Personalization อาวุธสำคัญการตลาดยุคนี้ : [ พื้นฐาน MarTech EP.07 ]

ในยุคที่ผู้บริโภคถูกล้อมรอบไปด้วยข้อมูล โฆษณา และคอนเทนต์มากมายทุกวัน การทำการตลาดแบบหว่านแหเหมือนในอดีตแทบจะไม่ได้ผลอีกต่อไปแล้ว ผู้บริโภคยุคใหม่ไม่ได้อยากเห็น “ทุกสิ่ง” ที่นักการตลาดส่งมา แต่พวกเขาอยากเห็น “สิ่งที่เกี่ยวข้องกับตัวเองจริงๆ” เท่านั้น

นี่จึงเป็นที่มาของ personalization หรือ “การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคล”  เช่นระบบที่เลือกยิงโฆษณาที่ตรงกับสิ่งที่คุณกำลังสนใจ หรือการที่คุณได้รับอีเมลแจ้งโปรโมชั่นสำหรับสินค้าที่คุณเพิ่งดูไปเมื่อวาน ซึ่งก็คือตัวอย่างของ “personalization” หรือ “การตลาดแบบรู้ใจ”

Personalization คืออะไร?

personalization ในเชิงการตลาด หมายถึงการปรับแต่งประสบการณ์ ข้อความ เนื้อหา หรือข้อเสนอ ให้เหมาะสมกับผู้บริโภคแต่ละคน โดยอิงจากข้อมูล

ตัวอย่างข้อมูลก็เช่นพฤติกรรมการซื้อที่ผ่านมา, ประวัติการค้นหา, ความสนใจ, ตำแหน่งที่ตั้ง, เวลาที่ลูกค้าใช้กับแต่ละหน้า, ฯลฯ

จากนั้นระบบก็จะวิเคราะห์ แยกแยะลูกค้าหรือกลุ่มเป้าหมาย ด้วยเงื่อนไขที่ละเอียดถึงระดับบุคคลได้  เพื่อที่จะ “ไม่ส่งข้อความแบบเดียวกันให้ทุกคน” แต่ “ส่งสิ่งที่ใช่ให้คนที่ใช่ ในเวลาที่ใช่”

เป้าหมายของการทำ “Personalization”

• เพิ่มยอดขายและ Conversion Rate: เมื่อลูกค้าได้รับข้อเสนอที่ตรงใจและตรงกับความต้องการของพวกเขา โอกาสในการตัดสินใจซื้อก็จะเพิ่มสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
  
  
• สร้างความภักดีต่อแบรนด์: ลูกค้าจะรู้สึกว่าแบรนด์ให้ความสำคัญกับพวกเขาเป็นพิเศษ ไม่ใช่แค่ลูกค้าคนหนึ่งในหลายล้านคน ความรู้สึกนี้จะช่วยสร้างความภักดีและทำให้พวกเขากลับมาซื้อซ้ำในอนาคต
  
  
• ลดต้นทุนทางการตลาด: การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคลมีความแม่นยำสูงกว่าการโฆษณาแบบทั่วไป ทำให้เงินทุกบาททุกสตางค์ที่ใช้ไปกับการตลาดเกิดผลลัพธ์สูงสุด และช่วยลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น
  
  
• เพิ่ม Engagement: เมื่อเนื้อหาที่นำเสนอมีความเกี่ยวข้องและน่าสนใจสำหรับลูกค้า แต่ละคนจะใช้เวลาอยู่กับแบรนด์นานขึ้น ไม่ว่าจะเป็นบนเว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย หรือแอปพลิเคชัน
  
  
• สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน: ในตลาดที่มีคู่แข่งจำนวนมาก แบรนด์ที่สามารถมอบประสบการณ์แบบ Personalized ที่เหนือกว่าจะสามารถดึงดูดและรักษาลูกค้าไว้ได้ดีกว่า

หัวใจสำคัญของ Personalization คือ “ข้อมูล”

การตลาดแบบ Personalization จะเกิดขึ้นไม่ได้เลยหากขาดข้อมูลที่ถูกต้องและครอบคลุม ซึ่งสามารถรวบรวมได้จากหลายแหล่ง เช่น

• ข้อมูลประชากรศาสตร์: อายุ, เพศ, สถานที่อยู่อาศัย, รายได้
• ข้อมูลพฤติกรรม: หน้าเพจที่เข้าชม, สินค้าที่กดดู, สิ่งที่กดไลก์บนโซเชียลมีเดีย, การใช้จ่ายในแอปพลิเคชัน
• ข้อมูลเชิงปฏิสัมพันธ์: ประวัติการซื้อ, รีวิวที่เขียน, การตอบคำถาม, ประวัติการติดต่อกับฝ่ายบริการลูกค้า
• ข้อมูลความสนใจ: สิ่งที่ติดตาม, หัวข้อที่สนใจ, คำค้นหาที่ใช้

เมื่อมีข้อมูลเหล่านี้แล้ว นักการตลาดจะนำมาวิเคราะห์และจัดกลุ่มลูกค้า (customer segmentation) เพื่อสร้าง “โปรไฟล์ลูกค้า” (customer profile) ที่ชัดเจนและนำไปใช้ในการสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงจุด

     นั่นก็คือเปลี่ยนจาก “การสื่อสารกับคนจำนวนมาก” ไปสู่ “การพูดคุยกับคนคนเดียว” ซึ่งช่วยสร้างความรู้สึกพิเศษและเพิ่มความผูกพันระหว่างแบรนด์กับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง Personalization ในโลกออนไลน์

Netflix และ Spotify

เมื่อเปิด Netflix หรือ Spotify สิ่งแรกที่เราเห็นคือ “Recommendation” หรือคำแนะนำหนังหรือเพลงที่คัดมาเพื่อเราโดยเฉพาะ ซึ่งแต่ละคนก้จะเห็นแตกต่างกันไปตามรสนิยมที่ระบบสะสมข้อมูลมา

Lazada, Shopee, และแพลตฟอร์มอื่นๆ

เมื่อเปิดแอปหรือเว็บเหล่านี้ สินค้าที่เห็นบนหน้าแรกของแต่ละคนจะไม่เหมือนกันเลย เพราะระบบเรียนรู้ว่าคุณเคยค้นหาอะไร ซื้ออะไรบ่อย แล้วปรับการแสดงผลให้ตรงใจ

แอปสมาชิกร้านค้าแบรนด์ดังๆระดับโลก

ร้านค้าเครือข่ายยักษ์ใหญ่หลายแบรนด์มีแอป ที่บันทึกความชอบและพฤติกรรมการซื้อของสมาชิกไว้ เพื่อส่งโปรโมชั่นเฉพาะไปให้ หรือส่งบัตรลดวันเกิดไปให้ ฯลฯ

เว็บไซต์จองโรงแรม

มักจะแสดงรีวิว โรงแรม หรือโปรโมชันที่สอดคล้องกับพฤติกรรมการค้นหาของคุณ เช่น ถ้าหาโรงแรมในโอซาก้า ก็จะส่งอีเมลแจ้งโปรโอซาก้าโดยเฉพาะ

ตัวอย่าง Personalization ในโลกออฟไลน์

แม้จะฟังดูเหมือนเป็นเรื่องของโลกออนไลน์เท่านั้น แต่ Personalization ก็ถูกนำมาใช้ในร้านค้าปลีกแบบออฟไลน์ด้วย เช่น …

1. ระบบบัตรสมาชิก  หรือโปรแกรมสะสมแต้ม

เช่นห้างค้าปลีกยักษ์ใหญ่ที่มีระบบบัตรสมาชิกที่ลูกค้าสามารถสมัครได้ฟรี และทุกครั้งที่ลูกค้าซื้อสินค้า ข้อมูลการซื้อก็จะถูกบันทึกไว้ จากนั้นร้านค้าจะนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์เพื่อ…

• ส่งคูปองส่วนลดแบบเจาะจง: หากลูกค้าซื้อกาแฟสดเป็นประจำ ร้านค้าอาจจะส่งคูปองส่วนลดสำหรับกาแฟชนิดที่ลูกค้าชอบไปให้ทาง SMS หรืออีเมล
  
• จัดโปรโมชั่นเฉพาะกลุ่ม: หากร้านค้าพบว่ากลุ่มลูกค้าที่อายุ 50 ปีขึ้นไปมักจะซื้อผลิตภัณฑ์เสริมอาหารเพื่อสุขภาพ ก็จะส่งโปรโมชั่นสำหรับสินค้ากลุ่มนี้ไปให้พวกเขาโดยเฉพาะ
  
• แนะนำสินค้าใหม่ที่เกี่ยวข้อง: หากลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์บำรุงผิวหน้าเป็นประจำ พนักงานขายอาจจะแนะนำผลิตภัณฑ์บำรุงผิวชนิดใหม่ที่เพิ่งเข้ามาในร้านให้กับลูกค้าเมื่อพวกเขาเข้ามาในร้านอีกครั้ง

2. การจัดร้านค้าและการแสดงสินค้า (Store Layout and Merchandising)

การจัดวางสินค้าในร้านค้าก็สามารถเป็น personalized ได้เช่นกัน โดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกจากการขาย เพื่อมาจัดหมวดหมู่สินค้าตามความสนใจและพฤติกรรม เช่น จัดมุมขายน้ำดื่มไว้ใกล้กับทางเข้า หรือจัดแต่งหุ่นโชว์เสื้อผ้าให้ตรงกับเทรนด์การแต่งกายของลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย

3. พนักงานขายผู้เชี่ยวชาญ (Personal Shopper / Sales Associate)

การมีพนักงานขายที่รู้จักลูกค้าเป็นอย่างดีก็เป็นอีกรูปแบบหนึ่งของ personalization โดยการจดจำความชอบและรสนิยมของลูกค้าประจำ เพื่อแนะนำสินค้าใหม่ที่ตรงกับรสนิยมของลูกค้าได้ทันที และแจ้งให้ลูกค้าทราบได้ก่อนใคร

หรือร้านค้าบางแห่งอาจบันทึกวันเกิดของลูกค้าไว้ และส่งของขวัญเล็กๆ น้อยๆ หรือข้อเสนอพิเศษไปให้ในวันเกิด เพื่อสร้างความประทับใจและความสัมพันธ์ที่ดีในระยะยาว

ระดับของ Personalization

การทำ personalization ไม่ได้มีแค่แบบเดียว แต่มีหลายระดับ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของข้อมูลและกลยุทธ์ เช่น

• Basic Personalization เช่น การใส่ชื่อในอีเมล ( เช่น “Dear Somchai”) แม้จะเป็นวิธีง่ายๆ แต่ก็ยังสร้างความรู้สึกเป็นส่วนตัวได้มากกว่าอีเมลแบบ mass
  
  
• Segment-based Personalization แบ่งกลุ่มลูกค้าตามความสนใจ เช่น ลูกค้าที่ชอบเครื่องดื่มหวาน กับลูกค้าที่ชอบหวานน้อย แล้วทำคอนเทนต์ที่ต่างกัน
  
  
• Advanced Personalization ใช้ machine learning หรือ AI วิเคราะห์ข้อมูลแบบ real-time เพื่อแนะนำข้อเสนอเฉพาะบุคคล เช่น การโฆษณา dynamic ads ของ Facebook ที่แสดงสินค้าแตกต่างกันไปตามสิ่งที่ผู้ใช้แต่ละคนเคยดูในเว็บ

เส้นแบ่งบางๆ ระหว่างการตลาดรู้ใจและการล่วงล้ำความเป็นส่วนตัว

personalization มาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญ นั่นคือเรื่องของ “ความเป็นส่วนตัว” ของลูกค้า (Privacy) หากแบรนด์เก็บข้อมูลและนำมาใช้โดยไม่มีการขออนุญาตหรือโปร่งใสเพียงพอ อาจทำให้ลูกค้ารู้สึกไม่สบายใจและเสียความไว้วางใจได้

ดังนั้น นักการตลาดจึงต้องให้ความสำคัญและปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) อย่างเคร่งครัด รวมถึงสื่อสารให้ลูกค้าทราบอย่างชัดเจนว่าข้อมูลของพวกเขาจะถูกนำไปใช้เพื่อประโยชน์อะไร  การเคารพความเป็นส่วนตัวของลูกค้าจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดที่จะทำให้ Personalization ประสบความสำเร็จในระยะยาว

ความท้าทายของ Personalization

• การจัดการข้อมูล (Data Management) – ธุรกิจต้องเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งต้องใช้ทั้งเทคโนโลยีและบุคลากรที่มีทักษะ
• ความเป็นส่วนตัว (Privacy) – ลูกค้าหลายคนกังวลเรื่องข้อมูลส่วนบุคคล หากเก็บข้อมูลโดยไม่โปร่งใสหรือใช้เกินความจำเป็น อาจสร้างผลเสียต่อภาพลักษณ์แบรนด์
• ความซับซ้อนของระบบ – การสร้าง personalization แบบ real-time ต้องใช้ AI และ machine learning ซึ่งอาจใช้ต้นทุนสูง

อนาคตของ Personalization

ในอนาคต Personalization จะยิ่งสำคัญขึ้นเรื่อยๆ โดยมีเทคโนโลยีเข้ามาช่วย เช่น

• AI และ Machine Learning ที่จะช่วยคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการล่วงหน้า
• Chatbot อัจฉริยะ ที่สามารถพูดคุยและแนะนำสินค้าเฉพาะบุคคลได้
• Internet of Things (IoT) ที่ทำให้เครื่องใช้ต่างๆ เชื่อมโยงข้อมูลกับผู้ใช้ เช่น ตู้เย็นที่แจ้งเตือนว่าคุณชอบนมยี่ห้อไหน และกำลังจะหมด

สรุปแล้ว Personalization ได้เปลี่ยนโฉมหน้าการตลาดในยุคนี้ไปอย่างสิ้นเชิง มันคือการเปลี่ยนจากการขายสินค้าไปสู่การสร้างความสัมพันธ์ การเปลี่ยนจากการสื่อสารแบบหว่านแหไปสู่การพูดคุยแบบตัวต่อตัว ซึ่งจะช่วยให้แบรนด์ของคุณสามารถยืนหยัดและเติบโตได้อย่างแข็งแกร่งในตลาดที่มีการแข่งขันสูงเช่นในปัจจุบัน

[ ภาพประกอบจาก freepik.com ]

. : รู้จัก PAM Realtime CDP เครื่องมือสำหรับการ Personalization ที่ PAMs.ai : .

รู้จัก PAM ซอฟต์แวร์ระบบ CDP หัวใจของการตลาด Personalization

PAM เป็นแพลตฟอร์มไทย มีทีมงานบริการในไทย มีเครื่องมือหลากหลาย เช่น Personalized Automation เก็บและแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างละเอียด เพื่อส่งข้อความอัตโนมัติได้อย่างเหมาะสม ตรงกับความสนใจ พฤติกรรม หรือความต้องการของลูกค้าแต่ละราย ได้หลากหลายช่องทาง เช่น email, LINE, SMS, หรือ Notification

นอกจากนั้น PAM ยัง สามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มและระบบอื่นๆที่ธุรกิจใช้งานอยู่ เช่น E-commerce platform (Magento, Shopify, Lazada), CRM (Salesforce), ระบบ POS หลากหลาย, และช่องทางอื่นๆ

ตัวอย่างเช่นเครื่องมือช่วยส่งเมลต้อนรับอัตโนมัติเมื่อสมัครสมาชิก, ส่งข้อเสนอพิเศษเมื่อลูกค้ามีวันเกิด, หรือการแจ้งเตือนเมื่อสินค้าในตะกร้าถูกทิ้งไว้, ติดตามผลหลังการซื้อ. หรือการกระตุ้นลูกค้าที่เลิกใช้งาน, ฯลฯ

PAM ยังสามารถทำ “Trigger-based Automation” คือตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติโดยมีเงื่อนไข (triggers) เป็นตัวกระตุ้น เช่น เมื่อลูกค้าคลิกเว็บไซต์บางหน้า, ทำการซื้อ, หรือไม่ตอบสนองต่อข้อความที่ส่งไป ระบบจะตอบสนองด้วยการส่งข้อความที่เกี่ยวข้องในทันทีผ่านช่องทางที่เหมาะสม เช่น Email, LINE, SMS, Push Notification

ซึ่งทั้งหมดนี้ เป็นไปตามกฎหมายด้าน PDPA ในประเทศไทย ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการข้อมูลลูกค้าได้อย่างถูกต้องตามพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล