Hyper Personalization là gì? Bí quyết tăng doanh thu và tỷ lệ chuyển đổi

Hyper Personalization là gì mà các thương hiệu lớn thi nhau áp dụng chiến lược này cho hoạt động kinh doanh của mình. Trong bài viết dưới đây, TinoHost sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết về Hyper Personalization – xu hướng cá nhân hoá mới nhất đang khuấy đảo thị trường Marketing và kinh doanh.

Hyper Personalization là gì?

Gary Vaynerchuk – Giám đốc Điều hành và nhà sáng lập của VayerMedia – công ty chuyên về tiếp thị trên nền tảng số tại Mỹ cho rằng: “Tương lai thuộc về những người có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hoá tốt nhất”. Và Hyper Personalization (tạm dịch: siêu cá nhân hoá) chính là chiếc chìa khóa mang đến trải nghiệm cá nhân tuyệt vời nhất cho khách hàng.

Theo bài viết: “What is hyper-personalization?” trên trang TIBCO, Hyper Personalization được định nghĩa với hàm ý như sau:

“Hyper-Personalization là một phương pháp tiếp thị sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu thời gian thực để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung được cá nhân hóa hoàn toàn cho từng khách hàng. Giải pháp này vượt xa các phương pháp cá nhân hóa truyền thống bằng cách sử dụng dữ liệu theo thời gian thực, phân tích hành vi và dự đoán nhu cầu của khách hàng.”

Ngày nay, mọi người có vô số lựa chọn và các công ty phải cạnh tranh để thu hút sự chú ý của họ. Cho dù đang lướt web hay mua sắm tại cửa hàng, chúng ta đều muốn cảm thấy mình sẽ nhận được thứ gì đó đặc biệt. Hyper-Personalization chính là giải pháp giúp bạn thực hiện điều đó.

Giải pháp này khiến khách hàng cảm thấy trải nghiệm của họ thật sự tuyệt vời, vượt quá mong đợi. Hyper Personalization đóng vai trò như một loại ngôn ngữ bí mật có khả năng kết nối với khách hàng, giúp quảng cáo của bạn trở nên nổi bật hơn bao giờ khác. Do đó, khi áp dụng Hyper-Personalization, bạn có thể tránh làm phiền khách hàng, xây dựng lòng trung thành với thương hiệu giữa một thị trường cạnh tranh khắc nghiệt như hiện tại.

Điểm khác nhau giữa Hyper Personalization và Traditional Personalization

Traditional Personalization (Cá nhân hóa truyền thống)

• Dựa vào dữ liệu hạn chế: Chỉ sử dụng thông tin cơ bản như tên, lịch sử mua hàng gần đây hoặc hành vi chung của nhóm người.
• Cá nhân hóa cơ bản: Thường chỉ thêm tên (first name/last name) vào email hoặc hiển thị các sản phẩm được mua nhiều.
• Phạm vi hạn chế: Không phân tích hành vi theo thời gian thực hoặc dự đoán nhu cầu.
• Ví dụ: Gửi email chào mừng “Dear [Tên]”.
• Ưu điểm: Dễ dàng thực hiện, không yêu cầu công nghệ phức tạp.
• Hạn chế: Cá nhân hóa hời hợt, không tạo được sự khác biệt.

Hyper-Personalization (Siêu cá nhân hóa)

• Dựa vào dữ liệu phong phú: Sử dụng AI, Machine Learning (ML) và dữ liệu từ Internet of Things (IoT) để thu thập thông tin chi tiết về khách hàng.
• Cá nhân hóa sâu sắc: Phân tích hành vi theo thời gian thực, dự đoán nhu cầu và sở thích cá nhân.
• Phạm vi rộng: Cá nhân hóa mọi khía cạnh của trải nghiệm khách hàng, từ nội dung quảng cáo đến thời gian gửi thông báo.
• Ví dụ: Hiển thị quảng cáo quần áo theo màu sắc yêu thích, kích thước vừa vặn, dựa vào lịch sử mua hàng và thói quen lướt web.
• Ưu điểm: Tăng tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu và sự hài lòng của khách hàng.
• Hạn chế: Yêu cầu đầu tư về công nghệ, dữ liệu và tiềm ẩn vấn đề quyền riêng tư.

Vì sao chúng ta cần Hyper Personalization?

Trong thời đại cạnh tranh khốc liệt, việc thu hút và giữ chân khách hàng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Hyper-Personalization chính là giải pháp giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu này bằng cách cá nhân hóa hoàn toàn trải nghiệm khách hàng, từ đó gia tăng doanh thu và lòng trung thành.

Vậy còn những lý do nào khiến Hyper Personalization trở nên quan trọng? Theo bài viết “What is hyper-personalization?” của Sitecore, có 5 lý do doanh nghiệp nên áp dụng Hyper Personalization.

Khách hàng là trọng tâm

Hyper-Personalization không chỉ dựa trên dữ liệu mà còn lấy sở thích của khách hàng làm kim chỉ nam cho các chiến dịch bán hàng. Điều này đảm bảo sản phẩm, dịch vụ được giới thiệu phù hợp, nâng cao khả năng mua hàng.

Tăng tỷ lệ khách hàng quay lại

Mục tiêu cốt lõi của Hyper-Personalization là biến khách hàng mới thành khách hàng trung thành. Trong bối cảnh thương mại điện tử nở rộ như hiện nay, việc chuyển đổi khách hàng online sang khách hàng quen thuộc là vô cùng quan trọng. Theo Deloitte, các ông lớn như Amazon, Facebook, Google đang dẫn đầu xu hướng này nhờ việc sử dụng cơ sở dữ liệu khách hàng phong phú và các giải pháp đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa.

Giảm thiểu thiệt hại

Bỏ qua Hyper-Personalization có thể khiến doanh nghiệp thiệt hại nặng nề. Nghiên cứu của Gartner cho thấy các thương hiệu có nguy cơ mất 38% lượng khách hàng hiện có do nỗ lực cá nhân hóa kém. Ngoài ra, việc bỏ qua cá nhân hóa còn dẫn đến tỷ lệ hủy đơn hàng cao hơn, giảm lợi tức đầu tư quảng cáo (ROI), giảm lòng trung thành của khách hàng, ít mua hàng theo cảm xúc và tỷ lệ đổi trả sản phẩm tăng cao.

Tạo trải nghiệm có ý nghĩa

Bối cảnh là yếu tố then chốt trong chiến lược Hyper-Personalization hiệu quả. Việc thiếu bối cảnh khiến khách hàng cảm thấy thương hiệu không hiểu nhu cầu của họ, dẫn đến thất vọng và khó chịu.

Khách hàng sẵn sàng chia sẻ dữ liệu

Mặc dù có lo ngại về vấn đề bảo mật dữ liệu, nghiên cứu cho thấy khách hàng sẵn sàng chia sẻ thông tin nếu nó cải thiện trải nghiệm mua sắm (số liệu tham khảo tại trang: https://www.sitecore.com/resources/omnichannel-personalization/what-is-hyper-personalization).

• 90% khách hàng hài lòng khi chia sẻ dữ liệu giúp nâng cao trải nghiệm mua hàng.
• 84% cho rằng được đối xử như một cá nhân độc đáo là yếu tố quan trọng để xây dựng lòng trung thành.
• 76% khách hàng cảm thấy thất vọng khi không có trải nghiệm được cá nhân hóa với thương hiệu.
• 60% khách hàng sẽ quay lại mua hàng sau trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa.
• 69% khách hàng hài lòng với cá nhân hóa dựa trên dữ liệu mà họ đã chia sẻ rõ ràng với doanh nghiệp.

Hyper Personalization hoạt động như thế nào?

Hyper-Personalization hoạt động hiệu quả nhất khi thương hiệu có sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng. Dưới đây là 4 bước cơ bản trong quy trình Hyper-Personalization.

Bước 1: Thu thập dữ liệu khách hàng

• Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, hành vi tìm kiếm, thông tin nhân khẩu học, sở thích trên mạng xã hội, dữ liệu từ các thiết bị thông minh (IoT).
• Các công cụ theo dõi (cookies) cũng có thể được sử dụng để ghi lại hành vi của khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng.

Bước 2: Phân tích dữ liệu

Dữ liệu khách hàng được phân tích bằng các thuật toán AI và Machine Learning (ML) để tìm ra các mẫu hình và sở thích cá nhân.

Ví dụ, thuật toán có thể phân tích lịch sử mua hàng để xem khách hàng thường mua những sản phẩm nào, thời gian mua hàng ưa thích và các sản phẩm khác mà họ có thể quan tâm.

Bước 3: Cá nhân hóa trải nghiệm

Dựa trên phân tích dữ liệu, thương hiệu có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như:

• Gửi quảng cáo theo sở thích: Hiển thị quảng cáo cho các sản phẩm phù hợp với sở thích của khách hàng.
• Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa: Đề xuất các sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng.
• Gửi thông báo theo thời gian thực: Gửi thông báo về các ưu đãi hoặc sản phẩm mới vào thời điểm khách hàng hay hoạt động online.
• Tạo nội dung được cá nhân hóa: Tạo nội dung email, bài đăng trên mạng xã hội hoặc nội dung trang web phù hợp với sở thích của khách hàng.
• Cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa: Xử lý các yêu cầu của khách hàng theo cách có tính đến sở thích và lịch sử mua hàng của họ.

Bước 4: Tối ưu hoá liên tục

• Hiệu quả của chiến dịch Hyper-Personalization cần được theo dõi và đánh giá liên tục.
• Thương hiệu cần điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên phản hồi của khách hàng và hiệu quả của các chiến dịch trước đó.

Ví dụ:

• Một khách hàng đang tìm kiếm một đôi giày thể thao cụ thể trên trang web của một thương hiệu.
• Khách hàng duyệt qua một vài đôi giày nhưng không mua hàng.
• Dựa vào hành vi của khách hàng, thương hiệu có thể gửi cho khách hàng một email với nội dung giảm giá cho đôi giày mà họ đã xem.
• Email này có thể được cá nhân hóa bằng cách sử dụng tên của khách hàng và đề cập đến đôi giày cụ thể mà họ đã xem.

Ưu điểm, hạn chế và giải pháp cải thiện

Ưu điểm

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi: Hyper-Personalization giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách hiển thị cho khách hàng những sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của họ.
• Tăng doanh thu: Hyper-Personalization giúp tăng doanh thu bằng cách khuyến khích khách hàng mua nhiều sản phẩm hơn và mua hàng thường xuyên hơn.
• Tăng sự hài lòng của khách hàng: Hyper-Personalization giúp tăng sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp cho họ trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa.
• Tăng lòng trung thành của khách hàng: Hyper-Personalization giúp tăng lòng trung thành của khách hàng bằng cách xây dựng mối quan hệ lâu dài với họ.
• Cải thiện hiệu quả Marketing: Hyper-Personalization giúp cải thiện hiệu quả marketing bằng cách nhắm mục tiêu các chiến dịch marketing đến đúng đối tượng khách hàng.

Thách thức

• Yêu cầu về dữ liệu: Hyper-Personalization đòi hỏi phải có một lượng dữ liệu khách hàng lớn và chính xác.
• Yêu cầu về công nghệ: Hyper-Personalization đòi hỏi phải có các công cụ AI và Machine Learning tiên tiến.
• Vấn đề quyền riêng tư: Hyper-Personalization có thể dẫn đến các vấn đề về quyền riêng tư nếu dữ liệu khách hàng không được thu thập và sử dụng một cách minh bạch.
• Thiếu sự tin tưởng: Khách hàng có thể không tin tưởng các thương hiệu sử dụng Hyper-Personalization.
• Thiếu sự kiểm soát: Khách hàng có thể cảm thấy họ không kiểm soát được trải nghiệm mua sắm của mình khi sử dụng Hyper-Personalization.

Giải pháp cho các thách thức

• Thu thập dữ liệu một cách minh bạch: Các thương hiệu cần thu thập dữ liệu khách hàng một cách minh bạch và cho khách hàng biết dữ liệu của họ được sử dụng như thế nào.
• Bảo vệ quyền riêng tư: Các thương hiệu cần bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng bằng cách tuân thủ các luật và quy định về bảo mật dữ liệu.
• Cung cấp cho khách hàng sự kiểm soát: Các thương hiệu cần cung cấp cho khách hàng sự kiểm soát đối với dữ liệu của họ và cho phép họ chọn cách thức họ muốn được tương tác.
• Giáo dục khách hàng: Các thương hiệu cần giáo dục khách hàng về lợi ích của Hyper-Personalization và cách thức nó hoạt động.

5 yếu tố thiết yếu để chiến lược Hyper Personalization thành công

Kiến thức sâu về sản phẩm và công ty

• Hiểu rõ các tính năng, lợi ích và cách sử dụng của từng sản phẩm hoặc dịch vụ.
• Nắm vững các điểm mạnh và điểm yếu của sản phẩm so với đối thủ cạnh tranh.
• Biết rõ các quy trình và chính sách của công ty, bao gồm quy trình đặt hàng, vận chuyển và đổi trả.
• Hiểu rõ giá trị cốt lõi và sứ mệnh của công ty để truyền tải thông điệp nhất quán.

Lý do:

• Giúp bạn tạo ra nội dung chính xác và phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
• Cho phép bạn giải đáp các thắc mắc của khách hàng một cách hiệu quả.
• Tạo dựng niềm tin của khách hàng vào thương hiệu của bạn.

Chính sách dữ liệu và quyền riêng tư tuyệt vời

• Giải thích rõ ràng cách bạn thu thập, sử dụng và bảo vệ dữ liệu cá nhân của khách hàng.
• Cho phép khách hàng kiểm soát dữ liệu của họ và lựa chọn cách thức họ muốn được liên hệ.
• Tuân thủ tất cả các luật và quy định về bảo mật dữ liệu.

Lý do:

• Xây dựng lòng tin với khách hàng và đảm bảo họ cảm thấy thoải mái khi chia sẻ thông tin của họ.
• Bảo vệ danh tiếng của công ty bạn và tránh các rủi ro pháp lý.

Hiểu rõ đối tượng khách hàng

• Thu thập dữ liệu về nhân khẩu học, sở thích, hành vi mua sắm và các yếu tố khác của khách hàng.
• Phân tích dữ liệu để xác định các nhóm khách hàng khác nhau.
• Tạo personas (chân dung khách hàng) để mô tả các đặc điểm và nhu cầu của từng nhóm khách hàng.

Lý do:

• Giúp bạn tạo ra nội dung phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng nhóm khách hàng.
• Tăng hiệu quả của các chiến dịch marketing và bán hàng.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Sử dụng sức mạnh của Big Data (dữ liệu lớn)

• Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Xác định các mẫu và xu hướng trong hành vi của khách hàng.
• Sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu của khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm của họ.

Lý do:

• Cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về khách hàng mà bạn không thể thu thập được bằng các phương pháp truyền thống.
• Giúp bạn đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu.
• Tăng hiệu quả của chiến lược Hyper-Personalization.

Thực hiện các cam kết

• Cung cấp cho khách hàng trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và liền mạch.
• Đảm bảo chất lượng sản phẩm và dịch vụ của bạn.
• Cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc.
• Luôn giữ lời hứa của bạn với khách hàng.

Lý do:

• Xây dựng lòng trung thành của khách hàng và khuyến khích họ quay lại mua hàng.
• Tăng doanh thu và lợi nhuận cho công ty bạn.
• Nâng cao uy tín và thương hiệu của bạn.

Ngoài 5 yếu tố trên, việc triển khai chiến lược Hyper-Personalization thành công còn cần:

• Công nghệ phù hợp: Sử dụng các công cụ AI và Machine Learning để phân tích dữ liệu và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
• Ngân sách: Chi phí cho việc thu thập dữ liệu, xây dựng hệ thống và triển khai chiến lược Hyper-Personalization có thể cao.
• Nhân lực: Cần có đội ngũ nhân viên có chuyên môn về dữ liệu, AI và marketing để thực hiện chiến lược Hyper-Personalization.

Nhìn chung, Hyper Personalization là một chiến lược Marketing hiệu quả, giúp doanh nghiệp cải thiện doanh thu, tăng trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, để thành công, doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ về kiến thức, công nghệ, ngân sách và nhân lực. Hãy tiếp tục theo dõi TinoHost để đón đọc những bài viết hay và hữu ích về Marketing bạn nhé!

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Sitecore. (2024, Jun). What is hyper-personalization?. Sitecore.com. https://www.sitecore.com/resources/omnichannel-personalization/what-is-hyper-personalization
2. Tibco. (2023, November). What is hyper-personalization?. Tibco.com. https://www.tibco.com/glossary/what-is-hyper-personalization#:~:text=Hyper%2Dpersonalization%20is%20a%20form,customer%2Dspecific%20and%20highly%20granular.
3. Elad Natanson. (2023, Jun 1). Hyper-Personalization Is Already Here — Its Future Is Even More Cutting-Edge. Forbes.com. https://www.forbes.com/sites/eladnatanson/2023/06/01/hyper-personalization-is-already-here—its-future-is-even-more-cutting-edge/?sh=13b542565cc2

Những câu hỏi thường gặp