个性化是结果，而不是策略

如果不包括个性化设置，今天您将无法就客户分析进行对话。几乎每个软件工具，云数据平台和市场套件都吹捧个性化客户体验以推动转化，忠诚度和客户价值的能力。麻烦在于，我们似乎想将每个可变治疗都称为个性化设置-但这恰恰是真的吗？

在标准电子邮件个性化设置的顶部是否包含某人的名字？发送该电子邮件的12个版本该怎么办？如何根据客户购买模式动态调整该电子邮件中展示的产品？那只是电子邮件。随着时间和渠道的发展，更广泛的客户体验背景又如何呢？通信个性化的渠道和频率在变化吗？

这个问题的答案在于我将其称为“客户基础”。它由三层客户信息组成：

原始客户数据：任何交互，Web访问，移动应用程序使用，忠诚度计划活动，购买，偏好，人口统计信息或其他以其原始形式存储为客户事实基础的数据元素。

客户属性：原始数据的“微型模型”或汇总，用于解释或预测客户相对于所有这些接触点的行为的某些方面，理想情况下是响应业务问题（例如，客户购买产品的倾向是什么）特定的产品类别）。

战略细分：基于对品牌最重要的客户参与模式的分析，对客户进行总体分类。

客户基金会的这三个层次共同回答了不同客户行为方式的广泛问题。顶层（战略细分）回答了“谁”这个问题-哪些客户群来自与品牌互动的最重要模式？但是，仅这些细分市场并不能回答“什么”问题。您需要“客户属性”来做到这一点。表示参与度的行为摘要将通过“客户属性”可见。但是个性化仍然需要我们更深入。每个单独的客户在他们的旅程中都处在不同的时刻。如果他们只是购买了给定的产品，我们不应该在我们发送的下一封电子邮件中向他们推荐该产品。但是，今天的零售商和电子零售商一直在发生这种情况。。个性化要求我们使用他们自己的个人数据在个人客户级别上应用我们所了解的信息-首选项，最近的购买和体验，他们所提供的支持电话等等。在部署了“战略细分和客户属性”建议的战略和策略后，我们使用“方法”进行完善。

因此，让我们使用一个示例将其放在一起。与我合作的一家主要零售商希望确定当前有最佳流产的客户，这些客户可能会流失，以实现他们的保留目标。提出的解决问题的方法是提供更个性化的体验，但是需要客户基金会来解决。首先，我们需要确定属于“最佳客户”组的客户，这是我们从其战略细分中捕获的。接下来，我们需要分析客户行为，并通过“客户属性”进行了总结，该行为表明存在流失的风险。在这家零售商的案例中，对“客户属性”的分析告诉我们，网络浏览行为的下降是出现搅动风险的预警信号。既然我们已经确定了几千个有搅动风险的客户，我们可以根据对单个客户的了解应用重新参与策略。客户属性再次被我们救出-告诉我们哪些客户有很强的倾向响应各种报价类型。重新参与活动包括各种有针对性的优惠-一些基于积分，一些折扣，一些服务。此外，在每种情况下，我们都会在电子邮件中填充以前由单个客户购买的类别的产品。如您所料，此方法的结果远胜过以前的通用，一应俱全的重新参与提议。重新参与活动包括各种有针对性的优惠-一些基于积分，一些折扣，一些服务。此外，在每种情况下，我们都会在电子邮件中填充以前由单个客户购买的类别的产品。如您所料，此方法的结果远胜过以前的通用，一应俱全的重新参与提议。重新参与活动包括各种有针对性的优惠-一些基于积分，一些折扣，一些服务。此外，在每种情况下，我们都会在电子邮件中填充以前由单个客户购买的类别的产品。如您所料，此方法的结果远胜过以前的通用，一应俱全的重新参与提议。

那么个性化在哪里发生？那是个错误的问题！留住有价值的客户，发展中级客户或获得新客户都要求我们首先针对目标对象制定战略。接下来，制定如何吸引他们的策略；最后，自定义消息传递以确保我们尽可能地相关。您可能会说个性化贯穿始终-我们认识到，某些客户群是真正重要的客户，需要特别关注，我们有一些行之有效的方法给予他们关注，并且我们针对他们的特定兴趣和过往购买量身定制了我们的产品和服务。

网站上的细分流量；选出前10％的客户享受特殊待遇；购买使用人工智能或机器学习将动态内容放入电子邮件中的“个性化工具”；使用DMP和广告服务器在“收购目标”处闪现横幅广告-这些技术都具有一定的价值，并且可以使单个接触点交互在边际上更有利可图。但是，我们是否通过做这些事情将客户变成了品牌爱好者？我们是否在增加客户投资组合的总价值-战略细分的整个集合？可能不会。

我们最好的客户之所以来到我们这里，是因为他们喜欢的产品，我们提供的价值以及我们给他们的感觉的方式。利用战略细分，客户属性和原始客户数据的“按需做事”框架使我们能够在重要时与客户进行对话，说出相关的话，并让他们知道我们对她的了解。