千人千面，顾名思义，就是让每个人看到不同的页面。世界上没有两片完全一样的叶子，也没有两个完全一样的主页。 用专业一点的话来说，千人千面就是依靠大数据及云计算，从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点匹配的商品，展现在目标客户浏览的网页上，从而帮助卖家锁定真正的潜在买家，实现精准营销。
一、判断企业是否需要“千人千面”
这句话简单易懂，就是找对了人，用对的形式来传递信息。目前，几乎所有的互联网头部产品都做了“千人千面”的规则推荐，以至于我们有时候看到自己不喜欢的内容时，反而会去怀疑自己是否真的不喜欢、是否有还未挖掘的兴趣偏好等。
是不是要在这样的市场环境下随波逐流，全部“拿来”？我觉得，企业首先需要思考的是“千人千面”能带给自己的价值，其核心在于两点：
一是提升内容到用户的分发效率 。
若采用人工策略或不采用任何策略，用户也可以看到他们喜欢的内容，但是搜索费用较高，需要用户承担；通过机器学习等商业智能策略，可以降低用户的搜索成本，实现内容到用户的分发效率的提高。
二是提升内部工作流程执行效率 。
一些企业常用手工方式跑业务闭环，从活动策划到执行，到监控、再到复盘，如果在这一过程中采用商业智能，那么提升的不仅是工作效率，更有正驱动效果。这就是说，企业需要花费更多的时间来进行策略调整，而非执行落地的过程。
如何实现千人千面，千人千面可分为三个阶段
1.低级：人工决策配合商业智能执行。
情景一：计划营销，一般是以单一的、循环的经营策略为特征的。
举例来说，电商企业大促前7天或前1天，企业对用户的一次性信息推送都属于单次计划营销；每个月的工资日、还款日的信息提醒都需要重复、有规律地执行，这就是周期性营销。
情景二：分层推荐，即根据用户层次进行差异展示。
在用户到达产品环境后，企业可以有效地利用分层推荐实现效果的提升。一般形式有：通电图、Banner图和轮播图，这三种推荐的物品大小通常都比较小，而且更新迭代速度更快，除此之外，在设计三个推荐规则时，基本已经确定了目标受众。这种情况下，采用人工决策基本上可以达到业务分层的目标。
- 进阶：人工和商业智能共同决定
这一阶段，我们梳理了触点营销和精细化分层推荐两个场景。
(1)接触营销一般是指通过人工确定策略方向，机器辅助计算决定触发时间。
例如，当用户多次浏览一个产品而未实现转换时，可通过机器设置：在用户浏览产品30分钟后，未进行购买行为的及时触发优惠券推送等策略，提升用户转化效率。
举例来说，对于新手来说，我们希望一步一步加深他们对产品价值的体验，经常会在新客进入的第1、7、30天的时候进行用户触达，如果单纯依靠人工拉单完成推送，耗时耗力，而通过机器新客进入的第一、七、三十天就可以轻松实现自动推送。
(2)精细层次化是在产品内部，对用户的个性化行为进行精细推荐。
举例来说，银行业的功能性推荐菜单，一般包含超过100个功能，当用户进入产品后，很难在第一时间判断哪一个功能是该用户真正需要的，这个时候就需要企业针对这100+个功能进行梳理，每个/每一个功能都适合哪些用户，然后基于过去一段时间的访问频率路径来判断哪个功能是该用户所需要的，这个时候企业要针对这100+个功能进行梳理。
- 高级：从决策、执行到反馈，全过程商业智能驱动
提到千人千面，大家第一次想到的大多是全过程商业智能，也可以根据当前流行的机器算法、深度学习的概念来理解。
它的应用方案是：
首先，商业智能营销，是基于算法程序实现的自动化、个性化营销，依靠机器识别和触发的营销推进器，这一场景目前还没有广泛应用。
商业智能推荐，基于算法模型实现个性化推荐，多用于信息流、相关推荐、热门推荐等。
根据千人千面算法的原理，给每个用户定制专属的内容，则必须现有该用户的数据。随着企业的发展，产生的用户数据是越来越多的，对于这些数据可以进行深度分析，Smartbi提供数据挖掘功能，致力为企业所做的决策提供智能性预测性。它具有直观易用的拖拽式操作。一体化完成数据预处理、特征工程、模型训练、模型预测与评估、模型部署支持并行计算，随时扩展，海量数据处理不是问题且模型参数自动推荐，免于处理复杂算法细节。
不仅对于用户的数据分析做到“千人千面”精准营销，用户使用商业智能平台时也可以“千人千面”，在年轻一代个性化无处不在，数据门户也不应千篇一律，每个用户可以使用自助仪表盘定义自己的门户，融合本地图片、数据图表、外部系统、 门户组件等元素，制作个人专属的统一数据入口！
用户可根据自己需求或喜好自定义门户界面。比如，自定义关注的分析、指标，在界面上调整最常用的功能等。门户上还提供 “消息中心”功能，信息资讯互联互通，所有分析相关、平台相关的资讯都在此能访问。而且提供完备的门户组件接口，供第三方信息接入。
总结：在未来大数据精准分析下，商业智能会离每个人越来越近，对于用户行为的分析后作出进行贴心的营销和推送，或者在对大数据分析后，商业智能软件会对数据的变化进行一个阶段的预测，这些都是很有可能会实现的。