Personalizacja w marketingu to strategiczne podejście polegające na dostosowywaniu treści, ofert, komunikatów marketingowych, doświadczeń użytkownika oraz rekomendacji produktów lub usług do indywidualnych preferencji, potrzeb i zachowań konkretnego odbiorcy. Proces ten opiera się na gromadzeniu i analizie danych o klientach – demograficznych, behawioralnych (np. historia przeglądania, zakupów, interakcji), psychograficznych oraz transakcyjnych. Celem personalizacji jest zwiększenie trafności i wartości przekazu dla odbiorcy, co przekłada się na wyższe zaangażowanie, poprawę współczynników konwersji, budowanie lojalności oraz wzmacnianie relacji z marką.
W procesie tym wykorzystuje się zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) oraz systemy automatyzacji marketingu (Marketing Automation) do dynamicznego tworzenia i dostarczania spersonalizowanych interakcji w czasie rzeczywistym, niezależnie od kanału komunikacji. Personalizacja wykracza poza tradycyjną segmentację rynku, dążąc do tworzenia doświadczeń „jeden do jednego”.
W praktyce, na przykład w branży e-commerce, klient odwiedzający sklep internetowy może zostać potraktowany spersonalizowanym doświadczeniem. Na podstawie jego wcześniejszych zakupów, historii przeglądania produktów, a nawet porzuconych koszyków, system marketing automation może wyświetlić na stronie głównej spersonalizowane rekomendacje produktów, wysłać e-mail z przypomnieniem o produktach w koszyku wraz z zachętą do finalizacji zakupu lub proponować treści odpowiadające jego zainteresowaniom. Takie działania zwiększają prawdopodobieństwo konwersji i budują wrażenie, że marka rozumie indywidualne potrzeby klienta.
Synonimy oraz bliskie terminy dla personalizacji to marketing jeden do jednego (1:1 Marketing), marketing indywidualny oraz dostosowanie indywidualne. Pojęcie to jest ściśle powiązane z terminami takimi jak segmentacja rynku, Marketing Automation, User Experience (UX), Customer Relationship Management (CRM), Sztuczna Inteligencja (AI), Uczenie maszynowe (ML), Customer Journey (Ścieżka klienta), Content Marketing oraz Big Data.