การใช้ Data Activation ในการสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนตัว

การใช้ Data Activation ในการสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนตัวนับเป็นหัวใจหลักของธุรกิจยุคใหม่ ที่ต้องการสร้างความแตกต่างและเข้าถึงลูกค้าแต่ละคนอย่างเฉพาะเจาะจง ในยุคที่ข้อมูลมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของผู้บริโภคสูงมาก การนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดจึงเป็นเรื่องสำคัญ ด้วยการใช้งาน Data Activation อย่างมีประสิทธิภาพ ธุรกิจสามารถเข้าใจพฤติกรรม ความต้องการ และความสนใจของแต่ละบุคคลได้ดียิ่งขึ้น เพื่อนำไปสู่การสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์และตรงใจลูกค้าได้อย่างแม่นยำ

การสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนตัวด้วย Data Activation นั้นไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีต่อแบรนด์เท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มโอกาสในการขายและการเติบโตของธุรกิจในระยะยาวด้วย บทความนี้จะพาไปสำรวจว่า Data Activation คืออะไร มีความสำคัญอย่างไร และธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างไร เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใครให้กับลูกค้าของตน

ความสำคัญของ Data Activation

1. การสร้างประสบการณ์ที่ตรงใจลูกค้า: ด้วยการนำข้อมูลที่ได้จากการเก็บข้อมูลเชิงลึกมาใช้อย่างเหมาะสม เช่น ข้อมูลการซื้อสินค้าที่ผ่านมา พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ หรือความสนใจของลูกค้า ธุรกิจสามารถปรับแต่งประสบการณ์การซื้อสินค้า หรือการนำเสนอเนื้อหาให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. เพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า: เมื่อธุรกิจสามารถส่งมอบประสบการณ์ที่มีความหมายและตรงกับความต้องการของลูกค้า จะสร้างความรู้สึกที่ดีและสร้างความภักดีให้กับแบรนด์
3. เพิ่มโอกาสทางธุรกิจ: การใช้ Data Activation ช่วยให้ธุรกิจสามารถหากลุ่มลูกค้าใหม่และนำเสนอสินค้าหรือบริการที่เหมาะสมได้อย่างแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยปรับปรุงการทำแคมเปญการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
4. ตัวอย่างการใช้ Data Activation: บริษัทด้าน E-commerce ใช้ Data Activation ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อเสนอสินค้าเฉพาะบุคคล (Personalized Product Recommendation) ผ่านอีเมลและโฆษณาออนไลน์ ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าบริษัทเข้าใจความต้องการของพวกเขาและเพิ่มโอกาสในการปิดการขาย

การเก็บรวบรวมข้อมูลและการประมวลผล
อธิบายขั้นตอนในการเก็บข้อมูลลูกค้าและเทคโนโลยีที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการใช้งาน

การเก็บรวบรวมข้อมูล เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนตัว โดยมีการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งที่มาที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า เช่น:

1. ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน – ข้อมูลนี้มาจากการติดตามพฤติกรรมของลูกค้าในระหว่างที่ใช้งานเว็บไซต์ เช่น หน้าเพจที่เยี่ยมชม สินค้าที่คลิก หรือการดูรีวิวสินค้าต่างๆ ผ่านเทคโนโลยีเช่น Google Analytics หรือเครื่องมือวิเคราะห์เว็บอื่นๆ
2. ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย – เป็นการเก็บข้อมูลจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น ความคิดเห็น การแชร์ หรือการกดไลค์ที่ลูกค้าโพสต์ ซึ่งช่วยให้แบรนด์เข้าใจความชอบและความสนใจของลูกค้า
3. ข้อมูลจากอีเมลและแคมเปญการตลาด – ข้อมูลนี้มาจากการเปิดอ่านอีเมล การคลิกในอีเมล หรือการตอบกลับต่อแคมเปญการตลาดที่ส่งไป ซึ่งแสดงถึงความสนใจของลูกค้าในสินค้าหรือบริการเฉพาะ
4. ข้อมูลการซื้อสินค้า – ประวัติการซื้อสินค้า ช่วงเวลาที่ซื้อ จำนวนเงินที่ใช้ และประเภทสินค้าที่ซื้อ ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการในอนาคตของลูกค้าได้
5. ข้อมูลแบบฟอร์มออนไลน์และ CRM – การใช้ฟอร์มลงทะเบียนหรือการกรอกข้อมูลผ่าน CRM ช่วยเก็บข้อมูลพื้นฐานของลูกค้า เช่น อายุ เพศ สถานที่ และข้อมูลส่วนบุคคลอื่นๆ

การประมวลผลข้อมูล

หลังจากที่มีการรวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนการ ประมวลผลข้อมูล เป็นกระบวนการที่สำคัญในการเตรียมความพร้อมให้กับการใช้ Data Activation เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนตัว เทคโนโลยีและกระบวนการที่เกี่ยวข้องมีดังนี้:

1. Customer Data Platform (CDP) – เป็นเทคโนโลยีที่รวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกันและสร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบ 360 องศา การใช้ CDP ช่วยในการรวบรวมข้อมูลทุกประเภททั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ เพื่อให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์และเข้าใจลูกค้าได้อย่างแม่นยำ
2. Artificial Intelligence (AI) และ Machine Learning (ML) – เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกใช้ในการประมวลผลข้อมูลและทำนายพฤติกรรมของลูกค้า ช่วยให้สามารถส่งมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวโดยการนำเสนอสินค้า บริการ หรือโปรโมชั่นที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละคน เช่น การใช้ AI วิเคราะห์แนวโน้มการซื้อและแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าในเวลาที่เหมาะสม
3. Data Management Platforms (DMP) – DMP เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการจัดเก็บและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และช่วยในการแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อสร้างแคมเปญที่ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย
4. Data Lakes และ Cloud Storage – ข้อมูลปริมาณมากที่เก็บไว้ในรูปแบบดิบสามารถถูกเก็บใน Data Lakes และสามารถประมวลผลผ่านระบบคลาวด์ที่มีความสามารถในการประมวลผลแบบเรียลไทม์

ตัวอย่างการใช้งานจริง

ตัวอย่างเช่น ร้านค้าปลีกที่เก็บข้อมูลจากหลายช่องทางทั้งออนไลน์และออฟไลน์ สามารถใช้ CDP และ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและแนะนำสินค้าใหม่ที่สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าเฉพาะบุคคล ส่งข้อเสนอพิเศษผ่านแอปพลิเคชันหรืออีเมลที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางการตลาด

การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางการตลาดเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการพัฒนากลยุทธ์ที่ตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในโลกธุรกิจปัจจุบัน การใช้ข้อมูลในการตัดสินใจเป็นปัจจัยที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถออกแบบแผนการตลาดที่เฉพาะเจาะจงสำหรับลูกค้าแต่ละบุคคลได้ดียิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแค่ช่วยให้เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการทางการตลาดด้วย

ขั้นตอนสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางการตลาด

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)
   ธุรกิจจำเป็นต้องเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น พฤติกรรมการใช้งานบนเว็บไซต์, ข้อมูลการซื้อสินค้า, ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย, และแบบสอบถามออนไลน์ ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยสร้างมุมมองที่ครบถ้วนเกี่ยวกับพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า
2. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Deep Data Analysis)
   เมื่อนำข้อมูลที่รวบรวมได้มาวิเคราะห์ผ่านเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Google Analytics, CRM หรือ CDP ธุรกิจสามารถเข้าใจได้ว่าลูกค้าชอบอะไร มีพฤติกรรมการซื้อแบบไหน และมีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อข้อความหรือโปรโมชั่นแบบใด
3. การใช้ข้อมูลเชิงพฤติกรรมเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า (Behavioral Segmentation)
   การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการใช้งาน ทำให้การออกแบบแคมเปญการตลาดสามารถตรงเป้าหมายมากขึ้น เช่น ลูกค้าที่มักซื้อสินค้าในช่วงลดราคา หรือผู้ที่มีแนวโน้มซื้อสินค้าตามฤดูกาล
4. การคาดการณ์แนวโน้ม (Predictive Analytics)
   การใช้โมเดลคาดการณ์ เช่น AI หรือ Machine Learning สามารถช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มการซื้อในอนาคต ทำให้ธุรกิจสามารถเตรียมกลยุทธ์ล่วงหน้าและปรับการตลาดให้ตรงตามพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงไปของลูกค้า

การใช้ข้อมูลในการออกแบบกลยุทธ์การตลาด

1. ปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับกลุ่มลูกค้า (Personalized Content)
   จากข้อมูลที่ได้ ธุรกิจสามารถปรับเนื้อหาโฆษณาและโปรโมชั่นให้สอดคล้องกับความสนใจของลูกค้าเฉพาะกลุ่ม ยกตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่สนใจสินค้าหมวดแฟชั่นอาจได้รับข้อเสนอพิเศษที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ที่เขาสนใจโดยตรง
2. การออกแบบโปรโมชั่นเฉพาะบุคคล (Personalized Promotions)
   ข้อมูลจากการวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อออกแบบโปรโมชั่นที่ตรงตามความต้องการของลูกค้า ยกตัวอย่างเช่น ร้านค้าออนไลน์อาจส่งคูปองส่วนลดเฉพาะสินค้าที่ลูกค้าเคยดูหรือสนใจ เพื่อเพิ่มโอกาสในการปิดการขาย
3. การปรับกลยุทธ์ทางการตลาดตามภูมิภาค (Regional Marketing Adjustments)
   การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถออกแบบกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับพฤติกรรมของลูกค้าในแต่ละภูมิภาคได้ เช่น หากข้อมูลแสดงให้เห็นว่าผู้บริโภคในภาคเหนือชอบสินค้าสีสดใส ธุรกิจอาจพัฒนาแคมเปญที่เน้นสินค้าสีสดใสเฉพาะสำหรับตลาดนี้

ตัวอย่างกรณีศึกษา ธุรกิจ E-commerce ใหญ่แห่งหนึ่งใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนากลยุทธ์การตลาดเฉพาะบุคคลโดยอาศัยข้อมูลจากการซื้อสินค้าและการใช้งานเว็บไซต์ พวกเขาได้พัฒนาระบบแนะนำสินค้า (Product Recommendation System) ที่ปรับแต่งสินค้าและบริการตามประวัติการซื้อและพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้ยอดขายของพวกเขาเพิ่มขึ้นกว่า 20% ภายในระยะเวลาเพียง 6 เดือน

การวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำและนำไปใช้ในเชิงกลยุทธ์ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความสูญเสียจากการตลาดที่ไม่ตรงกลุ่ม และเพิ่มโอกาสในการทำกำไรอย่างมีนัยสำคัญ

การใช้ข้อมูลเพื่อการสร้างแคมเปญการตลาดแบบส่วนตัว

การใช้ข้อมูลในการออกแบบแคมเปญการตลาดแบบส่วนตัว (Personalized Marketing Campaign) เป็นกลยุทธ์สำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมการซื้อ ประวัติการเยี่ยมชมเว็บไซต์ การโต้ตอบกับแคมเปญที่ผ่านมา หรือข้อมูลทางประชากร (Demographic) สามารถช่วยให้องค์กรสร้างข้อเสนอที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลได้

ตัวอย่างการนำข้อมูลมาใช้ในการออกแบบแคมเปญที่เฉพาะเจาะจงและส่วนตัว

1. การส่งข้อความส่วนบุคคล (Personalized Messaging)
   การใช้ข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภค เช่น ประวัติการซื้อสินค้าหรือบริการที่ผ่านมา องค์กรสามารถออกแบบข้อความที่เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละบุคคลได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจ e-commerce ที่ใช้ข้อมูลการซื้อครั้งก่อน เพื่อส่งข้อความแนะนำสินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจ โดยระบุชื่อและเนื้อหาที่เหมาะกับลูกค้า เพื่อสร้างความรู้สึกว่าลูกค้าได้รับการใส่ใจและตอบสนองความต้องการ
2. โปรโมชั่นเฉพาะบุคคล (Personalized Promotions)
   ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคยังสามารถนำมาใช้ในการเสนอโปรโมชั่นที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละคน เช่น การส่งคูปองส่วนลดสำหรับสินค้าที่ลูกค้าเคยดูหรือเคยเพิ่มลงตะกร้า แต่ยังไม่ได้ซื้อในครั้งก่อน นอกจากนี้ การนำเสนอโปรโมชั่นตามเทศกาลหรืองานพิเศษที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าโดยตรง เช่น วันเกิด หรือการครบรอบสมาชิก ก็เป็นตัวอย่างที่ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าข้อเสนอที่ได้รับนั้นมีคุณค่าและตรงตามความต้องการของพวกเขา
3. การปรับแต่งข้อเสนอ (Tailored Offers)
   องค์กรสามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น พฤติกรรมการใช้งานแอปพลิเคชัน การคลิกโฆษณา หรือการสมัครสมาชิก เพื่อสร้างข้อเสนอที่เหมาะสมกับกลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่ม ตัวอย่างเช่น ธุรกิจบริการสตรีมมิ่งอาจเสนอรายการหรือภาพยนตร์ที่ลูกค้าเคยแสดงความสนใจ โดยใช้ข้อมูลการดูในอดีต เพื่อให้ลูกค้ารู้สึกว่าได้รับบริการที่ตรงใจและเฉพาะเจาะจงกับความสนใจของตนเอง

ตัวอย่างจากธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ

• Spotify
  Spotify ใช้ข้อมูลพฤติกรรมการฟังเพลงของผู้ใช้แต่ละคน เพื่อสร้างเพลย์ลิสต์ที่เหมาะสมและตรงกับความชอบของผู้ใช้ เช่น เพลย์ลิสต์ “Discover Weekly” ซึ่งแนะนำเพลงใหม่ที่ผู้ใช้อาจชื่นชอบ การใช้ข้อมูลพฤติกรรมการฟังนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่เป็นเอกลักษณ์ แต่ยังช่วยเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีต่อแบรนด์อีกด้วย
• Amazon
  Amazon ใช้ข้อมูลการค้นหาและการซื้อของลูกค้าเพื่อแนะนำสินค้าที่น่าจะเป็นที่สนใจและตรงกับความต้องการของลูกค้า โดยอาศัยอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน เพื่อสร้างข้อเสนอที่เฉพาะเจาะจงและปรับแต่งให้กับผู้ใช้แต่ละคน

การประยุกต์ใช้ Data Activation ในช่องทางต่างๆ

Data Activation คือกระบวนการที่นำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์มาใช้เพื่อสร้างการตอบสนองหรือการกระทำที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าในแต่ละช่วงเวลา โดยข้อมูลนี้สามารถถูกนำไปปรับใช้ในหลายช่องทาง เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ตรงตามความต้องการและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ในบทความนี้จะหารือเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ Data Activation ผ่านช่องทางออนไลน์, โซเชียลมีเดีย, และสถานที่จริง

1. ช่องทางออนไลน์

ในยุคดิจิทัล เว็บไซต์และแพลตฟอร์มออนไลน์เป็นช่องทางสำคัญในการสร้างประสบการณ์ลูกค้า การใช้ Data Activation สามารถปรับปรุงเนื้อหาและโปรโมชั่นบนเว็บไซต์ให้ตรงกับความสนใจของลูกค้า ตัวอย่างเช่น การใช้ข้อมูลจากการติดตามพฤติกรรมการท่องเว็บ (Web Analytics) ของลูกค้า เพื่อนำเสนอสินค้าและบริการที่สอดคล้องกับพฤติกรรมการค้นหาและการซื้อ ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าข้อมูลที่เห็นนั้นตรงกับความต้องการส่วนบุคคลมากขึ้น

ตัวอย่าง: เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซอาจแสดงผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ากำลังสนใจตามพฤติกรรมการค้นหาหรือการคลิกที่หน้าเว็บ และสามารถส่งโปรโมชั่นหรือข้อเสนอเฉพาะเจาะจงให้กับลูกค้าในช่วงเวลาที่เหมาะสม เช่น การส่งโค้ดส่วนลดผ่านหน้าเว็บไซต์เมื่อเห็นว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะเลิกซื้อ

2. ช่องทางโซเชียลมีเดีย

โซเชียลมีเดียเป็นอีกหนึ่งช่องทางที่สามารถนำ Data Activation มาปรับใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงลูกค้า ข้อมูลจากการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ติดตามในแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Facebook, Instagram หรือ Twitter สามารถใช้เพื่อปรับแต่งการนำเสนอเนื้อหา โฆษณา หรือข้อเสนอพิเศษให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายได้

ตัวอย่าง: การใช้ข้อมูลเชิงลึกจากโซเชียลมีเดีย เช่น ความชอบหรือการมีส่วนร่วมกับเนื้อหาบางประเภท เพื่อนำมาปรับปรุงโฆษณาแบบ Dynamic Ads ที่เปลี่ยนแปลงเนื้อหาตามความสนใจของลูกค้า เพื่อเพิ่มโอกาสในการคลิกหรือสั่งซื้อสินค้า

3. ช่องทางสถานที่จริง

การใช้ Data Activation ไม่จำกัดเพียงในช่องทางออนไลน์เท่านั้น แต่ยังสามารถนำมาปรับใช้ในสถานที่จริง (Physical Stores) ได้ด้วย โดยการเก็บข้อมูลลูกค้าผ่านแอปพลิเคชันหรือระบบสมาชิก สามารถนำมาปรับแต่งการให้บริการภายในร้าน เช่น การเสนอโปรโมชั่นพิเศษผ่านแอปพลิเคชันเมื่ออยู่ใกล้ร้านค้า หรือการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อในร้านเพื่อแนะนำสินค้าที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะสนใจ

ตัวอย่าง: ร้านค้าออฟไลน์ที่ใช้ระบบสมาชิกหรือแอปพลิเคชันสามารถใช้ข้อมูลการสั่งซื้อและพฤติกรรมในอดีตเพื่อแนะนำสินค้าใหม่ที่ลูกค้าอาจจะสนใจเมื่อมาที่ร้าน และอาจมีการส่งข้อเสนอพิเศษที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าในเวลานั้น ๆ

กรณีศึกษา: ตัวอย่างการใช้ Data Activation สำเร็จ

Data Activation ในการสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนตัวได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า รวมถึงส่งเสริมยอดขายให้กับธุรกิจ ในตัวอย่างจากภาคสนามนี้ จะเห็นถึงการนำ Data Activation ไปปรับใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมที่ประสบความสำเร็จ

1. Sephora: การใช้ Data Activation ในการแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล Sephora หนึ่งในแบรนด์เครื่องสำอางชั้นนำระดับโลก ใช้ Data Activation เพื่อปรับประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์และในร้านค้าให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย พวกเขาใช้ข้อมูลที่ได้รับจากโปรแกรมความภักดีและกิจกรรมออนไลน์ของลูกค้า เพื่อสร้างประสบการณ์การแนะนำผลิตภัณฑ์แบบเฉพาะบุคคล ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าทำการซื้อผลิตภัณฑ์บำรุงผิวที่เหมาะสมกับสภาพผิวของตน Sephora จะใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์เสริมและผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าอาจสนใจ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มยอดขายของสินค้าเฉพาะกลุ่ม และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าอย่างมาก
2. Netflix: การใช้ข้อมูลเพื่อการแนะนำเนื้อหาเฉพาะบุคคล Netflix ใช้ Data Activation เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การรับชมของผู้ใช้ โดยการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมการรับชม เช่น ประเภทภาพยนตร์ที่ผู้ใช้นิยมดู เวลาในการรับชม หรือการเลื่อนผ่านเนื้อหาบางประเภท จากนั้นนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ในอัลกอริทึมเพื่อแนะนำเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของแต่ละบุคคล การวิเคราะห์ข้อมูลนี้ช่วยให้ Netflix สามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ โดยทำให้ผู้ใช้สามารถค้นหาเนื้อหาที่ตรงใจได้ง่ายขึ้น ส่งผลให้เกิดความภักดีและการใช้บริการต่อเนื่อง
3. Coca-Cola: การใช้ Data Activation ในการตลาดส่วนบุคคลผ่านแคมเปญ ‘Share a Coke’ Coca-Cola เปิดตัวแคมเปญ ‘Share a Coke’ ซึ่งใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าเพื่อสร้างแคมเปญการตลาดแบบส่วนบุคคล โดยพวกเขาได้พิมพ์ชื่อยอดนิยมลงบนขวดเครื่องดื่มเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อขวดที่มีชื่อของพวกเขาหรือเพื่อน การใช้ Data Activation ในการระบุชื่อที่ได้รับความนิยมในแต่ละภูมิภาคช่วยให้ Coca-Cola สามารถปรับแต่งแคมเปญให้เหมาะสมกับตลาดท้องถิ่น ส่งผลให้เกิดการพูดถึงในสังคมออนไลน์และยอดขายที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล