什麼是個性化？
在行銷術語中，個人化是企業根據每個客戶的個人需求提供產品、服務或內容的能力。
讓我們用一個現實生活中的例子。想像你喜歡菠蘿披薩。
如果你必須特別要求餐廳在披薩中加入你最喜歡的配料，這就是所謂的定制，而定制總是需要客戶的輸入。
但是，如果您造訪送貨服務網站
並且購物車中已經有您喜歡的尺寸的瑪格麗塔和菠蘿，那麼您正在處理真正的個人化服務。
早在 2018 年，SheerID 和 Kelton Global 進行的一項調查顯示，超過 三分之二的美國網路使用者比群發郵件更重視個人化優惠，94% 的受訪者承認他們不想錯過獨特的機會門控報價。
在過去的四年裡，個人化行銷在客戶中越來越受歡迎。這也包括行動行銷，因為人們似乎已經厭倦了通用體驗、不相關的內容和模板通知。用戶希望應用程式能夠滿足他們的個人需求。
行動個人化的想法是放棄對整個受眾廣泛統一的方法，並開始為每個用戶提供客製化體驗。
在行動裝置中，個人化以推播通知、推薦、折扣優惠等形式出現，並且通常基於以下數據：
用戶帳戶的個人資訊；
購買歷史記錄；
可能的用戶偏好。
如今，主要的個人化行銷技術是基於 機器學習的預測分析。這兩個領域都在迅速發展，變得越來越有效，並與客戶關係管理(CRM) 解決方案交織在一起，因此我們可以預期個性化的規模和品質（包括行動領域）將在未來幾年達到新的高度。
個性化如何提高應用程式效能？
所有行動應用程式擁有者都應該考慮個人化的原因有很多。與標準優惠相比，個人化優惠本質上是實現您目標的捷徑，使您能夠更快地提高受眾忠誠度、LTV、保留率和轉換率等。
我們最近的 MyTracker實驗已經證明了這一點
我們花了三個月的時間在 Hustle Castle 測試 MyTracker 的個人化模型，並透過為遊戲玩家提供個人化優惠，成功將每位使用者平均收入 (ARPU) 提高了 23%。
讓我們更深入地了 巴林 電話號碼庫 解行動個人化如何影響一些關鍵指標。
應用程式個人化可提高保留率
個人化優惠可能是您的用戶不忽視或放棄您的產品的一個理由。您越能滿足人們的特定需求，他們對您的品牌就越忠誠。
針對用戶個人需求量身定制的有吸引力的優惠、有用的推薦和折扣會鼓勵他們定期返回該應用程式。例如， Wirecard的一項研究發現，如果公司有忠誠度計劃，人們重複購買的可能性會增加 75%。
此外， 33%的客戶由於個人化程度低
或根本不存在而放棄了業務關係。同時，根據 Evergage稱，截至 2019 年，所有行動應用中只有 28% 是個人化的。
這些數字證明，個人化優 極簡主義及其在生活中的意義 惠可以為您在過度飽和的市場中提供競爭優勢，減少現有受眾的流失，從而提高保留率。
如果您希望用戶保持忠誠度，請考慮從今天開始讓他們的體驗更加個人化。
應用程式個性化提高參與度
調查顯示，個人化行銷目前是行動應用用戶的第一期望。
提供個人化服務徹底改變應用程式的使用者體驗。收到個人優惠後， 41%的受訪者開始尋找可以應用此優惠的產品。此外， 72%的用戶只參與個人化訊息傳遞。
此外，人們喜歡被關心的感覺，即使是透過一個軟體。個人化的溝通為使用者帶來了螢幕另一邊真人的錯覺，從而刺激了參與度。
應用程式個人化可提高轉換率
行動應用程式個人化可以透過個人折扣、一鍵購買喜愛的產品、基於搜尋查詢的優惠以及 馬來西亞數據 許多其他功能來顯著提高您的轉換率。
收到任何類型的個人化優惠的用戶最終更有可能購買該產品或服務。毫無疑問， 93%的公司在引入高級個人化後收入有所增加。
優惠個人化級別
個人化行銷並不總是意味著根據每個用戶的需求客製化產品——還有更適合行動領域的通用解決方案。
讓我們從最廣泛的層面開始，看看報價個人化的五個基本層面。
行銷個人化程度
資料來源：
海量優惠
這是最廣泛的特別優惠類型，涵蓋所有或大部分受眾，通常適用於整個產品或服務範圍。
這是「零級」的個性化。您不需要任何特殊工具來設定 – 例如，您可以簡單地為食品配送應用程式中的所有漢堡提供 20% 的折扣：
應用程式個性化
來源：說唱
忠誠度優惠
忠誠度優惠通常僅適用於回頭客，並且範圍縮小到電子商務中的特定品牌或遊戲內物品類別等。
在這種個人化層面上
您可以為忠誠度計劃會員提供一個選擇：是將他們收集的積分用於購買折扣商品，還是在下次購買時將其加倍。
來源：Yandex 出租車
針對性的優惠
有針對性的優惠是由企業主針對特定目標受眾群體所產生的。 用戶細分可以基於從人口統計數據到購買歷史記錄等一系列因素。
以下是 SHEIN 應用程式的範例，說明如何為首次客戶提供折扣：
行動應用程式個性化
來源：SHEIN
個人化優惠
個人化優惠也針對某些細分受眾群，但與目標受眾相比，其細分範圍較窄。這是當今行動行銷中最需要的個人化層次。
其想法是根據用戶的性別、年齡、位置、設備型號以及可能與您相關的其他標準將用戶分為小組，然後為每個單獨的細分群體使用最合適的優惠。
例如，您可以向喜歡特定藝術
家的使用者提供首選歌曲或特定播放清單。
個人化體驗應用
來源：蘋果音樂
個人化優惠
這是最高等級的個人化。在理想的情況下，這些優惠對於每個客戶來說都是獨一無二的，並且取決於他們的個人資料和先前的操作。
很好的例子是根據用戶的音樂偏好自動生成的播放列表，或單獨選擇用於工作和休息的背景音樂或聲音。
應用程式個性化範例
資料來源：恩德爾
為了在個人客戶層面實現最高程度的個人化，企業依賴特殊技術，主要是機器學習和使用 CRM 資料。
行動個性化的類型
上面列出的獨立研究清楚地表明了一件事：用戶希望行動應用程式更具個人化。
但你到底能為他們提供什麼？讓我們來看看幾種流行的優惠類型。
生活品質優惠：提示表明該公司的辦公室就在您附近，提議在正確的時間下標準訂單，或選擇用戶感興趣的內容。
激勵和鼓舞人心的警報：例如，推播通知提醒您在語言學習應用程式中查看單字清單中的單字。
包含相關資訊和新聞的郵件：用戶所在城市的令人興奮的活動、他們最喜歡的遊戲的下一個比賽階段的開始、他們最喜歡的藝術家的音樂專輯的發布。
提供從您上次停下的地方繼續的功能：提醒仍在購物車中的商品、未完成的播客或未完成的遊戲。
既然我們已經介紹了您到底可以個性化什麼，那麼讓我們談談如何做到這一點，並看看四種最受歡迎的方法以及它們在行動領域的使用範例。
數據驅動的個人化
透過根據數據、人口統計和行為對受眾進行細分來啟動個人化是一種棘手但非常有效的策略。
僅透過用戶的名字來稱呼用戶是不夠的 – 數據驅動的方法要求應用程式所有者收集大量數據，特別是分析所有用戶事件，例如內容視圖、對通知的回應和購買。您獲得的資訊越多，您就越能有效地個人化您的優惠。
根據使用者行為模式產生報價。
如果此人有一段時間沒有使用您的應用程序，請向他們發送提醒。請記住使其個性化。例如，您可以根據使用者的興趣來設定提醒，如下面的 Duolingo 範例所示。
來源：多鄰國
如果顧客打算購買但在最後一刻改變了主意，您可以嘗試提供個人化折扣以吸引他們回到商店。
基於管道的個人化
不同的使用者群體希望以不同的方式與您互動；例如，僅透過應用程式或透過推播通知、電子郵件或即時通訊工具。
首選管道很大程度上說明了人們習慣並想要消費的資訊。利用這一點為您自己帶來優勢，並為您的每個頻道創建獨特的內容。
例如，客戶可能使用聊天機器人來尋找有關您的產品的信息，使用郵件來存取相關內容，並使用推播通知來接收熱門優惠。
應用程式個性化範例
來源：Netflix
基於地點的優惠
確定使用者位置不僅僅是根據地區、語言和根據受眾購買力調整價格來進行在地化。了解用戶的位置和偏好使您能夠以高轉換率提供獨特的優惠。
據 Localytics稱，34% 的用戶認為基於位置的特殊優惠最有用。此外，十分之九的行銷人員 確認基於位置的行銷可以增加銷售額。
此策略並不適用於所有類型的應用，但如果它與您相關，請嘗試向用戶發送附近商店折扣的促銷代碼、餐廳推薦或即將下雨的警報。
行動應用程式個性化
來源：苦澀
個性化行銷陷阱
如果針對客戶的個人化方法會產生如此大的影響，那麼為什麼 大多數企業主（行動領域內外）仍處於實施個人化的早期階段，或者甚至還沒有開始試點計畫？
主要原因是公司在嘗試轉向個人化時經常面臨幾個重大挑戰。
技術問題
根據 麥肯錫公司關於零售業個人化使用者體驗的研究，超過三分之二的企業主 發現收集、儲存和處理資料的需求是最大的個人化挑戰。
首先，企業缺乏實施、配置和維護必要技術的資源，67% 的受訪者承認他們沒有合適的個人化工具。
其次，他們往往沒有足夠的專業知識。大約一半的受訪者表示他們缺乏分析和大數據的經驗，41% 的受訪者表示他們找不到可靠的合作夥伴來委派這些任務。
使用者資料不準確
行動個人化意味著客戶與應用程式的每次互動都有助於改善用戶體驗。您收集資料的目的是為了根據客戶的需求提供更相關的內容、產品和服務。
但如果這些數據不完整、不可靠、過時，或更糟的是完全錯誤呢？資料收集和處理系統中的缺陷可能會削弱您為客戶提供獨特體驗的能力。
想像一下，一個沒有寵物的使用者錯誤地造訪了一個有寵物產品的網站。如果引擎盲目依賴過去的互動，這個人將在一段時間內收到不相關的購買寵物床或碗的報價，這可能會很煩人。
個性化等級問題
當您對應用程式進行個人化設定時，您可以更好地了解客戶以及他們喜歡和認為重要的事物。然而，在適應他們的需求時，您需要避免過度個人化和缺乏個人化。
有時，為每個用戶創建個人化優惠並不划算，甚至不可行，因此您可能需要選擇基於細分的個人化。問題在於，較低的個人化（針對更廣泛的受眾）意味著實現目標的機會較低。
想像一下，您已經注意到某種模式：例如，您已經意識到使用者事件 A（例如，登入）最常見的是事件 B（例如，重複先前的順序）。此模式適用於三分之一的用戶，而其他選項則不太受歡迎。
個人化引擎可能會相當合理地開始向剛登入的所有用戶顯示重複先前訂單的優惠。行為。
資料來源：https://www.comarch.com/trade-and-services/loyalty-marketing/blog/personal-offers/
相反的情況也可能發生：您可能會因為開展行銷活動並僅針對一小部分用戶而錯過潛在的利潤，儘管該活動與您的整個受眾相關。例如，您可能認為只有新客戶對您的年度訂閱計劃感興趣，而實際上，現有的高級訂閱者有興趣以便宜的價格提前續訂。
此外，個人化優惠可能會降低推薦行銷的效能。當用戶收到個人折扣促銷代碼時，他們根本無法與其他人分享（與大規模「所有商品 25% 折扣」優惠不同）。
隱私問題
人們通常不介意分享他們的數據以換取個人化。 Salesforce 報告稱，57% 的消費者願意用個人資訊換取個人化優惠。據 Statista稱，48% 的消費者表示，如果企業利用他們的購買歷史記錄來創建個人化優惠，那就沒問題。
同時，也要適當注意用戶資料的安全。確保在收集和使用使用者的個人資訊時對使用者完全透明。
應對個性化挑戰
那麼如何避免常見的陷阱，快速實現行動應用個人化而又不造成太大損失呢？
不要再聘請全職機器學習專家—如今，您可以使用專業軟體解決大部分技術挑戰。
將您的資料庫和 CRM 系統視為您最有價值的資產。還有大量現成的解決方案用於驗證、清除和增強資料。
嘗試在大眾行銷和個人化行銷之間保持平衡。選擇個人化等級時，請專注於每個單獨優惠的內容及其目標受眾。
謹慎處理用戶數據，並讓人們有機會隨時選擇不分享個人資訊。
使用逐步方法實施個人化。從一組樣本使用者開始，嘗試在單一產品/服務中改善他們的使用者體驗。
密切注意您的受眾對個人化優惠的反應。透過分析系統追蹤統計數據、進行A/B 測試並收集用戶回饋。
第一次成功實驗後，您可以開始擴大個人化範圍，以接觸更多受眾群體和應用部分。
總結
如今，許多行動用戶不僅期望擁有豐富的功能和用戶友好的介面，還希望看到個人化的內容並感受到被傾聽和被關心。
為每位客戶量身打造產品可以讓您獲得更高的參與度、保留率和品牌忠誠度，這是立即開始關注用戶體驗個人化的原因。
個人化並不是一件容易的事，需要花費大量的時間和精力。如果沒有ML 模型和 CRM 系統，幾乎不可能為每個使用者提供單獨的方法來實現高水準的個人化。