本文将深入探讨“千人千面”营销策略的现状、弊端及其升级改进的方向，旨在为企业在数字化营销中寻找新的突破点，实现更高效、更可持续的营销增长。

伴随着技术和营销渠道的变迁，直播、短视频、KOL推荐、私域营销等新型营销模式层出不穷。大数据、人工智能和云计算等前沿网络技术也不断驱动着营销技术的发展。

对于市场洞察研究人员来说：营销方式更多更复杂，但是困惑却越来越多。具体来说，我们看到的主要变化：

第一，流量满了，品牌弱了。71%的CMO倚重立竿见影的营销投入，效果衡量越看越短，导致品牌日渐式微(数据来源：贝恩咨询全球CMO调研)，2023年全球百大品牌的价值缩水近20%(凯度BrandZ™最具价值全球品牌100强排名,2023)

CMO首席市场官（英文：ChiefMarketingOfficer），又称为“首席营销官”，负责与企业相关的所有营销问题，是企业营销部门的最高统帅。

第二，内容碎了，认知浅了。2021年，94%(数据来源：贝恩咨询全球CMO调研)的CMO认为千人千面的数字化营销是最主要的工作职责。

千人千面越做越多，但效果存疑，消费者平均能记忆的互联网广告只有2个(凯度中国城市居民广告关注度研究)。

这不禁让人思考：千人千面这种去中心化营销，借助多样化平台、个性化信息，进行精准化触达的方式，对于市场营销而言，是进步还是曲折？

Q1、千人千面营销策略，具体是什么？

DeepSeek的回答

千人千面营销策略是一种基于用户画像的个性化营销方法，通过分析用户的行为、兴趣和需求，为每个用户提供定制化的内容和推荐，以提升用户体验和营销效果。

核心要素

用户画像：通过收集用户的基本信息、行为数据和偏好，构建详细的用户画像。

数据分析：利用大数据和机器学习技术，分析用户行为，预测其需求。

个性化推荐：根据用户画像和数据分析结果，提供个性化的产品、服务和内容推荐。

多渠道触达：通过邮件、短信、社交媒体等多种渠道，精准推送个性化内容。

实施步骤

数据收集：通过网站、App、社交媒体等渠道收集用户数据。

用户细分：根据数据将用户划分为不同群体，形成用户画像。

内容定制：为不同用户群体设计个性化的营销内容。

精准推送：选择合适的渠道和时间，推送定制化内容。

效果评估：通过数据分析评估营销效果，持续优化策略。

应用场景

电商：根据用户的浏览和购买记录，推荐相关产品。

内容平台：根据用户的阅读习惯，推送个性化内容。

金融服务：根据用户的财务状况，推荐合适的理财产品。

旅游行业：根据用户的旅行偏好，推荐定制化旅游方案。

优势

提升用户体验：个性化推荐让用户感受到被重视，提升满意度。

提高转化率：精准推送能有效提升转化率和销售额。

增强用户粘性：个性化内容有助于提高用户忠诚度。

挑战

数据隐私：需在个性化推荐与用户隐私保护之间找到平衡。

技术门槛：需要强大的数据分析和机器学习技术支持。

成本投入：实施个性化营销需要较高的技术和资源投入。

DeepSeek的总结

千人千面营销策略通过个性化推荐提升用户体验和营销效果，尽管面临数据隐私和技术门槛等挑战，但其优势显著，应用广泛。

Q1 DeepSeek回答述评

千人千面营销策略相信大家都不陌生，这里让DeepSeek回答的目的是拉齐大家的认知，这样基于共同的信息水平线，谈论后续的问题：

• 过度依赖“千人千面”营销有哪些弊端？
• 如何升级“千人千面”营销策略？

Q2、过度依赖“千人千面营销策略”，有什么弊端？

DeepSeek的回答

过度依赖“千人千面营销策略”可能带来以下弊端：

1.数据隐私问题

隐私泄露风险：大量收集用户数据可能引发隐私泄露，导致用户信任下降。

法律合规风险：各国对数据隐私的法律要求日益严格，过度依赖可能导致法律风险。

2.技术依赖与成本

技术门槛高：实施该策略需要强大的数据分析和机器学习技术，技术门槛较高。

成本高昂：数据收集、存储、分析和个性化内容制作需要大量资源投入。

3.用户疲劳与反感

信息过载：频繁的个性化推送可能导致用户感到信息过载，产生疲劳感。

反感情绪：过度精准的推荐可能让用户感到被监视，引发反感。

4.数据偏差与局限性

数据偏差：如果数据样本不全面或存在偏差，可能导致推荐结果不准确。

局限性：仅依赖历史数据可能忽略用户的潜在需求，限制创新和多样性。

5.品牌形象单一化

品牌形象单一：过度个性化可能导致品牌形象碎片化，难以形成统一的品牌认知。

缺乏一致性：不同用户接收到差异过大的信息，可能影响品牌的一致性。

6.竞争同质化

同质化竞争：随着越来越多的企业采用该策略，个性化推荐可能变得同质化，难以形成竞争优势。

创新不足：过度依赖现有数据和算法，可能抑制创新和新想法的产生。

7.用户依赖性

依赖性增强：用户可能过度依赖个性化推荐，减少自主选择和探索的机会。

信息茧房：长期接受个性化推荐可能导致用户陷入信息茧房，视野受限。

DeepSeek的总结

虽然“千人千面营销策略”能提升用户体验和营销效果，但过度依赖可能带来数据隐私、技术成本、用户疲劳、数据偏差、品牌形象单一化、竞争同质化和用户依赖性等问题。

企业应在实施过程中平衡个性化与隐私保护、技术创新与成本控制、精准推荐与用户自主选择等多方面因素，以实现可持续的营销效果。

Q2 DeepSeek回答述评

在预设这个问题的时候，我们已经发现的弊端是：

用户精准vs.信息茧房：

一方面，“千人千面”的广告可以根据具体营销需求筛选用户标签，实现对兴趣人群的精准触达。

另一方面，仅触达兴趣人群，就会缺乏对潜在人群的教育能力，而广泛投放又受到成本限制，最终形成封闭的信息茧房。

个性化vs.碎片化：

此外，千人千面可以根据用户的习惯推送个性化内容，更好的激发用户阅读兴趣。

UGC/KOL创作内容看似丰富，但碎片化的信息无法形成统一的品牌认知。

但DeepSeek的回答，显然超出了我们的预设信息，从信息搜集能力来看，显然DeepSeek是有巨大优势的。

最后“总结”环节，感觉DeepSeek总结过于笼统，可以更加精炼化。可能我们的结论更为精炼、更直接：

过度依赖千人千面，“广告”就成了“窄告”，势必限制生意增长。

Q3、“千人千面营销策略”，该如何升级改进呢？

DeepSeek的回答

“千人千面营销策略”是一种高度个性化的营销方式，但为了使其更有效并避免潜在弊端，可以从以下几个方面进行改进：

1.优化数据收集与隐私保护

精细化数据收集：不仅收集用户的基本信息和行为数据，还要关注用户的上下文数据（如时间、地点、设备等），以提供更精准的推荐。

隐私保护透明化：明确告知用户数据如何被使用，并提供用户控制数据权限的选项，例如允许用户选择退出个性化推荐。

数据匿名化与加密：对用户数据进行匿名化处理，并采用加密技术保护数据安全。

2.提升算法精准度与多样性

多维度用户画像：不仅基于用户的历史行为，还要结合用户的兴趣、社交关系、心理特征等多维度数据，构建更全面的用户画像。

动态更新用户画像：实时更新用户数据，确保推荐内容与用户的最新需求保持一致。

避免信息茧房：在推荐算法中引入随机性和多样性，避免用户陷入单一的内容循环。

3.增强用户体验与互动

适度推荐：控制个性化推荐的频率和强度，避免过度推送导致用户疲劳。

用户反馈机制：允许用户对推荐内容进行反馈（如“喜欢”或“不感兴趣”），并根据反馈实时调整推荐策略。

探索与发现功能：为用户提供“探索新模式”或“发现新内容”的功能，鼓励用户跳出个性化推荐的局限。

4.结合场景化营销

场景感知推荐：根据用户所处的场景（如通勤、购物、休闲）提供不同的推荐内容。例如，通勤时推荐短视频，晚上推荐深度阅读内容。

实时场景优化：利用实时数据（如天气、地理位置）调整推荐策略，提供更贴合场景的内容。

5.内容质量与形式创新

高质量内容：确保推荐内容的质量，避免低质或重复内容影响用户体验。

多样化形式：结合视频、图文、直播、互动内容等多种形式，满足用户的不同偏好。

故事化推荐：通过讲故事的方式传递推荐内容，增强用户的情感共鸣。

6.全渠道整合与一致性

跨渠道数据打通：整合用户在网站、App、社交媒体等不同渠道的数据，提供一致的个性化体验。

全渠道触达：通过邮件、短信、推送通知、社交媒体等多种渠道触达用户，确保推荐内容覆盖用户的所有触点。

一致性体验：在不同渠道保持品牌信息和推荐内容的一致性，避免用户感到混乱。

7.技术赋能与创新

AI与机器学习优化：利用更先进的AI算法提升推荐的精准度和实时性。

自动化营销工具：使用营销自动化工具管理个性化推荐，提高效率并降低成本。

新兴技术应用：尝试AR/VR、元宇宙等新技术，提供沉浸式的个性化体验。

8.用户参与与共创

UGC（用户生成内容）：鼓励用户生成内容，并将其纳入推荐系统，增加真实性和互动性。

用户共创活动：让用户参与推荐内容的设计或评选，增强用户的参与感和归属感。

社群互动：通过品牌社群或社交媒体与用户互动，了解用户需求并优化推荐策略。

9.效果评估与持续优化

KPI设定：明确个性化推荐的KPI，例如点击率、转化率、用户留存率等。

A/B测试：通过A/B测试评估不同推荐策略的效果，找到最优方案。

数据反馈闭环：建立数据反馈机制，实时监控推荐效果并快速调整策略。

10.社会责任与价值观传递

正能量推荐：在推荐内容中融入正能量和社会责任相关的内容，提升品牌形象。

可持续发展理念：推荐环保、可持续的产品或服务，吸引有相同价值观的用户。

公益活动结合：通过推荐内容引导用户参与公益活动，增强用户对品牌的好感。

DeepSeek的总结

改进“千人千面营销策略”需要在数据收集、算法优化、用户体验、场景化营销、内容创新、技术赋能、用户参与、效果评估等多个方面进行综合优化。

关键在于以用户为中心，平衡个性化推荐与隐私保护、精准度与多样性、技术创新与成本控制，从而实现更高效、更人性化的营销效果。

Q3 DeepSeek回答述评

看完DeepSeek的回答，第一印象是：大而全，如果当作论文来回答，肯定没问题。

但细致一想，答案有点像我们天天看到的各种“专家答案”，文人气息浓厚了些。

专业的市场洞察研究人员是能解决商业问题，能将研究方案实际落地，产生经济价值的。因此，说下我们的答案：营销本质是建立认知、认可、认同的品牌热爱。

对品牌营销而言，应该回归营销本质，建立用户对品牌的热爱。

我们认为，品牌的热爱由三部分构成：先认知，再认可，最后认同。

1. 认知，Memory：是最核心的品牌心智，是消费者记得最清楚的一句选择你的理由。
2. 认可，Experience：是将品牌的核心卖点与消费者的兴趣、圈层等产生共鸣，通过提供独特的体验，从而让消费者产生好感，认为品牌与自己有一定关联性
3. 认同，Engagement：是消费者对品牌的忠诚。品牌通过个性化的良性互动和种草转化，让消费者不仅买你，甚至喜爱你，推荐你。这是品牌的最高境界，也是品牌价值的核心所在。

基于此，提出1+N+X营销策略

在建立品牌热爱的基础上，营销升维的方向是再中心化，建立“1+N+X”的组合，从内容和媒体打法两方面，共同形成规模化精准。

内容再中心化：

• 1是表达品牌核心主张的主题营销
• N是兴趣、场景、人群的事件营销
• X是KOL、UGC推广的精准营销

很多品牌曾依照此结构进行过尝试，但是多数品牌都会将这三类营销散点推进，无法实现传播效率最大化。

这是因为，所有的内容设计中，品牌核心主张应该贯穿始终，实现形散而神聚。

围绕用户痛点提出品牌核心价值点，并将其具象化落到鲜明的主题上，并围绕主题针对不同人群进行事件营销，提供讨论话题及情绪价值。

从内容的再中心化出发，持续落实到具体的媒体打法。

媒体再中心化：

• 1是核心媒体广触达，形成中心化记忆
• N是场景媒体做内容放大，形成圈层化体验
• X是去中心化媒体做精准触达，形成个性化种草

三者有机结合，实现规模化精准。

1+N+X实战商业案例：百威啤酒

根据公开资料显示，百威品牌在1+N+X规模化精准上做得尤其出彩。

在“真我至上”的品牌主张上，捆绑高能活动及场景，给予核心人群极致体验的同时通过大曝光媒体规模化倍增触达量级，完成百万核心用户到亿级潜在人群的突破，从内容角度来说，

1：该品牌的1是传递品牌核心主张“真我至上”的主题TVC

N：以电音营销为例，该品牌战略合作明日世界等顶级音乐节，切入硬核电音人群，打造高势能标杆；

同时借势打造自有IP，主办多场夜店巡演，破圈夜店人群；再通过大曝光核心媒体触达更广泛的潜在人群

X：最后该品牌通过社媒持续互动打造个性化卖点在整个1到N到X的延展过程中，始终围绕品牌的神，即着眼“真我”，聚焦“高能”，引领“潮流”。

最终百威品牌也交出了优秀的成绩单，在高端产品线营收实现了双位数增长，成为啤酒消费“年轻、潮流、个性化”的代名词。

总结：

曾经，千人千面的去中心化营销让品牌主趋之若鹜。

然而过度依赖千人千面，“广告”就成了“窄告”，势必限制生意增长。

专栏作家

用户在左 体验在右，公众号：用户在左 体验在右，人人都是产品经理专栏作家。中国社会科学院管理学硕士，10年+市场洞察和体验管理经验，谙熟市场洞察和用户体验管理的结合。在品牌诊断与定位、产品设计开发、用户需求挖掘、体验管理等方面具有丰富的经验；研究领域涉及金融、互联网、电子产品、快速消费品等多个行业。

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