如何在內容策略中利用內容個人化

個人化是行銷中最熱門的話題之一，這是有充分理由的。 科技使各種規模的公司更容易存取和使用消費者數據，創建與個人及其體驗相關的訊息。

消費者已經習慣了這種程度的個人化行銷，並且對此充滿期待。 儘管如此，個人化在內容行銷領域仍然是一個未被充分利用的策略。 許多內容行銷人員認為個人化是電子商務購物車的一部分——購物者點擊「購買」並收到相關產品的優惠券。

內容個人化同樣強大，並且可以與其他形式的個人化行銷無縫整合。 隨著數據變得越來越重要，這對於各種規模的品牌來說都是必須做的事情。

什麼是內容個人化？

內容個人化是根據客戶行為開發相關內容的行銷過程。 行銷人員使用收集到的資料來建立部落格文章、電子郵件、網頁和其他類型的內容，以滿足使用者的興趣、需求和痛點。

個性化內容的好處

根據受訪的行銷人員的說法，內容個人化最有價值的好處包括：

• 更強的使用者體驗
• 更高的轉換率
• 更多訪客參與
• 更好的潛在客戶開發和客戶獲取
• 提高品牌聲譽

有效的個人化可以加強您的客戶關係和利潤，但如果沒有達到目標，可能會給人留下不好的印象。

個性化中的常見錯誤

個人化失敗通常是由於數據不佳或策略不完整造成的。 例如：

• 不細分受眾：如果您將內容定位到所有人，那麼沒有人會獲得真正個人化的消息。 將您的買家分為不同的興趣組，並根據每個組的需求開發內容。
• 使用不準確的數據：在即時數據生成的時代，您很容易根據過時或不正確的資訊進行個人化。 收集盡可能多的數據並檢查您的個人化引擎是否可以存取它。
• 錯失機會：據麥肯錫公司稱，71% 的消費者希望他們購買的品牌了解他們以及他們的興趣。 76% 的人在溝通不夠個人化時感到沮喪。
• 未能考慮資料隱私：近一半的受訪消費者認為無法成功保護自己的資料。 其中 76% 的人發現很難了解公司如何處理他們的數據。

現在您知道不該做什麼，是時候了解內容個人化的最佳實踐了。

您應該了解的 8 種有效的內容個人化策略

內容個人化需要深入了解受眾並能夠將這些知識轉化為正確的訊息。 請記住這些提示，以保持在正確的軌道上。

1.收集和分析數據以細分目標受眾

為了有效地進行個人化，您需要資料和收集資料的方法。 行銷人員通常從客戶關係管理 (CRM) 平台和基本的網路分析工具（例如 Google Analytics）開始。

這些工具為受眾分析過程提供支持，將原始數據轉化為目標受眾的可用描述。 這些描述越詳細，您的個人化就越強。

人工智慧 (AI) 和機器學習可讓您更加個人化。 例如，一些預測人工智慧演算法將分析您的內容行銷活動，並將每個活動與正確的使用者角色進行配對。 如果不存在完美匹配，人工智慧工具可以進一步細分目標群體，創造更多、更精確的角色。

2. 迎合銷售漏斗不同階段的內容

比較貼文和購買指南對於處於決策階段的人來說是理想的選擇，但對於剛開始探索解決方案的人來說，它們感覺「太早」了。 對於已經在探索解決方案的人來說，漏斗頂部的部分感覺太簡單了。

銷售漏斗文案可協助您根據購買意願個人化內容。 它根據讀者在特定旅程階段的需求吸引他們，提供價值，同時鼓勵他們進入下一個階段。

3. 使用零方數據個人化行銷活動

客戶資料分為四類，取決於您獲取資訊的位置以及您與集合的分離程度。 例如：

• 第三方資料來自聚合公司，這些公司購買資料並將其編譯成一個大包。
• 第二方資料來自您購買資訊的合作夥伴或市場。
• 第一方數據是透過您自有管道上的消費者互動獲得的。
• 零方資料直接來自有目的地與品牌分享特定資訊的客戶或潛在客戶。

零方資料是一種直接且有意的交易——購物者提供資訊以換取更個人化的客戶體驗。 您可以獲得在其他地方無法獲得的信息，並且客戶可以享受更透明的個人化體驗。

4. 即時實施電子商務網路個人化

網路個人化會根據人們的行為改變他們在您網站上看到的內容。 它在正確的時間向正確的人提供正確的報價、產品或互動，從而最大限度地提高您獲得回應的機會。 個人化行銷人員稱之為動態內容。

與每個使用者相同的靜態內容不同，動態內容對於每個人和每次造訪都是不同的。 亞馬遜的主頁就是一個著名的例子，其中包含受您的瀏覽歷史啟發而設計的優惠和產品。 其他範例包括：

• 針對購物者最近瀏覽過的產品的彈出優惠
• 首次來訪的新客戶折扣優惠
• 結帳時個人化追加銷售或附加建議
• 廢棄購物車電子郵件，您可以設定為在有人未購買而退出商店時立即發送

有效的動態個人化始於可靠的細分策略。 有了受眾細分，您就可以提供更有針對性的即時訊息。

5.考慮程序化定位

機器學習的興起為接觸受眾創造了新的途徑。 其中一種途徑是程序化定位，也稱為程序化廣告。

程序化廣告是一種數據驅動的購買數位廣告的方法。 您提交有關目標受眾、目標和活動的資訊。 程序化廣告系統透過消費者行為演算法運行該資訊。 這些演算法決定了您的廣告應該在哪裡投放以獲得最佳效果。

這種方法讓原本勞力密集的廣告購買流程自動化，用數據驅動的預測取代猜測。 它讓行銷人員專注於創意和策略任務，包括根據可衡量的結果優化廣告。

如果您做付費廣告，程序化定位是您內容個人化策略的明智補充。 它允許您更精確地針對目標受眾客製化付費廣告，同時程序化平台將您與這些受眾進行配對。

6.透過付費廣告利用重定向策略

搜尋重新導向使用個人化策略來重新吸引搜尋過您產品的受眾。 這些購物者對您銷售的商品表現出明確的興趣。 在重新定位行銷活動後，他們的轉換可能性也提高了 43%。 [來源： https: //compose.ly/content-strategy/search-retargeting ]

重新定位會根據使用者使用的關鍵字向使用者顯示選定的廣告。 作為廣告商，您選擇關鍵字來追蹤並向 Google 或您選擇的備用搜尋引擎提交出價。 Google 會考慮您針對相同字詞重新定位的其他人的出價。

例如，假設您銷售兒童服裝並想要推廣您的新生兒連身衣系列。 您希望吸引購買嬰兒服裝的人們的目光，因此您定位了關鍵字“嬰兒服裝”和“連身衣”。 您還添加了“嬰兒禮物”，因為一些潛在買家最初並不知道他們想要一件連身衣。

重定向將您的廣告展示在搜尋這些字詞的用戶面前。 自然結果不會有針對性，因此您的廣告具有優勢，可以準確地向人們展示他們想要的內容。 這是一種透明的個人化形式，可以吸引高度正面的受眾，同時增加廣告支出的回報。

7. 為個人收件者客製化電子郵件行銷活動

個人化是最有效的電子郵件行銷最佳實踐之一。 它鼓勵參與並使您的電子郵件行銷活動感覺更加通用，尤其是當您在個人層面上對它們進行個性化時。

第一步是使用分段電子郵件列表，該列表針對特定興趣或需求進行活動。 分段清單可協助您個人化所有群組電子郵件群發，從促銷公告到每月通訊。

自動化技術更進一步，讓您可以根據購物行為個人化電子郵件。 例如，如果有人瀏覽您線上商店中的特定產品，該操作可能會觸發一封包含折扣代碼和產品圖片的電子郵件。 如果您具有即時庫存功能，您可以告訴客戶「只剩下四個！」來增加緊迫感。

最後，您可以使用客戶資料發送特殊場合的訊息，例如生日或「購物者週年紀念日」優惠券。 想想你可以慶祝什麼來積極、適當地挑選客戶。

8.使用行為數據推薦部落格文章

推薦相關內容是為受眾創造有價值的個人化體驗的有效方法。 在大數據和機器學習時代，這比以往任何時候都容易。

例如，追蹤客戶行為可以告訴您哪些客戶瀏覽了特定的產品類型。 當您發布與該產品類別或產品解決的問題相關的部落格時，您可以將該貼文推薦給這些客戶。

細分在根本上完成了這項工作。 為您的時事通訊範本建立可自訂的內容並添加指向每個問題的新部落格文章的連結非常簡單。

內容推薦引擎將這一過程提升到了一個新的水平，允許品牌根據各個網站的行為推薦貼文。 例如，假設寵物食品顧客瀏覽了無穀物狗糧並閱讀了有關狗可以消化什麼的部落格。 下次客戶登入時，您的推薦引擎會向他們展示一篇有關無穀物飲食好處的文章。

相關性使部落格文章感覺更加個人化。 下一步是創建滿足讀者需求的有價值的內容。

找到時間撰寫高品質的部落格文章可能具有挑戰性，尤其是當您的工作已滿時。 Compose.ly 可以幫助您針對您的受眾提供由專家撰寫的原創內容，並為實現您的目標而開發。 我們將負責部落格寫作，以便您可以專注於個人化。

如何衡量個人化策略的有效性

當您啟動行銷活動時，數據驅動的個人化不應結束。 追蹤個人化工作的成功情況並使用這些資訊來調整您的行銷策略，透過更有效的個人化內容創造更好的用戶體驗至關重要。

第一步是為您的策略選擇正確的內容行銷指標。 您選擇的指標應與您的網路內容個人化目標和優先順序相符。 例如：

• 社交參與度：有多少人喜歡、分享或評論了某個帖子
• 自然點擊率：查看您的內容並點擊目標頁面的人數比例
• 轉換率：採取選定操作（例如加入您的電子郵件清單或進行銷售）的網路訪客的百分比
• 客戶獲取成本：行銷活動的成本除以轉換的客戶數量

找到內容個人化目標最關鍵的指標並定期追蹤它們。 每次發布新的個人化內容時，請檢查統計數據，並了解哪些策略對受眾來說最成功或最不成功。

有哪些成功的個人化活動的例子？

現在您已經了解了內容行銷個人化的工作原理以及如何衡量它，請看一些靈感。 這三個來自主要品牌的內容個人化範例是用作您的業務模型的絕佳創意：

• Aveda：這個天然護髮品牌邀請網路訪客進行互動式頭髮測驗，為顧客提供個人化體驗，並為品牌提供零方資料。 Aveda 使用這些結果來提出個人化產品推薦並提供客製化內容。
• 語法：此語法和用法檢查器每週透過電子郵件向每個使用者發送其寫作分析。 Grammarly Insights 包含字數、更正次數和獨特單字的統計數據，激勵使用者繼續使用該工具。
• 星巴克：這家咖啡巨頭使用人工智慧演算法提供個人化的食品和飲料。 演算法分析消費者購買數據，並從包含超過 40 萬條超個人化訊息的庫中進行選擇，以適合每個買家。

每個活動都會增加價值並為客戶創建有意義的關聯。