我认为我是一个挑剔的消费者。甚至痛苦。我有非常独特的品味，当我想购买产品或服务时，我会仔细分析一切：我会检查哪个制造商负责制造该产品或服务、其运输方式、其对健康的影响、公司的社会政策，甚至其网站的质量。我有非常具体的爱好和兴趣，在这些领域中，我经常涉足亚文化或小众领域，这强化了我作为消费者的独特感。最终，只有我的亲密朋友可能会吃同样的东西。最终，和其他人有点相似，对吧？
那么营销团队该如何联系我呢？
第一步：确认自己的身份
首先，他们必须成功识别我，或者至少识别我所属的社区：围绕某种产品博客当技术遇上营或服务拥有共同价值观、兴趣或热情的消费者。
如今，机器学习（ML）提供了强有力的解决方案来应对这一挑战。
精准识别不同的消费者群体是机器学习可以实现的首批用例之一。该工具可让您根据您的数据，按照您手动难以识别的分组，对潜在客户或客户进行详细细分（请参阅本文中的Salomon 示例）。聚类算法分析行为、社交和人口统计数据，将具有共同特征的个体组合在一起：兴趣（运动、音乐、生活方式）、购买习惯（频率、产品类型、平均购物篮）等。这使得检测使用传统方法难以发现的特定社区成为可能。
你会告诉我，要做机器学习，你需要数据。这就是为什么拥有一个真正的客户体验平台 (DXP) 并集成客户数据平台 (CDP) 变得至关重要。我邀请您重新阅读本文的CDP章节。总而言之，CDP 提供了 360° 客户视图，从而可以从整体上了解客户。
CDP+ML=分析行为、偏好、互动，以识别拥有共同价值观或利益的不同社区或部落。
第二步：体现社区
然后他们需要通过讲述体现这些价值观的故事来强化这种强烈的身份认同。我想要一个有深度、有意义的社区。
在这里，DXP 也通过其敏捷的内容管理功能（这是 DXP 的 CMS 部分）为我们提供了真正的解决方案。您可以在本文中找到有关自网络诞生以来内容管理演变的更多信息。让营销团队拥有充分的灵活性而无需回到开发阶段对于提高响应能力和敏捷性至关重要。能够创建新类型的内容、新的信息呈现方式和登录页面，可以让您对社区的发展做出快速反应，即使这意味着犯一些错误，以后也可以轻松纠正。这就是测试和学习的原则：我们稍后会回顾它。
步骤 3：提供丰富的互动
他们应该鼓励社区互动。我喜欢与志趣相投的人一起参加活动：成为社交网络群组或有专家的专属论坛的成员增强了我的归属感。
在这里，DXP+ML 组合也发挥了作用。DXP 可以提供社区联系和互动的空间：论坛、讨论平台或内部社交网络允许成员相互交流、分享经验并与品牌合作。然后，可以通过自然语言处理（NLP）工具分析这些材料，以了解会员对品牌、其产品或其行为的感受。这些工具可以分析客户评论、社交网络上的评论或论坛中的讨论。甚至可以检测到成员表达的积极、消极或中立的感受。这些分析使得调整信息或策略成为可能，以更好地提供适应社区情绪的回应。
第四步：向自己确认我是独一无二的
营销团队应该个性化他们与我之间的内容和互动，以便我确信我拥有 100% 个性化的服务或产品。
在现阶段，我们看到了提供与每个社区的特定价值观和兴趣相符的内容的难度，特别是在社区数量众多的情况下。我们有可能从针对单一目标、投入大量预算的大规模营销转向多目标营销，在多目标营销中，为每个目标花费相同的预算是不可想象的。今天，我们很幸运拥有可以帮助我们的技术，它可以提供分析个人偏好的推荐模型，从而提供个性化的内容、产品或优惠。这种个性化增强了消费者的归属感和承诺感。 DXP 的作用还包括创建适应每个社区的价值观和兴趣的独特体验，从而实时提供超个性化的体验。
第五步：分享与参与
他们应该鼓励我参与，邀请我分享我的观点，甚至参与新产品的共同创造。
为了完成这一步，算法可以提供很大的帮助。特别是分析客户反馈、新兴趋势和社区的建议，从而确定共同创造的机会。协同设计平台的建立使得成员能够为产品或服务的设计做出贡献并参与决策。然而，要小心失误：小心反弹。我忍不住想和大家分享孩之宝的案例，该公司因 “蒙特库克事件 ”而“有点不知所措”。