没有人能否认我们已经生活在一个移动互联网的时代。美国调研机构TNS的报告显示，千禧一代的年轻人(16-30岁)平均每天使用大约三个小时的手机。这对于一个平均寿命的人来说，相当于一生中八年的时间都将花费在使用手机上。不仅如此，手机普及率也在加速攀升。不难想象，对于下一代人来说，移动互联网的重要性只会变得更加显著。
根据eMarketer的一项统计，由于营销者的“吸睛”争夺战，2016年全球移动广告支出将会突破1千亿美元 。在这场新的“军备竞赛”中，数据将会是决定胜负的关键因素。这也正是以用户为中心的个性化营销的切入点。然而，个性化营销中仍然存在许多误区。接下来我们就为你一一梳理：
百货零售业先驱John Wanamaker曾经说过这样一句话：“我在广告上一半的投入都浪费了，但我并不知道浪费的具体是哪一半。” 一个多世纪过去了，这句话仍然适用于今天。
消费者已经厌倦了侵入性以及重复性的广告。事实上，用户已经习惯了将广告当作无关紧要的东西，并且视而不见。一方面广告主不断地增加他们的移动广告预算，另一方面用户却淹没在与他们没有共鸣的广告中。
也许你认为你足够了解你的受众以及他们的需求，但除非将所有可用的数据都拿来进行分析，你目前可能仍然更倾向于“广撒网”并且“守株待兔”的模式。缺少数据的支撑就意味着无法进行精准的目标群体定位，这就导致广告主无法触及核心受众，广告发布者蒙受巨大损失，并且迫使用户观看他们并不感兴趣的广告。也正因为如此，本应是广告主、广告发布者与用户三赢的局面变成了三败俱伤。所以说，营销者发布广告活动时，真正应该面对的是设备背后的个体，而不是设备本身。
行业中一个普遍存在的问题，就是营销者无法看清对用户的了解程度与广告回报的高低之间的因果关系。用户是最宝贵的资产，因为他们能够帮助你了解产品的优势与劣势。如果仅仅依靠简单化与宽泛的人口学特征，例如姓名，性别与年龄，这会使得最佳的用户体验与精准的广告投放受到限制。
同样的，以设备为中心的营销活动基于的是非常笼统的信息，例如设备型号，系统版本，地理位置以及基本的应用内活动。虽然这些信息具有一定的价值，但由于它们是建立在一整套营销者的假设前提上的，所以仍然不能完整地描绘出受众的特征。
了解个性化营销的价值之后，下一步就是学习如何灵活运用它。很多营销者不愿尝试个性化营销技术， 因为他们认为这项工具太过复杂并且价格较高。事实上，先进技术是能够大大节省时间和金钱的。例如机器学习与计算机视觉等技术对营销者来说就是一个巨大的优势，它们为营销者了解用户是如何与移动设备互动提供了新的思路。
设备活动所产生的数据可为营销者提供各种信息，比如用户的基本人口学信息与具体的使用习惯以及事件之间的关联性。这些信息还包括用户的主动更新，安装和卸载，使用蜂窝网络和WiFi的不同时间段，电池电量及IP地址的变化。 跟踪并分析恰当的参数能让营销者充分利用用户行为，给用户提供相关度最高的体验。由此可见，虽然相关的技术很强大，但个性化营销本身不一定很复杂。
任何以用户为中心的营销策略都是基于对市场的细分。 然而，机器学习技术可以将市场细分推升到一个全新的境界。根据搜集到的数据，用户可以被划分至特定的角色类型(包括用户的个性化行为，兴趣，手机使用习惯及其他相关数据)。这些根据不同的角色类别建立的用户档案就能够为用户提供高度个性化的用户体验。
在创建用户档案时，花费相应的时间和精力来了解用户十分必要。 但是没有必要一次性建立数十个角色类型。 在开始时，只用建立三到五个角色类型，就足以覆盖大多数用户了。同时，在构建个性化档案时，营销者应避免依赖直觉。即使有些事似乎与直觉相背，仍要以数据为基准。
根据Tune的一项最新研究，只有21%的用户认为广告主收集的数据太多，而30%的用户则认为广告主根本没有收集任何数据。诚然，隐私保护不容忽视，但个性化营销与尊重用户隐私并不矛盾。
个性化营销首先需要面向用户透明。收集用户数据前，必须事先告知用户信息收集的类型与方式，获得用户授权，并让用户有权选择中止。 如果清楚地说明该数据将如何提供更好的用户体验，用户则更有可能同意。同时，与第三方服务合作时，须确保第三方解决方案承诺保护用户隐私权并遵守与数据收集相关的法律法规。了解相关法律法规、遵守公德，就是在充分尊重用户隐私的前提下，收集有价值数据的最佳方式。
以用户为中心的营销方案能帮助你满足核心用户群体的需求，还能让你的广告为用户提供个性化应用内体验 。个性化营销的力量不可小视，它不仅十分强大，还可以帮助营销者应对他们在移动生态系统中面临的各种挑战。
