个性化并不是营销中的新现象。它存在于互联网之前。1892 年，美国连锁百货公司 Sears 成为首批通过直销接受这一概念的公司之一。他们针对 8,000 名客户的直邮活动产生了令人印象深刻的 40% 的转化率，从而产生了 2,000 个新订单。技术的进步推动了个性化营销信息、定制产品和服务以及定制客户互动的机会呈指数级增长。但这种增长也带来了挑战。随着个性化范围的扩大和选择范围的扩大，该过程不可避免地会变得更加复杂。有针对性的活动到处轰炸客户，如果不小心执行，很容易适得其反。个性化不仅仅是针对客户提供品牌认为适合其形象的产品;有很多因素需要考虑。

毫无疑问，今天的客户希望感到被优先考虑并被倾听。品牌忠诚度越来越多地通过客户对品牌为连接和倾听他们所做的努力进行评估来实现。Merkle 的一份报告显示，91% 的客户如果感到被倾听，他们可能会重复购买。由于大流行的爆发引发了在线互动和电子商务的激增，客户不仅更喜欢个性化的互动，而且他们也有需求。根据麦肯锡 2021 年的研究，擅长个性化的公司产生的收入比其他公司高出 40%。

谈到个性化，人们通常会想到隐私和个性化之间的权衡。共享个人数据可能会使消费者面临数据被错误处理或个性化成为侵入性的风险。然而，如果执行得当，个性化可为消费者和品牌所有者带来双赢。这都是一个平衡的问题。

个性化的潜在好处有据可查，研究表明客户经常被通用营销信息激怒。如果做得正确，个性化可以促进店内和在线参与。它可以告知客户与他们正在搜索的产品和服务相关的促销活动，提供有关他们可能感兴趣的其他产品和服务的推荐，并且正如 Netflix 所展示的那样，它可以用于定制客户的各个方面从新产品开发到产品展示的经验。当客户同意收集数据时，他们期望获得个性化的体验作为回报。然而，不这样做会破坏交易的稳定性并引发负面情绪。此外，客户想知道他们销售的不仅仅是产品。当品牌展示他们对培养关系的投资，而不仅仅是创造销售时，客户会做出积极的反应。诸如查看最新交易、发送指导视频或要求消费者撰写评论等深思熟虑的姿态是品牌脱颖而出的方式。例如，电子商务网站可以在产品交付后发送一封电子邮件，询问产品质量、交付时间和整体客户体验。

技术是个性化的关键推动力，人工智能驱动的推荐引擎和服务机器人只是营销人员可用于大规模提供个性化的一些工具。对于在大众消费市场和不同地理区域运营的公司而言，如果没有人工智能的帮助，个性化几乎是不可能的。然而，重要的是要意识到数据管理的复杂性。虽然实施人工智能的公司能够更好地丰富他们与客户的互动，但在某些阶段，如果没有人工干预，算法可能会出错。人工智能可能无法解释在特定环境中进行的搜索和消费者偏好的变化。例如，当买家购买某些商品时，他们有时会看到他们购买的同一商品的在线广告和电子邮件广告。虽然基于细分的个性化是有效的，但偏好并不总是相似的。因此，仅有数据是不够的。数据必须集中、处理和理解，以避免建立错误的基础，从而在每个个人步骤中放大错误。商业巨头实施人工智能，以便他们的技术专家可以专注于使用实时客户数据训练算法。因此，不同阶段的人工干预对企业来说成本高昂且不切实际。然而，品牌也意识到在当今市场上留住客户需要不断努力。商业巨头实施人工智能，以便他们的技术专家可以专注于使用实时客户数据训练算法。因此，不同阶段的人工干预对企业来说成本高昂且不切实际。然而，品牌也意识到在当今市场上留住客户需要不断努力。商业巨头实施人工智能，以便他们的技术专家可以专注于使用实时客户数据训练算法。因此，不同阶段的人工干预对企业来说成本高昂且不切实际。然而，品牌也意识到在当今市场上留住客户需要不断努力。

过度个性化有其缺点，可能导致消费者陷入所谓的“过滤泡沫”。这些具有将消费者的注意力引导到狭窄范围内的兴趣的效果，将他们的曝光和互动限制在志同道合的人身上。通过类似的消息传递和对等组验证，过度个性化通信会加强行为周期。创意和娱乐是营销传播的关键组成部分，在这种情况下处于次要地位，人们越来越关注说服力。因此，存在一个最佳水平，超过该水平个性化变得限制并阻止探索。

个性化是一个不断平衡的过程——无论是个性化和隐私之间的权衡，确保个性化不会以牺牲娱乐和思想领导力为代价。它使公司向客户保证他们知道自己的需求，而不会让他们觉得自己被监视了。一旦交易完成，它也不会停止投资，并理解这只是在个性化营销中实现适当平衡的开始。