作者：爱投数创CMO 段培力博士

　　文章转自:《广告人》杂志

　　个性化营销，也叫1对1营销，倡导企业针对每一个用户，把营销组合中的一个或多个元素客制化。个性化营销在营销领域占据了独特的一席之地，它的应用受到越来越多的公司和营销家们的关注。然而，在大数据和移动营销的时代，这个沿用已久的概念已经不再适用。

　　营销的差异化

　　营销的任务是把产品的卖点向用户市场推送出去。如果我们不把用户做区分，采取“一刀切”的沟通方式，那就是所谓的大众营销。其实，即便是大众营销，对市场人群都有一定的区分。用户定向(Segmentation)就是把用户按照共同特征划分成为不同人群的过程。如果营销按照不同用户人群在传播策略上有所差异，那这就是差异化营销，或者称为定向营销(Segmented marketing)。差异化营销是以人“群”为基础的，这些“群”需要满足几个条件，包括：

　　大小能够衡量

　　传播渠道能够普遍触及到

　　不同用户群对同一广告反应会有区别

　　人群相对稳定 ，不会变化很快

　　人群规模足够大，单一的营销手段能够获利

　　差异化营销是个性化营销的第一步。随着用户市场数据的不断丰富，用户定向也越来越细。常见的几种用户定向有

　　用户属性定向：按照年龄、性别、种族、教育程度、收入等外在特点区分用户;

　　心理特征定向：按照价值观、对事物的态度和生活方式等内在特点区分用户;

　　行为定向：按照过去的购买行为、品牌忠诚度、价格敏感程度和对产品的诉求程度等商品行为区分;

　　用户定向所使用的数据，一般来自第三方。由于这些数据是针对整个市场收集的，所以不可能针对某一个具体产品进行分析，所以对用户的区分只能够精确到群。

　　传统的个性化营销

　　当企业掌握了自己的用户数据，并且使之成为营销工具后，就有了“个性化”广告的概念。个性化广告，也称为1对1营销，倡导企业针对每一个用户，把营销组合中的一个或多个元素客制化。个性化广告就是用户定向营销的极端：把每一个用户看成是用户群。个性化营销是用户关系管理(CRM)的一个策略，在提升用户的购买转化和忠诚度方面，能够比大众广告带来更好的投资回报。

　　在CRM应用的初期，企业掌握的用户数据不多，1对1营销不容易实现规模化，所以没有被广泛认可，甚至被理解成为“细分市场”的营销手段。随着信息技术的发展，企业用户数据的收集和处理变得更容易。如今企业有千万甚至上亿的用户信息是很正常的现象，拿银行为例，根据银行掌握的用户数据，他们完全可以在同一个营销主题下，给每一个用户提供独立的促销信息，比如利息、费率等等。提供什么样的促销信息，是根据用户的定向原则来定的，可以是对某产品的潜在需求、账户使用历史、以前对广告的回应积极性等。所以说营销既能规模化，也能够个性化。

　　在互联网行业，个性化营销终于得到了广泛的应用。电商亚马逊为用户个性化推荐图书和音乐CD;APP新闻头条根据用户兴趣偏好推送个性的新闻信息;电信公司根据用户4G的使用情况推送不同的流量包等等。在广告实践中，搜索广告和重定向广告成为最常见的个性化广告。搜索广告是根据用户使用的关键词投放广告。搜索引擎会分析用户长期的搜索行为，当这个用户重新搜索一个相关词时，即会提供相关的广告信息。重定向广告是根据用户在指定的网上商城或官网的浏览行为投放广告，淘宝就经常用到这种广告形式。在酒店、金融、保险和交通等行业，个性化营销也都非常盛行，同时也诞生了许多提供个性化广告的技术性广告公司。

　　有统计显示，精准广告占整个营销预算的比例越来越高，几乎所有的互联网服务商都在为用户提供个性化的产品和广告。可以说精准营销的效果开始得到市场的认可。但是，精准营销的效果还远未发挥应有的潜力，甚至没有达到向市场承诺的效果。其中一个重要的原因，就是移动互联网的1对1营销还在沿用传统的、非互联网的CRM思维，没有形成自己的模式。

　　传统个性化营销理论来自CRM，其核心是2/8原则，即20%的用户会购买80%的产品。所以广告主要研究的是如何发掘和保留高价值用户，其做法是用历史的数据去预测用户对产品的潜在购买需求，然后按照2/8 金子塔归类用户，从而制定出相关的沟通策略。有一种工具叫RFM用户分隔模型，就是根据用户最近购买的时间Recency，已经购买的商品价值Monetary value和购买频次 Frequency 来判定潜在用户的价值。传统个性化营销对用户的判定标准是相对稳定的，不会经常变化。从用户定向的方式来讲，这和分类营销没有本质的区别，只是针对的受众从群体细分为了个体。

　　移动时代的个性化营销

　　与PC广告等传统的广告相比，移动互联网时代的最大特点就是“随时随地”。这里有两个意思。第一个意思是用户的需求随着时间在发生变化。第二意思是需求也会随着位置的改变而变化。移动广告的需求随之发生裂变，从针对一个人到针对一个人所处在的场景。

　　就拿重定向技术来举例，前面讲过，重定向是要对那些来过网店却没有购物的用户做广告，吸引他们重新回到网店购物。这就是为什么你去某个电商网站浏览某产品后，相关的广告总是“追”着你跑。当你搜索了去“北京”的机票后，航空公司的机票打折广告就会接着出现。用传统的标准衡量，这种重定向的个性化广告已经“做到位”了。但仔细分析，这样的广告仍然有很多浪费。用户可能对产品本来没有兴趣，是误点才进入了网站;也可能因为用户在上一次浏览网店时已经购买了相关产品，从而不再会有购买兴趣。运用搜索词做个性化广告也存在同样的浪费。还有一种情况，如果一个用户本来就要购买该产品，那么对这个用户做广告其实也是一种浪费。

　　运用用户的地理位置发送个性化广告是移动营销的另一个应用。这种营销方式也存在大量浪费。例如，用户到了一个家居超市，推送家居产品广告就是相关的。但当用户已经离开家居超市到了汽车城，这时候再推送家居产品可能就不适合了。另外一个例子是用户在健身中心运动后浏览手机，看到的却是垃圾食品的广告，这样的广告显然是浪费的。

　　前面移动广告的例子说明，在任何一个时刻，一个用户对多种产品存在兴趣，但是这些兴趣程度会随着场景的变化而波动，广告主需要寻找“关键场景点(moment of truth)” ，使广告效果最大化。所以，在移动互联网时代，即使是同样一个用户，广告也需要在场景的基础上实现个性化。所谓场景定向是用户在某个时间和地理位置所相关的产品信息需求。预测一个用户与场景相关的需求，当然不会只是用到时间和位置信息，还要用到和这个用户相关的其他信息，包括属性、行为、相关产品购买历史等等。这才是真正的大数据用户分析。

　　个性化营销有三个关键环节，即用户数据的收集，数据处理转化为用户洞察(insight)，根据洞察执行营销应用。移动互联网对所有三个环节的时效要求都很高，用人来完成是件很困难的事情，需要机器人工智能的帮助。对于个人场景的描述，可能不再是“相对稳定不变”，这是和传统个性化广告的根本不同点。

　　可以认为，传统的1对1的营销概念在移动互联网时代已经过时，取而代之是新的涵义，即1对1营销是指针对某个用户所处在的场景，制定个性化的营销手段，从而提升购买转化或品牌知名度，提高投资回报率的过程。

　　行业用“千人千面”来描述个性化营销。在移动互联网的今天，更加贴切描述是“个人，千面”。