สวัสดีค่ะทุกท่าน^^ ในบทความนี้นิกจะพาทุกท่านไปรู้จักกับ Hyper Personalization Marketing หรือขอเรียกว่าเป็น “การตลาดแบบเฉพาะเจาะจงขั้นสุด” ที่ไม่ใช่แค่การเรียกส่งข้อความหรือชื่อลูกค้าในอีเมลอีกต่อไป แต่เป็นการปรับเปลี่ยนประสบการณ์การตลาดทั้งหมดให้เข้ากับความต้องการ ความสนใจ และบริบทของลูกค้าแต่ละคนแบบ Real-time
ทุกท่านลองนึกภาพตามนะคะว่าถ้าโฆษณาที่เราเห็น สินค้าที่แนะนำ หรือเนื้อหาที่เรากำลังอ่านอยู่นี้ ถูกปรับแต่งมาเพื่อเราคนเดียวจริงๆ สิ่งเหล่านั้นจะมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจใช้บริการหรือซื้อสินค้าของเราขนาดไหน ✍(◔◡◔)
และนั่นแหละค่ะคือพลังของ Hyper Personalization Marketing !!
credit: Dialog Insight
#1 ปฏิวัติการตลาดสู่ยุค Hyper Personalization เมื่อลูกค้าทุกคนคือจักรวาล
อย่างที่เราทราบกันดีค่ะว่า การตลาดได้เดินทางผ่านยุคสมัยต่างๆ มาอย่างต่อเนื่อง จากการสื่อสารแบบวงกว้างที่ไม่เจาะจง (Mass Marketing) สู่การแบ่งกลุ่มเป้าหมายที่แคบลง (Segmented Marketing) และในที่สุดก็มาถึงจุดที่เทคโนโลยี และข้อมูลได้เปิดประตูสู่การสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างแท้จริงสำหรับลูกค้าแต่ละคน นั่นคือยุคของการตลาดแบบ Hyper-Personalized กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงลักษณะของการตลาดอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยมองว่าลูกค้าแต่ละรายไม่ใช่เพียงแค่ส่วนหนึ่งของกลุ่มเป้าหมาย แต่เป็นเหมือนหนึ่ง “จักรวาล” ที่มีความต้องการ ความสนใจ และบริบทที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะ
เพราะ Hyper-Personalized ไม่ได้หยุดอยู่แค่การใช้ชื่อลูกค้าในอีเมล หรือการแนะนำสินค้าตามประวัติการซื้อครั้งก่อนหน้าเท่านั้น แต่เป็นการปรับเปลี่ยนประสบการณ์การตลาดทั้งหมด โดยอิงจากข้อมูลที่หลากหลายและบริบท ณ ขณะนั้น
ซึ่งข้อมูลเหล่านี้รวมถึงพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์/แอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์, ข้อมูลตำแหน่งที่ตั้ง, ข้อมูลอุปกรณ์ที่ใช้, ความสนใจที่แสดงออกล่าสุด, ปฏิกิริยาต่อแคมเปญก่อนหน้า, และอื่นๆ อีกมากมาย โดยเป้าหมายคือการนำเสนอสิ่งที่ลูกค้าต้องการหรือสนใจ ก่อน ที่ลูกค้าของเราจะรู้ตัวด้วยซ้ำ (*≧︶≦))(￣▽￣* )ゞ
โดยขอบเขตของ Hyper-Personalized ครอบคลุมทุก Touchpoint ที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ ไม่ว่าจะเป็นบนเว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, อีเมล, โซเชียลมีเดีย, โฆษณาออนไลน์, หรือแม้แต่ประสบการณ์ในร้านค้าจริง
และหนึ่งในปัจจับขับเคลื่อนของการตลาดแบบนี้คือความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI, Machine Learning, Big Data Analytics, Cloud Computing, และ Real-time Data Processing เพราะทำให้เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เพื่อระบุ Insight และสร้าง Predictive Models ที่ช่วยให้แบรนด์เข้าใจลูกค้าในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
credit: TIBCO
#2 ทำความเข้าใจ AI Automation ปัจจัยสำคัญของการขับเคลื่อน Hyper-Personalization สำหรับ Data driven marketing
ปัจจัยสำคัญของ Hyper-Personalization คือการมีข้อมูลลูกค้าที่ครบถ้วนและเป็นปัจจุบัน ซึ่ง AI Automation มีบทบาทสำคัญในการเชื่อมต่อและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ดังนี้
Customer Data Platforms (CDPs): ระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อรวมข้อมูลลูกค้าจากทุก Touchpoint ให้เป็น Profile เดียว ทำให้ได้มุมมองลูกค้าแบบ 360 องศา โดย AI สามารถทำงานร่วมกับ CDP ในการระบุและรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายCustomer Relationship Management (CRMs): ระบบที่เก็บข้อมูลปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า เช่น ประวัติการติดต่อ การซื้อ และการบริการ ซึ่งเราสามารถใช้ AI ดึงข้อมูลจาก CRM และนำไปวิเคราะห์เพื่อหา Insightเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน: AI สามารถติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน เช่น หน้าที่เข้าชม สินค้าที่ดู ระยะเวลาที่ใช้POS (Point of Sale): ข้อมูลการซื้อสินค้า ณ จุดขายเป็นข้อมูลสำคัญที่ ซึ่ง AI สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อเข้าใจพฤติกรรมการซื้อแบบออฟไลน์ได้โซเชียลมีเดีย: ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เช่น การแสดงความคิดเห็น การกดไลค์ หรือการแชร์ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสนใจและความรู้สึกของลูกค้าที่เราสามารถใช้ความสามารถของ Natural Language Processing (NLP) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ได้แหล่งข้อมูลอื่นๆ: เช่น อีเมล, SMS, IoT Devices, และอื่นๆ ที่สามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าได้
ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI Automation คือ Insight ต่างๆ เช่น Segmentation ของลูกค้าที่มีลักษณะและความสนใจที่คล้ายคลึงกันในระดับที่ละเอียดกว่าการแบ่งกลุ่มแบบเดิม หรือผลคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต เช่น โอกาสในการซื้อซ้ำ ความเสี่ยงในการเลิกใช้งาน หรือความสนใจในผลิตภัณฑ์ใหม่ รวมถึง Anomaly Detection ของพฤติกรรมที่ผิดปกติ ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงโอกาสในการขาย หรือความเสี่ยงที่ต้องเฝ้าระวัง
ซึ่งเหล่านี้เองที่ช่วยให้แบรนด์เข้าใจลูกค้าในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น Insight เหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการตลาด การขาย และการบริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างสูงสุดด้วยการระบุ Insight และ Patterns ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าอย่างแท้จริง
#3 การ Orchestrate Journey ลูกค้าแบบอัตโนมัติด้วย AI
จากหัวข้อก่อนหน้าทุกท่านจะเห็นว่า Hyper-Personalization ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การปรับเปลี่ยนข้อความหรือรูปภาพ แต่ยังรวมถึงการปรับเปลี่ยนประสบการณ์ทั้งหมดที่ลูกค้ามีกับแบรนด์ตลอด Customer Journey ซึ่ง AI Automation มีบทบาทสำคัญในการ Orchestrate Journey เหล่านี้แบบอัตโนมัติ โดยมีรายละเอียดดังนี้ค่ะ
การสร้าง Customer Journey Maps ที่มีความละเอียดและเฉพาะเจาะจง: เราสามารถใช้ AI ในการสร้าง Journey Maps ที่มีความละเอียดโดยอิงจากข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าจริง ทำให้เข้าใจถึง Touchpoint ต่างๆ ที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์และความรู้สึกของพวกเขาในแต่ละขั้นตอนได้การ Trigger แคมเปญและข้อความตามพฤติกรรมและบริบทของลูกค้าแบบเรียลไทม์: จากการที่ AI สามารถตรวจจับพฤติกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ เช่น การเข้าชมหน้าสินค้าบางหน้า การเพิ่มสินค้าลงในตะกร้าแต่ยังไม่ซื้อ หรือการแสดงความสนใจในหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง จากนั้น AI จะ Trigger แคมเปญหรือข้อความที่เกี่ยวข้องและเหมาะสมกับบริบทนั้นๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การส่งอีเมลแจ้งเตือนสินค้าในตะกร้า หรือการแสดงโฆษณาผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับหน้าที่ลูกค้าเพิ่งเข้าชมการปรับเปลี่ยน Journey แบบไดนามิกตามการตอบสนองของลูกค้า: ต่อเนื่องจากข้อก่อนหน้าค่ะ ที่ AI ไม่เพียงแต่ Trigger แคมเปญ แต่ยังสามารถปรับเปลี่ยน Journey ของลูกค้าแบบไดนามิกตามการตอบสนองต่างๆ เช่น หากลูกค้าเปิดอีเมลและคลิกเข้าไปดูสินค้าที่แนะนำ Journey ในอนาคตอาจนำเสนอข้อมูลเพิ่มเติมหรือข้อเสนอที่น่าสนใจยิ่งขึ้น แต่หากลูกค้าไม่ตอบสนอง AI อาจปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ในการสื่อสารเป็นต้น
ตัวอย่างการ Orchestrate Journey ในสถานการณ์ต่างๆ ดังนี้
การต้อนรับลูกค้าใหม่ (New Customer Onboarding): วิเคราะห์ข้อมูลการลงทะเบียนและความสนใจเบื้องต้นของลูกค้าใหม่ เพื่อนำเสนอเนื้อหาและข้อเสนอที่เหมาะสมกับการเริ่มต้นใช้งานผลิตภัณฑ์หรือบริการการนำเสนอสินค้าที่ถูกทิ้งไว้ในตะกร้า (Abandoned Cart Recovery): เป็นการ Trigger อีเมลหรือการแจ้งเตือนไปยังลูกค้าที่ทิ้งสินค้าไว้ในตะกร้า พร้อมด้วยข้อเสนอพิเศษหรือข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสินค้าเหล่านั้นการกระตุ้นให้กลับมาซื้อซ้ำ (Repeat Purchase Encouragement): วิเคราะห์ประวัติการซื้อและความถี่ในการซื้อของลูกค้า เพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เกี่ยวข้อง หรือข้อเสนอพิเศษในช่วงเวลาที่เหมาะสมการจัดการลูกค้าที่ไม่มีส่วนร่วม (Inactive Customer Re-engagement): ระบุลูกค้าที่ไม่มีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์เป็นเวลานาน และ Trigger แคมเปญที่ออกแบบมาเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าเหล่านี้กลับมามีส่วนร่วมกับแบรนด์อีกครั้งค่ะ
#4 การสร้าง Hyper-Personalized แบบ End-to-End ด้วย Low-code
จาก Framework ของ Hyper-Personalization Marketing ซึ่งได้แก่
AI Automation ประกอบด้วย
Orchestrate ข้อมูลลูกค้าแบบ Real-time: ที่ AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการรวบรวม จัดระเบียบ และทำความเข้าใจข้อมูลลูกค้าจากแหล่งต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นระบบ CDP (Customer Data Platform), CRM (Customer Relationship Management), ข้อมูลจากเว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, หรือแม้แต่ข้อมูลจากการซื้อขาย ณ จุดขาย (POS) ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ ทำให้แบรนด์เห็นภาพลูกค้าได้ครบถ้วนและทันต่อสถานการณ์ส่งต่อข้อมูล Insight > สร้าง Campaign > สร้าง Prompt: เมื่อ AI ประมวลผลข้อมูลจนได้มาซึ่ง Insight หรือข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการนำ Insight เหล่านั้นมาใช้ในการวางแผนและสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงจุด จากนั้น AI จะช่วยสร้าง “Prompt” หรือชุดคำสั่งที่ใช้ในการสร้างสรรค์คอนเทนต์ที่ Personalized ในขั้นตอนถัดไป
AI Creative Optimization Workflow รายละเอียดดังนี้
สร้างภาพ Key Visual ที่ Personalized ตาม Segmentations: ทดแทนการใช้ภาพโฆษณาแบบเดียวสำหรับลูกค้าทุกคน AI จะสามารถสร้างสรรค์ภาพ Key Visual ที่แตกต่างกันไปตามกลุ่มลูกค้า (Segmentation) หรือแม้แต่ลูกค้าแต่ละคน โดยอาจปรับเปลี่ยนสี องค์ประกอบ หรือข้อความในภาพให้สอดคล้องกับความชอบหรือบริบทของแต่ละบุคคลสร้าง Copy / Caption แบบ Multi-Variation ที่ไม่เพียงแต่ภาพเท่านั้น แต่ AI ยังสามารถสร้างสรรค์ข้อความโฆษณา (Copy) หรือคำบรรยาย (Caption) ได้หลากหลายรูปแบบ (Multi-Variation) เพื่อทดสอบและเลือกใช้ข้อความที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่ม หรือแต่ละบุคคล
ซึ่งในอดีตการนำเทคโนโลยีต่างๆ เช่น AI และ Machine Learning มาใช้ในการสร้างกลยุทธ์ Hyper-Personalization ตามรายละเอียดด้านบนนั้นถูกจำกัดอยู่เฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรและความเชี่ยวชาญเท่านั้นค่ะ แต่ความน่าสนใจมากๆ สำหรับการตลาดในยุคนี้ก็คือ เทคโนโลยีเหล่านั้นไม่ได้ถูกจำกัดการใช้งานอยู่ในเฉพาะกลุ่มอีกต่อไปแล้ว (★‿★)
เพราะปัจจุบันเรามีแนวคิดและเครื่องมือ Low-code ที่ช่วยลดความซับซ้อนในการใช้งานเทคโนโลยี และทำให้การสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสำหรับลูกค้าแต่ละรายกลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น
ซึ่ง Low-code หมายถึงแนวทางการพัฒนาและใช้งานแอปพลิเคชันหรือเครื่องมือต่างๆ โดยมีการเขียนโค้ดน้อยที่สุด หรือในบางกรณีอาจไม่ต้องเขียนโค้ดเลย และเราสามารถสร้าง Workflow, เชื่อมต่อข้อมูล, และปรับแต่งการทำงานผ่าน Interface ที่ใช้งานง่าย เช่น Drag-and-Drop หรือ Visual Builder เป็นต้น
และด้วยเครื่องมือ Low-code นี่เองค่ะที่ทำให้นักการตลาดอย่างพวกเรา สามารถทดลองและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ Hyper-Personalization ได้อย่างรวดเร็ว สามารถสร้าง Segmentation ใหม่ๆ ออกแบบ Customer Journey ที่ซับซ้อน และปรับแต่งคอนเทนต์ได้อย่างง่ายและเร็ว ทำให้แบรนด์สามารถตอบสนองต่อความต้องการและความเปลี่ยนแปลงของลูกค้าได้แบบ Real time โดยตัวอย่างของแพลตฟอร์ม Low-code ที่ทุกท่านสามารถเข้าไปทดลองใช้งานได้มีดังนี้ค่ะ
Braze Iterable Optimizely โดยไม่ต้องเขียนโค้ด Unbounce
