- สถิติจาก Deloitte กล่าวว่า 80% ของลูกค้าคาดหวังให้แบรนด์นำเสนอสินค้า และ บริการแบบเฉพาะเจาะจง หรือตรงใจกับความต้องการของลูกค้า ซึ่งสามารถสร้างการรับรู้แบรนด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นถึง 69%
- นอกจากนี้ 90% ของผู้บริโภคมักตัดสินใจดูรายละเอียดสินค้าเพิ่มเติม หากเห็นโฆษณาที่ตรงกับความสนใจของตนเอง
แม้ว่านักการตลาดจะทราบดีว่าการทำธุรกิจขึ้นอยู่กลุ่มเป้าหมาย แต่ข้อมูลสถิติเหล่านี้ ทำให้เราเข้าใจกลไลทางการตลาดได้ดีมากขึ้น ยิ่งรู้ใจลูกค้ามากเท่าไหร่ ก็ยิ่งทำให้แบรนด์พัฒนาสินค้าและบริการได้ตอบโจทย์มากเท่านั้น แต่เราจะทราบได้อย่างไร ว่าลูกค้าคิดอย่างไร มีความชอบหรือมีสไตล์แบบไหน สิ่งเหล่านี้เราสามารถวิเคราะห์ได้ด้วยการทำ Hyper-Personalization ค่ะ
Hyper-Personalization หรือการทำการตลาดแบบรู้ใจลูกค้า เป็นการทำการตลาดรูปแบบหนึ่งซึ่งเป็นที่นิยมในยุคดิจิทัล วิธีการทำการตลาดแบบ Hyper-Personalization นั้นมาจากการเก็บ Big Data หรือข้อมูลลูกค้ามาวิเคราะห์ในเชิงลึก เพื่อหา Insight ของกลุ่มเป้าหมายแบบเฉพาะบุคคล เพื่อให้แบรนด์เข้าใจถึงความต้องการ พฤติกรรมการบริโภค ช่องทางที่กลุ่มเป้าหมายนิยมใช้บนโลกออนไลน์ รวมถึงปัญหาที่กลุ่มเป้าหมายต้องการแก้ไข
โดยหลาย ๆ แบรนด์ที่เรารู้จักกันดี อย่าง Netflix, Amazon และ Starbucks ต่างก็นำ Big Data มาใช้เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดในการทำการตลาด กล่าวคือ การนำ Big Data มาปรับปรุงแคมเปญทางการตลาด สามารถช่วยให้แบรนด์มัดใจกลุ่มเป้าหมายได้แบบเฉพาะบุคคลมากขึ้น ทำให้แบรนด์สามารถเข้าไปนั่งในใจ และ กลายเป็นแบรนด์ต้น ๆ ที่กลุ่มเป้าหมายนึกถึงค่ะ
หากจะอธิบายให้เห็นภาพมากขึ้น ผู้เขียนขอสมมติเหตการณ์เวลาที่เราค้นหาซีรีส์แนวโรแมนติก คอมเมดี้ผ่าน Streaming แอปพลิเคชันในอดีต ต่อมาเมื่อเราเปิดแอปขึ้นมาอีกครั้งก็พบว่า ทางแอปได้นำเสนอ ซีรีส์แบบเดียวกันขึ้นมาอีกหลาย ๆ เรื่องให้เลือก หรือแม้กระทั้งส่งอีเมล และ แจ้งเตือนผู้ใช้งานผ่านมือถือว่า ซีรีส์ที่เราเคยดูนั้น มีตอนใหม่ล่าสุดออกมาแล้วนะ ลองกดดูหน่อยไหม
การนำเสนอซีรีส์ที่ใกล้เคียงกับเรื่องที่เราเคยดู มาจากการประมวลผลข้อมูลของ AI ที่วิเคราะห์พฤติกรรมการค้นหา Keyword และหนังที่เราชอบในอดีต เพื่อพยากรณ์ความเป็นไปได้ในอนาคตของผู้บริโภคว่าอาจมีแนวโน้มกดดูซีรีส์ที่นำเสนอนั่นเอง
นอกจากนี้ หลาย ๆ แบรนด์ดังก็ทำการตลาดแบบ Hyper-Personalization เช่นกันโดยแต่ละแคมเปญนั้นมีผลลัพธ์ทางการตลาดที่ต่างกันออกไป โดยในวันนี้ STEPS Academy จะพาคุณผู้อ่านไปดู 4 ตัวอย่างแบรนด์ที่ประสบความสำเร็จจากการใช้กลยุทธ์การตลาดแบบรู้ใจลูกค้า หรือ Hyper-Personalization กันค่ะ
นอกจากนี้ หากคุณกำลังต้องการสร้างแคมเปญการตลาดจากการทำข้อมูลต่าง ๆ มาใช้อย่างเหมาะสม โดยสามารถตอบโจทย์เป้าหมายทางการตลาด และนำเครื่องมือใหม่ๆ มาปรับใช้กับธุรกิจเช่น Google Sheet, Tableau, Social Listening tools, PAM และ PRIMO ที่สามารถช่วยให้การจัดการ การนำเสนอ และการนำไปใช้ข้อมูลของคุณนั้นง่ายและสะดวกมากยิ่งขึ้น STEPS Academy มีหลักสูตร หลักสูตรเรียน Data Analytics for Marketer มาฝากค่ะ
อ่านเพิ่มเติมได้ที่: https://stepstraining.co/data-analytics-marketer
4 ตัวอย่างแบรนด์ที่ประสบความสำเร็จจากการใช้กลยุทธ์ Hyper-Personalization
1: Stitch Fix ใช้ AI ในการวิเคราะห์ Data เพื่อค้นหาสไตล์การแต่งตัวให้ลูกค้ามากกว่า 3.4 ล้านราย
Stitch Fix เป็นแบรนด์ที่ช่วยออกแบบสไตล์การแต่งตัวให้กับลูกค้า ด้วยการสอบถามข้อมูลเบื้องต้นของผู้ใช้งาน และ เลือกสไตล์เสื้อผ้าจากแบรนด์ต่าง ๆ มานำเสนอ เสมือนว่าลูกค้ามีสไตลิสต์ส่วนตัว โดย Stitch Fix เล็งเห็นความสำคัญของประสบการณ์การบริโภคของลูกค้า และการบริการที่เฉพาะเจาะจงต่อบุคคลนั้น ๆ ทำให้ลูกค้ามีความมั่นใจในการสวมใส่เสื้อผ้าในโอกาสต่าง ๆ รวมทั้งการเลือกเสื้อผ้าในชีวิตประจำวัน
รูปแบบการทำ Hyper-Personalization
โดยเบื้องต้น Stitch Fix จะขอให้ลูกค้ากรอกข้อมูลส่วนตัวเกี่ยวกับ:
- เทรนด์ที่ลูกค้าชอบ
- โอกาสในการสวมใส่เสื้อผ้าตามโอกาสต่าง ๆ
- ไซส์เสื้อผ้า
- งบประมาณที่ต้องการใช้
เมื่อได้ข้อมูลแล้ว Stitch Fix จึงใช้ AI ช่วยดึงข้อมูล และ ประมวลผลที่จำเป็นมาใช้ เพื่อค้นหาตัวตนและสไตล์การแต่งตัวที่ใช่สำหรับลูกค้า นอกจากนี้ทางแบรนด์ยังเก็บข้อมูลลูกค้าเพื่อหา Buyer Persona จากแหล่งออนไลน์อื่น เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สามารถนำไปปรับปรุงการตลาดที่ตอบโจทย์มากขึ้น เช่น
- การทำแบบสอบถาม
- โซเชียลมีเดียแพลตฟอร์มต่าง ๆ ของแบรนด์
- แพลตฟอร์มออนไลน์อื่น ๆ
ผลลัพธ์จากการทำ Hyper-Personalization ของ Stitch Fix
Stitch Fix ใช้ Google Forms และ Survey Monkey เพื่อรวบรวมข้อมูลลูกค้าที่แม่นยำ โดยนำข้อมูลเหล่านั้นมาปรับใช้ให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละบุคคล โดยแบรนด์สามารถสร้างฐานลูกค้าในปี 2017 ได้มากถึง 2.2 ล้านราย อีกทั้งยังเติบโตขึ้นกว่า 3.4 ล้านในปี 2020
สิ่งที่แบรนด์ให้ความสำคัญในด้านการตลาดคือการใช้ระบบ AI เข้ามาช่วยแยกข้อมูลจากการบริโภคของลูกค้นในอดีต และเลือกข้อมูลที่จำเป็นมานำเสนอ เพื่อพยากร์ณหาสิ่งที่ตอบโจทย์ให้กับผู้ใช้งาน และทำให้ลูกค้าอยากกลับมาใช้บริการอีกครั้ง
2. Naked Wine ใช้กลยุทธ์ Hyper-Personalization เพื่อแนะนำไวน์ให้ลูกค้า
Naked Wine เป็นแบรนด์ไวน์ที่มีร้านค้าออนไลน์เป็นของตัวเอง โดยนักการตลาดของแบรนด์นี้ให้ความสำคัญกับการรักษาลูกค้าให้คงอยู่ (Customer Retention) ด้วยการนำกลยุทธ์การตลาดแบบรู้ใจลูกค้ามาปรับใช้ให้เข้ากับการทำแคมเปญใหม่ ๆ
รูปแบบการทำ Hyper-Personalization
Naked Wine ได้ใช้รีวิวของลูกค้ามาใช้ในการแนะนำไวน์ ซึ่งการรีวิวเหล่านั้นมีทั้งเชิงบวก และ เชิงลบ เพื่อนำคำชมมาปรับปรุงไวน์ และคาดการณ์พฤติกรรมของผู้บริโภคในอนาคตได้ นอกจากนี้หากลูกค้าที่เป็นสมาชิกของแบรนด์ยังสามารถรับข้อเสนอใหม่ ๆ ที่น่าสนใจผ่านอีเมล โดยสินค้าหลัก ๆ ที่ทาง Naked Wine นำเสนอนั้นเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใกล้เคียงกับสินค้าเดิมที่เคยซื้อหรืออาจเป็นสินค้าตัวเดิมที่กำลังมีโปรโมชันอยู่ เพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำค่ะ
ตัวอย่างหน้าเว็บไซต์ของ Naked Wine ที่ขอให้ลูกค้าเขียนรีวิวเพื่อให้ทางแยรนด์ช่วยปรับปรุงผลิตภัณฑ์ และช่วยเลือกสรรรสชาติให้ตรงใจได้ดีขึ้น
ผลลัพธ์รับจากการทำ Hype-Personalization ของ Naked Wine
ปัจจุบันลูกค้าของ Naked Wine เป็นกลุ่มลูกค้าจากสหรัฐอเมริกา อังกฤษ ออสเตรเลีย โดยผู้ผลิตไวน์นั้นมีประสบการณ์ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ระดับสูง โดยทางแบรนด์ Naked Wine เผยว่าการใช้ข้อมูลลูกค้าในด้านการรีวิวสินค้า ช่วยให้แบรนด์แนะนำสินค้าได้ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น เมื่อมีการสั่งซื้อสินค้าในครั้งต่อไป ช่วยให้เกิดประสบการณ์ในเชิงบวก และทำให้ยอดขาย และ ฐานลูกค้าเพิ่มขึ้นอีกด้วย ซึ่งเรามรสถิติจากการทำ Hype-Personalization ของ Stitch Fix มาฝากกันด้านล่างนี้ค่ะ
- ช่วยให้ Engagment เพิ่มขึ้นเมื่อมีการส่งอีเมลให้ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล
- Conversion บนเว็บไซต์เติบโตขึ้น 5.2%,
- Conversion การสั่งซื้อสินค้าออนไลน์เพิ่มขึ้น by 7.2%
- ฐานลูกค้าขยายเพิ่มขึ้น 14.7% ในปี 2020
3. VI ช่วยตั้งเป้าหมายให้กับผู้ใช้งานออกกำลังกายได้ตรงกับไลฟ์สไตล์
Vi เป็นแบรนด์ออนไลน์ที่ให้บริการด้านคำแนะนำการออกกำลังกาย โดย Vi ไม่ได้ออกแบบโปรแกรมออกกำลังกายให้กับผู้ใช้งานในรูปแบบทั่วไป แต่คำนึงถึงสไตล์การออกกำลังกายของแต่ละคนที่ต่างกัน เพื่อให้ผู้ใช้งานรู้สึกสนุกเมื่อใช้งาน และ อยากอยู่บนหน้าแอปให้นานขึ้น ซึ่งทางเว็บไซต์จะมีคำถามง่าย ๆ เกี่ยวกับเป้าหมายในการออกกำลังกาย ระยะเวลา ระกับความยากง่ายที่ต้องการเล่น เพื่อจัดหาโปรแกรมที่ตอบโจทย์กับผู้ใช้ให้ได้มากที่สุด
นอกจากนี้ Vi ยังช่วยส่งผลรายงานการออกกำลังกายแบบเรียลไทม์ให้กับผู้ใช้ คำแนะนำที่สามารถนำไปปรับใช้สำหรับการออกกำลังกายครั้งต่อไป รวมทั้งการมอบรางวัลสำหรับผู้ที่ออกกำลังแบบต่อเนื่องผ่านแอป
รูปแบบการทำ Hyper-Personalization
วิธีการทำ Hyper-Personalization ของ Vi นั้น นอกจากการเก็บข้อมูลเบื้องต้นเพื่อตั้งเป้าหมายในการออกกำลังกายแล้วยังมีการเก็บข้อมูลในระหว่างการออกกำลังกายเพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานมีกำลังใจในการออกกำลังในครั้งต่อไป ซึ่งช่วยให้ User Experience ดีขึ้น และ ทำให้ลูกค้าอยากใช้แอปต่อไปในระยะยาว
ผลลลัพธ์จากการทำ Hype-Personalization ของ Vi
Vi ได้ทำการตลาดแบบรู้ใจลูกค้าด้วยการนำข้อมูลของผู้ใช้งานมาประมวลผล เพื่อหาคอร์สออกกำลังกายให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล โดยมีผลลัพธ์ดังนี้
- บนเว็บไซต์ของแบรนด์ได้ระบุว่ายอด Engagement เพิ่มขึ้น 17% ในปี 2022
- ได้รับผลตอบรับที่ดีจากลูกค้า ทำให้ลูกค้าสามารถสร้างประสบการ์ในเชิงบวก ซึ่งเปอร์เซ็นต์ของ Lifetime Value หรือ มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า เพิ่มขึ้น 22%
- สามารถรักษาฐานลูกค้าเก่าเอาไว้ได้ และเกิดแบรนด์ภักดีในระยะยาว
4. Sephora แนะนำผลิตภัณฑ์บำรุงผิว และเครื่องสำอางได้ตอบโจทย์
แบรนด์ดังระดับโลกอย่าง Sephora ที่จัดจำหน่ายทั้งผลิตภัณฑ์บำรุงผิว เครื่องสำอาง และบริการด้านความงามใช้กลยุทธ์ Hyper-Personalization โดยนำ Big Data มาต่อยอดในการวิเคราะห์หาผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ามองหา และตอบโจทย์กับพฤติกรรมการซื้อสินค้า
รูปแบบการทำ Hyper-Personalization ของ Sephora
ข้อมูลของผู้ใช้งานบนแอป และเว็บไซต์ที่นำมาประมวลผลมาจาก
- แบรนด์ที่ลูกค้ามักกดเข้าไปดูสินค้า
- ราคา
- สาขาที่ลูกค้ากดเข้าไปดู
- คอร์สเรียนแต่งหน้าสไตล์ต่าง ๆ
- โปรโมชั่นแคมเปญใหม่ ๆ ที่ลูกค้ากดเข้าไปดู
การที่ Sephora เก็บข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์ก็เพื่อหา Pain Point ของผู้บริโภค เพื่อนำเสนอสินค้าให้ตรงใจ และโปรโมชั่นที่ตอบโจทย์นั่นเอง
ตัวอย่างการทำการตลาดแบบ Hyper-Personalization ของ Sephora มาจากการที่ลูกค้าเลือกซื้อรองพื้น และเลือกเฉดสีที่เข้ากับโทนผิวของตนเอง ทำให้แบรนด์ทราบว่าเรามีสีผิวแบบไหน และอาจวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ว่าเป็นผิวมัน หรือผิวผสมได้อีกด้วย
ผลลลัพธ์จากการทำ Hype-Personalization ของ Sephora
รายงานจาก SailThru’s Personalization ในปี 2021 รายงานว่า Sephora เป็นแบรนด์ที่ขายสินค้าปลีกได้มากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีฐานลูกค้าเพิ่มขึ้นทั่วโลกทุก ๆ ปี นอกจากนี้ยังมีรายงานอื่น ๆ ที่น่าสนใจดังนี้
- มีผู้ติดตามมากกว่า 9 แสนคนบน Twitter
- มียอดดาวน์โหลดแอปพลิเคชันมากกว่า 2 ครั้ง
- ผู้ติดตามบน Instagram ประมาณ 20 ล้านคน
- แบรนด์ฟังเสียงงของลูกค้าจากการรีวิวตามช่องทางต่าง ๆ เพื่อนำมาปรับปรุงการนำเสนอสินค้าให้ตรงใจมากยิ่งขึ้น
ข้อมูลจาก
business2community
