Cá nhân hóa 101

Trong quá trình tìm điểm khác biệt và lợi thế cạnh tranh (USP) cho startup iamTete – piano practice app, chúng tôi nhìn thấy 3 lựa chọn chiến lược để đặt cược vào, trong đó cá nhân hóa trải nghiệm bằng lộ trình học và gợi ý tiểu phẩm yêu thích cho người học, đã trở thành trọng tâm của đội phát triển sản phẩm.

Khi các ông lớn như Oracle, Adobe, Amazon, Microsoft và Google tạo nền tảng để các kỹ sư và khoa học gia tạo ra các thuật toán, mô hình AI/ML ưu việt, thì việc áp ứng dụng công nghệ để tạo ra lợi thế cạnh tranh trong marketing và cá nhân hóa lại nằm trong tay của đội vận hành. Câu hỏi đặt ra là phương pháp luận, lên kế hoạch và triển khai các chiến dịch cá nhân hóa sẽ được thực hiện thế nào để tận dụng tối đa ưu thế khi sử dụng một nguồn dữ liệu khách hàng khổng lồ và liên tục. Đó cũng là nội dung chính yếu của chuỗi bài viết về cá nhân hóa mà tôi muốn đào sâu tổng hợp và chia sẻ. Cấu trúc chuỗi bài viết như sau:

  1. Cá nhân hóa 101
  2. Cá nhân hóa trải nghiệm onsite
  3. Cá nhân hóa trải nghiệm offsite

Hi vọng chuỗi bài viết này sẽ giúp đồng đội của tôi tại iamTete xây dựng được quy trình build-measure-learn (experimentation) tối ưu nhất để có thể tạo ra các kết quả cá nhân hóa (personalization) đỉnh nhất. Nhân tiện các bạn trẻ đang quan tâm tới lĩnh vực này cũng có thể tham gia cùng chúng tôi. Bạn có thể gởi CV về quang.md@rubycell.com

Tôi tốt nghiệp chuyên ngành marketing và đam mê ứng dụng công nghệ vào việc xây dựng sản phẩm và tối ưu trải nghiệm người dùng. Vì thế kiến thức chia sẻ sau đây sẽ phù hợp với các bạn và anh chị có cùng mong muốn. Hàm lượng thông tin về kỹ thuật (technical) tôi sẽ giữ ở mức đơn giản và dễ hiểu nhất. Thay vào đó, tôi sẽ trích dẫn link đến các bài viết của các chuyên gia công nghệ trong và ngoài nước để mọi người có thể theo dõi.

Như Steve Blank có chia sẻ trong cuốn Startup’s Owner Manual, một startup ra sau muốn chiếm được thị phần thì cần phải thiết kế và đảm bảo lợi thế cạnh tranh của mình tốt/nhanh/rẻ gấp 10 lần so với giá trị tương ứng mà đối thủ đã tạo ra tại một thị trường đã có đối thủ, hoặc tìm một ngách nào đó để tạo lợi thế. Trong bài viết này, tôi sẽ đào sâu vào Duolingo, ứng dụng dạy học ngôn ngữ ra sau Babbel 4 năm nhưng có tốc độ phát triển vũ bảo với số lượng download hơn 10 lần so với đối thủ. Đồng ý rằng, Duolingo là ứng dụng miễn phí, trong khi Babbel lại tính phí. Nhưng ngoài giá cả, liệu Duoling có gì hay mà Alphabet (Cty mẹ của Google) đã đầu tư 30 triệu mỹ kim vào ứng dụng này và đưa định giá của nó vượt mức 1.5 tỷ đô?

Bên cạnh Duolingo, tôi sẽ giản lược các điểm lý thuyết và đi sâu vào phần ứng dụng trên trang web store.hp.com nơi tôi đang công tác, để các bạn có thể đối sánh và áp dụng cho công việc của mình.

Cá nhân hóa là gì

Cá nhân hóa là phương thức thiết kế một trải nghiệm hoặc cách truyền tải thông điệp dựa vào dữ liệu thu thập từ một cá nhân.

Như vậy, khi được cá nhân hóa, một thông điệp nhất quán từ brand sẽ trở nên nổi bật và đi sâu vào tâm trí người nhận thông qua câu chữ và hình ảnh khác nhau. VD: Độc giả CNN, xem bóng rổ sẽ nhận mẫu quảng cáo với thông điệp dầu gội “trị gầu”, rất khác so với độc giả của báo Zing thường xuyên xem bóng đá.

Để tạo ra hiệu suất cao nhất và lợi ích lớn nhất, các marketer phải tập trung vào bốn bước trong quy trình cá nhân hóa:

  1. Nhận biết và tiếp cận đúng người tiêu dùng trên các thiết bị của họ;
  2. Xây dựng hồ sơ cá nhân và ẩn danh được làm phong phú với mỗi tương tác thương hiệu qua thời gian;
  3. Đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thu thập được về thông điệp tốt nhất để chuyển tải đến đối tượng
  4. Đo lường tác động của những nỗ lực đó trên tất cả các kênh truyền thông.

Với cách tiếp cận này, marketer có thể điều chỉnh từng tương tác thương hiệu và trò chuyện với người tiêu dùng của họ theo cách tối ưu nhất, vào đúng thời điểm chính xác.

Áp dụng cá nhân hóa vào xây dựng sản phẩm – Duolingo

Chỉ sau 7 năm phát hành, ứng dụng học ngôn ngữ Duolingo đã chinh phục hơn 300 triệu người dùng. Chưa hề có một nền tảng học ngoại ngữ nào phát triển nhanh chóng và rộng khắp như thế. Với khoản đầu tư trị giá 30 triệu USD từ Alphabet đã đưa định giá của Duolingo vượt mức 1,5 tỷ USD. Các khóa học của Duolingo thiết kế theo hướng vừa học vừa chơi, vì công ty tin rằng việc học sẽ dễ dàng hơn nếu người học vui vẻ. Ba hướng tiếp cận chính của Duolingo là: Học ngôn ngữ mới để giao tiếp (1); Cân bằng giữa học các điểm ngữ pháp có sẵn và tìm tòi đoán nghĩa (2); Cá nhân hóa bài học cho từng người dựa theo dữ liệu từ thuật toán* (3) – Các bạn có thể tham khảo cách duolingo áp dụng AI như thế nào ở cuối phần này.

Duolingo Placement Test screen

Lần đầu tiên sử dụng app, tôi phải làm một bài kiểm tra đầu vào. Tôi ước chừng trình độ tiếng Hoa của tôi cao hơn mức HSK 2 một tí. Kết quả bài kiểm tra xác nhận điều đó, họ cho tôi vượt mất đến level 3. Ấn tượng về độ chính xác ấy đã tạo khiến ôi tiếp tục dành ra 10p trong tuần đầu để học và ôn các từ và ngữ pháp cũ. Các tuần sau, tôi nâng dần lên 15p và thành “mọi lúc, mọi nơi” kể từ tuần thứ 4.

Độ gắn kết (engagement) của các bài học, câu hỏi và ôn luyện đã tạo nên khả năng giữ chân khách hàng (customer retention) tuyệt vời. Mỗi câu hỏi được chọn lựa thích ứng (adaptively chosen) dựa trên các câu trả lời trước đó mà người học cung cấp cho bộ máy phân tích dữ liệu phía sau một giao diện trẻ trung, fun và đơn giản.

Độ khó từ vựng, ngữ pháp và cách mà Duolingo trình bầy trong bài kiểm tra đầu vào giúp họ tinh chỉnh và thiết lập lộ trình học cho từng cá nhân cụ thể trong vòng 5 phút, và kết quả của bài kiểm tra đó khiến tôi bắt được nhịp nên bắt đầu học từ đâu và ôn luyện những kiến thức đã quên gì.

Duolingo goal by minutes in 2020

Sau bài kiểm tra đầu vào, tôi được đề xuất 3 options 5,10,15′ học mỗi ngày. Từ thời điểm đó, ứng dụng đã bằng mọi cách từ notification đến weekly progress email, thưởng huy hiệu đến nâng thứ hạng và giải đấu, chỉ nhằm mục đích giúp tôi đạt được mục tiêu 10′ học mỗi ngày mà tôi đã chọn.

Tôi tin rằng, càng tương tác với ứng dụng này, nội dung bài học bao gồm từ vựng, cấu trúc câu và chủ đề sẽ ngày càng lôi cuốn người học hơn. Như giám đốc nghiên cứu của Duolingo – Burr Settles, “Using AI we can predict at any given time the probability that you will be able to recall that word in a given context, and we can inject what you need to keep practicing, exactly when you need it.”

Thời gian học của tôi đã tăng dần từ 10p’ lên 1 tiếng. Hành vi của người dùng như tôi là kết quả của một quá trình thử nghiệm (experiments) dựa trên lý thuyết về kỹ thuật lặp lại ngắt quãng (spaced repetition).

Kỹ thuật lặp lại ngắt quãng (tiếng Anh: Spaced repetition) là kỹ thuật gia tăng thời gian giữa những lần ôn tập để khai thác hiệu ứng tâm lý ngắt quãng ( spacing effect.)

wikipedia

Tại sao họ cho tôi chọn thời lượng học từ 5-15’/ngày? Tôi cho rằng đó cũng là kết quả của hàng trăm bài thử nghiệm trên nhiều tập khách hàng khác nhau, hoặc chính tôi cũng đang nằm trong tập khách hàng “chuột bạch” đó. Bạn thữ nghĩ xem, vì sao không phải là 3 option 15-30′ hay 3-10′ mà là 5-20’/ngày? Nếu có app bảo tôi chỉ cần học 3′ mỗi ngày mà vẫn đảm bảo kết quả học tương tự như Duolingo, tôi sẽ tải app đó về học ngay. (remember 10x faster ?)

Tôi giả thiết rằng, một ai đó trong đội chất lượng đào tạo đặt câu hỏi?

“Chúng ta nên khuyến khích học viên dành ra bao nhiêu phút mỗi ngày để đạt được hiệu quả học tập cho user?”

Bắt đúng ý trên, ông giám đốc sản phẩm (Product Manager) liền đưa ra ý của mình là:

“Chúng ta cần user sử dụng app bao nhiêu phút mỗi ngày để tạo ra nội dung hấp dẫn và dần nâng độ engagement và retention lên”

Hay đơn giản hơn, ông Founder chỉ hỏi

“Làm sao cho user trở lại app và học cái môn ngoại ngữ khô khan này?”

Và các câu hỏi trên đều có thể lập lại và thay “thời gian” bằng “điểm kinh nghiệm” như hình sau

Daily goal by XP in 2014

Mọi tính năng thể hiện trên app đều là kết quả của một câu hỏi mà đội phát triển cần phải đưa ra nhưng không giữ vai trò là người trả lời, mà cần phải dựa vào số liệu thực tế. Nếu không, trong startup sẽ toàn các chính trị gia (politician) những người chỉ khư khư bảo vệ quan điểm của mình và áp đặt lên khách hàng. Vì vậy, để loại bỏ được ý kiến cá nhân (cho dù người đó có kinh nghiệm đến mức nào), thì các giả thuyết đều cần đưa vào quy trình thử nghiệm (experimentation) và từ đó dù đúng dù sai, chúng ta mới tìm ra điểm ngọt ngào (sweetspot) cho bộ máy personlisation chạy hiệu quả được.

Sweetspot

Duolingo ứng dụng AI như thế nào – Techinsight

Six A/B tests used by Duolingo to tap into habit-forming behaviour – eConsultancy

Cá nhân hóa trải nghiệm chứ không chỉ nội dung

Smartinsight

Lần đầu tiên tôi tiếp xúc với khái niệm cá nhân hóa là từ thập niên 2000 trong lúc học Microsoft Access. Thực thú vị khi có thể bảo máy tính điền tên của các bạn trong lớp vào thư mời sinh nhật và việc còn lại của tôi chỉ là in ra và đóng vào bao thư. Cũng giai đoạn ấy, một người sống ở Mỹ được cho là đọc 3000 tin nhắn / email từ thương hiệu mỗi ngày. Đến 2015, con số ấy đã cán mốc 10,000 tin nhắn, mẫu quảng cáo, etc… Vậy để tạo ấn tượng với khách hàng, cá nhân hóa trong quảng cáo và sản phẩm tại các điểm tiếp xúc (touchpoint) trở thành một chiến lược bắt buộc trong chiến lược kinh doanh của bất kỳ thương hiệu nào. Ai mà chẳng thích cảm giác mua được món hàng không chỉ giải quyết được nhu cầu thiết yếu mà còn “đặc biệt” dành riêng cho mình?

TUY NHIÊN, HÃY CẨN TRỌNG!!!

Tưởng tượng nhé! bạn nhận được email mời mở thẻ tín dụng, đúng lúc bạn đang cần, bạn quyết định vào web xem thử. Sau khi đọc các lời có cánh (cá nhân hóa) cho riêng bạn, bạn quyết định đăng ký nhưng cái nút đăng ký lại không hoạt động hoặc một cái pop-up khuyến mãi khác che lấp, khiến bạn buộc phải drop-out. Nghĩ rằng, dịch vụ tương tự sẽ có ở một đối thủ khác, bạn lên Google và tìm được ngân hàng đối thủ có dịch vụ tương tự và bạn chỉ cần 1 click là đăng ký thành công.

Qua ví dụ trên tôi muốn nhấn mạnh việc cá nhân hóa không đơn giản chỉ là gởi nội dung đã được cá nhân hóa mà còn phải chăm chút toàn bộ trải nghiệm cho khách hàng từ trạng thái offsite về lại onsite mà không đánh rơi họ ở bất kỳ điểm nào (Bounce Rate).

Các điểm tiếp xúc “thần thánh”

Với Duolingo, mỗi chạm (touch) hay tương tác của tôi với phần mềm, đều đã tạo ra các tín hiệu (signal) gởi về hệ thống phân tích dữ liệu của họ. Từ đó, họ có thể phỏng đoán các chạm kế tiếp của tôi khi sử dụng app nhờ vào hệ số tương quan (correlation coefficient). Và kết quả là, tùy theo kết quả đúng sai tôi trả lời, họ sẽ xác định tôi cần ôn luyện từ, câu hoặc ngữ pháp đó như thế nào trong các bài tập tiếp theo.

Việc họ đưa các từ đồng âm khác nghĩa vào các câu hỏi trong các chủ đề không liên quan đến nhau Dining vs Language, đã giúp tôi phân biệt rõ nghĩa của từ và ghi nhớ lâu hơn. Đó là thành công mà họ đã khéo léo lồng ghép từ 长 vào các ngữ cảnh (context) để giúp tôi tự nhận ra. Hãy nhớ là việc chọn topic là tự tôi chủ động, chứ không theo một lộ trình nào (như hình)

长/cháng – 这桌子很长 – Cái bàn này rất dài.

长/zhǎng – 他是长子- Anh ấy là con trưởng.

Một thương hiệu đặt chiến lược cá nhân hóa lên hàng đầu, sẽ luôn tìm cách thu thập và tổ chức dữ liệu người dùng thông qua CRM, DMP, CDP… Ngoài mục tiêu bán hàng tức thì, giá trị trọn đời của khách hàng (CLV- Customer Life time value) vì thế mà cũng được cân chỉnh để đội sale và marketing biết đặt ưu tiên của mình ở nhóm khách hàng nào.

Để phục vụ cho công tác thu thập dữ liệu trên, Các hãng đã không ngừng sản xuất ra các thiết bị như là Alexa và Google Home để “nghe hiểu” bạn hơn khi bạn ở trạng thái ngoại tuyến (offline). Song Geofences, cảm biến IoT và beacons được dùng để cá nhân hóa trải nghiệm khi bạn bước vào một cửa hàng vật lý. Những sản phẩm thu thập và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ nhằm cung cấp cho các marketers có cái nhìn sâu sắc về khách hàng (customer insight) sau khi mua như :

  • Khách có dùng sản phẩm không?
  • Mất độ thường xuyên như thế nào?
  • Mẫu quảng cáo nào sẽ tác động đến quyết định mua các món hàng khác?

Càng hiểu rõ về bạn, personalisation càng tiến hóa và khả năng “cám dỗ” của họ cũng tăng lên bội phần.

Tôi đã đăng ký gói trả tiền cho phần mềm cloud Mindmeister sau hơn 9 tháng dùng phiên bản miễn phí. Đơn giản là vì một offer cá nhân dành riêng cho tôi như hình dưới, Tôi đã check các trang coupon để đảm bảo họ không cheat mình và đúng là ngay trong thời điểm tháng 2 sinh nhật tôi (vì tôi dùng Google login) và với việc tôi hay vào phần so sánh các phiên bản cũng 3,4 lần nên họ quyết định chốt hạ bằng offer 20% như thế này.

Mindmeister personalized Offer

Đừng nghĩ rằng cá nhân hóa chỉ tác dụng khi user đã có một lịch sử tương tác với thương hiệu tại các touchpoint hay từ tài khoản dùng thử. Cá nhân hóa đã có thể diễn ra ngay trong lần gặp đầu tiên. 84% khách hàng kiểm tra thông tin trên website của các nhà cung cấp trong quá trình nghiên cứu đối tác. Khi từ khóa tìm kiếm vốn đã chung chung, thì nội dung trên website càng đặc biệt phải cá nhân hóa để ít nhất dùng lại chính các từ khóa mà họ đã tìm kiếm để đưa vào tối thiểu là headline của nội dung trên web.

Personalized Search message and Page Titles

Tóm lại, độ kiên nhẫn của khách hàng trong việc sử dụng các trang thương mại điện tử nói riêng và các trang web thông tin nói chung ngày càng ngắn vì thông tin quá nhiều đôi lúc quá choáng ngợp. Nên các thương hiệu không tập trung xây dựng chiến lược và cơ chế cá nhân hóa các điểm tiếp xúc trong toàn bộ hành trình mua hàng của khách thì khả năng tụt hậu là rất cao.

Yêu cầu của khách hàng dường như chỉ tăng chứ không có giảm, vì vậy cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng yêu cầu rất nhiều dữ liệu để có thể đưa ra những khuyến mãi mà khách không thể cưỡng lại được dù cho nó xảy ra trên chính website của hãng hay ở bất kỳ kênh nào (OmniChannel)

Mời bạn đọc tiếp bài sau : Cá nhân hóa trải nghiệm onsite

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s