【观点】行为个性化与区分动机和事件的艺术

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【SocialBeta晨读】4个社会化营销效果评估的新指标,重新认识博文对粉丝的影响力

【观点】行为个性化与区分动机和事件的艺术

SocialBeta | 2012-08-15 09:25

编译@张耕

根据Forrester Research,“未来两年内,关于跨渠道竞选管理(cross-channel campaign management)的主要挑战将会是基于消费者跨渠道行为的信息个性化。”

360度的全景观

为什么是这样呢?我们可以从Forrester找到答案:“对于CI从业人员而言,整合跨渠道的市场行销渠道并整合消费者数据仍然是NO.1挑战。”分散的,多渠道的,日渐增长的数据流正将各个品牌覆盖,因而造成了这些品牌对于客户的碎片化或者不完整的认识。缺乏一个360度全景观的,包含了所有有效数据的认识,个性化将难以达到它最初期望的效果。 看看以下的几个例子。假如我从网上购买了一张Justin Bieber的专辑作为给我流行音乐迷的侄女的生日礼物,难道这个电子商务网站就应该把我归到“Bieber粉”的类别吗?然后以此来个性化我的消费行为?或者,如果我仅仅处在制定我假期旅行计划的最初阶段,难道浏览一两个关于意大利托斯卡纳的网站就代表我对于去那儿旅行有着明确的,决定性的意向吗?

消费者的行为线索往往是不完整的

消费者希望——甚至是期待——(与他们行为)有相关性和个性化的体验,然而他们的行为线索往往是不完整或者带有误导性的。如果这些线索没有在一个更宽泛的上下文环境中得到整合和分析,那么一个单一个体的“事件”将会被误认为是一个深刻的兴趣或者动机,最终导致了具有误导性,欠考虑的,最终是无效的个性化过程。 如果用一种360度全景观的方法来看待问题,那么之前那个商务网站就会知道我的音乐品味绝对是向古典摇滚严重倾斜的——通过对我的交易数据,网站历史,竞选反馈,喜好中心的分析得来的判断。因此,它就不会因为一次个体的消费行为影响我收到的其它推荐。或者,因为一次的反常,它将会使用调查问卷来确认是否这次消费是因为那张专辑是个礼物,从而为我侄女下一次的生日进行推荐。

个性化推荐行为并不是单一的

至于旅行那个的例子,那个网站过早的将我的旅行制定过程个性化了。那时我并不确定去哪个国家旅游,就更不用说区域了。将我放在意大利托斯卡纳这一栏,我选出最佳旅行地点的能力就会被限制——并且将迫使我去用意大利语说“你好(ciao)”。我是需要相关内容,但是在那个阶段,网站应该辅佐我的发现行为。如果它们意识到我是在制定计划的初级阶段,它们就应该给我更多关于旅行地点的推荐,便于进一步的发掘。之后,紧接着我下订单的前后,它们可以开始进行对我行为的个性化,比如给我推荐当地游览胜地的优惠活动,天气状况,旅行贴士,提醒等等。 做法正确的话,行为个性化将无比有效。根据Gartner, Inc.,“使用入境营销(或集客式营销,inbound marketing)和由事件激发的营销技巧(由消费者行为驱动的互动和信息)的市场营销部门将会看到比出境式宣传(outbound campaigns)高出六倍的回复率。

市场营销者实现个性化营销的4个建议

那么,当消费者们进一步被赋权并且使用越来越多的渠道获取信息时,市场营销者如何兑现他们对个性化营销的承诺呢?包括刚刚对于单一消费者观点的讨论,以下四条建议是解决这个问题的关键:
  • 个体消费者观点:分析和提取消费者的想法——往往是实时的——从而生成相关推荐/内容;
  • 集中推荐和个性化引擎:利用个体消费者观点去智能化地决定对于每一个个体最佳的推荐和内容,独立于渠道之外;
  • 无缝式渠道整合——将个性化的推荐和内容精心地围绕客户关系编排——而不是渠道——创造出无缝的, 1对1的对话;
  • 自动化 —— 有效地将个性化升级为几百万客户和互动,以及跨平台的渠道和设备。
最后,根据Forrester的报道,(个性化)的目标应该是“对消费者行为进行预测,并且准备好将会让消费者最有可能做出回应的合适的推荐。” 根据个人的不同,以及他们在这个过程中的状态,推荐可以是一个折扣,一些内容或一条信息;它可宽可窄;也可以针对购买,越区消费,保留等等。有了合适的数据和技术,营销人员可以更容易的甄别和预测需求并最终讨好客户。  猜你喜欢:【信息图】整合营销,这不是儿戏!  

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本文来自@SocialBeta 的内容贡献者@张耕 的编译 本文链接:http://www.socialbeta.com/articles/behavioral-personalization-art-distinguishing-intent-incident.html 原文链接:http://blog.neolane.com/best-practices/behavioral-personalization-art-distinguishing-intent-incident/

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