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去年開始正式在美國工作，也申請到了信用卡。追蹤了幾個臉書社團之後，明顯發現美國信用卡是一個競爭十分激烈的市場，各家銀行為了爭取使用者，相繼祭出高額的點數。舉例而言，Chase去年發行了在信用卡臉書社團中有著「神卡」一稱的Chase Sapphire Reserve，開卡禮是三個月內消費滿4,000美金則贈送相當於1,000美金的十萬點。刷卡手續費若以3%計算，等同Chase花了880美金在收購一個新消費者。當然，銀行看的是Customer Lifetime Value，會從年費、使用者後續消費等等，陸續回收初期的投資，而在使用者長期持有信用卡的狀況下開始盈餘。也許是信用卡市場的競爭激烈，美國十大銀行都有局部或全面使用我們公司的Marketing Cloud，並且使用個人化行銷以提升轉換率。在實體的世界裡1:1個人化目前是無法達到的，百貨公司無法根據每一個使用者而對樓層或產品擺設做不同的客製化，還是得觀察使用者的消費行為後分眾，分析各大族群所產生的價值後決定攻打的客群並設計企劃提高業績，於是大家都知道一樓就是女鞋或化妝品。
然而到了電子商務平台上，1:1個人化是完全可能的，Netflix根據你過去觀看紀錄推薦影片，Amazon基於你的瀏覽及採購紀錄推薦產品，Facebook根據你閱讀的文章及追蹤的臉書專頁等等優化你的動態消息。我們每天都在被「個人化」，信用卡申請也不例外。最近看到美國運通的一張SPG聯名卡，使用無痕模式進去可以多5,000點的開卡禮，背後就是由個人化引擎驅動。當使用者點擊網頁的時候，瀏覽器會向網頁伺服器送出一個網頁要求，伺服器會回傳附有個人化引擎呼叫程序的原始碼到瀏覽器上，瀏覽器在解讀原始碼時，因為個人化引擎的呼叫程序，必須向該引擎詢問針對使用者應該發送怎麼樣的內容。在沒有使用無痕模式時，引擎若從使用者的cookie中發現拜訪紀錄，會認為該使用者是重複拜訪使用者，於是給的是既有的開卡禮。然而使用無痕模式後，由於無痕模式並不會存取cookie，於是該使用者被視為新使用者，而看到了多5,000點的開卡禮。(註)
早期這些個人化解決方案提供AB測試，隨著科技的進步，開始有根據商業規則個人化，甚至結合機器學習及演算法個人化。資料以指數性成長，每天都有成千上萬的新產品及新內容，使用者面臨的選擇太多，企業需要花更大的心力針對這些使用者做行銷。另外，消費者現在花在移動式裝置的時間已經超過電腦，隨著螢幕的變小，閱讀的便利性降低，同時消費者的注意力也降低，只要網頁不夠快，或者給的內容不盡人意，消費者馬上可以換到別的平台上。為了更能得到消費者的注意力並提高黏著度，我相信個人化在未來還會是很長一段時間的主流。
註：這種對於新使用者提供較大誘因的個人化也在美國最大的寬頻網路公司Comcast看的到。這種行銷模式不禁令我想到向來只見新人笑，有誰聽到舊人哭。
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