เนื่องจากผู้บริโภคในยุคปัจจุบันให้ความสำคัญกับความรวดเร็วและเวลาเป็นอย่างมากมาย ทำให้เกิดความต้องการสูงต่อการตลาดที่นำเสนอประสบการณ์ที่ปรับให้เข้ากับแต่ละบุคคล (Personalized) และอาจทำให้ความพึงพอใจของผู้บริโภคลดลงหากแบรนด์หรือร้านค้าพยายามส่งแคมเปญหรือแนะนำสินค้าที่ไม่ตรงกับความต้องการของผู้บริโภค

       การตลาดแบบ Personalized Marketing หรือการตลาดแบบเจาะจงเฉพาะบุคคล คือคำที่คุ้นหูในธุรกิจยุคดิจิทัล แบรนด์สินค้าต่าง ๆ ล้วนพยายามที่จะนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ และทำให้ได้รู้จักลูกค้ามากยิ่งขึ้น แสดงให้เห็นว่าในยุคนี้การรู้จักลูกค้าแบบผิวเผินนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เจ้าของธุรกิจต้องพึ่งการตลาดแบบ Hyper-Personalization มากขึ้น

       การทำ Hyper-Personalization คือการที่แบรนด์ได้เรียนรู้และวิเคราะห์อุปนิสัยและพฤติกรรมการบริโภคของลูกค้าอย่างละเอียด แต่ก่อนที่แบรนด์ต่าง ๆ จะสามารถรู้ใจลูกค้าได้ แบรนด์จะต้องนำข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก หรือ Big Data เพื่อนำมาวิเคราะห์เชิงลึก แล้วจึงนำข้อมูลที่เกี่ยวกับลูกค้าเฉพาะบุลคลไปทำการตลาดต่าง ๆ ให้เข้ากับบุคลิกภาพ (Personality) ของลูกค้าแต่ละราย เช่น

• ลูกค้าสนใจและจะซื้อสินค้าใดในครั้งถัดไป (Next Best Offer)
• ลูกค้าจะซื้ออีกครั้งเมื่อไหร่ (Repurchase Intention)
• การวิเคราะห์จัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรม (Customer Segmentation)
• โฆษณาหรือโปรโมชันใดที่ลูกค้าสนใจและจะสามารถนำไปสู่การซื้อสินค้าได้ (Campaign Analysis)

       Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ คือแรงขับเคลื่อนหลักในการทำ Hyper-Personalization รวมถึงการใช้เครื่องมือทางเทคโนโลยีที่ทำให้บริษัทสามารถรวบรวมข้อมูลในปริมาณมหาศาล และนำมาวิเคราะห์ต่อยอดอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งขั้นตอนการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาวิเคราะห์โดยสังเขป มีดังนี้

1. การรวบรวมข้อมูล จากแหล่งต่าง ๆ ทั้งแบบเรียลไทม์และข้อมูล Demographics ทั่วไป ซึ่งอาจมาจาก ข้อมูลลูกค้า เช่น ชื่อ ที่อยู่ เพศ อายุ ประวัติการซื้อ และข้อมูลการติดต่ออื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า ข้อมูลการใช้งาน เช่น ข้อมูลจากการใช้งานเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน หรือสื่อออนไลน์อื่น ๆ เช่น ประวัติการคลิก การค้นหา และการทำธุรกรรมออนไลน์ ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียและเครือข่ายสังคมออนไลน์ เช่น ข้อมูลจากโพสต์ กิจกรรม และความสนใจ รวมถึงข้อมูลที่มาจากอุปกรณ์ IoT เช่น ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของสรรพสินค้า (IoT) เช่น อุณหภูมิ ความชื้น และข้อมูลการใช้งานอื่น ๆ เป็นต้น
2. การเก็บข้อมูล ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกเก็บไว้ในระบบฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data Warehouse โดยใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย
3. การวิเคราะห์ข้อมูล การนำข้อมูลที่เก็บไว้มาวิเคราะห์เพื่อค้นหาแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลสำคัญอื่น ๆ ที่สามารถใช้ในการสร้างการตลาดแบบ Hyper-Personalization โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools) ที่มีอยู่ในตลาด
4. การสร้างโมเดล Machine Learning และ AI การใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าในอนาคตจากข้อมูล Big Data ซึ่งจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถของการทำนาย ให้มีความยืดหยุ่น และรองรับความหลากหลายของสถานการณ์ต่าง ๆ ได้มากขึ้น นอกจากนี้ การนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการตลาดแบบ Hyper-Personalization ยังช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทำงาน และพัฒนาประสบการณ์การของลูกค้าที่ได้รับ (User Experience) ให้ดียิ่งขึ้นด้วย
5. นำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ไปปรับใช้กับการตลาดแบบ Hyper-Personalization ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากขั้นตอนก่อนหน้านี้จะถูกนำมาปรับใช้กับการตลาดแบบ Hyper-Personalization โดยการสร้างข้อเสนอ ข้อความ และประสบการณ์ที่เข้ากับแต่ละบุคคลอย่างละเอียดแม่นยำ
6. การวัดผลและปรับปรุง ผลการทำ Hyper-Personalization Marketing จะถูกวัดและปรับปรุงต่อไป เพื่อให้การตลาดยิ่งมีประสิทธิภาพขึ้นอย่างต่อเนื่อง การวัดผลสามารถทำได้โดยการวิเคราะห์การตอบสนองจากลูกค้า และความพึงพอใจของลูกค้า ผ่านกระบวนการการทำงาน (Operations) ที่เกี่ยวข้อง ทั้งในรูปแบบของการทำงานกับข้อมูล (DataOps) และการทำงานกับ Machine Learning โมเดล (MLOps)

       แม้ว่าการตลาดแบบ Hyper-Personalization Marketing จะยังเป็นเรื่องใหม่ แต่ด้วยเทรนด์โลกและเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอยู่ตลอดเวลา ทำให้ธุรกิจต่างให้ความสำคัญและนำ Big Data มาวิเคราะห์เพื่อให้ต่อยอด เพื่อให้เกิดกลยุทธ์ Hyper-Personalization สามารถเข้าใจลูกค้าในลักษณะที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างเต็มที่ ดังนั้นการเริ่มทำ Hyper-Personalization คือการตอบสนองแนวโน้มใหม่ในตลาดและเตรียมพร้อมในการแข่งขันที่ดุเดือดของธุรกิจยุคดิจิทัล