cáo chương trình giảm giá Flash Sale trên đôi giày xanh của thương hiệu X vào Chủ nhật, tốt nhất vào khung 6-9 giờ tối.
Tầm quan trọng của Hyper Personalization
Người dùng thường chỉ mất 8 giây để đọc bất cứ một tin nhắn nào, vậy nên thương hiệu cần phải tạo nên sự nổi bật.
Theo Google, các cụm từ tìm kiếm đi kèm với “tốt nhất” đã tăng 80% lượt trong 2 năm qua trên smartphone và mọi người đang tìm kiếm online rất nhiều để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Mức độ tương tác của người dùng với nội dung đã giảm 60% và tình trạng quá tải thông tin đang khiến người tiêu dùng không kịp theo dõi.
Theo Accenture, 75% người tiêu dùng sẽ có nhiều khả năng mua hàng từ những thương hiệu cung cấp những dịch vụ được cá nhân hóa theo sở thích cá nhân.
Khám phá cách các thương hiệu đang tối ưu Hyper Personalization
Các thương hiệu lớn như Amazon, Spotify và Starbucks đã chuyển sang giai đoạn cá nhân hóa các dự đoán, theo đó AI & machine learning sẽ phân tích toàn bộ các yếu tố để tăng sức mạnh cho công cụ đề xuất của họ. Nhìn chung, hầu hết các doanh nghiệp đang nghiên cứu cá nhân hóa thường không mạo hiểm vượt ra ngoài phân khúc.
Cùng điểm qua cách một số tên tuổi lớn nhất trong lĩnh vực kinh doanh đã áp dụng để chiếm được thị phần tăng trưởng đáng kinh ngạc với tính năng Hyper Personalization
1. Amazon
Kênh: Email
Amazon là “vua” của ngành thương mại, với công cụ đề xuất cung cấp 35% chuyển đổi. Hãy cùng xem cách Amazon tạo ra trải nghiệm độc đáo, siêu cá nhân hóa cho người tiêu dùng:
Một người dùng đang “lùng sục” trên Amazon để tìm giày chạy bộ màu xanh Olive nhưng bỏ dở tìm kiếm giữa chừng. Ngay sau đó, Amazon đã gửi email này:
Email vượt xa chiến thuật cá nhân hóa thông thường bao gồm tên người dùng
Amazon có quyền truy cập vào các điểm dữ liệu như Tên đầy đủ, Truy vấn tìm kiếm, Thời gian trung bình dành cho tìm kiếm, Lịch sử mua hàng trong quá khứ, Mức độ quan tâm với thương hiệu, Thói quen duyệt danh mục, Thời gian mua hàng trước đây, Số tiền chi tiêu trung bình. Bằng cách sử dụng điều này, họ có thể tạo hồ sơ và sử dụng nó để tạo một email có ngữ cảnh cao làm nổi bật đôi giày Puma màu xanh ô liu (Màu xanh ô liu là một phần trong truy vấn tìm kiếm của người dùng và họ đã mua từng mua sản phẩm thương hiệu Puma trước đây).
Thuật toán công cụ đề xuất của Amazon được gọi là “item-to-item collaborative filtering” (lọc từng mục”. Nó gợi ý các sản phẩm dựa trên 4 điểm dữ liệu:
Lịch sử mua hàng trước đây
Các mặt hàng hiện có trong giỏ hàng
Các mục đã xếp hạng và thích
Các mặt hàng đã được khách hàng khác thích và mua
So với các thương hiệu thương mại điện tử khác, chuyển đổi từ các đề xuất tại chỗ của Amazon cao hơn 60%.
2. Starbucks
Kênh: Push & In-app Notifications
Starbucks đã nghiêm túc nâng cấp trò chơi cá nhân hóa của họ bằng việc tận dụng AI. Sử dụng dữ liệu thời gian thực, hệ thống có thể gửi hơn 400.000 biến thể của tin nhắn siêu cá nhân hóa. Các ưu đãi được chia ra là độc quyền cho sở thích của mỗi người dùng, dựa trên hoạt động và các giao dịch mua trước đây của họ.
Giao diện ứng dụng Starbucks được cá nhân hóa cho từng người dùng riêng lẻ
Chương trình Khách hàng thân thiết của Starbucks cực kỳ thành công với hơn 13 triệu người dùng.
Ứng dụng đưa ra các đề xuất đồ ăn và thức uống được cá nhân hóa cho từng khách hàng bằng thuật toán dựa trên AI. AI sẽ phân tích lịch sử mua hàng, thị hiếu và sở thích trước đây để đưa ra các đề xuất cho từng khách hàng.
Starbucks thu hút các thành viên của chương trình khách hàng thân thiết bằng các trò chơi được cá nhân hóa trên email và smartphone.
Ứng dụng Starbucks gửi tin nhắn giao dịch trong ứng dụng với chi tiết phần thưởng:
Starbucks thông báo cho người dùng về các cửa hàng gần nhất chấp nhận tùy chọn Đặt hàng & Thanh toán trên smartphone
Kết quả:
Tăng hiệu quả chiến dịch marketing lên gấp 3 lần
X2 lượt mua lại qua email
Tăng 3X chi tiêu gia tăng thông qua voucher mua hàng
24% tổng số giao dịch của công ty diễn ra qua mobile app
3. Spotify
Kênh: Email
Với hơn 140 triệu người dùng đang hoạt động, Spotify là công ty dẫn đầu trong ngành music streaming app. Với hơn 5 tỷ lượt phát trực tiếp, tính năng Discover Weekly của họ đã đạt được thành công vang dội. Với khả năng nghiên cứu các lựa chọn âm nhạc cá nhân và phân tích chéo dữ liệu này với sở thích của những người dùng khác đã nghe cùng các bài hát để tạo danh sách phát được cá nhân hóa cao cho từng người dùng.
Với tính năng Live Concert, Spotify gửi thông tin qua email về các sự kiện trực tiếp của các nghệ sĩ yêu thích của họ cùng với tùy chọn mua vé. Nội dung được cá nhân hóa dựa trên sở thích âm nhạc của từng người dùng.
Để xác định mức độ phổ biến của một bài hát, Spotify xem xét số lần một bài hát cụ thể đã được phát trực tuyến và số lượng người đang thêm bài hát đó vào danh sách phát của họ. Giả sử cả X và Y đều thích cùng một bài hát (dựa trên số lượt phát trực tiếp / lượt thêm danh sách phát), thì Spotify sẽ đề xuất các bài hát khác nhau từ cả danh sách phát của X và Y cho nhau. Hơn nữa, công cụ đề xuất hỗ trợ AI của Spotify còn phân tích các bài hát và thói quen nghe của người dùng và đề xuất âm nhạc tương tự để phù hợp với hồ sơ người dùng.
4. Netflix
Kênh: Email, Push Notifications
Streaming trên Netflix tự hào có hơn 103 triệu người dùng trên nền tảng. Thành công đáng kinh ngạc này phần lớn là do cung cấp cho người dùng của họ trải nghiệm được cá nhân hóa cao. Hơn 75% hoạt động của trang web được thúc đẩy bởi công cụ cá nhân hóa của họ. Với Netflix, quá trình cá nhân hóa bắt đầu ngay từ trang chủ.
Người dùng Netflix có thể chỉ định xếp hạng sao cho nội dung thể hiện họ thích hoặc không thích. Điều này, cùng với số lượng luồng nội dung và hồ sơ người dùng cá nhân sẽ giúp thuật toán dự đoán nội dung sẽ được người dùng ưa thích. Bằng cách kết hợp thành công các thuộc tính hành vi với học dự đoán, Netflix sẽ gửi các đề xuất cho người dùng của họ về nội dung.
Làm thế nào để bắt đầu với Hyper Personalization?
Mọi doanh nghiệp đều đang hướng tới việc thu thập dữ liệu về người dùng ở nhiều điểm. Một số điểm dữ liệu phổ biến cho các ngành khác nhau có thể sử dụng để bắt đầu.
Thương mại điện tử
Online Streaming (Phát trực tuyến)
Hospitality (Dịch vụ khách hàng)
Fintech (Tài chính)
Du lịch
Bạn có thể xác định các sự kiện sẽ hoạt động như các trình kích hoạt để thực hiện các chiến dịch với nội dung tùy chỉnh. Hãy xem xét một ví dụ từ ngành Thương mại điện tử:
Trigger - Kích hoạt: Giỏ hàng bị bỏ qua (Người dùng thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không tiếp tục mua hàng)
User attribute - Thuộc tính người dùng: Tên, Trạng thái thành viên cao cấp, Phương tiện nhắn tin ưu tiên
Behavior attribute - Thuộc tính hành vi: Sản phẩm đã xem
Past purchase data - Dữ liệu mua hàng trước đây: Phiếu giảm giá đã áp dụng, Thiết bị được sử dụng để mua hàng, Ngày mua hàng ưa thích
Lời kết
Ngày nay, khi cuộc chiến giữa các thương hiệu đang trở nên khốc liệt hơn bao giờ hết, vũ khí duy nhất mà họ đang tranh đấu chính là “Attention” (Sự chú ý của khách hàng). Siêu cá nhân hóa có thể giúp thương hiệu nổi bật và tăng mức độ tương tác và chuyển đổi với đối tượng mục tiêu.
Nguồn: Webengage
Về AppROI AppROI Marketing là Growth Marketing Agency, có thế mạnh về Digital Performance Marketing với năng lực triển khai và tối ưu hiệu quả marketing trên nền tảng công nghệ mang lại khách hàng thực sự, giúp khách hàng đo lường giá trị lâu dài sau khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Hiện tại, AppROI đang đồng hành cùng các đối tác lớn như Google, TikTok, Facebook, Cốc Cốc, AppsFlyer, Adjust, CleverTap, Insider.... Website: approi.co E-mail: info@approi.co Hotline: 0789.99.66.88
