在中国实现个性化。.

作为全球最大的智能手机市场，中国拥有 14 亿消费者 1.6 十亿智能手机用户. .中国人使用手机聊天、订餐、看视频、拍照、支付账单，尤其是购物。.

这些新富起来的成熟消费者期待并希望与他们喜爱的品牌进行一对一的个性化互动。但是，在一个拥有如此众多消费者的国家，如何才能达到这种个性化水平？如何打造难以捉摸的 "一对一 "细分市场？

利用可用的 data 在正确的时间向正确的客户提供正确的服务，是任何品牌的终极目标。这种个性化服务的关键在于以低成本获取、存储和处理大量 data 的能力。.

在后者方面，中国已经走在了前面，但在市场细分方面还需要改进。在中国，传统的细分市场是一成不变的，难以更新，也与永远在线的消费者不相容。.

举一个快速消费品行业的典型例子。在我们最近研究的一个案例中，中国的一家全球快速消费品公司正在使用 ‘出国旅游过’、‘待在家里 ’或 ‘受教育程度 ’等细分维度。虽然这些细分对该公司很有意义，但它们并不具有可扩展性；其他媒体团队在他们的目标人群中并没有相同的信息。因此，无法使用这些细分信息，也就无法进行基本的个性化沟通。.

那么，品牌可以做些什么呢？

解决的办法之一是创建虚构的 ‘角色’--根据不同消费者 ‘类型 ’的属性和价值定制的细分市场。这种 ‘角色 ’对每个企业来说都是非常具体的，可以是奢侈品行业的 ‘标志迷’，也可以是零售业的 "优惠券剪裁者 "或 "郊区妈妈"。.

要开发这些细分市场，品牌只需查看消费者留下的 data。在这一过程中，首先要根据消费者的明显行为对他们进行分组。例如，超市可能会将消费者分为 ‘快速购物者’（重视高效获取商品并关注日常需求的人）或 ‘讨价还价者’（对促销和低价做出反应的人）。.

通过这种方式进行分组后，品牌就可以识别原型消费者，并将样本输入人工智能引擎，对其进行长期测试和学习。最重要的是，最有效的人工智能引擎还包括 ‘后门’，允许用户对消费者进行重新分类，并随着行为的改变而发展 ‘角色’（例如，‘讨价还价者 ’可以变成 "快速购物者"）。.

另一种有用的细分类型是生命阶段细分。生命阶段细分法根据人们在生命周期中所处的阶段将他们划分为不同的细分群体；这种方法通常需要将社会人口学和交易 data 收集相结合。.

例如，一家营养公司可以提供跟踪儿童体重的服务，并对他们的进步提供反馈。随着时间的推移，它将能够捕捉到孩子的年龄信息，并相应地标记家庭成员，然后随着孩子年龄的增长，向这些家庭发送相关信息。.

最后，按参与度细分代表了消费者在决策过程中所处的阶段。这也被称为 "认知-兴趣-购买 "或 "冷-暖-热"。中国许多领先的生态系统与专门从事 data 提取的公司合作，现在可以沿着消费者的旅程跟踪他们，并有针对性地向他们发送更加个性化的信息。.

因此，要实现 targeting 的细分，营销人员应将自上而下的方法与自下而上的方法相结合，前者负责构建角色、生命阶段和参与细分，后者负责验证结构并提供新的测试维度（‘标签’）。.

关键是要从小事做起，并设定正确的期望水平：在开始时保持较低的兴奋度，并将重点放在产生积极的业务影响上。这肯定需要建立一个跨职能团队，将市场营销、销售、data 和 IT 等职能结合起来，并知道如何根据业务需求确定优先次序。.

有了这样的团队，营销人员就可以开始测试和学习，逐步提高复杂性，衡量改进情况，并知道何时停止试验和扩大规模以兑现成果。.

中国在机器学习和人工智能方面的 data 丰富性和成熟度可能领先于世界，但大多数企业仍在努力破解个性化难题。虽然要实现 "细分市场一体化 "的终极目标，还需要大量的测试和学习迭代，但已经开始这一征程的公司正享有强大的竞争优势。.