Menu Close

การ Personalization at Scale ด้วย 4Ds จาก Mckinsey

Mckinsey เสนอว่า 4Ds ที่จะช่วยขับเคลื่อน Personalization @ Scale ได้นั้น ต้องขึ้นอยู่กับ ability ขององค์กรนั้นๆได้ 4Dต่อไปนี้คือ

1. Data

สิ่งที่สำคัญคือ การ unify customer data จากทุกๆ platform

2. Decisioning

การมี decisioning engine โดยใช้ machine learning หรือ AI models เพื่อจะตัดสินใจในการสร้างข้อเสนอ หรือส่ง Personalization Experience ได้เลย ไม่ต้องรอนักการตลาดไปเขียน Rule-Based / Trigger ดักไว้แบบเดิม

3. Design

ในระดับนี้จำนวน Experiment ที่เกิดขึ้นจะทวีคูณ เป็นร้อยหรือพันรูปแบบตาม Micro-Segmentation

เราไม่สามารถเตรียม Material ของ Creative หรือ Content ต่างๆ ทำเป็น version เช่น A1, A2, B1, B2 รอในระบบได้อีกแล้ว

เราต้องแยก Content / Design เป็นชิ้นเล็กๆ เพื่อให้ระบบ mixed and matched กันบน repository เช่น DAM Digital asset management หรือ creative optimization platform เช่น Adobe Creative Cloud

4. Distribution

ในระดับนี้โดยเฉพาะธุรกิจที่เป็น Omni การ Personalization @ Scale จะต้องทะลุทะลวงไปทุกๆช่องทางได้เช่น

ตัวอย่างจาก Retail

– เมือลูกค้าจ่ายเงินซื้อตั๋วเครื่องบินแล้ว data และ decisioning systems จะต้อง identify ได้เลยว่า เราควรเสนอ offer โรงแรมรูปแบบไหน ที่ลูกค้าชอบพัก

– เมื่อใกล้ถึงวันขึ้นเครื่อง ต้องมีการส่ง Reminder ทาง channelที่ลูกค้า prefer เป็นพิเศษ

– เมื่อลงจากเครื่องถึงปลายทาง อาจจะมีการส่งวิธีการเดินทางไปโรงแรม, Route การเดินทาง , สภาพการจราจร

– และเมื่อ check-in โรงแรมเสร็จ เข้าไปในห้อง พนักงานอาจเตรียม Welcome Drink ที่ลูกค้าชอบสั่งเมื่อครั้งก่อนๆ มี Travel Guild แนะสถานที่ท่องเที่ยว ที่ Personalization ตามความชอบของลูกค้าแต่ละคน เป็นต้น

อ่านเพิ่มเติมได้ที่ mckinseyนะครับ

https://mck.co/2WcsTgp

หากมีคำถามเพิ่มเติม สามารถสอบถามผมได้ที่กลุ่ม >>  Marketing Tech Thailand
Digital Transformation Group

Related Posts