Hyper Personalization: 4 case-study về siêu cá nhân hóa nhờ dữ liệu

Thế giới 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 ngầm vào thương hiệu.

Hành vi của người dùng ngày nay phụ thuộc nhiều vào Reviews (đánh giá), User Generated Content (nội dung do người dùng tạo) & 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 doanh nghiệp sẽ 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.

Ở phần tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu cách mà các thương hiệu như Amazon, Starbucks, Netflix và Spotify đang áp dụng đầy đủ tính năng của siêu cá nhân hóa, cũng như 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 tiêu đề mail 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. Trong khi đó, siêu cá nhân hóa có thể mang lại nhiều hiệu quả rõ rệt hơn.

Chẳng hạn, một người dùng tìm đôi giày màu xanh lá cây trên ứng dụng, dành khoảng 15 phút và rời đi mà không mua hàng. Phân tích nhanh về người dùng cho thấy:

• Người dùng này có sở thích mua hàng giảm giá
• Có lịch sử tìm kiếm và lịch sử mua hàng cho nhãn hiệu giày dép ‘X’
• Lượt mua thường diễn ra vào Chủ Nhật, từ 6-9 giờ tối
• Người dùng bị tác động và thực hiện thao tác với app nhờ thông báo đẩy (Push notifications) 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 dành 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 người dùng đang tìm kiếm online rất nhiều để đưa ra quyết định mua hàng 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 của họ.

Khám phá cách các thương hiệu 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 trong lĩnh vực kinh doanh đã áp dụng tính năng Hyper Personalization để chiếm được thị phần tăng trưởng đáng kinh ngạc.

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, 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 những dữ kiện này, họ có thể tạo hồ sơ và sử dụng nó để tạo một email có ngữ cảnh cao để 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 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 tính năng 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 gửi đi là độc quyền cho sở thích của mỗi người dùng, dựa trên hoạt động và các giao dịch mua hàng 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 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.

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
• Gấp đôi lượt mua lại qua email
• Tăng gấp 3 lần 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 Spotify đã đạt được thành công vang dội. Tính 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, từ đó 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 tính năng cung cấp cho người dùng 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 xếp hạng ngôi sao (star rating) để thể hiện họ thích hoặc không thích một nội dung bấy kỳ. Điều này, cùng với số lượng luồng nội dung và hồ sơ người dùng cá nhân giúp thuật toán dự đoán được nội dung mà người dùng có thể sẽ yêu thích. Bằng cách kết hợp thành công các thuộc tính hành vi với khả năng dự đoán, Netflix sẽ gửi các đề xuất nội dung cho người dùng của họ.

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 được 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 những 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, phương tiện nhắn tin được 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

Với các điểm dữ kiện như trên, doanh nghiệp có thể sử dụng nền tảng đám mây tiếp thị của WebEngage để tạo thông báo được cá nhân hóa (mã thông báo cá nhân hóa dựa trên dữ liệu) quảng cáo giảm giá cho sản phẩm đã được xem hoặc thêm vào giỏ hàng (nếu người dùng đã sử dụng phiếu giảm giá trước đây).

Tin nhắn có thể được gửi đến thiết bị đã sử dụng để mua trước đây và có thể đưa ra thêm một đề nghị giao hàng nhanh hơn nếu người dùng là thành viên cao cấp (premium member). Sử dụng phân tích dữ liệu lịch sử, bạn cũng có thể tìm ra kênh giao tiếp có mức độ tương tác cao trong quá khứ và sử dụng kênh đó trong chiến dịch của mình. Bằng cách kiểm tra dữ liệu mua hàng của người dùng, chiến dịch có thể được gửi vào một ngày cụ thể trong tuần – ngày đã mang lại kết quả tốt trong quá khứ. Đó là một chiến dịch siêu cá nhân hóa đúng cách.

Lời kết

Ngày nay, khi cuộc chiến giữa các thương hiệu đang trở nên khốc liệt hơn bao giờ hết, mục tiêu duy nhất mà họ đang tranh giành chính là “Attention” (sự chú ý của khách hàng). Siêu cá nhân hóa có thể giúp thương hiệu nổi bật, tăng mức độ tương tác và chuyển đổi với đối tượng mục tiêu.

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... cùng nhiều đối tác khác.

• Website: approi.co
• E-mail: [email protected]
• Hotline: 0789.99.66.88

* Nguồn: WebEngage