營銷已經進入了「恐怖谷」時刻。這個詞最初是用來描述，當機器人或是電腦生成的仿真人形，幾乎能以假亂真的時候，令人們感到的不安。它或許走路像人，談吐像人，但是缺乏讓人之所以是真人的細微神韻、情境，和語調。而這讓人非常不舒服。
有些在營銷上的做法，也散發(fā)同樣的氛圍。在網上隨意搜尋，就連到一大堆廣告，上面都是同一雙靴子或同一個度假地點，這時毛骨悚然的感覺，和恐怖谷很類似。雖然，這種類型的客戶參與（customer engagement）代表往客戶個性化體驗又邁進了一步，但是做得笨拙的重定向（retargeting），往往讓人覺得有侵略感，而且惱人。
努力完善這件事，是值得的。我們知道，個性化可以讓營銷花費的投資報酬率變?yōu)樵瓉淼奈逯涟吮?，而且可以提?0%或更多的銷售。雖然營銷業(yè)界在過去20年一直承諾要做到大規(guī)模個性化，但是，要讓機器產出完美的個性化體驗，成功機會卻很渺茫。相反的，我們卻發(fā)現，達成有意義個性化的最佳方式，是系統(tǒng)化地對真實客戶測試想法，然后快速反覆修改再測試。要執(zhí)行這種行動，必須能夠經由不同渠道、內容形式、接觸點，提供數百萬的客戶和潛在客戶，真正切身的個性化交易方案和內容。然而，過去一直沒有能夠執(zhí)行這種行動的工具與能力，這情況直到最近才改觀。
現況終于在改變了。營銷科技、自動化和先進的分析技巧，進步到目前的水準，已經可以有效大規(guī)模進行個性化。然而，要讓這個「測試與學習」的引擎順利轉動，需要公司從根本重建營銷分析的流程。目標是建立一個學習的生態(tài)，一個把洞見和結果連結起來，成為一個不斷自我改進的系統(tǒng)當中的一部分。
Integrating the Three D’s 整合三個D
要這么做，必須整合三個D：資料探索（data discovery）、自動化決策（automated decision making），和內容傳遞（content distribution）。
資料探索，是指汲取、結合傳統(tǒng)的和行為的數據，以找出關于客戶的有意義見解（例如他們的偏好、興趣，和需求。）。這并不容易完成。從大量的資料中萃取意義，這個行為相當復雜，因此公司往往限制他們使用的資料，大致上只聚焦于最容易取得得那些資料。此外，傳統(tǒng)的客戶關系管理系統(tǒng)，是建立在更死板、關聯(lián)性更強的資料庫上，因此經常缺乏管理大量結構化與非結構化資料所需的彈性和規(guī)模擴展性。公司需要的系統(tǒng)，必須要能進行先進的分析，以發(fā)現有用、實用的洞見，然后觸發(fā)機制，傳送合適的訊息，例如，假如客戶A做了動作B，就寄送項目C。
這個議題有新浮現的解答：客戶資料平臺（customer data platform, CDP），也就是現代版本的客戶資料倉儲──只不過更有彈性，而且互相連結更緊密?？蛻糍Y料平臺整合了第一方與第三方資料。第一方資料，包括客戶提供的資料和購買歷史，網站或應用程序行為，以及營銷反應和參與資訊；第三方資料，則是關于客戶的興趣與購買行為?？蛻糍Y料平臺整合這兩者，以改善針對個人的營銷。
驅動「自動化決策」的腦袋，是能為每個客戶或潛在客戶計算出「傾向分數」的先進分析模型。這些分數，決定了一個人回應一項特定交易方案，或參與特定內容的可能性。標準的資料模型，只能跑出訊息或交易方案，現代的自動資料決策流程，則可以雙向溝通，包括收集和追蹤客戶的反應，并使用這些資訊來指引未來提出的訊息和交易方案。系統(tǒng)還可以設定要求把更復雜的決策原則、特例，或是無法接受的變異情況，向經理人呈報（不過，這些例外，占比應少于所有決策的5%）。
達到個性化的最后一哩路，是「內容傳遞」。一個優(yōu)良的系統(tǒng)，會運用客戶和潛在客戶的分數，來觸發(fā)個性化的廣告和登陸頁面（landing page，或稱進入頁面），以及經由各種渠道傳遞特定的內容、交易方案，或是體驗。舉例而言，電信商可以依據網站匿名訪客駕駛的車型、居住的城市，還有經常光顧的店家，將提供給他們的搭售產品個性化。同樣地，航空公司可以設定原則，協(xié)助系統(tǒng)自動決定機票的最低價格，以及預測哪些類型的客戶會從電郵、顯示廣告，或在行動應用程序里回應這個方案。
要讓這三個D成功運作，公司需要整合它們的科技系統(tǒng)，（通常是透過應用程序介面），讓資料可以即時流通至需要之處，以便即時作出決策。這么做，可以讓這個循環(huán)大部分能即時學習、調整，而且是自動化進行。一系列的虛擬「渠道」，把來自客戶互動中的反應資料，送進客戶資料平臺，以發(fā)展更好的統(tǒng)計、基于事件的模型（例如，基于事件與情境的回應率）。預測性的營銷分析，接著建議哪些動作能引發(fā)最高的轉換率。
成功整合客戶和營銷資料平臺、并讓這些平臺自動化的公司，可以即時測試、追蹤、優(yōu)化自己，確保把對的交易方案提供給對的客戶，或是最棒的潛在客源被引至最棒的銷售人員。這讓品牌可以塑造它們客戶的決策旅程，深化他們的關系，以及得到獨特的競爭優(yōu)勢。
提供正確的職能支援
當然，即使是大規(guī)模地匯整洞見，仍然不足夠。組織必須能巧妙地根據那些洞見采取行動。要處理這個問題，需要改變做事的方式，尤其在以下的四個領域：
1. 一個相互協(xié)調的策略。營銷人員得決定要從何處著手，以及如何運用科技來讓消費者投入參與。這表示，他們要定義特定的使用案例，發(fā)想架構模式、分類，接著精心協(xié)調合適的內部、外部資源（例如，經銷商和技術伙伴），來管理這個流程。許多組織中，這些職責松散地分散在不同的活動里，但是，組織必須把這些職責當成一個緊密結合的功能，來協(xié)調和管理這些職責，讓洞見可以大規(guī)模地化為行動。
2. 老練的營銷活動管理團隊。盡管自動化暗示著，你可以放手讓系統(tǒng)自行運作，但自動駕駛并不存在。這套系統(tǒng)還是需要有經驗的營銷人員設立、部署，和管理永遠在進行中的營銷活動。組織可以設立專門的團隊，由內部來運作這些系統(tǒng)，或是招募他們的單位來支援那些系統(tǒng)──倘若他們仍然委任有經驗的人，負責聯(lián)絡那些單位的話。
3. 持續(xù)致力進行分析。資料與分析，是大規(guī)模個性化的骨干，但是，一個只有資訊科技的專案無法成功。要支持這套基礎設備，并且持續(xù)更新那些驅動決策引擎的資料和先進分析模型，就必須要有高層領導人的支持投入，和跨職能的參與。領導人需要持續(xù)測試業(yè)務使用案例，調整資料和科技的基礎設施，用管理「活體」的方式來管理這些整合在一起的要素；采用管理活體的方式，是因為這套系統(tǒng)是動態(tài)、會流動，而且持續(xù)演變的。營銷科技的生態(tài)演變迅速，因此系統(tǒng)需要保持彈性，必要的時候，就可以更換正在使用的技術。
4. 許多非常好的內容。內容是個性化的燃料，而得有人去發(fā)展、組織那些內容。你不會希望你的「機器人」把人們引導至無趣、不相干，或是品質差勁的內容。這讓發(fā)展出一個強大的內容「供應鏈」成為重責大任，而這個供應鏈由設計師、文案、動畫師和影片拍攝師組成。應該要定期測試所有內容的特色，改善內容的外觀感覺語調、行動要求（call to action）的設計，以及它的價值主張。
要到達「恐怖谷」的另一端，需要決心與紀律。但是，這或許是想在數字世界中達到大規(guī)模個性化與加速成長的公司，所能選擇的最好選項。