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个性化推荐有一点要注意，如果你对自己的行为不够敏感的话可能会弄巧成拙。比如，如果你过度窥探人们的生活，那么个性化定制就会变得十分可怕。举一个尽人皆知的负面例子。大型零售商塔吉特（Target）无意间公开了一个未成年女性怀孕的消息。其实这个女孩儿一直努力瞒着父母不让他们发现这件事。根据记者查尔斯·杜希格在《纽约时报杂志》中的报道，塔吉特向这个姑娘推送定向广告，为她提供婴儿服和婴儿床的购物券。女孩儿的父亲得知后怒气冲冲地跑到百货店质问经理：我女儿还在读高中你们就给她婴儿服和婴儿车的购物券，你们是想鼓励她怀孕吗？几天后百货店经理打电话给这位父亲表示道歉，但女孩儿父亲的态度与之前截然不同。他说：我和女儿谈过了，实际上我家里发生了一些我之前并不知情的事情。她的预产期在8月份。应该是我向你道歉才对。尽管得到了这位父亲的原谅，但是这个被广泛报道的故事在塔吉特顾客和消费者权益倡导者中间引发了激烈的反应，他们认为数据挖掘和个性化定制是不可原谅的侵犯隐私行为。

如果你没有摸准用户的喜好，个性化定制可能很快令用户弃你而去。如果用户得到的建议对他们毫无吸引力，比如服装零售商向用户推荐不符合他们品位的服装款式，或网飞向用户推荐他们讨厌的电影类型，那么用户不但会对推荐不以为然，而且还有可能被惹怒。试想，如果你的好友（甚至更糟糕，你的伴侣）送给你的生日礼物完全不符合你的品位，你会做何感想？错误的个性化定制非但不能改善收益，相反还会极大地损害收益。

这也是为什么试验如此重要。测试个性化定制策略的一个好办法是先向一小部分用户发送个性化邮件和短信推送，并且评估这些用户的反应和个性化定制的效果。完成这一步后增长团队就能获得用户体验有效性方面的早期数据，如果结果是积极的，那么团队就可以进一步在个性化方面做投资。大多数邮件营销软件提供各种各样的个性化选项，既可以简单地将收件人姓名插入邮件正文，也可以根据他们的历史行为向他们发送不同的信息和产品推荐。

例如，我们的食品商店App团队就可以通过向那些只完成一次购买的用户发送免运费的购物券来刺激他们继续购买。如果测试成功，团队就可以试验将这类推送内置在App里向所有至少用App购买过一次商品的用户推广免费配送。