今天您需要停止相信的 8 个个性化神话

对您来说可能不像，但个性化是一个有争议的话题。 有人说这是企业所有策略中最有价值的策略； 其他人说这是一种令人毛骨悚然的技术，最好不要使用。 有人说这与细分没有什么不同，而其他人则声称它不止于此。

随着所有相互矛盾的信息四处传播，很难保持事实真相。 今天，我们来解决一些最常见的个性化神话。

8 个性化神话，揭穿

误区一：个性化是无效的

信不信由你——尽管个性化营销趋势越来越明显，而且它所依据的逻辑——仍然有人否认个性化是有效的。

这些人通常是半心半意地尝试个性化并放弃的人。 我们这样说是因为大多数数据都表明来自消费者和营销人员的个性化是成功的。

大约 70% 的消费者表示，他们厌倦了向大众传播不相关的营销信息的老式方式。 这就是为什么 86% 的营销人员表示他们使用个性化来提供更好的客户体验：

无论您为什么这样做，个性化都会带来重大好处。 将近 90% 的美国营销人员表示，个性化带来了可衡量的改进，其中超过一半的人表示提升幅度超过 10%。

不乏令人印象深刻的个性化投资回报率数据。 在每个数字广告商都应牢记的 68 项个性化统计数据中，可以在此处找到更多信息。

误区 2：个性化令人毛骨悚然

“个性化令人毛骨悚然”是一个僵尸神话。 不管你杀多少次，它都会回来。

WordStream 多年前揭穿了它，表明重定向广告实际上变得更加有效，用户越多地接触到它们：

不过，如果您需要更多证据，SAS 对 7 个国家/地区的 2,900 多名消费者进行的在线研究表明，大多数人都喜欢个性化服务。 只要能得到回报，他们就愿意分享自己的信息。

Epsilon 的一项调查提供了额外的证据，表明 80% 的客户更有可能与提供个性化体验的公司开展业务。 它还发现，90% 的 18-64 岁人群认为个性化服务很有吸引力。

这些统计数据以及更多信息引发了诸如“比以往任何时候都更多的消费者希望零售商提供个性化服务”和“消费者期望个性化，揭示报告”这样的标题。

很容易看出消费者想要个性化。

当然，它可能走得太远。 Target 将一名怀孕少女暴露给她父母的故事广为人知。 但是通过正确的判断电话或通过调查客户可以轻松解决此类情况。 当他们靠近您的商店时，他们是否希望您使用信标技术发送推送通知？

或许。 但也许他们觉得这令人毛骨悚然。 唯一确定的方法是询问或测试，然后评估结果。

误区 3：您无法通过 GDPR 实现尽可能多的个性化

《通用数据保护法》创造了历史，成为第一个将 cookie 归类为个人信息的互联网法规。 可以预见的是，广告商警告个性化世界末日。 如果对数据收集有如此严格的限制，他们将如何创造相关体验？

然而，一年多过去了，并没有太大改变。 虽然有些人认为个性化已受到不可挽回的阻碍，但他们只是少数。 营销人员普遍认为个性化实际上已经得到改善。

GDPR 通过后，Marketing Week 报道称，27% 的消费者认为他们与品牌的关系有所改善，41% 的消费者认为品牌通过电子邮件与他们沟通的方式有所改善。

那些以合乎道德的方式收集和管理数据的人无需担心。 GDPR 只会威胁基于粗心收集和管理的数据的个性化。 当消费者对他们的数据感到安全时——数据的使用方式、去向、谁有权访问——他们会更愿意放弃数据。 这只会改善个性化。

误区 4：只有像亚马逊这样的知名大品牌才有可能实现个性化扩展

这可能是最有可能阻止企业追求个性化的神话：拥有大量预算的大品牌只能实现这一策略。 但事实并非如此。

个性化是一个宽泛的术语，包含许多不同成本和复杂性的技术。 然而，当有些人听到这个词时，他们会想到昂贵的工具、课程和复杂的算法。 他们考虑雇用开发人员或整个机构——甚至重组部门以打破组织孤岛。

虽然这些都可以帮助您实现更好的个性化，但并不是每个品牌都需要开始个性化内容。 个性化可以指一种简单的行为，例如在客户调查的帮助下缩小目标范围或创建特定位置的优惠。

个性化可以从广泛开始，然后逐渐缩小。 它可以从基础开始，然后变得更复杂。 例如，每个个性化广告都应将访问者引导至个性化的点击后登录页面。

这种技术不需要课程或组织重组。 它只需要设计师在点击后登陆页面上反映广告的信息。

所以不要被吓倒。 实现超个性化的品牌并不是以这种方式开始的。 他们从基础开始：年龄、地点、性别等参数。 这些也可能对您的业务有价值。

误区 5：适用于一家企业的个性化类型也适用于另一家企业

虽然我们讨论的是人口统计等个性化的基本参数，但我们应该掩盖一个长期存在的神话，即这些参数是所有个性化应该开始的地方。

他们不是。 虽然性别可能对其他企业用于定位很有价值，但对您来说可能不是最有价值的。 例如，如果男性和女性消费您的营销方式的方式几乎没有差异，那么单独开展营销活动可能就不值得了。

根据 HubSpot 的 Alex Birkett 的说法，个性化应该被视为优化过程的延伸。 决定为个性化实施哪些规则应该像决定运行哪些实验一样。 在 Instapage 的博客文章中，他阐述了：

将您采取的每项行动都视为成本，即使它只是机会成本，并且对于每项行动，您都有预期的投资回报率。 为行动而行动会推高项目成本，而没有真正关注回报，这是一个真正的战略困境。

将个性化定义为成本和回报之间的权衡，迫使您同时考虑体验的可行性（能否有效交付？）和潜在影响（如果确实成功，好处是什么？）。 当你得出这些答案时，它也会迫使你问：“这是对我们资源的最佳利用还是有更有价值的实验可以进行？”

这可能是您构建所有营销活动的方式，即使是在优化之外。 他们值得你花时间吗？ 你的预算？

对一个企业有用的东西可能对另一个企业不起作用。 在个性化方面，您应该只做有效的事情。 如果可以有效地提供个性化体验，并且可以提高关键绩效指标，那么就值得实施。

误区 6：个性化只是为了广告

当营销人员想到个性化时，他们中的很多人都会想到广告的实际细分。 有一种说法认为，如果您在进行个性化设置，那么您就是在定位或重新定位广告。

根据 eMarketer 的说法，情况并非如此：

个性化远远超出了广告范围——内容、社交、搜索、电子邮件等等。 数据一目了然。

不过，这个神话仍然存在并不奇怪，因为仍然有营销人员非常重视点击前个性化而不是点击后个性化。 他们狭隘地定义了他们的广告定位：细化到人口统计、心理统计、公司统计、行为信息等等。 但是，他们将具有高度针对性的广告流量发送到一个通用的着陆页。

这是广告商的失败。 当点击前提供个性化，而点击后不提供相同的个性化时，访问者将获得脱节、非个人化的体验。 而这只是众多例子中的一个。

越来越多的广告商了解到，他们不能简单地在广告活动的一个平台、媒介或阶段进行个性化设置。 如果你个性化一个，你必须个性化所有。 个性化广告仅仅是个开始。

误区 7：您需要技术专长才能成功实现个性化

从上图可以看出，个性化最困难的领域之一是“数据驱动”个性化。 虽然您可能认为这是最简单的方法之一——因为数字广告商比以往任何时候都更容易访问数据——但正是出于这个原因，它实际上是最难的方法之一。 许多人发现有太多东西需要整理。 您如何将原始数据转化为有意义的个性化规则？ 这是许多品牌都在努力解决的问题。

然而，个性化不一定是细分。 就像在里面一样，您不必总是挖掘数据来确定要根据其进行个性化设置的规则。 在一篇关于个性化的博文中，Guy Yalif 解释道：

与基于规则的个性化不同，预测性个性化通过观察您的想法对不同受众的表现来自动发现细分。 这些基于 AI 的系统探索访问者属性的所有可能组合，以发现您的哪些消息最适合每个属性。 无需预先定义细分并为每个细分指定消息（除非您有选择地想要这样做）。 预测性个性化通常会提供有关您的受众的新见解。

虽然成本更高，但基于机器算法的个性化可以为您省去手动排序数据和尝试理解数据的麻烦。 诸如 Yalif 的 Intellimize 之类的工具可以帮助您发现趋势并将其用于您的优势。 在个性化系统的帮助下，在线银行 Chime 发现不同的标题会在不同设备上产生不同的结果：

然后，它会自动将流量重定向到转换效果最好的地方，从而在没有任何基于规则的手动干预的情况下实现一定程度的设备个性化。

在更简单的层面上，想想社交媒体上的产品重定向。 用户与后端有像素的产品页面进行交互，当他们登录 Facebook 时，他们会看到该产品的广告。

这些需要广告商进行很少的设置：后端的像素，触发它的人的广告活动。 它们是个性化的强大方式，无需繁琐的数据规则。

误区 8：A/B 测试是个性化

这个神话令人困惑是可以理解的。 乍一看，A/B 测试和个性化似乎非常相似。 就是这样：

A/B 测试是指将一个网页 (A) 与该网页的第二个版本 (B) 进行比较，以查看哪个版本更适合特定目标的过程。 在为每个页面带来相同的流量并控制有效性威胁后，您将了解更成功的页面。

到那时，您可能认为您最好将您的网页“个性化”到登陆它的流量来源。 但是你有吗？

A/B 测试的优势在于它的随机性：访问者有 50% 的机会登陆页面 A，有 50% 的机会登陆页面 B，这使得实验不会受到选择效应的影响。 随机样本可以让您根据测试期间收集的数据对访问者做出准确的推断。

然而，在为特定人群确定正确的设计时，这也是一个主要弱点。 如果您继续对流量进行 A/B 测试以找到性能最佳的设计，您将只能获得最佳的平均设计。 您不会为每个组都获得最佳的个性化设计。

例如：您正在为您的业务对两个不同的着陆页进行 A/B 测试。 其中之一使用多数图像； 另一个使用长格式的正文。 您的结果可能显示 60% 的访问者更喜欢基于图像的页面，但这并不意味着其他页面无效。 这意味着图像页面是基于普通访问者的最佳选择。 这就是 A/B 测试。

另一方面，个性化并不是要找到最好的平均页面。 它是关于根据访问者的兴趣、人口统计、偏好等向他们提供最相关的页面。A/B 测试和个性化可以一起使用（它们应该一起使用），但它们并不相同。 例如，Instapage 允许其用户借助 UTM 参数创建个性化体验：

满足这些参数的用户将获得相应的个性化体验：

创建个性化体验后，您可以通过 A/B 测试发现改进体验的方法。 这两种技术相辅相成，有助于提高关键的底部漏斗指标。

克服个性化的迷思

个性化只是一时的时尚吗？ 答案很明确：消费者期待它，这意味着那些能够提供它的人将受益匪浅。 当有灵活的方式提供它时，对于每个企业来说，没有理由不这样做。

但是，个性化必须在有帮助和侵入性、点击前和点击后之间取得平衡，以提供客户会喜欢的平衡体验。 详细了解如何通过 Instapage 个性化演示平衡您的数字营销活动。