1. Hyper Personalization (Siêu cá nhân hoá) là gì?
Hyper Personalization (Siêu cá nhân hóa) là bước nâng cao của Personalization (cá nhân hoá), tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu thời gian thực để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa tối đa cho từng cá nhân hoặc nhóm đối tượng cụ thể. Mục đích cuối cùng là cung cấp thông tin nội dung, sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu, sở thích và mong muốn cụ thể của người dùng.
Hyper-personalization không chỉ giới hạn ở việc đơn giản là tùy chỉnh tên người dùng trong các email hoặc thông báo. Thay vào đó, chiến lược này thường sử dụng các dữ liệu phức tạp và thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu rõ hơn về người dùng.
2. Sự khác nhau giữa Personalization (Cá nhân hoá) và Hyper-Personalization (Siêu cá nhân hoá)
Cá nhân hoá là quá trình tích hợp thông tin cá nhân và thông tin giao dịch, như tên, chức danh, tổ chức và lịch sử mua hàng vào quá trình bán hàng. Trong khi đó, siêu cá nhân hoá được xem là một bước tiến vượt trội, không chỉ dựa trên thông tin tĩnh mà còn sử dụng dữ liệu hành vi và thời gian thực để tạo ra giao tiếp ngữ cảnh cao phù hợp và linh hoạt với từng đối tượng cụ thể.
Gửi email cho người dùng với tên họ đầy đủ trong dòng chủ đề là một ví dụ điển hình về cá nhân hóa trong marketing. Mặc dù đây là một phương pháp hiệu quả và tạo sự gần gũi, nhưng chiến lược này vẫn chưa đủ để kích thích sự quan tâm của người dùng. Tuy nhiên, khi thương hiệu chuyển sang siêu cá nhân hóa, chúng ta sẽ thấy một cải thiện đáng kể về hiệu suất. Chẳng hạn, Anna, một khách hàng thường xuyên mua sắm trên trang web thương mại điện tử. Thông qua việc theo dõi hành vi trước đó của Anna, hệ thống đã xác định rằng cô thường tìm kiếm giày thể thao màu hồng và thường tham gia các sự kiện Flash Sale vào cuối tuần. Dựa vào dữ liệu đó, thương hiệu X đã gửi một thông báo đẩy trên điện thoại di động về một Flash Sale đặc biệt cho bộ sưu tập giày thể thao màu hồng từ nhãn hiệu mà cô ưa thích vào ngày chủ nhật. Thông báo cũng gửi kèm ưu đãi đặc biệt chỉ áp dụng từ 6-9 giờ tối, thời gian mà Anna thường xuyên mua sắm. Với trải nghiệm siêu cá nhân hoá như vậy, Anna đã hoàn tất giao dịch mua sắm với sự hài lòng, cảm thấy được chú ý và quan tâm đặc biệt từ phía thương hiệu.
Tóm lại, trong khi cá nhân hoá tập trung vào việc điều chỉnh một số yếu tố dựa trên thông tin cơ bản, siêu cá nhân hóa mang lại một trải nghiệm hoàn toàn tùy chỉnh, sâu rộng và tự động hóa hơn, đặc biệt là nhờ vào sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu đa nguồn.
3. Hyper Personalization giải quyết bài toán của CMO/ brands như thế nào?
Hyper-Personalization cung cấp giải pháp cho nhiều bài toán mà CMO (Chief Marketing Officer) và các nhãn hiệu đang đối mặt trong môi trường tiếp thị ngày nay. Cụ thể:
Tăng hiệu quả tiếp thị: Hyper Personalization giúp xác định đối tượng mục tiêu chính xác dựa trên dữ liệu chi tiết về sở thích, hành vi và lịch sử mua hàng.
Nâng cao trải nghiệm và khả năng tương tác: Cung cấp nội dung tùy chỉnh và phù hợp với mỗi đối tượng, tăng khả năng tương tác với các nội dung quảng cáo. Siêu cá nhân hoá cũng đảm bảo thương hiệu xuất hiện một cách nhất quán trên tất cả các phương tiện truyền thông.
Tối ưu hóa chuyển đổi: Dựa trên dữ liệu về sở thích và lịch sử mua hàng, Hyper Personalization có thể đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ mà người dùng có khả năng quan tâm và mua sắm.
Thiết kế chiến lược nội dung linh hoạt: Hyper Personalization cho phép tự động tối ưu hóa chiến lược nội dung tùy chỉnh theo thay đổi trong hành vi và mong muốn của khách hàng.
Tối ưu hoá chiến lược truyền thông đa kênh: Hyper Personalization đảm bảo cho thông điệp được chuyển giao theo cách hiệu quả nhất trên các nền tảng khác nhau.
Tạo ưu thế cạnh tranh: Thương hiệu sử dụng chiến lược siêu cá nhân hoá có khả năng tận dụng dữ liệu một cách linh hoạt và sáng tạo hơn.
Thúc đẩy lợi nhuận và giảm chi phí: Thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh thông qua thiết kế lại nền tảng và dịch vụ, lập kế hoạch mang lại doanh thu và ROI cao nhất, dẫn đầu sự chuyển đổi từ chi phí (giảm chi phí thu hút và giữ chân khách hàng).
4. Hyper Personalization xuất hiện trong hành trình khách hàng như thế nào?
Hyper Personalization xuất hiện trong hành trình khách hàng thông qua các giai đoạn quan trọng, từ khám phá sản phẩm đến quyết định mua hàng và sau đó là trải nghiệm sử dụng sản phẩm/dịch vụ. Dưới đây là cách mà Hyper Personalization có thể được tích hợp vào hành trình khách hàng:
4.1. Khám phá và tìm kiếm
Dựa trên lịch sử tìm kiếm và quan tâm của người dùng, hiển thị nội dung tùy chọn được tạo ra dựa trên sở thích cụ thể như: Gợi ý sản phẩm có liên quan dựa trên dữ liệu về các sản phẩm xem trước đó; quảng cáo tùy chỉnh tới khách hàng có quan tâm; sử dụng gợi ý về nơi khách hàng đến, những lần ghé thăm trước khi khách ghé qua website; hay công cụ đề xuất nội dung phù hợp với nhu cầu/mong muốn của từng khách hàng…
4.2. Quyết định mua hàng
Ở giai đoạn này, siêu cá nhân hóa len lỏi vào trong từng khía cạnh:
- Các chương trình giảm giá: Cung cấp ưu đãi đặc biệt hoặc giảm giá cho sản phẩm hoặc dịch vụ mà người dùng đã thể hiện quan tâm đặc biệt.
- Thông báo flash sale: Sử dụng thông tin về thời gian mua sắm ưa thích của người dùng để gửi thông báo về flash sale hoặc ưu đãi giảm giá vào khoảng thời gian đó.
- Bán hàng đa kênh: Sử dụng cơ sở dữ liệu và công nghệ AI nhận biết và kết nối khách hàng từ cả trực tuyến và ngoại tuyến.
- Chatbot: Trả lời các câu hỏi và mối quan tâm cụ thể của khách hàng trong thời gian thực.
- Tính năng điền trước: Sử dụng dữ liệu khách hàng hiện có để điền trước khi có thao tác liên quan đến thông tin cá nhân để download hay liên hệ…
4.3. Trải nghiệm mua hàng
Tùy chọn thanh toán và mua hàng: Dựa trên lịch sử mua sắm và địa chỉ người dùng, đề xuất tùy chọn thanh toán và lịch trình giao hàng thuận tiện nhất.
Nội dung hướng dẫn: Cung cấp nội dung hướng dẫn hoặc video hướng dẫn tương thích với sản phẩm mà khách hàng đã mua để tối ưu hóa trải nghiệm sử dụng.
4.4. Dịch vụ hậu mãi
Gợi ý sản phẩm bổ sung: Dựa trên lịch sử mua hàng và sử dụng, gợi ý các sản phẩm bổ sung, phụ kiện hoặc dịch vụ có thể quan tâm.
Hỗ trợ tương tác: Tối ưu hóa các hình thức tương tác hỗ trợ, bao gồm cả thông báo đẩy, chat trực tuyến và email.
4.5. Xây dựng mối quan hệ dài hạn
Nội dung tương tác dài hạn: Tạo nội dung tương tác và thông điệp giữa các lần mua hàng để xây dựng mối quan hệ và duy trì sự quan tâm của khách hàng.
Gửi thông báo về sự kiện: Dựa trên lịch sử sự kiện hoặc mua sắm, thông báo về các sự kiện, triển lãm, hoặc sản phẩm mới mà khách hàng có thể quan tâm.
5. Một số case-study về siêu cá nhân hoá điển hình
5.1. Thương hiệu Amazon
Khách hàng của Amazon thường nhận được email có tính ngữ cảnh cao với các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên nhân khẩu học, tâm lý học cũng như lịch sử mua và xem trước đó của khách hàng.
Kênh triển khai: Email
Phương pháp tiếp cận: Amazon sử dụng công cụ "item-to-item collaborative filtering" (lọc từng mục) để đề xuất sản phẩm dựa trên các điểm dữ liệu chính (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) nhằm tạo hồ sơ người dùng và tạo email có ngữ cảnh cao cho người mua.
Dữ liệu được xem xét: Không chỉ là tên, Amazon cho phép cập nhật các dữ liệu liên quan đến:
- Nhân khẩu học của khách hàng
- Lịch sử tìm kiếm
- Thời gian trung bình dành cho tìm kiếm
- Lịch sử mua hàng trước đây
- Mối quan hệ với thương hiệu
- Thói quen tìm kiếm danh mục
- Thời gian mua hàng trước đây
- Số tiền chi tiêu trung bình
Kết quả: Công cụ đề xuất sản phẩm tạo ra hơn 35% chuyển đổi bằng cách tạo ra trải nghiệm độc đáo, siêu cá nhân hóa cho mỗi khách hàng. Chuyển đổi từ các đề xuất tại chỗ của Amazon cao hơn 60% so với các thương hiệu cùng ngành.
5.2. Thương hiệu Starbucks
Khách hàng nhận được trải nghiệm siêu cá nhân hóa trong ứng dụng với các ưu đãi theo thời gian thực dựa trên sở thích, hoạt động và giao dịch mua trước đây. Chiến lược này không chỉ giúp Starbucks giữ chân khách hàng hiện tại mà còn có thể tạo ra cơ hội để thu hút khách hàng mới thông qua cách tiếp cận cá nhân hóa và độ tương tác tăng cường, đặc biệt là trong môi trường cạnh tranh mạnh mẽ của ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống.
Kênh: Push & In-app Notifications (Thông báo đẩy trong ứng dụng)
Phương pháp tiếp cận: Starbucks sử dụng AI dựa trên dữ liệu để gửi hơn 400.000 biến thể khác nhau của tin nhắn siêu cá nhân hóa về ưu đãi thực phẩm/đồ uống) tới khách hàng và quảng bá các ưu đãi độc quyền và hấp dẫn cho từng khách hàng cụ thể.
Dữ liệu được xem xét: Dữ liệu theo ngữ cảnh (bao gồm vị trí địa lý, nhân học học...); sở thích của khách hàng; hoạt động mua hàng và lịch sử mua hàng trước đây.
Kết quả: Hiệu quả của chiến dịch tiếp thị và doanh thu gia tăng thông qua việc đổi phiếu mua hàng đã tăng gấp ba lần, với ước tính khoảng 25% tổng số giao dịch được thực hiện thông qua ứng dụng di động, gấp 2 lượt mua lại qua email, và gấp 3 chi tiêu tăng thông qua voucher.
5.3. Thương hiệu Spotify
Spotify, một trong những dịch vụ phát nhạc hàng đầu thế giới, cũng áp dụng một chiến lược siêu cá nhân hoá để cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Giống như Starbucks, Spotify sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu đa dạng để tạo ra thông điệp cá nhân hóa và ưu đãi cho mỗi người dùng cụ thể.
Kênh: Email và thông báo đẩy trong ứng dụng
Phương pháp tiếp cận: Spotify sử dụng AI để phân tích dữ liệu của người dùng, bao gồm sở thích âm nhạc, thói quen lắng nghe và lịch sử nghe nhạc trước đây. Sau đó, nền tảng gửi các chương trình về ưu đãi, playlist đặc biệt, và nội dung âm nhạc cho từng khách hàng.
Dữ liệu được xem xét:
- Dữ liệu theo ngữ cảnh: Vị trí địa lý để cung cấp thông điệp phù hợp với văn hóa và sự kiện địa phương.
- Sở thích của người dùng: Phân tích thói quen nghe nhạc, thể loại ưa thích, và nghệ sĩ được lắng nghe thường xuyên.
- Hoạt động mua hàng và lịch sử nghe nhạc: Xem xét dữ liệu về giao dịch mua sắm, đặt vé, và lịch sử nghe nhạc để hiểu rõ người dùng.
Kết quả: Giả sử nếu cả X và Y đều thích cùng một bài hát (dựa trên số lượt phát trực tuyến/thêm vào danh sách phát), thì Spotify sẽ đề xuất các bài hát khác nhau trong danh sách phát của cả X & Y cho nhau. Hiện tại, Spotify là công ty dẫn đầu trong ngành music streaming app với hơn 140 triệu người dùng đang hoạt động.
5.4. Thương hiệu Netflix
Khách hàng nhận được trải nghiệm cá nhân và có ngữ cảnh cao bắt đầu từ trang chủ dựa trên lịch sử xem trước đây và sử dụng thói quen xem để đề xuất nội dung.
Kênh triển khai: Email và thông báo đẩy
Phương pháp tiếp cận: Netflix sử dụng thuật toán để dự đoán nội dung mà người dùng muốn xem. Nền tảng kết hợp thuộc tính hành vi (cho phép khách hàng đánh giá sao dưới mỗi bộ phim) cùng với khả năng dự đoán để gửi đề xuất phim và chương trình cho 103 triệu người dùng.
Dữ liệu được xem xét: Hành vi của khách hàng (bao gồm lịch sử xem, xếp hạng, thời gian xem, thiết bị ưa thích, thời lượng xem), thông tin phim (bao gồm tiêu đề, thể loại, thể loại, diễn viên, năm phát hành…, thành viên có cùng sở thích.
Kết quả: Công cụ đề xuất của Netflix rất quan trọng trong việc giữ chân khách hàng vì 80% người dùng làm theo đề xuất và chỉ 20% tìm kiếm nội dung.
6. Bạn có thể bắt đầu với Hyper Personalization như thế nào?
Bước 1: Xác định mục tiêu và đối tượng
Xác định mục tiêu chiến dịch siêu cá nhân hoá: Thương hiệu đang muốn tăng cường tương tác, chuyển đổi, hay xây dựng mối quan hệ sâu rộng hơn với khách hàng?
Xác định đối tượng của chiến dịch: Toàn bộ đối tượng khách hàng hay chỉ một nhóm nhất định có cùng chung đặc điểm về địa lý, sở thích, lịch sử mua sắm.
Bước 2: Thu thập dữ liệu đa nguồn
Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hành vi trực tuyến, lịch sử mua sắm, phản hồi khách hàng, và tương tác trên mạng xã hội. Sử dụng công cụ để tự động hóa việc thu thập dữ liệu và theo dõi các hoạt động của người dùng.
Bước 3: Xây dựng hồ sơ người dùng và thực hiện bước phân đoạn
Phân tích và xây dựng hồ sơ người dùng chi tiết, bao gồm các thông tin về sở thích, thói quen mua sắm, vị trí địa lý và bất kỳ dữ liệu nào khác có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Sau đó, thương hiệu bắt đầu triển khai phân đoạn khách hàng dựa trên các đặc điểm chung này để chia thành nhiều nhóm đối tượng khác nhau.
Bước 4: Áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học
Sử dụng công nghệ AI và máy học để phân tích dữ liệu và tạo ra các mô hình dự đoán về hành vi của người dùng. Sau đó, tích hợp với mô hình học máy để tự động điều chỉnh chiến lược cá nhân hoá dựa trên sở thích và ưu tiên cá nhân.
Bước 5: Xây dựng chiến lược siêu cá nhân hoá
Xây dựng chiến dịch siêu cá nhân hóa dựa trên thông tin từ hồ sơ người dùng với nhiều định dạng khác nhau như email, quảng cáo, thông báo đẩy… Thương hiệu có thể sử dụng các công cụ quản lý chiến dịch để tự động hóa quá trình triển khai và theo dõi hiệu suất.
Bước 6: Thử nghiệm và tối ưu hoá liên tục
Thực hiện các chiến dịch thử nghiệm A/B để đánh giá hiệu quả của các chiến lược siêu cá nhân hoá và tiếp tục tối ưu hóa dựa trên phản hồi và dữ liệu thu thập được. Bằng cách này, bạn có thể bắt đầu xây dựng một hệ thống siêu cá nhân hoá mạnh mẽ, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng cường tương tác trong quá trình tiếp thị.
Ngoài ra, thương hiệu cũng cần liên tục thu thập phản hồi từ người dùng để hiểu rõ hơn theo dõi hiệu suất của chiến dịch; đồng thời, tận dụng các công cụ khảo sát và phản hồi người dùng để cải thiện chiến dịch theo thời gian.
Thương hiệu cũng cần đảm bảo rằng, quá trình thu thập và sử dụng dữ liệu tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và an toàn thông tin. Điều này đặc biệt quan trọng khi xử lý thông tin cá nhân nhạy cảm.
Dưới đây là ví dụ triển khai thực tế chiến lược Hyper Personalization của một thương hiệu hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử:
Kích hoạt (Trigger): Giỏ hàng bị bỏ qua - Người dùng thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng không hoàn thành quá trình mua hàng.
Thuộc tính người dùng (User Attribute):
Tên: Sử dụng tên người dùng để tạo nội dung cá nhân hóa.
Trạng thái thành viên: Nếu người dùng là thành viên cao cấp, cung cấp ưu đãi đặc biệt cho họ.
Phương tiện nhắn tin ưu tiên: Chọn kênh giao tiếp phù hợp với người dùng, có thể là email, tin nhắn app, hoặc thông báo đẩy.
Thuộc tính hành vi (Behavior Attribute): Sản phẩm đã xem - Hiển thị sản phẩm mà người dùng đã xem trước đó để tăng khả năng quay lại và hoàn tất mua hàng.
Dữ liệu mua hàng trước đây (Past Purchase Data):
Phiếu giảm giá đã áp dụng: Nếu có, đảm bảo rằng chiến dịch áp dụng chính xác với lịch sử giảm giá của người dùng.
Thiết bị đã sử dụng để mua hàng: Tối ưu hóa trải nghiệm cho thiết bị mà người dùng thường xuyên sử dụng (điện thoại, ipad, laptop…)
Thời điểm mua hàng yêu thích: Nếu có, lên lịch chiến dịch vào thời điểm mà người dùng thường xuyên mua sắm.
Kết hợp tất cả những dữ liệu này, doanh nghiệp có thể tạo ra một thông điệp cá nhân hoá và ưu đãi đặc biệt, tận dụng thông tin từ sự kiện giỏ hàng bị bỏ qua để tái kích thích sự quan tâm của người dùng và thúc đẩy hoàn tất giao dịch.
>>> Xem thêm:Xu hướng cá nhân hóa digital marketing 2023 - đâu là trend thống trị vào năm tới?
Tạm kết
Sử dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu thời gian thực, Hyper Personalization không chỉ làm tăng cường tương tác, mà còn làm nổi bật doanh nghiệp trong tâm trí khách hàng. Đây sẽ là nền tảng cho một tương lai thành công và bền vững.
Thanh Thanh - MarketingAI
Bình luận của bạn