個人化或將成為行銷第五個P：真正的差異，不是更會推薦，而是更會用因果做決策

一篇發表於2025年《國際行銷研究期刊》（International Journal of Research in Marketing）的論文〈個人化與精準投放：如何實驗、學習與優化〉（Personalization and targeting: how to experiment, learn & optimize）指出，個人化（Personalization）未來很可能不再只是行銷工具，而會逐步成為與產品（Product）、價格（Price）、通路（Place）、推廣（Promotion）並列的「第五個P」。

這個判斷之所以重要，不只是因為個人化愈來愈普遍，而是因為它的邏輯正在改變。過去談個人化，許多企業的做法，是先看哪些人點閱比較多、買得比較多、停留比較久，然後再依照這些差異去調整行銷內容。

這樣的做法不是沒有效，但很容易犯一個錯誤，那就是將資源繼續投到那些原本就會買的人身上。於是表面上成效變好了，但實際上卻可能只是把折扣、預算或曝光，送給原本就會成交的顧客。

所以，真正更值得問的問題，不是「誰會買得更多」，而是「誰會『因為我的行銷方案而』買得更多」。這兩者背後其實是兩種截然不同的邏輯，前者看的是「相關」，後者看的是「因果」。

也因此，該論文最核心的貢獻，不只是探討個人化技術，而是重新定義個人化本身。該研究認為，真正的個人化，不只是分群、推薦與預測，而是透過實驗與因果推論，找出哪一種行動，對哪一種人，會真的有效。

在研究方法上，作者把個人化定義為一個因果推論問題，並放進一個名為「測試與學習」（test and learn）的四步驟框架中：設計（design）、測試（test）、學習（learn）、優化與評估（optimize/evaluate）。

如果用白話來說，這步驟就是企業先定義清楚目標族群、可能採取的行銷行動，以及需要遵守的業務規則；接著透過隨機實驗去比較不同做法；再用因果機器學習工具，估計不同顧客對不同處置的反應差異；最後把這些結果轉化成真正可執行的個人化策略。

該論文裡以折價券為例，說明企業不該只問「發折價券有沒有效？」，而是應該問「哪一類顧客適合5%折扣？哪一類適合10%？還有哪一類其實根本不應該發？」。

這篇論文最有價值的地方，在於它不只是介紹新方法，而是直接改變我們理解個人化的方式。

1.「因果」比「相關」更重要

傳統行銷常常只看到「誰本來就表現比較好」，但真正高水準的個人化，重點是找出「誰會因為我的介入而改變」。這代表企業不能只盯著高價值顧客，而要進一步辨識哪些人最可能被行銷方案所推動。否則，看起來是在做精準行銷，實則卻可能只是把促銷資源浪費在忠誠顧客身上。

2.「實驗能力」將成為個人化時代真正的核心競爭力

作者指出，像Amazon、Booking.com、Google這些公司，早就把持續實驗做成日常。原因很簡單，個人化不是做一次模型、跑一次推薦就結束，而是要反覆測試、反覆修正、反覆學習，才有機會逐步逼近最佳策略。這也意味著，未來真正的贏家，不會只是資料最多的公司，而是最會把資料放進實驗框架、從因果中學習的公司。

3.不要只看「短期指標」

許多個人化策略在短期內看起來很成功，例如：點擊率提高、當期轉換增加、促銷反應變好。但長期卻可能帶來副作用，例如：讓顧客更依賴折扣、降低品牌價值，甚至養出顧客更高的價格敏感度。也因此，該論文特別強調，企業應該把眼光放回長期價值，而不是只盯著眼前成效不放。因為不是所有「當下有效」的個人化，最後都對企業有利。

除此之外，該研究也很務實地指出，個人化不是沒有代價，它至少面臨三大挑戰：

1.是冷啟動問題。當企業對新客戶幾乎沒有資料時，要如何做個人化？

2.資料與法規限制。在GDPR、CCPA這類規範愈來愈嚴的環境下，第三方資料取得變得更難，企業勢必要更重視第一方資料與零方資料的經營。

3.公平與隱私問題。個人化若處理不好透明度與公平性，短期也許能衝高業績，長期卻可能侵蝕信任。也因此，未來的個人化不只要有效，還要能被解釋、被監督，也被信任。

最後，這篇論文提出了以下的管理建議：

1.不要再用平均效果做個人化決策，因為平均值常常掩蓋了真正重要的差異。

2.把個人化當成一套「測試與學習」（test and learn）的系統來做，而不是把AI當成神諭。

3.投資高品質的第一方資料與實驗能力，往往比盲目追求更多資料更有價值。

4.把隱私、公平與可解釋性視為競爭力，而不是單純的合規負擔。未來真正有機會建立長期優勢的，不是個人化做得最激進的企業，而是個人化做得有效、也做得負責任的企業。

總結來說，個人化不是對不同人說不同的話而已，而是用因果推論去回答，哪個行動，對哪個人，在什麼時候，真的有用。當企業真正做到這一步，個人化就不再只是行銷技巧，而是會變成整套行銷決策的底層邏輯。

作者：羅凱揚（台科大企管系兼任助理教授）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Lemmens, A., Roos, J. M. T., Gabel, S., Ascarza, E., Bruno, H. A., Gordon, B. R., Israeli, A., McDonnell Feit, E., Mela, C. F., & Netzer, O. (2025). Personalization and targeting: How to experiment, learn & optimize. International Journal of Research in Marketing. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2025.07.004