要充分利用它而不是拘泥于网站行为、性别和年龄。 例如， 发现，根据个人在公司的角色与个人以前的行为来个性化内联网门户更为有效。 你可以在你的第一方数据中找到很多细分灵感。最好的方法是转到您的 （分析）帐户并像往常一样开始对您的数据进行细分。您使用的是哪些细分市场？ 一些例子包括 浏览器 设备类型。您将如何更改 访问者的用户体验？或者使用 的人？ 页面加载时间。您是否应该以相同的方式对待等待您的网站加载时间更长的访问者星期几 一天中的时间。

周五凌晨 点浏览您网站的

人与周一下午 点浏览您网站的人有不同的动机、意图和焦虑吗？ 转换渠道。人们最常从哪里退出您的渠道？将定量数据与启发式分析相结合。为什么人们会辍学？这一步有什么特别难的？个性化如何解决它？ 着陆页类型。 您是在与主站点上的人打交 以色列手机号码清单 还是在专门的登录页面上打交道？ 测试变体。 如果您正在进行 测试，则访问变体 的访问者与访问变体 的访问者的体验会略有不同对吗 新访客与回头客 在过去 小时内三次访问您网站的人与第一次访问您网站的人会有不同的动机。

意图和焦虑吗使用您现有

的数据来告知您的个性化工作。它会向您显示问题页面和转换漏斗中需要改进的部分，这是您应该开始的地方。 你能 走得太远 吗？ 还有营销人员在个性化方面 走得太远 的风险。与任何新的（ ）用户体验理论一样，个性化有其局限性、威胁和缺点。 自 于 年撰写本文以来，个性化和机器学习已经取得了长足的进步，但同样的局限性仍然存在 雅各布 雅各布尼尔森，尼尔森诺曼集团： 让计算机为用户个性化网站假设计算机可以猜测用户的需求这很 DX 潜在客户 难做到当你考虑到同一个人。