4 Thách Thức & Giải Pháp Công Nghệ Cá Nhân Hóa Giúp Doanh Nghiệp “Mở Khóa” Tăng Trưởng

Theo dự đoán của McKinsey Global Institute, hoạt động cá nhân hóa có tiềm năng tạo ra tổng giá trị từ 1,7-3 ngàn tỷ USD, trong đó ngành Ngân hàng chiếm 200-450 tỷ USD, ngành Bảo hiểm chiếm 250 - 600 tỷ USD còn Bán lẻ chiếm tỷ trọng cao nhất 450-800 tỷ USD.

Để cá nhân hóa thành công trên quy mô lớn, doanh nghiệp cần làm chủ 4 khía cạnh bao gồm Dữ liệu (Data), Quyết định (Decisioning), Thiết kế nội dung (Design) và Phân bổ nội dung (Distribution).

1-Dữ liệu

Thay vì nằm trong các “kho chứa” (silos) thường do bộ phận IT quản lý, dữ liệu cần luôn trong trạng thái sẵn sàng để các bộ phận liên quan sử dụng theo thời gian thực, hỗ trợ các hoạt động tương tác với khách hàng trên đa kênh. Điều này đòi hỏi sử dụng kết hợp 3 hệ thống bao gồm Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer-data platform - CDP), Nền tảng quản lý dữ liệu (Data-management platform - DMP) và Nền tảng hỗ trợ xác thực định danh khách hàng (Identity-resolution platform), cũng như khả năng phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận IT và Marketing để có cách thức sử dụng dữ liệu tối ưu nhất.

Các bước quan trọng cần có trong kế hoạch triển khai nhằm tối ưu sức mạnh của dữ liệu bao gồm việc lập danh sách chi tiết các trường hợp sử dụng dữ liệu và các điều kiện cần thiết để kích hoạt, xác định cách thức và nơi dữ liệu sẽ được kết hợp, sử dụng nền tảng công nghệ marketing (martech) ứng dụng dữ liệu đó và phát triển hệ thống quản trị dữ liệu của tổ chức.

2-Quyết định

Để đảm bảo trải nghiệm đồng nhất, đội ngũ cần xây dựng bộ mô hình phân tích tập trung (centralized analytic models) trong CDP để chấm điểm thiên hướng theo từng cá nhân người dùng, cho phép doanh nghiệp dự đoán và đề xuất các hoạt động phù hợp nhất cho khách hàng. Các hệ thống ra quyết định (decisioning engine) sẽ đảm bảo trải nghiệm đồng nhất và tối ưu các quyết định với sự hỗ trợ của các công nghệ Máy học (Machine learning - ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI).

Hệ thống ra quyết định cần duy trì sự cân bằng của một loạt yếu tố marketing hấp dẫn nhằm đảm bảo các chương trình ưu đãi và trải nghiệm không xung đột hoặc thiếu nhất quán. ML và AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu các quyết định và tìm kiếm thêm các khuôn mẫu (patterns) chưa từng được phát hiện trước đó theo các mô hình tĩnh không dựa theo dữ liệu thời gian thực.

Hiếm có một nền tảng đơn lẻ nào có thể đảm nhiệm hoàn toàn vai trò của một hệ thống ra quyết định trung tâm. Điều này dẫn đến việc một số tổ chức quyết định xây dựng hệ thống riêng. Việc này tiềm ẩn nguy cơ tạo ra nhiều "món nợ kỹ thuật" (technical debt) làm cho hệ thống của doanh nghiệp bị trì trệ.

Phòng ban marketing cần phối hợp với bộ phận công nghệ để phát triển một hướng giải pháp tổng thể, đảm bảo sự cân bằng giữa những hệ thống cần xây dựng và những gì nên mua sẵn. Cần lưu ý rằng luôn có sự đánh đổi giữa việc có được kết quả nhanh chóng và xây dựng lợi thế trong dài hạn.

Đọc thêm: Xây dựng sản phẩm số: Tự làm, tìm đối tác hay thuê đơn vị gia công?

3-Thiết kế

Cá nhân hóa ở quy mô lớn tạo ra vô vàn cách tiếp cận đến từng cá nhân khách hàng, đòi hỏi khối lượng nội dung thiết kế “khủng”. Vì vậy đội ngũ cần tạo ra các nội dung theo dạng mô-đun phù hợp để phối hợp và “lắp ráp” linh hoạt vào các phom mẫu (templates) có sẵn phục vụ cho nhiều hình thức truyền thông đa dạng đến khách hàng.

Cụ thể, doanh nghiệp cần chuyển đổi từ quy trình thiết kế, sản xuất nội dung truyền thống (hầu hết tạo ra các "bespoke content" - nội dung độc nhất, riêng rẽ theo từng ngữ cảnh, yêu cầu cụ thể) sang việc vận hành một "công xưởng nội dung (content factory). Các nội dung như video, emails, banner, hình ảnh, văn bản, thành phần web/app và cả các yếu tố phục vụ hoạt động trên các kênh truyền thống (non-digital channels) cần được chia nhỏ để dễ dàng "phối trộn" và đưa vào các mẫu (templates) để thử nghiệm.

Các mô-đun này cần được gắn thẻ (tagged) cũng như phân loại và lưu trữ trong "thư viện số" (Digital Asset Management - DAM), giúp cho các hệ thống ra quyết định có thể thử nghiệm nhiều biến thể nội dung khác nhau nhằm tìm ra các phiên bản hiệu quả nhất.

4-Phân bổ

Để mang lại trải nghiệm người dùng cá nhân hóa hoàn chỉnh, đội ngũ cần kết nối dữ liệu, hệ thống ra quyết định và các nội dung thiết kế vào các nền tảng cung cấp trải nghiệm đến người dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể phản ứng tức thời với các yêu cầu từ khách hàng cũng như khai thác các cơ hội tiềm năng tăng trưởng.

Khai thác tiềm năng của hoạt động cá nhân hóa đặt ra vô vàn thách thức đòi hỏi doanh nghiệp ứng dụng công nghệ, cũng như đội ngũ làm sản phẩm chất lượng. Liên hệ GEEK Up nếu doanh nghiệp bạn đang tìm đối tác đáng tin cậy cung cấp giải pháp toàn diện mang lại trải nghiệm tối ưu cho người dùng.