Gartner L2评估了品牌数据获取和目标营销工作的复杂程度。分数基于品牌网站数据收集、隐私通信、网站个性化功能和帐户定制，以及通过电子邮件、社交媒体和展示广告来定位客户的努力。根据其总体表现，品牌分为领导者、数据挖掘者、从众者或落后者。

        领导者（13%）利用其客户数据在其网站和数字营销渠道中提供具有高度针对性的消息。此类别中的品牌（如H&M和Ikea）通过第三方及其网站收集和细分数据，同时还传播其数据的使用方式。领袖品牌涉及各个行业，往往位于欧洲或跨国，这迫使他们更快地适应新的隐私法规。

        数据挖掘者（24%）在客户旅程的所有触点收集数据，从电子邮件简报到账户定制。但是，这些品牌往往无法将其转化为成熟的定向广告。提供专业产品或服务的美容和旅游部门品牌占2/3。

        从众者（34%）依靠第三方公司来获取数据，而不是使用自己的网站。他们在Facebook和其他发布商网站上展示个性化广告。零售行业，包括百货商店、大型商店和专卖店，占80%，这可能是由于他们的广告预算庞大以及转化率的激烈竞争。

        落后者（29%）未能优化其数据收集或定向工作。这些品牌在其网站上收集的数据不足，并且还放弃使用第三方重定向，这限制了他们的营销选择。因此，他们在广告程序化购买和重定向电子邮件等领域投入较少。该象限占55%的运动服装品牌和超过1/3的时尚品牌。

1. 亚马逊时代的胜利

对营销人员来说，最需要关注的趋势包括语音搜索、电子商务触点、数据和分析、社交电子商务和零售本身。

而品牌要想生存，最需要关注的是细化并重新定义受众、提供无缝的品牌和产品体验、最大化推送的价值、利用数据、关注KPI、建立适当的归因模型、以及扩展到亚马逊。

2. 大数据的力量来自大胆的策略

因此，营销人员应当将数据战略集中于业务影响上，并把顾客放到中心位置。

而品牌则需要充分利用手中的数据。

3. 人工智能——在炒作的背后

AI已经应用于推荐引擎、可视搜索、定向、语音技术和自动驾驶汽车，因此营销人员应当抓住这一机遇。

4. 会话技术——不仅仅是聊天机器人

对营销人员来说，会话技术可用于个性化创建无缝客户体验、将语音变成为新的标准、提供娱乐价值等。

5. 个性化

消费者越来越精通技术，而个性化则应当更关注人。通过销售漏斗的切入点改善客户分析，并制定客户体验规划。

6. 数字转型

要想变成一个数字化思维的企业，就要变得更智能、更多地利用数据、调整责任、扁平化管理、不断地测试和学习。

7. 增强现实的时代已经到来

随着Facebook和谷歌不断开发AR应用和工具，移动AR体验越来越丰富。现在就着手AR，这不仅是一个良好的开局，而且可以为在AR空间建立品牌提供机会。

8. 后有线网络（Post Cable Networks）的崛起

Cheddar、Vice、Tastemade和Barstool Sports等被称为后有线网络，这对品牌和营销人员来说，也是新的机遇。

9. 意见领袖

2020年意见领袖营销行业价值50亿美元。品牌需要定义自己的目标并寻找合适的意见领袖。

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        尽管存在这些问题，消费者仍然渴望获得相关的消息，并在品牌网站、电子邮件、社交媒体和展示广告中去除他们认为无关的内容。品牌已经意识到满足消费者期望的重要性，92%的营销人员认为个性化是首要任务。

        但是，他们在执行中面临各种挑战。Gartner L2调查了7个行业的103个品牌的数据收集、沟通和营销实践，2018年只有23%的品牌根据用户数据输入对其网站进行了个性化设计。面对这些发展，品牌必须重新考虑其数据收集、推送通知和广告部署的整个方法，否则可能会失去其受众的信任和关注。

        199IT.com原创编译自：L2 非授权请勿转载

82%的受访者表示，忠诚度计划是推动预订酒店决策完成的重要影响因素。此外，九成的商旅客在选择酒店时会将奖励积分和额外津贴作为激励因素，81%的人认为忠诚会员会获得更好的服务。

此次调查时间为2018年5月22日至6月1日，受访者均为全职或兼职雇员，在过去一年有过出差记录，并在最近的一次商务旅行中入住了酒店。

商旅客在忠诚度奖励的使用方面基本分为两派，49%的人计划将其用于商务旅行，而43%的人则将奖励用在休闲度假。对于商务旅行者而言，最具吸引力的前五项忠诚度奖励分别为免费住宿间夜、客房升级、灵活的奖励兑换机制、快速入住和会员特享服务。

个性化服务

84%的商务旅客表示个性化的客户体验十分重要，大多数受访者认为商务旅行体验应该有别于休闲旅行，64%的人只会在商务旅行中购买各种的设施服务。商务旅客究竟想获得怎样的个性化体验呢？

58%的受访者想要实惠的特价订单，57%想要收到餐厅推荐，50%关心出行推荐信息，40%希望收到周边娱乐活动的推荐信息。

商务旅客十分愿意通过向公司或酒店分享信息来换取个性化的酒店预订和住宿体验。问及愿意分享什么样的个人信息时，55%的商务旅客愿意分享自己所偏爱的酒店设施，42%的人愿意分享旅行规划细节，39%的人愿意分享自己最喜欢的餐厅或娱乐活动。

GBTA 研究主管Jessica Collison表示，“从预订到退房的整个过程中，个性化对商务旅客而言极具价值。许多商务旅客都在寻求满足其差旅需求的定制化酒店体验。旅游买家和供应商在制定旅游和忠诚度计划时需要评估个性化对酒店预订和客户体验的影响。”

欧姆尼酒店和度假村客户关系管理和忠诚度副总裁Chad Gaither称，“个性化的重要性是欧姆尼的精选客户忠诚度计划会员反复提到的一个话题。对整体客户体验进行评估设计时，我们会将个性化作为信息传递最重要的一环。”

本文来自：环球旅讯

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产品和服务的个性化在服装和鞋类，以及食品和饮料行业中的采用是最高的，29%的成年人曾参与某种形式的个性化。

紧随其后的是技术产品（27%），度假和旅游体验（25%）接近平均水平，而家庭用品（22%）的个性化略低于平均水平。

YouGov调查了人们个性化产品的主要原因，包括：

设计一款产品以满足特定的需求，这在“度假和旅游体验”行业尤为重要；

将产品标识为“属于我”，这在技术产品行业尤其重要；

设计一些有趣的东西，服装和鞋类以及食品和饮料行业更关注这方面；

展现创造力，这对每个行业都很重要；

在其他产品中脱颖而出，尤其是服装和鞋类。

YouGov的调查发现，个性化产品的消费者往往倾向于年轻、受过高等教育、每月可支配收入至少1,000美元。这可能是价格没有困扰这些消费者的主要原因。46%的个性化产品消费者愿意为个性化支付更多的费用。

其他重点：

西班牙裔和黑人种的个性化爱好者比例高于平均水平。他们更有可能成为篮球粉丝，并且更喜欢参加各种活动和运动。

喜欢个性化服装和鞋类的消费者比其他个性化产品消费者更可能追随时尚趋势，在衣服上支出更多。

个性化旅游度假服务消费者比其他个性化消费者更有可能参与积分奖励计划。

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电子邮件内容（71%）是大多数营销人员进行个性化体验的领域，其次是主页（45%）和登陆页（37%）。

鉴于个性化在电子邮件营销中的强大作用，了解营销人员如何使用是有益的。电子邮件个性化的最常见形式是邮件或主题行中的名字或公司名称（76%）。虽然这是电子邮件个性化的最基本用途，但它在生成高于平均水平的响应率方面是有效的。

但研究表明，营销人员尚未开始针对个人进行营销活动。例如，受访者按受众群体（52%）定制消息或促销的可能性是个人（25%）的两倍。同样地，受众细分（51%）比针对个人（25%）的个性化产品或内容推荐量高两倍。

根据调查，很少有营销人员正在使用机器学习应用。基于规则的细分市场定向是个性化的最常见方法，2/3的营销人员正在使用（68%），而大约一半（52%）使用触发式消息和通知。目前，只有26%的营销人员正在使用机器学习进行1对1的个性化营销，尽管很多人计划在未来一年内采用这种方法。

没有针对个人的营销活动是因为缺少数据，事实上，更多营销人员表示缺少数据进行个性化（55%）。

77%的受访者认为个性化应成为企业的最重要的优先事项，但是缺少预算（51%）和人才（49%）是最大的阻碍。

其他亮点

大约3/4的营销人员（74%）认为个性化对于推进客户关系有“非常重要”（17%）或“重要”（56%）的影响。

88%的受访者认为潜在客户期望获得个性化体验。

购买广告系列的来源、地理位置、受众特征和产品是用于定向受众以实现个性化体验的主要标准。

转化率和点击率的改进是衡量个性化的两种主要方式。

近9/10的受访者从个性化营销中看到了改善。

今年有超过1/3的营销人员（37%）增加个性化营销预算。

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根据Verndale的新报告“2017年客户体验调查”，客户体验（CX）工作受缺乏策略或企业支持的影响并不大，但是缺乏实时客户洞察力和运营体验方面的能力才是大麻烦。

调查者是来自美国商业和专业服务、金融服务、医疗保健和生命科学、IT/技术和电信、制造和分销，以及旅游等行业的200位高管。

从客户服务挑战方面的调查结果来看，虽然企业内部有利于客户体验的举措，但企业在数据收集、访问和分析方面仍然需要帮助。

事实上，调查发现客户服务个性化最需要改善的领域包括，实时数据和洞察、更多客户数据，和对客户数据更强大的分析。

值得注意的是，相当一部分受访者表示，最重要的挑战是找到客户体验预算，这是由于数据驱动的营销人员报告预算激增，而他们的目标正是改善客户体验。

高管们已经认识到有效的客户体验优化可以带来很多好处，包括提高收入（61%）、改善客户满意度（58%）、提高销量（52%），和竞争优势（46%）。

但是，大部分受访者同意客户体验优化尚未完全实现（84%）。

规模更大的企业往往更有信心。在拥有100-249名员工的企业中，98%的高管认为个性化客户体验的潜力尚未完全实现，而在至少有1000名员工的企业中，这个数字降至78%。

决策者相信机器学习和人工智能等先进科技能帮助企业解决客户体验方面的挑战。企业使用先进科技刚刚起步，但是机器学习在处理大量数据、提供实时分析，并建立更准确的定价模式和策略方面能提供帮助。

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Eagle Eye发布了“2017年个性化报告”。个性化正在推动营销变革，42%的营销人员将个性化营销作为2017年的首要事项。而那些提供个性化体验的品牌，收入增长6-10%，比没有提供个性化体验的企业增长速度快三倍。

75%的消费者不喜欢收到通用促销信息。81%的消费者表示，相关性对决定是否兑换优惠的最重要。给消费者提供统一的报价和交易，而不是有针对性的，将损害消费者对品牌的忠诚。个性化优惠不再是额外奖励，而是必然趋势。

67%的年轻消费者（16-24岁）表示，更可能通过网络渠道和设备兑换优惠。为了保持相关性，以及增加市场份额，企业必须适应这些“数字原住民”。千禧一代将定义未来期待和企业与潜在顾客互动的新方式。

不止千禧一代热衷于网络渠道，58%的消费者希望通过网络渠道获得促销。老一代人越来越认识到新技术在购物方面的好处，因此，越来越多的老人开始加入网络购物的团队。

便利很重要，消费者希望企业知道并适应他们的习惯，以简化购物流程。73%的受访者表示，收到促销的最佳时机是商品快用完的时候。成为对消费者日常生活的好帮手是品牌建立忠实客户不可或缺的部分。

实时营销指数值包括：正确的时间、地点，和正确的报价。如果商家能够准确把握发布促销的实际，他们就能影响消费者的购买决策。

移动是关键，它是能让消费者立即行动和转化的唯一一个促销分发渠道。

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        其次是安全和放心（14%）、重要（12%），以及放松和安心（11%）。

        有趣的是，积极的品牌体验并不能带来兴奋（5%）或娱乐感（4%）。这说明好的体验首先和实用相关。

        当InMoment调查品牌相同的问题时，满意仍然是排在第一位的。但是，品牌认为积极品牌体验还应该和其他东西有关。

        忠诚和满意度息息相关，4/10的消费者这么认为；其次是安全和放心（18%）。和好的品牌体验相比，消费者更愿意把放松和忠诚联系在一起。

        分析显示，企业尝试唤起“重要”等强烈情感时面临着风险，尤其是在缺少这方面基础知识时。

        因此，企业应当集中于了解自己的承诺并满足消费者的期望。

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        根据Segmint的一项调查，银行并没有放弃与顾客的交流，尽管更个性化的信息更受欢迎。

        调查显示，在与客户交流方面，信用卡公司是最糟糕的（53%），远超过银行（16%）。

        尽管如此，如果银行能够发布更多的个性化信息，可以吸引更多的客户。2/3的银行客户认为，亚马逊等零售网站通过购买和消费习惯更了解消费者，而银行并没有通过理财交易来来了解客户。

         54%的消费者表示，如果银行能提供个性化信息，他们愿意收到来自银行的营销内容。千禧一代对订制交流的需求更高（63%）。但是，现实是，33%的银行客户收到的来自银行的信息是和自己不相关的。

        调查还发现，个性化信息还能提高银行的竞争力。如果一家银行能够提供个性化信息，34%的银行客户愿意转换银行。

        199IT.com原创编译自：Segmint 非授权请勿转载

个性化电子邮件是指企业通过用户在网站、邮件、短信等营销渠道的历史行为数据（注册、登录、浏览、点击、交易等），为每个用户提供个性化的内容。虽然一个企业的个性化规模很难用精准的数字来评估，但是越来越多的公司已经从中获得收益。

“为什么一些个性化的电子邮件营销并没有达到预期的效果。”是许多正在使用个性化营销手段的企业和个人经常遇到的问题。

全球领先的智能化邮件营销专家Webpower认为你可能犯了这两个错误：

1）将个性化视为营销的最终目标，而不是旨在实现目标的策略；

2）没有将个性化邮件营销贯穿用户的生命周期。

营销的终极目标是通过增强用户体验来驱动他们的消费或使用欲望，而个性化作为一种有效的手段或技术促进了这个目标的实现。当然在这个过程中，还需要企业将先进的用户生命周期思维贯穿其中，并持续优化以确保获得更好的效果。在未来，个性化生命周期邮件营销将成为影响电子邮件营销投资回报率的关键，这也是邮件营销的未来与出路。

那么如何将个性化邮件营销贯穿用户的整个生命周期，实现增强客户体验提高投资回报率的目标呢？全球领先的邮件营销专家Webpower为你准备了一份详细的个性化生命周期邮件营销攻略还附带品牌示例哦！

一、新增期

新增期是客户接触品牌的初期阶段，个性化的问候、信息的完善、品牌的介绍能帮助品牌更好地了解客户的个性化需求以便提升后续产品服务，同时也能帮助客户了解品牌并提升用户体验。来自IKEA的欢迎邮件就是一个非常好的模仿对象！ 我们来看看哪些部分值得我们学习：

1）通过个性化的称呼和亲切的问候赢得好感；

2）橘黄色部分介绍会员专享福利并强调这是“免费”的，浅黄色的CTA （call to action）按钮呼吁用户免费加入会员；

3）右侧嵌入几个简单的表单让用户完善个人信息（基本信息、兴趣偏好、通讯渠道、反馈意见等）便于后续个性化服务；

4）右上角的社交媒体按钮鼓励客户关注IKEA官方社媒，为客户提供了额外的交互渠道。

二、成长期

处于成长期的客户一般对品牌有一定了解，同时可能会伴随着一定消费行为的产生。但他们还算不上一个忠实的客户，因为在他们面前还会有许多与你同类型的品牌供他们选择。这时候，你需要利用邮件营销进一步加深他们对品牌的印象来提升用户忠诚度。

在国外我们经常会看到这种“低价承诺”型的邮件，这种个性化的邮件结合了用户的历史消费记录和购买偏好，对于价格指导型的客户非常受用。好了，现在让我们来看看ocado是如何利用此类邮件增加用户黏性的！

三、成熟期

相对于其他阶段的用户，成熟期用户的品牌忠诚度是最高的！他们对品牌的产品和服务都表现出了较高的认可度，并且会保持着相对稳定的消费。在维护此类客户时，你需要让他们感觉自己是独一无二并且被珍视的。

针对成熟期用户，智能化邮件营销专家Webpower为你提供了基于促进购买、增加黏性两种不同邮件营销目标的个性化邮件策略。

1）促进购买——在平日，适当频率地向客户推送一些基于用户历史行为的建议或专属优惠。

来自amazon的个性化推荐邮件

2）增加黏性——对客户的忠诚度表示感谢并在特定的日子送去温暖的祝福和令人惊喜的礼物；

来自PIZZA EXPRESS的会员生日祝福邮件

四、衰退期

衰退期用户的活跃度呈下降趋势，他们虽然没有直接否定你，但对你的兴趣大不如前。为了防止衰退期用户进一步转化为流失用户，你需要做好提前的邮件策略来唤醒这批沉默的用户。

如何做呢？结合品牌的定位与优势，为客户推送降价通知（电商）、习惯养成计划（阅读、运动APP）都是不错的思路。例如：知名运动APP——endomondo近期针对衰退期用户发送的邮件就取得了不错的营销效果。

五、流失期

任何一个品牌都会遇到用户流失的现象，因此用户召回是运营工作的重要一环。在利用邮件营销进行用户召回之前，Webpower建议你先为用户的流失原因进行细分以提升用户挽回的效果。例如：由价格因素导致流失的客户，在老客户回馈邮件中承诺老客户再次消费享受比以往更优惠的价格；由产品因素导致流失的客户，邀请他们免费试用新产品……

当然在邮件营销领域，我们把退订不久的用户也视为我们需要挽回的对象，给这些用户发送一封挽回邮件。以往我们总是发送太多自动化的电子邮件，失去了与用户一对一沟通的机会。在挽回邮件中，你可以让你的语气更加诚恳一些，看起来就像在沟通对话。

企业投入大量推动消费者安装应用，但是有些类目应用下载后12小时内只打开一次就放弃的达到50%。

推送通知是对抗放弃应用的有效工具，也是一个有效的营销渠道。

根据移动营销平台Leanplum的调查，通过部署个性化推送通知营销人员提高通知打开量。Leanplum调查发现特定的个性化推送通知打开率能增加800%。

Leanplum调查了四个影响推送通知打开的因素：

平台

iOS 和Android平台推送通知打开率有很大差异。例如，在iOS上用户解锁屏幕后推送通知就会消失；但是，在Android上直到用户手动删除推送通知会一直在。

而且，在iOS上用户必须选择接收推送，但是在Android上允许推送是默认的。

因此，只有42%的iOS用户选择接收推送。

因为平台的差异性，Android上推送通知打开率是iOS的两倍，但是打开并不是很及时。

事实上，平均来看iOS推送通知在10分钟内打开，但是Android上通知在50分钟左右打开。两个平台用户体验的差别导致了用户行为的差异。

Leanplum还细分了各平台最大打开率，以了解个性化对每个平台的影响。

内容

个性化内容推动推送通知打开率提高4倍，推送通知平均打开率1.5%，个性化内容推送通知打开率则提高到5.9%。

有些方法增加推送通知个性化，如消费者的名字、性别、消费者的行为等。

有趣的是，个性化推送通知虽然打开率更高，但是消费者通常等更长时间才打开，比一般推送通知打开时长多25%。但是，Leanplum注意到这并不是什么坏事，如果用户在不恰当的时间收到一个一般消息，会毫不犹豫的移除；但是，对个性化消息的反应则不同，用户会等到合适的时间再打开。

传播类型

时间就是一切，在推送通知打开率方面确实如此。很多企业计划推送时间，但是并没有获得最好的结果。

即使考虑到时区，文化差异也会影响推送通知打开率。

根据Leanplum的调查，使用机器学习计算用户个人参与行为模式的企业发布的推送打开率更高。

很少有企业使用这么复杂的技术计算推送的时机。

但是，使用算法也不是最有效的方法。

Leanplum表示以行为为基础的推送是指用户在采取特定行为时发送的推送通知。

例如，一个旅行应用应当在消费者订购飞机票时发送推送通知，一个音乐应用应当在用户最喜欢的歌手发布新歌时通知。

199IT.com原创编译自：Leanplum非授权请勿转载

        营销人员仍致力于实现个性化，但是最近调查显示他们仍然停留在基础阶段。2015年4月Researchscape为 Evergage实施的调查显示，全球49%的营销人员期望增加今年个性化营销支出，只有8%的受访者计划减少这方面预算。但是，根据2015年6月VB Insight的调查，在实施个性化过程中营销人员仍然依赖初级指标。

         VB Insight调查了营销人员实施个性化的相关数据类型，最常用的都是基础指标，例如电子邮件地址（57%），姓名（45%），地址（41%）和人口统计属性（40%）。像定位数据（18%）、生活方式细节（15%）和消费心理（8%）等高级数据并不普遍。

        Econsultancy和 IBM2015年第一季度调查也发现了相思结果。在了解消费行为方面，北美营销人员最常用的是消费服务历史（71%）和人口统计属性资料（66%）。不足一半受访者使用网购历史和线下互动、地理定位。

        VB Insight发现营销人员正在努力收集数据：全球80%受访者表示除了人口统计属性和购物历史等基础数据外，他们对消费者一无所知。而且整合已有数据更加困难，96%的受访者表示消费者建立单独综合洞察对他们来说是个挑战。2015年3月 Signal的调查也显示这给问题是全球营销人员面临的一个重要问题，6/10的访者表示由于数据和资料过于分散，不能按照希望的那样个性化消费体验。

        那些能战胜数据问题的营销人员将获得丰硕回报。2015年6月Econsultancy 合作 Signal调查北美高级营销人员数据相关营销的效果，36%的受访者表示有显著积极效果，47%的受访者表示有些积极效果，如果营销人员能收集、整合更多高级数据效果将有所改善。

        199IT.com原创编译自：eMarketer 非授权请勿转载

        营销人员热衷于定位受众，虽然关于移动受众定位数据的准确性受到质疑。为了环节营销人员的担忧，广告业在移动设备受众定位方面已经取得若干进展。广告商一般来说乐于看到这些发展，但是根据eMarketer最新报告“移动受众定位：广告业发展是否增强广告商的信心？”，这些发展远没有满足广告商的要求。

        去年，eMarketer调查的营销人员将移动广告定位级别评价为“有效”，同时调查也显示许多广告商质疑用于移动展示广告定位的数据。

        去年，美国网络营销人员和媒体营销人士使用智能手机和平板电脑定位受众的比例有显著增长。eXelate的调查显示，2014年75.0%的数字媒体营销人士表示针对智能手机特定受众投放过广告，73.1%的受访者定位过平板电脑受众。这一比例和2013年比有明显增长，而且和PC广告受众定位比例不相上下。

        Opera Mediaworks实施的调查也显示广告商越来越广泛地使用移动受众定位策略。2015年第一季度对Opera Mediaworks广告平台移动广告分析显示，85%的广告商针对单独受众投放广告，这意味着广告越来越有针对性。

        随着广告支出快速从PC转向移动平台，对广告定位的关注也在增长。2014年11月到2015年1月Econsultancy和Adobe调查了全球数字营销和电子商务人士对2015年优先事项，针对性和个性化排在首位，和2014年的第三位相比重要性明显提升。

        2014年第四季度 Marin Software的调查也显示营销人员将受众定位作为最重要的优先事项。当问及美国和英国数字营销人员2015年优先事项的首要事宜时，有1/3的营销人员选择“投资更复杂技术以获得消费者洞察”，排在列表第五位。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

        关于个性化在线交流有很多讨论，例如电子邮件，但是最近的研究发现个性化定制离线消费体验也很重要。

        根据2014年9月Econsultancy和RedEye的研究，全球通过线下渠道实现个性化的客户端营销人员中有95%的人看到转化率增长。这超过了所有调查的数字渠道，比最受欢迎的个性化渠道——电子邮件高5个百分点。在数字渠道中，网络和搜索引擎营销（SEM）是转化率最高的渠道，这些渠道都是受到主要增长的推动。

        但是，这些调查并不完全专注于最成功的渠道，只有23%的客户端营销人员个性化离线渠道，相比之下，88%的受访者使用电子邮件个性化，44%使用个性化网站。代理商营销人员也不大可能追踪离线渠道，只占17%；五分之一的受访者个性化搜索引擎，无论是营销人员还是代理商都是第二低回答。

        Econsultancy的发现还提醒零售商应当提供全渠道消费体验，数字和移动无疑是购物过程的一部分，但是大部分最终购买决定仍然发生在店内。收集消费者全部数据的零售商在完成交易方面更有优势。

        但是，要实现全渠道体验零售商还有很长路要走。2014年9月Retail Systems Research发布了为SPS Commerce实施的研究，只有5%的美国企业认为他们在执行全渠道营销策略上取得巨大进展，相比之下，37%的美国企业认为他们的全渠道营销策略处于滞后状态。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

        今年，营销人员将更关注电子邮件个性化。根据2014年12月Listrak的调查结果，虽然伴随着个性化和定位存在一些异样的因素，但是消费者将十分欢迎这种趋势。

        简单的个性化方法并没有减少这些异样，例如将消费者的名字放在主题行。在打开并阅读来自零售商促销邮件的美国电子邮件用户（占网民的72%）中，80%的人表示当零售商根据他们之前购买的商品发送特色推荐商品邮件的时候，这些邮件很有用，这对那些一直关注的商品是一个很好的购买提醒。

        除了电子邮件的个性化努力并不怎么受欢迎，但是在线广告和网站个性化也分别有69%和67%的受访者选择。零售商不应该过度担忧刺激电子邮件目标用户。

        Epsilon指数也指出触发式电子邮件比一般电子邮件更成功，根据2014年第三季度的分析，北美服装零售业触发电子邮件广告打开率比一般电子邮件高52.9%，点击率（CTR）高出147.2%。专业零售商表现更佳，打开率比一般邮件高113.1%，点击率高289.2%。一般零售商在触发广告和一般广告方面的差别更小，打开率比一般电子邮件高31.7%，点击率高103.8%。

        如果零售商希望保持电子邮件读者的忠诚度，那么关注发送商品推荐和其他个性化邮件以保持消费者返回率才是明智的。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

        重定向工具有助于营销人员实现数据驱动个性化，这种营销手段在2015年将会蓬勃发展。但是只是投入更多的钱是不够的：还需要先进的归因分析。根据2014年7月Qualtrics为AdRoll实施的调查，91%的受访者表示归因很重要。

        营销人员更倾向于使用归因来理解消费者，有近70%的受访者选择。鉴于广告支出流向哪里更合理的压力不断增加，58%的受访者用归因来了解应该把营销支出应用于何处。还有44%的受访者使用归因来调整其营销预算，十分之四的受访者使用归因来优化营销策略。

        虽然，大部分受访者将归因分析用于营销中，但是他们仍然使用简单的归因模型，对于追踪现在使用多设备、多平台的消费者来说没有太大帮助。近60%的营销人员使用单触点归因模型，相比之下，34%的受访者使用多触点归因模型。只有5%的受访者正在使用更复杂的算法或消费者模式。

        不先进的归因模型还会影响重定位过程。根据Marin Software2014年8月对美国营销人员的调查，归因的性能是重定位的最大挑战，有43%的受访者选择。而且这个问题还引起其他困难，包括结果与预期不符，缺乏透明度等。

        AdRoll将重定位视作广告程序化购买最重要的推动，明年程序化购买还将蓬勃发展。eMarketer预计今年美国程序化购买数字展示广告支出将增长137.1%，达到1006亿美元，占全国数字展示广告支出总额的55.0%。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

        大部分网购消费者已经习惯了“你还可能喜欢X,Y,Z”这样的商品推荐，这种方法在Amazon.com这样的网站上很受欢迎。但是，交叉销售和加售在电子商务领域已经十分普及，即使这些建议混杂在页面成了视觉干扰。

        根据eMarketer的新报告“Next-Generation Product Recommendations: The Balance Between Data and Discovery.”，虽然这种方法暂时不会消失，但是新的推荐商品方法已经开始流行，有两种对立的力量正在推动这种新的方法：收集和分析消费者数据方面的发展，以及希望给网购带来一种意外发现的惊喜之感。

        全渠道零售推行受到个性化营销的驱动，反过来，一些只在线销售的品牌，如眼镜零售商Warby Parker、男装品牌Bonobos 和 Piperlime，一旦他们能开始经营实体店就能够提供店内数据。

        移动通常是网络和实体店的桥梁。基于移动的个性化应用既可以像销售人员用手持设备访问忠实会员过去的消费来推荐新的商品一样简单，也可能像信标根据定位和浏览行为将商品推送到消费者的设备上一样复杂。根据the e-tailing group2014年4月的调查，这两种极端的方法都在美国全渠道零售商中发挥着作用。60%的零售商使用平板来提升消费者体验，14%的人利用蓝牙技术，这一数字还将增长。

        零售业个性化企业RichRelevance的CEO和联合创始人David Selinger将基于位置的应用视作个性化的未来，更加关注便利和省事而非价格。他表示“能得到美国和西方消费者欢心的是能够为她节省5到10分钟。我的意思是：我保证你将不必在排队等候上浪费时间。”

        但是，消费者的情绪表明许多人还没准备好经历这种购物体验。根据PunchTab平台的参与度，只有28%的受访美国智能手机用户接受店内定位追踪个性化推荐。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

        根据2014年7月Forbes Insights 和Sitecore的调查，营销商都清楚个性化很重要，但是分散的数据系统成为阻止个性化实施的重要因素。

        受访的北美高管表示企业平均使用36个不同的数据集成系统和供应商，一些企业甚至使用超过100个。只有24%的受访者表示他们使用的数据收集系统是和他们的企业相连或集成的。56%的受访者表示他们使用的系统是部分集成的，这表明他们已经开始逐步向更精简的未来努力了。

        高管们首先强调的是整合工作是如何重要。62%的人表示首要的是建立一个单一的、中心客户营销数据库，59%的人表示建立跨数字渠道单一系统传递消费者体验是首要事项。

        2014年5月Conversant委托Forrester Consulting实施的研究回应了这些感觉。35%的美国B2C营销专业人士表示给每个消费者建立一个跨渠道综合视图对实现个性化是个重要问题，30%的人表示这是主要问题。同时，61%的受访者认为识别、审核和集成技术、提供个性化通信供应商是主要问题。

        Forrester注意到采用更新个性化技术能够集成数据资源和类型，因此能够帮助企业建立单个消费者视图。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

        不可否认，消费者比以前要求更多定制化的消费体验。根据最近的研究，专业人士收集、分析数据来做出更适当的反应。

        2014年5月 Econsultancy与Lynchpin合作进行的研究发现，由于数据驱动营销的增加，分析成为全球数字商务人士的热门话题，许多人使用数据提高个性化服务。事实上，在分析与了解客户需求方面，个性化和针对性是第二受欢迎选项，有53%的受访者选择。最受欢迎的是追踪跨设备和渠道行为，这有利于个性化长远发展。

        分析也许有些帮助，但是，根据2014年6月Experian Data Quality的调查，数据问题仍然是个性化服务的主要难题。获得迅速深入了解是执行个性化的服务的最大障碍，40%的美国数据管理专家选择这项；获得足够的数据排在第二位（39%）；数据准确性排在第三位。

        那些掌握个性化艺术的专家才能推动进程跨越式发展。消费者优先级和交叉销售/追加销售报价是推动个性化的最重要程序，在Experian调查中分别有69%和63%的受访者选择；由于个性化工作，相关性和忠诚度（58%）、品牌诚信(51%)、内部路由效率（49%）都有所提高。

        编译自：eMarketer 译者：孙莹

有时候，投资于真正的用户理解的策略就像是一头钻进一个让人畏惧的深渊。这种绝对的不确定性足以将你带回大众营销活动与非定制数字体验的黑暗时代。

为了帮助你掌握通用的市场营销信息，我们列举了10个简单的窍门去引导你开始走上个性化的旅程。

1.利用社交媒体去获取并创建用户配置

大多数业务已经将社交媒体当成吸引用户与创造品牌意识的方法，但许多人可能不知道像Facebook，Twitter以及Google+等社交供应商包含了无数用户配置数据点，如名字，电子邮件地址，兴趣，喜好，朋友，位置等等你能够传达给第三方网站去生成定制数字体验的内容。社交登录机制将加速这一过程，创造用户的社交媒体体验与其余网页内容间的无缝联系。

以下表格比较了传统注册形式与基于社交媒体配置的用户洞察力、

Screen Shot 2014-01-23 at 8.39.16 AM(from venturebeat)

（来源：Gigya，2013）

2.不要提出比所需更多的要求

在2010年，83%的消费者将“透明和诚实的定价”当成建立品牌信任的最重要元素。为了从头开始建立消费者信任，你就应该避免要求你的用户分享更多不必要的信息，特别是在刚注册的时候。

3.提供比能够得到的还多的内容

为了获得更多消费者的信息，你会提供利益去吸引他们注册你的网站并与之进行交流。

就像Kate Spade Saturday便在这方面做得很好，即清楚地告诉用户在Saturday.com上注册一个帐号的好处。

kssaturday(from venturebeat)

4.整合cookie数据与第一方社交数据

对于许多市场营销策略来说，为了实现完整的cookie数据，它们应该使用推断式洞察力去定制数字体验，从而在提到实现用户理解时留下更多可期待的内容。通过整合第一方洞察力（游戏邦注：源自社交登录，如用户的生日，兴趣，签到，活动等）到用户体验中，你便能够提供更加完整的网站体验。

5.通过用户经常使用的设备去触及他们

去年，eMarketer发现人们花在手机上的时间第一次超过台式机。

share of time spend(from venturebeat)

为了突出这一点，研究表明67%的用户更有可能从手机友好型网站上购买产品或服务，74%的用户更有可能成为手机友好型网站的回头客。

如今，触及用户意味着在他们常使用的设备上拥有一个强大的存在感。在这方面，业务将吸引更多想要手机优化体验的消费者。

6.跨越渠道统一你的用户体验

关于我们之前的要点，消费者是同时基于手机和台式机与品牌进行互动，这将让收集并巩固用户配置的业务变得复杂化。实际上，54%的市场营销网站不具有跨越渠道的消费者的单视图，而这将成为创造一个成功的跨渠道体验的最大障碍。

业务想要跨越不同设备创建或投资一个能够统一各种用户配置和行为数据点的平台。当你增建跨渠道用户配置时，你将能够通过获取消费者在网页和手机设备上的行为而更加了解他们。

7.停止发送大量的邮件

为了通过电子邮件内容推动转换率的提升，业务需要为适当的用户定制适当的信息。在第一次收集用户数据并使用这些洞察力根据兴趣，位置等可行信息去划分用户，你便能够针对消费者独特的配置去个性化电子邮件信息，就像下方NFL.com所做的那样。

nfl_email(from venturebeat)

8.培养品牌主张，而不只是消费者

根据AdAge，55%至60%的千禧一代人想要看到品牌去帮助他们连接并与品牌用户进行分享。这对于致力于培养积极用户品牌（通过分享相关网站内容和活动）的业务来说是个新的好消息。

通过在你的门户网站中整合社交插件，你可以通过让最有价值的消费者在自己的社交网站上推广你的品牌而增加品牌的曝光率。

9.让用户做出评论

平均看来，让消费者与评级和评论进行互动的策略将拥有105%的转换率。通过在你的门户网站上整合评论机制能够邀请消费者为你的内容留下实时反馈，就像下方PacSun所做的那样。

ratings-reviews-400(from venturebeat)

10.将市场营销当成是培养关系的工具

在今天的超连接消费者间，所有的品牌体验都是基于关系。一份来自Forrester的报告指出，有超过一半的美国成人期待在网上看到某种类型的社交市场营销体验。通过登录名字识别消费者，基于他们的兴趣喜好和过去的行为定制网站体验，并发送定制电子邮件到他们的邮箱中能够推动1对1的关系的发展。

我们承诺只要你能够遵循这些诀窍，你的消费者一定会喜欢并支持你的业务。

via：游戏邦

Google发布了一份重要的旅游研究报告，其调查结果给旅游业提了个醒：企业需要对其Web端的用户体验进行升级。

这份报告中有一些再显而易见的调查结果，但它也公布了一些十分重要的数据，这些数据证明消费者开始改变他们搜索在线旅游品牌和与其进行互动的方式。

这项研究结果由Google东南亚区的旅游业务负责人Bambos Kaisharis在新加坡的WebinTravel大会上发布，他表示，旅游业现在若想吸引、转化和留住消费者，那它就要进一步往“简单化、个性化和移动化的方向发展”。

该调查受访者为来自亚洲11个国家的1.1万名休闲旅客，调查时间是今年7月。

以下是这项调查的一些比较重要的结果：

•    83%的受访者使用网络作为计划酒店住宿的渠道（在马来西亚的受访者当中，这一比例最高，为92%；日本最低，为79%）；

•    28%的受访者将网络当作计划酒店住宿的唯一渠道；

那么，还有其他什么重要调查结果吗？

更多信息还有待Google在接下来的几周内公布，不过Kaisharis在现场演示中所分享的关键数据信息包括：

•    大部分消费者称，通常在旅行前，他们至少会在四条渠道进行信息收集，包括OTA、旅行代理、与供应商进行电话沟通和亲友的面对面交流。

•    14%的受访者称网络上的海量旅游信息让他们“眼花缭乱”。

•    34%的受访者会积极通过社交网络（如Facebook和TripAdvisor）来主动寻求社交化的推荐和意见反馈。（很奇怪，他们没有提到Google+）

•    44%的受访者在调查阶段会观看目的地的视频；

•    71%的受访者认为，在他们的决策阶段，个人的旅游推荐发挥着“非常重要”的作用；

•    26%的受访者喜欢在调查旅游产品时获得某些“个性化的咨询服务”；

•    39%的受访者使用移动设备来计划住宿；

•    59%的受访者希望能随时随地预订旅游产品；

•    42%的受访者提到，他们觉得用PC预订旅游产品比在其他任何设备上进行预订都要简单（不知道其他58%的人持什么样的态度）；

•    21%的受访者称，在对旅游产品的订单进行支付时，他们仍旧无法信任移动设备能提供可靠的支付保障；

•    19%的受访者不喜欢使用移动设备来调查和预订旅游产品，因为网络连接速度通常太慢；

通过这些初步公开的研究成果，你可以看到Google所瞄准的方向。他们的报告强调的是他们认为旅行者在搜索旅游和预订旅游产品时所遭遇的痛点。

首先，造成上述这些情况的原因之一是，旅游企业把尽可能多的服务内容放到了自己的网站内。在如今这个可以使用多种设备上网的时代，过量的信息会起到反效果。

其次，正如Kaisharis后来所说的，如果消费者需要的是更多的个性化旅行建议，那么他的结论也许是对的，即“旅游品牌的体验和亚马逊式的体验比起来差远了”。

如果Kaisharis了如指掌的Google能利用其在行业内的影响力来改变格局，那么旅行者想要获得亚马逊式的体验也许就不难了。（Eileen 编译）

via：traveldaily

71%的用户表示很多使用了他们名字的信息并没有任何差别。但是如果这些信息中包括了用户历史的交易记录或者其他个性化的信息，25%的人就会认为零售商有在认真对待此事。

可见个性化不能停留在表层，而应该深入挖掘真正能够刺中用户G点的信息推送。

via：199it编译

Econsultancy的Realities of Online Personalisation 报告发现66%的客户受访者表示提升商业表现和用户体验是他们个性化网站体验的关键因素。

但新的研究发现用户并没有被网络个性化体验所折服，Adobe的全球调研发现42%的受访者对个性化产品和服务推荐持中立态度，33%的认为个性化多少或非常有价值，26%则认为个性化没有多少或一点价值。

How valuable do you find it when a website makes personalised product and service recommendations to you?

另一份来自Lyris的研究则发现，用户对某些个性化元素比较接受。当问及跟品牌沟通的个性化方式时，48%的受访者表示他们喜欢接收基于他们的兴趣的产品推荐，而有20%的人给出了负面的反馈。

而在基于年龄和性别上面的个性化用户的分歧则更加明显，37%的人青睐这种定向方式，31%的人则不喜欢这种方式。

在个性化营销信息方面，63%的受访者表示他们接收过太多使用他们名字的个性化信息，以致并没有什么不同。另外有22%的人表示他们欣赏那些满足个人需求的个性化的特惠而非大众营销的特惠。20%的人表示将他们历史的交易或其他个人信息包括在营销信息中会让他们觉得公司珍视他们的价值。

而用户对个性化多数负面的看法跟隐私以及不相信公司的动机有关。Adobe的调研发现84%的用户认为有很多的技术在监测和分析他们的行为，68%的人表示他们觉得定向广告令人恐怖

Please rate each of the following statements based on whether you agree or disagree. (Agree)

via：eMarketer@199it

回到数据源

2012年6月，Econsultancy 和Adobe发布了Personalisation, Trust and Return on Investment’, 这个报告，内容有：

• 超过52%的受访者同意提供个性化内容是对他们的网络策略很关键
• 41%的受访者决心提供个性化网络体验
• 只有很少一部分公司能够实时提供个性化内容

分析品牌所使用的个性化数据发现，只有6%的品牌使用了社交数据，但有认为社交数据带来了高ROI的比例高于其他数据类型

数据对互动程度的影响也是如此，使用社交数据的人中有88%表示带来了较好的用户互动，而购买记录数据和网站行为数据则分别为74%和72%

社交数据兴趣

社交数据有何不同？

首先，社交数据是我们真实生活的最好反映，也是更广泛和更精准的意图表达。社交网络满是用户创造内容，用户发表这些内容时并不图回报。

如果你发现了用户对折扣和特惠的Likes，你就大概了解了用户的意图，社交数据还包括关系，兴趣，角色和趋势

购买数据隐含的意思是我以前买了啥，而行为数据反映的无非是通过你的点击发现你的模式，这些数据只能告诉我们用户过去的特定购买行为，却很难获知用户是谁，他喜好什么，他下次想做什么这些信息

这只是一时一刻的数据，对于忠诚客户，你可以及时刻画这个用户，但你没法做到实时，也未必拥有很高的质量和准确性。将行为数据和购买数据相结合，会更了解用户。

但如果你真想了解用户的意图和真正的兴趣，你需要找到那些对他们真正重要的东西，而非短暂的行为。

个性化的一个重要元素是新颖性，重定向广告基于这个原则引导你回到你最近离开的网站。但如果做得不好，这会让人很烦；做好了，这会是一个非常有效的手段。使用社交数据是一个非常好的方法，通过提供跟用户时下相关的产品或服务，比如紧随在他们在Facebook或Twitter上面的分享之后。

营销者一直在寻找合适的定向用户的时机，这个单凭行为或购买数据无法解决，这需要有社交数据。

社交数据法则

社交数据也是有一些需要注意的，比如这跟场景有关，好友的场景（Facebook），工作圈子（Linkedin），家庭圈子（私密网络）

用户在这些社交网络中的重合度不会特别高，在用哪个社交网络进行个性化网络体验时，取决于什么对你的商业最有效

使用社交数据来个性化网络体验是新的法则，这是行为心理学和数据的交叉点。因为这是新生事物，但非常诱人，而且正如数据所显示，效果还非常诱人。

via：http://www.datatmt.com/archives/39374.html

现有的一些推荐算法，特别是协同过滤推荐算法，它们容易受到外界认为攻击的影响，例如在Amazon上，有些用户刻意地对自己的商品评高分，而对竞争对手的商品评低分，这样一来，Amazon的推荐系统就更容易推荐这些人的商品，而其他人的商品就很难被推荐。这就有点像在google搜索引擎里面，有些用户通过特定的方式来提高自己网站的pagerank值。到目前为止，这种攻击有很多种，针对不同的算法有不同的攻击，本章节就是主要讨论攻击的种类，评价指标以及推荐算法在受到这些攻击时候的表现情况。

问题描述：

图1 攻击框架

1. 攻击框架

首先我们来看一下传统的推荐系统攻击的框架，如图1所示。图1中展示了两种攻击类型，一种是高效的攻击，另一种是非高效的攻击。这两种攻击都有一个可检测区域，即图中的阴影部分。一般来说，非高效的攻击不容易被检测出来，但是它们对推荐系统的影响往往比较小，因此我们的主要精力应该放在如何检测和防范高效的攻击。

1. 名词描述

Attack profile：攻击者伪造的用户

Product push：提高某些商品的推荐概率

Product nuke：降低某些商品的推荐概率

High-acknowledge attack：这种攻击要求攻击者了解系统的信息，例如系统使用的算法，评分的分布情况，商品的平均分。这种攻击方法成本较高。

Low-acknowledge attack：这种攻击方法就不需要太多的系统信息。

Inform attack：这种方式就更高级了，攻击者不但知道了许多系统的信息，而且对系统使用的算法非常了解，这样他们就针对系统的推荐算法采取特定的攻击。

1. 示例：

图2 攻击示例

图2展示了一个攻击示例，假设我们现在要决定是否向用户h推荐商品7。如果系统中只有那些合法用户，即用户a-g，通过上表我们发现用户a和f与用户h的品味比较相似，由于用户a和f都喜欢商品7，那么系统应该把商品7推荐给用户h。以上情况是我们没有考虑那些攻击者的行为，如果我们考虑他们的行为，我们发现，大多数攻击者（用户i-m）的品味都与用户h相似，并且他们对商品7都给了负面的评价，那么在这种情况下，系统就不会把商品7推荐给用户h，这样一来，就达到了那些攻击者的目的，即product nuke。

1. 攻击类型

Basic attack

1)      随机攻击

在这个模型中，那些伪造的用户对特定的商品评最高分（push）或者最低分（nuke），而对其他的商品随机的评分。这种攻击方式要求的信息量比较少，但是攻击效果也不是很好。

2） 平均值攻击

与随机攻击类似，伪造用户对特定的商品评最高分或者最低分，不同的是，这些伪造用户对其他的商品评分值等于该商品的其他用户对这个商品的平均评分值。

Low-acknowledge attack

3）Bandwagon攻击

这种攻击的主要原理是将目标商品与那些少量的热销商品绑定在一起，由于那些热销的商品具有大量的用户群体，那么这些目标商品也就很容易被推荐出去。

4）Segment攻击

这种攻击的主要原理是将目标商品推荐给那些特定的用户群体。一般情况下，攻击者都比较了解这些用户群体，另外通过一些特定的方式，推荐系统也容易将那些目标商品推荐给这些用户。例如，攻击者可以将那些恐怖片推荐给喜欢恐怖片的用户，而这些用户的信息都是被攻击者所掌控的，攻击者往往将目标商品与这些用户都喜欢的热销商品绑定在一起，因此推荐算法就很容易把目标商品推荐给这些用户群体。

Nuke attack

5）love/hate攻击

这种攻击方式很简单，就是给那些目标商品评最高分，而给那些需要过滤的商品评最低分。这种攻击方式需要的信息量非常少，但是这种攻击对于基于用户的协同过滤算法来说，非常有效。

6）Reverse Bandwagon攻击

这种攻击方式是Bandwagon攻击的一个变种，与Bandwagon攻击不同的是，那些目标商品往往与系统中很不受欢迎的商品绑定在一起，在这种情况下，系统就不容易推荐那些目标商品。

Informed attack

7）popular攻击

这种攻击方式需要更多的信息，包括推荐算法，商品的平均分，用户的平均分。假设系统使用的基于用户的推荐算法，用户间的相似度指标为皮尔森系数。我们知道，两个用户共同评分是商品数目越多，并不意味着这两个用户越相似，还要看他们的评分方式，有时候两个的共同评分商品很多，但是他们的皮尔森系数可能为负的。在bandwagon攻击中，那些过滤商品是随机选择的，这样一来，那些伪造的用户与系统中的合法用户的相似性就比较随机，最后就有可能使得那些目标商品计算得到的预测评分值不高。Popular攻击利用了所有商品的平均分，同样的，根据商品的得分是否高于平均分，来给这些商品评r_min+1和r_min，r_min代表最低分。通过这种方式，伪造用户与合法用户的皮尔森相似度就容易是正的，这样就可以更容易控制目标商品的推荐。

8)  Probe Attack Strategy

尽管没有相关的研究表明popular攻击容易被发现，但是直观的看，这种攻击很容易被察觉，因为在这种攻击模式下，伪造用户的评分大多都是r_min+1和r_min，所以很容易被系统检测到。Probe Attack Strategy相对来说，就比较隐蔽，这种方法首先伪造一个用户，这样系统就会向这个用户推荐一些商品，根据这些推荐商品的情况，我们就可以知道这个伪造用户的邻居（相似用户）选择商品的情况，在得到这些邻居的信息之后，就可以对他们选择的商品进行攻击，例如用到前面提高的popular攻击。