เพราะ Personalization ไม่ใช่แค่เขียนชื่อของลูกค้าบนอีเมล ทำ Retargeting หรือลงทุนออกแบบประสบการณ์การใช้ใช้งานให้เหมาะกับแต่ละคน แต่ Personalization ควรเริ่มจากการเข้าใจนิสัยและพฤติกรรมของกลุ่มลูกค้าที่สำคัญที่สุด อะไรที่ลูกค้าชอบ? อะไรที่ลูกค้าไม่ชอบ? เวลาชอบ ลูกค้าทำอะไร เวลาที่ไม่ชอบ ลูกค้าทำอะไร? ลูกค้าคาดหวังอะไรจากของที่ซื้อไปหรือบริการที่จะไปใช้? Customer Journey ของแต่ละกลุ่มลูกค้าแตกต่างกันอย่างไร?
การเข้าใจกลุ่มค้าเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญ เพราะ Personalization คือส่งคอนเทนต์ที่ใช่ให้กับคนที่ใช่ เพื่อให้ลูกค้าลงมือทำในสิ่งที่เราคาดหวังให้ทำ
กับดัก 3 ข้อพื้นฐาน ทำ Personalization ไม่สำเร็จ
- ส่งโฆษณาไปหาคนที่เราไม่รู้ว่าคนนั้นซื้อไปแล้ว ก่อนทำ Remarketing ไม่ได้เช็คความถูกต้องของกลุ่มลูกค้าหลายๆครั้งๆ ให้มั่นใจว่าข้อมูลของลูกค้านั้นไม่เปลี่ยนไป
- เปลี่ยนคำอธิบายสินค้าให้เข้ากับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน แต่ดันลืมเปลี่ยนเว็บไซต์ให้โชว์สินค้าที่ตรงกับแต่ละกลุ่ม เพราะไม่ได้ทดสอบกับกลุ่มลูกค้าเล็กๆ เอาให้มั่นใจว่าลูกค้าเข้าไปในเว็บฯและดูจุดต่างๆที่เราอยากให้ดู
- โฆษณาโปรโมชั่นสำหรับเสื้อผ้าผู้หญิงหลังจากที่ลูกค้าผู้หญิงซื้อเสื้อไปแล้ว แต่ลืมไปว่าลูกค้าเป็นผู้ชายหาซื้อของขวัญให้ผู้หญิง พูดอีกอย่างคือ เราไม่ได้ลองทำ Persona (ตัวอย่างลูกค้า) หลายๆแบบ เพื่อเข้าใจว่าทำให้ลูกค้าถึงซื้อสินค้าของเรา
Personalization คือการทดลองและหาคำตอบ
1. ช่างสังเกตเข้าไว้
หาเรื่องที่เราคิดว่าผิดปรกติหรือคิดว่ามันเป็นโอกาสจากกลุ่มเป้าหมายในตลาด เราอาจจะเห็นว่าคนเข้ามาดูของในเว็บไซต์ของเราเยอะในช่วงสุดสัปดาห์ แต่ Conversion Rate มันตก หรือคนออกจากเว็บฯหลังจาก Add to Cart ก่อนกดจ่ายเงินซื้อของ แบบนี้ต้องตั้งข้อสังเกตว่าอาจจะมีอะไรผิดปรกติ
2. ตั้งคำถาม
คำถามที่ตั้งต้องทำให้เราสืบหาสาเหตุได้ เช่น ทำไมลูกค้าถึง Add to Cart แต่ไม่กดจ่ายเงิน? มีอุปสรรคหรืออะไรที่ทำให้ลูกค้าไม่อยากจ่ายหรือไม่สามารถจ่ายเงินได้? แล้วจะทำอย่างไรให้ลูกค้าจ่ายเงินได้?
3. คิดสมมติฐาน
ตรงนี้อยากให้คนในทีมช่วยกันคิดหาคำตอบของคำถามที่ตั้งไว้ ซึ่งคำตอบที่ได้ก็อาจจะมาจากความรู้และประสบการณ์ของแต่ละคน ทำให้เราได้สมมติฐานครบถ้วน เช่น ถ้าเราทำ Email Campaign ยื่นข้อเสนอส่งสินค้าฟรีทุกสุดสัปดาห์ ก็สามารถลดอัตราคนที่ Add to Cart แล้วไม่กดจ่ายเงินก็ได้
4. หาทางแก้ไข
ปัจจัยอะไรที่เราสงสัยและต้องพิสูจน์ว่าที่เราคิดหาคำตอบมาทั้งหมด เราคิดถูกหรือเปล่า? เช่น ลองทำแคมเปญการตลาดไปตามพฤติกรรมที่ลูกค้าเคยทำก่อนหน้านี้ (เช่นเคยกด Add to Cart ของชิ้นหนึ่ง แต่ไม่ซื้อ) และลองเขียนคำโฆษณาสำหรับของชิ้นนั้น เจาะจงไปที่คนที่ไม่ได้ซื้อแถมส่งฟรี แล้วลองดูว่าจะช่วยให้ลูกค้ากดจ่ายเงินมากขึ้นหรือไม่
5. เทียบผลลัพธ์กับสมมติฐาน
ว่าผลลัพธ์ยืนยันคำตอบที่เราและทีมคิดได้หรือเปล่า? หรือหักล้างคำตอบที่คิดได้? มีอะไรผิดปรกติ เช่นถ้าแคมเปญที่ว่าช่วยให้คนซื้อของมากขึ้น Conversion Rate มากขึ้น ก็อาจจะยืนยันคำตอบว่าค่าส่งของเราอาจจะแพงไปก็ได้
คำที่ใช้พูดติดปากเวลาพูดถึง Personalization
- A/B Testing: เปรียบเทียบประสบการณ์การใช้งานเพื่อดูว่าแบบไหนได้ผลมากกว่ากัน
- Headline Testing: จั่วหัวแบบไหน ทำให้ลูกค้าลงมือทำในสิ่งที่เราอยากให้ทำมากกว่ากัน
- User Flow: ลูกค้าต้องทำอะไรบ้างก่อนหลังเพื่อ “Get Jobs Done” บนเว็บฯและมือถือ
- Natural Language Processing (NLP): มันคือ Machine Learning ที่เรียนรู้และวิเคราะห์คำหรือภาษาต่างๆเพื่อหาแนวคอนเทนต์ที่ลูกค้าหรือ User ชอบ
- Multi-Armed Bandit: A/B Testing แบบหนึ่งที่มี Machine Learning มาช่วยเพื่อดึง traffic หรือจำนวนคนเข้าชมให้มากที่สุดในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน
- Recommendations: แนะนำสินค้าหรือคอนเทนต์จากข้อมูลดิจิทัลที่ถูกอัลกอริธึ่มกำหนดไว้
- Social Proof: สินค้าที่เป็นที่นิยมในหมู่คนจำนวนมาก สามารถใช้ทำการตลาดเพื่อเพิ่มยอดขายได้
- Conversion-Rate Optimization: วิธีเพื่มอัตราการซื้อขายในเว็บฯและแอปฯ
แหล่งอ้างอิง: Personalization from A to Z by Optimizely
