這並不是因為個人化不值得付出努力。26% 的行銷 阿爾及利亞 電話號碼資源 人員表示，在個人化行銷活動中每花費 1 美元，其投資報酬率就會達到 3 到 5 美元，9%的行銷人員會看到回報超過 20 美元。
個性化統計
這也不是因為行銷人員未能理解個人化行銷傳播的重要性；而是因為行銷人員無法理解個人化行銷傳播的重要性。43% 的人表示，這是他們提高電子郵件行銷活動績效需要做的第一件事。
不，個人化失敗的原因是缺乏數據。行銷人員知道個人化對於電子商務的成功至關重要，但39% 的行銷人員沒有實現這一目標所需的數據。
你？
電子商務個人化
為什麼購物者資料收集如此困難？
為什麼幾乎百分之四十的行銷人員缺乏數據？這不是大數據時代嗎？
確實如此，但大數據並沒有為尋求改善電子商務個人化工作的行銷人員提供任何幫助。它可以揭示模式和趨勢。但大數據的大型資料集是匿名的，因此對個人化的幫助較小，除非您能負擔得起透過機器學習和自動化根據其見解採取行動所需的技術。
他們所有的客戶資料怎麼樣？不是每個電子商務零售商的 CRM 中都有大量資料嗎？
是的，客戶資料在那裡，但截至 2020 年第三季度，電商商店的平均轉換率下降至 2.06%（與上一季相比下降了近 10%）。當然，這不是收集資料的唯一方法。
但是，雖然商店可以透過良好的電子郵件獲取策略來建立電子郵件列表，但當他們不進行購買時，他們不太可能交出太多資訊。平均網頁表單包含五個字段，一般來說，包含的字段越少，轉換率就越高。
個性化統計
當訪客沒有轉換時，如何收集所需的資料？
然而，對於電子商務和其他行業來說，有一種更簡單的B2C 潛在客戶開發方法。它被稱為網站訪客識別，顧名思義就說明了一切。
網站訪客識別技術依賴網站上放置的簡短腳本，將多達 40% 的網站訪客與其姓名、郵寄地址、電子郵件和其他資料進行配對。該軟體透過提供以下寶貴的詳細資訊來促進更好的個人化：
汽車數據。這些數據可用於定位具有特定汽車品牌或型號的客戶，並向他們提供與其特定車輛相關的個人化產品推薦或促銷。
家庭收入範圍。這些數據可用於根據客戶的預算和財務狀況為其提供優惠和促銷活動。例如，家庭收入高的客戶可能更可能對奢侈品感興趣，而家庭收入較低的客戶可能對價格更敏感。
年齡範圍。這些數據可用於針對特定年齡的客戶進行促銷和產品推薦。例如，年長的客戶可能對退休計畫產品更感興趣，而年輕的客戶可能對科技產品更感興趣。
教育水平。這些數據可用於向目標客戶提供符合其興趣和知識水平的教育材料、產品推薦和促銷活動。
性別。這些數據可用於針對目標客戶提供特定性別的促銷和產品推薦。例如，男性顧客可能對與運動或健身相關的產品更感興趣，而女性顧客可能對時尚和美容相關的產品更感興趣。
