เมื่อ Personalization จะกลายเป็น New Normal ในวันหน้า ต้องรีบทำตั้งแต่วันนี้

เมื่อ Personalization จะกลายเป็น New Normal ในวันหน้า ต้องรีบทำตั้งแต่วันนี้

เมื่ออนาคตการทำ Personalization จะกลายเป็น New Normal ของการทำ Marketing และธุรกิจไปทั้งหมด แต่ยังมีคนอีกมากที่ไม่รู้ว่าการจะทำ Personalization ให้ประสบความสำเร็จได้ในวันหน้านั้นมาจากการเริ่มต้นทำอย่างถูกต้องตั้งแต่วันนี้

เมื่อ Personalization จะกลายเป็นกุญแจสำคัญของความสำเร็จสำหรับการตลาดและธุรกิจในอนาคตในอีก 5 ปีข้างหน้า ถ้าองค์กรไหนอยากจะก้าวให้ทันเทรนด์นี้ นี่คือสิ่งที่คุณต้องเตรียมให้พร้อมตั้งแต่วันนี้ถ้าไม่อยากเสียใจกับตัวเองในอีก 5 ปีข้างหน้าครับ

แม้การทำ Personalization จะไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ปังในทันทีช่วงสั้นๆ เหมือนการทำ Marketing แบบที่เคยเป็นมา แต่แน่นอนว่ามันจะไม่นานจนเกินไปถึงจะเห็นผลลัพธ์ที่ลงทุนลงแรงไปเหมือนก่อน เพราะวันนี้มีบริษัท MarTech ที่มาพร้อมกับเทคโนโลยีมากมายให้องค์กรต่างๆ เลือกใช้งาน บวกกับ Data มหาศาลที่แบรนด์เริ่มสะสมมาสักพัก บวกกับความสามารถในการวิเคราะห์ของทีมงานและ Machine Learning ทำให้ไม่นานนับจากนี้นักการตลาดจะสามารถทำการตลาดแบบ Personalization ได้ไม่ยากเกินไป บวกกับยิ่งทำให้ลูกค้าประทับใจใน Experience ที่ได้มากยิ่งขึ้นในทุกๆ ช่องทาง ที่ดูจะเข้าใจเราไปเสียหมด และไม่ใช่แค่ช่องทางออนไลน์เท่านั้นที่ลูกค้าจะได้ Seamless Experience แบบนี้ แต่กับหน้าร้านจริงที่เป็น Physical Store ลูกค้าก็จะได้รับประสบการณ์แบบเดียวกัน

ลองคิดดูวิว่าถ้าวันก่อนคุณเข้าไปค้นหาข้อมูลหม้อทอดไร้น้ำมันบนเว็บไซต์ จากนั้นข้อมูลของคุณจะถูกเก็บไว้ใน DMP แล้วบังเอิญว่าคุณเพิ่งเดินเข้าห้างสรรพสินค้าแห่งหนึ่งไปแล้วห้างนั้นก็ใช้บริการ DMP นั้น บวกกับห้างนั้นมีระบบ Facial Recognition ที่ขอ Consent ในการเก็บข้อมูลและใช้ข้อมูลของคุณเพื่อทำ Personalization ทางห้างพอรู้ว่าคุณเพิ่งจะสนใจหม้อทอดไร้น้ำมันในวันก่อนและวันนี้ก็เดินเข้ามา จากนั้น AI ของ Marketing Automation ที่ห้างนั้นใช้งานก็คาดการณ์ว่าคุณน่าจะเดินเข้ามาดูหม้อทอดไร้น้ำมันที่หาเมื่อคืนแน่ๆ แต่ทาง AI ยังรอดูก่อนว่าคุณจะเดินตรงเข้ามายังแผนกเครื่องใช้ไฟฟ้าโซนเครื่องครัวที่มีหม้อทอดไร้น้ำมันขายมั้ย ถ้ามันจับ Signal จาก Data ได้ว่าคุณเพิ่งจะค้นหาหม้อทอดไร้น้ำมันอีกรอบตอนอยู่ในห้างนี้ และจากกล้องก็คาดการณ์ว่าคุณกำลังเดินขึ้นไปชั้นบนที่เป็นชั้นที่ขายสินค้านี้ ทาง AI เลยไม่ส่งคูปองโปรโมชั่นใดๆ ไปให้คุณเพราะจะเป็นการเสียโอกาสทำกำไรไปเปล่าๆ

แต่ถ้ามันวิเคราะห์ดูแล้วว่าคุณน่าจะไม่ได้มีความตั้งใจจะหาหม้อทอดไร้น้ำมันขนาดนั้น มันก็จะส่ง Offering บางอย่างเพื่อเตือนความจำและกระตุ้นให้คุณเดินไปซื้อ แต่ก่อนจะส่ง AI จะวิเคราะห์ Customer Data ของคุณก่อนว่าคุณชอบใช้ Channel ไหน ถ้าคุณเปิดอีเมลที่ห้างนี้เคยส่งไปบ่อยๆ มันก็จะส่ง EDM มาให้คุณภายในเสี้ยววินาที แต่ถ้าคุณไม่เคยเปิดอีเมลแล้วมันก็จะไม่เสียเวลาส่งไป แต่ถ้าคุณเป็นแฟนเพจห้างนี้อยู่และคุณก็ติดเฟซบุ๊กมากๆ ระบบจะทำการยิงโฆษณาผ่าน Facebook Custom Audience ออกไปหาคุณแบบ Personalized Advertising ขณะที่คุณกำลังเปิดเฟซบุ๊คไปและเดินไป และคุณก็จะพบว่า “เอ้อ นี่มันหม้อทอดไร้น้ำมันที่หาอยู่เมื่อวานนี่นา ไหนดูซิลดตั้ง 15% แน่ะ แถมห้างนี้ก็มีขายแค่ขึ้นบันไดเลื่อนไปไม่กี่ชั้นก็เจอ เดินขึ้นไปดูหน่อยก็แล้วกัน”

นี่คืออนาคตอันใกล้ของการตลาดแบบ Personalization ในแบบที่ใครบางคนจะจินตนาการไม่ออกเลยว่ามันเกิดขึ้นได้อย่างไรกันแน่ในวันนี้

เพราะจากการสำรวจของ McKinsey ไปยังกลุ่มนักการตลาดที่เป็นผู้บริหารระดับสูงพบว่า มีแค่ 15% เท่านั้นที่บอกว่าบริษัทพวกเขาน่าจะกำลังทำ Personalization ได้ดี น่าเสียดายที่บริษัทส่วนใหญ่ไม่ได้เตรียมระบบการเก็บข้อมูลและอื่นๆ ไว้ให้พร้อมตั้งแต่วันนี้ เพราะบริษัทที่ทำ Perosnalization ได้ดีในวันนี้พบว่าพวกเขามีรายได้เพิ่มถึง 5-15% และพวกเขาใช้งบการตลาดได้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 10-30% ไปพร้อมกัน ด้วยการสามารถแนะนำสินค้าหรือบริการที่ลูกค้ากำลังจะอยากได้ชิ้นต่อไปหรือที่เรียกว่า NextBest บวกกับสามารถส่งข้อความหรือ Communication ที่ตรงใจ ตรงช่องทาง และก็ถูกเวลาไปพร้อมกันครับ

และบริษัทที่จะสามารถทำธุรกิจหรือการตลาดแบบ Personalization ได้แบบรู้ใจผู้บริโภคจริงๆ จะได้พบกับ 3 ประเด็นสำคัญที่ต้องผ่านไปให้ได้ และองค์กรคุณมีทีมงานที่มีความรู้ความเข้าใจและต้องหลงไหลในเรื่อง Data จริงๆ แล้วที่ขาดไม่ได้คือเครื่องมือหรือเทคโนโลยีที่ทำให้ทีมงานที่มีตั้งฝีมือและใจรักสามารถทำงานได้อย่างที่ใจคิดครับ

ถ้าใครอยากทำ Personalization ให้ประสบความสำเร็จ รีบอ่านแล้วรีบเอาไปเรียนรู้ประยุกต์ใช้ เพราะในอนาคตการทำ Personalization จะกลายเป็นอะไรที่ Mass มากจนเรียกได้ว่าใครไม่พร้อมรู้ใจลูกค้าก็บอกลาตลาดไปได้เลย

3 ความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ต่อองค์กรที่สามารถทำ Personalization ได้แบบรู้ใจและเข้าใจผู้บริโภคแบบสุดๆ

อีก 5 ปีต่อจากนี้เราจะเห็นบริษัทใหญ่ๆ ที่ทำ Perosnalization ได้ประสบความสำเร็จจะประกอบด้วย 3 สิ่งนี้

1. Physical is New Digital เพราะโลกออฟไลน์มี Data มากมายให้เก็บใช้

เมื่อการตลาดแบบ Personalization กำลังกลายเป็น New Normal of Marketing ที่ต้องอาศัยทั้งความเข้าใจและความพร้อมขององค์กรอย่างมากเพราะมันไม่ง่ายอย่างที่คิด

เพราะการทำ Personalization ให้รู้ใจลูกค้าได้จริงๆ ไม่ได้หมายถึงการทำแค่บนดิจิทัลหรือออนไลน์เท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงพื้นที่ออฟไลน์อย่างหน้าร้านห้างสรรพสินค้า ที่ในวันนี้พบว่ามีแค่ 10% เท่านั้นในสหรัฐอเมริกาที่สามารถทำ Personalization ได้นอกออนไลน์ได้อย่างลงตัวจริงๆ

และนั่นก็หมายถึงพื้นที่ของโอกาสอีกมากมายที่การเก็บ Data เพื่อทำ Personalization ยังไปไม่ถึง เพราะพื้นที่สำคัญของการเกิดยอดขายก็ยังหนีไม่พ้นหน้าร้านจริง(ยกเว้นในช่วงกักตัวห้างร้านไม่เปิดจาก COVID-19) เพราะจากการเก็บข้อมูลก็พบว่าพื้นที่ออฟไลน์หน้าร้านนี่แหละที่จะทำให้ Customer Experience จาก Personalization นั้นมีความแตกต่างอย่างมีนัยยะสำคัญ

จากการสำรวจพบว่ามี 44% ของ CMO บอกว่าพนักงานหน้าร้านของเค้าได้ข้อมูลที่เป็น Insight จาก Personal Data ของลูกค้าเพื่อเอามาใช้ในการแนะนำสินค้า บริหาร หรือให้โปรโมชั่นในแบบที่แต่ละคนแพ้ทางต่างกันไป จะไม่ใช่เดินเข้ามาแล้วได้ส่วนลด 10% เหมือนกัน แต่บางคนอาจอยากได้บัตรสตาร์บั๊คมากกว่า หรืออยากได้ตั๋วหนังมากกว่า หรืออาจจะอยากได้ประกันที่มากกว่าปกติก็เป็นได้

40% บอกว่า Personal Shoppers ของห้างเค้าใช้ AI ช่วยบอกให้รู้ว่าควรจะดูแลลูกค้าคนนี้อย่างไรให้ขายได้มากขึ้น และอีก 37% กำลังจะนำระบบ Facial Recognition, Location recognition และ biometric sensor มาใช้ให้ครอบคลุมทุกพื้นที่หายในห้างร้านของตัวเองครับ

เพราะเทคโนโลยี Machine Vision ในวันนี้ไม่ได้เก่งแค่กับการทำเรื่อง Facial Recognition เท่านั้น แต่กล้องดีๆ สามารถตรวจจับชีพจรการเต้นของหัวใจได้ผ่านความเปลี่ยนแปลงเล็กๆ บน​ Pixel ไม่กี่จุดบนภาพ ดังนั้นกล้องตัวเดียวสามารถรู้ได้ว่าคนที่เห็นในภาพนั้นเป็นใคร เค้ากำลังรู้สึกอย่างไรผ่านอัตราการเต้นของหัวใจ จากนั้นถ้ามีไมค์โครโฟนเสริมเข้าไปก็จะสามารถวัดอารมณ์ความรู้สึกผ่านน้ำเสียงได้อย่างแม่นยำอีกเยอะ

หรือลองคิดดูซิว่าถ้าคุณสามารถขอ Consent ลูกค้าในการเข้าถึงข้อมูลพวก Wearable อย่าง Apple Watch หรือ Fitbit ได้ คุณก็จะสามารถทำ Perosnalization ที่โคตรจะ Personal ในแบบที่ Hyper-Personalization ยังอายครับ

เมื่อการตลาดแบบ Personalization กำลังกลายเป็น New Normal of Marketing ที่ต้องอาศัยทั้งความเข้าใจและความพร้อมขององค์กรอย่างมากเพราะมันไม่ง่ายอย่างที่คิด

ซึ่งก็มีบางแบรนด์ที่เป็นร้านเค้าเอาเทคโนโลยีทั้งหมดที่ว่ามาช่วยทำให้หน้าร้านสามารถให้ประสบการณ์แบบ Personalization ได้แล้ว ตัวอย่างที่เกิดขึ้นคือหน้าร้านสาขาใหม่ที่เป็น Flagship ของแบรนด์เครื่องสำอาง Covergirl ที่ไม่ได้มีแค่พนักงานขายชั้นเลิศ แต่ยังมี AI ชั้นเยี่ยมอย่าง Google conversational Dialogflow มาเป็นผู้ช่วยในการพูดคุยตอบคำถามกับลูกค้าอย่างอัตโนมัติ แค่ลูกค้าบอกว่าอยากลองลิปสติกสีไหน รองพื้นเฉดอะไร เจ้า AI ตัวนี้ก็จะจัดแจงมาให้ลองในทันที

แต่ไม่ได้มีหุ่นยนต์ที่ไหนหยิบเอาสินค้ามาให้หรอกนะครับ แต่ลูกค้าจะได้ลองสินค้าผ่าน Augmented Reality บนกระจกวิเศษตรงหน้า ที่ไม่ต้องเสียเวลาทาแล้วลบๆ ให้เปลืองเวลาเปลืองของ แค่บอกว่าอยากเห็นตัวเองในลุคเครื่องสำอางชิ้นไหน AI ก็จะให้คุณได้เห็นภาพนั้นบนกระจกตรงหน้าคุณนั่นเอง

แต่ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่าร้าน Covergirl สาขานี้จะไม่ต้องการพนักงานที่เป็นคนจริงๆ อีกต่อไป เพราะการได้ลองสินค้าแบบ Virtual นี้ก็ยังต้องการคนด้วยกันมากระตุ้นให้เกิดปฏิสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับแบรนด์มากยิ่งขึ้น นั่นหมายความว่าพนักงานจะต้องมีความสามารถในการดูแลลูกค้าที่เก่งขึ้น ต้องแนะนำลูกค้าได้ว่าควรลองสินค้าแบบไหน ควรแต่งหน้าสไตล์ใดให้เข้ากับการแต่งตัว หรืออาจจะมีการขอดู Instagram มาก่อนว่าปกติลูกค้าคนนี้มีสไตล์อย่างไร และอาจไปถึงขั้นถามว่ามีแพลนจะต้องไปออกงานสำคัญหรือเที่ยวทริปพิเศษหรือเปล่า

แต่นั่นก็หมายความว่าอีกหน่อยงานประเภท Suggestion และ Recommendation ก็จะสามารถใช้ AI เข้ามาช่วยแนะนำได้เช่นกัน เพราะถ้า AI มี Data มากพออย่างเช่นรู้ว่าลูกค้าคนนี้มีสีผิวแบบนี้ สภาพผิวแบบนี้ โครงหน้าแบบนี้ แล้วกำลังอยู่ในอารมณ์แบบนี้ เจ้า AI นี้ก็จะสามารถแนะนำสินค้าที่ถูกใจได้ในแบบที่พนักงานขายหน้าร้านต้องเก่งในการดูแลลูกค้ามากยิ่งขึ้นกว่าที่ AI ทำได้อีกเป็นเงาตามตัวครับ

หรือการทำ Personalization ทาง Offline ที่มีให้เห็นในธุรกิจ Retail ก็ยังมีให้เรียนรู้อีกมาก ไม่ว่าจะห้าง Macy’s หรือร้านกาแฟ Starbucks หรือร้านเครื่องสำอาง Sephora ที่ใช้เทคโนโลยีอย่าง GPS หรือ Location Base ของลูกค้าที่มีแอปของตัวเองในการส่ง Offering ไม่ว่าจะโปรโมชั่นคูปองส่วนลดหรือแม้แต่การส่งข้อความเข้ามาทักทายเมื่อลูกค้าเดินเข้ามาใกล้สาขา หรือแม้แต่กำลังเดินอยู่ในร้านแล้วก็ตามเพื่อที่จะแนะนำสินค้าหรือบริการแบบ Personalization กลับไป

มีแบรนด์หนึ่งแอบบอกว่าการที่ลูกค้าใช้งานแอปภายในร้านทำให้พวกเขาสามารถกระตุ้นการขายเพิ่มขึ้นได้อีก 10% และก็ทำให้ยอดซื้อรวมแต่ละครั้งของลูกค้าเพิ่มขึ้นอีก 5% เป็นอย่างน้อย

เป็นอย่างไรครับกับการทำ Personalization สำหรับ Offline หรือ Physical Store และเชื่อว่าการทำ Personalization บนออฟไลน์น่าจะไปได้ไกลกว่าแค่นี้อีก ลองคิดดูซิว่าถ้า Retail ต่างๆ สามารถเอาเทคโนโลยี Augmented Reality หรือ Virtual Reality มาใช้ให้มากกว่านี้ได้ คุณจะสามารถส่งเสริม Brand Experience ไปได้อีกมากมายมหาศาลขนาดไหน ลองคิดดูซิว่าถ้าคุณสามารถปรับสภาพแสดงไฟ แรงลม และสภาพความชื้นในห้องลองเสื้อผ้าหรือสินค้าของร้านอุปกรณ์เดินป่าและปีนเขาได้ ลูกค้าจะยิ่งเห็นความสำคัญของรองเท้าปีนเขาราคาแพง หรือเสื้อกันหนาวชั้นดีที่จะได้ใช้ในสถานการณ์จริงได้ง่ายๆ โดยที่พนักงานขายไม่ต้องบิ๊วให้เปลืองน้ำลายมากเลยครับ

พื้นที่ Physical ยังเป็นพื้นที่ๆ หลายแบรนด์ยังไม่สามารถหาทางที่จะทำ Personalization ได้อย่างเต็มที่ ทั้งที่เทคโนโลยีก็มีพร้อมแล้วในวันนี้

ปล. ใครที่สนใจระบบ Facial Recognition ในห้างสรรพสินค้าเผื่อผูกกับระบบ CRM ของลูกค้าคุณสามารถติดต่อผมได้ครับ ผมยินดีเป็น Consults ตรงนี้ให้ครับ

2. เมื่อ AI สามารถ Empathize แล้วการ Personalization จะเข้าใจไปถึงอารมณ์เรา

Empathy หรือความเข้าอกเข้าใจกันเป็นหนึ่งในสกิลสำคัญที่ลำพังมนุษย์ด้วยกันยังยากจะมี เพราะการจะใส่ใจจนถึงเข้าใจอารมณ์เบื้องหลังได้นั้นต้องใช้ทั้งพลังงานร่างกายและสัญชาตญาณสูงมาก ก็เหมือนกับที่เราบ่นบางคนว่าทำไมคนนั้นถึงไม่มีเซ้นส์เอาเสียเลย

แน่นอนว่าเรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องง่ายและแทบจะเป็นไปไม่ได้ตลอดเวลาที่ผ่านมา ยากที่จะอ่านอารมณ์คนได้ผ่านการคลิ๊กหรือพิมพ์คีย์บอร์ดเท่านั้น แต่อีกหน่อยเทคโนโลยีจะก้าวหน้าไปไกลกว่าที่เราจะจินตนาการในวันนี้ไว้ได้มาก เพราะ Machine Learning จะเข้ามาทำให้การเข้าถึงอารมณ์มนุษย์นั้นไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป

เพราะอารมณ์ของมนุษย์เราจะถูกสะท้อนออกมาผ่านทางใบหน้า ท่าทาง และน้ำเสียง ดังนั้นถ้าคุณมีกล้องดีๆ ในการจับอากับกิริยาเหล่านี้สักหน่อย บวบกกับไมคโครโฟนดีๆ เข้ากับ Algorithm ดีๆ เรื่องเหล่านี้ก็ไม่ใช่แค่จินตนาการอีกต่อไป

จากนั้นยิ่งถ้า เพราะเมื่ออารมณ์ถูกแปลงออกมาเป็น Data การจะเข้าใจว่าใครคนหนึ่งกำลังรู้สึกอะไรอยู่ก็เป็นไปได้ และพอถ้าเรารู้ว่าลูกค้าของเรากำลังรู้สึกไม่พอใจหรือมีความสุขอยู่ เราก็สามารถทำ Personalization แบบรู้ใจที่โคตรจะเข้าใจได้ไม่ยากครับ

Amazon เองเป็นหนึ่งที่พัฒนาฟีเจอร์ตรวจจับได้ว่าใครกำลังเป็นหวัดเมื่อฟังจากน้ำเสียงที่ไม่ปกติ จากการวิเคราะห์ว่าน้ำเสียงนี้คือเสียงแบบคนคัดจมูกพูดหรือไม่ จากนั้นทาง Amazon ก็อาจจะทำการแนะนำเมนูประเภทซุปร้อนๆ เพื่อให้อาการดีขึ้น หรืออาจจะถามว่าคุณอยากได้ยาลดน้ำมูกแก้ไอสักขวดมาส่งที่บ้านแบบด่วนๆ มั้ย

และแน่นอนว่าไม่ใช่แค่ Amazon ที่มีเทคโนโลยีนี้อยู่ในมือ แต่บรรดาลำโพงอัจฉริยะอื่นๆ ต่างก็พยายามเข้าใจอารมณ์ของคนในบ้านผ่านเสียงด้วยเช่นกัน คุณลองคิดดูซิว่า Google จะได้เปรียบขนาดไหนในสงครามนี้ ถ้าบ้านใครใช้ Google Home จากนั้นมันก็จะเอา Data การค้นหาข้อมูลของเราบนมือถือหรือคอมพิวเตอร์มาวิเคราะห์ร่วมกัน มันก็จะยิ่งเข้าใจแบบจนไม่เหลือที่ซ่อนความลับใดๆ กับ Google อีกต่อไปครับ

ยังไม่นับรวมว่ามีบางบริษัท Startup ที่ใช้เทคโนโลยีการแปลงอารมณ์บนใบหน้าออกมาเป็น Data ด้วยการแยกจากสีหน้าหรือกล้ามเนื้อบนใบหน้าที่มีการเปลี่ยนแปลงไปเล็กน้อยก็บอกได้อย่างแม่นยำว่าคนๆ นั้นกำลังรู้สึกแบบไหนอยู่ โกรธ สับสน รังเกียจ กลัว หรือมีความสุข ทำให้นึกถึงการ์ตูนเรื่อง Inside out แต่คราวนี้มันดันถูกจับได้ผ่านกล้องดีๆ บวกกับ AI หรือ Algorithm ซอร์ฟแวร์ได้สบายๆ ครับ

ดังนั้นอีกหน่อยการ Personalization จะไม่ใช่ดูแค่พฤติกรรมที่เคยเกิดขึ้นหรือกำลังเกิดขึ้นเท่านั้น แต่ยังสามารถดูไปถึง Emotional Data ที่ทำให้นักการตลาดสามารถสื่อสารไปแบบถูกอารมณ์ในใจได้สุดๆ เช่น ถ้ารู้ว่าเรากำลังอารมณ์ไม่ดี อาจจะถามว่าสนใจดูการ์ตูนที่ทำให้สบายใจขึ้นสักหน่อยมั้ย หรือถ้ารู้ว่าเรากำลังมีความสุข ก็อาจจะเสนอให้เราซื้อของที่ทำให้เรามีความสุขเพิ่มขึ้นก็ได้ครับ

3. Data Management Platform ที่ทุกแบรนด์แบ่งปันกับ Customer Data Platform จะทำให้ทุกฝ่ายทำ Personalization ได้ดีกว่าเดิมมาก

ปัญหาอย่างหนึ่งของการทำ Personalization คือต่างคนต่างทำของใครของมันสุดท้ายก็คือการทำแล้วเอามาแข่งกันเอง นั่นก็เพราะทุกแบรนด์หรือองค์กรต่างไม่มีใครแชร์ Data ของตัวเองให้กับองค์กรอื่นที่แม้แต่จะไม่ใช่คู่แข่ง ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วถ้าทุกฝ่ายแชร์ Data ลูกค้าเข้าหากันสู่แพลตฟอร์มตัวกลางอย่าง DMP หรือ Data Management Platform ก็จะทำให้การทำ Personalization เป็นอะไรที่ทุกฝ่ายได้ประโยชน์ร่วมกันหมด และนั่นก็จะเป็นการยกระดับการทำ Personalization ไปสู่ Hyper-Personalization ได้ไม่ยาก ด้วยการร่วมมือร่วมใจกันทุกฝ่ายที่อยู่ใน Customer Journey ที่จะช่วยกันสร้าง Customer Experience ลูกค้าให้ออกมาดีที่สุดครับ

ลองจิตนาการตามผมแบบนี้นะครับ ถ้ารถยนต์ของเจ้าของบ้านกำลังส่ง Data ว่าเจ้าของบ้านกำลังจะเข้าบ้านแล้วนะ จากนั้นไฟที่บ้านก็เตรียมเปิดรอไว้ พร้อมกับแอร์ที่กำลังทำงานรอล่วงหน้าเพื่อให้เจ้าของบ้านเข้ามาแล้วเจออากาศเย็นๆ สบายๆ หลังจากเหนื่อยฝ่ารถติดกลับบ้านมา แล้วถ้าตู้เย็นที่เป็น IoT รู้ว่าเจ้าของบ้านคนนี้ขับรถตรงดิ่งจากที่ทำงานมาถึงบ้าน ก็อาจจะส่งข้อความผ่านลำโพงอัจฉริยะในบ้านว่า “ในตู้เย็นมีน้ำส้มเย็นๆ ที่คุณชอบเหลืออยู่นะ” หรือถ้าตู้เย็นอัจฉริยะนี้รู้ว่าน้ำส้มของโปรดที่เจ้าของบ้านชอบกินเพิ่งหมดไปตั้งแต่เมื่อวัน มันก็จะส่งข้อมูลไปบอกระบบ E-Commerce ว่าให้เอาน้ำส้มมาส่งไว้ที่หน้าบ้านก่อนที่เจ้าของบ้านจะมาถึงด้วยก็ยังได้

นี่คือภาพตัวอย่างการใช้ Data ของ Customer ในแบบ 360 องศาที่แท้จริง แต่ในวันนี้มีไม่ถึง 10% บนโลกที่สามารถทำได้ที่ว่ามานี้ แต่ก็มีการคาดการณ์ว่าตัวเลขนี้น่าจะขยับขึ้นไปถึง 30% ภายในปี 2025 และ Data ที่สำคัญที่สุดก็คือจากอุปกรณ์ต่างๆ ภายในบ้านของเรานี่แหละครับ

ลองคิดดูซิว่าถ้าอุปกรณ์ต่างๆ แชร์ข้อมูลของเราระหว่างกันทั้งหมดสมกับที่เราเรียกมันว่า IoT หรือ Internet of Thing แล้วข้อมูลเหล่านี้อยู่บนแพลตฟอร์มอย่าง DMP ที่แบรนด์อื่นๆ สามารถเข้าถึงได้ การจะทำ Personalization ก็จะไปถึงขั้นที่เรียกว่าเป็นจินตนาการในฝันของเราทุกคนที่เคยดูหนัง Sci-fi ล้ำๆ เลย

และนี่ก็จะกลายเป็นสิ่งที่เรียกว่า Seamless Experience หรือประสบการณ์จะลื่นไหลแบบไม่มีสะดุดเพราะทุกสิ่งรอบตัวต่างรู้ใจเราไปเสียหมดเลยจริงๆ

ลองจินตนาการต่อไปอีกนิดถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์อย่าง Apple Watch ที่รู้ว่าเราไม่ค่อยออกกำลังกายมากเท่าไหร่มีการแชร์ข้อมูลกับซูเปอร์มาร์เก็ตประจำที่เราเป็นสมาชิก ทำให้ซูเปอร์มาร์เก็ตเหล่านั้นอาจจะห่วยใจส่งโปรโมชั่นอาหารคลีนที่จะทำให้เรามีสุขภาพดีขึ้น หรือ Nike กับ Fitness อาจส่งคูปองส่วนลดให้เราไปซื้อรองเท้าวิ่งกับโปรโมชั่นออกกำลังกายฟรี 1 เดือน นี่แหละครับโลกในฝันที่เราของ Personalization ที่เกินกว่า Hyper-Personalization ไปแล้ว

สรุป 3 ข้อได้เปรียบอย่างมหาศาลสำหรับองค์กรที่สามารถทำ Personalization ได้เต็มที่

  1. Physical is New Digital ถ้าธุรกิจไหนสามารถเก็บ Data จากโลกออฟไลน์มาต่อยอดกับ Data บนออนไลน์ได้ นั่นจะก่อให้เกิดข้อได้เปรียบมหาศาล
  2. เมื่อ AI สามารถ Empathize แล้วการ Personalization จะเข้าใจไปถึงอารมณ์เรา เพราะมีหลายสิ่งที่คนเราคิดแต่ไม่ได้พูด แต่การไม่พูดก็ไม่ได้หมายความจะไม่แสดงออกทางสีหน้า ท่าทาง และน้ำเสียง ดังนั้นในอนาคต AI จะเข้ามามีบทบาทในการอ่านอารมณ์เราผ่าน Machine Vision ออกมาเป็น Data ให้นักการตลาดรู้ว่าจะต้องทำอย่างไรกับลูกค้าแต่ละคน
  3. DMP และ CDP คืออนาคตของการทำ Personalization แม้วันนี้ราคาในการเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ยังคงแพงมาก แต่เชื่อได้ว่าในอีกไม่นานราคาก็จะค่อยๆ ต่ำลงจนถึงจุดที่ธุรกิจส่วนใหญ่สามารถเข้าถึงได้ และยิ่งเรา Share Data กันมากเท่าไหร่ เราก็จะยิ่งได้ประโยชน์จากลูกค้าร่วมกันมากเท่านั้น

ในตอนหน้าเราจะมาดูกันนะครับว่า จาก 3 ความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของการตลาดและธุรกิจจากการทำ Personalization แบบที่รู้ใจมากๆ ตั้งแต่ทำ Physical ให้ Digital เพื่อ Personalization ได้ แล้วก็ใช้ AI เข้ามาช่วยเข้าอกเข้าใจรู้ว่าเรากำลังรู้สึกอย่างไรได้มากขึ้น และแน่นอนว่าเพื่อที่จะทำให้ชีวิตเราดีขึ้นด้วย สุดท้ายคือการแชร์ Data ระหว่างองค์กรผ่านแพลตฟอร์มอย่าง DMP ที่ทำให้การทำ Personalization นั้น Seamless Experience เราจะทำทั้งหมดที่ว่ามานี้ให้เกิดขึ้นจริงได้อย่างไร เราต้องลงทุนกับอะไรบ้าง และแนวทางการทำงานเราต้องเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรครับ

อ่านบทความตอนที่ 2 ของ Personalization is New Normal ต่อ > https://www.everydaymarketing.co/trend-insight/5-how-to-personalization-and-martech-team-in-organization/

5 How to Personalization in Organization กับการสร้างทีม MarTech ในองค์กร

Source
Source
Source
Source
Source

Nattapon Muangtum

Nattapon Muangtum

เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน / อาจารย์พิเศษวิชา Data-Driven Communication / ผู้เขียนหนังสือการตลาดแบบรู้ใจ Personalized Marketing, การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า Data-Driven Marketing และ Data Thinking / เป็นที่ปรึกษาด้าน Marketing และ Data-Driven ให้กับบริษัทบางแห่งและหน่วยงานบางที่

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *