Làm thế nào để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trong thị trường truyền thông nhiều biến động?

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và lượng thời gian ngày càng tăng của người tiêu dùng trực tuyến đã làm tăng số điểm tiếp xúc và tương tác của người tiêu dùng với các thương hiệu - đặc biệt là các nền tảng truyền thông và giải trí. Điều này đang làm cho những trải nghiệm được cá nhân hóa trở nên quan trọng hơn đối với các nhà tiếp thị đang tìm kiếm kết nối lâu dài và sâu sắc hơn với người tiêu dùng.

Khi các công ty truyền thông và giải trí ngày càng có nhiều khả năng cung cấp nhiều trải nghiệm tinh vi hơn, người tiêu dùng cũng mong đợi nhiều hơn vào các trải nghiệm thời gian thực, đặc biệt trên các kênh kỹ thuật số. Nhưng nhiều công ty vẫn gặp khó khăn trong việc thay đổi, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng do những hạn về về quy mô của các hệ thống tĩnh, những quy tắc nghiêm ngặt, sự phức tạp và chi phí của việc triển khai giải pháp dựa trên máy học (machine learning) và khó khăn trong việc tích hợp các nền tảng.

Những công ty tập trung nghiên cứu để tìm ra cách thức tốt nhất giúp tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, thì kết quả đạt được luôn rất rõ ràng. Theo một nghiên cứu của McKinsey năm 2019, những công ty triển khai các đề xuất được cá nhân hóa và kích hoạt truyền thông nhận thấy doanh thu tăng từ 5% đến 15% và hiệu quả chi tiêu tiếp thị tăng từ 10% đến 30%.

Các mô hình kinh doanh của ngành công nghiệp truyền thông và giải trí đã thay đổi và không còn phù hợp trong bối cảnh hiện tại. Những đổi mới về công nghệ và lập trình đã nâng cao kỳ vọng của người tiêu dùng về một loạt lựa chọn nội dung gần như vô tận mà họ có thể trải nghiệm mọi lúc, mọi nơi, trên mọi thiết bị. Điều đó đang thúc đẩy những thay đổi lịch sử về hoạt động và kinh doanh tại các công ty truyền thông và giải trí, khi yêu cầu bắt buộc đối với những công ty này là phải có khả năng cung cấp nội dung cao cấp theo cách hiệu quả về chi phí để tăng mức độ gắn bó với thương hiệu của khách hàng.

Cơ sở hạ tầng phải đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng

Để cạnh tranh trong một thế giới nơi khách hàng ngập tràn trong vô vàn lựa chọn, các công ty truyền thông và giải trí phải luôn chuẩn bị để thích ứng với môi trường kinh doanh liên tục thay đổi. Điều đó đòi hỏi một cơ sở hạ tầng linh hoạt với kỳ vọng của người tiêu dùng, đẩy nhanh lộ trình, tạo điều kiện đổi mới và đáp ứng được các nhiệm vụ ưu tiên trong kinh doanh. Đồng thời, các tổ chức này phải chuyển từ mối quan hệ một - nhiều (one-to-many) với người tiêu dùng sang mối quan hệ trực tiếp một - một (one-to-one).

Điều này làm xuất hiện các giải pháp kỹ thuật mới cho phép các công ty tạo ra những trải nghiệm mang tính cá nhân hóa cao. Ví dụ: Amazon Personalize cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng với cùng một công nghệ máy học được Amazon.com sử dụng để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa theo thời gian thực, bao gồm các đề xuất về sản phẩm hoặc nội dung cụ thể, xếp hạng sản phẩm có liên quan và truyền thông tiếp thị tùy chỉnh.

Đối với lĩnh vực truyền thông và giải trí nói riêng, loại công nghệ này mang lại cho các công ty khả năng xây dựng kết nối mạnh mẽ, trực tiếp với người tiêu dùng và mang lại trải nghiệm xem sáng tạo hơn. Hãy cùng xem xét kỹ hơn các trường hợp sử dụng cá nhân hóa phổ biến cho ngành truyền thông và giải trí được cung cấp bởi công nghệ máy học này:

• Tăng mức tiêu thụ nội dung: Các công ty có thể đưa ra các đề xuất nội dung được cá nhân hóa, có mức độ liên quan cao cho video, nhạc, e-books và nhiều định dạng khác.
• Băng chuyền nội dung được sắp xếp phù hợp: Nó cho phép tạo băng chuyền nội dung được cá nhân hóa cho mọi người dùng dựa trên lịch sử sử dụng nội dung của họ.
• Cung cấp nội dung mới nổi bật: Điều này giúp người dùng tìm thấy nội dung mới và phù hợp nhất dựa trên cá tính và sở thích độc đáo của họ.
• Vị trí đặt quảng cáo được cá nhân hóa cao: Các công ty có thể cá nhân hóa các vị trí đặt quảng cáo vào đầu, giữa và cuối video trong nội dung âm thanh và video.
• Cải thiện tiếp thị truyền thông: Người tiêu dùng nhận được thông báo đẩy và email tiếp thị với các đề xuất nội dung được cá nhân hóa.
• Đề xuất nâng cao dựa trên từng thể loại: Đề xuất được cá nhân hóa cho mỗi thể loại có thể được đưa ra dựa trên danh sách và băng chuyền nội dung.

Một câu chuyện thành công trong lĩnh vực giải trí và truyền thông là Pulselive, một công ty con của Sony và là đối tác truyền thông kỹ thuật số của một số tên tuổi lớn trong lĩnh vực thể thao. Pulselive tạo ra những trải nghiệm mà người hâm mộ thể thao không thể thiếu; cho dù đó là trang web Cricket World Cup chính thức hay các ứng dụng iOS và Android của Giải Ngoại hạng Anh. Để nâng cao hơn nữa trải nghiệm của khách hàng, Pulselive đã bắt đầu sử dụng Amazon Personalize để cải thiện việc cung cấp các đề xuất. Sau hai tuần thực hiện thử nghiệm A/B, công ty đã nhận ra lợi ích của các đề xuất được hỗ trợ bởi máy học. Họ đã có thể sử dụng công cụ đề xuất phức tạp hơn cho phép một trong những khách hàng của mình - một câu lạc bộ bóng đá hàng đầu châu Âu với hàng triệu người hâm mộ trên toàn cầu -tăng mức tiêu thụ video lên 20% trên trang web và ứng dụng di động của mình.

Theo Wyndham Richardson, giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Pulselive, việc dễ dàng sử dụng là một trong những lợi ích lớn nhất của công nghệ này. Richardson nói: “Chúng tôi không tự coi mình là chuyên gia máy học, nhưng chúng tôi nhận thấy Amazon Personalize rất đơn giản và quá trình tích hợp  chỉ mất vài ngày để hoàn tất. Tận dụng Amazon Personalize, chúng tôi sẽ có thể đẩy mạnh hơn nữa các giới hạn trong việc xây dựng trải nghiệm cá nhân hóa, một đối một, theo hướng dữ liệu cho người hâm mộ thể thao ở khắp mọi nơi".

>>> Có thể bạn quan tâm: Amazon là gì? Cách bán hàng trên Amazon

Kết

Bất kể lĩnh vực nào từ truyền thông và giải trí đến bán lẻ và hơn thế nữa - hầu như bất kỳ ngành nào mà thương hiệu tương tác trực tiếp với người tiêu dùng đều phải tìm ra cách tốt nhất để tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa cao cho khách hàng của họ, giúp họ cải thiện mức độ tương tác với những người tiêu dùng đó, tăng doanh thu hiện tại và trong tương lai.

Lương Hạnh - MarketingAI

Theo Adage

>> Có thể bạn quan tâm: Quảng cáo tùy chỉnh và cá nhân hóa: Lựa chọn nào mới là phù hợp?