cover

Case Study: Dữ liệu hóa và cá nhân hóa thành công như Netflix

03 Thg 10

75% hoạt động của người dùng trên Netflix được thúc đẩy bởi hệ thống khuyến nghị cá nhân hóa, thông qua phân tích dữ liệu hành vi từ hơn trăm triệu người. Nhờ dữ liệu hóa và cá nhân hóa,...

75% hoạt động của người dùng trên Netflix được thúc đẩy bởi hệ thống khuyến nghị cá nhân hóa, thông qua phân tích dữ liệu hành vi từ hơn trăm triệu người. Nhờ dữ liệu hóa và cá nhân hóa, Netflix trở thành một trong những kỳ lân trị giá hàng chục tỷ đô la.

Thành công nhờ dữ liệu hóa (datafication) 

Hầu hết các công ty hay tập đoàn lớn đều đã và đang ứng dụng phân tích dữ liệu khách hàng trong việc làm thương hiệu, tuy nhiên không nhiều doanh nghiệp đạt được thành công như Netflix.

Ý nghĩa của dữ liệu hóa được hiểu nôm na là từ hành động đến suy nghĩ của chúng ta, mọi thứ đang được chuyển đổi thành một định dạng được số hóa đó là “Dữ liệu số”.

Ban đầu, Netflix chỉ là một công ty cho thuê băng đĩa. Khách hàng có nhu cầu đặt hàng qua thư/bưu phẩm và Netflix gửi đĩa DVD/Blueray qua bưu điện cho khách hàng. Mô hình này có một giới hạn là khách hàng phải chờ đợi lâu mới nhận được hàng. Cồng kềnh hơn, khi cần thuê một bộ phim mới, khách hàng gửi trả lại đĩa cũ và nhận đĩa mới. Theo đó, số lượng phục vụ bị giới hạn.

Netflix

Netflix đạt gần 25 tỷ đô la vào cuối năm 2020

Với dữ liệu hóa, Netflix có sự thay đổi đột phá về mô hình kinh doanh: Họ bắt đầu chuyển hình thức cho thuê từ vật lý sang phát trực tuyến. Họ có thể thu thập dữ liệu dựa trên thông tin người tiêu dùng đã xem trước đó để dự đoán những gì khách hàng sẽ xem trong tương lai, và có thể đề xuất các nội dung phù hợp với nhu cầu cho từng cá nhân.

Sử dụng dữ liệu trên quy mô lớn, Netflix có thể thu thập thông tin về những chương trình và bộ phim phổ biến, yêu thích nhất. Ai đang xem nội dung nào, hành vi ra sao, Netflix sẽ biết được xu hướng chung và sở thích riêng của từng người, từ đó đưa ra những nội dung hấp dẫn và phù hợp với những gì khán giả muốn xem, khiến họ không thể chối từ.

Nhờ đó, những năm gần đây, Netflix đã đạt được nhiều thành công lớn trong mảng dịch vụ giải trí trực tuyến. Doanh thu của Netflix đã tăng 183% từ năm 2016 đến năm 2020, đạt gần 25 tỷ đô la vào cuối năm 2020. Tương tự đối với lượng người đăng ký, đến năm 2020, Netflix đã vượt qua 200 triệu người đăng ký trả phí, nhiều hơn bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ phát trực tuyến nào khác. Không nhiều doanh nghiệp trên thế giới có thế đạt được kết quả đó, chiến lược marketing của thương hiệu này ẩn chứa những bài học tuyệt vời cho mọi doanh nghiệp đang nỗ lực vươn lên.

Bước đi mới: Dùng AI để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Công nghê AI

Dùng AI để cá nhân hóa trải nghiệm giúp Netflix giữ chân khách hàng hiệu quả. Ảnh minh họa

Một trong những bước tiến đột phá của Netflix là sử dụng Trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) để khám phá các khía cạnh mới về hành vi của người dùng và đưa ra các quyết định tiếp thị chiến lược.

Với những dữ liệu thu thập được từ người dùng đã có từ trước, họ đã sử dụng chúng để tạo ra các chương trình phù hợp với insight của từng người dùng.

Ví dụ, dữ liệu thu được cho thấy những người xem ít hơn 15 giờ nội dung trong một tháng có khả năng cao bị hủy tài khoản của họ, Netflix sẽ tìm ra những chương trình và video có thể thu hút được những người dùng này. Ứng dụng sẽ tự động gửi email tiếp thị, thông báo trong ứng dụng hoặc lời nhắc chương trình yêu thích. Tất cả đều được thiết kế để tăng mức độ tương tác của người dùng trên nền tảng. Bằng cách này, Netflix có thể giảm xác suất mất người dùng trả phí.

Một ví dụ khác, nếu người dùng hay xem hoặc để ý tới những bộ phim thuộc thể loại trò chơi sinh tồn như Squid Game thì Netflix sẽ đề xuất các bộ phim tương tự để giữ cho người dùng gắn kết với nền tảng như Alice In Borderland, The Hunger Game, Battle Royale...

Ngoài ra, Netflix cũng cân nhắc kỹ lưỡng thói quen trong một ngày của người dùng. Nền tảng sẽ đề xuất các chương trình ngắn hơn khi bạn mở xem Netflix vào đêm khuya, thay vì đề xuất các chương trình có thời lượng dài. Việc hiển thị đúng nội dung vào đúng thời điểm không chỉ giúp tăng sự tương tác của khách hàng trên nền tảng mà còn nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.

Bên cạnh đó, nếu để ý sẽ thấy poster phim mà Netflix giới thiệu với mỗi tài khoản có thể không giống poster gốc của nhà sản xuất phim, cũng không giống với những gì người khác thấy. Đó là poster được thiết kế dành riêng cho từng cá nhân. Từ kho khung hình trong phim sẵn có, hệ thống của Netflix sẽ tự động chọn ra những khung hình đẹp nhất, để từ đó designer thiết kế thành rất nhiều những phiên bản poster khác nhau.

Cùng là bộ phim Squid Game đình đám nhưng trailer tại 2 nước Pháp và Thái Lan khác nhau về ngôn ngữ và cách trình bày:

Trailer Netflix giới thiệu Squid Game tại Pháp

Trailer Netflix giới thiệu Squid Game tại Thái Lan. 

Chúng ta học được gì?

Các tổ chức và doanh nghiệp có nên thu thập dữ liệu số và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng không? Câu trả lời chắc chắn là có.

Tuy nhiên dữ liệu hóa không chỉ là về dữ liệu, mà nó còn liên quan trực tiếp đến rất nhiều công cụ và công nghệ hỗ trợ thu thập dữ liệu, từ đó đặt ra yêu cầu và thách thức lớn cho doanh nghiệp.

Cá nhân hóa và tiếp thị dựa trên dữ liệu là 2 trong số 10 xu hướng digital marketing năm 2020 do các chuyên gia cấp cao của Google nhận định. Trong một vài năm tới, không tổ chức, doanh nghiệp nào có thể hoạt động nếu không khai thác dữ liệu. Do đó, chúng ta cần đối mặt với việc thu thập và sử dụng nguồn dữ liệu sẵn có của mình.

Một trong những dữ liệu mà bạn có thể thu thập ngay ở thời điểm hiện tại là: thông tin khách hàng, sở thích, thói quen… của họ. Đây chính là những thông tin liên quan đến insight khách hàng mà Marketers hàng ngày đã và đang nghiên cứu, khai thác.

Kết

Như vậy chiến lược Dữ liệu hóa và Cá nhân hóa phù hợp đã giúp Netflix thành công trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng. Đây chính là xu hướng phát triển mới trong tương lai, do đó các doanh nghiệp hãy trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết để trở thành một phần của cuộc cách mạng dữ liệu hóa.

Elite Vu - MarketingAi

>>> Có thể bạn muốn xem: Case-study: Coca-Cola và Music Marketing

TAGS:

Bình luận của bạn

Bạn cần đăng nhập để thực hiện chức năng này!

Bình luận không đăng nhập

Bạn không thể gửi bình luận liên tục. Xin hãy đợi
60 giây nữa.