超個性化營銷：如何用 3 個例子來證明它是正確的

98% 的傑出營銷人員同意個性化有助於改善客戶關係，74% 的營銷人員聲稱它具有“強大”或“極端”的影響。 然而，只有 22% 的消費者對他們從品牌獲得的個性化水平感到滿意。

在電子郵件開頭行添加名字的日子已經一去不復返了——這已經不夠了。 今天的消費者期望更高水平的個性化——明確根據他們的個人喜好量身定制的產品、通信和營銷策略。

因此，隨著個性化服務迅速成為新常態，營銷人員現在必須將超個性化作為下一步。

什麼是超個性化？

營銷中的超個性化結合了從多個渠道和接觸點提取的行為和實時數據，為品牌打造高度定制化的營銷策略。 這使他們能夠為每個消費者量身定制產品、服務和廣告內容，以獲得最大的相關性和轉化潛力：

這證明了個性化和超個性化之間的區別，但讓我們將其放在上下文中以便更深入地理解。

個性化與超個性化

超個性化通過利用人工智能、機器學習和支持物聯網的設備等先進技術，將個性化提升到一個新的水平，為每個用戶提供更多相關的產品和體驗。

雖然傳統的個性化可能包括宣傳客戶的姓名、位置或購買歷史，但超個性化還考慮瀏覽、購買和其他實時行為數據，以了解消費者的需求。 它比傳統的更複雜、更複雜、更有用，因為它超越了基本的客戶數據。

例如，個性化可能包括向前一年在線購買類似裝備的消費者宣傳冬季天氣裝備。 另一方面，超個性化可能包括根據確切的購買地點和時間、支付方式、使用的優惠券、社交媒體活動等，通過優化廣告為相同的冬季裝備做廣告。

考慮到所有額外數據後，超個性化營銷活動有可能變得更加相關和產生潛在客戶。

個性化的另一個示例是向用戶發送電子郵件，並在主題行中註明他們的名字。 雖然這是一個很好的做法，但它不像超個性化營銷活動那樣先進。

假設某個用戶在星期五晚上花了 20 分鐘瀏覽您的網站或移動應用程序以尋找黑色褲子，但沒有購買就離開了。 然後，超級個性化的活動會在周五晚上向該用戶發送電子郵件或應用程序通知，宣傳某個品牌的黑色褲子即將打折。 您能看出這種類型的活動如何比僅個性化電子郵件主題行更有效嗎？

有關數字廣告個性化的更多信息——包括每個漏斗階段的營銷個性化用例——下載新的個性化指南：

廣告商如何在活動中使用超個性化？

廣告商和營銷商在其策略中必須考慮 6 個主要組成部分：

1. 數據收集

第一步是收集正確類型的數據，因為您的個性化與數據質量一樣好。

您收集的數據越好，您可以添加的細分就越多，您可以提供的報價也就越個性化。 這也確保正確的眼睛看到他們，因此，這些人將更有可能購買。

2. 定制報價

將近 79% 的消費者可能只會參與與他們之前與品牌的互動直接相關的品牌優惠。 因此，最好從一些簡單的個性化設置（年齡或性別）開始，然後根據持續購買特定產品的用戶或購買時間慢慢開始添加更多細分。

例如，如果您有一群總是在 4 月和 10 月購買的回頭客，請在 3 月和 9 月開始向他們發送超個性化的消息——根據他們之前的購買模式量身定制——特定產品。

3. 個性化消息

對於最合適的消息傳遞，您可以選擇使用高級個性化營銷軟件。 這非常適合發送上下文相關的電子郵件，包括：

• 根據打開電子郵件的時間/地點更改的內容
• 當產品缺貨時動態更改 SKU
• 實時定價
• 某人之前瀏覽過的產品

4、渠道多樣

將大量消費者數據與多渠道營銷相結合，通過幫助您與用戶建立一對一的關係，進一步實現超個性化。 電子郵件、網站、社交媒體和智能手機都提供不同級別的定制和個性化供您利用。

5. 完美時機

手動嘗試此過程可能很困難，因為要篩選大量數據並創建無數消息。 不過，有幾種方法可以使這個過程更容易。

除了使用自動化營銷團隊或平台外，您還可以使用預測分析來幫助您更好地確定傳遞特定消息和推動所需響應的最佳時間。

6. 一致的測試

多變量測試可以使識別消息中最引人注目的元素變得相當容易。 更重要的是，除了簡單的 A/B 測試之外，您還可以同時衡量多個元素（標題、圖像、副本等）的組合效果，以確定哪些組合效果最佳。

衡量您最初的個性化活動的結果——甚至您的超個性化活動——並根據結果，開始發送更準確的消息。

以下是一些廣為人知的品牌如何超越傳統的個性化並採用更高級的方法。

3 個超個性化示例

亞馬遜、星巴克和 Spotify 等頂級品牌已開始使用預測性個性化，其中人工智能和機器學習為其各自的推薦引擎提供動力：

讓我們看看每個品牌是如何做到的。

亞馬遜

超過 35% 的亞馬遜轉化是由他們的推薦引擎提供支持的，因為它們為每位消費者創造了獨特的、高度個性化的體驗。

這封一對一的電子郵件發送給搜索橄欖綠跑鞋的用戶，但隨後沒有購買就關閉了搜索：

雖然許多“常規”個性化電子郵件會包含此人的姓名，但此電子郵件更進一步，因為亞馬遜可以訪問大量數據點，包括（但不限於）：

• 全名
• 搜索查詢
• 平均花在搜索上的時間
• 過去的購買記錄
• 品牌親和力
• 分類瀏覽習慣
• 過去購買的時間
• 平均消費金額

該平台的推薦引擎算法稱為“項目到項目協同過濾”，它根據 4 個數據點推薦產品：

• 以前的購買記錄
• 購物車中的商品
• 評分和喜歡的項目
• 其他類似客戶喜歡和購買的商品

使用所有這些信息，亞馬遜可以為該購物者創建用戶檔案並製作一封高度相關的電子郵件，突出顯示橄欖綠 Puma 鞋（Puma 鞋是以前購買的）。

星巴克

星巴克利用人工智能加強了他們的個性化遊戲，使用實時數據向用戶發送超過 400,000 種超個性化消息（食品/飲料優惠）。 根據用戶過去在應用程序上的活動，每個優惠對於每個用戶的偏好都是獨一無二的：

該公司還在電子郵件和手機上通過個性化遊戲吸引忠誠度計劃會員，告知移動應用程序用戶附近接受移動訂單和支付選項的商店：

星巴克從這次活動中取得的成果包括：

• 3 提高營銷活動的有效性
• 電子郵件兌換量增加 2 倍
• 通過優惠兌換增加 3 倍的增量支出
• 24% 的總交易來自移動應用

Spotify 音樂

Spotify 通過 Discover Weekly 功能在其營銷活動中實施高度個性化。 此功能考慮了個人的音樂選擇，與其他聽過相同歌曲的人的喜好進行交叉分析，然後為每個用戶創建一個高度個性化的播放列表：

該品牌還有一個現場音樂會功能，可以發送有關他們最喜歡的藝術家的現場活動的電子郵件，以及購買門票的選項。 此功能還根據個人音樂偏好進行個性化設置：

從個性化轉向超個性化

超個性化是數字營銷發展的下一個主要階段，因為客戶越來越期待量身定制的體驗和精心策劃的優惠。

需要注意的是，超個性化沒有絕對的定義，並且因品牌而異。 只需評估您當前的個性化活動，考慮未使用的數據，並識別收集該數據的機會。 這將使您能夠提供超個性化的體驗，這正是您的客戶對您的期望。

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