Критерии персонализации. 
Методы подготовки персонализированного контента

В зависимости от глубины используемых алгоритмов системы получают различную информацию о пользователях, которая впоследствии используется для таргетирования[2]. Эти данные используются в качестве критериев персонализации:

• — Имя. В почтовых рассылках каждое письмо начинается с обращения к пользователю с подстановкой его имени. Это снижает риск того, что письмо будет воспринято как спам и не будет прочитано. В случае если алгоритм персонализации располагает лишь теми данными, что пользователь ввёл при регистрации на сайте, вместо имени используется логин.
• — Просмотренные или купленные товары. Каждая вещь в интернет-магазине обладает огромным количеством меток: область, категория, группа и так далее. Чем больше пользователь ищет что-то в интернет-магазине, тем больше о нём данных получает система. Например, если пользователь зашёл в группу детских товаров, значит по меньшей мере в его жизни появился или появится ребёнок. Далее в зависимости от посещаемых категорий и групп можно установить примерный возраст и пол ребёнка. Однако, система должна быть настроена таким образом, чтобы анализировать частоту таких запросов, потому что может оказаться, что ребёнок — это временное явление в жизни конкретного пользователя (например, мужчина идёт в гости к другу, у дочери которого скоро день рождения, то есть ищет подарок и не собирается в последствии скупать половину магазина).
• — Дата покупки. Вокруг даты покупки строится отдельная сложная стратегия взаимодействия с пользователем. Система настраивается таким образом, чтобы пользователь не страдал от навязчивой рекламы, но и не забывал о магазине. Также на длинном временном интервале даты покупок пользователей позволяют собрать хорошую статистику как общую, так и личную для каждого покупателя. Общая статистика наглядно демонстрирует периоды активного и пассивного спроса, а значит, от года к году расширяет возможности прогнозирования, демонстрирует провисающие сегменты и так далее.
• — Средний чек. Средний чек демонстрирует, сколько пользователь готов потратить в интернете. В зависимости от этого система подбирает ему соответствующие категории товаров.
• — Количество товаров в заказе. Количество товаров также информативно для системы: проанализировав, можно предположить количество членов семьи или группы людей, направления их интересов, иногда даже примерный возраст и пол. Эта информация позволяет системе выделять пользователей в отдельную группу, а производители, получая информацию о том, что в их системе существуют такие пользователи и в таком количестве, разрабатывают новые маркетинговые стратегии, например, формируя более сложную политику скидок.
• — Количество покупок клиента. Количество покупок и даты их совершения необходимы для анализа частоты активности пользователя. Знание этой частоты необходимо, потому что в противном случае производители не смогут настроить систему на комфортный для пользователей уровень персонализации (например, почтовая рассылка с напоминаниями будет приходить слишком часто).
• — Геолокация. Естественно, геолокация запоминается системой всегда и везде. При любой возможности и под любым предлогом у пользователя получают информацию (прямым или косвенным способом) о его местонахождении. Это нужно для того, чтобы пользователь получал только актуальный для него контент.
• — Действия на сайте. Поведение пользователя на сайте — ещё одна информационная статистика. Система запоминает всё: какие пользователь посещает страницы, куда он кликает курсором, на каких страницах задерживается дольше, на каким — меньше, проходит ли он процесс регистрации, наполняет ли корзину, бросает ли её и так далее. Соответственно, вся эта информация используется для анализа не сколько пользователя, сколько самого сайта на наличие слабых мест. Ведётся поиск элементов, по каким-либо причинам отталкивающих клиентов, некорректно спроектированных интерфейсов и просто системных ошибок.
• — Действия в письме. Помимо того, что персонализация используется на самих сайтах, она также используется и в письмах. Аналогично с действиями на сайте действия в письме отслеживаются и анализируются.
• — Более личные данные: пол, дата рождения и прочее. В персонализации всегда должна быть заложена корректность поведения. Если пользователь впервые зарегистрировался на сайте, он не должен сразу быть завален рассылкой, содержащей большое количество личной информации, которую он системе самолично и не предоставлял (хотя у системы эта информация уже имеется). Несоблюдение корректности поведения (как при первом знакомстве) и навязчивая рассылка приводят к потере клиентов. Однако, если система осведомлена о дате рождения клиента, а предприятие в рамках скидочной программы поощряет именинников, пользователю будет приятно получить на почту личное поздравление от компании и уведомление о возможности приобретения товаров со скидкой.

Перечисленные выше критерии персонализации являются не единственными, но наиболее популярными.