Thông tin tài liệu
Tên đề tài : Hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam PHẦN MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài 74% người tiêu dùng mua hàng dựa trải nghiệm(Theo tạp chí Forbes) 81% cơng ty xem trải nghiệm khách hàng yếu tố tạo nên cạnh tranh (Theo Cision PR Newswire) 80% tổ chức cho cạnh tranh chủ yếu dựa trải nghiệm khách hàng(Theo Gartner) Những số “biết nói” hồn tồn chứng minh tầm quan trọng trải nghiệm người tiêu dùng với trình Marketing- Truyền thơng Trải nghiệm tích cực giúp tăng cường mối quan hệ bạn khách hàng, cải thiện lịng tin họ, trì thói quen mua hàng họ biến họ thành người ủng hộ thương hiệu Theo số liệu thống kê thu từ trang web thức Liên đồn Cơng nghiệp Máy ghi âm Quốc tế (IFPI), người ta thấy vào năm 2020, 62,1% lợi nhuận ngành đến từ dịch vụ phát trực tuyến (IFPI, 2021) Có thể thấy nghe nhạc trực tuyến thay đổi hoàn tồn mơ hình ngành cơng nghiệp âm nhạc Hiện nay, dịch vụ phát nhạc trực tuyến trở nên phổ biến với tên tuổi lớn Apple Music, Google Music, Amazon Prime Music hay gần đời Youtube Music không đề cập đến Spotify – “ông trùm” làng stream nhạc Tính đến năm 2021, với gần 160 triệu người sử dụng trả phí (Premium), Spotify doanh nghiệp cung cấp dịch vụ phát nhạc trực tuyến thành cơng Thế trước đó, Spotify gặp nhiều khó khăn muốn chuyển đổi tệp khách hàng mục tiêu họ sang sử dụng phiên có tính phí Hiện tại, Spotify dành khối lượng người dùng vô lớn với chiến lược marketing, truyền thông tập trung vào cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Và cách mà “ơng lớn” Spotify thực chiến dịch nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng dành nhìn tích cực từ phía cơng chúng Vấn đề Việt hóa Spotify quan tâm để cung cấp người dùng Việt Nam trải nghiệm tốt Ngay vừa mắt, dịch vụ phát nhạc trực tuyến có số danh sách nhạc tiêu biểu dành riêng cho thị trường Việt Top Hits Vietnam, Tuyệt phẩm Bolero, Khẳng định khác biệt thương hiệu khả cạnh tranh với tảng phát nhạc trực tuyến khác, đại diện Spotify khẳng định mạnh họ liệu, công nghệ nhằm tạo trải nghiệm người dùng cá nhân hóa đầy ưu việt “Khả kết nối Spotify đến khía cạnh văn hóa chất lượng trải nghiệm người dùng góp phần thúc đẩy niềm tin cộng đồng người nghe nhạc đầy gắn bó chúng tơi Điều cho phép chúng tơi xây dựng kết nối cá nhân với fan hâm mộ Chúng tơi vui mừng mở cánh cửa cho nhà quảng cáo – Việt Nam – để tận dụng hiệu hệ thống phân tích hành vi người dùng chúng tơi, siêu liệu chủ nhóm người dùng địa, từ có hiểu biết chiều sâu người dùng – điều mà nhãn hàng mong muốn tiếp cận nhằm xây dựng củng cố mối quan hệ với khách hàng mới” Theo chia sẻ Sea Yen Ong, Phó Chủ tịch phụ trách Kinh doanh cấp khu vực Spotify, khu vực châu Á Chia sẻ Phó Chủ tịch thị thị trường đầy tiềm Việt Nam cho thấy góc nhìn, quan điểm đầy mẻ, thú vị cách làm truyền thông thương hiệu Điều mà người làm truyền thông làm nên tham khảo để ứng dụng vào việc học tập thực hành nghề Vì vậy, sau q trình nghiên cứu tìm hiểu, Nhóm định lựa chọn đề tài : “ Hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam ” với mong muốn tìm hiểu cách mà Spotify làm để thu hút người dùng thuyết phục họ sử dụng dịch vụ Từ ứng dụng vào học tập môn học “Nghiên cứu Quảng cáo” công việc nhà truyền thơng sau Tình hình nghiên cứu liên liên quan đến đề tài ( Như Quỳnh ) Hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng khơng cịn chủ đề q mẻ thấy ông lớn ngành quảng cáo sử dụng phương pháp để quảng bá hình ảnh đến gần với khách hàng họ Coca Cola, Amazon, Shopee, Trong đó, Spotify cơng ty thành công việc vận dụng “hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng” để khẳng định vị trí cơng nghiệp âm nhạc Cuốn sách “Experience” tác giả Brian Solis trình bày kiến thức mà doanh nghiệp, nhãn hàng cần có để nâng cao trải nghiệm khách hàng Tác giả chia sẻ lý sản phẩm tốt, marketing sáng tạo dịch vụ khách hàng thú vị không đủ để doanh nghiệp giữ chân khách hàng Cuốn sách thúc đẩy bạn đọc xem xét lại mơ hình kinh doanh, sản phẩm dịch vụ, tiếp thị hình thành nên mối quan hệ khách hàng thương hiệu thời đại Cuốn sách “Personalization: Xu hướng tương tác cá nhân hóa”, số 12 GAM7 3.0 viết GAM7 tác giả, chuyên gia marketing Cuốn sách khai thác giải pháp tối ưu hoạt động cá nhân hóa thời đại marketing 4.0 lấy khách hàng làm trung tâm, ứng dụng công nghệ để nâng tầng trải nghiệm khách hàng Cuốn sách tiếp cận vấn đề tương tác cá nhân hóa từ hai góc độ: Thứ góc độ chủ động từ phía thương hiệu thứ hai khuyến khích khách hàng chủ động trở thành phần quy trình sáng tạo hay nhân tố làm nên chiến dịch truyền thông Bài viết “Personalized marketing for the music industry: how to effectively target and engage music fans” tác giả Teemu Raitaluoto hoạt động tiếp thị cá nhân hóa cho phép nghệ sĩ kết nối với người hâm mộ mức độ sâu thơng điệp chương trình khuyến phù hợp, có liên quan trực tiếp đến sở thích riêng họ Bài viết đưa công cụ chiến lược để doanh nghiệp đạt thành công tiếp thị cá nhân hóa cơng nghiệp âm nhạc Nghiên cứu “ Framing theory on music streaming platforms ” tác giả Lotte van Bree năm 2023 nhằm mục đích hiểu rõ mức độ ảnh hưởng việc xếp từ vựng tiêu đề danh sách phát cá nhân hóa đến trải nghiệm người dùng Dựa kết khảo sát, người ta kết luận việc sử dụng từ ngữ biểu thị hoạt động cá nhân hóa có ảnh hưởng đáng kể đến lựa chọn người dùng hài lòng chung tảng phát nhạc trực tuyến Bài viết nghiên cứu : “ Nothing personal: algorithmic individuation on music streaming platforms” tác giả Robert Prey năm 2018 tiến hành nghiên cứu so sánh cách hai tảng phát trực tuyến hàng đầu nhìn nhận người nghe nhạc từ rút ra từ lý thuyết cá nhân hóa Gilbert Simondon, chứng tỏ cách nhìn nhận cá nhân hoạt động để thể cá nhân tảng Đặc biệt cách nhìn bị ảnh hưởng nặng nề danh mục người tiêu dùng nhà quảng cáo xác định yêu cầu Nghiên cứu "Music personalization at Spotify." tác giả Kurt Jacobson cộng năm 2016 cách Spotify sử dụng công nghệ quy mô lớn để chắt lọc thông tin âm nhạc từ người nghe giới nói chung bí ẩn đằng sau danh sách phát cá nhân hóa hỗ trợ khả phân tích nhân tố mở rộng hai tỷ danh sách phát dành cho người dùng Spotify phù hợp với hành vi nghe người dùng nguồn gốc đổi thách thức hội mà hệ thống phải đối mặt Bài viết thảo luận, bóc tách trang chủ Spotify nỗ lực nhiều việc cá nhân hóa để đảm bảo người nghe có danh sách mục tiêu gồm danh sách phát, chương trình âm nhạc để chọn suốt ngày họ Phạm vi nghiên cứu viết bao quát rộng thị trường Spotify giới Bài viết “Cá nhân hóa hành trình trải nghiệm khách hàng” FPT Digital hoạch định lộ trình xây dựng hành trình trải nghiệm cá nhân hóa với thành phần quan trọng: Xác định tầm nhìn cá nhân hóa, tập hợp điểm "chạm" sáng tạo, thiết lập yếu tố tảng cốt lõi đánh giá thúc đẩy nguồn lực nội Bài viết khẳng định : “Trải nghiệm cá nhân hóa cải thiện mối quan hệ gắn kết khách hàng doanh nghiệp” Qua đây, thấy việc nghiên cứu chủ đề “Hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify” cho dù không lạ nhiên lại chưa khai thác nhiều hoạt động Spotify thị trường Việt Nam nghiên cứu khoa học Việt Nam Việc nghiên cứu chủ đề đóng góp phần khơng nhỏ việc đề xuất phương hướng giúp tạo sợi dây gắn kết khách hàng với doanh nghiệp nói chung cơng ty thuộc lĩnh vực âm nhạc nói riêng Mục đích nghiên cứu nhiệm vụ nghiên cứu 3.1 Mục đích nghiên cứu Làm rõ phân tích phương pháp mơ hình mà Spotify sử dụng để khảo sát tìm hiểu insight khách hàng Từ đó, phân tích hoạt động triển khai Spotify chiến dịch, từ đánh giá mức độ thành công hoạt động kể việc cá nhân hóa khách hàng Cuối cùng, đưa kết luận, điểm mạnh yếu khâu nghiên cứu thực Spotify, từ đề xuất giải pháp cho hoạt động 3.2 Nhiệm vụ nghiên cứu - Hệ thống lý thuyết, làm rõ số vấn đề lý luận, nhận thức liên quan đến hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng - Nghiên cứu cách Spotify áp dụng phương pháp cá nhân hóa việc cung cấp trải nghiệm người dùng, phân tích tác động đánh giá hiệu hoạt động - Khảo sát đánh giá thực trạng người dùng Spotify Việt Nam việc sử dụng liệu cá nhân để tăng cường trải nghiệm cá nhân hóa - Đưa đề xuất khuyến nghị để cải thiện hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam, dựa kết nghiên cứu phân tích kể Đối tượng phạm vi nghiên cứu 4.1 Đối tượng nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam khoảng thời gian năm 2020 - 2023 - Đề tài khảo sát tác động cách Spotify sử dụng thơng tin sở thích âm nhạc, lịch sử nghe nhạc liệu khác để tạo danh sách phát cá nhân hóa gợi ý hát nhóm cơng chúng trẻ độ tuổi 15 đến 25 Việt Nam từ năm 2020 – 2023 4.2 Phạm vi nghiên cứu Thứ nhất, nghiên cứu đề tài giới hạn thời gian từ tháng 1/2020 đến tháng 8/2023, giới hạn phạm vi nghiên cứu thị trường Việt Nam Thứ hai, phạm vi nghiên cứu đề tài, “Hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam” nhấn mạnh cách Spotify sử dụng thuật tốn cơng nghệ để gợi ý âm nhạc cung cấp nội dung phù hợp cho người dùng Để đánh giá hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam giai đoạn 2020 - 2023, đề tài nghiên cứu chủ yếu nội dung như: thuật tốn liệu cá nhân sử dụng Spotify tạo danh sách phát cá nhân hóa gợi ý hát; cách Spotify tương tác với người dùng; mức độ hài lòng người dùng Việt Nam hoạt động cá nhân hóa Spotify; tác động việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng lên ngành cơng nghiệp âm nhạc thói quen nghe nhạc người dùng Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu đề tài bao gồm : Phương pháp nghiên cứu tài liệu: Nhóm tác giả nghiên cứu tổng hợp thông tin từ tài liệu liên quan đến hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify thị trường Việt Nam Phương pháp điều tra bảng hỏi : Phương pháp điều tra bảng hỏi thực để khảo sát nhóm cơng chúng mục tiêu người dùng Spotify Việt Nam độ tuổi từ 15- 30 (mẫu khảo sát 150 mẫu) Sau tìm hiểu lựa chọn đề tài, nhóm xây dựng bảng câu hỏi với thang đo Likert điểm với lựa chọn số “rất không đồng ý” lựa chọn số “rất đồng ý” dạng hỏi - đáp Bảng khảo sát bao gồm yếu tố độc lập yếu tố phụ thuộc với câu hỏi Nhóm tiến hành thu thập liệu cách vấn online thông qua bảng câu hỏi, nhờ đối tượng khảo sát điền thông tin vào bảng câu hỏi khảo sát đánh giá câu hỏi thang đo yếu tố thu hút người dùng trải nghiệm sử dụng Spotify đối tượng người dùng Thời gian trung bình cho bảng khảo sát phút Phương pháp vấn sâu : - Đối tượng: Nhóm người dùng Spotify, cài ứng dụng vòng năm gần đây, tần suất sử dụng lần/tuần (số lượng người) - Mục đích: Tìm hiểu mức độ quan tâm hiểu biết người dùng tính cá nhân hóa Spotify, đánh giá mức độ hài lòng, mong muốn nhu cầu sử dụng Phương pháp quan sát: Nhóm tác giả thực phương pháp quan sát hoạt động, tính cá nhân hóa góc nhìn người dùng ứng dụng nghe nhạc trực tuyến Spotify Việt Nam khoảng thời gian từ tháng 01 năm 2020 đến tháng 08 năm 2023, từ tìm hiểu cách Nhóm tác giả quan sát hoạt động truyền thông, tính năng, chiến dịch truyền thơng, viết Spotify tảng mạng xã hội Việt Nam ghi chép, phân tích kết đạt Ý nghĩa thực tiễn đề tài 7.1 Ý nghĩa lý luận đề tài Nhóm tác giả đề tài nghiên cứu hy vọng đề tài đóng góp phần giá trị khái qt, hệ thống hóa thơng tin,sự thay đổi Spotify qua chiến lược Marketing truyền thông để thu hút tiếp cận đến lượng lớn khách hàng tiêu dùng 7.2 Ý nghĩa thực tiễn đề tài Đối với người chưa sử dụng Spotify: Tận dụng thông tin từ nghiên cứu để đa dạng hóa thơng tin Spotify, đưa tị mị kích thích tìm tịi, thay đổi mẻ tảng dịch vụ phổ biến khác Từ đó, tạo hiệu ứng đa dạng hoá, đẩy mạnh nhu cầu trải nghiệm Đối với người sử dụng Spotify: Tận dụng hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người tiêu dùng Spotify mà đẩy mạnh thông tin truyền thông, PR từ người qua người khác Kích thích nhu cầu trải nghiệm sử dụng, Spotify đón nhận thêm ý kiến, góp í để thay độ sửa đổi, cải tiến Đối với người nghiên cứu sau này: Những người tiếp tục nghiên cứu đề tài ‘Hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam’ sử dụng đề tài nghiên cứu hướng dẫn, tài liệu tham khảo, chí bổ sung để hoàn thiện Ngoài từ đề tài mà phát triển đổi để cập nhập thêm số liệu sau Đối với người làm truyền thông - marketing cho Hoạt động trải nghiệm cá nhân hoá: Qua nghiên cứu này, người làm truyền thơng marketing hiểu nội dung truyền thông thu hút giới trẻ người dân,đối tượng trải nghiệm để xác định nội dung truyền thơng phù hợp, thay đổi góc nhìn họ hình ảnh dịch vụ phát nhạc trực tuyến nói chung hay Spotify nói riêng, đưa chiến lược phát triển cho sản phẩm Từ đưa chiến lược truyền thông marketing mới, thu hút ấn tượng sau Kết cấu đề tài Chương I : Cơ sở lý luận hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Chương II : Khảo sát chất lượng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng Spotify Việt Nam Chương III : Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng cá nhân hóa trải nghiệm người Chương : Cơ sở lý luận hoạt động cá nhân hóa trải nghiệm người dùng 1.1 Các khái niệm 1.1.1 Cá nhân hóa Cá nhân hóa tượng tồn từ lâu mối quan hệ thương mại Ross (1992) tìm thư tiếp thị trực tiếp cá nhân vào năm 1870 Khi đó, tiếp thị cá nhân thông qua thư trực tiếp tồn thời gian ngắn Việc làm ăn doanh nghiệp bán lẻ bắt đầu phát triển nhanh đến mức tiếp xúc với người tiêu dùng theo cách đối (Ross, 1992; Petrison, 1997)1 Tuy nhiên, nhà tiếp thị hàng hóa nhanh chóng nhận cá nhân hóa mang lại tỷ lệ phản hồi cao cho thư họ tới khách hàng Trong thư cá nhân hóa với lời chào "Thưa ơng X" thu hút gấp sáu lần số phản hồi so với thư khơng cá nhân hóa vào năm 1960, mẻ dần gia tăng phản hồi trở nên đáng kể Thường tỷ lệ phản hồi tăng lên không đủ bù đắp cho chi phí tăng thêm việc sản xuất thư cá nhân hóa Do đó, vào năm 1970, việc cá nhân hóa sử dụng hơn2 Trong năm 90 kỷ trước, Internet lần hướng quan tâm tới cá nhân hoá Preston (2001) khẳng định: “Không phải tiềm tiếp cận tới khách hàng World Wide Web (WWW) làm nhà tiếp thị cá nhân kỳ vọng vào thương mại điện tử Thay vào tiềm tạo hội mua sắm thiết kế riêng cho nhóm khách hàng thị trường rộng lớn” Kaniewska-Sejba, A., & Pilarczyk, B (2014) Negative effects of personalization in direct marketing International Journal of Arts & Sciences, 7(2), 89 Hanau, Robert C 1971, Development & Marketing of Computer Letters, Direct Marketing, March niệm giải thích thực tế UX gắn liền với loạt khái niệm mờ động sử dụng thuật ngữ chung kết hợp số khái niệm HCI Do đó, việc hiểu UX dường thách thức quan trọng HCI tạo thành bước có điều kiện việc đo lường thiết kế UX (Law, Vermeeren, Hassenzahl, & Blythe, 2007) Như Fenton Pfleeger (1997) nêu: “ Bạn kiểm sốt bạn khơng thể đo lường bạn khơng thể đo lường bạn khơng thể xác định” 13 Trong nghiên cứu thiết kế trải nghiệm người dùng Wang cộng năm 2020, trải nghiệm người dùng mô tả nhận thức cảm xúc tổng thể mà người dùng trải nghiệm sử dụng sản phẩm dịch vụ (kỹ thuật số)14 Tập trung vào nội dung, mức độ ứng dụng cá nhân hóa đóng vai trị quan trọng cách người dùng cảm nhận sản phẩm dịch vụ (kỹ thuật số) Trải nghiệm người dùng tích cực có nghĩa mong đợi người dùng đáp ứng, điều ảnh hưởng đến hài lịng chung người dùng Yếu tố liên kết với việc đóng khung làm bật ảnh hưởng việc trình bày thơng tin đến nhận thức hành vi người dùng Hơn nữa, trải nghiệm người dùng điều cần thiết lĩnh vực tảng phát trực tuyến ảnh hưởng đáng kể đến mức độ tương tác giữ chân người dùng Tóm lại, nhìn chung trải nghiệm người dùng cảm nhận người họ sử dụng sản phẩm dịch vụ Trong hầu hết trường hợp, sản phẩm trang web ứng dụng số hình thức Mọi trường hợp tương tác người đối tượng có trải nghiệm người dùng liên quan, nói chung, người phát triển UX quan tâm đến mối quan hệ người dùng người với máy tính sản phẩm dựa máy tính, chẳng hạn trang web, ứng dụng hệ thống 13 Hassenzahl, Marc, and Noam Tractinsky "User experience-a research agenda." Behaviour & information technology 25.2 (2006) 14 Wang, R., Zhang, X., & Yang, D (2020) Research on User Experience Design Consistency of Internet Products Based on User Experience Journal of Physics: Conference Series, 1549(3) 1.2 Vai trò hoạt động cá nhân hóa 1.2.1 Đối với hoạt động doanh nghiệp nói chung Tầm quan trọng ngày tăng việc cá nhân hóa chứng minh rõ ràng từ thực tế doanh thu tăng 5%–15% việc thực thành cơng việc cá nhân hóa, với cải thiện 10%–30% hiệu tiếp thị kênh nhất.15 Nghiên cứu Forrester tiết lộ việc cá nhân hóa “rất quan trọng nhà tiếp thị tìm cách nâng cao mức độ tương tác lấy khách hàng làm trung tâm” Do đó, việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trở thành cách tiếp cận quan trọng để doanh nghiệp thu hút chuyển đổi khách hàng tiềm Thứ nhất, cá nhân hóa giúp nâng cao khả giữ chân lòng trung thành khách hàng: Theo Forbes , 44% người tiêu dùng nói họ mua hàng lại sau trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa16 Thứ hai, cá nhân hóa tạo dựng niềm tin cách cho khách hàng thấy cơng ty bạn lắng nghe, hiểu đáp ứng phù hợp với nhu cầu cụ thể họ Theo PWC, 35% người tiêu dùng coi niềm tin ba lý hàng đầu khiến họ mua sản phẩm dịch vụ17 Thứ ba, thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng: Một nghiên cứu gần cho thấy 49% khách hàng mua hàng mà họ khơng có ý định mua nhận đề xuất cá nhân từ thương hiệu đáng tin cậy (Forbes)18 Thứ tư, xây dựng lợi nhuận ròng: Theo Fivestars , 66% người tiêu dùng tin dịch vụ khách hàng cá nhân hóa động lực chi tiêu lớn họ Hơn nữa, công ty ưu tiên trải nghiệm dịch vụ khách hàng tạo lợi nhuận cao 60% so với đối thủ cạnh tranh19 Thứ năm, trải nghiệm cá nhân hóa thường có tác động lớn đến doanh số bán hàng so với sản phẩm chí cịn giúp khách hàng 15 Chandra, Shobhana, et al "Personalization in personalized marketing: Trends and ways forward." Psychology & Marketing 39.8 (2022) 16 Forbes (2017) Personalized Customer Experience Increases Revenue and Loyalty 17 PWC (2018) Whom consumers really trust? 18 Forbes (2017) Personalized Customer Experience Increases Revenue and Loyalty 19 Fivestars (2017) Personalized Customer Service is Powerful! Here are Ways to Offer It cảm thấy sẵn sàng trả mức giá cao Trên thực tế, 40% người tiêu dùng Mỹ nói họ chi nhiều cho thứ nhờ dịch vụ cá nhân hóa (Forbes)20 Thứ sáu, tạo khác biệt: Người tiêu dùng dường có vơ số lựa chọn, cá nhân hóa ln cách tuyệt vời để tạo khác biệt so với đối thủ cạnh tranh Ví dụ: 77% người tiêu dùng chọn, giới thiệu trả nhiều tiền cho thương hiệu cung cấp dịch vụ cá nhân hóa (Forrester)21 Thứ bảy, thể quan tâm bạn với khách hàng: Khơng có ngạc nhiên 76% người tiêu dùng tin dịch vụ khách hàng đại diện cho giá trị họ doanh nghiệp (Fivestars)22 Đúng vậy, cho họ thấy Cuối cùng, tạo lời truyền miệng: Chú ý kỹ đến nhu cầu khách hàng dẫn đến quảng cáo truyền miệng cao đáng kể Đáng ý, 74% người tiêu dùng xác định dịch vụ cá nhân hóa yếu tố ảnh hưởng đến định mua hàng họ (Big Commerce)23 1.2.2 Đối với hoạt động tảng nghe nhạc trực tuyến Trong thời đại 4.0, người nghe nhạc dễ dàng thưởng thức tác phẩm âm nhạc hồn tồn miễn phí thơng qua tảng quen thuộc Spotify, Youtube,… tảng nghe nhạc có nhiều cạnh tranh, đặc biệt khách hàng nghe nhạc, hoạt động cá nhân hố vơ quan trọng mang theo nhiều yếu tố, bao gồm: Một là, cá nhân hóa chiến lược cạnh tranh tảng phát nhạc áp dụng để thu hút người dùng, mục tiêu cuối họ giúp bạn tiếp tục sử dụng Spotify, tiếp tục sử dụng Apple Music24 Một số tảng cung cấp dịch vụ phát nhạc trực tuyến miễn phí, cấp độ hỗ trợ quảng cáo sử dụng 20 Forbes (2017) Personalized Customer Experience Increases Revenue and Loyalty Business2Community (2018) Whom consumers really trust? 22 Fivestars (2017) Personalized Customer Service is Powerful! Here are Ways to Offer It 23 BigCommerce (2019) Word of Mouth Marketing in 2019: How to Create a Strategy for Social Media Buzz & Skyrocket Referral Sales 21 24 Webster, Jack "The promise of personalisation: Exploring how music streaming platforms are shaping the performance of class identities and distinction." New Media & Society 25.8 (2023), tr.47 để tạo độ gắn kết với thương hiệu từ chuyển đổi đối tượng quảng cáo hỗ trợ người dùng thành người đăng ký trả phí sinh lợi Hai là, tăng tỷ lệ chuyển đổi xây dựng lòng trung thành Các đề xuất giúp chuyển đổi lượng người truy cập thành khách hàng trả tiền giữ họ sử dụng dịch vụ lâu Danh sách nhạc cá nhân hóa khuyến khích người dùng dành nhiều thời gian để nghe nhạc yêu thích họ Nó làm tăng hài lịng lòng trung thành khách hàng Ba là, hoạt động cá nhân hóa đóng vai trị quan trọng hoạt động kinh doanh quảng cáo tảng phát nhạc trực tuyến.25 Một số tảng cung cấp dịch vụ phát nhạc trực tuyến miễn phí, cấp độ hỗ trợ quảng cáo sử dụng để tạo độ gắn kết với thương hiệu từ chuyển đổi đối tượng quảng cáo hỗ trợ người dùng thành người đăng ký trả phí sinh lợi Danh sách phát cá nhân hóa tuyển chọn qua biên tập khiến đối tượng người dùng, người nghe thành nguồn tài nguyên mà ý người dùng bán cho doanh nghiệp quảng cáo (Anderson, 2015; Drott, 2018; Eriksson, 2020; Wikstrưm, 2020) Một số quy trình có tính tốn kích hoạt xung quanh danh sách phát nhạc (Eriksson, 2020), cho phép tảng phát nhạc trực tuyến có thơng tin bối cảnh xã hội, không gian cảm xúc người dùng thời điểm cụ thể, tạo phân khúc đối tượng khán giả để bán cho thương hiệu bên thứ ba Ví dụ với loại danh sách phát gợi ý dựa theo tâm trạng hay khoảnh khắc, kiện đời người nghe đóng vai trị quan trọng với quảng cáo lập trình sẵn, cho phép doanh nghiệp bên thứ ba quảng cáo tiếp cận khán giả mục tiêu bối cảnh không gian cảm xúc cụ thể, phù hợp Bên cạnh đó, tảng phát nhạc trực tuyến tìm cách thuyết phục người tiêu dùng sống chia thành nhiều khoảnh khắc, khoảnh khắc kết hợp với âm nhạc quan trọng quảng cáo (Drott, 2018) Bốn là, cá nhân hóa giúp cung cấp nội dung phù hợp tảng nghe nhạc hiểu sở thích âm nhạc người dùng26 Các thuật toán hoạt động cá nhân 25 Webster, Jack "The promise of personalisation: Exploring how music streaming platforms are shaping the performance of class identities and distinction." New Media & Society 25.8 (2023), tr.8 26 Webster, Jack "The promise of personalisation: Exploring how music streaming platforms are shaping the performance of class identities and distinction." New Media & Society 25.8 (2023), tr.8 hóa dựa hai yếu tố thói quen, lịch sử nghe nhạc, hành vi nghe dòng cảm xúc (mood) nghe, từ giới thiệu cho người nghe nhạc hát sở thích, cảm xúc thời điểm Khi đó, việc nghe nhạc người cá nhân hóa Điều đồng thời giúp nghệ sĩ chủ sở hữu quyền tiếp cận đối tượng khán giả mục tiêu cách xác Trong thời đại Internet phát triển, việc tìm kiếm hát, sưu tập hay danh sách phát nhạc phù hợp với sở thích hồn cảnh khơng cịn việc khó khăn việc cá nhân hóa giúp người dùng chắt lọc họ muốn họ thích vơ vàn số lượng hát, âm nhạc ngày tăng cung cấp tảng phát nhạc trực tuyến thị trường Minh chứng cho thấy Spotify Apple Music tạo danh sách phát tùy chỉnh định hướng khám phá, “Discovery Weekly” tạm dịch “Khám phá hàng tuần” “My New Music Mix” tạm dịch “ Kết hợp âm nhạc tôi” ( Eriksson cộng 2019 , Eriksson 2020), để nhằm đơn giản hóa q trình khám phá hát, thể loại nhạc đối tượng người dùng Các tảng phát nhạc trực tuyến tập hợp nhóm biên tập tạo đa dạng danh sách phát để quản lý danh sách phát có thương hiệu, xếp xung quanh hoạt động cảm xúc, bổ sung cho 'nghe phổ biến' đặc trưng cho thực tiễn tiêu thụ âm nhạc đương đại ( Kassabian, 2013) Cả danh sách phát đề xuất biên tập cá nhân hóa phân phối tới người tiêu dùng sở cá nhân hóa 'Trang chủ' Spotify 'Dành cho bạn' Apple Music trang cá nhân hóa trình bày nhiều nội dung biên tập cá nhân hóa dựa mẫu nghe trước yếu tố ngữ cảnh, chẳng hạn thời gian ngày Khi làm vậy, Eriksson et al (2019) cho người nghe cảm thấy hứng thú, u thích có xu hướng gắn bó với dịch vụ tảng phát nhạc trực tuyến đó, dựa vào để cung cấp âm nhạc phù hợp cho tâm trạng thời điểm sống người dùng 1.3 Cách thức thực cá nhân hóa trải nghiệm người dùng tảng nghe nhạc trực tuyến Hiện nay, cá nhân hóa phần tích hợp trải nghiệm sử dụng tảng phát nhạc trực tuyến Những người dùng thấy sử dụng tảng phát nhạc trực tuyến ngẫu nhiên Kết hợp liệu hành vi nghe trước với tiến công nghệ đề xuất, tảng phát nhạc trực tuyến đưa dự đốn nội dung người dùng muốn nghe tiếp theo, đưa dự đoán dạng danh sách phát đề xuất cá nhân hóa theo cách tự động phổ biến không gian vi mô họ Theo đăng Wavve vào ngày 6/2/2022, “Cách cá nhân hóa trải nghiệm âm với Machine Learning (ML)”27, đăng Alexandra Datsenko, dịch vụ phát nhạc trực tuyến Spotify, Apple Music, SoundCloud, Google Play Music Tidal sử dụng liệu cá nhân công nghệ máy học để dự đoán nhạc phù hợp với đối tượng cụ thể Các hệ thống hỗ trợ ML học hỏi điều chỉnh theo sở thích người để điều chỉnh theo ngữ cảnh người nghe suốt phiên nghe Thông thường hệ thống máy học sử dụng kỹ thuật như: Content-based filtering (CB) - lọc dựa nội dung28, Collaborative filtering (CF)29 - lọc cộng tác, Kết hợp phương pháp Thứ nhất, Lọc dựa nội dung: Cách tiếp cận dựa nội dung tập trung vào giống mục cụ thể Cách tiếp cận sử dụng kỹ thuật học máy phân loại Naive Bayes (một thuật toán phân loại dựa tính tốn xác suất áp dụng định lý Bayes) phân tích cụm (nhóm đối tượng có chung đặc điểm) để xác định đặc điểm mục sử dụng để phân loại 27 ML, Machine Learning "What is Machine Learning?." (2008) 28 Enhancing recommendation quality of content-based filtering through collaborative predictions and fuzzy similarity measure,Vibhor Kant, Kamal K Bharadwaj, Procedia engineering 38, 939-944, 2012 29 A survey of collaborative filtering techniques, Xiaoyuan Su, Taghi M Khoshgoftaar, Advances in artificial intelligence 2009, 2009 Khi sử dụng dịch vụ phát nhạc trực tuyến, người nghe thích khơng thích hát tạo danh sách phát Ý tưởng trích xuất từ khóa từ mơ tả hát podcast, so sánh chúng với từ khóa nhạc khác đề xuất thêm từ khóa tương tự cho người dùng Pandora - dịch vụ phát nhạc trực tuyến thuộc sở hữu Sirius XM Holdings, sử dụng hát thuộc tính nghệ sĩ để tạo đài phát nhạc có đặc tính âm phù hợp Nền tảng dựa vào phản hồi người dùng để tinh chỉnh kết đài, nêu bật thuộc tính cụ thể người dùng thích nhạc thuộc tính khác người dùng khơng thích nhạc Thứ hai, Lọc cộng tác: Phương pháp lọc đề xuất cộng tác sử dụng thông tin hành vi sở thích trùng lặp người dùng, xếp hạng hát điểm tương đồng với người nghe khác Ở đây, phương pháp học máy phổ biến thuật toán k-nearest neighbors (KNN)30 (là kĩ thuật học có giám sát (supervised learning) dùng để phân loại quan sát cách tìm điểm tương đồng quan sát với liệu sẵn có (theo Flinters Vietnam) Nếu hai người dùng thể sở thích giống nhau, thuật tốn đề xuất giai điệu tương tự Nếu người dùng thích hát cụ thể người dùng thứ hai thích hát ngược lại Các hệ thống khuyến nghị coi xác chúng phụ thuộc vào tương tác trực tiếp người dùng với hệ thống Thuật toán quan sát danh sách phát nhạc người dùng nghe thường xuyên so sánh chúng với hành vi người dùng khác Sau đó, tảng phát hát từ bên thư viện người dùng phù hợp với người dùng có sở thích Điểm mấu chốt người nghe dựa vào tảng âm nhạc cung cấp hệ sinh thái tiên tiến tính để quản lý thư viện nhạc cá nhân họ khám phá nội dung dựa sở thích cá nhân ML nhanh chóng trở thành cơng nghệ thiết yếu, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng cách cung cấp 30 https://machinelearningcoban.com/2017/01/08/knn/
Ngày đăng: 29/11/2023, 12:31
Xem thêm:
