如何在2022年利用个性化实现增长

个性化与增长

Spotify拥有数百万名每日活跃用户，有工程团队能够确定要收集哪些数据以及如何获取，还有增长和产品团队知道如何利用这些数据来增长。

大多数企业没有这些资源。但只要有合适的设置，任何企业都可以收集和利用数据进行个性化。我们将在这份指南中展示如何做到这一点。

首先，让我们定义一下个性化。

个性化意味着有尊严地收集相关用户数据，并在营销和销售漏斗的不同接触点上使用这些数据。一些例子：

• 上周，你在Patagonia的网站上浏览了毛衣。今天，你回到该网站，看到基于你上次关注的产品和颜色的定制毛衣推荐。
• 你通过它的应用程序从你最喜欢的咖啡店订购了一袋咖啡豆。两周后，当你的供应不足时，应用程序会发送一条带有10%折扣优惠码的推送通知。
• 你正在使用工作用的SaaS工具时遇到访问问题。由于你是高级客户，你会被直接引导到客户服务代表，迅速解决你的问题。

除了创造更好的客户体验，个性化还可以带来10-15%的收入增长。对于一些在线公司，如DTC品牌，这种效果甚至更高，高达25%。

为什么会这样？个性化会产生一个飞轮效应，推动客户终身价值（LTV）和忠诚度。它放大了营销支出和投资回报率（ROI），尤其是在长期投资时。

简而言之，使用个性化策略的公司比那些不使用这些策略的公司赢得更多客户并增长得更快。

然而，许多公司和初创企业在个性化方面仍然挣扎，尤其是在更精细的策略方面。除非你的公司拥有大量数据（像Spotify、Amazon和Netflix这样的公司那样），否则仅凭基本的信息（比如名字或位置）进行个性化可能会感觉很困难。

更不用说，苹果和谷歌等公司正在越来越多地限制营销人员使用客户数据。消费者日益增长的隐私担忧意味着公司必须更加努力地做到尊重并避免显得可疑或侵扰。

这份指南解决了所有这些问题。

我们与数据和个性化专家合作，了解你可以如何使用客户数据来提高转化率，而不违反隐私法规或破坏任何人的信任。换句话说，我们会向你展示如何在2022年利用个性化实现增长。

具体来说，我们将涵盖个性化的三个关键支柱：

• 隐私——为什么数据治理和合规性很重要，以及优化个性化所需的数据类型。
• 你可以使用的收集客户数据的工具，以及如何最大化它们的价值。
• 然后是有趣的部分——我们将展示如何跨不同渠道（包括电子邮件、广告和短信）执行个性化策略。

让我们开始吧。

隐私与数据治理

隐私应被视为一项基本的人权。

尽管在一本关于个性化的指南中倡导隐私似乎有些矛盾，但隐私和个性化实际上相辅相成。消费者重视两者——可以把它们看作是同一枚硬币的两面。

关键是通过尊重客户隐私的方式来个性化数据。这一切都归结于一个明确的数据治理策略——关于你收集什么类型的数据、如何收集以及如何管理它的政策和规则。

你的策略应遵循以下三个指导原则：

1. 负责任地收集客户信息。客户越来越警惕公司如何收集和使用他们的数据，因此你需要对这一点保持透明。告诉人们你是如何做的以及为什么。
2. 采用以客户为中心的思维方式。数据治理不仅仅是遵守GDPR和CCPA等法规。与其从法律合规的角度思考数据，不如整体上接受以客户为先的思维方式。
3. 不要越界。尊重客户的隐私将赢得他们的信任。一旦破坏了信任，你将很难恢复。

在考虑隐私法规和客户界限的前提下进行个性化，最终会将你的公司置于更快、更一致的增长轨道上。

我的公司应该收集哪种类型的数据？

为了避免违法或损害客户的信任，你应该只收集你需要的数据，并使用负责任地管理这些数据的工具。

首先，这里有一个不同类型客户数据的快速概述：

• 第一方数据：客户直接通过你的渠道（如你的网站或应用）提供给你的数据。这包括直接且有意提供的信息，如表单和调查，以及来自客户交互的行为数据，如邮件参与和网站活动。
• 第二方数据：另一个组织的第一方数据。你可以从另一家公司购买，而无需中间人。
• 第三方数据：由数据聚合商收集和管理的客户数据，这些数据聚合商并不直接与客户互动。他们购买第一方数据并将它们组合成一个数据集，然后在市场和交易所出售。

你获取数据的来源是决定其可靠性的重要因素。

由于第一方数据直接来自你的受众，它是任何企业最准确和相关类型的数据。而且由于CCPA和GDPR等隐私法规限制了第三方数据的使用，第一方数据正迅速成为唯一可行的选择。

此外，它通常是（虽然不是总是）客户 _愿意让你拥有的_ 数据类型。知道你只使用他们提供的信息，客户会欣赏你的个性化，而不是感到被侵犯。

到现在为止，我们已经介绍了个性化如何促进增长，以及为什么隐私很重要。接下来我们将解释哪些工具可以帮助你收集和管理你的数据，然后执行个性化策略来增长你的业务。

如何收集和管理客户数据质量

出色的个性化依赖于干净和准确的客户数据，但数据 notoriously 难以以干净的方式收集。由于许多公司从各种途径进入他们的生态系统，保持标准化非常困难。

想象一下尝试处理不良数据：

你的营销活动看起来可能无关或过时。你的分析将是错误的。很可能，你的整个数字战略都会失败。

问题是，如果没有强大的基础设施，实际的数据收集过程会很快导致“数据混乱”：

• 不同的部门，如产品、营销和客户服务，可能会以不同的方式收集相同的数据而没有共享它。因此，你最终会得到数据孤岛——分离且不一致的信息集合。
• 在客户方面，用户会在登录和未登录状态之间切换，匿名和已知之间切换。他们甚至可能在多个设备上进行交互。

数据的问题在于它随着时间的推移产生复利效应。所以，高质量的数据会提升性能，而低质量的数据会逐渐降低它。

所以，如果你的数据质量没有改善，它就会退化。

好消息是，有一些工具可以帮助你管理客户数据。使用这些工具，你可以提供与你的用户产生共鸣的个性化体验——而不会违反他们的隐私。

CDP作为个性化的基础

客户数据平台（CDP） 从网站和移动应用等多种来源实时收集和整合客户数据。它们创建和更新客户档案，可以立即为营销和分析工具提供支持。

通过在所有您的工具中集体使用客户数据，而不是依赖一系列一次性集成，CDP 可以成为客户数据的真实来源。

请注意，CDP 并不等同于客户关系管理 (CRM) 软件，如 Salesforce 或 HubSpot。以下是它们的区别：

• CDPs 统一来自不同线上和线下渠道、设备和软件工具的快速变化的数据，以创建复杂的个人客户档案。它们可以识别您通常分散信息的客户，或者您可能认为是独立用户的客户。
• CRMs 主要专注于从销售和营销中收集第一方客户数据。它们常用于帮助销售人员（不仅仅是营销人员）了解已知联系人，以便他们可以提供更个性化的互动。

通过在一个地方汇总所有收集的信息，CDP 可以防止数据混乱。

CRMs 可以帮助您整理销售数据，并且在许多营销用例中也很有用。但是，如果个性化是目标，那么您无法超越优质的 CDP。这就是为什么我们将主要专注于 使用 CDP 不仅收集数据，还利用数据进行可操作的洞察。

最好的 CDP 通过在源头捕捉干净的实时第一方数据，存储数据，并将其跨工具传递。因为第一方数据是干净、组织良好的和集中化的，因此不需要太多第二方或第三方数据增强。

但并非所有的 CDP 都是以隐私为导向的。我们将帮助您理解这一点。

我的公司是否应该投资 CDP？

CDP 可以在您的网站和移动应用上捕获高质量的实时数据，以及来自其他合作伙伴和供应商的数据——如您的电子邮件营销平台和分析工具。因此，您可以轻松查看不同人物角色和受众细分如何与您的业务互动。

对于任何希望建立并维护与客户长期关系的公司来说，这是必需品。

我们帮助成长的大多数公司都处于数据战略的三个阶段之一：

1. 初级：缺乏正式第一方数据策略的初创公司。在此阶段，公司应考虑使用 Indicative 等分析工具来衡量使用情况并创建统一的客户旅程。
2. 知情：正在制定全面数据策略的初创公司。有清晰的方向，领导层正在考虑标准化数据，并且有专门的团队负责数据管理。这个阶段的公司承认数据方面的挑战，并希望更好地执行。
3. 高级：拥有完整数据策略并已运行大量高质量实验的初创公司。这个阶段的公司几乎肯定已经在使用 CDP。

您的公司处于哪个阶段取决于数据收集涉及的工具和流程，以及是否有连贯的战略。

如果您公司的数据管理正处于或已经进入知情或高级阶段，那么您将从拥有 CDP 中受益。但您应该使用哪一个？

市场上有少数 CDP，但我们推荐mParticle。

有一个常见的误解，即设置 CDP 很复杂——但事实并非如此。mParticle 的安装很简单：只需一个 API 来跟踪客户数据，因此您不需要反复更换代码。

您只需要一个简单的数据策略来回答以下问题：

• 目标：您想要实现哪些商业成果？
• KPI：哪些 KPI 与这些目标相匹配？
• 工具：您将使用哪些工具来实现这些目标？
• 数据：为了驱动这些工具，需要收集哪些数据？
• 分段：您希望如何使用客户分段，以及需要收集哪些数据才能成功分段？

虽然一些 CDP 只存储和处理数据，但 mParticle 允许您使用规则和条件逻辑自动化复杂的营销流程。

更重要的是，mParticle 通过其数据收集和身份解析流程来处理隐私问题。因为它记录了所有订阅和退订，以及其他联系方式和偏好，您永远不会向某人发送不必要的消息。因此，您将花费更少的时间来管理隐私法规。

假设您经营一家电子商务公司。

您的主要目标是增加转化率，因此您计划为执行特定一组活动（如将产品加入购物车）的用户创建一个电子邮件活动。

您使用电子邮件营销工具创建和执行该活动，查看 电子邮件营销 KPI 如点击率（CTR）和转化率来跟踪其结果。根据您第一次发送的电子邮件中哪个（如果有）链接被点击，您将 对它们进行分段以个性化电子邮件流程 它们将收到。

相当直接的活动，对吧？

问题在于，如果没有 CDP，您会直接在您的电子邮件营销工具中运行此活动。但您收集的所有数据都将被困在您的电子邮件工具中——您无法在其余的营销堆栈中使用它们。大部分数据将被浪费。

但有了 CDP，您会从活动中收集相关数据并将其发送到所有其他系统——您的分析工具、商业智能系统和数据仓库。您将为每个活动中的订阅者建立一个实时资料。您还可以轻松与其他工具（如 Google Analytics 和 Intercom）分享客户洞察。

CDP兼容的营销和测量工具

CDP 从您的营销堆栈中的其他工具中收集和梳理第一方数据，因此您无需处理零散的信息。以下是我们推荐的一些流行平台，这些平台通常与 CDP 集成。

分析 | 互动 | 客户支持 |

• Indicative
• Amplitude
• Branch
• Google Analytics
• Mixpanel
• Singular

|

• Braze
• Customer.io
• Iterable
• Klaviyo
• Mailchimp
• Salesforce

|

• Foresee
• Intercom
• Sprig
• Wootric
• Zendesk

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个性化策略——如何使用客户数据

您的客户数据的管理最终决定了您业务的个性化机会。因此，为了更有效的个性化，您只需要一个像 mParticle 这样的 CDP 和一个 营销工具堆栈 来支持它。

现在我们深入下一步：使用您收集的数据来进行个性化营销。

在考虑个性化时，请考虑这三个重要的问题：

1. 我目前有哪些数据？
2. 我能获得哪些数据？
3. 这些数据可以在哪里应用？

本指南的其余部分涵盖了您可以用来合乎道德地利用客户数据并为更多转化创建个性化体验的策略。

我们说合乎道德是因为所有这些策略都基于使用以隐私为导向的 CDP 来执行。

下面，我们根据渠道对不同的策略进行了分类——但这实际上带我们进入了我们的第一个个性化技巧。使用客户数据优先考虑哪些渠道和接触点进行关注。

不同的角色对与品牌互动的方式有不同的偏好，CDP 可以捕捉这些偏好。因此，查看您的顶级客户和其他细分用户最常使用的渠道。如果您的顶级客户更多地通过电子邮件而不是短信与您互动，请优先考虑电子邮件个性化。

我们覆盖的不同渠道如下：

• 网站
• 电子邮件
• 广告
• 应用内消息和短信
• 客户支持

网站

自定义网站上的搜索结果

最适合: 电子商务品牌 如何运作: 如果你曾经收集了客户的个人信息（无论是通过电子邮件调查、用户档案还是其他方式），你可以很容易地使用它来个性化你网站上的搜索结果。这样，购物者可以更快地找到他们想要的东西。 例子: 由于其跑步和训练应用，Nike 既有客户的人口统计信息也有他们的锻炼数据。

Nike Run Club App 收集第一方数据，如性别和鞋码，还允许用户选择 Nike 是否可以使用他们的锻炼信息。

因此，如果一位女性使用 Nike Run Club 应用程序搜索“鞋子”，结果可能是女性跑步鞋，而不是男鞋或其他活动的鞋子。

没有个性化，搜索“鞋子”在 Nike 的网站上返回了针对不同年龄、性别和运动的各种鞋子的结果。

通过个性化的搜索体验，用户可以看到他们更感兴趣的搜索结果。

个性化的搜索结果提高了购物体验——人们不必滚动浏览不相关的产品来找到他们想要的东西。而且如果他们不想，他们可以在 Nike 的应用程序或网站上随时退出这些定向产品推荐。

根据客户的偏好显示库存商品

最适合: 电子商务品牌 如何运作: 通过查看购买历史，CDP 可以捕捉客户购物偏好的详细信息，比如他们最常购买的尺寸。使用这些数据，您可以个性化地展示产品。例如，您可以根据客户的兴趣安排产品的顺序，或确保只有符合客户尺寸（或另一种偏好）的库存产品出现。

这缩短了典型的买家旅程，因为客户不会花时间浏览您所有的商品。相反，他们只会看到那些有库存且最相关的商品。

例子: 像 Academy Sports + Outdoors 这样的体育用品零售商可以创建和实施积分系统——使用 CDP 来了解客户最感兴趣的运动（或产品类别）。使用这个系统，一次购买会算作特定运动的一个积分。因此，客户的购物历史可能会生成类似这样的数据输出：

• 网球: 5
• 自行车: 3
• 排球: 1
• 高尔夫: 0

Academy 可以使用这些数据来个性化在其网站上显示的产品顺序，将网球装备放在高尔夫装备之前。它还可以从显示中删除当前不可用的、符合客户兴趣的产品，这样客户只能看到手头的库存选项。

结果: 顾客的摩擦减少，因为缺货产品和他们不感兴趣的产品会自动从显示中删除。并且由于被过度选择的可能性较低，顾客可能更有可能转化为回头客。

仅对高平均订单值 (AOV) 客户进行交叉销售和追加销售

最适合: B2C 公司和任何可能存在回头客的公司，例如电商平台、食品配送应用 如何运作: 平均订单值 (AOV) 是客户愿意在订单上花费多少的有力指标。因此，如果客户有持续高于一定阈值的订购历史，您可以在当前订单低于该金额时自动进行交叉销售和追加销售。 例子: 餐食配送公司 HelloFresh 可以根据 AOV 对重复客户进行分类，其中平均消费 150 美元的客户被标记为高 AOV 客户。每当回头客准备结账但订单较小的时候，HelloFresh 的网站可以自动向他们推荐美食蛋白选项或附加品，如配菜和甜点。

这种个性化有两个原因会带来收益:

• 您将从一个证明了价值的来源（您的高价值客户）中获得更多收入。
• 您会为客户 AOV 较低的客户提供更好的购物体验。这种个性化避免了与这些客户的无效交叉销售或追加销售尝试。

提供产品合身建议

最适合: 电子商务品牌，尤其是服装公司 如何运作: 只有在线的服装公司往往比实体店铺面临更多的尺寸不当问题。虽然尺寸表和测验有助于客户更好地了解合身，但它们通常无法考虑到穿着偏好的差异。一些客户喜欢宽松的衣服，而另一些则喜欢修身的款式。在这种情况下，两个体型相同的客户可能会因舒适度而选择不同的尺寸。

为了减少退货率，公司可以使用客户数据来找出他们的穿着偏好并提供定制的建议。例如，它可以在产品页面上说明产品是否符合尺寸，并给出个性化的信息，如“买大一号以获得更宽松的合身”。

例子: 当购物者在服装品牌 Lulu’s 创建用户档案时，他们可以选择输入体型和测量数据。

用户可以在 Lulu 的网站上提供他们的完整身体测量数据。

结合他们的购买历史和尺寸表，Lulu 可以更好地了解购物者的合身偏好。因此，当客户浏览其产品页面时，可能会弹出一个提示，建议“即使你通常买 M，我们发现这种尺寸在大一号时看起来很好。”

这种程度的个性化如何促进增长？它减少了退货的可能性，特别是对那些“连续退货者”（他们购买多个尺寸的产品以确定最佳尺寸）来说。随着时间的推移，客户可能会对公司的产品和尺寸建议产生更大的信任。

电子邮件

根据购买模式发送高度具体的电子邮件优惠

最适合: 所有公司 如何运作: CDP 最有用的职能之一是将所有营销工具的数据集中在一个中心位置。这样，您可以轻松查看全面的客户档案，而不是试图从单独的营销和分析工具中拼凑零散的信息。

然后您可以使用这些完整的档案来创建更针对性的电子邮件优惠，针对您的受众的细粒度切片，例如基于客户购买频率和购买时间的细分。

例子: 专业体育队的粉丝来自各种背景——地点、年龄、收入等。但如果没有 CDP，球队很难管理和甚至收集客户数据，因为客户在球队网站和票务市场如 Ticketmaster 之间来回切换。

使用 CDP，特定体育队的营销人员可以识别个别粉丝对观看比赛的偏好。这样，他们就可以创建和发送高度具体的电子邮件优惠。例如：

• 一次性购票者会收到适用于非季票持有者的促销优惠，如免费饮品特价。
• 有只在周末购买门票历史的球迷会收到针对周末比赛的优惠。
• 男性球迷会收到“男士外出之夜”的邮件，而女性球迷会收到“女士外出之夜”的优惠邮件。

CDP 可以帮助体育队伍根据粉丝的喜好发布更有吸引力的促销活动。

整合您的数据并使用它来细分您的受众最终减少了发送冗余或无关优惠的可能性。而且因为人们会发现您的电子邮件有价值，他们会实际打开并阅读它们，而不是忽略它们或取消订阅。您还会看到更多的转化以及改进的电子邮件活动结果。

根据公司规模和用户角色定制和发送信息

最适合: B2B 公司，服务不同层级客户、具有多种使用场景的产品 如何运作: 并非所有客户都能从您的产品中获得同样的价值。因此，一般的入门电子邮件序列可能在展示用户如何充分利用它方面是无效的。

这在服务不同行业的 B2B 软件公司中尤为常见——考虑教育工作者、软件开发人员和金融专业人士如何都使用 Zoom。在这种情况下，公司规模和用户职位等信息可以用来创建和发送更有针对性的内容。

例子: 在注册过程中，一家软件公司可以询问新用户有关其公司规模和部门的信息。例如，项目管理软件 Clickup 会询问用户他们将与多少人一起工作。

询问这个问题有助于 Clickup 理解新用户可能在平台上寻找什么。

该公司可以根据此信息以及提供有关用户需求线索的其他用户行为发送定制的信息。在 Clickup 的案例中，这可能看起来像这样：

• 对于表明他们独自工作的用户，ClickUp 可以发送包含资源的电子邮件，如 ClickUp for Freelancers。另一方面，团队工作的用户可能会收到包含协作技巧的电子邮件，如 ClickUp 的 Teams: How to Create User Groups 文章。
• ClickUp 可以根据用户的工作角色自动将新用户纳入电子邮件工作流，不同角色有不同的序列，如招聘人员、产品经理、软件开发人员等。
• 特定的操作可以触发更定向的电子邮件。例如，当产品经理探索不同的任务功能时，ClickUp 可以自动化关于创建产品管理冲刺的消息。

针对用户角色和使用您产品的目的进行定制的内容有助于最大化他们的体验。他们更有可能留下，不像那些错过重要功能的用户，因为这些功能并不适用于每个受众。

此外，改进的用户体验甚至可以带来更多的推荐——满意的客户会很高兴与有相似需求的朋友和同事分享您的产品。

广告

将再定位广告与用户访问的内容相匹配

最适合: 投资内容营销的公司 如何运作: 无论是在SEO还是病毒式传播中，许多企业投资内容以吸引网站流量并提高品牌的整体知名度。根据您公司服务的不同独特人物角色数量，您可以使用来自内容的客户洞察来增强您的再定位活动。

具体来说，您可以创建与用户访问的内容相匹配和补充的再定位广告，然后仅针对这些用户。

因此，您不会仅仅有一场大规模的再定位活动，试图吸引所有曾访问过您网站的用户——相反，您会有针对每个独特访客群体的定向广告。

例子: 一家针对关节疼痛的B2C公司可能有基于运动的博客文章，针对不同客户人物角色。例如，可能有针对举重运动员、高尔夫球手和跑步者的关节疼痛文章。其目的是通过利基内容吸引各种患有关节疼痛的访客。

使用流量分析的洞察，同一家公司可以为每个角色创建单独的广告，然后根据他们访问的博客文章重新定位用户。因此，一个阅读了有关高尔夫运动中膝盖疼痛的博客文章的人可能只会看到有关高尔夫运动中关节疼痛的广告——比如右边的广告。

对于一名打高尔夫且有关节疼痛的人来说，右边的广告看起来更有吸引力，因为它直击他们的具体情况。

这比通用的、包罗万象的再定位广告（如左边的广告）更有效。毕竟，您的每个客户人物角色都有独特的需要。通过针对他们的个人偏好，个性化再定位可以有助于提高转化率。

为流失客户测试更广泛的再定位广告

最适合: 所有公司 如何运作: 并非所有不活跃客户都不满意您的公司。研究表明 一些流失客户 可能爱戴并认同您的品牌，但由于便利性、预算或其他原因，他们选择在别处购物。

因此，“我们想念你！”广告加上折扣可能不足以让他们重新激活。

除了客户的订单数量或最后购买日期之外，您的再定位广告还应考虑影响客户再次购买决策的其他数据点。这可能包括位置或产品类型。

虽然很难确定客户流失的确切原因，但CDP 使得创建详细的受众细分和更高效地测试再定位广告变得容易。

例子: 一家本地企业可能因为物理距离而失去客户——要么因为他们的客户搬走了，要么因为他们不想在更近的替代品可用的情况下开车这么远。甚至可能当他们真的去那里购物时，那里太拥挤或排队很长。

在这种情况下，值得测试几种基于客户位置的再定位策略。例如，您可以在您的区域内重新定位客户，广告中强调:

• 在一定距离内的低运费或免费送货
• 同一城市的本地快闪店
• 作为更方便的购物方式的路边取货

这样做可以帮助揭示不同客户流失的原因，以及哪些优惠可能促使他们回归。您还将能够收集更多关于您的受众的见解，这些见解可以用于优化您的业务的讯息。

即时创建和更新复杂的负向受众

最适合: 所有公司 如何运作: 为了获得更好的广告支出回报率（ROAS），营销人员经常创建 负向受众用于他们的广告活动。负向受众是您不希望您的广告触及的人群，无论是因为他们已经购买了您的产品，还是因为他们根本不属于您的目标人口统计数据。

您可以在没有 CDP 的情况下创建和上传负向受众。但它们的难题是需要定期更新；否则，您的屏蔽列表很快就会过时。CDP 可以自动化这一过程，并且由于它们从更多来源（如您的其他营销工具）汇总数据，因此可以创建更复杂的负向受众。

例子: 为了获得牵引力，像 FamilyAlbum 这样的照片分享应用可能会设定增加用户下载量的目标，并在 Facebook 和 Instagram 上投放广告。

FamilyAlbum 在 Facebook 和 Instagram 上投放探矿广告，以吸引更多用户。

由于向已经安装该应用的用户展示广告是多余的，FamilyAlbum 可以创建一个由注册用户组成的负向受众。这样，已经下载并创建账户的用户就不会在社交媒体上看到 FamilyAlbum 的任何广告。

使用负向受众不仅意味着向您的目标受众传达更相关的信息，而且还能以更具成本效益的方式进行。在上面的例子中，您可以通过排除已经下载并注册了您应用的用户来节省资金。

应用内消息和短信

在