如果您不仅要了解，还可以预测您网站上的消费者行为怎么办？实时，对于匿名访客和客户一样？这是一代新一代供应商的承诺，他们甚至是微型企业（员工1-9）。

超过97％的典型B2C的网站观众是匿名的。对于B2B，数字在57到90％之间变化。然而，当访客共享电子邮件地址或注册时，个性化才会启动。这是由Web个性化难以努力的简单事实驱动，特别是在漏斗的顶部。

匿名用户行为有很多模糊性，并且没有足够的数据来帮助在个性化，实时或其他方面创建规则。传统上，个性化漏斗顶部个性化的公司需要在营销和工程方面需要大预算和专用资源来解决这一挑战。

个性化正在上升

VB Insight最近的一份报告发现，即使在小型和微型企业中，个性化也在上升。关键驱动程序是解决了解决实时个性化挑战的供应商的数量。

由于一个解决方案没有解决所有情况，因此供应商正在使用多种方法来解决这个问题。

一种尤其是一种自适应个性化的方法，由于其实时提供个性化内容和建议的能力而脱颖而出。

自适应个性化提供实时个性化

今天的个性化往往是规则驱动的。这通常是一种资源繁重的手动过程，重点关注近史的宽段。

自适应个性化使用机器学习来简化inpiduals，使用每个用户操作致力于更多。

此类别中的Web个性化工具使用实际用户行为的组合和隐含的兴趣来构建访问者配置文件 - “行为分析”，换句话说。这有助于创建一个灵活的算法集，可以在不需要手动干预的情况下为inpidual级别个性化体验。

自适应 - 个性化算法的例子

混合推荐发动机，它组合多种算法方法，能够实现比使用单一方法的个性化程度更高。

预测分析会带来比例/增加可扩展性

如果算法（AKA机器学习）是自适应个性化谱的一端，则另一端是预测分析。

传统分析需要大量工作来解除用于未来行动的见解。通过比较，预测分析使用自动化来识别历史数据中的模式。然后，所识别的模式有助于告知或推荐未来的行动，更有效地规模地规模。

这是机器学习算法的组合，耦合与现场特定的预测分析，使适应性个性化非常有吸引力。

实时个性化是前进的方向

之前的研究表明，较小的购买的半衰期是简短的。12小时内有70％的兴趣下降。在实时交付个性化内容或建议时越来越重要，以便参与和转换您的访客。

供应商提供适应性个性化的技术现在允许小型公司一次能够个性化，一次匿名访客。符合您的个性化需求的识别和缩写供应商可能是一个繁重的过程。为帮助努力，VB Insight审阅了47个技术供应商，提供个性化功能，以帮助您对自己的个性化需求与最相关的方法和供应商保持一致。