解锁超个性化体验：Salesforce Personalization Builder 顾问指南
背景与应用场景
作为一名 Salesforce 咨询顾问，我经常与各行各业的客户合作，他们面临一个共同的挑战：如何在数字噪音日益增大的今天，真正触达并打动每一位客户？传统的“一刀切”营销模式早已失效，消费者期望品牌能够理解他们的独特需求，并提供量身定制的体验。这正是 Salesforce Personalization Builder（前身为 Interaction Studio）发挥巨大价值的地方。
想象一下这样的场景：
・零售行业：一位访客首次浏览您的电商网站，查看了几双跑鞋。当他下次访问时，网站首页的横幅广告自动展示了最新款的跑鞋，并推荐了相关的运动服装。当他将一双鞋加入购物车但未结账时，第二天会收到一封邮件，邮件中不仅提醒他完成购买，还展示了其他同样喜欢这款鞋的用户还购买了哪些商品。
・金融服务：一位客户登录了您的网上银行，并浏览了关于房屋抵押贷款的页面。系统会实时捕捉到这一行为，并在他后续浏览网站其他部分时，动态地在侧边栏展示一个“贷款计算器”工具或一篇关于“首次购房者指南”的文章。
・旅游行业：一位用户在您的网站上搜索了飞往巴厘岛的航班。即使他没有登录，Personalization Builder 也能通过匿名追踪识别他的兴趣。在他下次访问时，网站会优先展示巴厘岛的酒店和度假套餐。
这些场景并非遥不可及的未来，而是通过 Personalization Builder 可以实现的实时、一对一的个性化互动。它不仅仅是一个产品推荐引擎，更是一个跨渠道的客户体验决策中心。它能够捕获、分析并实时响应客户在所有触点（网站、移动应用、邮件、客服中心等）上的行为，从而在“正确的时间”通过“正确的渠道”向“正确的客户”传递“正确的信息”。作为顾问，我的职责就是帮助客户规划和实施这些场景，将他们的客户关系从单向广播转变为双向对话，最终提升客户忠诚度和商业价值。
原理说明
要成功地为客户实施 Personalization Builder，我们首先需要理解其背后的工作原理。我可以将其分解为几个核心概念，这有助于我们向客户解释其强大的功能，并制定合理的实施策略。
1. 实时事件追踪 (Real-time Event Tracking)
一切个性化的基础是数据。Personalization Builder 通过 Salesforce Interactions SDK (软件开发工具包) 来捕获用户行为。这个 SDK 通常以一段 JavaScript 代码（即所谓的 “Beacon”）的形式部署在客户的网站上。它能够实时监听并发送各种用户互动事件到 Personalization Builder，例如：
- 页面浏览 (Page Views): 用户访问了哪些页面。
- 点击 (Clicks): 用户点击了哪些按钮、链接或产品。
- 搜索 (Searches): 用户在站内搜索了什么关键词。
- 加购/购买 (Add to Cart/Purchase): 用户的转化行为。
- 自定义事件: 任何对业务有意义的特定行为，如观看视频、下载白皮书等。
2. 统一客户画像 (Unified Individual Profile)
Personalization Builder 会为每一位访客（无论是匿名的还是已知的）创建一个统一的客户画像。当一个新用户访问网站时，系统会分配一个唯一的匿名 ID。随着用户与网站的互动，所有行为数据都会被关联到这个画像上。当用户最终登录、注册或通过邮件链接识别身份时，Personalization Builder 会将匿名画像与已知的客户记录（例如来自 Sales Cloud 的联系人或 Marketing Cloud 的订阅者）进行合并。这个过程称为 Identity Reconciliation (身份识别与合并)，它确保了无论客户使用什么设备或处于哪个阶段，我们都能拥有一个持续、完整的行为视图。
3. 内容与产品目录 (Catalog and Profile Objects)
为了提供有意义的推荐，系统需要了解可供推荐的内容是什么。这通过产品与内容目录 (Catalog) 来实现。我们需要将客户的产品信息（如 SKU、名称、价格、图片、类别）和内容文章（如博客、新闻）同步到 Personalization Builder 中。此外，我们还可以同步其他的 Profile Objects (配置文件对象)，例如门店位置、客户案例等，以丰富个性化决策的数据维度。
4. 爱因斯坦决策引擎 (Einstein Decisions)
这部分是 Personalization Builder 的“大脑”。它利用 Salesforce Einstein AI 的强大能力，通过可配置的算法，即 Einstein Recipes (爱因斯坦配方)，来决定向每位用户展示什么内容。这些配方并非黑盒，顾问和营销人员可以根据业务目标进行组合和调整。常见的配方包括：
- 协同过滤 (Collaborative Filtering): “购买了 X 的人也购买了 Y”。
- 热门推荐 (Trending): 基于近期热门程度进行推荐。
- 基于属性 (Attribute-based): 推荐与用户当前查看内容相似分类或品牌的产品。
- 共同浏览 (Co-browse): “浏览了 X 的人也浏览了 Y”。
5. 活动与模板 (Campaigns and Templates)
最终，个性化的内容需要通过活动 (Campaigns) 来呈现给用户。营销人员可以在 Personalization Builder 的可视化界面中创建 Web Campaigns (网站活动) 或 Email Campaigns (邮件活动)，定义目标受众、展示内容和业务规则。例如，创建一个“针对首次访客的欢迎横幅”活动。而这些活动内容的具体样式，则由模板 (Templates) 控制。模板通常由前端开发人员创建，确保所有动态生成的内容都符合品牌的设计规范，实现了业务与技术的解耦。
示例代码
虽然 Personalization Builder 的大部分配置是在其用户界面中完成的，但将其强大的推荐能力应用到其他渠道，尤其是 Marketing Cloud Engagement 的邮件中，则需要代码的介入。最常见的实践是使用 AMPscript 在邮件构建时动态拉取推荐内容。
以下示例代码展示了如何在 Marketing Cloud 邮件中使用 AMPscript 的 Einstein:EmailRecs() 函数，从 Personalization Builder（或关联的 Einstein Recommendations 引擎）获取个性化产品推荐并进行渲染。这是一个非常典型的集成场景。
在 Marketing Cloud 邮件中调用 Einstein 推荐
<!--
本代码块旨在从 Salesforce Einstein 获取并显示个性化产品推荐。
顾问通常会与邮件开发人员合作，将此类代码嵌入到邮件模板中。
-->
%%[
/*
* 1. 调用 Einstein:EmailRecs 函数。
* 参数1: '1' 表示这是一个标准的推荐请求。
* 参数2: 'a1b2c3d4' 是一个占位符，代表在 Personalization Builder 或 Einstein 中配置的
* “推荐场景 (Recommendation Scenario)” 的逻辑 ID。这个 ID 决定了推荐的业务逻辑，
* 例如是“补充购买”、“热门商品”还是“最近浏览”。
* 参数3: 'SubscriberKey' 是必需的，用于识别当前邮件接收者，以便返回真正个性化的推荐。
* 这里的 _SubscriberKey 是 Marketing Cloud 的系统个性化字符串。
*
* 该函数会返回一个包含推荐产品信息的数据行集 (Rowset)。
*/
SET @recs = Einstein:EmailRecs(1, 'a1b2c3d4', _SubscriberKey)
/*
* 2. 检查返回的行集是否有效且包含数据。
* 这是最佳实践，可以避免在没有推荐结果时邮件出现渲染错误。
*/
IF RowCount(@recs) > 0 THEN
/*
* 3. 循环遍历推荐结果行集。
* 我们在这里设置一个循环，最多显示4个推荐产品。
*/
FOR @i = 1 TO 4 DO
/*
* 4. 从行集中获取当前行的产品数据。
* @recRow 变量现在包含了单个推荐产品的所有可用字段。
*/
SET @recRow = Row(@recs, @i)
/*
* 5. 从当前行中提取具体的产品字段。
* 这些字段名（如 'ProductName', 'ProductURL', 'ImageURL', 'Price'）
* 必须与您在 Catalog 设置中上传的产品数据字段完全匹配。
*/
SET @productName = Field(@recRow, "ProductName")
SET @productURL = Field(@recRow, "ProductURL")
SET @imageURL = Field(@recRow, "ImageURL")
SET @price = Field(@recRow, "Price")
/*
* 6. 只有当产品名称不为空时才输出 HTML。
* 这又是一个防御性编程的例子，确保我们不会显示空的产品卡片。
*/
IF NOT EMPTY(@productName) THEN
]%%
<!--
这里是用于显示单个推荐产品的 HTML 结构。
所有动态内容都由上面的 AMPscript 变量填充。
这是一个简化的表格布局，适用于大多数邮件客户端。
-->
<table role="presentation" border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="200">
<tr>
<td align="center">
<a href="%%=RedirectTo(@productURL)=%%">
<img src="%%=v(@imageURL)=%%" alt="%%=v(@productName)=%%" width="180" style="display: block;">
</a>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center" style="padding: 10px;">
<b>%%=v(@productName)=%%</b><br>
Price: $%%=v(@price)=%%
</td>
</tr>
</table>
%%[
ENDIF
NEXT @i
ENDIF
]%%
⚠️ 注意: 上述代码中的 Einstein:EmailRecs 函数及其用法均基于 Salesforce Marketing Cloud 官方文档。要使其正常工作，必须确保 Marketing Cloud 已正确配置并连接到 Einstein Recommendations/Personalization Builder 服务，并且产品目录已成功同步。
注意事项
作为顾问，在规划和实施 Personalization Builder 项目时，我总是会提醒客户关注以下几个关键点，以确保项目的成功和长期价值。
1. 权限与治理 (Permissions and Governance):
确保只有经过培训的授权用户才能访问和修改 Personalization Builder 的配置。Marketing Cloud 提供了细粒度的角色和权限管理，需要为使用者（如营销经理、内容编辑、开发人员）分配恰当的角色，例如 `Personalization Builder Administrator` 或 `Personalization Builder Editor`。错误的配置可能会影响所有渠道的用户体验。
2. 数据质量是基石 (Data Quality is Fundamental):
“Garbage In, Garbage Out.” 这句古老的格言在个性化领域尤为重要。推荐的质量直接取决于产品/内容目录的数据质量。必须确保目录数据的完整性、准确性和实时性。例如，缺货产品应及时更新状态，否则会被推荐给用户，造成极差的体验。
3. API 限制与性能 (API Limits and Performance):
虽然 Personalization Builder 旨在处理海量实时事件，但它仍然存在一定的限制。在实施 SDK 时，需要注意事件发送的频率和大小，避免对客户端（浏览器）性能造成影响。对于大规模数据同步（如通过 API 上传目录），需要了解并遵守 Salesforce 的 API 调用限制，合理规划同步作业。
4. 隐私与合规 (Privacy and Consent):
在 GDPR、CCPA 等隐私法规日益严格的背景下，必须将用户同意管理放在首位。Salesforce Interactions SDK 提供了处理用户同意状态的机制。在实施之前，必须与客户的法务和合规团队合作，明确如何处理用户的同意（opt-in）和退出（opt-out）请求，确保所有追踪行为都是在用户授权下进行的。
5. 身份识别策略 (Identity Strategy):
一个清晰的身份识别策略至关重要。我们需要与客户共同定义：在什么时间点、通过什么事件（如用户登录、邮件点击）来识别用户并合并其匿名和已知画像。错误的策略可能导致用户画像碎片化或数据关联错误，从而影响个性化效果。
总结与最佳实践
Salesforce Personalization Builder 是一个极其强大的工具，它将品牌与客户的互动从静态、预设的旅程，提升到了动态、实时的个性化对话。它通过捕获每一个微小的互动信号，利用 AI 的力量，预测客户意图，并即时提供最相关的内容和体验，从而显著提升用户参与度、转化率和客户生命周期价值。
作为一名咨询顾问，我为客户总结了以下几个成功实施 Personalization Builder 的最佳实践：
・从明确的业务目标开始 (Start with Clear Business Goals):
不要为了个性化而个性化。首先要定义清晰的业务目标，例如“将购物车放弃率降低 15%”或“将首页产品点击率提升 20%”。围绕这些目标来设计你的第一个性化活动。
・采用“爬、走、跑”的策略 (Adopt a "Crawl, Walk, Run" Approach):
不要试图第一天就实现所有渠道的端到端个性化。从几个高价值、易于实现的场景开始，比如网站首页横幅个性化或产品详情页的“看了又看”推荐。通过 A/B 测试验证其效果，获取早期成功，然后再逐步扩展到更复杂的跨渠道场景。
・跨部门协作至关重要 (Cross-departmental Collaboration is Key):
成功的个性化项目需要市场、电商、IT、数据和客服等多个团队的紧密协作。在项目启动初期就建立一个跨职能团队，确保所有人对目标和策略有一致的理解。
・持续测试和优化 (Continuously Test and Optimize):
Personalization Builder 提供了强大的 A/B 测试功能。要充分利用它来测试不同的 Einstein Recipes、不同的内容模板和不同的业务规则。市场是不断变化的，用户的偏好也在改变，唯有持续优化，才能保持最佳效果。
・着眼于整合的力量 (Focus on the Power of Integration):
Personalization Builder 的最大潜力在于它与其他 Salesforce 产品的无缝集成。将其与 Data Cloud (CDP) 结合，可以获得更丰富的客户数据；与 Service Cloud 结合，可以在客服人员的控制台上显示客户的实时 Web 行为；与 Sales Cloud 结合，可以为销售代表提供客户兴趣的洞察。规划一个整体的、互联的客户体验架构，是实现真正 360 度客户视图的关键。
评论
发表评论