Siêu cá nhân hóa: 4 ví dụ về việc các nhà bán lẻ làm đúng

Đã qua rồi cái thời bạn chỉ có thể phân khúc khách hàng của mình thành một nhóm và tạo các chiến dịch tiếp thị chung chung. Các kỹ thuật tiếp thị đại chúng đã ra đời.

Thay vào đó, khách hàng bán lẻ mong đợi thông tin liên lạc được cá nhân hóa và các sản phẩm phù hợp với sở thích cá nhân của họ. Nhưng cá nhân hóa cần phải vượt ra ngoài các chiến thuật cơ bản như gọi khách hàng bằng tên của họ trong email. Một nghiên cứu năm 2017 cho thấy chỉ 22% người mua sắm hài lòng với mức độ cá nhân hóa hiện tại của các thương hiệu – có nghĩa là nhiều thương hiệu không truyền cảm hứng cho khách hàng mua hàng thông qua cá nhân hóa.

Để tăng cường nỗ lực của họ, siêu cá nhân hóa là một cách các nhà bán lẻ kết nối với khách hàng và đưa cá nhân hóa lên một cấp độ khác.

Hyper-Personalization là gì?

Hình ảnh: Capgemini

Siêu cá nhân hóa kết hợp dữ liệu hành vi và thời gian thực mà một thương hiệu có thể trích xuất từ khách hàng của mình. Ví dụ: một người mua sắm duyệt qua một trang web về đồ dùng làm sạch và đồng thời trang web đề xuất các sản phẩm tương tự dựa trên lịch sử tìm kiếm cụ thể của họ.

Quá trình này đòi hỏi một thương hiệu phải có hiểu biết sâu sắc về sản phẩm của chính mình và khách hàng sau đó đưa ra chiến lược tiếp thị tùy chỉnh.

Các thương hiệu cũng cần phải tìm ra công nghệ và cơ sở hạ tầng phù hợp để hỗ trợ các kỹ thuật siêu cá nhân hóa đó. Điều này có thể bao gồm việc triển khai các tùy chọn đa kênh lưu trữ thông tin khách hàng trên tất cả các kênh trực tuyến và ngoại tuyến của bạn. Điều này cho phép người mua sắm có trải nghiệm mua sắm liền mạch, bất kể họ đang mua sắm trực tuyến hay trực tiếp.

Cho dù bạn chọn cách tiếp cận nào, thì việc triển khai các kỹ thuật siêu cá nhân hóa là con đường của tương lai khi ngày càng có nhiều công ty lựa chọn các phương pháp truyền thống và chuyển sang các phương pháp siêu cá nhân hóa.

Nhà bán lẻ Làm đúng

Theo một nghiên cứu của Salesforce, 51% người tiêu dùng kỳ vọng rằng các công ty sẽ dự đoán nhu cầu của họ và đưa ra các đề xuất phù hợp trước khi họ liên hệ – tất cả vào năm 2020.

Khi lĩnh vực tiếp thị 1-1 này tiếp tục phát triển, nó trở nên ít tập trung vào sản phẩm hơn và tập trung vào khách hàng hơn khi nhiều người mua sắm mong đợi sự tương tác dựa trên nhu cầu và sở thích riêng của họ. Một báo cáo từ Epsilon cho thấy 80% người mua sắm có nhiều khả năng mua hàng từ một thương hiệu cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa.

Do đó, các doanh nghiệp cần phải thay đổi các kỹ thuật tiếp thị của họ để bắt kịp với bối cảnh cá nhân hóa đang thay đổi. Dưới đây là danh sách chúng tôi đã tổng hợp lại một số thương hiệu yêu thích của chúng tôi đang hoạt động siêu cá nhân hóa tốt.

Stitch Fix

Stitch Fix là một nhà bán lẻ trực tuyến cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào các nhà tạo mẫu cá nhân, những người giúp họ tìm thấy quần áo dựa trên sở thích của họ. Những phần được lựa chọn bằng tay sẽ được chuyển đến tận nhà của họ và khách hàng sẽ giữ những gì họ muốn và gửi lại phần còn lại. Với tùy chọn thực hiện việc này tự động hoặc theo yêu cầu, khách hàng có thể mua những gì phù hợp nhất với túi tiền và tủ quần áo của họ.

Điều làm cho nền tảng này trở nên hấp dẫn là quá trình cá nhân hóa. Stitch Fix hỏi khách hàng một loạt câu hỏi để đánh giá phong cách của họ và một tay nhà tạo mẫu chọn năm món đồ cho người mua sắm. Các mặt hàng được gửi đến nhà khách hàng, nơi họ có thể thử mọi thứ và chỉ trả tiền cho những mặt hàng mà họ muốn giữ lại.

Nhưng đây là chìa khóa cho việc cung cấp của Stitch Fix: Vì khách hàng không trả tiền cho bất kỳ mặt hàng nào ngoại trừ những mặt hàng họ giữ lại, nhà tạo mẫu có thể sử dụng thông tin này để hiểu rõ hơn về sở thích của khách hàng và cải thiện các đề xuất theo thời gian. Stitch Fix nhấn mạnh tầm quan trọng của phản hồi, ngay cả đối với những mặt hàng mà khách hàng giữ lại mặt hàng, để dữ liệu này có thể tiếp tục thông báo cho công ty về những gì hiệu quả và những gì không. Tất cả những điều này được thực hiện với nỗ lực thấp của khách hàng và họ được hưởng lợi từ trải nghiệm hoàn toàn được cá nhân hóa, đơn giản và hiệu quả.

Vì vậy, bằng cách tạo ra một mô hình kinh doanh hỏi người mua sắm về sở thích của họ và lựa chọn sản phẩm phù hợp với họ, một thương hiệu có thể xây dựng trải nghiệm siêu cá nhân hóa theo thời gian – điều này xây dựng lòng trung thành của khách hàng.

Tải xuống miễn phí: Từ lần nhấp đến khách hàng: Cách đo lường thành công tiếp thị của cửa hàng bán lẻ của bạn

Mỗi chiến dịch tiếp thị là một khoản đầu tư thời gian, sức lực và tiền bạc của bạn. Bạn có bao giờ tự hỏi liệu nỗ lực của mình có xứng đáng không? Đọc hướng dẫn này và xây dựng một khuôn khổ để lập kế hoạch, theo dõi và đo lường mức độ thành công của các chiến dịch tiếp thị bán lẻ.

Amazon

Amazon có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực cá nhân hóa, nhưng với kho hàng lớn và các tùy chọn thành viên khác nhau, Amazon đã tận dụng tối đa cách người mua hàng tương tác với trang web của mình.

Ví dụ: Một khách hàng tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu của họ để tìm một cặp tai nghe và khi họ nhấp vào sản phẩm, giao diện sẽ tự động nhận dạng tìm kiếm và phần “Thường xuyên mua cùng nhau” sẽ xuất hiện trên trang.

Amazon cũng tạo trang chủ được cá nhân hóa cho từng khách hàng của mình dựa trên các yếu tố như thói quen mua sắm lịch sử, danh sách yêu thích và giỏ hàng của họ. Dự đoán nhu cầu của khách hàng giúp dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm và khám phá các sản phẩm mới.

Để làm điều này, Amazon sử dụng phân tích dự đoán để thu thập dữ liệu này. Công ty sử dụng cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực để hiểu sâu sắc về khách hàng của mình, do đó tăng sự hài lòng của khách hàng với các kỹ thuật tiếp thị siêu cá nhân hóa.

Ngoài ra, gã khổng lồ thương mại điện tử cung cấp các tùy chọn như thanh toán bằng một cú nhấp chuột, nơi khách hàng có thể nhanh chóng thanh toán chỉ bằng một lần chạm nút bằng cách sử dụng thông tin giao hàng và thanh toán của khách hàng được lưu trữ.

Sự đầu tư lớn của Amazon vào việc tìm hiểu kỹ lưỡng khách hàng của mình và làm cho quá trình mua sắm trở nên liền mạch và nhanh chóng là điều khiến nhiều khách hàng quay trở lại. Và để bất kỳ nhà bán lẻ nào thực sự hiểu và tiếp thị tốt cho người mua sắm, đầu tư vào các phương pháp thu thập dữ liệu là chìa khóa để thu thập và giữ chân khách hàng cũng như cá nhân hóa tạo nên tiếng vang.

ĐỌC THÊM: Tìm hiểu cách tận dụng dữ liệu từ hệ thống điểm bán hàng của bạn để tạo ra nhiều doanh thu hơn.

Quan tâm

Care / of hiểu nhu cầu cá nhân hóa của khách hàng và tạo ra toàn bộ thương hiệu khơi dậy khái niệm này. Được thành lập vào năm 2016, Care / of gửi đến khách hàng một hộp vitamin hàng ngày xách tay được làm từ các thành phần chất lượng.

Khách hàng trả lời một loạt câu hỏi về lối sống và mục tiêu của họ và sau khi hoàn thành, họ sẽ được cung cấp khuyến nghị cá nhân về vitamin hàng ngày và các chất bổ sung hòa tan trong nước. Chăm sóc / cung cấp thông tin chuyên sâu về lý do đằng sau các khuyến nghị của họ và khách hàng cũng có thể thay đổi số lượng hoặc loại vitamin và chất bổ sung mà họ nhận được.

Mức độ cá nhân hóa này hấp dẫn đối với khách hàng vì Care / of đã thực hiện một quy trình có thể tẻ nhạt và đơn giản hóa nó để phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Và với mỗi lần tương tác với khách hàng, thương hiệu sẽ có được những hiểu biết sâu sắc về cách cải thiện sản phẩm và các kỹ thuật tiếp thị được nhắm mục tiêu.

Loại dịch vụ dựa trên đăng ký này đang trở nên phổ biến và cung cấp cho các thương hiệu quyền truy cập vào dữ liệu người dùng khi khách hàng đăng ký. Sau đó, bạn có thể sắp xếp các đề xuất để phù hợp với nhu cầu của khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện tại, đồng thời dựa trên tương tác của họ với sản phẩm của bạn, bạn có thể thực hiện các chỉnh sửa và đề xuất để phù hợp hơn với nhu cầu của họ.

ĐỌC THÊM: Mua sắm dựa trên đăng ký làm móng với những ví dụ này về các nhà bán lẻ đang làm tốt.

Starbucks

Starbucks từ lâu đã cho phép khách hàng cá nhân hóa menu sản phẩm của mình. Nhưng để tiến thêm một bước nữa, Starbucks đã áp dụng công cụ cá nhân hóa thời gian thực để tạo ra các ưu đãi cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên hành vi và sở thích trước đây của họ. Thương hiệu chủ yếu lấy dữ liệu này từ ứng dụng khách hàng thân thiết của họ, được giới thiệu vào năm 2011. Dữ liệu này giúp thương hiệu hiểu nhu cầu và thói quen của từng khách hàng và với kiến thức này, Starbucks sẽ gửi cho khách hàng những email được cá nhân hóa với các giao dịch và thông tin cập nhật liên quan đến họ .

Mọi người sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của họ qua ứng dụng vì họ biết rằng việc sử dụng liên tục trực tiếp dẫn đến phần thưởng hấp dẫn cho khách hàng và nhiều dữ liệu hơn cho Starbucks. Tình huống đôi bên cùng có lợi này là kết quả trực tiếp của chất lượng sản phẩm của công ty và nhận ra những gì khách hàng muốn.

Vì vậy, tạo chương trình khách hàng thân thiết là một cách tuyệt vời để không chỉ thưởng cho khách hàng của bạn mà còn để hiểu cách họ tương tác với sản phẩm của bạn, sau đó sử dụng dữ liệu này để tạo các chiến dịch tiếp thị siêu cá nhân hóa nhằm cung cấp cho khách hàng nhiều hơn những gì họ muốn.

ĐỌC THÊM: Tìm hiểu cách tạo chương trình khách hàng thân thiết bán lẻ phù hợp với khách hàng của bạn.

Tiến lên phía trước với tính năng siêu cá nhân hóa

Các thương hiệu bán lẻ được hưởng lợi từ sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng và thói quen mua sắm của họ. Và với việc ngày càng nhiều người mua sắm tìm kiếm các nhà bán lẻ để dự đoán nhu cầu của họ, đây là lúc để đầu tư vào các công nghệ cho phép bạn truy cập thông tin đó và sử dụng nó để xây dựng các sản phẩm đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Mặc dù tất cả chúng ta đã thấy các ví dụ về cá nhân hóa trong bán lẻ, nhưng công nghệ và kỹ thuật sáng tạo đang cho phép các thương hiệu đưa chiến thuật này lên một tầm cao mới. Khi khách hàng ngày càng mong đợi trải nghiệm phù hợp và cung cấp sản phẩm được quản lý cao, siêu cá nhân hóa không còn là xu hướng mà các nhà bán lẻ nhỏ hơn có thể bỏ qua. Nhưng các công nghệ mới hơn và sự xuất hiện của Dữ liệu lớn đã giúp việc phân phối sản phẩm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết và trải nghiệm thu hút khách hàng quay lại nhiều hơn.

Danh Mục Sản Phẩm

Siêu cá nhân hóa: 4 ví dụ về việc các nhà bán lẻ làm đúng

Hyper-Personalization là gì?