根据用户的购买历史和偏好，为用户提供符合其需求的优惠券和折扣信息，提高用户的忠诚度和购买频率。例如，根据用户的购买记录和投诉意见，为用户提供个性化的售后服务和解决方案，增加用户的信任和满意度。综上所述，电商平台的个性化服务策略旨在通过分析用户的需求和行为，提供个性化的推荐和服务，增加用户的满意度和忠诚度，提高电商平台的用户体验和竞争力。
电商平台的个性化服务策略包括以下几点：
1. 用户画像分析：通过分析用户的历史购买记录、浏览行为、偏好等数据，建立用户画像，了解用户的需求和喜好，从而为用户提供个性化的推荐和服务。
2. 推荐引擎：基于用户画像和商品属性，利用机器学习和数据挖掘技术，为用户提供个性化的商品推荐。根据用户的历史购买记录和浏览行为，推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户购买转化率。
3. 定制化商品：根据用户的需求和偏好，为用户提供定制化的商品和服务。例如，用户可以根据自己的喜好选择商品的颜色、尺寸、款式等，从而获得与众不同的购物体验。
4. 个性化营销活动：通过向用户发送个性化的促销活动和优惠券，增加用户的购买欲望。根据用户的购买历史和偏好，为用户提供符合其需求的优惠券和折扣信息，提高用户的忠诚度和购买频率。
5. 客户服务优化：通过个性化的客户服务，提高用户的满意度和忠诚度。例如，根据用户的购买记录和投诉意见，为用户提供个性化的售后服务和解决方案，增加用户的信任和满意度。
6. 社交化体验：通过社交化的功能和服务，增加用户的参与度和互动性。例如，用户可以在电商平台上与其他用户分享购物心得、评价商品，提供个性化的购物建议，增加用户的参与感和品牌认同度。
综上所述，电商平台的个性化服务策略旨在通过分析用户的需求和行为，提供个性化的推荐和服务，增加用户的满意度和忠诚度，提高电商平台的用户体验和竞争力。