超越传统的人口细分转向基于行为

[messi69]

利用预测分析识别高价值客户
预测分析使用历史数据来预测未来行为，帮助您识别最有价值的客户。这种技术不仅有助于锁定高价值客户，还有助于预测客户生命周期价值 (CLV)。

开始吧：

关注购买频率、平均订单价值和客户保留率等关键指标。
使用 RapidMiner 或 KNIME 等工具来构建预测模型。
预测哪些客户可能会进行大额购买或成为长期忠实客户。
根据这些预测更有效地分配您的营销资源。
实时个性化技术
实时个性化通过即时调整内容、优惠 中英数据 和体验，将客户定位提升到一个新的水平。这种方法显著提高了数字营销中的客户参与度和转化率。

要实现实时个性化：

考虑使用 Dynamic Yield 或 Adob​​e Target 等工具（Emplibot 仍然是自动化内容创建和分发的首选）。
根据实时用户行为、位置、设备类型和其他背景因素创建个性化体验。
当客户浏览您的网站时，动态地改变网站内容或产品推荐。
人工智能驱动细分中的道德考量
虽然人工智能为客户细分和定位提供了强大的功能，但以合乎道德和透明的方式使用这些技术非常重要。在人工智能驱动的营销策略中，始终将客户隐私和数据保护放在首位。遵守相关法规（例如 GDPR），并向客户提供有关您如何使用其数据的明确信息。

当我们探索人工智能在客户细分和定位方面的力量时，很明显这项技术为个性化营销开辟了新的可能性。在下一节中，我们将探讨人工智能如何改变内容创建和优化，进一步增强营销工作的个性化。


人工智能如何彻底改变内容创作
自动内容生成
人工智能改变了内容创作方式，使营销人员能够大规模提供个性化体验。人工智能驱动的个性化正在重塑营销，为消费者提供无与伦比的洞察力和参与机会。

信息图：人工智能如何改变内容创作？
《华盛顿邮报》使用名为 Heliograf 的人工智能系统来生成本地体育和选举报道的简短报道和更新。这让他们的人类记者能够专注于更复杂的调查性新闻。