Popular Cá nhân hóa AI tools in Video Cá nhân hóa include Klones, helping you work more efficiently.
Klones là một nền tảng AI để tạo ra các bản sao kỹ thuật số tương tác, được cá nhân hóa. Bằng cách phân tích giọng nói, phong cách giao tiếp và kiến thức của bạn, nó tạo ra một cặp song sinh AI thực tế có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện, trả lời câu hỏi và tự động hóa các tương tác thay mặt bạn.
Sinh đôi kỹ thuật sốCông cụ Cá nhân hóa là các nền tảng nâng cao để tạo ra trải nghiệm video tùy chỉnh sâu sắc, dựa trên dữ liệu ở quy mô lớn. Là một phân khúc chuyên biệt trong Video cá nhân hóa, các công cụ này sử dụng tích hợp dữ liệu thời gian thực từ các nguồn như CRM hoặc API để tự động thay đổi các yếu tố video cho từng người xem riêng lẻ. Điều này cho phép tạo ra nội dung độc đáo, không chỉ tên mà cả hình ảnh, cảnh quay, âm thanh và thậm chí cả mạch truyện cũng được điều chỉnh theo hồ sơ và hành vi của người nhận. Giá trị chính nằm ở việc cung cấp các thông điệp siêu liên quan giúp tăng đáng kể sự tương tác, tỷ lệ chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng.
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm tiếp thị, bán hàng và thành công của khách hàng trong các ngành giàu dữ liệu như thương mại điện tử, tài chính, SaaS và du lịch. Ví dụ, một thương hiệu thương mại điện tử có thể gửi một video giới thiệu các sản phẩm mà người dùng đã xem trước đó, hoặc một ngân hàng có thể cung cấp một video tóm tắt tài chính hàng năm được cá nhân hóa cho mỗi khách hàng.
Khi chọn một công cụ Cá nhân hóa, hãy đánh giá khả năng tích hợp dữ liệu của nó (ví dụ: hỗ trợ Salesforce, HubSpot), độ sâu của tùy chỉnh nội dung động được cung cấp (văn bản, hình ảnh, toàn bộ cảnh), tốc độ kết xuất và khả năng mở rộng, quyền truy cập API cho nhà phát triển và mô hình định giá (thường dựa trên số lượng video hoặc việc sử dụng nền tảng).
Một người quản lý tiếp thị thương mại điện tử sử dụng nền tảng cá nhân hóa để tạo chiến dịch nhắm mục tiêu lại. Công cụ kết nối với dữ liệu cửa hàng Shopify của họ để xác định người dùng đã từ bỏ giỏ hàng. Sau đó, nó tự động tạo một video độc đáo cho mỗi người dùng, giới thiệu chính xác các sản phẩm còn lại trong giỏ hàng của họ, gọi tên người dùng và hiển thị mã giảm giá trong thời gian giới hạn. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này mang lại tỷ lệ khôi phục giỏ hàng bị bỏ rơi cao hơn đáng kể so với các lời nhắc qua email tiêu chuẩn.
Đội ngũ thành công của khách hàng của một công ty SaaS nhằm mục đích cải thiện tỷ lệ kích hoạt người dùng. Họ tích hợp công cụ cá nhân hóa của mình với cơ sở dữ liệu người dùng. Khi một người dùng mới đăng ký, một video chào mừng được cá nhân hóa sẽ được tạo ra. Video bao gồm tên người dùng, logo công ty của họ và tự động làm nổi bật ba tính năng hàng đầu phù hợp nhất với gói đăng ký họ đã chọn. Phần giới thiệu được thiết kế riêng này giúp người dùng mới hiểu giá trị của sản phẩm nhanh hơn, dẫn đến sự tương tác tốt hơn và tỷ lệ rời bỏ thấp hơn trong giai đoạn dùng thử ban đầu.
Một ngân hàng bán lẻ muốn tăng cường sự tương tác của khách hàng với các dịch vụ kỹ thuật số của mình. Bằng cách sử dụng một nền tảng cá nhân hóa được kết nối với hệ thống ngân hàng lõi, họ tạo ra một video tóm tắt hàng quý cho mỗi khách hàng. Video này trực quan hóa thói quen chi tiêu, tiến độ tiết kiệm và hiệu suất đầu tư của khách hàng, tất cả đều được tường thuật bằng tên của họ. Phương thức giao tiếp chủ động và dễ hiểu này củng cố mối quan hệ với khách hàng và thường dẫn đến việc áp dụng nhiều hơn các sản phẩm ngân hàng khác như tài khoản tiết kiệm hoặc kế hoạch đầu tư được đề cập trong video.
Một đại diện phát triển bán hàng (SDR) B2B cần liên hệ với hàng trăm khách hàng tiềm năng mỗi tuần. Họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa được tích hợp với CRM của họ (như Salesforce). Công cụ này lấy tên, công ty và ngành của khách hàng tiềm năng. Sau đó, nó tạo ra một video ngắn trong đó SDR dường như đang nói chuyện trực tiếp với khách hàng tiềm năng, đề cập đến tên công ty của họ và tham chiếu đến một vấn đề chung cho ngành cụ thể của họ. Cách tiếp cận này vượt qua sự ồn ào của các email văn bản tiêu chuẩn, dẫn đến tỷ lệ mở cao hơn và nhiều cuộc họp được đặt hơn.
Một nhà tổ chức sự kiện cho một hội nghị công nghệ lớn muốn tăng số lượng đăng ký. Họ sử dụng một nền tảng cá nhân hóa để gửi lời mời bằng video. Mỗi video đều có tên của người nhận trên một thẻ sự kiện ảo, tự động làm nổi bật các phiên trong chương trình nghị sự dựa trên sở thích đã bày tỏ trước đó hoặc chức danh công việc của người nhận, và bao gồm một lời kêu gọi hành động được cá nhân hóa. Mức độ tùy chỉnh này làm cho lời mời trở nên độc quyền và có tính liên quan cao, tăng đáng kể tỷ lệ nhấp chuột và đăng ký sớm so với các email hàng loạt thông thường.
Bộ phận nhân sự của một tập đoàn lớn cần thông báo những thay đổi về các gói phúc lợi. Thay vì một email chung chung, họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa để tạo một video cho mỗi nhân viên. Video gọi tên nhân viên, tóm tắt trực quan các lựa chọn phúc lợi hiện tại của họ, và sau đó giải thích rõ ràng những thay đổi mới sẽ ảnh hưởng cụ thể đến họ như thế nào dựa trên vai trò và thâm niên của họ. Phương thức giao tiếp rõ ràng, được cá nhân hóa này giúp giảm bớt sự nhầm lẫn, giảm thiểu các câu hỏi gửi đến bộ phận nhân sự và làm cho nhân viên cảm thấy được trân trọng.
Công cụ Cá nhân hóa bằng AI cho video là các nền tảng nâng cao được thiết kế để tạo nội dung video độc đáo, dựa trên dữ liệu cho từng người xem riêng lẻ ở quy mô lớn. Không giống như các công cụ đơn giản chỉ có thể thêm lớp phủ tên, các nền tảng này kết nối với các nguồn dữ liệu (như CRM) để tự động thay đổi nhiều yếu tố trong video, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản, cảnh quay và thậm chí cả mạch truyện, dựa trên dữ liệu và thuộc tính cụ thể của người xem. Chúng là động cơ đằng sau các chiến dịch tiếp thị và truyền thông bằng video siêu cá nhân hóa.
Sự khác biệt chính nằm ở tính tự động hóa, tích hợp dữ liệu và quy mô. Một trình chỉnh sửa video tiêu chuẩn (như Adobe Premiere Pro) được sử dụng để tạo thủ công từng video một. Một nền tảng Cá nhân hóa được thiết kế để tự động tạo ra hàng nghìn hoặc hàng triệu biến thể video độc đáo. Các điểm khác biệt chính bao gồm:
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Dữ liệu cần thiết có thể từ đơn giản đến phức tạp, tùy thuộc vào mục tiêu của chiến dịch. Ở cấp độ cơ bản, bạn có thể sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất như tên, công ty hoặc vị trí của một người. Các chiến dịch nâng cao hơn tận dụng dữ liệu hành vi, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, sản phẩm đã xem, hoạt động trên trang web hoặc chi tiết gói đăng ký. Các nền tảng cá nhân hóa hiệu quả nhất có thể kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau thông qua API để lấy bất kỳ thông tin nào cần thiết để làm cho video trở nên phù hợp và có tác động đối với người xem.
Mặc dù nhiều người có thể được hưởng lợi, nhưng những công cụ này mang lại giá trị lớn nhất cho các doanh nghiệp có quyền truy cập vào dữ liệu khách hàng và nhằm mục đích giao tiếp với một lượng lớn khán giả ở cấp độ cá nhân. Những người hưởng lợi chính bao gồm:
