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電郵個人化是根據收件人的數據、偏好和行為定制電郵內容的做法。與向所有人發送相同的訊息不同，個人化電郵使用訂閱者資訊（如姓名、購買歷史、瀏覽行為和人口統計數據）來創建相關的、有針對性的溝通。這種方法將通用的群發電郵轉變為與每個收件人產生共鳴的一對一對話。
電郵個人化直接影響電郵行銷中的每個關鍵績效指標。研究一致表明，個人化主旨行可將開啟率提高 26%，而個人化電郵內容與通用訊息相比，可將交易率提高 6 倍。在充滿促銷電郵的收件匣中，個人化通過展示與收件人的相關性和價值來突破噪音。 除了指標之外，個人化還通過將訂閱者視為個人而非匿名列表條目來建立更強的客戶關係。當電郵反映訂閱者對您品牌的興趣、偏好和歷史時，他們會感到被理解和重視。這種情感連結轉化為更高的客戶終身價值、增加的品牌忠誠度和更多的推薦。接收個人化體驗的客戶比接收通用溝通的客戶多花費 40%。 個人化還會隨著時間的推移改善電郵送達率。當收件人持續與您的個人化電郵互動——開啟、點擊和回覆時——郵箱供應商會認可您的訊息是受歡迎的內容。這種積極的互動歷史增強了您的寄件人聲譽，並增加了未來活動進入收件匣的可能性。
電郵個人化通過訂閱者數據、細分規則和動態內容插入的組合來實現。這個過程從收集和儲存每個訂閱者的相關數據點開始，包括他們提供的顯式資訊（姓名、偏好、位置）和隱式行為數據（購買歷史、網站活動、電郵互動模式）。 在創建個人化活動時，行銷人員定義合併標籤或變數，作為電郵範本中的佔位符。常見變數包括 {{first_name}}、{{company}}、{{last_purchase}} 或 {{recommended_products}}。電郵服務供應商在發送時將這些佔位符替換為實際的訂閱者數據，為每個收件人生成獨特的版本。更進階的個人化使用條件邏輯，根據訂閱者屬性顯示或隱藏整個內容區塊。 行為觸發器通過基於特定操作發送自動電郵，增加了另一層個人化。當訂閱者放棄購物車、瀏覽特定產品或達到里程碑時，系統會自動發送相關的後續訊息。機器學習演算法可以通過預測哪些內容、產品或發送時間將為每個人產生最佳響應，進一步優化個人化。
細分根據共同特徵將您的電郵列表分成組，而個人化則為單個訂閱者定制內容。細分向同一細分中的每個人發送相同的訊息；個人化為每個收件人創建獨特的電郵。最有效的電郵策略結合兩者：將您的受眾細分為有意義的群組，然後在每個細分內進行個人化以獲得最大相關性。
當個人化讓人感到侵入性或暴露了您擁有的關於某人的數據量時，它就變得有問題。使用某人的姓名和購買歷史感覺是有幫助的；引用他們昨天的確切瀏覽行為可能感覺令人毛骨悚然。專注於增加真正價值的個人化——相關的推薦、及時的提醒、有用的內容——而不是展示監控。用小組測試並監控取消訂閱率，以發現過度個人化的跡象。
當訂閱者數據不完整時，後備值可以防止尷尬的錯誤，如 'Hi {{first_name}}' 出現在發送的電郵中。為所有合併標籤配置預設值，如用 'Hi there' 代替 'Hi {{first_name}}'。一些電郵平台允許條件內容，只在數據存在時顯示。定期審核您的數據品質，並創建活動通過偏好中心或漸進式畫像收集缺失資訊。
B2B 個人化可能比 B2C 更有效，因為商業決策涉及研究和關係建立。按行業、公司規模、職位角色和購買階段進行個人化。引用具體的業務挑戰、類似公司的案例研究或與其行業相關的內容。基於帳戶的行銷通過為個別目標公司創建高度定制的活動，將 B2B 個人化推向更深層次。
