折扣和优惠券虽有效，但在促使消费者选择你而非竞争对手方面作用有限。随着线上购物成为主流，消费者对虚拟购物体验的期望已超越单纯的“10%折扣”。
MoEngage委托的一项调查报告揭示了消费者对零售品牌期望的核心主题：27%的受访者表示，“不相关的商品或内容”最令他们沮丧，他们更青睐基于购买历史和兴趣提供个性化沟通的品牌。
这一发现迫使我们重新审视营销人员的两个基本假设：
假设1：消费者不愿意与品牌分享数据。
真相：若数据用于优化个性化体验，消费者愿意开放个人及行为数据的访问权限。
假设2：消费者不希望收到品牌通信，或对此感到困扰。
真相：在1000名受访者中，39%希望每周收到品牌信息，16%希望每天收到。这表明只要内容相关，消费者乐意用数据交换定期且有价值的品牌通信。
个性化能为消费者创造高度相关、精准的体验，是零售商建立忠诚客户群、提升互动的关键差异化优势。在制定策略前，必须明确分析哪些行为、关注哪些趋势，以平衡隐私保护与个性化需求。
如何在个性化中避免过度介入
利用数据创造价值与因过度介入被视为“令人毛骨悚然”之间仅一线之隔。“我们想知道一切”的做法往往适得其反。典型案例如塔吉特（Target）：该零售商将准父母视为高潜力群体，但孩子出生后公开记录导致父母被海量广告淹没。
了解购物习惯的突变至关重要，这通常意味着顾客是疲惫且对品牌偏好不在意的准父母。基于此，Target开发了怀孕预测评分系统，触发后发送婴儿用品优惠。然而该系统曾向一位父亲尚不知晓妻子怀孕的年轻女孩推送此类优惠，引发尴尬局面。
近期苹果公司的“应用跟踪透明度”广告，也以夸张手法展现了数据收集可能带来的侵入性。
这就是个性化悖论：做得好是关键决策因素，做不好则令人反感。
规模化扩展：实施个性化的挑战与对策
即便拥有众多创意个性化营销活动，在急于求成前仍需深入理解消费者行为，以及如何通过合适渠道实现一致、实时的个性化沟通。
德国铁路公司Deutsche Bahn（德铁）是后疫情时代个性化营销的典范。其“无需飞行”活动利用AI分析旅客搜索目的地，并推送德国境内外观相似的地点广告，成功说服当地人选择国内旅行。
- 识别正确的意图指标
21%的消费者已将移动应用和电子邮件作为主要沟通渠道，短信和推送通知正成为新兴方式。随着新渠道接受度提高，消费旅程变得非线性且多维度。
从海量数据中识别反映消费者行为的相关指标是一项重大挑战。这种基于最有效渠道、沟通频率及技术交付的决策方法被称为“洞察驱动型互动”（insights-led engagement）。以下统计数据可为个性化营销奠定基础：
- 沟通频率：39%的受访者希望每周收到品牌信息，25%认为每月一次即可。
- 消息类型：30%希望了解更多促销优惠，23%关注即将到来的促销活动，19%希望获取新产品和服务信息。
- 个性化期望：26%期望基于过往购买历史，21%期望基于兴趣进行个性化体验。
后疫情时代的购物偏好： 疫情改变了购物习惯，婴儿潮一代在线购物频率增加尤为明显。总体而言，36%的受访者在线购物增多，17%开始尝试新品牌。在转向线上购物的消费者中，32%为董事会成员，23%担任C-suite高管职位。
- 全渠道策略： 跨越实体店和在线接触点的个性化方法，注重在购买前的关键时刻或触发点优化体验。
- 数字优先的方法： 数字化转型已成生存必要条件。例如在线体育平台Sports Cafe通过在数字渠道添加网页推送通知，使用户网站停留时间增加120%。
- 人工智能，智能营销助手： AI消除了过去孤立的数据处理方式，能实时分析多源数据并建议最相关内容。生活方式品牌Lifestyle的应用安装量达100万但活跃用户仅1.5万，通过AI基于RFM模型细分客户并使用智能触发器发送个性化活动，有效改善了用户流失问题。
未在大范围内失效的个性化示例
当询问受访者如何期望品牌基于购买历史、兴趣和位置进行个性化沟通时，呈现出三大趋势：
基于“之前的购买和我参与的产品”： 亚马逊表现卓越，通过分析消费者在平台上的每一个行为（包括购买、搜索等）推荐产品。
基于“我的偏好”： Zalando的算法时尚伴侣根据用户选择的产品推荐完整穿搭，并根据过往活动定制首页内容。
基于“位置”： 1Weather为全球各地提供实时天气信息及预报，针对美国特定地点发送恶劣天气警报。基于行为趋势，该品牌发送个性化推送通知和动态产品信息，带来了2500万新增客户访问。
随着消费者数量增长，个性化已从附加优势变为确保持续有效的不可或缺手段。建议阅读《2021年个性化脉搏检查报告》以深入了解消费者行为和购物趋势。
