自 2019 年 Gartner 首次预测到 2025 年 80% 的营销人员将放弃个性化工作以来，怀疑个性化能否带来好处的人和认为个性化对于提供积极客户至关重要的人之间的观点存在巨大分歧和价值成果。那么真相在哪里呢？

个性化可以有多种含义，从印在杯子上的名字到重定向优惠。在数据科学中，正如其在营销中的应用一样，个性化是使用第一方客户数据来在线和离线提供定制的优惠和体验。通过专注于现有客户个人层面的营销传播和购买历程，增强的客户体验不断发展并带来长期价值。

因此，使用个性化似乎是一个显而易见的策略。为什么品牌不想了解如何以及何时根据个人喜好接触客户，并与他们互动根据他们的兴趣和他们最有可能购买的东西？在这里，Gartner 指出了两个主要障碍 - 客户数据管理和缺乏投资回报率 - 这两者都意味着存在问题的不是个性化或其作为策略本身的有效性；根本问题是实施。

高质量（最重要的是完整的）客户数据是提供有效个性化的关键

有关客户的数据可以详细说明他们的每个品牌接触点，从而深入了解客户对品牌的整体看法。如果丢失了一些数据，就会从根本上破坏个性化营销计划，从而改变游戏规则。

值得庆幸的是，数据集成项目不再需要数月的资源和开发。例如，基于云的数据仓库技术消除了前期硬件支出，并以适当的成本提供快速的容量可扩展性。此外，适当地经过深思熟虑的数据策略，在所有在线和后台系统中使用唯一的客户标识符，不会为无法连接并附加到客户记录的数据孤岛留下任何隐藏的地方。

技术是推动者，而不是解决方案

提供可追踪的投资回报率通常被视为一项技术挑战，只需购买正确的软件许可证即可产生显着的投资回报率。但技术只是一个推动者，仅此而已。个性化需要正确解释数据。

客户总是多样化的，并不完全符合细分群体，但他们确实有个人习惯：有些客户可能会在登陆网站后立即购买，而另一些客户则习惯性货比三家，只在第二次或第三次访问时购买，也许在几天的时间里——其间有许多可能的情况。这种复杂程度通过数据模型得以简化，这些模型可以预测某些薄弱环节的可能性。gs 通过考虑整体智能而发生。数据建模正在帮助营销人员了解客户从众多选项中执行所需行为的可能性、他们将如何以及何时执行此操作，以及需要哪些推动才能让他们以这种方式行事。

为了为客户提供个性化内容，您不需要了解他们的一切。

突然之间，个性化优惠的世界开始开放。您可以在客户最有可能打开通信的时候，或者在客户比平时没有访问网站的时间更长的时候发送通信。您可以通过客户响应最快的渠道发送。您可以包括他们通常在一年中的这个时候购买的产品，或者他们从未购买过但接下来最有可能购买的产品。您甚至可以了解购买的可能性有多大，并在可能性下降时使用激励措施，从而保留全部价值而不是对产品打折对于无论如何都会购买的客户，同时仍然在最重要的地方提高转化率。

这也提出了一个问题：有多少内容可以个性化？理想情况下，数字资产管理系统可用于解锁现有的品牌内容；如果做不到这一点，有多种方法可以专注于最受欢迎（或盈利）的产品。只有当所有这些因素结合在一起时，这种方法的投资回报率才会产生，因此个性化策略的一个重要部分是考虑用于创建模型的技术和预算以及实际分发解决方案的营销自动化。

根据我们的经验，将支出从技术本身转移到模型和执行上对投资回报率产生了深远的影响，许多失败的个性化项目都是由于对过度指定、昂贵的技术进行过多投资而导致资源匮乏造成的可用于建模和活动本身。

客户更喜欢什么？

一个个性化必须经常克服的另一个障碍是隐私挑战。媒体充斥着有关公众隐私担忧和不喜欢被监视的故事。这可能有点转移注意力。

为了为客户提供个性化内容，您不需要了解他们的一切 - 这在很大程度上是一个特定领域的挑战。如果您销售杂货，您需要了解顾客喜欢哪些杂货以及他们选择何时去购物；客户行为表明，他们会很乐意向您自愿提供这些信息，并且如果他们以前与您一起购物过，通常会希望您知道这些信息。

向您提供您最有可能购买的商品实际上根本不是侵犯隐私，它只是利用可用信息为客户提供真正方便的体验。以这种方式关注客户利益确实消除了隐私问题，因为这是关于根据客户期望你从他们之前与你作为一个品牌的互动中了解到的信息采取行动。研究证实了这一点，客户一直表示他们更喜欢各种不同场景中的个性化旅程和内容。

所以，总结一下：

个性化是指了解客户并利用这种洞察力为他们提供更好的体验，但要实现这一点需要客户级别的高质量、相关且完整的数据。 它利用技术支持的数据、洞察力和专业知识为客户提供更好、更互惠互利的体验。它不是一个纯粹的技术解决方案。 将个性化策略视为释放价值的长期承诺，而不是追逐短期购买目标，这一点至关重要。这意味着投资强大而敏捷的数据策略，使品牌和客户都受益。

总之，如果你要去要使用个性化，请正确执行或根本不执行。

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Malcolm Clifford 是 Jaywing 的客户体验总监。