AI個人化聖經：五大承諾，生成最懂顧客的心動行銷
Personalized: Customer Strategy in the Age of AI
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2026年11月金石堂強力推薦
金石堂閱讀週年慶第二波
I人理財(限量附贈金句書籤)：不看盤、不盲從的財富階梯實戰法則
第48次中小學生讀物選介
內容簡介
比你更懂你，用得愈多愈好用
傳統個人化做法已遠遠不夠，
未來競爭的核心關鍵在「速度」與「不斷的即時回饋」，
只有生成式AI才做得到。
真正的個人化，不是掌握顧客更多祕密，而是把已知的資訊用得更好，讓顧客更快、更輕鬆地得到想要的東西，深化顧客關係、提升忠誠度。
當AI讓每家公司都能取得相似的配備，真正拉開差距的，是誰能更快從每次互動中學習、更值得顧客信任，打造競爭對手難以複製的顧客體驗——
→ Netflix如何根據觀眾的反應，製作上百萬支個人化預告片；
→ Spotify利用AI分析每首歌曲的流派、年代、節奏和情緒，再根據聽眾的行為動態建立混音與播放清單，讓使用者用得越多，推薦就越貼近個人喜好；
→ 絲芙蘭（Sephora）結合顧客資料、機器學習與持續測試，不斷提升商品推薦與跨通路體驗。
AI正在改寫未來的競爭規則
個人化，在未來幾年可能會變成什麼模樣？
「波士頓諮詢公司」個人化業務創辦人馬克．亞伯拉罕與「哈佛商學院」資深講師大衛．艾德曼，根據超過百次深度訪談，以及協助數百家企業推動個人化所累積的實務經驗，提出企業必須對顧客兌現的「五大個人化承諾」：
★賦能我（Empower Me）：在顧客需要的時刻，透過他們選擇的通路，幫助顧客找到所需、解決問題，讓他們在互動中占據主導地位。
★了解我（Know Me）：贏得顧客信任與使用資料的許可，從持續互動中逐步加深對每位顧客的了解。
★觸及我（Reach Me）：在正確的時間，透過正確的管道，提供顧客當下最需要的資訊與體驗。
★向我展示（Show Me）：結合內容管理與AI，為每位顧客動態呈現最相關、最能引起共鳴的個人化內容。
★取悅我（Delight Me）：持續創新、測試、學習和改善，讓每一次互動都比上一次更好。
想要真正實現AI個人化，
必須將人性關懷、正確科技和快速學習相互結合！
一項涵蓋十個市場的最新「全球消費者個人化研究」，66%的消費者認為自己得到的個人化體驗往往不準確，甚至感覺被侵犯個人隱私。
企業投入大量資金建置資料庫、AI模型和行銷平台，為什麼仍然無法真正了解顧客？
生成式AI以前所未有的速度創作內容、整合資訊並改善互動，
但真正的大規模個人化，還需要資料、機器學習、內容系統、跨職能團隊，以及持續運轉的測試與回饋循環。
在接下來的幾年裡，這種趨勢將重塑商業策略，改變消費者和企業的權力平衡，加快個人化在整體經濟的普及速度。
本書橫跨零售、金融、旅遊、健康照護、科技與B2B等不同產業，透過大量真實案例，帶領企業建立個人化團隊、衡量成效，並因應隱私侵犯、模型偏見與過度行銷等風險，將個人化從單一行銷手段，升級為企業的核心競爭策略。
【專業推薦】
本書是所有策略家和行銷人員的必讀之作，書中彙整許多領導品牌的精彩案例並明確提供建議，告訴讀者該如何大規模實現真正的個人化。它警醒我們，透露未來將發生多少變革以及該如何抓住機遇！
——安東尼奧．盧西奧（Antonio Lucio），惠普（HP）行銷長
個人化是競爭的新戰場。公司若不推行個人化，就會慘遭消費者拋棄。馬克和大衛抓出問題的核心，提供切實可行的框架，將個人化融入組織核心。我們正邁入AI時代，務必要讀本書。
——喬伊．茲威林格（Joey Zwillinger），環保鞋款製造商Allbirds聯合創辦人、前執行長和董事
本書極具價值且文字通順，闡述如何透過AI來兌現個人化承諾。馬克和大衛提出實用的建議和真實案例，說明如何運用個人化承諾來獲取競爭優勢。
——茱莉．基姆（Julie Kim），武田藥品工業（Takeda）美國業務部總裁
傳統個人化做法已遠遠不夠，
未來競爭的核心關鍵在「速度」與「不斷的即時回饋」，
只有生成式AI才做得到。
真正的個人化，不是掌握顧客更多祕密，而是把已知的資訊用得更好，讓顧客更快、更輕鬆地得到想要的東西，深化顧客關係、提升忠誠度。
當AI讓每家公司都能取得相似的配備，真正拉開差距的，是誰能更快從每次互動中學習、更值得顧客信任，打造競爭對手難以複製的顧客體驗——
→ Netflix如何根據觀眾的反應，製作上百萬支個人化預告片；
→ Spotify利用AI分析每首歌曲的流派、年代、節奏和情緒，再根據聽眾的行為動態建立混音與播放清單，讓使用者用得越多，推薦就越貼近個人喜好；
→ 絲芙蘭（Sephora）結合顧客資料、機器學習與持續測試，不斷提升商品推薦與跨通路體驗。
AI正在改寫未來的競爭規則
個人化，在未來幾年可能會變成什麼模樣？
「波士頓諮詢公司」個人化業務創辦人馬克．亞伯拉罕與「哈佛商學院」資深講師大衛．艾德曼，根據超過百次深度訪談，以及協助數百家企業推動個人化所累積的實務經驗，提出企業必須對顧客兌現的「五大個人化承諾」：
★賦能我（Empower Me）：在顧客需要的時刻，透過他們選擇的通路，幫助顧客找到所需、解決問題，讓他們在互動中占據主導地位。
★了解我（Know Me）：贏得顧客信任與使用資料的許可，從持續互動中逐步加深對每位顧客的了解。
★觸及我（Reach Me）：在正確的時間，透過正確的管道，提供顧客當下最需要的資訊與體驗。
★向我展示（Show Me）：結合內容管理與AI，為每位顧客動態呈現最相關、最能引起共鳴的個人化內容。
★取悅我（Delight Me）：持續創新、測試、學習和改善，讓每一次互動都比上一次更好。
想要真正實現AI個人化，
必須將人性關懷、正確科技和快速學習相互結合！
一項涵蓋十個市場的最新「全球消費者個人化研究」，66%的消費者認為自己得到的個人化體驗往往不準確，甚至感覺被侵犯個人隱私。
企業投入大量資金建置資料庫、AI模型和行銷平台，為什麼仍然無法真正了解顧客？
生成式AI以前所未有的速度創作內容、整合資訊並改善互動，
但真正的大規模個人化，還需要資料、機器學習、內容系統、跨職能團隊，以及持續運轉的測試與回饋循環。
在接下來的幾年裡，這種趨勢將重塑商業策略，改變消費者和企業的權力平衡，加快個人化在整體經濟的普及速度。
本書橫跨零售、金融、旅遊、健康照護、科技與B2B等不同產業，透過大量真實案例，帶領企業建立個人化團隊、衡量成效，並因應隱私侵犯、模型偏見與過度行銷等風險，將個人化從單一行銷手段，升級為企業的核心競爭策略。
【專業推薦】
本書是所有策略家和行銷人員的必讀之作，書中彙整許多領導品牌的精彩案例並明確提供建議，告訴讀者該如何大規模實現真正的個人化。它警醒我們，透露未來將發生多少變革以及該如何抓住機遇！
——安東尼奧．盧西奧（Antonio Lucio），惠普（HP）行銷長
個人化是競爭的新戰場。公司若不推行個人化，就會慘遭消費者拋棄。馬克和大衛抓出問題的核心，提供切實可行的框架，將個人化融入組織核心。我們正邁入AI時代，務必要讀本書。
——喬伊．茲威林格（Joey Zwillinger），環保鞋款製造商Allbirds聯合創辦人、前執行長和董事
本書極具價值且文字通順，闡述如何透過AI來兌現個人化承諾。馬克和大衛提出實用的建議和真實案例，說明如何運用個人化承諾來獲取競爭優勢。
——茱莉．基姆（Julie Kim），武田藥品工業（Takeda）美國業務部總裁
目錄
序言／如何利用AI 加速個人化？
第1章 個人化的優勢
【第一篇 個人化承諾】
第2章 給我賦能
產業聚焦：旅遊業
第3章 了解我
產業聚焦：金融服務業
第4章 觸及我
產業聚焦：零售業
第5章 向我展示
產業聚焦：時尚美容業
第6章 取悅我
產業聚焦：健康照護業
第7章 智慧整合，建構個人化系統
產業聚焦：B2B經銷與技術
【第二篇 領引轉變】
第8章 拓展高階主管的角色
第9章 衡量衝擊
第10章 因應風險和保護隱私
第11章 個人化競爭
第12章 未來的個人化
謝詞
第1章 個人化的優勢
【第一篇 個人化承諾】
第2章 給我賦能
產業聚焦：旅遊業
第3章 了解我
產業聚焦：金融服務業
第4章 觸及我
產業聚焦：零售業
第5章 向我展示
產業聚焦：時尚美容業
第6章 取悅我
產業聚焦：健康照護業
第7章 智慧整合，建構個人化系統
產業聚焦：B2B經銷與技術
【第二篇 領引轉變】
第8章 拓展高階主管的角色
第9章 衡量衝擊
第10章 因應風險和保護隱私
第11章 個人化競爭
第12章 未來的個人化
謝詞
序／導讀
序言／如何利用AI加速個人化？
數十年以來，企業一直在推展個人化，但多數卻未能達成目標，既無法實際為客戶帶來好處，也無法獲取預期效益。然而，在這個AI時代，個人化領導者正在重新定義市場格局，從而確立領先地位。
若能將個人化體驗發揮到極致，簡直就像魔法一樣。Spotify能精準辨識你做飯時的心情來播放合適的音樂；Uber（優步）知道你正在紐約出差，會自動從你的行事曆抓出目的地；你只需花幾分鐘、而不是幾個小時便能申請好房貸，因為銀行網站會預先填寫好關於你的所有資訊。
然而，我們更常看到失敗的個人化案例。試想一下，一個月內三次向亞伯拉罕．馬克（Abraham Mark）而非馬克．亞伯拉罕發送「個人化」電子郵件。或者，某個品牌發現某位中年男子買了一件禮物，然後不斷向他發送女性瑜伽服的廣告。還有某家公司可能會將熱水浴缸的廣告直接郵寄給某人，但這個人一個月前已經從那間公司買過這款產品。以上只是我們近期發現的幾件失敗例子。每天都會發生這種糗事。
許多公司針對技術、資料和AI投入數百萬美元，推出野心勃勃的個人化措施，最終卻發現進展緩慢。我們對此深有體會。我倆加起來一共花了五十年去思考和落實個人化。
大衛早在1989年就發表了〈一對一行銷〉（Segment-of-One Marketing）。那是篇影響深遠的波士頓諮詢公司（BCG）觀點文章，探討如何利用公司專有的客戶偏好資料庫來量身打造客戶體驗。這是一種新穎的概念，預示將有各樣事物出現，包括：Spotify的誕生、先進的會員制度（loyalty program）、推薦合適化妝品的App（現在靠生成式AI來提升功能），以及智慧零售「客戶關係管理」（clienteling）。在隨後的幾十年裡，我們為許多公司提供過建議，也在不少層面看到了進展。
然而，到了2010年代初期，智慧型手機、內容管理系統（content management system，簡稱CMS）、AI和其他新科技紛紛興起，企業才能真正採取一對一行銷。因此，到了2015年，馬克在波士頓諮詢公司創辦了個人化業務，匯集變革管理和策略顧問團隊以及實戰經驗豐富的資料科學家、資料（數據）工程師和以人為本的設計師，以此協助公司實現目標。
本書總結兩位作者協助數百個標誌性品牌（包括星巴克﹝Starbucks﹞、家得寶﹝Home Depot﹞和Google）如何加速個人化、零售媒體和AI領域的發展所累積的經驗。書中也記載馬克創辦個人化「軟體即服務」（software-as-a-service，簡稱SaaS）公司和建立波士頓諮詢公司AI個人化平台Fabriq的經驗。有了這些實務經驗，馬克親身體驗了在各行各業透過個人化來發揮影響力所需的技術和營運要求。此外，本書更結合大衛在安泰人壽（Aetna）擔任行銷長（chief marketing officer）的見解（他改變了客戶體驗）、他為各家公司提供將AI融入營運的諮詢意見，以及他和二十多家早期公司合作的經驗來補充馬克的見解。
如今，迫切需要有一本書來指導企業領導者如何為客戶建立和擴展迷人的個人化體驗。誠然，探討這項主題的文章多不勝數，但目前尚未有一個被廣泛接受的個人化定義。多數書籍只探討個人化的其中一個層面，例如：內容個人化或數據和AI要求。我們在2022年於《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）發表的文章〈AI時代的客戶體驗〉（Customer Experience in the Age of AI）獲得前所未有的熱烈反響，清楚表明讀者渴望從整體視角探討個人化。
本書內容遠遠超越過往論述，從實踐者的視角切入，檢視一百多次的深度訪談，探討和我們合作的公司所提供的數十個內幕案例。我們要讓讀者清楚了解何謂個人化，以及該如何從頭到尾實現個人化。無論高階主管的策略角色或公司營運所深切需要的策略，全都一覽無遺。
近幾年我們逐漸清楚體認到，個人化攸關企業策略的成敗。競爭的本質早已改變。如今的資料非常豐富。在2020年代初期，企業大幅轉向數位化通路，催生了數百萬個新的直接客戶關係，以及大量關於客戶行為和偏好的數據。隨著生成式AI問世，客戶逐漸依靠虛擬助理（virtual assistant）來滿足多數需求。如此一來，其他通路必須提供更細緻的個人化方能保持競爭力。時至今日，科技比以往更唾手可得，即使公司預算有限也可運用不少現成的工具，問題在於，必須能夠巧妙地整合它們。
▲將個人化聚焦於個人
我們從工作和個人經驗了解到，即使在商品化產業（commoditized industry），個人化也能打造卓越的客戶體驗。對於小型企業而言，個人化也可以帶來強大的競爭優勢。大衛購買太陽能板（solar panel）的經驗生動說明了公司一旦真正提供個人化服務時，客戶會有何種感受。
幾年以前，我（大衛）住的麻薩諸塞州列星頓（Lexington）推出一項補貼政策，對安裝太陽能板的屋主給予高額的部分退款（政府補助或現金回饋）。太陽能板安裝商隨後鋪天蓋地宣傳，發送電子郵件、打數位廣告、在地方報紙刊登廣告、到城鎮市集擺攤位來兜售服務、不斷向民眾的信箱塞傳單，甚至針對性地直接郵寄廣告。我和妻子先前就考慮安裝太陽能板，但面對排山倒海的宣傳（商家恨不得一下子把全部的東西都推銷給民眾）時卻不知所措。
然而，有份郵寄廣告引起了我的注意。寄件公司名為Sungevity，且郵件是寄給我本人。信封外頭寫著：「我們已經勘察過您的房屋，確定太陽能板至少可以負擔您25%的能源消耗。信封內的專屬網址將為您解釋一切。」我打開信封，在筆電上輸入網址，立即看到Google地球（Google Earth）的空拍圖像，圖像上顯示我家屋頂的太陽能板示意圖。圖片旁邊的文字指出，根據我家房屋的位置、朝向、樹木覆蓋情況和屋頂坡度，我家屋頂可以安裝多少塊太陽能板，以及它們一年可以發多少的電量。Sungevity根據我們房屋的面積（數據來自大型房地產資訊網站Zillow）估算了我們每年的電力消耗量，計算出在我家電力消耗中可以改由太陽能板負擔的大致百分比。我讀到這裡時，深深被這家公司吸引了。
於是，我按下圖片連結，聯繫上某位線上客服。他隨即叫出我的名字，然後興奮地向我解釋安裝太陽能板將如何為我省下25%的電費。這位銷售人員早已從我的Google地球圖像獲取所有的訊息，因此多數時間都是我在發問。我們愈討論愈深入，他就針對我的具體情況，提供了好幾種租賃或購買方案。
考慮到激勵機制、各地電價落差、能否將多餘電力回賣給電網，以及一年之中日照量的必然波動，太陽能板的經濟效益其實極為複雜。這還不包括太陽能板可能會因為損壞而需要維修（最常見的損壞原因是遭到冰雹打壞或被松鼠咬壞）。不過這家公司的計算過程一清二楚，明白顯示最低可省下的金額，且所有資訊都能下載並輕鬆匯入電子表格。這位銷售人員甚至還傳給我三位鄰居（推薦人）的電子郵件地址，有任何問題我都可以向他們詢問。
數據非常合理，推薦人也沒話可說，所以我選擇了其中一種租賃方案。我和這位銷售人員約了後續會面。他隨後給我發送需要簽署的電子文件，所有文件都已預先填好該填的資訊。
從那時起，整個過程就透過一個App來展開：安排首次造訪來核實現場情況並決定該如何安裝，追蹤每一個環節，安裝完畢後追蹤發電量，支付帳單，接收問題警報（好比松鼠囓咬而造成的斷電），以及聯繫客服來解決問題。我甚至還成了推薦人，把妹妹介紹給這家公司（她後來也裝了太陽能板）。
我的客戶體驗非常良好。更棒的是，我的體驗之旅是完全按照我的要求來「量身訂製」（tailored to a “tee”），而我購買的東西其實只是一種普通商品，以致和這樣的服務構成了鮮明的對比。
無論在何時，太陽能板的材料成本都不會變動——地方的安裝廠商（把業務轉包給某個大品牌）都為多家公司工作；租賃協議由一間與多家品牌合作的銀行制定和管理；所有購買者均可享有部分退款。然而，Sungevity從中發現一個顯而易見的商機，就是透過完全個人化去革新從頭到尾的服務體驗（這家公司已被併入Pineapple Energy。）最初吸引我的就是個人化，它讓我有超棒的體驗，一步接著一步，近乎無縫銜接，整體過程順暢無比，大幅簡化複雜的底層機制。它速度飛快、高度自動化，讓我感覺自己掌控一切。
同樣重要的是，Sungevity蒐集到的個人資訊都傳遞給需要這些資訊來為我服務的銷售人員、安裝技師、租賃公司和服務供應商。安裝太陽能板十分複雜，說穿了這其實是一項商品服務，但Sungevity卻精心提供個人化價值。如今，愈來愈多的公司效仿Sungevity的做法：將提供的價值建立在個人化服務之上。
▲個人化的競爭
撰寫本書是想呼籲大家行動。正如Sungevity的案例所示，個人化能讓公司脫穎而出，甚至早已成為新的競爭基礎，因為率先落實個人化便能構築競爭對手難以複製的客戶洞見（customer insights）護城河。個人化進展迅猛，讓人開始質疑「規模經濟（economies of scale）是創造競爭優勢的關鍵因素」這個長期以來的信條。新的競爭者正根據海量的客戶資訊與每位客戶密切往來，以此打造端到端業務（end-to-end business），反而較少關注製造規模。此外，個人化遠遠不只是用於行銷，而是逐漸融入客服和營運的各個層面。
每家公司都可以（也需要）做得更多，更有效利用對客戶的了解，讓他們過得更輕鬆。如果你在一家普通公司上班，你和團隊可能會想：「我們已經在推展個人化了。」多年以來，不少組織都已推行個人化措施。然而，請站在客戶的角度去思考——不妨去詢問客戶對你的網站和App的看法，問問他們最近一次和你的客服中心打電話的互動情況，或者詢問他們最近是否收到你的電子郵件。他們的體驗很可能並不像預期的那般流暢或有效率。我們針對個人化指數（Personalization Index）進行的研究也證實了這一點。此外，根據我們對數千名客戶進行的最新全球消費者研究結果，消費者幾乎都願意接受個人化服務。然而，這項研究也指出，絕大多數的消費者近期都有過個人化體驗，但這些體驗要麼不準確，要麼讓他們感覺被人侵犯。每位以客戶為尊的領導者都應該這樣想：「我們的服務仍有待大幅改善！」
誰都無法完美落實個人化，卻可以觀摩個人化領導者的做法。要掌握成功的祕訣，就得關注各行各業的領導企業，包括「企業對消費者」和「企業對企業」的領導者，也要關心任何規模的公司和身處世界各大洲的創新者。我們回顧與本書所有個人化領先企業的工作和交流，對個人化的未來充滿信心。其實，未來已然降臨。
個人化是企業的策略核心
我們廣泛研究過個人化領先企業，也曾經和數百家公司合作，因此明確知道透過個人化來獲取競爭優勢的公司，無不將個人化置於企業策略的核心。與一般公司不同的是，絕大多數的個人化領導者（80%）認為，個人化舉措應該由執行長發起，他們還會任命個人化的「負責人」，讓他直接向執行長彙報。這位負責人可能無法控制企業內的所有個人化措施，但身兼領導和跨職能協調的重責大任，可以大規模推展個人化措施。他們負責推動改革，必須達成一系列可衡量的目標。職能和業務主管也得一起承擔責任，努力將個人化融入關鍵流程。本書是一本指導手冊，收錄各類故事、事實和論點，提出充分的理由讓企業上下進行變革和採取行動。
個人化雖然艱難，但報酬豐厚。我們這套大規模個人化方案不僅適用於大型數位原生企業，也適用於各式各樣的公司。根據我們的研究，個人化的回報頗為豐碩：在未來十年，個人化領導者將加速成長，斬獲將近2兆美元的收益。
心存懷疑的人士可能會指出風險，因為客戶資料、使用這些資料的演算法，以及針對個人的個人化推廣活動正在激增，但有時未獲得適當的許可，或者侵犯了個人隱私；另外，人們會更容易取得這些工具，而生成式AI有可能會加劇上述風險，讓這些懷疑者更加擔憂。我們得承認這些風險確實存在，還會指出其他的風險。然而，我們也看到個人化領導者正在謹慎擬訂防護措施、規劃審計流程、投資技術和網路安全，以及運用後續會探討的其他機制，運用各種手段來嚴防風險。以個人化為基礎的策略取決於你和客戶建立的信任，而個人化領導者會將建立和維護這種信任與他們打算提升的績效置於同等重要的地位。
因此，在你聲稱「我們已經推展個人化」之前，請務必三思。你很可能沒有做到，至少沒有以你本來可以做到的方式做到、沒有以你的客戶應得的方式做到，也沒有以能夠真正獲取競爭優勢的方式做到。眼前還有許多事情要做，不可浪費時間了。
數十年以來，企業一直在推展個人化，但多數卻未能達成目標，既無法實際為客戶帶來好處，也無法獲取預期效益。然而，在這個AI時代，個人化領導者正在重新定義市場格局，從而確立領先地位。
若能將個人化體驗發揮到極致，簡直就像魔法一樣。Spotify能精準辨識你做飯時的心情來播放合適的音樂；Uber（優步）知道你正在紐約出差，會自動從你的行事曆抓出目的地；你只需花幾分鐘、而不是幾個小時便能申請好房貸，因為銀行網站會預先填寫好關於你的所有資訊。
然而，我們更常看到失敗的個人化案例。試想一下，一個月內三次向亞伯拉罕．馬克（Abraham Mark）而非馬克．亞伯拉罕發送「個人化」電子郵件。或者，某個品牌發現某位中年男子買了一件禮物，然後不斷向他發送女性瑜伽服的廣告。還有某家公司可能會將熱水浴缸的廣告直接郵寄給某人，但這個人一個月前已經從那間公司買過這款產品。以上只是我們近期發現的幾件失敗例子。每天都會發生這種糗事。
許多公司針對技術、資料和AI投入數百萬美元，推出野心勃勃的個人化措施，最終卻發現進展緩慢。我們對此深有體會。我倆加起來一共花了五十年去思考和落實個人化。
大衛早在1989年就發表了〈一對一行銷〉（Segment-of-One Marketing）。那是篇影響深遠的波士頓諮詢公司（BCG）觀點文章，探討如何利用公司專有的客戶偏好資料庫來量身打造客戶體驗。這是一種新穎的概念，預示將有各樣事物出現，包括：Spotify的誕生、先進的會員制度（loyalty program）、推薦合適化妝品的App（現在靠生成式AI來提升功能），以及智慧零售「客戶關係管理」（clienteling）。在隨後的幾十年裡，我們為許多公司提供過建議，也在不少層面看到了進展。
然而，到了2010年代初期，智慧型手機、內容管理系統（content management system，簡稱CMS）、AI和其他新科技紛紛興起，企業才能真正採取一對一行銷。因此，到了2015年，馬克在波士頓諮詢公司創辦了個人化業務，匯集變革管理和策略顧問團隊以及實戰經驗豐富的資料科學家、資料（數據）工程師和以人為本的設計師，以此協助公司實現目標。
本書總結兩位作者協助數百個標誌性品牌（包括星巴克﹝Starbucks﹞、家得寶﹝Home Depot﹞和Google）如何加速個人化、零售媒體和AI領域的發展所累積的經驗。書中也記載馬克創辦個人化「軟體即服務」（software-as-a-service，簡稱SaaS）公司和建立波士頓諮詢公司AI個人化平台Fabriq的經驗。有了這些實務經驗，馬克親身體驗了在各行各業透過個人化來發揮影響力所需的技術和營運要求。此外，本書更結合大衛在安泰人壽（Aetna）擔任行銷長（chief marketing officer）的見解（他改變了客戶體驗）、他為各家公司提供將AI融入營運的諮詢意見，以及他和二十多家早期公司合作的經驗來補充馬克的見解。
如今，迫切需要有一本書來指導企業領導者如何為客戶建立和擴展迷人的個人化體驗。誠然，探討這項主題的文章多不勝數，但目前尚未有一個被廣泛接受的個人化定義。多數書籍只探討個人化的其中一個層面，例如：內容個人化或數據和AI要求。我們在2022年於《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）發表的文章〈AI時代的客戶體驗〉（Customer Experience in the Age of AI）獲得前所未有的熱烈反響，清楚表明讀者渴望從整體視角探討個人化。
本書內容遠遠超越過往論述，從實踐者的視角切入，檢視一百多次的深度訪談，探討和我們合作的公司所提供的數十個內幕案例。我們要讓讀者清楚了解何謂個人化，以及該如何從頭到尾實現個人化。無論高階主管的策略角色或公司營運所深切需要的策略，全都一覽無遺。
近幾年我們逐漸清楚體認到，個人化攸關企業策略的成敗。競爭的本質早已改變。如今的資料非常豐富。在2020年代初期，企業大幅轉向數位化通路，催生了數百萬個新的直接客戶關係，以及大量關於客戶行為和偏好的數據。隨著生成式AI問世，客戶逐漸依靠虛擬助理（virtual assistant）來滿足多數需求。如此一來，其他通路必須提供更細緻的個人化方能保持競爭力。時至今日，科技比以往更唾手可得，即使公司預算有限也可運用不少現成的工具，問題在於，必須能夠巧妙地整合它們。
▲將個人化聚焦於個人
我們從工作和個人經驗了解到，即使在商品化產業（commoditized industry），個人化也能打造卓越的客戶體驗。對於小型企業而言，個人化也可以帶來強大的競爭優勢。大衛購買太陽能板（solar panel）的經驗生動說明了公司一旦真正提供個人化服務時，客戶會有何種感受。
幾年以前，我（大衛）住的麻薩諸塞州列星頓（Lexington）推出一項補貼政策，對安裝太陽能板的屋主給予高額的部分退款（政府補助或現金回饋）。太陽能板安裝商隨後鋪天蓋地宣傳，發送電子郵件、打數位廣告、在地方報紙刊登廣告、到城鎮市集擺攤位來兜售服務、不斷向民眾的信箱塞傳單，甚至針對性地直接郵寄廣告。我和妻子先前就考慮安裝太陽能板，但面對排山倒海的宣傳（商家恨不得一下子把全部的東西都推銷給民眾）時卻不知所措。
然而，有份郵寄廣告引起了我的注意。寄件公司名為Sungevity，且郵件是寄給我本人。信封外頭寫著：「我們已經勘察過您的房屋，確定太陽能板至少可以負擔您25%的能源消耗。信封內的專屬網址將為您解釋一切。」我打開信封，在筆電上輸入網址，立即看到Google地球（Google Earth）的空拍圖像，圖像上顯示我家屋頂的太陽能板示意圖。圖片旁邊的文字指出，根據我家房屋的位置、朝向、樹木覆蓋情況和屋頂坡度，我家屋頂可以安裝多少塊太陽能板，以及它們一年可以發多少的電量。Sungevity根據我們房屋的面積（數據來自大型房地產資訊網站Zillow）估算了我們每年的電力消耗量，計算出在我家電力消耗中可以改由太陽能板負擔的大致百分比。我讀到這裡時，深深被這家公司吸引了。
於是，我按下圖片連結，聯繫上某位線上客服。他隨即叫出我的名字，然後興奮地向我解釋安裝太陽能板將如何為我省下25%的電費。這位銷售人員早已從我的Google地球圖像獲取所有的訊息，因此多數時間都是我在發問。我們愈討論愈深入，他就針對我的具體情況，提供了好幾種租賃或購買方案。
考慮到激勵機制、各地電價落差、能否將多餘電力回賣給電網，以及一年之中日照量的必然波動，太陽能板的經濟效益其實極為複雜。這還不包括太陽能板可能會因為損壞而需要維修（最常見的損壞原因是遭到冰雹打壞或被松鼠咬壞）。不過這家公司的計算過程一清二楚，明白顯示最低可省下的金額，且所有資訊都能下載並輕鬆匯入電子表格。這位銷售人員甚至還傳給我三位鄰居（推薦人）的電子郵件地址，有任何問題我都可以向他們詢問。
數據非常合理，推薦人也沒話可說，所以我選擇了其中一種租賃方案。我和這位銷售人員約了後續會面。他隨後給我發送需要簽署的電子文件，所有文件都已預先填好該填的資訊。
從那時起，整個過程就透過一個App來展開：安排首次造訪來核實現場情況並決定該如何安裝，追蹤每一個環節，安裝完畢後追蹤發電量，支付帳單，接收問題警報（好比松鼠囓咬而造成的斷電），以及聯繫客服來解決問題。我甚至還成了推薦人，把妹妹介紹給這家公司（她後來也裝了太陽能板）。
我的客戶體驗非常良好。更棒的是，我的體驗之旅是完全按照我的要求來「量身訂製」（tailored to a “tee”），而我購買的東西其實只是一種普通商品，以致和這樣的服務構成了鮮明的對比。
無論在何時，太陽能板的材料成本都不會變動——地方的安裝廠商（把業務轉包給某個大品牌）都為多家公司工作；租賃協議由一間與多家品牌合作的銀行制定和管理；所有購買者均可享有部分退款。然而，Sungevity從中發現一個顯而易見的商機，就是透過完全個人化去革新從頭到尾的服務體驗（這家公司已被併入Pineapple Energy。）最初吸引我的就是個人化，它讓我有超棒的體驗，一步接著一步，近乎無縫銜接，整體過程順暢無比，大幅簡化複雜的底層機制。它速度飛快、高度自動化，讓我感覺自己掌控一切。
同樣重要的是，Sungevity蒐集到的個人資訊都傳遞給需要這些資訊來為我服務的銷售人員、安裝技師、租賃公司和服務供應商。安裝太陽能板十分複雜，說穿了這其實是一項商品服務，但Sungevity卻精心提供個人化價值。如今，愈來愈多的公司效仿Sungevity的做法：將提供的價值建立在個人化服務之上。
▲個人化的競爭
撰寫本書是想呼籲大家行動。正如Sungevity的案例所示，個人化能讓公司脫穎而出，甚至早已成為新的競爭基礎，因為率先落實個人化便能構築競爭對手難以複製的客戶洞見（customer insights）護城河。個人化進展迅猛，讓人開始質疑「規模經濟（economies of scale）是創造競爭優勢的關鍵因素」這個長期以來的信條。新的競爭者正根據海量的客戶資訊與每位客戶密切往來，以此打造端到端業務（end-to-end business），反而較少關注製造規模。此外，個人化遠遠不只是用於行銷，而是逐漸融入客服和營運的各個層面。
每家公司都可以（也需要）做得更多，更有效利用對客戶的了解，讓他們過得更輕鬆。如果你在一家普通公司上班，你和團隊可能會想：「我們已經在推展個人化了。」多年以來，不少組織都已推行個人化措施。然而，請站在客戶的角度去思考——不妨去詢問客戶對你的網站和App的看法，問問他們最近一次和你的客服中心打電話的互動情況，或者詢問他們最近是否收到你的電子郵件。他們的體驗很可能並不像預期的那般流暢或有效率。我們針對個人化指數（Personalization Index）進行的研究也證實了這一點。此外，根據我們對數千名客戶進行的最新全球消費者研究結果，消費者幾乎都願意接受個人化服務。然而，這項研究也指出，絕大多數的消費者近期都有過個人化體驗，但這些體驗要麼不準確，要麼讓他們感覺被人侵犯。每位以客戶為尊的領導者都應該這樣想：「我們的服務仍有待大幅改善！」
誰都無法完美落實個人化，卻可以觀摩個人化領導者的做法。要掌握成功的祕訣，就得關注各行各業的領導企業，包括「企業對消費者」和「企業對企業」的領導者，也要關心任何規模的公司和身處世界各大洲的創新者。我們回顧與本書所有個人化領先企業的工作和交流，對個人化的未來充滿信心。其實，未來已然降臨。
個人化是企業的策略核心
我們廣泛研究過個人化領先企業，也曾經和數百家公司合作，因此明確知道透過個人化來獲取競爭優勢的公司，無不將個人化置於企業策略的核心。與一般公司不同的是，絕大多數的個人化領導者（80%）認為，個人化舉措應該由執行長發起，他們還會任命個人化的「負責人」，讓他直接向執行長彙報。這位負責人可能無法控制企業內的所有個人化措施，但身兼領導和跨職能協調的重責大任，可以大規模推展個人化措施。他們負責推動改革，必須達成一系列可衡量的目標。職能和業務主管也得一起承擔責任，努力將個人化融入關鍵流程。本書是一本指導手冊，收錄各類故事、事實和論點，提出充分的理由讓企業上下進行變革和採取行動。
個人化雖然艱難，但報酬豐厚。我們這套大規模個人化方案不僅適用於大型數位原生企業，也適用於各式各樣的公司。根據我們的研究，個人化的回報頗為豐碩：在未來十年，個人化領導者將加速成長，斬獲將近2兆美元的收益。
心存懷疑的人士可能會指出風險，因為客戶資料、使用這些資料的演算法，以及針對個人的個人化推廣活動正在激增，但有時未獲得適當的許可，或者侵犯了個人隱私；另外，人們會更容易取得這些工具，而生成式AI有可能會加劇上述風險，讓這些懷疑者更加擔憂。我們得承認這些風險確實存在，還會指出其他的風險。然而，我們也看到個人化領導者正在謹慎擬訂防護措施、規劃審計流程、投資技術和網路安全，以及運用後續會探討的其他機制，運用各種手段來嚴防風險。以個人化為基礎的策略取決於你和客戶建立的信任，而個人化領導者會將建立和維護這種信任與他們打算提升的績效置於同等重要的地位。
因此，在你聲稱「我們已經推展個人化」之前，請務必三思。你很可能沒有做到，至少沒有以你本來可以做到的方式做到、沒有以你的客戶應得的方式做到，也沒有以能夠真正獲取競爭優勢的方式做到。眼前還有許多事情要做，不可浪費時間了。
試閱
第七章 智慧整合，建構個人化系統（節錄）
除了資料，建構個人化技術堆疊還需要許多可移動的環節，包括：受眾定位智能、設計和啟動實驗、調度安排、內容管理、交付體驗、測試，以及成效衡量。然而，若僅擁有這些環節的一流單點解決方案（point solution）並不能獲取優勢。真正關鍵在於，如何將方案整合成一個運轉流暢的智能引擎，以及如何透過創新、測試與回饋迴路（feedback loop），讓所有環節變得更聰明，而這便涉及一系列的策略選擇。
支持「五大個人化承諾」的技術與系統應該是什麼模樣？Spotify在我們的個人化指數中名列前茅，提供了一個絕佳範例。
▲個人化智能貫穿五大承諾
你每次登入Spotify，都會啟動一種豐富的互動（give-and-take）。從App到客戶資料平台，從受眾定位模型和實驗平台到內容管理和生成（從「給我賦能」到「取悅我」），Spotify的設定體現了技術和資料堆疊，而這正是順利落實個人化計畫的基石。
讓我們深入了解一下。
Spotify如何「給我賦能」。Spotify的App包含一切，提供全方位體驗，讓用戶隨心所欲聆聽喜歡的音樂。打開App，就會看到自己最可能欣賞的歌曲、歌手和播放清單。Spotify會定期增加新功能，例如，讓你輕鬆找到和購買喜愛歌手的周邊商品。任何一個選項皆可視為你在音樂旅程中可能採取的行動。
Spotify如何「了解我」。為了提供Spotify的用戶體驗，必須蒐集和標記一系列特定的互動數據（資料）點，將它們和每位使用者的身分關聯起來，其中包括：
•你聽過的歌曲（及其所有相關的詮釋資料）和聽歌時長。
•是什麼讓你去收聽每首歌（分享、來自Spotify的訊息、源自別處的連結）。
•你是在星期幾的哪個時段，聆聽某一首歌或某位歌手的創作。
•你在Spotify上的朋友以及你和他們分享的歌曲。
Spotify如何「觸及我」。App的每個元件都由一套智能系統驅動，針對每位用戶進行評分、排名並安排下一步最佳行動，再將結果傳送至App。用戶對Spotify App與生俱來的興趣和高度參與，讓Spotify擁有強大的觸及客戶權限和管道。它會掌握你的即時位置和情境（例如通勤、工作或在家吃晚餐），再透過推播通知觸及你，或在你開啟App時突出顯示相關內容。
接著，它會顯示新樂曲、藝術家或播放清單；推薦和你相似的人正逐漸喜愛的熱門音樂；還會告訴你喜愛的藝術家即將舉行的演唱會，並提供購票連結。
Spotify如何「向我展示」。如果沒有內容引擎（亦即Spotify的音樂庫，這是它的核心產品），這些資料和這套智能系統都將無用武之地。此外，內容引擎包括：
•內容管理AI（content management AI）：它會掃描每首歌，記錄歌曲的音樂特徵，例如：流派、時代、節奏和情緒，還會分析和創建每首歌曲的詮釋資料，包括作曲家、製作人、唱片公司和其他參與創作人員的標籤；錄製歌曲的時間和地點；專輯的其他歌曲；歌曲出現的播放清單；歌曲的流行程度；以及許多人類難以辨別的「嵌入」（embedding，AI演算法可以理解的數據表示法﹝data representation﹞）。
•動態內容匹配（dynamic content matching）：每天可建立新的樂曲混合和特定流派的播放清單。Spotify的AI會根據人類的想法來建立列表，然後根據歌曲的聽眾、聽歌多久以後會快轉，以及這些聽眾喜歡的其他音樂，將眾多標籤和每位用戶匹配。AI最終會預測哪首陌生的歌曲（以及歌曲順序）能夠以最有效和最獨特的方式，取悅每個人。
Spotify如何「取悅我」。Spotify的設計理念是：你用得愈多，它就愈好用。Spotify會把探索和享受音樂（以及Podcast）過程中的一切都轉化為資料，持續充實其引擎。接著，它會運用這些洞察，提供不斷改善的體驗：預測你會喜歡什麼、找到這些內容、主動觸及你，並按照你可能喜歡的順序，播放最適合你的歌曲。此外，Spotify會讓用戶感覺自己掌握一切；除了系統自動學習的偏好，你也可以透過直接提供喜好與厭惡的回饋來進一步補充，例如你跳離一張專輯去探索類似藝術家的作品，或跳過某一首歌。Spotify不斷設計並推出各種實驗，從簡單的A／B測試，例如在App中顯示什麼內容（以及如何呈現），到一次測試多個變數的複雜多變量方法，再到所謂的「多臂式吃角子老虎機」測試，隨著時間推移，讓愈來愈多用戶接觸表現更好的版本。在任何時刻，每位Spotify用戶都處於實驗、對照或正常業務模式之一，讓Spotify能同時進行數百項實驗，且所有實驗都會自動產生報告。
許多公司思考實現個人化的技術時，忽略了一個關鍵，就是速度。Spotify等領先企業之所以脫穎而出，正是因為他們有技術堆疊，能夠快速接收回饋和從中學習。考慮如何建構技術基礎設施時，隨時都得牢記一點，就是：縮短實驗和測量週期非常重要。
現在，該如何建構個人化技術堆疊，又該如何最佳化組合其中的各個元件？
▲模組化是關鍵
頂尖的軟體業者正逐步提供（個人化領導者也日漸採用）開放式應用程式介面（open API），以建立更為模組化的架構，同時實現互通性（interoperability），亦即將連接與資料交換標準化，即使不同平台彼此封閉也能互通。開放API讓開發人員透過簡單而靈活的標準，將資料匯入不同供應商的專屬軟體，或從中匯出。一個簡單的例子是，以API將公司的顧客關係管理（後簡稱CRM）系統連接至雲端電話系統，讓客服人員無需退出CRM軟體，就能立即撥打電話給新取得的潛在客戶。有了開放API，資訊可以順暢流動、模型可以輕鬆更新，也能以模組化的方式加入新功能。
▲自建或購買
不少工具已經問世或正在開發中，且彼此連接也愈來愈容易，高階主管不禁會問：「到底該自建還是購買，哪種策略比較好？」隨著時間推移，建立自己的專屬解決方案來處理各種任務，可能會變得更加容易（一切都要感謝生成式AI），但對於缺乏強大IT和資料工程團隊的企業而言，如何維護新撰寫的程式碼，並確保其具備可擴展性、安全性與可靠性，仍將是一項持續的挑戰。若想利用個人化創造競爭優勢，並不需要自行開發核心技術系統。Spotify、Netflix和Uber等個人化領先企業，會針對自身的營運環境打造所需的系統。然而，包括這些領先企業在內，多數公司一向都會從開源模式著手，整合外部工具以實現較基本的功能，只有在需要市場上沒有的獨特應用時，才會開發利基元件（niche component）。技術堆疊中的許多關鍵元件都已廣泛可用，這意味著企業可以更快將產品推向市場，也能避開維護自有專屬程式碼所涉及的各種成本與麻煩。
無法只用一套系統就涵蓋所有通路（付費媒體、自有線上通路、客服中心、實體據點互動）中的個人化堆疊各個層面。然而，Adobe（提供Experience Manager）、Salesforce（提供Journey Builder）和HubSpot等大型供應商，提供可作為骨幹的體驗管理平台，另外還能附加其他一流的單點解決方案。這些平台的功能各異，但都能為個人化提供強大的新工具，例如，具有可客製化模型的介面，可透過視覺化方式配置管理聯絡人的規則，以及根據客戶行動或其他資料設定觸發條件的規則。這些平台也會建立規則，在同一客戶同時觸發多個聯絡原因時，決定聯絡的優先順序。當系統擷取回應資料時，AI會即時監控這些規則是否獲得遵循。
這些平台以開放API建構，讓其他工具可以嵌入其中，以添加更多功能。這表示企業可以從核心平台未涵蓋的來源（例如，零售店面的互動、帳單資料或產品使用數據）提取資料、協調與客戶的接觸、解讀資料，並呈現新的體驗（例如個人化影片）。規模較小但更聚焦的平台則可以填補不足之處，例如，連接付費媒體涉及的所有活動，同時管理廣告曝光在個人購買旅程中的流程。
▲混合方法：智慧整合
個人化領導者會投入時間和精力，學習並測試技術堆疊關鍵部分的新解決方案，然後才決定採用哪一種。解決方案的選擇至關重要，不僅會影響能做什麼，以及資料和系統如何整合，也會影響技術堆疊的可擴展性與適應性。因此，個人化領導者會先闡明最重要的用例，而不是先確定自己需要哪些技術功能。他們首先關注客戶成果，考慮體驗改善、自動化和優化，並找出影響最大的環節。唯有到了這一步，他們才會深入探索解決方案的功能、可擴展性、開放性與互通性（尤其是與技術堆疊中其他元件的連結），以及供應商在支援、安全性和維護方面的過往表現。
要取得個人化的優勢，主要取決於兩項因素：一是企業推出行銷活動的速度，二是實驗的品質和範圍。透過更多的曝光次數（impression）和更頻繁的測試，可以更快、更深入地學習，獲得更多洞見，進而提供更好的客戶體驗。能夠生成更多內容變體（為大規模多變量測試設定實驗單元），並透過自動回報快速汲取洞見，再據此改良模型，便能形成推動競爭優勢的良性循環。要實現這一點，關鍵在於採取策略性的方法，將單點解決方案與企業自身的專屬系統及更廣泛的行銷平台連結起來。這就是我們所說的智慧整合平台（smart integrator）：
• 之所以稱為整合平台，是因為整合能力會成為一項專屬優勢。選擇哪些工具來聚合和傳遞資料、將資料輸入AI，並從驅動第一線體驗的系統所進行的測試與互動中，持續擷取學習成果。
• 之所以號稱智慧，是因為個人化是持續改善的過程。它需要重新思考營運方式，以便運用（更重要的是不斷累積）智能，使其能在業務環境中持續學習。
智慧整合避開「全部自建」（build everything）或「全部購買」（buy everything）這兩個極端，轉而著重模組化，讓不斷演進的技術得以整合。一流的解決方案會隨著供應商持續增加功能而不斷變化，而智慧整合則讓企業有餘裕，將資料和技術生態系統視為推動持續學習的動力。幸運的是，智慧整合能讓企業在競爭中站在更公平的起點。你無需成為技術領導者，也不必是一家大公司，就能成為個人化領導者。
對於科技界以外的多數公司而言，想要成功的關鍵，不一定在於使用哪些工具，而在於如何「組合」這些工具。隨著技術不斷演進、能力持續提升，你很可能需要依賴數個AI引擎和軟體工具。因此，重要的是以模組化的方式設計一切，包括資料管理與資料補充、分析、協調、內容管理、體驗交付，以及能推動更快學習和即時追蹤的回饋迴路。模組化本身能帶來彈性，這也是這種方法之所以「智慧」的另一個原因。
除了資料，建構個人化技術堆疊還需要許多可移動的環節，包括：受眾定位智能、設計和啟動實驗、調度安排、內容管理、交付體驗、測試，以及成效衡量。然而，若僅擁有這些環節的一流單點解決方案（point solution）並不能獲取優勢。真正關鍵在於，如何將方案整合成一個運轉流暢的智能引擎，以及如何透過創新、測試與回饋迴路（feedback loop），讓所有環節變得更聰明，而這便涉及一系列的策略選擇。
支持「五大個人化承諾」的技術與系統應該是什麼模樣？Spotify在我們的個人化指數中名列前茅，提供了一個絕佳範例。
▲個人化智能貫穿五大承諾
你每次登入Spotify，都會啟動一種豐富的互動（give-and-take）。從App到客戶資料平台，從受眾定位模型和實驗平台到內容管理和生成（從「給我賦能」到「取悅我」），Spotify的設定體現了技術和資料堆疊，而這正是順利落實個人化計畫的基石。
讓我們深入了解一下。
Spotify如何「給我賦能」。Spotify的App包含一切，提供全方位體驗，讓用戶隨心所欲聆聽喜歡的音樂。打開App，就會看到自己最可能欣賞的歌曲、歌手和播放清單。Spotify會定期增加新功能，例如，讓你輕鬆找到和購買喜愛歌手的周邊商品。任何一個選項皆可視為你在音樂旅程中可能採取的行動。
Spotify如何「了解我」。為了提供Spotify的用戶體驗，必須蒐集和標記一系列特定的互動數據（資料）點，將它們和每位使用者的身分關聯起來，其中包括：
•你聽過的歌曲（及其所有相關的詮釋資料）和聽歌時長。
•是什麼讓你去收聽每首歌（分享、來自Spotify的訊息、源自別處的連結）。
•你是在星期幾的哪個時段，聆聽某一首歌或某位歌手的創作。
•你在Spotify上的朋友以及你和他們分享的歌曲。
Spotify如何「觸及我」。App的每個元件都由一套智能系統驅動，針對每位用戶進行評分、排名並安排下一步最佳行動，再將結果傳送至App。用戶對Spotify App與生俱來的興趣和高度參與，讓Spotify擁有強大的觸及客戶權限和管道。它會掌握你的即時位置和情境（例如通勤、工作或在家吃晚餐），再透過推播通知觸及你，或在你開啟App時突出顯示相關內容。
接著，它會顯示新樂曲、藝術家或播放清單；推薦和你相似的人正逐漸喜愛的熱門音樂；還會告訴你喜愛的藝術家即將舉行的演唱會，並提供購票連結。
Spotify如何「向我展示」。如果沒有內容引擎（亦即Spotify的音樂庫，這是它的核心產品），這些資料和這套智能系統都將無用武之地。此外，內容引擎包括：
•內容管理AI（content management AI）：它會掃描每首歌，記錄歌曲的音樂特徵，例如：流派、時代、節奏和情緒，還會分析和創建每首歌曲的詮釋資料，包括作曲家、製作人、唱片公司和其他參與創作人員的標籤；錄製歌曲的時間和地點；專輯的其他歌曲；歌曲出現的播放清單；歌曲的流行程度；以及許多人類難以辨別的「嵌入」（embedding，AI演算法可以理解的數據表示法﹝data representation﹞）。
•動態內容匹配（dynamic content matching）：每天可建立新的樂曲混合和特定流派的播放清單。Spotify的AI會根據人類的想法來建立列表，然後根據歌曲的聽眾、聽歌多久以後會快轉，以及這些聽眾喜歡的其他音樂，將眾多標籤和每位用戶匹配。AI最終會預測哪首陌生的歌曲（以及歌曲順序）能夠以最有效和最獨特的方式，取悅每個人。
Spotify如何「取悅我」。Spotify的設計理念是：你用得愈多，它就愈好用。Spotify會把探索和享受音樂（以及Podcast）過程中的一切都轉化為資料，持續充實其引擎。接著，它會運用這些洞察，提供不斷改善的體驗：預測你會喜歡什麼、找到這些內容、主動觸及你，並按照你可能喜歡的順序，播放最適合你的歌曲。此外，Spotify會讓用戶感覺自己掌握一切；除了系統自動學習的偏好，你也可以透過直接提供喜好與厭惡的回饋來進一步補充，例如你跳離一張專輯去探索類似藝術家的作品，或跳過某一首歌。Spotify不斷設計並推出各種實驗，從簡單的A／B測試，例如在App中顯示什麼內容（以及如何呈現），到一次測試多個變數的複雜多變量方法，再到所謂的「多臂式吃角子老虎機」測試，隨著時間推移，讓愈來愈多用戶接觸表現更好的版本。在任何時刻，每位Spotify用戶都處於實驗、對照或正常業務模式之一，讓Spotify能同時進行數百項實驗，且所有實驗都會自動產生報告。
許多公司思考實現個人化的技術時，忽略了一個關鍵，就是速度。Spotify等領先企業之所以脫穎而出，正是因為他們有技術堆疊，能夠快速接收回饋和從中學習。考慮如何建構技術基礎設施時，隨時都得牢記一點，就是：縮短實驗和測量週期非常重要。
現在，該如何建構個人化技術堆疊，又該如何最佳化組合其中的各個元件？
▲模組化是關鍵
頂尖的軟體業者正逐步提供（個人化領導者也日漸採用）開放式應用程式介面（open API），以建立更為模組化的架構，同時實現互通性（interoperability），亦即將連接與資料交換標準化，即使不同平台彼此封閉也能互通。開放API讓開發人員透過簡單而靈活的標準，將資料匯入不同供應商的專屬軟體，或從中匯出。一個簡單的例子是，以API將公司的顧客關係管理（後簡稱CRM）系統連接至雲端電話系統，讓客服人員無需退出CRM軟體，就能立即撥打電話給新取得的潛在客戶。有了開放API，資訊可以順暢流動、模型可以輕鬆更新，也能以模組化的方式加入新功能。
▲自建或購買
不少工具已經問世或正在開發中，且彼此連接也愈來愈容易，高階主管不禁會問：「到底該自建還是購買，哪種策略比較好？」隨著時間推移，建立自己的專屬解決方案來處理各種任務，可能會變得更加容易（一切都要感謝生成式AI），但對於缺乏強大IT和資料工程團隊的企業而言，如何維護新撰寫的程式碼，並確保其具備可擴展性、安全性與可靠性，仍將是一項持續的挑戰。若想利用個人化創造競爭優勢，並不需要自行開發核心技術系統。Spotify、Netflix和Uber等個人化領先企業，會針對自身的營運環境打造所需的系統。然而，包括這些領先企業在內，多數公司一向都會從開源模式著手，整合外部工具以實現較基本的功能，只有在需要市場上沒有的獨特應用時，才會開發利基元件（niche component）。技術堆疊中的許多關鍵元件都已廣泛可用，這意味著企業可以更快將產品推向市場，也能避開維護自有專屬程式碼所涉及的各種成本與麻煩。
無法只用一套系統就涵蓋所有通路（付費媒體、自有線上通路、客服中心、實體據點互動）中的個人化堆疊各個層面。然而，Adobe（提供Experience Manager）、Salesforce（提供Journey Builder）和HubSpot等大型供應商，提供可作為骨幹的體驗管理平台，另外還能附加其他一流的單點解決方案。這些平台的功能各異，但都能為個人化提供強大的新工具，例如，具有可客製化模型的介面，可透過視覺化方式配置管理聯絡人的規則，以及根據客戶行動或其他資料設定觸發條件的規則。這些平台也會建立規則，在同一客戶同時觸發多個聯絡原因時，決定聯絡的優先順序。當系統擷取回應資料時，AI會即時監控這些規則是否獲得遵循。
這些平台以開放API建構，讓其他工具可以嵌入其中，以添加更多功能。這表示企業可以從核心平台未涵蓋的來源（例如，零售店面的互動、帳單資料或產品使用數據）提取資料、協調與客戶的接觸、解讀資料，並呈現新的體驗（例如個人化影片）。規模較小但更聚焦的平台則可以填補不足之處，例如，連接付費媒體涉及的所有活動，同時管理廣告曝光在個人購買旅程中的流程。
▲混合方法：智慧整合
個人化領導者會投入時間和精力，學習並測試技術堆疊關鍵部分的新解決方案，然後才決定採用哪一種。解決方案的選擇至關重要，不僅會影響能做什麼，以及資料和系統如何整合，也會影響技術堆疊的可擴展性與適應性。因此，個人化領導者會先闡明最重要的用例，而不是先確定自己需要哪些技術功能。他們首先關注客戶成果，考慮體驗改善、自動化和優化，並找出影響最大的環節。唯有到了這一步，他們才會深入探索解決方案的功能、可擴展性、開放性與互通性（尤其是與技術堆疊中其他元件的連結），以及供應商在支援、安全性和維護方面的過往表現。
要取得個人化的優勢，主要取決於兩項因素：一是企業推出行銷活動的速度，二是實驗的品質和範圍。透過更多的曝光次數（impression）和更頻繁的測試，可以更快、更深入地學習，獲得更多洞見，進而提供更好的客戶體驗。能夠生成更多內容變體（為大規模多變量測試設定實驗單元），並透過自動回報快速汲取洞見，再據此改良模型，便能形成推動競爭優勢的良性循環。要實現這一點，關鍵在於採取策略性的方法，將單點解決方案與企業自身的專屬系統及更廣泛的行銷平台連結起來。這就是我們所說的智慧整合平台（smart integrator）：
• 之所以稱為整合平台，是因為整合能力會成為一項專屬優勢。選擇哪些工具來聚合和傳遞資料、將資料輸入AI，並從驅動第一線體驗的系統所進行的測試與互動中，持續擷取學習成果。
• 之所以號稱智慧，是因為個人化是持續改善的過程。它需要重新思考營運方式，以便運用（更重要的是不斷累積）智能，使其能在業務環境中持續學習。
智慧整合避開「全部自建」（build everything）或「全部購買」（buy everything）這兩個極端，轉而著重模組化，讓不斷演進的技術得以整合。一流的解決方案會隨著供應商持續增加功能而不斷變化，而智慧整合則讓企業有餘裕，將資料和技術生態系統視為推動持續學習的動力。幸運的是，智慧整合能讓企業在競爭中站在更公平的起點。你無需成為技術領導者，也不必是一家大公司，就能成為個人化領導者。
對於科技界以外的多數公司而言，想要成功的關鍵，不一定在於使用哪些工具，而在於如何「組合」這些工具。隨著技術不斷演進、能力持續提升，你很可能需要依賴數個AI引擎和軟體工具。因此，重要的是以模組化的方式設計一切，包括資料管理與資料補充、分析、協調、內容管理、體驗交付，以及能推動更快學習和即時追蹤的回饋迴路。模組化本身能帶來彈性，這也是這種方法之所以「智慧」的另一個原因。
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- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
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- ISBN
- 9786267966426
- 分級
- 普通級
-
- 頁數
- 320
- 商品規格
- 17*23*1.90
-
- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
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