個性化營銷是圍繞客戶為中心展開的，在建立了客戶數據平台的基礎上，利用數據抓取技術實現360°客戶視圖，再進行細分，以此指導品牌的營銷預算分配、提升企業資源的整合經營效率。

每年臨近11月時各商家都卯足了勁打折上新，迎接一年中最大的購物節。2019天貓雙十一僅用時21秒，成交額就突破10億元——除了人們為了給力折扣提前備好的大額預算之外，電商平台和品牌“看不見的手”也發揮了重要的作用。

很多人都表示，自己本來隻是随意浏覽，但是由于電商的推送太過精準，不知不覺就有20個待收快遞。

“我本來沒有什麼要買的東西，可是一打開淘寶，首頁推薦的都是我感興趣的内容……”“我也是，我也是。我之前加入購物車的商品還各種推送領券提醒，這讓人怎麼拒絕？”

其實，這就是品牌所進行的個性化營銷（Personalized Marketing），簡單地說就是品牌根據不同的客戶所定制的營銷策略。

當代消費者越來越追求具有個性化、情感化的産品，形式化、大衆化的信息推送很難激起消費者的購買欲。由于消費者購買産品的主觀性越來越強，其行為也呈現出差異化，消費者的購買心理和行為逐漸缺乏持續性，處于不斷變化中，品牌需要不斷調整營銷策略以适應處于各階段客戶生命周期（Customer Lifecycle）的消費者。

品牌需要一個可指導營銷方向的360°客戶視圖（Single Customer View, SCV），涵蓋從客戶招攬到成功轉化購買以及日常互動等一系列數據，品牌通過此SCV滿足不同消費個體差異，從而在客戶的個性化需求和品牌規模效益之間找到完美的契合點。

一、利用數據抓取技術實現360°客戶視圖

數據是品牌一切營銷戰略制定的參照物，而360°客戶視圖是品牌個性化營銷的基礎。

随着全渠道營銷的展開，品牌獲取第一手數據的渠道越來越多，品牌自身可以通過微信、電商平台、短信、APP、社交媒體賬戶、官網等，與消費者多點互動接觸，同時收集消費者數據。

僅知道客戶的名字、手機号碼是遠遠不夠的，品牌必須掌握包括顧客的購買習慣、頻率和偏好在内的所有其它盡可能多的信息資料。

個性化營銷要求品牌将營銷、銷售、服務和其他部門所需要的客戶偏好、産品、關聯人員、渠道和關系網等數據整合在一起，并結合第三方數據，對所有數據進行分類分析，呈現出360°客戶視圖，并共享給各部門。

Epsilon的解決方案可以将來自多個不同來源的數據彙集在一起，提供客戶拓展視圖，預測客戶群的終生價值（Customer Lifetime Value，CLV），并根據客戶的不同情況定制營銷方案，以最大限度地提高每位客戶的價值。

二、客戶細分 (Segmentation)

1. 為什麼要進行客戶細分？

在任何行業，客戶都是企業生命周期的主宰。著名的二八定律（Pareto’s Principle）讓我們了解到，通常情況下，小部分客戶細分市場貢獻了大部分的品牌利潤。

根據沃頓商學院教授Peter Fader“以客戶為中心”的理論，并非所有顧客都是“平等”的。所以，品牌需要清楚地找出最有價值的顧客，并且為他們提供最合适的體驗，從而在這部分客戶的生命周期内獲得最高的利潤。

隻有為品牌帶來不同價值的客戶群提供與之相匹配的體驗，才能最大化獲取營銷投入的回報。因此，若是将客戶群劃分成不同的細分群，這些細分群通常有不同的興趣、品味和購買行為，品牌可以根據不同的細分群設計相應的溝通策略、互動方式， 并且針對每一個細分群合理規劃營銷預算的分配。

2. 客戶細分的策略

Epsilon的細分方法稱為VAP，即Value（價值），Attrition（流失），Potential（潛力）。

通常細分方法是描述性的，即基于客戶曆史消費的價值、頻次等進行分群，而我們自創的VAP方法是預測性的，除了曆史價值這一維度，我們還增加了對客戶未來的潛在價值貢獻和流失風險的預估，使得細分更加精準并具有前瞻性。

舉例而言，我們為某品牌細分了客戶群，其中的高潛力群未來的價值很高，但是流失風險也很高，針對這個群體，我們制定了與其消費模式和偏好匹配的溝通和優惠方案，來達成充分挖掘他們的價值潛力并減低流失率的目标。

以提升營銷績效和回報為目的的數據分析包羅萬象，通常包括分析行為數據、細分客戶群、找尋目标潛客、預測現有客戶的購買傾向、産品偏好、構建生命周期旅程、測試與學習等，這些成果通常會在系統中自動化執行，用于品牌會員忠誠度計劃以及細分客戶的營銷活動，向不同客戶定制推送營銷信息。

三、一緻化的内容溝通

大規模開展有效的個性化營銷是一項艱巨的挑戰，品牌在建立360°客戶視圖數據庫，并對客戶進行細分後，需要深入了解消費者的生命周期旅程，根據客戶的細分市場進行相關的信息推送，産品推薦，并打通線上線下各渠道，實現無縫對接，真正給客戶帶來全渠道一緻化的體驗。

那麼，如何實現内容的一緻性呢？

首先，依舊是老生常談的數據平台，品牌需要一個能夠共享所有客戶數據，并能夠連通品牌所有部門的客戶數據平台（Customer Data Platform，CDP）。CDP能夠保證各部門在接待同一客戶時，充分了解客戶全方位需求，如客戶在線下門店購買了産品，在線上進行售後咨詢時，線上團隊能夠根據客戶購買的産品快速準确地回應。

一緻化的内容策略是在滿足客戶需求（回答問題，接收反饋信息等）的同時與客戶建立情感聯系，讓客戶感受到品牌無時無刻的關注與重視。

其次，重視數據系統的機器學習能力。随着機器學習功能在數據平台上的集成，成熟的機器學習技術能夠幫助品牌實現大規模個性化營銷。

例如，我們在開篇所提到的電商平台首頁産品推薦，就是根據客戶的購買記錄和産品搜索浏覽情況由平台自動生成的，這類機器學習包括利用海量的客戶行為數據和客戶基礎數據來決定實時交互、産品推薦和渠道展現，機器學習的好處在于可以不間斷無晝夜的對消費者進行“冰冷”的數據分析，然後進行“溫暖”的，人性化的産品展示輸出。

當然，内容輸出的渠道選擇也很重要。

品牌全渠道的展開，多觸點接觸客戶也帶來了關于渠道選擇的挑戰。通常情況下，客戶并不隻有一個渠道偏好。

根據2019年Epsilon中國消費者洞察報告顯示，約四分之一至二分之一的受訪者表示，當他們對一個品牌産生興趣時，列表中的每一項行為都會有涉及。

受訪者根據要求，對13種不同的品牌推廣渠道進行評分，微信（62%）和電子商務平台（40%）牢牢占據渠道推廣的頂端，令人不可忽視。在預算有限的情況下，微信和電子商務平台當然是最重要的營銷渠道。掌握好這當中的細分市場也至關重要，我們将在下一篇文章中詳述如何進行渠道的選擇。

品牌的個性化營銷歸根結底還是圍繞以客戶為中心而展開，在建立客戶數據平台的基礎上，對客戶進行360°全方位了解，并将其解構拆分為細分群體，以此指導品牌的營銷預算分配、提升企業資源的整合經營效率。

總而言之，個性化營銷是一個必不可少的營銷方向，是企業制勝的重要武器。

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本文由 @Epsilon艾司隆 原創發布于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議

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