早上好，我是まさきん。
我把很久以前读过的一篇海外文章的笔记，久违地翻出来重读了一遍。内容是关于实现1to1营销，也就是所谓个性化营销，需要具备哪些条件。
虽然是一篇旧文章，但我感觉这个框架本身现在依然完全适用，所以想重新梳理一下。
当时的调查结果，仅作为过去的数字参考
那篇文章里，介绍了一项调查结果。能够把个性化真正落地实施的企业，还不到四成。
不过，这是2016年前后的调查。它并不代表现在的状况，正确的理解方式，应该只是把它当作「当时大概是这个水平」的历史参考值。现在应该已经普及得多了，生成式AI出现后，情况恐怕又进一步发生了变化。
尽管如此，关于「为什么落地实施这么难」这部分的原因梳理，我觉得至今依然完全适用。文中列出的必要条件，是以下这三个要素。
三个要素：数据、内容、逻辑
数据，是正确把握每一位顾客的基础。购买历史、站内行为、会员属性等信息，需要整理到能用于决策判断的程度。比如在电商网站上，浏览过的商品、放入购物车的商品、实际购买的商品，这些记录需要正确关联到同一位顾客身上。而且，如果这些信息一直是旧的也没有意义。只有当昨天看的商品和今天买的商品，能以接近实时的方式串联起来，这些数据才能真正用于下一步的推荐。
内容，是针对每位顾客做差异化呈现的素材。同样是一封推荐邮件，对正在找婴儿辅食的人和对独居购买日用品的人，该展示的商品和文案应该是不同的。购物车放弃、沉睡唤回这类邮件营销的常规场景，说到底也是「该把什么内容传递给谁」这个内容设计问题。如果素材种类太少，最终就只会给所有人发送差不多的内容。
逻辑，是决定把哪种内容展示给谁的机制。有基于规则的条件分支，也有基于机器学习的推荐。像「如果浏览记录里有婴儿辅食，就优先展示育儿分类的推荐」这样简单的条件分支，也是逻辑的一种。当时那篇文章也指出，这部分是最难的。即使数据和内容都齐备，如果没有决定该如何组合的这个大脑，个性化就无法真正运转起来。
这三者之中，只要缺了任何一个，个性化就会变得不完整。比如有数据却只有一种内容，或是内容很丰富却没有区分展示的逻辑，都是这种状态。只有三者齐备，才能真正为每位顾客提供不同的体验。
内容的门槛，靠生成式AI大幅降低了
这三个要素中，变化最大的应该是内容。
以前，哪怕只是为每个顾客群体准备文案和图片，也需要相当多的人力和时间。就算想把群体细分到10个，考虑到制作素材的成本，最终往往也只能停留在几个群体。现在，只要把条件交给生成式AI，就能在短时间内大量生成类似的文案。商品说明的多种版本，标语文案的差异化，都比以前方便多了。极端一点说，按顾客群体的数量准备对应文案，从成本角度来看，也变得越来越现实了。
逻辑这部分，也感觉比以前更容易触及了。因为使用机器学习的推荐机制，已经变成可以直接使用的打包服务。从零开始搭建统计模型的必要性，比以前少了很多。
手机套餐的推荐，我觉得也能用类似的思路来理解。不如先用资费模拟，确认一下自己的情况。
依然存在的，真正的瓶颈
不过，正因为内容和逻辑的门槛降低了，也让另一些东西反而变得更清晰。
首先是数据。就算生成式AI能批量生产文案，如果作为基础的数据本身杂乱，或者按顾客被分割在不同系统里，最终推送的内容就会变得不着边际。会员信息在A系统，购买历史在B系统，App行为日志在C系统，这样各自为政的话，本来就无法正确把握每一位顾客。反而是能否拥有精度更高的数据基础，正在变成比以前更能拉开差距的部分。
其次是逻辑，技术难度降低之后，我感觉另一种难度反而变得更突出了。那就是「对自己的顾客来说，什么样的逻辑才算是好逻辑」这个判断本身。能让销售额最大化的逻辑，并不一定等于能带来顾客满意度。如果一直只推荐打折商品，短期销售额或许能提升，但长远来看，可能会把顾客变成只等打折才买的体质。这和「不制造劣质销售额才是CRM本质」的想法也是相通的。这部分我认为不应该整个交给机器学习，而应该由人来判断和设计。
工具再怎么进化，决定为了什么、要传达给谁，最终还是要由人来决定。正因为数据齐备了，内容也能批量生产了，逻辑的设计思路，反而会直接映照出这家企业的态度。
在家庭里，也在思考类似的事情
「传递给谁、传递什么、为什么传递」这个框架，我觉得也不只是工作上的话题。
在家庭内部，把通信套餐、签约方案分配给谁，其实也是一个意外接近个性化的判断。给经常使用的家人分配容量大的套餐，给不常使用的家人分配便宜的套餐。数据即使用状况，和逻辑即该给谁分配什么，其实在家庭内部也自然地在运转。
我们家的手机套餐，也曾这样重新审视过一次。有兴趣的话，欢迎参考。
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