Analytics Technology Big Data Business Data

ยุคดิจิทัลคือยุคที่ข้อมูลสามารถเชื่อมโยงโลกทั้งใบเข้าด้วยกัน ข้อมูลมหาศาลนั้นสามารถนำไปวิเคราะห์เพื่อใช้ประโยชน์กับธุรกิจได้อย่างหลากหลาย หนึ่งในนั้นคือการทำ Hyper-Personalization ที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงลูกค้าได้จำนวนมากขึ้น พร้อมสร้างความประทับใจให้ลูกค้าได้มากกว่าเดิม และยังเป็นเทรนด์ที่มาแรงที่สุดในสองสามปีที่ผ่านมา นี่จึงเป็นโอกาสที่ดีที่บริษัทหรือองค์กรต่าง ๆ จะสามารถยกระดับธุรกิจสู่ศักยภาพที่เหนือกว่าด้วยการใช้ประโยชน์จาก ‘ข้อมูล’

Hyper-Personalization คือ การนำเอา Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่มาวิเคราะห์พฤติกรรมต่าง ๆ ของลูกค้า เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการสื่อสารและการบริการแบบเฉพาะบุคคล ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดแนวทางการตลาดและการบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น โดยสามารถอ่านบทความเกี่ยวกับขั้นตอนการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาวิเคราะห์ เพื่อทำ Hyper-Personalization ได้ที่บทความนี้ http://bit.ly/3LI7IfP   


ประโยชน์ในการทำ Hyper-Personalization ที่ส่งผลดีต่อธุรกิจมีดังนี้

สร้างประสบการณ์ที่น่าประทับใจให้กับลูกค้า (Improve Customer Satisfaction)
     การทำ Hyper-Personalization สามารถสร้างประสบการณ์ที่น่าประทับใจให้กับลูกค้า โดยสร้างประสบการณ์ระดับเฉพาะบุคคล ซึ่งถูกออกแบบมาให้เข้าใจความต้องการของลูกค้าอย่างละเอียดไม่ว่าจะเป็นทางด้านออนไลน์หรือการซื้อสินค้าจากหน้าร้านก็ตาม
     ตัวอย่างเช่น การทำ Hyper-Personalization เพื่อสร้างความเข้าใจ Personality หรือบุคลิกภาพของลูกค้าแต่ละราย เพื่อให้สามารถสร้าง Marketing Campaign ได้อย่างเหมาะสม โดยไม่ทำให้ลูกค้าเกิดความรำคาญใด ๆ ทั้งสิ้น
     หากลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดี โอกาสที่แบรนด์จะสามารถปิดยอดขายก็สูงขึ้นเช่นกัน จึงนำไปสู่ประโยชน์ข้อที่สองของ Hyper-Personalization

    สร้างยอดขาย (Drive Revenue)
             จากที่ได้เกริ่นไปข้างต้น เมื่อบริษัทหรือแบรนด์สามารถมอบประสบการณ์ตามความต้องการของลูกค้าได้ โอกาสที่ลูกค้าจะซื้อหรือใช้บริการก็จะสูงขึ้นเช่นกัน สามารถสร้าง Conversion Rate ได้และเพิ่มยอดขายได้มากขึ้น เช่นร้านขายวัตถุดิบกาแฟ สามารถนำข้อมูลขนาดใหญ่มาวิเคราะห์เมื่อใกล้ถึงเวลาที่คาดการณ์ว่าเมล็ดกาแฟของลูกค้านั้นใกล้หมดแล้วจึงส่ง Campaign ต่าง ๆ เพื่อดึงดูดลูกค้าให้ซื้อ หรือสามารถ Recommend เมล็ดกาแฟออกใหม่ที่มีรสชาติและกลิ่นคล้ายคลึงกับที่ลูกค้าชอบตามข้อมูลของลูกค้าที่วิเคราะห์ได้

    2 Content Hyper Personalization EP2 1980x882 1


         การวิเคราะห์ Customer Life Cycle แบบเจาะลึกถึงระดับการได้ข้อมูลลูกค้ารายบุคคลจะทำให้สามารถวางแผนการตลาดแบบ Hyper-Personalization เพื่อกระตุ้นยอดขายในทุก ๆ ขั้นตอนของ Customer Journey (ตัวอย่างตามตารางด้านบน) พร้อมทั้งสามารถเชื่อมต่อข้อมูลจากทุก ๆ Touchpoint ทุก ๆ ช่องทางการติดต่อกับลูกค้า เพื่อเก็บและวิเคราะห์ Data เหล่านี้ ซึ่งหากสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้มากเท่าไหร่ก็จะยิ่งทำให้เข้าใจถึงตัวตนของลูกค้าแต่ละรายได้มากขึ้นเท่านั้น

    ลดต้นทุน (Reduce Costs)
             ในทางเดียวกันการทำ Hyper-Personalization ยังสามารถช่วยลดต้นทุนต่าง ๆ เช่น ต้นทุนในการเพิ่มลูกค้า (Customer Acquisition Cost) หรือในการคงลูกค้าเก่าไม่ให้เปลี่ยนใจไปหาคู่แข่ง (Retention Cost) หรือแม้แต่ต้นทุนที่ถูกใช้ไปอย่างไร้ประสิทธิภาพในการทำ All-in-one Marketing กับลูกค้าที่ไม่ได้สนใจที่จะซื้อสินค้า
         ภายใต้ Topic ของการลดต้นทุนยังสามารถรวมไปถึงการสร้าง Automation Workflow โดยการนำข้อมูลและเทคโนโลยีมาสร้างให้เกิดการกระบวนการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ เพื่อลดต้นทุนจากการลงทุนที่ไม่จำเป็นได้อีกด้วย

    ดุลยภาพระหว่าง Supply และ Demand (Equilibrium of Supply and Demand)
             Hyper-Personalization สามารถทำให้แบรนด์หรือเวนเดอร์ต่าง ๆ สามารถวิเคราะห์จำนวน Demand จากทางลูกค้าเพื่อการบริหารจัดการคำสั่งซื้อหรือการจัดหาวัตถุดิบจากทางโรงงานได้อย่างเหมาะสม พร้อมทั้งสามารถสามารถ Optimize ได้ตลอดทั้ง Supply Chain และไม่ต้องสต็อคสินค้าเกินความจำเป็น 
         
             เมื่อสามารถหาดุลยภาพระหว่าง Supply และ Demand จะช่วยให้กำหนดราคาในการขายแต่ละช่วงเวลาตามจำนวน Supply และ Demand ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจต่าง และเห็นได้ชัดในธุรกิจภาคการเกษตร เช่น ราคาของมะนาวที่แปรผันไปตาม Supply และ Demand ของแต่ละช่วงเวลา 

            ตัวอย่างธุรกิจที่ทำ Hyper-Personalization

      • Starbucks
             Starbucks ถือว่าเป็นหนึ่งในผู้เชี่ยวชาญในการทำ Hyper-Personalization และประสบความสำเร็จอย่างมาก โดยนำเทคโนโลยีของ AI มาปรับใช้กับกระบวนการทำงานของแบรนด์อย่างเต็มความสามารถ โดย Starbucks ได้ทำการเก็บข้อมูลต่าง ๆ ของลูกค้าผ่านการใช้งานบน Application ไม่ว่าจะเป็นการ Customize เครื่องดื่ม หรือจะเป็นจำนวนการสั่งซื้อขนมหรือเบเกอรี่ โดยหากลูกค้ายินยอมให้เก็บข้อมูลส่วนบุคคลให้กับทาง Starbucks ลูกค้าจะได้รับสิทธิพิเศษต่าง ๆ เช่น สิทธิพิเศษเฉพาะ Member โดยสามารถนำมาการใช้งานในหน้า Application มาวิเคราะห์แบบ Real Time และทำการส่ง Offers หรือ Campaign ต่าง ๆ ให้แก่ผู้ลูกค้าตามความชอบแบบเฉพาะบุคคล
      • Netflix
             ปัจจุบันนี้คงไม่มีใครไม่รู้จัก Netflix Streaming Platform อันดับต้น ๆ ของโลก เป็นอีกหนึ่งบริษัทที่ชำนาญในการใช้ AI เพื่อทำ Hyper-Personalization ไม่ว่าจะเป็นการเสนอรายการ ซีรีย์ หนัง หรือ ละครต่าง ๆ ให้เหมาะกับสิ่งที่ผู้ใช้งานชื่นชอบ
             Netflix ไม่ได้เก็บแค่ข้อมูล Basic ต่าง ๆ เช่น อายุ เพศ ภาษา ของผู้ใช้งานหรือสิ่งที่ผู้ใช้งานรับชม แต่ Netflix เก็บข้อมูลลงลึกกว่านั้น เช่น วันที่และเวลารับชม Device ที่ผู้ใช้งานใช้ในการรับชม Pattern ต่าง ๆ เช่น ชอบ Fast Forward ตอนไหน Pause ตอนไหน เป็นต้น หรือแม้กระทั่งจำนวนครั้งในการรับชมซีรีย์หรือหนังเรื่องนี้ ข้อมูลทุกอย่างนี้ถูกนำไปวิเคราะห์เพื่อปรับหน้า Landing Page ของ Netflix ให้เหมาะสมกับผู้ใช้แบบรายบุคคล
             นอกจากนี้ Netflix ยังมีระบบแสดง Thumbnail ที่แตกต่างกันในแต่ละผู้ใช้งาน ตามหลักวิเคราะห์ความชอบหรือ Psychology ของผู้ใช้งานแต่ละราย
      • Amazon
             อีกหนึ่งบริษัทที่จะไม่พูดถึงไม่ได้ นั้นก็คือ Amazon ที่ถือว่าเป็นเจ้าแม่แห่งวงการ Hyper-Personalization เลยก็ว่าได้ แม้ว่าคลังสินค้าของ Amazon จะใหญ่ติดอันดับต้น ๆ ของโลก แต่การทำ Hyper-Personalization สำหรับ Amazon นั้นไม่ใช่เรื่องยากนัก เนื่องจากมีการวางระบบไว้อย่างดี ทำให้สามารถศึกษาวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างครอบคลุม เช่น สินค้าที่เคยซื้อไปในอดีต สินค้าในตะกร้า Wishlist หรือแม้กระทั่งสินค้าที่ Search บ่อย ๆ แต่ไม่ได้ทำการซื้อ จึงทำให้ Landing Page ของเว็บไซต์ Amazon ของลูกค้าแต่ละรายมีหน้าตาที่แตกต่างกันไป เพื่อให้สะดวกต่อการใช้งานและซื้อสินค้า รวมไปถึง List รายการต่าง ๆ ที่นักช้อปท่านอื่น ๆ ได้ทำการซื้อไปพร้อมกับสินค้าที่กำลัง Search หาอยู่
             การวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon ไม่ได้ใช้เพียงแต่ Recommend สินค้าต่าง ๆ ให้แก่ลูกค้า แต่ยังสามารถใช้ร่วมกับแพลตฟอร์มอื่นได้ เช่น ลูกค้ารายหนึ่งได้ทำการสั่งซื้อขนมให้แก่สุนัข ดังนั้นในเวลาอันใกล้เคียงนี้ทาง Amazon ก็จะไม่ได้ Recommend สินค้านี้ให้ แต่เมื่อลูกค้าเข้าไปดูรายการใน Amazon Prime ทางบริษัทจะแนะนำหนังที่เกี่ยวข้องกับสุนัขแทน

               การทำ Hyper-Personalization ไม่ใช่เรื่องใหม่ในปัจจุบัน เนื่องจากองค์กรใหญ่ ๆ ในต่างประเทศได้ปรับไปใช้กันเรียบร้อย ขณะเดียวกันในประเทศไทยไทยเองปัจจุบันยังคงมีเพียงบางองค์กรเท่านั้นที่ได้เริ่มการนำข้อมูลว่าวิเคราะห์เพื่อทำการ Hyper-Personalization อย่างไรก็ตามด้วยการพัฒนาของเทคโนโลยีและนวัตกรรมในยุคสมัยใหม่ทำให้การทำ Hyper-Personalization นั้นไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป การใช้ Big Data เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สามารถนำมาใช้ในการทำ Hyper-Personalization อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่วิธีการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างโมเดล Machine Learning และ AI นำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ไปปรับใช้กับการตลาดแบบ Hyper-Personalization จนถึงการวัดผลและปรับปรุง ด้วยความสามารถของ Big Data จะช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพในการให้บริการลูกค้า ปรับปรุงประสิทธิภาพในการจัดสรรทรัพยากร สามารถครองใจลูกค้าเก่าและดึงดูดลูกค้าใหม่ เพื่อความเหนือกว่าในการแข่งขันที่ดุเดือนในธุรกิจยุคดิจิทัล

      Share