निजीकरण

वैयक्तिकरण, एक डिजिटल विपणन उत्पाद संदर्भ के आधार पर वैयक्तिकरण, व्यवहार, जनसांख्यिकी, स्थान, संदर्भ स्रोत या पिछली बातचीत जैसे डेटा के आधार पर व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं या परिभाषित उपयोगकर्ता समूहों के लिए सामग्री, लेआउट, अनुशंसाओं या संदेशों को अनुकूलित करने की प्रक्रिया है, जिसका लक्ष्य अनुभव को अधिक प्रासंगिक बनाना और इस प्रकार सहभागिता या रूपांतरण को बढ़ाना है। वैयक्तिकरण सरल नियम-आधारित दृष्टिकोणों से लेकर, जैसे कि पहली बार आने वाले और बार-बार आने वाले आगंतुकों को अलग-अलग होमपेज बैनर दिखाना, परिष्कृत मशीन लर्निंग संचालित प्रणालियों तक फैला हुआ है जो अनुमानित इरादे के आधार पर व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएँ उत्पन्न करती हैं या वास्तविक समय में पृष्ठ सामग्री को गतिशील रूप से पुनर्व्यवस्थित करती हैं।

वैयक्तिकरण का आधार इस अवलोकन पर टिका है कि एक ही तरह का अनुभव शायद ही कभी विविध दर्शकों के लिए समान रूप से कारगर साबित होता है; मूल्य के प्रति संवेदनशील पहली बार आने वाले आगंतुक के लिए अनुकूलित लैंडिंग पृष्ठ, प्रीमियम श्रेणी का मूल्यांकन कर रहे लौटने वाले ग्राहक के लिए अनुकूलित पृष्ठ की तुलना में अलग संदेश प्राथमिकताओं का उपयोग कर सकता है। ई-कॉमर्स और SaaS में किए गए शोध से आमतौर पर पता चलता है कि विशिष्ट सेगमेंट के लिए संदेश या ऑफ़र, सामान्य सामग्री की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, हालांकि इसका प्रभाव इस बात पर निर्भर करता है कि अंतर्निहित सेगमेंट कितने अलग हैं और वैयक्तिकरण तर्क को संचालित करने के लिए कितना प्रासंगिक डेटा उपलब्ध है। वैयक्तिकरण को आमतौर पर एक ही मीट्रिक के रूप में नहीं, बल्कि तुलनात्मक परीक्षण के माध्यम से मापा जाता है, जिसमें एक परिभाषित परीक्षण अवधि (आमतौर पर दो से चार सप्ताह) के दौरान, वैयक्तिकृत अनुभव की रूपांतरण दर, सहभागिता या औसत ऑर्डर मूल्य की तुलना गैर-वैयक्तिकृत नियंत्रण समूह से की जाती है, ताकि साप्ताहिक व्यवहार चक्रों को ध्यान में रखा जा सके।

वैयक्तिकरण को लागू करने के लिए आमतौर पर तीन घटकों की आवश्यकता होती है: एक डेटा लेयर जो प्रासंगिक उपयोगकर्ता विशेषताओं या व्यवहारों की पहचान करने में सक्षम हो, चाहे वह प्रथम-पक्ष डेटा, ऑन-साइट व्यवहार संबंधी संकेतों या CRM एकीकरण के माध्यम से हो; एक नियम या मॉडलिंग लेयर जो यह निर्धारित करती है कि किसी दिए गए उपयोगकर्ता को कौन सा कंटेंट वेरिएंट दिखाई देना चाहिए; और एक डिलीवरी तंत्र, जो अक्सर टैग-आधारित वैयक्तिकरण प्लेटफ़ॉर्म या नेटिव CMS कार्यक्षमता होती है, जो ध्यान देने योग्य विलंब के बिना सही वेरिएंट प्रदर्शित करती है। वैयक्तिकरण के सामान्य उपयोग मामलों में भौगोलिक-आधारित कंटेंट शामिल है, जैसे कि स्थानीय मुद्रा या क्षेत्र-विशिष्ट केस स्टडी प्रदर्शित करना; व्यवहार संबंधी ट्रिगर, जैसे कि उन उपयोगकर्ताओं को एग्जिट-इंटेंट ऑफ़र दिखाना जिन्होंने खरीदारी किए बिना कार्ट में आइटम जोड़े हैं; और रिटर्न-विज़िटर लॉजिक जो उपयोगकर्ता द्वारा पहले देखे गए पृष्ठों के आधार पर संदेश को बदलता है।

एक आम गलत धारणा यह है कि अधिक वैयक्तिकरण से बेहतर परिणाम स्वतः ही प्राप्त हो जाते हैं; व्यवहार में, प्रति सेगमेंट पर्याप्त ट्रैफ़िक के बिना अत्यधिक सेगमेंटेशन से ऐसे अपर्याप्त तुलनात्मक परिणाम निकलते हैं जो सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय नहीं होते, और अपर्याप्त या अविश्वसनीय डेटा संकेतों पर आधारित वैयक्तिकरण गलत परिणाम दे सकता है, जिससे अप्रासंगिक या अरुचिकर सामग्री प्रदर्शित हो सकती है जो विश्वास बढ़ाने के बजाय उसे नुकसान पहुंचाती है। वैयक्तिकरण और गोपनीयता की अपेक्षाओं के बीच एक सुस्थापित तनाव भी है, विशेष रूप से तृतीय-पक्ष कुकीज़ पर ब्राउज़र-स्तरीय प्रतिबंधों और GDPR जैसे नियमों के बाद, जिन्होंने इस क्षेत्र को प्रथम-पक्ष डेटा रणनीतियों और प्रासंगिक वैयक्तिकरण की ओर अग्रसर किया है जो क्रॉस-साइट ट्रैकिंग पर कम निर्भर करते हैं। एक और खामी यह है कि वैयक्तिकरण को एक बार सेट करके भूल जाने वाली पहल के रूप में माना जाता है, बजाय इसके कि नियंत्रित परीक्षण के माध्यम से प्रत्येक नियम को मान्य किया जाए, क्योंकि किसी दिए गए सेगमेंट की प्राथमिकताओं के बारे में धारणाएं अक्सर वास्तविक डेटा के आधार पर जांच करने पर गलत साबित होती हैं।

CRO और ग्रोथ कंसल्टेंसी प्रोजेक्ट्स में, आमतौर पर सभी उपयोगकर्ताओं को प्रभावित करने वाली मूलभूत कन्वर्ज़न समस्याओं को हल करने के बाद ही पर्सनलाइज़ेशन शुरू किया जाता है, क्योंकि किसी कमज़ोर पेज को पर्सनलाइज़ करने से मेहनत तो बढ़ जाती है लेकिन परिणाम नहीं मिलते। कंसल्टेंट आमतौर पर मौजूदा एनालिटिक्स डेटा का उपयोग करके अलग-अलग व्यवहार या इरादे वाले सेगमेंट की पहचान करके शुरुआत करते हैं, फिर पूरी साइट पर एक साथ व्यापक पर्सनलाइज़ेशन करने के बजाय, कुछ चुनिंदा और भरोसेमंद पर्सनलाइज़ेशन नियमों को डिज़ाइन और टेस्ट करते हैं, और प्रोग्राम को आगे बढ़ाने से पहले प्रत्येक नियम के क्रमिक प्रभाव को सत्यापित करते हैं।

एक उदाहरण के तौर पर, एक ऑनलाइन रिटेलर के पास नए और पुराने ग्राहकों के अलग-अलग वर्ग हैं, जिनका व्यवहार बहुत भिन्न होता है: नए ग्राहकों को आमतौर पर व्यापक श्रेणी नेविगेशन और भरोसेमंद सामग्री की आवश्यकता होती है, जबकि पुराने ग्राहक, विशेष रूप से वे जिन्होंने पहले विशिष्ट उत्पादों को देखा है, सामान्य प्रचार बैनरों के बजाय हाल ही में देखे गए आइटम या संबंधित अनुशंसाओं को प्रदर्शित करने वाले होमपेज पर बेहतर प्रतिक्रिया देते हैं। अन्य सभी तत्वों को स्थिर रखते हुए, एक स्थिर होमपेज पर इस एकल वर्ग-आधारित वैयक्तिकरण नियम का परीक्षण करना, आवश्यक डेटा अवसंरचना और नियम तर्क में निवेश उचित है या नहीं, यह सत्यापित करने का एक सामान्य तरीका है, इससे पहले कि वैयक्तिकरण को भूगोल या खरीदारी इतिहास स्तर जैसे अतिरिक्त वर्गों तक विस्तारित किया जाए।