营销活动分析：个性化营销与客户细分 当推荐遇上营销，会擦出什么样的火花
个性化营销是围绕客户为中心展开的，在建立了客户数据平台的基础上，利用数据抓取技术实现360°客户视图，再进行细分，以此指导品牌的营销预算分配、提升企业资源的整合经营效率。每年临近11月时各商家都卯足了劲打折上新，迎接一年中最大的购物节。2019天猫双十一仅用时21秒，成交额就突破10亿元——除了人们为了给力折扣提前备好的大额预算之外，电商平台和品牌“看不见的手”也发挥了重要的作用。很多人都表示，自己本来只是随意浏览，但是由于电商的推送太过精准，不知不觉就有20个待收快递。“我本来没有什么要买的东西，可是一打开淘宝，首页推荐的都是我感兴趣的内容……”“我也是，我也是。我之前电商平台、短信、APP、社交媒体账户、官网等，与消费者多点互动接触，同时收集消费者数据。
仅知道客户的名字、手机号码是远远不够的，品牌必须掌握包括顾客的购买习惯、频率和偏好在内的所有其它尽可能多的信息资料。个性化营销要求品牌将营销、销售、服务和其他部门所需要的客户偏好、产品、关联人员、渠道和关系网等数据整合在一起，并结合第三方数据，对所有数据进行分类分析，呈现出360°客户视图，并共享给各部门。
Epsilon的解决方案可以将来自多个不同来源的数据汇集在一起，提供客户拓展视图，预测客户群的终生价值（CustomerLifetimeValue，CLV），并根据客户的不同情况定制营销方案，以最大限度地提高每位客户的价值。
二、客户细分(Segmentation)1.为什么要进行客户细分？在任何行业，客户都是企业生命周期的主宰。
著名的二八定律（Pareto’sPrinciple）让我们了解到，通常情况下，小部分客户细分市场贡献了大部分的品牌利润。
根据沃顿商学院教授PeterFader“以客户为中心”的理论，并非所有顾客都是“平等”的。所以，品牌需要清楚地找出最有价值的顾客，并且为他们提供最合适的体验，从而在这部分客户的生命周期内获得最高的利润。只有为品牌带来不同价值的客户群提供与之相匹配的体验，才能最大化获取营销投入的回报。因此，若是将客户群划分成不同的细分群，这些细分群通常有不同的兴趣、品味和购买行为，品牌可以根据不同的细分群设计相应的沟通策略、互动方式，并且针对每一个细分群合理规划营销预算的分配。2.客户细分的策略Epsilon的细分方法称为VAP，即Value（价值），Attrition（流失），Potential（潜力）。通常细分方法是描述性的，即基于客户历史消费的价值、频次等进行分群，而我们自创的VAP方法是预测性的，除了历史价值这一维度，我们还增和电子商务平台（40%）牢牢占据渠道推广的顶端，令人不可忽视。在预算有限的情况下，微信和电子商务平台当然是最重要的营销渠道。
掌握好这当中的细分市场也至关重要，我们将在下一篇文章中详述如何进行渠道的选择。品牌的个性化营销归根结底还是围绕以客户为中心而展开，在建立客户数据平台的基础上，对客户进行360°全方位了解，并将其解构拆分为细分群体，以此指导品牌的营销预算分配、提升企业资源的整合经营效率。总而言之，个性化营销是一个必不可少的营销方向，是企业制胜的重要武器。
#往期文章推荐#购物节日热潮下，品牌如何脱颖而出？客户生命周期营销：唤醒沉睡客户与二次营销客户生命周期营销|你的营销预算分布合理吗？单一客户视图，让品牌真正了解客户当推荐遇上营销，会擦出什么样的火花
大部分人都听说过千人千面，也知道个性化推荐，那么千人千面具体的流程和应用是怎么样的？作者做了总结。在做推荐或者搜索的同学大概都知道千人千面这个概念，就是个性化推荐或搜索排序。一般主要应用在首页物品/内容feed流，页面的推荐模块，搜索结果页等。举个例子：在淘宝搜索“衣服”，每个人的搜索结果不会完全相同，甚至差异很大，比如男女之间。这就是千人千面，其主旨就是为了从一个大量的物品侯选池中match到用户最愿意与之产生交互行为的物品，这种交互可能是点击，朋友圈广告，就是一个典型的个性化投放策略的应用，会给不同的人推不同的广告：按照我的理解，简单的画了一个做营销或者广告的流程：广告商把产品投到广告平台，广告平台按照一定的投放策略进行投放，最终得到的投放效果反馈到广告供应商。其中，个性化投放策略的制定就是基于用户数据。其实，产品刚推出同样面临无法精准投放的问题。这个时候，一般都会选取一些主流的媒体渠道做大量的曝光，然后从投放平台获得本渠道的广告投放效果。一般对于一个广告来说到此就结束了，后续可能就是基于本次投放的效果做一些后续广告投放策略的优化。但是，细细想想，如果此时让推荐系统联合广告营销效果，会产生哪些不一样的东西。
刚才说到，推荐在冷启动面临的本质问题就是缺少用户、物品和事务等数据，因此无法触发个性化推荐逻辑。一般而言，从投放效果中我们可以拿到本次广告产品曝光的用户，点击的用户，用户在广告落地页的停留时长，下单的用户，产品的销量等等信息。这些信息按照细分一下：用户：产品曝光用户，产品点击用户，产品下单用户物品：产品，产品所属的类目，销量事务：曝光，点击，下单如果有这些数据的话，那么产品在推荐场景下曝光的几率就会提升不少，这样就很有意思了。比如一个影片想要在电商平台的首页推荐场景下露出，电商平台，商品的销量一般来说是一个权重很高的排序因子。因为其在未上映之前是没有任何数据积累的，这个时候无论是搜索还是推荐的排序中，其实很难依靠正常的得分得到有效的曝光。但是如果能把影响在各种营销渠道中的数据做一个打通的话，那么这个事情就很好办了。所以今天的会上，一个大佬说：“千人千面实际可以有两种，千人千面和营销加千人千面。想想还真的是一种不错的思路呢。
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