สรุปเฟรมเวิร์ก ‘Optimal Experience’ วิธีสร้างประสบการณ์ลูกค้า 5 เลเวล จากงาน Immersive Marketing in Action

เมื่อวันที่ 9 เมษายน ที่ผ่านมา มีงานด้านการตลาดน่าสนใจ คืองาน Immersive Marketing In Action

ในงานเน้นพูดคุยเกี่ยวกับเทรนด์ Immersive Marketing 

หรือการตลาดที่ผ่านการผสานโลกจริงและโลกเสมือน โดยอาศัย AI และเทคโนโลยีต่าง ๆ มาสร้างประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ และประทับใจที่สุดให้กับลูกค้า

งานนี้มีหลายเรื่องน่าสนใจ ซึ่งหนึ่งในนั้นคือพาร์ตของ คุณสโรจ เลาหศิริ เจ้าของเพจ สโรจขบคิด การตลาด

ที่มาพูดถึงเรื่อง ‘Optimal Experience’ ที่อธิบายประสบการณ์ลูกค้า 5 เลเวล

รายละเอียดของ Optimal Experience เป็นอย่างไร ?

BrandCase สรุปให้ และขออธิบายส่วนเสริมเพิ่มเติมจากเนื้อหาภายในงาน ให้เข้าใจง่าย ๆ

- เลเวลที่ 1: Initial Stage - One To All  

เลเวลนี้เป็นจุดเริ่มต้นของทั้งหมดและถือว่าสำคัญมาก

เพราะการที่จะเริ่มทำธุรกิจนั้น จำเป็นต้องมีข้อมูลต่าง ๆ เพื่อจะช่วยให้เราสามารถพัฒนาธุรกิจของเราได้อย่างก้าวกระโดด

เพราะฉะนั้นเรื่องที่ต้องทำในเลเวลนี้ คือ ‘Basic Data Collection’ หรือการรวบรวมข้อมูลลูกค้าให้ได้ เช่น มีระบบ มีฟอร์มเก็บข้อมูลลูกค้าอย่างจริงจัง

เพื่อให้เอาข้อมูลตรงนั้น มาทำความเข้าใจว่าลูกค้าในภาพรวมของเราเป็นอย่างไร

- เลเวลที่ 2: Segment Stage - One To Many 

เลเวลนี้เป็นขั้นที่ต้องพยายามจัดลูกค้าเป็นกลุ่ม ๆ ที่มีความสนใจเหมือน ๆ กัน

ซึ่งปัญหาคือ หลายแบรนด์หลายธุรกิจจะยึดติดกับการตั้งกฎหรือเงื่อนไขต่าง ๆ ที่ไม่ค่อยยืดหยุ่น

เช่น ถ้าเป็นลูกค้าผู้หญิงจะเสนอโปรโมชันสำหรับผู้หญิง หรือถ้าเป็นลูกค้าผู้ชายก็จะเสนอโปรโมชันสำหรับผู้ชาย 

ซึ่งจริง ๆ แล้วในบางเรื่อง ลูกค้าไม่ว่าเพศไหน อาจมีความชอบไม่ต่างกัน 

ตรงนี้แบรนด์ต้องวิเคราะห์ว่าสินค้าหรือบริการเราจัดกลุ่มด้วยเรื่องนั้น ๆ เช่น เรื่องเพศ เหมาะสมหรือไม่ และจัด Segment ลูกค้าให้ไม่แคบจนเกินไป

เมื่อได้ Segment หรือกลุ่มลูกค้าที่เหมาะกับแบรนด์แล้ว ก็เอามาตั้งเป็น Rule-based หรือกฎเกณฑ์ต่อไปว่า จะมีการตลาดกับกลุ่มที่ต่างกันอย่างไรต่อไป

- เลเวลที่ 3: Persona Stage - One To Some 

เลเวลนี้จะเริ่มศึกษาพฤติกรรมลูกค้าที่สอดคล้องกัน ว่ามีรูปแบบการซื้อที่ชัดเจนอย่างไร 

เช่น เข้ามาใช้บริการวันไหน ชอบซื้ออะไร ซื้อมากหรือซื้อน้อย 

กลยุทธ์ที่ทำในเลเวลนี้คือการ Behavior Pattern & Customer Similarities หรือการศึกษารูปแบบพฤติกรรมของและจับออกมาเป็นกลุ่ม 

ซึ่งในมุมการตลาด ก็มีหลาย ๆ เฟรมเวิร์กในการจัดกลุ่มลูกค้า

ยกตัวอย่างเช่น การจัดกลุ่มลูกค้า 11 ประเภท ตามหลัก RFM Model ที่เป็นจัดกลุ่มลูกค้าจาก 3 แกนหลัก คือ 1.Recency คือ การซื้อครั้งล่าสุด, 2.Frequency คือ ความถี่ในการซื้อ, 3.Monetary คือ กำลังการซื้อต่อครั้ง

- เลเวลที่ 4: Microsegment Stage - One To Few

ในขั้นนี้จะเริ่มมีการนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ฐานข้อมูลใหญ่ ๆ หรือ Big Data โดยจะไม่ได้แค่จัดกลุ่มลูกค้าเท่านั้น แต่จะจัดกลุ่มและ ‘คาดการณ์พฤติกรรม’ ของลูกค้าในอนาคตด้วย 

โดยทำแบบนี้เพื่อป้องกันการเสียฐานลูกค้าของเราไป 

เช่น ค่ายมือถือ จะคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าจากฐานข้อมูลการใช้งานออกมา ว่าลูกค้าที่ใช้งานแบบไหน ที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ

แล้วมาวิเคราะห์ว่า เพราะอะไรลูกค้าถึงยกเลิก และข้อเสนอแบบไหนที่จะดึงลูกค้าไว้ได้ เพื่อจะให้เตรียมข้อเสนอต่าง ๆ ไว้รองรับในกรณีที่ลูกค้ายกเลิก 

กลยุทธ์ในเลเวลนี้ เรียกว่าต้องทำ Behavior Predictions หรือเน้นการคาดการณ์ พยากรณ์พฤติกรรมลูกค้า จากข้อมูลที่มีให้ได้

- เลเวลที่ 5: Hyper-Personalization - One To One 

ในขั้นนี้จะเป็นเป้าหมายสูงสุดเพื่อสร้างประสบการณ์ที่สมบูรณ์แบบให้กับลูกค้า 

โดยหัวใจคือ การปรับแต่ง สร้างประสบการณ์ของลูกค้าให้เหมาะกับความต้องการและความสนใจของแต่ละคน หรือที่เรียกว่าการ Personalize

ซึ่งการจะสร้างประสบการณ์นี้ได้ ต้องพึ่งการเครื่องมือขั้นสูงอย่าง AI มาช่วยเยอะ

ยกตัวอย่างให้เห็นภาพเช่น Facebook, Netflix, Amazon ที่พัฒนา AI ของตัวเองมาปรับแต่ง นำเสนอหน้าแรกของแพลตฟอร์ม ให้ตรงใจลูกค้าแต่ละคนมากที่สุด

ซึ่งขั้นนี้จะเห็นว่า เคสที่ชัดเจนว่าทำกันแล้ว คือบริษัทใหญ่ ๆ 

แต่จากการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทรนด์ AI และวงการ MarTech (Marketing Technology) สมัยนี้ ก็พอจะเห็นว่า 

เริ่มทำให้เกิดเครื่องมือต่าง ๆ ที่ช่วยธุรกิจทั่วไป เข้าถึงการนำเอา AI มาใช้เพื่อเสริมสร้างประสบการณ์ระดับส่วนบุคคล ได้มากขึ้นเรื่อย ๆ แล้ว..

References

-งาน Immersive Marketing In Action