大规模个性化在网络上备受追捧，但同时也引发了期望值冲突的危机。根据麦肯锡的研究，80%的顾客希望在网络上获得量身定制的体验。Spotify等平台的成功案例展示了个性化带来的价值，但也凸显了用户对隐私和数据安全的担忧。微软的调查显示，亚太地区只有31%的消费者信任数字服务机构处理个人数据。
谷歌淘汰第三方Cookies的举措标志着个性化时代的转折点。过度依赖第三方Cookies的个性化策略损害了用户信任，侵蚀了品牌关系。Waheed Bidiwale强调，个性化需要回归价值本质，以更合理的方式使用数据。
成功的大规模个性化需要以人为本，并驱动价值创造。品牌需要明确无界品牌承诺，将其与顾客期望相结合，并定义个性化的目标和衡量标准。Suresh Chivukula建议，品牌应建立数据收集和投资回报之间的逻辑联系，确保关键绩效指标与用户体验效益相一致。
品牌应优先考虑自有触点，如品牌网站和电子商务渠道，以提供无缝的个性化体验。同时，品牌需要保持真实的声音，避免过度个性化导致体验不连贯。Suresh Chivukula强调，品牌需要灵活的管理结构，快速调整和升级个性化策略。
数据收集是大规模个性化的基础。品牌应重视第一方数据，通过登录系统和顾客数据平台收集顾客互动数据。第二方数据可以通过合作伙伴关系获取，扩大数据规模并接触新的顾客群。品牌应谨慎使用第三方数据，因其存在隐私和信任问题。
以同理心分析数据是释放数据价值的关键。品牌需要从固定细分市场转向高级细分市场，基于顾客行为和选择进行更深入的洞察。人工智能和机器学习可以帮助品牌实现实时个性化，并根据顾客旅程进行调整。
品牌应优先考虑与品牌和顾客关系相关的数据点，避免为了收集数据而收集数据。通过真实地回应数据公平地收集数据以同理心分析数据，品牌可以赢得顾客信任，并实现规模化价值创造。
最终，大规模个性化需要技术与品牌文化的平衡。品牌应以赢得顾客同意为优先事项，以同理心理解顾客，并始终坚持无界品牌承诺。通过以人为本的个性化策略，品牌可以加强顾客信任，并实现可持续发展。
