沒有人能否認我們已經生活在一個移動互聯網的時代。美國調研機構TNS的報告顯示，千禧一代的年輕人(16-30歲)平均每天使用大約三個小時的手機。這對于一個平均壽命的人來說，相當于一生中八年的時間都將花費在使用手機上。不僅如此，手機普及率也在加速攀升。不難想象，對于下一代人來說，移動互聯網的重要性只會變得更加顯著。
根據eMarketer的一項統計，由于營銷者的“吸睛”爭奪戰，2016年全球移動廣告支出將會突破1千億美元 。在這場新的“軍備競賽”中，數據將會是決定勝負的關鍵因素。這也正是以用戶為中心的個性化營銷的切入點。然而，個性化營銷中仍然存在許多誤區。接下來我們就為你一一梳理：
百貨零售業先驅John Wanamaker曾經說過這樣一句話：“我在廣告上一半的投入都浪費了，但我并不知道浪費的具體是哪一半。” 一個多世紀過去了，這句話仍然適用于今天。
消費者已經厭倦了侵入性以及重復性的廣告。事實上，用戶已經習慣了將廣告當作無關緊要的東西，并且視而不見。一方面廣告主不斷地增加他們的移動廣告預算，另一方面用戶卻淹沒在與他們沒有共鳴的廣告中。
也許你認為你足夠了解你的受眾以及他們的需求，但除非將所有可用的數據都拿來進行分析，你目前可能仍然更傾向于“廣撒網”并且“守株待兔”的模式。缺少數據的支撐就意味著無法進行精準的目標群體定位，這就導致廣告主無法觸及核心受眾，廣告發布者蒙受巨大損失，并且迫使用戶觀看他們并不感興趣的廣告。也正因為如此，本應是廣告主、廣告發布者與用戶三贏的局面變成了三敗俱傷。所以說，營銷者發布廣告活動時，真正應該面對的是設備背后的個體，而不是設備本身。
行業中一個普遍存在的問題，就是營銷者無法看清對用戶的了解程度與廣告回報的高低之間的因果關系。用戶是最寶貴的資產，因為他們能夠幫助你了解產品的優勢與劣勢。如果僅僅依靠簡單化與寬泛的人口學特征，例如姓名，性別與年齡，這會使得最佳的用戶體驗與精準的廣告投放受到限制。
同樣的，以設備為中心的營銷活動基于的是非常籠統的信息，例如設備型號，系統版本，地理位置以及基本的應用內活動。雖然這些信息具有一定的價值，但由于它們是建立在一整套營銷者的假設前提上的，所以仍然不能完整地描繪出受眾的特征。
了解個性化營銷的價值之后，下一步就是學習如何靈活運用它。很多營銷者不愿嘗試個性化營銷技術， 因為他們認為這項工具太過復雜并且價格較高。事實上，先進技術是能夠大大節省時間和金錢的。例如機器學習與計算機視覺等技術對營銷者來說就是一個巨大的優勢，它們為營銷者了解用戶是如何與移動設備互動提供了新的思路。
設備活動所產生的數據可為營銷者提供各種信息，比如用戶的基本人口學信息與具體的使用習慣以及事件之間的關聯性。這些信息還包括用戶的主動更新，安裝和卸載，使用蜂窩網絡和WiFi的不同時間段，電池電量及IP地址的變化。 跟蹤并分析恰當的參數能讓營銷者充分利用用戶行為，給用戶提供相關度最高的體驗。由此可見，雖然相關的技術很強大，但個性化營銷本身不一定很復雜。
任何以用戶為中心的營銷策略都是基于對市場的細分。 然而，機器學習技術可以將市場細分推升到一個全新的境界。根據搜集到的數據，用戶可以被劃分至特定的角色類型(包括用戶的個性化行為，興趣，手機使用習慣及其他相關數據)。這些根據不同的角色類別建立的用戶檔案就能夠為用戶提供高度個性化的用戶體驗。
在創建用戶檔案時，花費相應的時間和精力來了解用戶十分必要。 但是沒有必要一次性建立數十個角色類型。 在開始時，只用建立三到五個角色類型，就足以覆蓋大多數用戶了。同時，在構建個性化檔案時，營銷者應避免依賴直覺。即使有些事似乎與直覺相背，仍要以數據為基準。
根據Tune的一項最新研究，只有21%的用戶認為廣告主收集的數據太多，而30%的用戶則認為廣告主根本沒有收集任何數據。誠然，隱私保護不容忽視，但個性化營銷與尊重用戶隱私并不矛盾。
個性化營銷首先需要面向用戶透明。收集用戶數據前，必須事先告知用戶信息收集的類型與方式，獲得用戶授權，并讓用戶有權選擇中止。 如果清楚地說明該數據將如何提供更好的用戶體驗，用戶則更有可能同意。同時，與第三方服務合作時，須確保第三方解決方案承諾保護用戶隱私權并遵守與數據收集相關的法律法規。了解相關法律法規、遵守公德，就是在充分尊重用戶隱私的前提下，收集有價值數據的最佳方式。
以用戶為中心的營銷方案能幫助你滿足核心用戶群體的需求，還能讓你的廣告為用戶提供個性化應用內體驗 。個性化營銷的力量不可小視，它不僅十分強大，還可以幫助營銷者應對他們在移動生態系統中面臨的各種挑戰。
