建立“个性化指数”释放AI个性化力量

Spotify知道你想听什么。

它用AI处理了大量操作数据，包括你听过的歌、播客和有声读物，听歌的时间，以及你是通过什么渠道进入了应用程序。它的音乐库按流派、时代、节奏、情绪和一长串其他特征进行了标记，这些标签让Spotify可以根据你的收听习惯整理播放列表。这个应用程序始终在学习，不断与用户进行微测试。Spotify将成功的很大一部原因分归于个性化推荐——它的用户群和收入在过去十年年均增长了1000%，分别超过了6亿用户和140亿美元。

尽管在技术方面投入了大量资金让个性化变得更加简单快捷并智能，大多数公司仍难以达到Spotify的个性化程度。BCG对全球5000名消费者进行了一项旨在衡量个性化推荐有效性的调查，结果显示，三分之二的受访者表示最近遇到过不合适、不准确或有侵犯性的推荐。不过尽管有这样的负面经历，仍有超过80%的受访者表示希望并期待有个性化体验。

商业领导者的反应还不够快。BCG一项针对1400多名全球高管的调查发现，85%的商业领导者计划在2024年增加AI支出，但其中大部分支出都被用于节省成本而不是个性化。这样是不对的。我们认为，个性化将是新兴AI热潮中最令人兴奋且有利可图的结果，不过这点只适用于那些将它作为战略重点的公司。

不幸的是，大多数公司没有明确理解什么是良好的个性化。我们试图在本文解决这个问题。借鉴数十年来对数百家大公司个性化努力的咨询工作，我们建立了个性化指数（Personalization Index）。这个指标用从0到100的单项分数，衡量了公司在客户的个性化互动方面，对隐性承诺的履行情况。

需要明确的是，个性化不是自动将客户姓名插入电子邮件这种简单操作。真正的个性化需要大规模地创造体验，在每次后续互动中进行微调，并使客户能够更快、更便宜或更容易地获得想要的东西。要做到这一点，需要实现塑造客户期望的五个隐含承诺：赋予我权力、了解我、触达我、让我看到、让我开心。我们将描述指数的组成部分是如何基于这些承诺，并展示企业如何评估自己的个性化指数得分。

为了开发这个指数，我们调查了200名营销人员，他们扮演神秘顾客，观察了公司如何跨渠道提供体验，并对个性化对公司增长和股东回报的影响进行了财务分析。我们在BCG内部以及与数百名客户的合作中开发、测试并完善了指数指标。为保证BCG员工和客户进行的评估保持评分一致，我们使用了客观问题。

我们的研究揭示了个性化指数中每个组成部分的一系列绩效激励因素。下面，我们来依次查看每个因素，看看个性化领先者，即那些在总体指数中得分最高，且在至少一个领域表现出色的公司，都做对了什么。

赋予我权力。个性化领先者首先要问：如何通过个性化改善客户体验？他们了解客户在旅程中每一步的独特需求，并能决定个性化怎样提供最好的帮助。这是个性化指数中最重要的组成部分。为了确定这个分数，我们用神秘购物活动和客户调查，评估公司提供的个性化水平和质量。

这一领域的领导者是心理健康公司SonderMind。根据美国国家心理健康研究所（National Institute of Mental Health）的数据，美国如今有近四分之一的成年人有心理健康问题。浏览各种治疗方案会让人感到困惑，所以SonderMind开始赋权用户，让大家更容易寻求帮助。SonderMind应用在评估12种大脑功能（如心理处理速度和对焦虑及抑郁的易感性）的互动体验的基础上，将患者的旅程个性化，患者可以根据自己设定的目标记录进展。在保护患者个人隐私的同时，这个应用从众多用户的经验中学习，并为每个用户提供了冥想练习或记日记等除与心理咨询师联系之外的简单建议。它还为心理咨询师提供了工具，让他们可以根据来自类似患者的匿名数据，制定最佳治疗方案。结果就是双赢：保险公司成本降低，患者获得了更好的治疗效果。

了解我。个性化领导者赢得了客户信任，他们有权安全地收集数据，并利用从中提取的见解改善客户体验。在这里，我们观察了公司与客户数字关系（digital relationships）的数量和深度，以及它留住客户的能力。我们还关注了客户数据管理和身份匹配的成熟度。

Spotify是十几个平均月活超过6亿的大品牌之一。但个性化领先者不用成为自己行业中的巨头才能实现这一承诺。与最大的连锁店相比，Sweetgreen还是餐饮界的新面孔，它就很好地说明了这一点。从2007年成立之初，它就投资于与客户建立数字关系。2013年，公司推出了一款领先于许多大型连锁餐厅的移动程序，并逐步增加了移动点餐、送餐、个性化优惠和挑战，以及忠诚度计划等功能，推动数字参与。Sweetgreen不仅在数字渠道销售份额方面脱颖而出（2023年约为60%），在参与度上也很突出：与在实体店点沙拉的顾客相比，使用其数字渠道的顾客下单频率更高，平均消费也更高。

触达我。只了解客户数据还不够。领先者会在客户在线浏览或进行查询时，用AI识别打动他们的触发因素。此外，他们会投资于协调跨渠道接触，并用智能频率管理保证接触恰好适度。为了评估一个组织在这方面的成熟度，我们检查了它智能目标的复杂性，实验能力的先进程度（通过组织的实验数量，速度和规模进行衡量），以及跨渠道协调行动的能力。

尽管思科主要关注的是B2B的客户体验，它也在转向个性化，让客户团队和客户本身能够享受它不断扩大的产品和服务范围。它认识到每个客户来自不同背景，客户的情况可能会迅速变化。因此，它把公司中的广泛数据源，包括产品使用、服务请求、营销互动，甚至金融新闻等外部触发因素结合了起来。通过协调所有这些数据，思科成为了个性化领先者。其销售团队知道什么时候就什么事情去联系谁，并有相关内容和演示做辅助。由于思科的销售和营销团队紧密连接，客户可以看到协调一致的内容，这些内容支持了他们的需求，并开启了销售对话。利用全球互动数据，思科会使用AI模型理解每个账户的参与程度，并对接触联系人的正确时机给出建议。这些模型还为营销和销售人员提出了行动建议。随着销售人员发现自己可以在不失去现有关键客户势头的情况下扩大客户组合，他们会加快使用这些工具。

让我看到。个性化领先者要建立和管理强大的内容库，根据每个客户的独特需求定制内容，同时忠于自身品牌的声音。为此，许多人正在利用生成式AI工具创建内容。为了评估公司的这一承诺，我们研究了他们的内容生产和管理能力有多成熟，以及他们为个人客户提供个性化文本、图像和视频的能力。

全球珠宝品牌潘多拉因通过鼓舞人心的内容激发客户兴趣而蓬勃发展。作为战略的一部分，它会使用AI生成的内容为每个客户定制信息，并将某些类型的内容创作周期从12到14个月缩短到仅10天。潘多拉了解，为每个人提供个性化背景和模特图，并协调客户在电子邮件、网站和其他广告中看到这些图像的方式，会显著提高转化率。

让我开心。个性化领先者会采用敏捷的工作方式加速测试和学习，从而提高每个客户互动背后的智能水平。就像前面说的，真正的个性化需要不断微调客户体验的质量和价值。我们的研究表明，“让我高兴”是最难实现的，需要不断试验。在越来越快的周期中，你测试的客户越多，捕获并输入到你AI引擎中的学习越多，就可以在越来越细的层次上优化提供的内容。这种个性化水平需要技术，也需要将AI与组织智能相结合的新操作流程。因此，我们衡量了公司测试和学习过程的速度与规模，公司测试的复杂和自动化程度，以及组织的个性化设置，例如跨职能敏捷团队的普及程度，明确的计划负责人，以及承诺的资金。

这里许多个性化领先者模范都是数字原住民。美国外卖平台DoorDash在应用程序中运行了数百个微实验，测试了“添加到购物车”和“替代产品推荐”等方面的改进。它设计了自己的应用程序和技术基础设施，以快速运行和检测这些实验，并运营了敏捷团队，根据学习结果采取行动，改善每个个性化的数字体验。

更传统的公司在成功效仿这些方法前，通常都会经历几次失败。我们最近在与美国一家大型银行合作，为了让整个公司更加敏捷，银行创建了一个负责打破孤岛的团队。但它只是创建了另一个孤岛。我们解散了它，用一个跨职能“敏捷”小组取而代之，由市场营销、分析、信息技术、创意、数据科学和工程的内部人员组成。参与者有权力和预算采取有意义的行动，他们的共同目标是提高测试速度。在两个月内，他们将银行传统的12周活动开发流程缩短到了3天。利用大大缩短的周期时间，他们推出了数百个新测试，以指数方式提高了自己的学习速度。这些措施将银行的信用卡流失率降低了一半，并将潜在客户转化为新的活跃信用卡会员的速度提高了一倍。

正如这些案例所示，正确进行个性化包含许多部分，但是一个对公司个性化能力相当熟悉的营销人员可以通过15分钟的调查完成可靠评估，全面的评估可以在几周内完成。我们相信这些值得花些时间和精力。

竞争的本质正在发生变化。公司不再制造规模竞争，而是在客户互动的规模上竞争，例如通过建立忠诚度计划、应用程序注册、认证网站用户，以及在客户旅程中进行互动的理由。他们通过在每次互动中测试变化进行学习，从而在学习互动的速度上互相竞争。他们还会通过组建跨职能团队，不断尝试新的体验设计、内容、时间、渠道等，竞争利用自身经验定制客户体验的能力。以下是我们研究个性化时，得出的几个有助于企业发展的高层次收获。

每个行业都有个性化领先者。在我们审查的12个细分行业中，目前公司在个性化指数上的平均得分仅为49分。排名前10的公司的平均得分为72分。不出所料，指数领先者往往是数字原住民，如Netflix、优步、阿里巴巴和亚马逊，以及星巴克和丝芙兰等其他个性化领域的先行者。但我们发现几乎所有行业都有领先者。

我们已着重介绍了媒体（Spotify）、医疗保健（SonderMind）、餐饮（Sweetgreen）、B2B技术（思科）、时尚（潘多拉）和快递服务（DoorDash，也是一个数字原住民）等行业的公司。行业内的差异比行业间的差异更加明显。除了数字原住民，食品、药品和大众零售行业作为一个群体也得到了很高评价。这很正常，因为这些行业拥有的数据丰富的忠诚度计划、高购买频率、接触点数量和产品数量，所有这些都使公司能够在更短时间收集到更多数据。尽管保险、金融服务和医疗保健等受监管更严格的行业的公司往往在指数上得分较低，这些行业的一些公司也已经超过了竞争对手。

先进的个性化可以产生大量收入。将个性化和AI置于客户战略中心的公司，增长速度会快出10个百分点，比平均水平高出6个百分点（参见图表“更好的个性化带来更快增长”）。数据显示，个性化领先者拥有更多数字客户关系，他们的客户在其类别中的支出比客户整体多出30%。造成这种差异的根本原因，是他们的客户参与频率是对手客户的三倍（不仅在交易中，还有购买前和购买后）。因此，领先的公司会产生更多数据和见解，可以作为未来个性化互动的基础。

在客户互动中扩展个性化至关重要。公司只有在大规模提供个性化服务时，才有可能达到最高水平的客户满意度，并在每次互动中利用详细数据的好处，也就是说，在更多交互中，要与尽可能多的客户交流。通过检查客户满意度（由公司的净推荐值衡量）和个性化指数间的联系，我们观察到了正相关。指数得分每高10分的公司，其净推荐值平均就会增加7分。指数得分较低的公司中，客户满意度有很大差别。事实上，一些提供卓越服务和价值的公司并不依赖个性化，比如一家以自有品牌质量著称的低成本零售商，或者一家以准时到达而闻名的廉价航空公司。然而，指数排名与客户满意度间的关系，在个性化领先者中最为明显。在“个性化指数”中得分最高的企业，净推荐值都在30分以上，只有得分高的企业净推荐值才在40分以上。通过构建可扩展的个性化计划，公司可以真正脱颖而出，达到最高水平的客户满意度。

个性化领先者会提供卓越的价值创造。我们研究了个性化领先者一段时间的价值创造纪录。个性化指数排名在前四分之一的公司，在3年、5年和10年的时间里，不仅表现优于落后公司，而且也优于市场指数。在2020年之前，领先者和落后者的表现已有明显不同，新冠疫情也加大了这一差距。在个性化领先者身上投资1美元，5年后将获得3美元；同样的投资给到一个落后的个性化服务上，只值50美分。

这些结果表明，成功大规模实现个性化的公司增长更快，令客户满意，并在从竞争对手手中夺取市场份额的同时创造了更高价值。在分析了各行业的个性化领先者和落后者的相对增长率数据，并考虑到每个行业的规模后，我们估计，个性化领先者正在各行业中收获2万亿美元的“奖励”。

一家正在意识到个性化潜力的公司是金融服务公司沃雅（Voya Financial）。认识到员工福利正在成为一场没有赢家的商品游戏后，沃雅的领导者开始着手公司的差异化。他们将其定位为一个合作伙伴，既能改善员工的财务管理方式，又能为雇主提供卓越的经济效益。为此，他们专注于为注册用户整合完整的财务状况，包括他们的退休计划、个人财务活动和医疗保健福利。沃雅研究了人们如何做出财务决策，并发现了许多让自己成为更好的合作伙伴的机会。高管们意识到，如果可以更全面地了解客户的财务状况，就可以极大提高向客户提供信息和推荐选项的能力。

首先，沃雅的领导者认识到，大多数人并没有真正理解自己不同的财务关系是如何结合在一起的。他们的研究表明，很少有人考虑过自己的医疗保健费用可以如何影响财务计划，或者为什么自己的退休和个人储蓄应该有不同目标，并得到不同税收待遇。因此，他们首先专注于汇集所有数据，教育会员，并提供了一个名为“我的沃雅”（My Voyage）的应用程序，让会员可以在其中查看和添加自己在沃雅之外的财务档案。

然后沃雅尝试了由个性化驱动的新客户体验。当客户向沃雅提供财务组合的完整图片时，公司迅速提出重新平衡组合以实现最佳效果的建议，即使这意味着资金将从沃雅账户中转移出去。通过客观的态度，沃雅建立了信任，会员们感受到鼓励，将更多的沃雅账户添加到了应用程序中。

接下来，沃雅建立了一个“测试引擎”，不断进行实验，以学习如何最好地鼓励会员采取有效行动，例如加大退休缴费，设立健康储蓄账户，或将个人储蓄转入利率更高的账户。公司从自己的员工开始，解决了执行问题并建立了数据库。然后，公司扩大了这些努力，并不断从实验中学习。AI帮助识别了哪些成员会受益，帮助设置单元以测试多个变量，并且生成了创意延伸，为项目团队提供参考。

总的来说，这些个性化努力不仅带动了账户增长及两位数的收入增长，还获得了广泛赞誉。沃雅在2023年被《新闻周刊》（Newsweek）评为“最值得信赖的金融服务”品牌之一，并被Ethisphere机构评为“全球最具道德企业”之一。

现在我们已经证明了个性化的力量，我们将帮助你确定公司的指数得分。

赋予我权力（50分）。首先请评估你所有渠道向客户提供个性化服务的实际水平，因为实现个性化的第一个承诺，为我赋权，是最重要的，所以这个分数占个性化指数分数的一半。要确定得分，就需要确定客户旅程的各个步骤以及个性化真正重要的渠道，这些渠道可以使体验更好、更快或更方便。（这取决于你从事的行业类别、客户期望，以及竞争对手的个性化程度。）然后查看真实客户近期的体验，评估自己是否“完全1:1”“广泛”“适度”或“完全没有”个性化，并相应地给自己打分。

接下来，诚实地审视组织在大规模提供个性化方面的能力。

了解我（10分）。对比服务市场的总体客户群，衡量自己拥有的数字客户关系的数量和质量。问问自己跨渠道联系这些客户的难度有多大，以及自己的数据管理实践有多先进。例如，你是怎样管理数据的？你是否建立了一个利用通用客户身份匹配技术的客户360度数据库？

触达我（10分）。衡量自己的目标模型有多精细。你是否正在使用自动化实验和机器学习来优化给客户的下一个最佳行动建议，并进行了跨渠道协调？领先者会利用机器学习AI解决方案，而落后者则会手动拉取客户目标列表，细分程度有限。

让我看到（10分）。启动个性化活动所需的时间，是衡量公司在这方面成熟度的晴雨表。（落后组织需要12周或更长时间，但领先者只需要几天。）也要评估你的自动化内容生产和管理能力有多先进。领先者会利用标记良好的内容库和最新AI解决方案，配合自动化内容生产流程，而落后者会手动创建每个活动，很少会重复利用资源。

让我开心（10分）。衡量你可以多好多快地测试、学习和改进客户体验。诊断自己是否存在组织或技术障碍，无法每周或更频繁地衡量个性化进展并加以改进。领先者的学习速度是落后者的10倍，他们会进行数百次实验并在几天内实现改进，而落后者需要数月才能完成同样的进度。

最后，要负责（10分）。根据这五个隐含承诺评估自身表现后，问问自己，组织是否有一位对个性化、损益和跨职能授权负责的高级领导。在研究过的大公司中，我们总会发现这是个性化成功与失败间的差异。这就是为什么拥有这样一位高级领导者值得在指数上获得最后10分的原因。

个性化领先者会根据一个指导手册实现个性化的五个承诺，首先是如何赋予客户权力。无论当前的个性化努力有多成熟，想要加速个性化努力的高管都可以遵循这个手册。这里我们发现了决定成败的三个重点领域。

重思领导角色，设定清晰愿景。因为个性化是一项跨职能的工作，所以它必须得到CEO授权，C级高管应该围绕一个共同的战略愿景团结起来。每个高管都应该明确支持这一愿景，并对实现这一愿景负责。例如，CFO必须了解商业案例，CDO（首席数字官）需要对数字体验负责，CMO必须灌输敏捷的营销实践，CDAO（首席数据和分析官）需要搭建强大的平台和智能水平，COO需要重新思考提供个性化体验所需的流程，总法律顾问必须与CDAO合作，倡导负责任的个性化和AI原则，CIO需要在与业务的持续合作中优先考虑并交付正确的技术投资，等等。最终，正如我们在“人工智能时代的客户体验”（《哈佛商业评论》中文版，2022年3月刊）中所解释的，包含许多这些功能的小型敏捷团队需要在每一个性化用例中交付成果。

巩固个性化基础。个性化指数与战略计划结合，将迅速突出你在基础能力上的差距。成功的关键是优先考虑如何解决这些差距，并将与每个差距相关的优势和投资与整体业务案例联系起来。个性化领先者还应采用智能集成原则。他们认识到，并非所有东西都必须在内部构建，部件的集成与选择正确的组件一样重要。根据我们的经验，即使在做出正确权衡的最初几年，个性化也可以在很大程度上自筹资金。团队交付具体业务价值时，可以为更大的投资提供资金，财务和个性化团队间的合作变得更加重要，以确保部分收益定期投资于个性化工作。

竞争速度。个性化最终还是取决于学习的速度和规模。因此，每个组织都应该问问自己，团队如何重新思考流程以将学习速度提高10倍。许多组织仍在采取8到12周的活动周期，每个行业都可能要3到5天的时间。即使将周期缩短到几天的公司，也很难快速推进学习，并增强下一个客户互动。特定领域的自动化（例如增强内容或调整目标和数据科学）可以为团队提供快速优化策略，从而每周进行有意义的KPI改进。一种让组织负责的方法是在每年的基础上衡量自己在个性化指数方面的进展。

几十年来，公司一直在通过利用能够推动个性化的一系列能力，逐步改善财务表现。我们现在正处于一个临界点：品牌差异化个性化不仅可能，而且将是竞争成功的必要条件。随着新的AI工具的出现，公司在运营中嵌入个性化功能的能力大大提高。

正如个性化指数所显示的那样，正在通过个性化重塑自身价值主张和进入市场方法的领先者，和只是使用基本技术工具、用非个人信息轰炸潜在客户的公司间存在明显差异。明天的赢家已经在使用AI释放个性化的潜力，并且在此过程中，他们正在建立新的可持续优势。现在是时候是通过AI实现个性化增长了。

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马克·亚伯拉罕（Mark Abraham）

大卫·C. 埃德尔曼（David C. Edelman）| 文

DeepL、Kimi | 译   孙燕 | 编辑  

王一冰｜公众号文章编辑

马克·亚伯拉罕是BCG的董事总经理和高级合伙人。大卫·C. 埃德尔曼是哈佛商学院执行顾问、董事会成员和研究员。他们是《个性化：AI时代的客户战略》（Personalized: Customer Strategy in the Age of AI，哈佛商业评论出版社，2024）的合著者，本文改编自该书。