正在网上浏览，想给你的配偶买礼物。你花了一些时间研究各种选择，看了一些产品，但最终没有购买。第二天，这些产品的广告开始在互联网上跟踪你。突然间，你的里全是你在看的耳环的帖子。上展示了你点击的手表。你访问的每个网站似乎都知道你在买什么。
虽然这种程度的个性化有时会有所帮助，但也可能让人觉得毛骨悚然、侵犯隐私。事实上，《消费者研究杂志》 2019 年发表的一项研究发现，虽然广告中的适度个性化可以提高点击率，但极端个性化可能会适得其反——让顾客感到不舒服，实际上也不太可能购买。
广告一直在跟踪你？以下是阻止广告的方法
过度个性化带来的不适心理
对您的营销团队进行个性化不适背后的心理原理的培训，以便他们能够发现并避免潜在的陷阱。
进行用户研究来了解特定客户对个性化的态度及其容忍度。
是什么让客户抵制极端个性化？心理学研究指出了几个关键因素：
Lieddata 提供高质量的“针对 谎言数据 性营销数据帮助企业实现精准营销我们的数据解决方案可以细分目标客户了解他们的需求与偏好从而制定更有效的营销策略通过使用这些数据您可以提高客户转化率和品牌忠诚度选择 Lieddata让您的针对性营销更具影响力推动业务快速增长。
失去匿名性：当广告 创建网站并不像您想象的那么困难！这里有 5 个提示 对我们了解太多时，网上匿名的幻想就会破灭。我们感觉自己被暴露和监视。
抗拒：超精准的广告会让我们感觉自己被操纵，从而引发心理抗拒。我们对被控制的感觉感到愤怒。
恐怖因素：有帮助和令人恐怖之间只有一线之隔。当个性化变得过于具体时，就会进入令人不安的境地。
埃森哲 2018 年的一项研 DD 线索 究发现，75% 的消费者认为多种形式的营销个性化令人毛骨悚然，40% 的消费者表示，这让他们只在自己信任的品牌购物。客户不适是一个真正的风险。
如何影响您的业务运营
隐私问题和不断变化的监管环境
审查您的数据收集和使用实践，以确保其符合 GDPR、CCPA 和其他相关法规。进行必要的调整。
制定清晰的、客户友好的数据隐私政策，解释您收集哪些数据、如何使用这些数据以及客户如何选择退出。
除了心理上的不适之外，许多消费者越来越担心数据隐私以及他们的个人信息如何被收集并用于个性化广告。
欧洲《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等新法规正在改变数据收集和使用方面的规则。根据 GDPR，公司必须获得明确同意才能收集和处理个人数据，而用户则拥有“被遗忘权”。CCPA 赋予加州居民了解正在收集哪些个人数据以及选择不出售这些数据的权利。
要应对这一不断变化的形势，需要采取
深思熟虑的数据收集和个性化方法，优先考虑透明度、同意和对客户隐私的尊重。
如何避免电子商务商店中最常见的 5 个个性化错误 | 的个性化平台
品牌行为不当：个性化失误的教训
建立个性化活动的道德审查流程，以识别潜在的意外后果或反弹风险。
制定危机沟通计划，以应对可能出现的个性化失误。
即使是大品牌也因过度个性化而遭遇了强烈反对。以下是一些值得警醒的例子：
塔吉特的怀孕预测：2012 年，塔吉特利用一名女性的购物记录推断她怀孕了，并向她发送孕妇用品广告，这让她的家人非常不高兴，因为他们并不知道她怀孕了。这一事件损害了信任，并产生了负面公关效果。
发现向 Mac 用户显示的酒店选项
比向 PC 用户显示的价格更高，因为数据显示 Mac 用户在旅行上花费更多。客户对这种差别待遇感到非常愤怒。
的歧视性广告定位 因允许广告商以歧视性的方式定位广告而屡屡受到抨击，例如将某些种族群体排除在住房广告之外。虽然这不是典型的个性化，但它表明了微定位的风险。
营销人员应吸取的教训是，如果个性化没有真正理解客户、缺乏透明度和缺乏客户同意，那么它就是危险的。要谨慎行事，并考虑意外后果。
过滤气泡，个性化服务的阴暗面 | Ewha [品牌传播]
过滤气泡问题
分析您的推荐算法是否存在潜在的过滤气泡效应。寻找引入富有成效的意外发现的方法。
尝试平衡个性化与多样性的推荐策略，例如混合畅销商品或新品。
超个性化的另一个缺陷是，它会产生“过滤泡沫”——用户只能看到符合他们过去行为的内容和产品。这限制了产品发现和增量。
如果客户只看到更多他们已经喜欢的东西，那么他们找到他们不知道自己会喜欢的新东西的机会就会减少。发现一款很棒的新产品是一种偶然的发现，可以推动销售增长。
一项研究发现，基于客户人口统计资料而非过去浏览行为的网站推荐可以带来更高的增量收入。过滤泡沫的破灭带来了生产上的不可预测性。
为什么要个性化客户体验 – TASIL
正确实施个性化
实施本节概述的新兴最佳实践，从对您的业务最可行、最有影响力的实践开始。
建立衡量个性化工作效果的标准，平衡短期转化率与长期客户满意度和终身价值。
那么，答案是完全放弃个性化吗？不。如果做得好，个性化可以大大改善客户体验，推动转化和忠诚度。关键是要以不超越界限的方式去做。
公制 公式 测量内容
转化提升 （个性化转化率 – 默认转化率）/默认转化率 个性化对转化率的增量影响
参与率 个性化内容互动量/个性化内容总浏览量 个性化体验有多吸引人
平均订单价值 个性化订单总收入/个性化订单数量 个性化对订单规模或价值的影响
客户终身价值 每用户平均收入 × 平均客户生命周期 通过个性化获得或留住客户的长期价值
一些新兴的最佳实践：
智能地聚合数据。不要基于个人
行为进行过度定位，而是聚合数据以发现更大的趋势和具有共同兴趣的细分市场。根据这些更大的模式提出建议。
数据收集透明化。明确告知您收集了哪些数据以及这些数据的用途。让客户可以控制自己的数据，并让他们可以轻松选择退出。
使用渐进式披露。不要太快地透露太多私人信息。随着您在重复互动中建立信任，让个性化逐渐加深。将其视为第二次或第三次约会，而不是第一次约会。
设定合理的限制。限制重新定位用户或根据特定行为进行再营销的次数。不要无休止地向他们推销相同的产品。
多样化推荐。将一些意想不到的发现与个性化的热门推荐相结合。引入新品牌、新类别或新风格，以有效扩大他们的考虑范围。
个性化 AI – 零售商人工智能平台 | ZS
工智能的“房间里的大象”
让您自己和您的团队了解人工智能在个性化方面的能力和局限性。形成关于如何负责任地利用人工智能的观点。
为任何人工智能个性化服务建立人工监督和道德准则。定期审核人工智能系统是否存在意外偏见或结果。
如果不讨论人工智能这一颠覆性力量，那么 2024 年营销个性化的讨论就不完整。大型语言模型、计算机视觉和数据分析的快速发展已经改变了个性化的潜力和陷阱。
一方面，人工智能以前所未有的规模
和速度实现了个性化。它可以实时处理大量客户数据，以提供高度相关的即时体验。从动态网页布局到个性化产品描述再到独特优惠，定制的可能性令人难以置信。
与此同时，人工智能也放大了我们讨论过的许多风险——隐私问题、算法偏差、过滤泡沫等。人工智能系统的性能取决于它所训练的数据和它所设定的目标。如果不加以控制，人工智能个性化可能会优化短期点击量和转化量，而牺牲长期品牌亲和力和客户满意度。
未来的道路是负责任的、以人为本的人工智能，它可以增强但不疏远客户。人工智能应该是实现客户价值的（智能）手段，而不是最终目的。营销人员需要熟练地向人工智能系统提出正确的问题，细致地解读洞察，并运用人类的判断来规划正确的路线。
负责任的定位：找到个性化营销的黄金地带 | 作者：Wilson Good | 延时拍摄 | Medium
寻找“有意义的中间点”
定义您的品牌和客户的“有意义的中间部分”。将其编入个性化剧本中，以指导您的工作。
定期征求客户对个性化工作的反馈，并根据他们的意见做出调整。将寻找中间立场视为一个持续的过程，而不是一次性目标。
最终，答案在于找到广泛营销和不受约束的 1:1 个性化之间的“有意义的中间点”。这是一个细分市场，而不是一百万细分市场或一个人细分市场。在“金发姑娘区”，个性化程度足以与客户相关且有价值，但又不会过于过度而令人反感。
成熟度级别 描述 策略示例
基本的 根据人口统计或基本行为进行广泛细分 按年龄或性别细分的批量电子邮件活动
中间的 根据个人用户行为的动态内容和推荐 根据浏览或购买历史推荐产品
先进的 使用机器学习实现实时、全渠道个性化 动态个性化的网页、电子邮件和优惠
前沿 在整个客户旅程中实现人工智能驱动的自主个性化 预测个性化、对话式 AI 助手
最有效的个性化服务基于对客户的深刻理解、透明和尊重的理念以及艺术与科学的融合。能够实现这种平衡的品牌将激发购物者的购买欲望，并远远胜过那些陷入个性化陷阱的品牌。
随着客户期望的演变和技术的进步，有意义的中间产品将不断变化。今天感觉创新和令人愉悦的产品几年后可能看起来很基础或粗俗。随着真正的个性化成为竞争的必需品而不是可有可无的东西，风险只会越来越高。
常问问题
1. 营销中的超个性化是什么？
超个性化是利用有关个人客户的详细数据来创建高度针对性的定制营销体验的做法。这可以包括个性化的产品推荐、定制的内容和个性化的优惠。
2. 为什么过度个性化有时会适得其反？
如果过度个性化会让客户感觉过于侵扰、令人毛骨悚然或具有操纵性，则可能会适得其反。如果个性化从帮助变成了侵扰，则可能会削弱客户信任并损害品牌声誉。
3.影响个性化的一些关键隐私法规有哪些？
一些重要的隐私法规包括欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）和新加坡的《个人数据保护法案》（PDPA）。这些法规为公司如何收集、使用和保护客户数据制定了规则。
4. 品牌如何与个性化取得适当的平衡？
为了取得适当的平衡，品牌应该在广泛营销和过度侵入式个性化之间寻找“有意义的中间点”。这意味着使用汇总数据来创造相关体验，对数据收集保持透明，并让客户控制自己的数据。
5.人工智能在个性化方面扮演什么角色？
人工智能正在通过实现更复杂的数据分析、实时决策和动态内容创建来改变个性化。然而，人工智能也放大了隐私、偏见和透明度方面的风险，因此必须负责任地使用它。
6. 如何衡量个性化努力的有效性？
衡量个性化效果的关键指标包括转化提升（个性化对转化率的增量影响）、参与率（与个性化内容的互动）和客户生命周期价值（通过个性化获得或留住的客户的长期价值）。
7. 个性化出了什么问题？
一些引人注目的例子包括塔吉特（Target）的怀孕预测丑闻（该公司的个性化算法无意中向一名少女的父亲透露了她怀孕的消息）、Orbitz 的 Mac 与 PC 定价争议，以及 Facebook 的歧视性广告定位诉讼。
8. 如何避免因个性化而产生“过滤气泡”？
为了避免过滤泡沫，请在个性化推荐中加入一些偶然发现或多样化的推荐。这可以帮助用户了解他们可能没有考虑过的新产品或类别。
9.个性化方面有哪些新兴的最佳实践？
新兴的最佳实践包括使用汇总数据进行定位、透明地收集和使用数据、实施渐进式披露（随着时间的推移逐渐深化个性化）、设置重新定位的频率上限以及多样化建议。
10. 如何开始战略性地实施个性化？
首先，评估您当前的个性化成熟度并确定改进机会。然后，制定符合您的品牌价值和客户期望的明确策略。从快速取胜开始，并根据结果不断测试、衡量和迭代。记住始终将客户信任和透明度放在首位。
