我们知道提供个性化的网络体验非常重要。在我的一项研究中，我发现77.5%%的“数字原生代”想要在您的网站和消息中获得真正的个性化体验。

但我们也知道，大多数营销人员都没有个性化他们的网络体验，改变了不同访客群体的外观，感觉和信息。为什么?因为它太昂贵，太困难，而且底层数据很乱。

今天，Lytics宣布了Lytics Personalization--一种网络个性化解决方案，试图通过易于使用的界面消除所有这些障碍。但是，界面本身并不能使这个解决方案变得有趣 - 每个人都声称在这个领域拥有直观的设计工具。这是您在幕后工作时无法看到的基础技术，它提升了这一标准。

机器学习。

“Lytics Personalization就是让公司更容易使用他们的客户数据通过一种工具个性化他们的数字营销，”Lytics副总裁Jeff Hardison告诉我。“过去，公司需要购买并整合网络个性化活动工具和客户数据平台。”

我看到了这个工具，它无疑是非常容易使用的。在短短几分钟内，非技术营销人员可以制作一条消息，迎接网站访问者，自定义内容，图形，颜色以及您希望完全控制的所有其他内容。这些消息针对的是一个细分。

例如，新访问者可能会收到一条消息，要求他们注册简报，而对该品牌具有明显亲和力的回访访问者可以通过不同渠道展示，可以看到建议的内容，以帮助他们深入了解网络体验。为了帮助建立最高的转换率和参与率，Lytics Personalization允许进行A / B分割测试 - 将一个版本的内容与另一个版本进行对比，以查看哪一个获胜。

解决方案的简单性在于设计。人们经常谈论个性化，但很少有营销人员愿意承诺这样做。保持简单是改变群众的一种方式。

“一方面，供应商必须在技术上足够熟练，以解决客户数据挑战(从采购数据与营销数据整合，以协调身份和内容偏好)，这需要罕见的机器学习和数据科学专业人士来解决，”哈迪森说。“而且，另一方面，同样的技术供应商必须对那些不喜欢通过复杂的早期采用者工具苦苦挣扎的技术含量较低的营销人员表示同情。”

对于供应商而言，这并不容易，但Lytics在多年作为客户数据平台之后正在接近Web个性化，而不是从网络设计方面解决问题。这为他们提供了一个明显的优势，可以帮助营销人员生产合适的客户群，而这也是机器学习发挥作用的地方。

非技术人员可能会选择预先构建的细分受众群(例如，”可能会购买的人“，”可能会流失的人“等)，而自助技术营销人员则会使用我们的Segment Builder自己设计，“Hardison说。“自定义建筑细分受众群提供了最大的灵活性 - 营销人员可以围绕人们如何通过沟通渠道(电子邮件，网络，应用，客户支持等)与品牌进行互动来构建细分，无论他们是否已知，是什么类型的他们喜欢的内容(博客文章，图片等)，甚至通过机器学习提供的预测性见解。“

Lytics Personalization的机器学习算法可以查看超过125种行为属性，帮助自动构建这些客户群。但对于那些想要深入研究并将Lytics Personalization集成到其内容管理系统中的人来说，Lytics提供了SDK和API。它应该 - 现在 - 不言而喻，但消费者使用移动设备比以往任何时候都更值得注意的是，Lytics Personalization在桌面和移动网络浏览器中都能顺利运行。

那么，个性化的未来是什么?

“个性化的未来将揭示更多公司个性化他们的营销，而不是供应商只是谈论它，”哈迪森说。

但愿如此。

Lytics个性化无疑是朝着正确方向迈出的一步。营销人员不一定希望被推入技术角色或成为临时数据科学家，因此通过机器学习协助复杂细分的易于使用的工具可能会超越需要更深入了解如何利用客户的系统个性化营销数据。对于那些想要将工具编织到现有平台中的人来说，SDK和API选项满足了这种需求。

科技在提高人们社会活动质量的同时可能对部分科技使用者造成伤害。我们要正确认识网络的两面性，用其所长、避其所短，发挥网络对生活的积极促进作用。把科技作为生活的补充就可以享受科技的诸多益处，以上这篇文章希望可以给大家带来有用的信息。