ในการตลาดยุคนี้ ที่มีการแข่งขันสูง ข้อมูลในโลกอินเตอร์เน็ต สื่อที่เพิ่มขึ้นอย่างมากมาย ผู้บริโภคก็มีความหลากหลายเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมไปจนถึงช่องทางในการสื่อสารที่มีแบบไม่จำกัด การที่เราจะหวังผลจากการตลาดรูปแบบเดิมที่เลือก segment มาเพื่อที่จะส่ง campaign หรือการนำเสนอสินค้ากลุ่มใหญ่ก็น่าจะเป็นไปได้ยาก แต่โชคดีที่เทคโนโลยีด้าน Martech และ Big data ก็พัฒนาล้ำหน้าไปมากเหมือนกัน เลยมีแนวคิดและเครื่องมือในการทำการตลาดแบบ Personalization หรือการตลาดเฉพาะบุคคลออกมา ซึ่งปัจจุบันกำลังเป็นที่นิยมเป็นอย่างมาก บทความนี้เราจะมาเจาะลึก เรื่องของการทำ Personalization ว่าเทคโนโลยีวันนี้ช่วยให้เราทำอะไรได้บ้าง
Content personalization
อย่างแรกเลยคือการทำ Content personalization เป็นการนำเสนอ Content ให้ตรงตามกลุ่มเป้าหมาย Content ที่ว่าอาจจะประกอบไปด้วย ข่าวสาร, บทความ, Banner, เมนูการใช้งาน และอื่นๆ อีกมากมาย ยกตัวอย่างการทำ Content personalization ของ Facebook หากเราเทียบ Feed ของเรากับเพื่อนๆ เราจะพบว่า Facebook นั้นแสดงผลไม่เหมือนกัน ไม่ว่าจะเป็น Post , หรือ โฆษณาที่แสดงขึ้นมานั้นจะเป็นการแสดงผลเฉพาะตามแต่ละบุคคล ตามความสนใจของแต่ละคน เช่น บางคนชอบเล่นเกมส์ การแสดงผลของ Facebook ก็จะเกี่ยวกับเกมส์ บางคนชอบการท่องเที่ยว ก็จะมีการแนะนำเพจเกี่ยวกับการท่องเที่ยวขึ้นมา ถามว่าทำได้อย่างไร ทาง Facebook ก็นำข้อมูลที่เรากด Like กด Share ของผู้ใช้งานไปประมวลผลครับ ตามหลักการคือดูว่าในกลุ่มคนที่มีความชอบแบบเดียวกัน มีเพจหรือ Post ไหนบ้างที่เรายังไม่ได้กด Like ก็ดูเหมือนจะง่าย แต่เบื้องหลังการทำงานนั้นต้องใช้การประมวลผลขั้นสูงด้วย Machine Learning นั่นเอง ซึ่งเทคโนโลยีในปัจจุบันเราสามารถนำหลักการนี้ไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลายไม่ว่าจะเป็นการแสดง Banner บนเว็บ e-commerce, การนำเสนอข่าวสารบนเว็บ รวมไปจนถึงการส่งข่าวสารผ่านอีเมล์ เป็นต้น
Product recommendation
คราวนี้มาถึงการทำ Personalization อีกแบบที่เรียกได้ว่ามีการใช้งานกันอย่างกว้างขวางนั่นก็คือ Product recommendation คือการนำเสนอสินค้าให้ตรงกับความต้องการของลูกคือ หรือการนำเสนอสินค้าที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อ (next best offer) ซึ่งหลายบริษัทยักษ์ใหญ่ในปัจจุบันก็ใช้วิธีนี้อย่างกว้างขวางในการนำเสนอสินค้าหรือบริการไม่ว่าจะเป็น Amazon, Netfilx หรือ Lazada, Shopee ต่างก็ใช้เทคโนโลยีเป็นหลักในการนำเสนอสินค้าให้กับผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ ยกตัวอย่างกรณีของ Netflix หลังจากที่เราสมัครสมาชิกครั้งแรก เราจะถูกถามให้เลือกหนังที่เราชื่นชอบ 10 เรื่อง แล้ว Netflix ก็จะใช้ข้อมูลนี้ตั้งต้นเพื่อสร้างเป็นรายชื่อหนังที่เรามีโอกาสจะชื่นชอบ และกดดู ลองคิดดูนะครับว่าใน Netflix มีหนังเป็นล้านเรื่อง การที่เราจะค้นหาจนไปเจอหนังที่ถูกใจนั้นก็อาจใช้เวลามากกว่าเราดูหนังหนึ่งเรื่องเสียอีก ถูกมั้ยครับ
Channel optimization
ในหัวข้อสุดท้าย เราจะพูดถึง Channel Optimization คือการเลือกช่องทางในการติดต่อสื่อสารให้ถูกที่ถูกเวลา หากเรามีครบทั้ง Content และ Product recommendation ที่ดีมากๆ แล้ว แต่เราไม่สามารถสื่อสารให้กับลูกค้าได้เห็น ได้อ่าน มันก็แทบไม่มีประโยชน์เลยใช่มั้ยครับ ฉะนั้นการเลือกช่องทางติดต่อสื่อสารนั้นก็เป็นเรื่องที่สำคัญมาก (send the right content at the right time at the right channel) การรวมศูนย์ช่องทางการติดต่อ หรือ Unified communication ก็ถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในอนาคตครับ เพราะอย่างที่บอกไปตอนต้น ช่องทางสื่อสารเพิ่มขึ้นทุกวัน จากเมื่อก่อนที่มีแค่ โทรศัพท์ อีเมล์ ทุกวันนี้ได้มีเพิ่มเติมมาเป็น LINE, Facebook, Tiktok, Snapchat และอาจจะมีเพิ่มเติมมาอีกในอนาคต ทำให้การที่เราสามารถเลือกช่องทางในการสื่อสารส่งให้ตรงกับเป้าหมายก็มีโอกาสที่ข้อมูลจะไปถึงลูกค้าได้มากขึ้น ในปัจจุบันการทำ Channel Optimization นั้นจะมาพร้อมกับการทำ Customer Data Platform หรือ CDP ซึ่งเป็นการ รวบรวมข้อมูลจากทุกช่องทางที่เรามี และข้อมูลภายนอกเข้ามารวมไว้ที่เดียวกัน ทำให้เราสามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าเราว่าช่องทางใดเป็นช่องทางหลักที่ลูกค้ามี engagement กับเรา ลูกค้าบางคนชอบสื่อสารผ่าน Chat บางคนต้องการให้โทร
บทสรุป
การที่เราใส่ใจเรื่องเหล่านี้ก็ทำให้เรามีโอกาศมากกว่าคู่แข่งอย่างแน่นอน และเทคโนโลยีในทุกวันนี้มีการทำ CDP กันอย่างกว้างขวาง และมีหลายเจ้าที่รวมทั้งเรื่องของ Content personalization, Product recommendation และ Channel optimization เข้าไว้ด้วยกันพร้อมทั้งการทำ Marketing Automation ทำให้เราสามารถสร้าง Drip campaign ได้อย่างสะดวกรวด แต่ก็ต้องพิจารณาดีๆ นะครับ เพราะต้องใช้เงินลงทุนค่อนข้างสูงเลยทีเดียว
