امروزه شخصی‌سازی به یکی از عناصر ضروری بازاریابی تبدیل شده است. ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که مشتریان انتظار دارند برندها نیازها و علایق آن‌ها را بدون نیاز به بیان هر باره این خواسته‌ها بشناسند. در قلب شخصی‌سازی، هدف این است که تجربیات سفارشی‌ای ایجاد کنیم که با سفر منحصر به فرد هر فرد تطابق داشته باشد. این موضوع فراتر از فقط استفاده از نام فرد در عنوان ایمیل است؛ بلکه شامل محتوای پویا، پیشنهادهای محصول شخصی‌سازی‌شده و حتی برنامه‌های قیمت‌گذاری شخصی بر اساس تحلیل رفتار مشتری است. مشتریان امروزه از برندها انتظار دارند که این تجربه‌های روان و فردی را به آن‌ها ارائه دهند و به برندهایی که این کار را انجام می‌دهند وفادار می‌مانند.
بر اساس تجربه من با کار با مشتریان مختلف در صنایع مختلف، حرکت از گروه‌بندی گسترده به بازاریابی فردی به چیزی بیشتر از مهارت‌های فنی نیاز دارد. همچنین به درک عمیق رفتار مصرف‌کننده نیاز دارد. این تغییر به این معناست که ما بازاریابان باید ابزارهای فناوری بازاریابی را به طور کامل استفاده کنیم تا مسیرهای مشتری را به نحوی ایجاد کنیم که هم متناسب با نیازهای او و هم مفید در زمینه باشد. با رشد شخصی‌سازی، مسائلی مانند حفظ حریم خصوصی داده‌ها و مدیریت پیچیدگی اطلاعات نیز به وجود می‌آید. اما هیچ شکی وجود ندارد که این روش به خوبی برای ساخت روابط و بهبود نتایج تجاری کار می‌کند.
چالش‌های گسترش شخصی‌سازی
گسترش شخصی‌سازی مسیری سرراست نیست و با چالش‌های خاص خود همراه است. چالش اصلی در یافتن تعادل بین شخصی‌سازی عمیق و هزینه‌های مرتبط با فناوری، جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل آن‌ها نهفته است. این کار نیاز به برنامه‌ای هماهنگ دارد که داده‌ها را ادغام، تصمیمات آنی را اتخاذ و ثبات را در سراسر کانال‌ها حفظ کند، در حالی که حریم خصوصی را محافظت و قوانین مانند GDPR و CCPA را رعایت کند. این چیزی نیست که بتوان یک بار تنظیم کرد و آن را رها کرد؛ شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ نیاز به تنظیمات، بررسی‌ها و تطبیق‌های مداوم دارد تا با انتظارات مشتریان امروزی مطابقت داشته باشد.
علاوه بر این، مسائل اخلاقی پیرامون استفاده از داده‌های شخصی برای بازاریابی، یک لایه پیچیدگی دیگر به موضوع اضافه می‌کند. ما در حال حرکت بین ارائه محتوای ارزشمند و تجاوز به حریم خصوصی افراد هستیم، که این موضوع نیازمند تنظیم دقیق روش‌های شخصی‌سازی ماست. بیایید به چگونگی تحول فناوری بازاریابی برای حل این مسائل بپردازیم و ببینیم چگونه می‌توانیم از آن برای ایجاد یک برنامه شخصی‌سازی موثر در مقیاس بزرگ استفاده کنیم.
تحول فناوری بازاریابی برای بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
از CRM ساده تا پشته‌های پیچیده فناوری بازاریابی
داستان فناوری بازاریابی (مارتک) با ایجاد ابزارهای پایه‌ای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) آغاز می‌شود. در اوایل دهه 2000، شرکت‌ها از این ابزارها برای مدیریت تعاملات مشتری، نگهداری سوابق تماس و سازماندهی لوله‌های فروش استفاده می‌کردند. اما با پیچیده‌تر و متنوع‌تر شدن عادات خرید مردم، سیستم‌های CRM قدیمی قادر به ارائه تجربیات معنادار نبودند. نیاز به درگیر کردن بهتر مشتریان باعث افزایش یک پشته بزرگتر و انعطاف‌پذیرتر مارتک شد. این پشته جدید اکنون شامل همه چیز از اتوماسیون بازاریابی گرفته تا پلتفرم‌های تحلیلی پیشرفته داده است.
حرکت به سمت فناوری‌های پیشرفته بازاریابی نشان‌دهنده یک تغییر بزرگتر از پاسخگویی به نیازهای مشتری به پیش‌بینی این نیازهاست. فناوری بازاریابی امروز شامل سیستم‌های متصل مانند پلتفرم‌های داده مشتری (CDP)، پلتفرم‌های اتوماسیون بازاریابی (MAP) و ابزارهایی است که از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) استفاده می‌کنند. اکنون ابزارهایی داریم که به ما امکان می‌دهند رفتار مشتری را در لحظه تحلیل، نیازهای او را قبل از بیان آن‌ها پیش‌بینی و محتوای متناسب را بلافاصله ارسال کنیم. این تغییر فقط استفاده از داده نیست—بلکه تبدیل داده به درک معنادار و استفاده از آن برای ساخت روابطی است که به موفقیت کسب‌وکار کمک می‌کند.
اجزای کلیدی یک پشته مدرن فناوری بازاریابی
پیکربندی مارتک مدرن امروزی از چندین ابزار متصل به هم تشکیل شده است که هر کدام نقش خاصی را در منظره گسترده‌تر شخصی‌سازی ایفا می‌کنند. پلتفرم داده مشتری (CDP) قلب این سیستم است و به عنوان مخزن اصلی تمام اطلاعات مشتری عمل می‌کند. قدرت یک CDP در توانایی آن برای جمع‌آوری داده از سیستم‌های مختلف—از جمله CRM، فروش، بازدیدهای وب‌سایت یا تعاملات حضوری—برای ایجاد یک تصویر کامل از مشتری نهفته است. وقتی CDPها را با پلتفرم‌های اتوماسیون بازاریابی جفت می‌کنیم، می‌توانیم ببینیم چگونه شخصی‌سازی در زمان واقعی ممکن می‌شود، زیرا این پلتفرم‌ها از داده‌های CDP برای فعال‌سازی پیام‌های شخصی‌شده در کانال‌ها استفاده می‌کنند.
ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نیز به بخش‌های کلیدی پشته مارتک تبدیل شده‌اند. این ابزارها به بازاریابان کمک می‌کنند تا حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل کنند و به این ترتیب می‌توانند کمپین‌های واکنشی را به مدل‌هایی که نیازهای مشتری را پیش‌بینی می‌کنند، تبدیل کنند. ادغام این ابزارها با CRMها و ERPهای موجود نیازمند برنامه‌ریزی ساختاری سیستم است که جریان داده‌ها را به‌صورت یکپارچه فراهم می‌کند و تأخیرها را کاهش می‌دهد، و تجربیات در زمان واقعی را ارائه می‌دهد. وقتی این ابزارها به‌خوبی با هم استفاده شوند، به ما امکان می‌دهند که بازاریابی را در مقیاسی که ده سال پیش غیرممکن به نظر می‌رسید شخصی‌سازی کنیم.
داده: پایه شخصی‌سازی
منابع داده برای شخصی‌سازی
برای ایجاد تجربیات شخصی‌شده، ما به داده نیاز داریم—و آن‌هم به مقدار زیاد. منابع داده‌ای ما به سه گروه تقسیم می‌شوند: داده‌های شخص اول، شخص دوم و شخص ثالث. داده‌های شخص اول بیشترین ارزش را دارند زیرا مستقیماً از تعاملات مشتری با برند ما به‌دست می‌آیند، مانند تاریخچه خرید، ثبت‌نام‌های ایمیلی و نحوه استفاده افراد از وب‌سایت ما. این داده‌ها قابل اعتمادتر هستند زیرا تعاملات را در محیط کنترل‌شده ما ثبت می‌کنند. داده‌های شخص دوم از شراکت‌ها به‌دست می‌آیند؛ این داده‌ها در واقع داده‌های شخص اول دیگری هستند که به اشتراک گذاشته شده‌اند تا به ما در درک بهتر رفتارهای مشتری کمک کنند.
داده‌های شخص ثالث اطلاعات گسترده‌ای ارائه می‌دهند، اما افراد استفاده از آن را به دلیل نگرانی‌های روزافزون درباره حریم خصوصی و پایان قریب‌الوقوع کوکی‌های شخص ثالث زیر سؤال برده‌اند. ما باید تمرکز خود را به داده‌های شخص اول تغییر دهیم و از داده‌های شخص دوم از طریق همکاری‌های اخلاقی استفاده کنیم و روابط محکم‌تری با مشتریان خود بسازیم. می‌توانیم داده‌های مربوط به نحوه حرکت کاربران در وب‌سایت ما یا تعامل آن‌ها با محتوایمان را با اطلاعاتی مثل موقعیت مکانی و دستگاهی که استفاده می‌کنند ترکیب کنیم تا پیام درست را در لحظه مناسب ارسال کنیم.
ادغام داده‌ها و پروفایل‌های یکپارچه مشتری
ادغام داده‌ها در شخصی‌سازی نقش اساسی دارد. بسیاری از شرکت‌ها با سیلوهای داده‌ها روبه‌رو هستند که در آن‌ها اطلاعات مهم مشتریان در سیستم‌های مختلف—CRM، داده‌های فروش، سیستم‌های پشتیبانی—بدون ارتباط به هم پراکنده‌اند. این داده‌های پراکنده ایجاد یک تصویر کامل از هر مشتری را دشوار می‌کند، چیزی که برای شخصی‌سازی به آن نیاز داریم. CDPها به حل این مشکل کمک می‌کنند و به‌عنوان نقطه مرکزی عمل می‌کنند که داده‌های مشتریان را از مکان‌های مختلف جمع‌آوری و ترکیب کرده و یک دیدگاه کامل از هر مشتری ایجاد می‌کنند.
این پروفایل یکپارچه مشتری به‌عنوان پایه همه تلاش‌های شخصی‌سازی عمل می‌کند. این پروفایل به ما اجازه می‌دهد که تعاملات مشتریان را به‌صورت جامع ببینیم
—ارتباط دادن رفتارهای آفلاین با فعالیت‌های آنلاین—و کمک می‌کند تا نیازهای آن‌ها را پیش‌بینی کنیم. برای مثال، اگر مشتری به طور مرتب یک نوع خاص از کالاها را خریداری می‌کند، CDP این اطلاعات را جمع‌آوری می‌کند و ما می‌توانیم از آن برای ایجاد محتوای پویا استفاده کنیم که با علاقه‌مندی‌های آن‌ها مطابقت دارد و در همه نقاط تماس مانند وب‌سایت، ایمیل یا اپلیکیشن موبایل نمایش داده می‌شود.
کیفیت داده، تطابق و ملاحظات اخلاقی
کیفیت داده‌هایی که داریم مستقیماً بر کیفیت شخصی‌سازی که می‌توانیم ارائه دهیم تأثیر می‌گذارد. عدم نگهداری درست داده‌ها می‌تواند منجر به توصیه‌های بی‌اساس یا حتی مضر شود که به اعتماد مشتری آسیب می‌زند. بنابراین، اطمینان از دقت و پاکیزگی داده‌ها باید به یک فرآیند مداوم تبدیل شود که شامل بررسی‌های منظم، حذف داده‌های تکراری و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای نادرست است. علاوه بر این، رعایت قوانینی مانند GDPR و CCPA تنها برای اجتناب از جریمه نیست—بلکه به ایجاد روابط قابل اعتماد با مشتریانی کمک می‌کند که به‌طور فزاینده‌ای از نحوه استفاده از اطلاعاتشان آگاه هستند.
ملاحظات اخلاقی به همان اندازه تطابق اهمیت دارد. نگرانی‌های فزاینده‌ای در میان مشتریان در مورد نحوه استفاده برندها از اطلاعات آن‌ها برای هدف‌گذاری و شخصی‌سازی وجود دارد. ما نه تنها باید به قوانین پایبند باشیم، بلکه باید فراتر از آن برویم و اطمینان حاصل کنیم که داده‌ها را به‌صورت مسئولانه استفاده می‌کنیم و به مشتریان شفافیت، کنترل و امکان لغو اشتراک بدون پیامدهای منفی را می‌دهیم.
نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
استفاده از تحلیل پیش‌بینی برای بخش‌بندی و شخصی‌سازی
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دیگر فناوری‌های نوظهوری نیستند—امروزه این فناوری‌ها موتور اصلی شخصی‌سازی هستند. تحلیل پیش‌بینی به ما کمک می‌کند که فراتر از بخش‌بندی‌های جمعیتی پایه حرکت کنیم و به بینش‌های رفتاری و روانشناختی دست پیدا کنیم تا تجربه‌هایی واقعاً فردی ایجاد کنیم. به جای بخش‌بندی مخاطبان بر اساس سن، جنسیت یا مکان، مدل‌های پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی به ما اجازه می‌دهند پیش‌بینی کنیم که مشتری چه زمانی آماده خرید است، چه نوع محتوایی را می‌پسندد یا حتی چه زمانی احتمال دارد از برند فاصله بگیرد.
بخش‌بندی پیش‌بینی برای هدف‌گذاری دقیق مشتریان ضروری است. به‌عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که نشان‌دهنده احتمال بالای رفتار خاصی مانند خرید است. ما می‌توانیم پیام‌های بازاریابی طراحی کنیم که به‌طور مستقیم به این نیازهای پیش‌بینی‌شده پاسخ دهند و به این ترتیب فرآیند فروش را کوتاه‌تر کنیم. این مدل‌های پیش‌بینی به‌طور مداوم از طریق حلقه‌های بازخورد بهبود می‌یابند و باعث می‌شوند که بخش‌بندی ما هوشمندتر شود و تأثیر کمپین‌های ما بیشتر شود.
شخصی‌سازی در زمان واقعی
توانایی ارائه تجربه‌های شخصی‌شده در زمان واقعی همان چیزی است که یک زیرساخت قوی و قابل اعتماد مارتک را از یک زیرساخت متوسط متمایز می‌کند. در گذشته، شخصی‌سازی بر اساس داده‌های تاریخی انجام می‌شد و منجر به تلاش‌های بازاریابی با تأخیر یا غیرمرتبط با زمینه می‌شد. اکنون، با پیشرفت‌های هوش مصنوعی، می‌توانیم از داده‌های زمان واقعی استفاده کنیم تا تجربه‌ها را در لحظه‌ای که رخ می‌دهند شخصی‌سازی کنیم. این می‌تواند به معنای تغییر محتویات وب‌سایت به‌صورت پویا بر اساس رفتار مرور کاربر یا تنظیم پیشنهاد ایمیل به دلیل اضافه کردن محصول به سبد خرید باشد. این نوع شخصی‌سازی فوری باعث افزایش ارتباط و کارایی می‌شود.
برای دستیابی به شخصی‌سازی در زمان واقعی، ترکیبی از ابزارهایی مانند CDPها، موتورهای هوش مصنوعی و APIها نیاز است تا تأخیر به حداقل برسد و به‌روزرسانی‌ها به‌صورت یکپارچه در سراسر پلتفرم‌ها انجام شود. به عنوان مثال، اگر مشتری علاقه‌ای به یک محصول خاص در اپلیکیشن موبایل نشان دهد، باید موارد مشابه را در دفعه بعد که وب‌سایت ما را باز می‌کند، ببیند. دستیابی به این سطح از یکپارچگی آسان نیست، اما وقتی به‌درستی انجام شود، تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد و نرخ تبدیل را افزایش می‌دهد.
یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP)
یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) مرزهای جدیدی در بازاریابی شخصی‌شده باز کرده‌اند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها در مجموعه‌های داده بزرگ توانایی دارند که می‌تواند به کشف ترجیحات مشتری کمک کند که به‌راحتی قابل مشاهده نیست. این توانایی برای یافتن "سیگنال‌های پنهان" به ما امکان می‌دهد پیام‌های بازاریابی فوق‌العاده شخصی‌سازی‌شده‌ای ایجاد کنیم که در سطح عمیق‌تری با مشتریان ارتباط برقرار کند.
NLP، به‌ویژه، در نحوه درک و تعامل با مشتریان ما انقلاب ایجاد کرده است. با استفاده از NLP، می‌توانیم تعاملات مبتنی بر متن، مانند ایمیل‌ها، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و مکالمات پشتیبانی مشتری را تحلیل کنیم تا بینش‌هایی درباره احساسات، ترجیحات و حتی مشکلات مشتری به‌دست آوریم.
فناوری‌های توصیه‌گر شخصی و چت‌بات‌ها
فناوری چت‌بات به‌عنوان یکی از کاربردهای عملی NLP در بازاریابی شخصی‌شده برجسته می‌شود. چت‌بات‌هایی که به مهارت‌های NLP مجهز هستند، قادرند با مشتریان به شکلی دوستانه ارتباط برقرار کرده و پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای بر اساس خواسته‌ها و اقدامات گذشته کاربر ارائه دهند. این نوع ارتباط نه تنها به حل مشکلات مشتری در همان لحظه کمک می‌کند، بلکه اطلاعات ارزشمندی را جمع‌آوری می‌کند که می‌تواند برای بهبود پروفایل آن‌ها استفاده شود.
علاوه بر این، سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند مانند آن‌هایی که در آمازون و نتفلیکس استفاده می‌شوند، نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌ای فوق‌العاده شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد. این سیستم‌ها به‌طور پیوسته از تعاملات کاربران یاد می‌گیرند تا پیشنهادهایی ارائه دهند که با گذر زمان مرتبط‌تر و جذاب‌تر شوند.
ارائه تجربیات شخصی‌شده در کانال‌های مختلف
شخصی‌سازی چندکاناله و همه‌کاناله
برای موفقیت در شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ، کلید اصلی ثبات است—به‌ویژه زمانی که مشتریان از کانال‌های مختلف با برند ما تعامل دارند. شخصی‌سازی چندکاناله به معنای اطمینان از اتصال مسیر مشتری است، مهم نیست که مشتری از کدام کانال برای ارتباط با برند استفاده می‌کند، خواه شبکه‌های اجتماعی، ایمیل، فروشگاه حضوری یا اپلیکیشن موبایل. چالش اینجاست که پیام برند در تمامی این نقاط تماس یکپارچه و بدون تناقض باشد، که این امر نیازمند ادغام پیشرفته داده‌ها و ارتباط مناسب بین ابزارهاست.
شخصی‌سازی سفر مشتری
شخصی‌سازی کل سفر مشتری به معنای درک نیازهای هر مشتری در هر مرحله از تعامل با برند و ارائه محتوایی است که با این نیازها مطابقت دارد. این نوع از ارکستراسیون نیازمند ترسیم مسیر مشتری و بینش عمیق در الگوهای رفتاری اوست. ابزارهای ارکستراسیون سفر می‌توانند به ما کمک کنند این مسیرهای شخصی‌سازی‌شده را ترسیم کنیم، با استفاده از تریگرها و داده‌های رفتاری، محتوای مناسب را در لحظه مناسب به فرد مناسب ارائه کنیم.
به‌عنوان مثال، در ابتدای مرحله آگاهی، مشتری ممکن است به محتوای آموزشی نیاز داشته باشد که به او کمک کند مشکلش را درک کند. در میانه قیف فروش، تمرکز می‌تواند به مقایسه محصولات و بررسی مزایا تغییر کند، در حالی که در انتهای قیف، یک پیشنهاد تخفیفی شخصی یا مشاوره‌ی فرد به فرد می‌تواند به بسته شدن فروش کمک کند. شخصی‌سازی در سراسر مسیر مشتری فقط به معنی اجرای کمپین‌های جداگانه نیست؛ بلکه به معنای ایجاد جریانی یکپارچه است که مانند یک گفت‌وگوی پیوسته و معنادار به نظر برسد.
ابزارهای فناوری بازاریابی برای توانمندسازی شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
پلتفرم‌های داده مشتری (CDP)
پلتفرم‌های داده مشتری (CDP) هسته اصلی شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ هستند. CDPها به ما این امکان را می‌دهند که داده‌ها را از تعداد زیادی از نقاط تماس جمع‌آوری و به یک پروفایل جامع تبدیل کنیم، که به ما امکان می‌دهد کمپین‌های بازاریابی را در زمان واقعی شخصی‌سازی کنیم. بر خلاف پایگاه‌های داده معمولی یا CRMها، CDPها به‌طور خاص برای ایجاد منبع واحد اطلاعات مشتری طراحی شده‌اند و داده‌ها را از منابع مختلف—آنلاین و آفلاین—جمع‌آوری کرده و در دسترس سیستم‌ها و کمپین‌های مختلف قرار می‌دهند.
قدرت واقعی یک CDP در قابلیت‌های زمان واقعی آن نهفته است. برای مثال، اگر مشتری محصولی را در وب‌سایت بررسی کند، آن اطلاعات فوراً برای شخصی‌سازی در سایر کانال‌ها مانند کمپین‌های ایمیلی یا تبلیغات هدفمند در دسترس قرار می‌گیرد. با پیوند دادن داده‌های رفتاری، تراکنشی و جمعیتی، CDPها به بازاریابان این امکان را می‌دهند که نه تنها بدانند مشتری کیست، بلکه چه چیزهایی او را تحریک می‌کند و به این ترتیب نیازها و ترجیحات او را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند.
پلتفرم‌های اتوماسیون بازاریابی و مدیریت کمپین
پلتفرم‌های اتوماسیون بازاریابی (MAP) نقش کلیدی در اجرای استراتژی‌های شخصی‌سازی ایفا می‌کنند، و به بازاریابان این امکان را می‌دهند که جریان‌های کاری را خودکار کنند، مخاطبان را بر اساس رفتارشان بخش‌بندی کنند و مسیرهای مشتری شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند. یکی از نقاط قوت مهم MAPها توانایی آن‌ها در ایجاد محتوای شرطی است، که در آن مخاطبان مختلف بر اساس معیارهای از پیش تعیین‌شده پیام‌های متفاوتی را مشاهده می‌کنند. این شخصی‌سازی پویا که با اقدامات خاص مشتری فعال می‌شود، راهی قوی برای پرورش لیدها و حرکت دادن آن‌ها در مسیر فروش است.
پلتفرم‌های MAP، وقتی با CDPها ادغام می‌شوند، می‌توانند کمپین‌های پیچیده را در چندین کانال با یک صدای ثابت سازماندهی کنند. این ارکستراسیون فقط شامل ایمیل‌ها نیست بلکه همچنین اعلان‌های تلفن همراه، پیام‌های متنی (SMS) و تبلیغات رسانه‌های اجتماعی را نیز در بر می‌گیرد، که هر کدام متناسب با مرحله مشتری در سفر او تنظیم شده‌اند. با خودکار کردن این فرآیندها، ما می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که پیام‌ها سازگار و به‌موقع هستند، بدون اینکه تیم‌های بازاریابی ما تحت فشار قرار بگیرند.
موتورهای شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی
موتورهای شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Adobe Sensei یا Salesforce Einstein توانایی‌های لازم برای ارتقای شخصی‌سازی به سطح بالاتر را فراهم می‌کنند. این موتورها از یادگیری ماشینی برای درک ترجیحات و رفتارهای مشتری در سطح جزئیات بسیار دقیق استفاده می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند که چه چیزی برای هر فرد بیشترین جذابیت را دارد. با ادغام این ابزارهای هوش مصنوعی در پشته بزرگتر مارتک، ما می‌توانیم محتوای شخصی‌سازی‌شده را در مقیاس بزرگ ارائه دهیم.
به‌عنوان مثال، در مورد پیشنهادهای محصول، یک موتور شخصی‌سازی هوش مصنوعی باعث می‌شود که این پیشنهادها ثابت نباشند بلکه بر اساس رفتار کاربر در زمان واقعی، ترجیحات قبلی و حتی رفتار مشابه دیگر کاربران (مانند «مشتریان مشابه شما نیز این محصولات را خریداری کرده‌اند») تغییر کنند. این سطح از انطباق در زمان واقعی به حفظ ارتباط و جذابیت کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد که پیشنهادها به‌موقع و احتمالاً منجر به خرید می‌شوند. چنین موتورهایی به‌ویژه زمانی ارزشمند هستند که با موجودی بزرگ محصولات یا کتابخانه‌های متنوع محتوا سروکار داریم، جایی که انتخاب دستی پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده عملاً غیرممکن است.
فناوری‌های تشخیص هویت
تشخیص هویت یکی دیگر از فناوری‌های حیاتی است که از شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ پشتیبانی می‌کند. این فناوری اطمینان می‌دهد که ما می‌توانیم مشتری را در دستگاه‌ها و کانال‌های مختلف شناسایی کنیم، حتی اگر او به‌صورت ناشناس تعامل داشته باشد. این فناوری به ما اجازه می‌دهد چندین نقطه تماس را به یک پروفایل واحد متصل کنیم، که برای شخصی‌سازی یکپارچه در تمام کانال‌ها ضروری است. با حل مسأله تشخیص هویت، می‌توانیم از تجربیات ناپیوسته‌ای که مشتریان را ناامید می‌کند—مانند نمایش پیشنهاد محصولی که قبلاً خریداری کرده‌اند—اجتناب کنیم.
فناوری‌های تشخیص هویت با تطبیق اطلاعات قابل شناسایی مشتری (مانند آدرس‌های ایمیل، شناسه‌های دستگاه یا کوکی‌ها) با یک پروفایل واحد عمل می‌کنند. این قابلیت برای ارائه یک تجربه منسجم که در آن مشتری به‌عنوان یک فرد واحد و نه به‌عنوان مجموعه‌ای از تعاملات جداگانه تلقی می‌شود، حیاتی است. برای مثال، اگر مشتری مکالمه‌ای را از طریق چت‌بات وب‌سایت ما آغاز کند و سپس در شبکه‌های اجتماعی پیگیری کند، سیستم ما باید این را به‌عنوان ادامه همان مکالمه شناسایی کند نه به‌عنوان یک رویداد جداگانه.
اندازه‌گیری اثربخشی بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
تعریف معیارهای موفقیت برای شخصی‌سازی
یکی از اشتباهات رایج در اجرای استراتژی‌های شخصی‌سازی، عدم تعریف معیارهای موفقیت است. فقط ادعای اینکه شخصی‌سازی باعث افزایش تعامل می‌شود کافی نیست—بلکه باید تأثیر آن را بر نرخ تبدیل، ارزش متوسط سفارش، حفظ مشتری و ارزش طول عمر مشتری (CLV) اندازه‌گیری کنیم. این‌ها معیارهای اصلی هستند که نشان می‌دهند آیا تلاش‌های شخصی‌سازی ما واقعاً تفاوتی ایجاد می‌کنند یا نه.
نرخ‌های تعامل به‌عنوان نشانه‌های اولیه مفید هستند—پیگیری نرخ باز شدن ایمیل‌ها، کلیک‌ها و مدت زمان صرف‌شده در صفحات به ما کمک می‌کند تا ببینیم آیا محتوای شخصی‌سازی‌شده در جلب توجه موفق بوده است یا خیر. با این حال، هدف نهایی ما دستیابی به نتایج ملموس تجاری است، مانند افزایش فروش یا کاهش میزان ترک مشتری. معیارهای رضایت مشتری، مانند امتیاز خالص ترویج‌کنندگان (NPS)، نیز می‌توانند گویای این باشند که تجربیات شخصی‌سازی‌شده چه تأثیری بر دیدگاه مشتریان نسبت به برند دارند.
چالش‌های اتریبیشن در بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
اتریبیشن در بازاریابی همواره مسئله پیچیده‌ای بوده است و شخصی‌سازی این پیچیدگی را بیشتر می‌کند. با ارائه تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده در کانال‌های مختلف و در مراحل متفاوت از مسیر مشتری، تعیین اینکه کدام تعامل منجر به تبدیل (خرید) شده است، چالش‌برانگیز می‌شود. مدل‌های انتساب آخرین کلیک برای بازاریابی شخصی‌سازی‌شده چندان مناسب نیستند، زیرا اثر تجمعی تمام نقاط تماس را به‌حساب نمی‌آورند.
اتریبیشن مولتی تاچ(MTA) اغلب بهترین روش برای بازاریابی شخصی‌سازی‌شده است. MTA تمام نقاط تماس مشتری با برند را در نظر می‌گیرد و به هر نقطه ارزش نسبی می‌دهد. برای مثال، ممکن است مشتری یک تبلیغ شخصی‌سازی‌شده را ببیند، سپس از طریق یک ایمیل وارد شود و نهایتاً پس از مشاهده یک پیشنهاد هدفمند دیگر در شبکه‌های اجتماعی خرید کند. یک مدل انتساب مؤثر، به هر یک از این اقدامات وزن می‌دهد تا تصویر دقیق‌تری از تأثیر کانال‌ها و پیام‌هایی که منجر به خرید شده‌اند، ارائه دهد. این مدل به ما کمک می‌کند تا بفهمیم کدام کانال‌ها و کدام پیام‌ها بیشترین تأثیر را در فرآیند خرید داشته‌اند و منابع را به بهترین شکل به آن‌ها تخصیص دهیم.
آزمایش و بهینه‌سازی
آزمایش‌های A/B و چندمتغیره ابزارهای حیاتی برای ارزیابی موفقیت کمپین‌های شخصی‌سازی‌شده هستند. با این حال، این آزمایش‌ها در محیط شخصی‌سازی‌شده پیچیده‌تر می‌شوند. دیگر فقط یک عنوان یا یک فراخوان به اقدام را آزمایش نمی‌کنیم—بلکه در حال بررسی این هستیم که چگونه بخش‌های مختلف از مخاطبان به جریان‌های محتوای شخصی‌شده مختلف واکنش نشان می‌دهند. پیچیدگی اجرای این آزمایش‌ها با افزایش تعداد متغیرهای شخصی‌سازی بیشتر می‌شود، اما این امر برای بهینه‌سازی مداوم حیاتی است.
یادگیری ماشینی به‌طور فزاینده‌ای برای خودکارسازی فرآیند آزمایش و بهینه‌سازی استفاده می‌شود. با تحلیل مستمر رفتار کاربران، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند محتوا و پیشنهادات را بر اساس آنچه که بیشترین تأثیر را دارد، به‌صورت پویا تنظیم کنند. این نوع از بهینه‌سازی خودکار می‌تواند به افزایش تدریجی اما چشمگیر در اثربخشی کمپین‌ها منجر شود و به ما این امکان را بدهد که اطمینان حاصل کنیم تلاش‌های شخصی‌سازی ما همیشه در حال بهبود هستند و با انتظارات مشتریان همخوانی دارند.
چالش‌ها و مشکلات شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
نگرانی‌های حریم خصوصی و چالش‌های مقرراتی
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های گسترش شخصی‌سازی، مدیریت نگرانی‌های حریم خصوصی و تطابق با مقررات است. قوانینی مانند GDPR در اروپا و CCPA در کالیفرنیا به‌طور بنیادینی نحوه جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها را تغییر داده‌اند. این قوانین برای دادن کنترل بیشتر به مشتریان بر اطلاعات شخصی خود طراحی شده‌اند و عدم رعایت آن‌ها می‌تواند منجر به جریمه‌های سنگین و آسیب به اعتبار شرکت شود. به‌عنوان بازاریابان، ما باید با این قوانین آشنا باشیم و اطمینان حاصل کنیم که استراتژی‌های شخصی‌سازی ما مطابق با آن‌ها هستند.
این به معنای نه تنها کسب رضایت صریح برای استفاده از داده‌ها، بلکه همچنین شفافیت درباره چگونگی جمع‌آوری، نگهداری و استفاده از داده‌ها برای شخصی‌سازی است. وقتی مشتریان احساس کنند که داده‌هایشان به‌طور مسئولانه استفاده می‌شود، بیشتر تمایل خواهند داشت اطلاعات خود را به اشتراک بگذارند، که این امر به نتایج بهتر در شخصی‌سازی منجر می‌شود.
فرسودگی شخصی‌سازی و بیش از حد شدن سفارشی‌سازی
یکی دیگر از مشکلات احتمالی شخصی‌سازی، آن چیزی است که من به آن «فرسودگی شخصی‌سازی» می‌گویم. فقط به این دلیل که توانایی شخصی‌سازی هر عنصر از ارتباطات خود را داریم، به این معنا نیست که باید این کار را انجام دهیم. مشتریان ممکن است وقتی هر پیام دریافتی کاملاً هدفمند است و به نظر می‌رسد برندها هر حرکت آن‌ها را دنبال می‌کنند، احساس خستگی کنند. شخصی‌سازی بیش از حد می‌تواند باعث ناراحتی و حتی تحریک مشتریان شود و در نهایت به اعتماد آن‌ها آسیب بزند.
برای جلوگیری از فرسودگی شخصی‌سازی، باید تعادلی پیدا کنیم. این به معنای تمرکز شخصی‌سازی بر لحظات واقعاً مهم است، به‌جای اینکه سعی کنیم در هر تعامل، شخصی‌سازی انجام دهیم. همچنین باید توجه داشته باشیم که دفعات ارسال پیام‌های شخصی‌شده را کنترل کنیم—وقتی مشتریان در مدت زمان کوتاهی چندین تبلیغ هدفمند، ایمیل و اعلان دریافت می‌کنند، ممکن است احساس کنند که تحت نظارت قرار دارند. تقسیم‌بندی مشتریان نه تنها بر اساس علایق بلکه همچنین بر اساس تحمل آن‌ها برای تعامل می‌تواند به کاهش این مشکل کمک کند و اطمینان حاصل کند که ما به‌صورت مسئولانه شخصی‌سازی می‌کنیم.
چالش‌های فنی و عملیاتی
پیاده‌سازی شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ بدون مشکلات عملیاتی نیست. یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های فنی، ادغام راه‌حل‌های جدید مارتک در سیستم‌های موجود و اغلب قدیمی است. بسیاری از سازمان‌ها در محیط‌های پیچیده IT فعالیت می‌کنند که در آن داده‌ها در پلتفرم‌های مختلف پراکنده و این پلتفرم‌ها به‌خوبی با یکدیگر ارتباط برقرار نمی‌کنند. ادغام CDPها، موتورهای هوش مصنوعی و ابزارهای اتوماسیون بازاریابی با سیستم‌های قدیمی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و تخصص فنی بالا است. این چالش به‌ویژه زمانی بیشتر می‌شود که آن سیستم‌ها در ابتدا برای اشتراک‌گذاری داده‌ها در زمان واقعی طراحی نشده باشند.
از نظر عملیاتی، شخصی‌سازی به همکاری بین تیم‌های مختلف در سازمان نیاز دارد—بازاریابی، IT، خدمات مشتری و حتی فروش. شخصی‌سازی تنها یک عملکرد بازاریابی نیست؛ بلکه یک استراتژی کلان است که به ورودی و همکاری از تمام بخش‌ها نیاز دارد. این نوع تلاش‌های میان‌وظیفه‌ای اغلب با مقاومت روبه‌رو می‌شوند، به دلیل وجود سیلوهای سازمانی یا اولویت‌های مختلف، و شکستن این سیلوها نیازمند رهبری قوی و یک چشم‌انداز مشترک از ارزش شخصی‌سازی برای کل سازمان است.
روندهای آینده در مارتک و بازاریابی شخصی‌سازی‌شده
افزایش شخصی‌سازی فوق‌العاده (Hyper-Personalization)
شخصی‌سازی فوق‌العاده، مفهوم شخصی‌سازی را به سطح جدیدی می‌برد و با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته، یادگیری ماشینی و داده‌های زمان واقعی تجربه‌هایی را ایجاد می‌کند که به‌طور منحصربه‌فرد با هر فردی تطابق دارند. شخصی‌سازی فوق‌العاده تنها به توصیه محصول محدود نمی‌شود—بلکه به درک زمینه‌ای که مشتری در آن قرار دارد مربوط می‌شود تا دقیقاً آنچه نیاز دارد را در همان لحظه به او ارائه دهد. با رشد دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) و منابع داده‌ای که به‌طور فزاینده‌ای به هم متصل می‌شوند، شخصی‌سازی فوق‌العاده به زودی فراتر از محیط‌های دیجیتال و به تعاملات فیزیکی نیز گسترش خواهد یافت.
به‌عنوان مثال، تصور کنید که مشتری وارد یک فروشگاه می‌شود و اپلیکیشن او از روی سابقه مرور آنلاینش می‌داند که به چه چیزهایی علاقه دارد. با استفاده از ترکیب اطلاعات مکانی، رفتارهای گذشته و تحلیل ترجیحات، برندها می‌توانند به مشتری یک دستیار خرید شخصی از طریق موبایل ارائه دهند. شخصی‌سازی فوق‌العاده به شدت به هوش پیش‌بینی‌کننده وابسته است و نیاز به مدل‌های یادگیری ماشینی پیچیده‌ای دارد که به‌طور مداوم بر اساس هر تعامل بهبود می‌یابند.
شخصی‌سازی در دنیای بدون کوکی
پایان قریب‌الوقوع کوکی‌های شخص ثالث باعث شده است که بازاریابان استراتژی‌های شخصی‌سازی خود را بازنگری کنند. در دنیای بدون کوکی، برندها باید بیشتر به داده‌های شخص اول و داده‌های صفر (Zero-Party Data) تکیه کنند، داده‌هایی که مشتریان به‌طور مستقیم و داوطلبانه در اختیار برند قرار می‌دهند. داده‌های صفر—مانند تنظیمات شخصی، پاسخ به پرسش‌نامه‌ها یا تعاملات در انجمن‌ها—اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند. این روند به سمت استراتژی داده‌ای مبتنی بر رضایت مشتری حرکت می‌کند که با نگرانی‌های فزاینده پیرامون حریم خصوصی همخوانی دارد.
برای انطباق با این وضعیت، برندها باید اعتماد مشتریان خود را جلب کنند تا آن‌ها مایل به اشتراک‌گذاری داده‌های خود باشند. برنامه‌های وفاداری، آزمون‌های تعاملی و تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده که به اشتراک‌گذاری داده‌ها پاداش می‌دهند، بخش‌های حیاتی یک استراتژی شخصی‌سازی پس از دوران کوکی خواهند بود. این تغییر همچنین نیاز به سرمایه‌گذاری در فناوری‌هایی دارد که بتوانند داده‌های شخصی به‌دست‌آمده را جمع‌آوری، ذخیره و در زمان واقعی به کار گیرند، که این امر باعث می‌شود CDPها و پشته‌های یکپارچه مارتک حتی برای شخصی‌سازی مؤثرتر ضروری‌تر شوند.
نقش رو به رشد واقعیت افزوده و واقعیت مجازی (AR/VR)
یکی دیگر از روندهای جذاب در شخصی‌سازی، افزایش نقش واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) به‌عنوان بخشی از ترکیب بازاریابی است. واقعیت افزوده و واقعیت مجازی تجربه‌های غوطه‌ورکننده‌ای ارائه می‌دهند که می‌توانند به‌طور عمیقی بر اساس داده‌های کاربران شخصی‌سازی شوند. تصور کنید یک فروشگاه مجازی که تجربه هر کاربر بر اساس ترجیحات او شخصی‌سازی شده باشد—محصولاتی که ابتدا نمایش داده می‌شوند، محتوای تعاملی که به نیازهای خاص او پاسخ می‌دهد و توصیه‌هایی که در محیطی سه‌بعدی و جذاب ارائه می‌شوند. AR می‌تواند برای شخصی‌سازی در حوزه خرده‌فروشی نیز استفاده شود و به مشتریان این امکان را بدهد که قبل از خرید، محصولات را «امتحان» کنند—مانند امتحان مجازی لباس‌ها یا قرار دادن یک قطعه مبلمان در محیط خانه خود.
این فناوری‌های غوطه‌ورکننده سطح جدیدی از شخصی‌سازی را ایجاد می‌کنند که تجربه‌ای فراتر از یک تعامل ساده با محصولات است. هرچه بیشتر بتوانیم داده‌هایی درباره رفتار کاربران در این فضاهای مجازی جمع‌آوری کنیم، بهتر می‌توانیم این تجربه‌ها را شخصی‌سازی کنیم تا آن‌ها هر چه بیشتر مرتبط و جذاب شوند. با اینکه فضای AR/VR همچنان در حال تکامل است، با افزایش پذیرش آن، به بخش مهمی از چشم‌انداز شخصی‌سازی تبدیل خواهد شد.
بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
همسویی سازمانی و فعال‌سازی مارتک
برای اجرای موفقیت‌آمیز شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ، همسویی در سراسر سازمان حیاتی است. استفاده از فناوری بازاریابی نباید محدود به تیم بازاریابی باشد؛ بلکه IT، خدمات مشتری و حتی تیم توسعه محصول باید در مسیر شخصی‌سازی نقش داشته باشند. ابزارهای مارتک اغلب نیاز به ادغام‌های پیچیده دارند، و IT نقش مهمی در اطمینان از اینکه این سیستم‌ها به‌درستی با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند، ایفا می‌کند. از طرف دیگر، تیم خدمات مشتری می‌تواند بینش‌های ارزشمندی درباره مشکلات و نیازهای مشتری ارائه دهد که برای بهبود استراتژی‌های شخصی‌سازی بی‌نظیر است.
شکستن سیلوهای سازمانی کلید موفقیت است. تیم‌های میان‌وظیفه‌ای که داده‌ها را به‌صورت باز با یکدیگر به اشتراک می‌گذارند، بهتر می‌توانند تجربه‌ای یکپارچه به مشتری ارائه دهند. یک روش مؤثر ایجاد یک تیم وظیفه‌ای برای شخصی‌سازی است که شامل اعضایی از تیم‌های بازاریابی، IT، فروش و خدمات مشتری باشد. این گروه می‌تواند اهداف شخصی‌سازی را به‌صورت مشترک مدیریت کند، و اطمینان حاصل کند که هر بخش از کسب‌وکار همسو و به‌دنبال ارائه تجربه‌های فردی به مشتریان است.
اولویت‌بندی مشتری‌مداری
یکی از اصول اساسی شخصی‌سازی، حفظ تمرکز بر مشتری است. ممکن است ما به راحتی درگیر جنبه‌های فنی و داده‌محور شخصی‌سازی شویم، اما در نهایت، شخصی‌سازی درباره درک نیازهای مشتری و حل مشکلات او به‌نحوی است که به او ارزش بیفزاید. همه تلاش‌های شخصی‌سازی باید با محوریت مشتری ساخته شوند. این به معنای ایجاد تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای است که کمک‌کننده و مفید باشند، نه مزاحم، و در هر تعامل به مشتری ارزشی اضافه کنند.
جمع‌آوری بازخورد مشتری برای اطمینان از اینکه تلاش‌های شخصی‌سازی مطابق با انتظارات مشتری است، بسیار مهم است. ابزارهایی مانند نظرسنجی‌ها، بازخوردهای مستقیم مشتری از طریق کانال‌های پشتیبانی و رصد شبکه‌های اجتماعی می‌توانند بینش‌های ارزشمندی ارائه دهند. مشتریانی که احساس کنند صدای آن‌ها شنیده می‌شود و ترجیحات آن‌ها در تعاملات با برند منعکس می‌شود، بیشتر به تعامل با برند ادامه خواهند داد. شخصی‌سازی نباید ایستا باشد—بلکه باید بر اساس بازخورد مستمر مشتری و تغییر ترجیحات او تکامل یابد.
یادگیری مستمر و انطباق‌پذیری
دنیای شخصی‌سازی پویا است و ابزارها و تکنیک‌های جدید به‌طور مداوم در حال ظهور هستند. برای همگام بودن، بسیار مهم است که فرهنگی از تجربه‌گرایی و یادگیری مستمر در سازمان برقرار کنیم. شخصی‌سازی یک پروژه یک‌باره نیست بلکه یک استراتژی بلندمدت است که به سازگاری و بهبود مستمر نیاز دارد. این به معنای آزمایش رویکردهای جدید، یادگیری از شکست‌ها و گسترش موفقیت‌هاست.
یکی از راه‌های تقویت این فرهنگ، آزمایش مبتنی بر داده است. تیم‌ها را تشویق کنید تا برای تاکتیک‌های مختلف شخصی‌سازی آزمایش A/B راه‌اندازی کنند، نتایج را تحلیل و بر اساس آن‌ها بهینه‌سازی کنند. همچنین سرمایه‌گذاری در آموزش اهمیت دارد. مارتک پیچیده است و اعضای تیم باید با ابزارهایی که در دسترس دارند آشنا باشند تا بتوانند به‌طور مؤثر از آن‌ها استفاده کنند. تعهد به یادگیری تضمین می‌کند که استراتژی شخصی‌سازی شما همیشه در خط مقدم قرار دارد و آماده استفاده از جدیدترین پیشرفت‌های فناوری هستید.
نتیجه‌گیری
در این مقاله، ما بررسی کردیم که چگونه شخصی‌سازی، با قدرت فناوری‌های مدرن مارتک، منظره بازاریابی را از مدل یکسان برای همه به رویکردی کاملاً فردی تبدیل کرده است. قدرت شخصی‌سازی در توانایی آن در ارائه تجربه‌های مرتبط و ارزشمند در هر نقطه تماس نهفته است، که منجر به افزایش وفاداری مشتری و بهبود نتایج تجاری می‌شود. با این حال، گسترش شخصی‌سازی با چالش‌هایی همراه است، از جمله نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، مسائل اخلاقی، پیچیدگی عملیاتی و اجتناب از فرسودگی شخصی‌سازی.
ابزارهای مارتک، از جمله CDPها، موتورهای شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی، MAPها و فناوری‌های تشخیص هویت، نقش محوری در توانمندسازی شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ ایفا می‌کنند. هدف از استفاده از این فناوری‌ها فقط جمع‌آوری داده‌ها نیست بلکه ایجاد تجربه‌های معنادار بر اساس آن داده‌هاست. کلید موفقیت در یافتن تعادل میان توانایی‌های فنی مارتک و درک انسانی از نیازها و ترجیحات مشتریان است.
در آینده، برندها باید هوشیارانه به نحوه استفاده از داده‌ها نگاه کنند و اطمینان حاصل کنند که استراتژی‌های شخصی‌سازی آن‌ها شفاف و مشتری‌محور است. تمرکز باید بر ساختن اعتماد بلندمدت باشد، به‌گونه‌ای که مشتریان به اشتراک‌گذاری داده‌های خود تمایل داشته باشند، و استفاده مسئولانه از این داده‌ها برای بهبود تجربه‌هایشان. توسعه یک دیدگاه بلندمدت برای شخصی‌سازی، سرمایه‌گذاری در فناوری مناسب و همسوسازی تیم‌های سازمان در اطراف اهداف شخصی‌سازی برای دستیابی به موفقیت ضروری است.
شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ یک مسیر است که نیازمند مهارت‌های فنی و تعهد عمیق به درک و احترام به مشتریان است. با شروع از تلاش‌های کوچک اما معنادار در شخصی‌سازی و به تدریج ساختن بر روی این موفقیت‌ها، برندها می‌توانند سفری شخصی برای هر مشتری ایجاد کنند که نه تنها نتایج کسب‌وکار را بهبود می‌بخشد بلکه روابط بلندمدتی با مشتریان ایجاد می‌کند.