ผลกระทบของการดึงข้อมูลต่อการปรับแต่งอีคอมเมิร์ซส่วนบุคคล

ยุคของการปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคลได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของอีคอมเมิร์ซ โดย 80% ระบุว่าชื่นชอบประสบการณ์การช้อปปิ้งแบบเฉพาะตัวมากกว่าทางเลือกทั่วไป เพื่อคว้าโอกาสเหล่านี้ ธุรกิจที่เชี่ยวชาญต้องอาศัยเทคนิคการแยกข้อมูลอีคอมเมิร์ซที่ซับซ้อน รวมถึงการขูดเว็บและการผสานรวม API

เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้พวกเขาเข้าถึงจุดข้อมูลอันมีค่าได้อย่างเหนือชั้น ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับข้อมูลประชากรของลูกค้า ประวัติการซื้อ ราคาผลิตภัณฑ์ และความผันผวนของสินค้าคงคลัง

เมื่อได้รับความรู้อันมากมายนี้จะต้องผ่านการขัดเกลาอย่างเข้มงวด ไม่ว่าจะเป็นการทำความสะอาด คัดแยก และแยกชิ้นส่วนทุกชิ้น เพื่อปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ซึ่งสามารถชี้นำการตัดสินใจที่สำคัญต่อภารกิจได้ ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซที่มีสติปัญญาที่ละเอียดเช่นนี้จะได้รับข้อได้เปรียบที่แตกต่าง: พวกเขาสามารถคาดการณ์และตอบสนองต่อกลไกตลาดที่กำลังพัฒนา และความต้องการของผู้ซื้อที่ไม่แน่นอนได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ด้วยเหตุนี้ แนวทางเชิงรุกทำให้ประสิทธิภาพการขายดีขึ้น และความภักดีต่อแบรนด์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในหมู่ลูกค้าผู้มีวิสัยทัศน์ โดยพื้นฐานแล้ว ความเชี่ยวชาญในการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับแต่ละบุคคลโดยอาศัยข้อมูลถือเป็นตั๋วทองสู่ความสำเร็จในระบบนิเวศอีคอมเมิร์ซที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน

บทบาทของข้อมูลอีคอมเมิร์ซในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ในการกำหนดประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์ส่วนบุคคล ข้อมูลอีคอมเมิร์ซถือเป็นสิ่งสำคัญ ด้วยการตรวจสอบพฤติกรรมผู้บริโภค บันทึกการซื้อ และกิจกรรมการค้นหา ผู้ค้าปลีกจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบและไม่ชอบของลูกค้าแต่ละราย ข้อมูลนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม ปรับแต่งแคมเปญอีเมล และแก้ไขการออกแบบเว็บไซต์ที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้

นอกจากนี้ ความเข้าใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลมีส่วนช่วยอย่างมากในการสร้างโปรโมชันและคำแนะนำส่วนบุคคลตลอดประสบการณ์ของลูกค้า การใช้กลยุทธ์ทางการตลาดแบบกำหนดเป้าหมายดังกล่าวอย่างมีประสิทธิผลมีศักยภาพที่จะเพิ่มความภักดีของลูกค้าและอัตราการเปลี่ยนแปลงการขายได้อย่างมาก ส่งผลให้เชื่อมโยงการวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงกับความคิดริเริ่มทางการตลาดเฉพาะบุคคลที่ประสบความสำเร็จ

ประเภทของข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

• ข้อมูลประชากรลูกค้า : การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอายุ เพศ สถานที่ และรายได้ ช่วยปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์และข้อความทางการตลาด
• ข้อมูลพฤติกรรม : การติดตามการโต้ตอบของเว็บไซต์ เช่น หน้าที่เยี่ยมชม รายการที่คลิก และประวัติการซื้อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตั้งค่าของลูกค้า
• Transactional Data : วิเคราะห์มูลค่าการสั่งซื้อ ความถี่ และเวลาระหว่างการซื้อ เพื่อให้เข้าใจรูปแบบการซื้อได้ดียิ่งขึ้น
• การมีส่วนร่วมกับโซเชียลมีเดีย : การตรวจสอบไลค์ การแชร์ และการติดตามสามารถบ่งบอกถึงความสนใจและอิทธิพลของลูกค้า
• การใช้อุปกรณ์ : การทำความเข้าใจว่าลูกค้าใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่หรือเดสก์ท็อปช่วยให้สามารถปรับประสบการณ์ผู้ใช้ให้เหมาะสมที่สุดได้
• ผลตอบรับจากลูกค้า : การรวบรวมคะแนน บทวิจารณ์ และการตอบแบบสำรวจจะให้ข้อมูลโดยตรงเกี่ยวกับความพึงพอใจของลูกค้าและประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์

เทคนิคและเครื่องมือในการดึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

การดึงข้อมูลอีคอมเมิร์ซที่มีประสิทธิภาพเพื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณใช้ประโยชน์จากการผสมผสานของ:

• Web Scraping Tools : รวบรวมรายละเอียดผลิตภัณฑ์ ราคา และบทวิจารณ์ของลูกค้าจากหลายเว็บไซต์โดยอัตโนมัติ
• การรวม API: การเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยตรงจากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ
• ซอฟต์แวร์ขุดข้อมูล: ค้นพบรูปแบบและแนวโน้มสำหรับคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสม
• อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง: คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าตามข้อมูลในอดีต
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): การตีความและดึงความรู้สึกออกจากความคิดเห็นของลูกค้า
• การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR): การแปลงรูปภาพให้เป็นข้อมูลที่ค้นหาและแก้ไขได้เพื่อการวิเคราะห์
• กระบวนการ ETL (แยก แปลง โหลด): ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการล้างและจัดรูปแบบอย่างเหมาะสมเพื่อการใช้งาน

เครื่องมือและเทคนิคเหล่านี้ปรับปรุงประสิทธิภาพในการรับข้อมูล โดยช่วยสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งแบบเฉพาะตัว

การแปลงข้อมูลที่แยกออกมาเป็นประสบการณ์ส่วนบุคคล

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซใช้ประโยชน์จากการดึงข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งแบบเฉพาะตัว เมื่อลูกค้าโต้ตอบกับร้านค้าออนไลน์ พฤติกรรมของพวกเขา เช่น การซื้อ การดู และประวัติการค้นหา จะกลายเป็นข้อมูล แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อทำความเข้าใจการตั้งค่าและรูปแบบ

จากข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมมาจากข้อมูลที่ดึงมา ธุรกิจต่างๆ ได้รวบรวมคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล แคมเปญอีเมลที่ได้รับการปรับแต่ง และข้อเสนอส่งเสริมการขายที่ออกแบบตามความต้องการของผู้ใช้แต่ละรายไว้ด้วยกันอย่างมีศิลปะ

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาแฟนตัวยงของ Brand X ที่ชอบอ่านชั้นวางเสมือนจริงของตนเป็นประจำ เพื่อรับรู้ถึงความจงรักภักดีของพวกเขา พวกเขาอาจพบว่าตนเองได้รับข้อเสนอพิเศษหรือส่วนลดพิเศษที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแบรนด์ที่พวกเขาชื่นชอบ

นอกจากนี้ เค้าโครงเว็บไซต์ยังสามารถปรับให้เข้ากับรายการเน้นตามการโต้ตอบที่ผ่านมา ทำให้การเข้าชมแต่ละครั้งไม่ซ้ำกัน แนวทางปฏิบัติเหล่านี้ส่งเสริมความภักดีและเพิ่มอัตราการเปลี่ยนใจเลื่อมใส ตามที่ผู้ซื้อรู้สึกว่าถูกมองเห็นและมีคุณค่า

ตัวอย่างของการปรับเปลี่ยนอีคอมเมิร์ซในแบบของคุณ

คำแนะนำผลิตภัณฑ์แบบไดนามิก:

การแสดงอีคอมเมิร์ซส่วนบุคคลที่ชัดเจนนั้นอยู่ในคำแนะนำผลิตภัณฑ์แบบไดนามิก ด้วยการประเมินกิจกรรมการเรียกดูของลูกค้า การได้มาก่อนหน้านี้ และการดำเนินการทันทีโดยใช้อัลกอริธึมที่ปรับปรุงโดย AI การนำเสนอสินค้าได้รับการแนะนำที่ตรงกับความโน้มเอียงและข้อกำหนดของพวกเขาอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การใช้แนวทางนี้อย่างกว้างขวางของ Amazon โดยการนำเสนอส่วน "รายการที่คุณอาจชอบ" หรือ "ซื้อร่วมกันบ่อย" บนหน้าผลิตภัณฑ์ สิ่งนี้ไม่เพียงปรับปรุงการเดินทางช้อปปิ้งโดยรวม แต่ยังเพิ่มโอกาสในการดำเนินการธุรกรรมเสริมและการส่งเสริมการขายผลิตภัณฑ์อีกด้วย

แคมเปญการตลาดผ่านอีเมลส่วนบุคคล:

เมื่อพิจารณาแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลที่ผสมผสานกับแง่มุมส่วนบุคคล มีประสิทธิภาพที่น่าทึ่งสำหรับผู้ที่ดำเนินงานในภาคอีคอมเมิร์ซ อีเมลที่จัดทำขึ้นตามความชอบของลูกค้าโดยเฉพาะ ช่วยเพิ่มโอกาสในการเปิดและเปอร์เซ็นต์การแปลง

ภาพประกอบอาจรวมถึงการที่ Sephora จัดส่งจดหมายโต้ตอบ 'Beauty Insider' รายสัปดาห์ รวมถึงคู่มือเครื่องสำอาง ผลิตภัณฑ์ที่ออกใหม่ และการรับรองสินค้าที่ปรับให้เหมาะสมโดยอิงตามพอร์ตโฟลิโอความงามของลูกค้าและการจัดซื้อจัดจ้างก่อนหน้านี้

ควบคู่ไปกับสถานการณ์นี้ Starbucks จัดการกับลูกค้าเป็นการส่วนตัว พร้อมทั้งขยายสิทธิประโยชน์ที่เกี่ยวข้องและส่วนลดที่สอดคล้องกับแนวโน้มการบริโภคของลูกค้าภายในการสื่อสาร 'My Rewards' ตามปกติ

การปรับแต่งเว็บไซต์อัจฉริยะ:

อีกแง่มุมที่น่าสนใจของการปรับเปลี่ยนอีคอมเมิร์ซในแบบของคุณคือการปรับเปลี่ยนรูปลักษณ์ของไซต์โดยขึ้นอยู่กับลักษณะของผู้เข้าชมที่รู้จัก Adidas ทำสิ่งนี้อย่างแม่นยำผ่านแผนที่โลกเชิงโต้ตอบที่มุมขวาบนของหน้าแรก

คุณลักษณะนี้จะตรวจจับตำแหน่งของผู้เข้าชมโดยสังหรณ์ใจและแสดงตัวเลือกภาษาท้องถิ่นพร้อมกับข่าวกีฬาที่กำลังมาแรงในภูมิภาคนั้น นอกจากนี้ เมื่อเข้าสู่ระบบแล้ว ลูกค้าที่กลับมาจะเห็นคอลเลกชั่นที่คัดสรรตามการค้นหาและการซื้อครั้งก่อนๆ เพื่อให้มั่นใจถึงความเกี่ยวข้องและการมีส่วนร่วม

ความท้าทายและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการดึงข้อมูลเพื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

การดึงข้อมูลเพื่อการปรับแต่งส่วนบุคคลในอีคอมเมิร์ซทำให้เกิดความท้าทายหลายประการ

ความท้าทาย:

• ความหลากหลายของข้อมูล : การจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ จากหลายแหล่งอาจมีความซับซ้อน
• คุณภาพข้อมูล : การตรวจสอบความถูกต้องและความสะอาดของข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญแต่ก็ทำได้ยาก
• ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว : การสร้างสมดุลระหว่างความเป็นส่วนตัวกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ถือเป็นสิ่งสำคัญ
• บูรณาการ : การบูรณาการข้อมูลที่แยกออกมาเข้ากับระบบที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่นอาจเป็นอุปสรรค์

ปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• เครื่องมือขั้นสูง : ใช้เครื่องมือแยกข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งรองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย
• การล้างข้อมูล : ใช้กระบวนการล้างข้อมูลที่เข้มงวดเพื่อรักษาคุณภาพของข้อมูล
• การปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัว : ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับกฎหมายความเป็นส่วนตัวและรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดในการใช้ข้อมูล
• ความเข้ากันได้ของระบบ : เลือกโซลูชันการแยกข้อมูลที่รวมเข้ากับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณได้อย่างง่ายดาย

อนาคตของการปรับแต่งส่วนบุคคลในอีคอมเมิร์ซ

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วในอีคอมเมิร์ซ โดยได้รับการสนับสนุนจากเทคนิคการแยกและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง อัลกอริธึมการคาดการณ์ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น โดยคาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้ด้วยความแม่นยำที่น่าอัศจรรย์ เร็วๆ นี้ นักช้อปจะได้พบกับ:

• คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งปรับตามรูปแบบการสืบค้นแบบไดนามิก
• การลองเสมือนจริงโดยใช้ความเป็นจริงเสริม มอบประสบการณ์การช็อปปิ้งแบบสัมผัสทางออนไลน์
• บอทบริการลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งเข้าใจและปรับให้เข้ากับพฤติกรรมของแต่ละบุคคล
• การปรับแต่งเว็บไซต์ตามเวลาจริงเพื่อให้เหมาะกับความต้องการของผู้ใช้แต่ละราย

การผสมผสานระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงกับบิ๊กดาต้าทำให้มั่นใจได้ว่าการปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลในอีคอมเมิร์ซจะราบรื่นและดื่มด่ำยิ่งขึ้น โดยจะเปลี่ยนประสบการณ์การช็อปปิ้งโดยพื้นฐาน

คำถามที่พบบ่อย:

ข้อมูลอีคอมเมิร์ซคืออะไร?

ข้อมูลอีคอมเมิร์ซประกอบด้วยร่องรอยดิจิทัลที่สร้างขึ้นโดยบุคคลตลอดการเดินทางช้อปปิ้งทางอินเทอร์เน็ต ข้อมูลนี้ครอบคลุมรายละเอียดที่เป็นประโยชน์ รวมถึงข้อเท็จจริงทางประชากรศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า เส้นทางการสืบค้น บันทึกธุรกรรม การวิเคราะห์การใช้อุปกรณ์ การมีส่วนร่วมของเครือข่ายทางสังคม และความคิดเห็นที่ได้รับจากผู้ซื้อ

ข้อมูลดังกล่าวทำหน้าที่เป็นขุมทรัพย์สำหรับองค์กรที่แสวงหาความก้าวหน้าในความพยายามในการโฆษณา การปรับปรุงประสบการณ์ของผู้บริโภค การคาดการณ์การพัฒนาความต้องการ และในที่สุดการยกระดับกระแสทางการเงิน

ฉันจะหาข้อมูลอีคอมเมิร์ซได้จากที่ไหน

มีสองช่องทางหลักที่สามารถแหล่งข้อมูลอีคอมเมิร์ซได้ - เทคนิคการขูดเว็บและอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) การขูดเว็บเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะจากเว็บไซต์โดยทางโปรแกรม ในขณะที่ API ให้การเข้าถึงโดยตรงไปยังข้อมูลที่มีโครงสร้างล่วงหน้าที่จัดทำโดยแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้อง

วิธีการทั้งสองพิสูจน์ว่าเป็นเครื่องมือในการรวบรวมชุดข้อมูลที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์เชิงลึกยิ่งขึ้นและกระบวนการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลจากข้อมูล

คุณจะติดตามข้อมูลอีคอมเมิร์ซอย่างไร?

โดยทั่วไปการติดตามข้อมูลอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องมีการผสานรวมซอฟต์แวร์ติดตามพิเศษหรือเครื่องมือวิเคราะห์ที่เข้ากันได้กับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซพื้นฐาน ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ Google Analytics, Adobe Analytics และ Mixpanel เมื่อติดตั้งแล้ว เครื่องมือเหล่านี้จะติดตามการโต้ตอบของผู้ใช้ บันทึกตัวชี้วัดที่สำคัญ และสร้างรายงานโดยละเอียดที่อธิบายการค้นพบที่สำคัญ

นอกจากนี้ การใช้คุกกี้ พิกเซล และการบันทึกเซสชันยังช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับเส้นทางการนำทางของผู้ใช้ ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการระบุพื้นที่ที่ต้องการการปรับปรุงหรือแก้ไข

อีคอมเมิร์ซส่วนบุคคลคืออะไร?

การปรับเปลี่ยนอีคอมเมิร์ซในแบบของคุณหมายถึงการปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์ให้เหมาะกับความชอบและพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละราย ธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งรวบรวมมา โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่กำหนดเอง โดยที่ผลิตภัณฑ์ บริการ และรูปแบบการสื่อสารที่เกี่ยวข้องจะโดนใจกลุ่มเป้าหมายอย่างลึกซึ้ง ผลลัพธ์ที่ได้คือประสบการณ์ผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุง ส่งเสริมความไว้วางใจมากขึ้น อัตราการแปลงที่สูงขึ้น และความภักดีต่อแบรนด์ที่ยั่งยืน

การปรับแต่งอีคอมเมิร์ซคืออะไร?

เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว การปรับแต่งอีคอมเมิร์ซหมายถึงการปรับเปลี่ยนคุณสมบัติมาตรฐานที่มีอยู่ในหน้าร้านออนไลน์ เพื่อรองรับกลุ่มผู้ชมเฉพาะกลุ่มโดยเฉพาะ แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การตั้งค่าของผู้ใช้แต่ละคนเป็นหลัก ความพยายามในการปรับแต่งมักจะเกี่ยวข้องกับคุณลักษณะต่างๆ เช่น ความแตกต่างในระดับภูมิภาค การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล และนโยบายเฉพาะของบริษัท ตามหลักสรีรศาสตร์ การปรับแต่งให้ความสำคัญกับกลุ่มประชากรตามรุ่นที่กว้างกว่ามากกว่าเอนทิตีเอกพจน์ ดังนั้นการกระตุ้นให้เกิดความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อเอาใจลูกค้ากลุ่มย่อยที่หลากหลาย

ข้อใดต่อไปนี้คือตัวอย่างของการปรับเปลี่ยนอีคอมเมิร์ซในแบบของคุณ

ตัวอย่างที่สำคัญของการปรับแต่งอีคอมเมิร์ซส่วนบุคคล ได้แก่ คำแนะนำผลิตภัณฑ์แบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการประเมินประวัติการเข้าชมของลูกค้า การซื้อก่อนหน้านี้ และพฤติกรรมที่เกิดขึ้นพร้อมกัน กลไกที่ผสม AI เสนอสินค้าที่สอดคล้องกับรสนิยมและความต้องการของพวกเขา

ผู้เล่นที่โดดเด่นที่รวมฟังก์ชันการทำงานนี้ประกอบด้วยยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม เช่น Amazon และ Netflix ซึ่งส่วน "แนะนำสำหรับคุณ" จะขยายระดับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และอำนวยความสะดวกในการค้นพบรายการที่อาจเป็นที่ต้องการโดยไม่ได้ตั้งใจ

การทำโปรไฟล์และการปรับแต่งส่วนบุคคลในอีคอมเมิร์ซคืออะไร?

การทำโปรไฟล์ในอีคอมเมิร์ซประกอบด้วยการรวบรวมและกลั่นกรองข้อมูลผู้ใช้จำนวนมากอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่สำคัญเกี่ยวกับแนวโน้ม พฤติกรรม และตัวเลือกของพวกเขา ภูมิปัญญาที่ได้รับต่อมาได้กระตุ้นให้เกิดขั้นตอนการแบ่งส่วนอย่างพิถีพิถัน โดยแบ่งประเภทผู้ใช้ที่แตกต่างกันตามลักษณะและคุณลักษณะที่ใช้ร่วมกัน

เมื่อสร้างบุคลิกเหล่านี้แล้ว กลยุทธ์การทำให้เป็นส่วนบุคคลจะเกิดขึ้นจริง โดยกำหนดเป้าหมายเนื้อหาที่ปรับแต่ง สิ่งจูงใจ และฟังก์ชันการทำงานไปยังกลุ่มเฉพาะ ดังนั้นจึงเพิ่มความสัมพันธ์ ความน่าดึงดูด และโอกาสในการเปลี่ยนใจเลื่อมใสให้สูงสุด