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Post by ragebur on Sept 20, 2023 2:34:24 GMT -5
一家主要的在线流媒体服务通过使用推荐引擎根据观看历史和偏好推荐个性化内容,成功地提高了用户参与度和保留率。 这些例子展示了人工智能和机器学习在数字营销个性化方面的变革力量。公司可以利用这些技术大规模提供个性化体验,以推动客户参与度、忠诚度和收入增长。 随着人工智能和机器学习的不断发展,采用这些工具的营销人员将能够更好地在竞争中保持领先地位,并满足当今数字消费者不断变化的需求。 在营销策略中使用人工智能和机器学习的技巧 从明确的目标开始 在将人工智能和机器学习纳入您的营销策略之前,有明确的目标很重要。确定个性化可以产生最大影响的特定领域,例如客户细分、内容创建和客户支持。 专注于明确的目标可以帮助您确定资源的优先级,并确保您的人工智能 尼泊尔电话号码表 驱动的个性化工作与您的整体营销目标保持一致。 有效的数据收集和分析 有效收集和分析数据 如前所述,数据是个性化的基础。首先从各种来源收集相关客户信息,包括网站分析、CRM 系统和社交媒体互动。 确保您的数据干净、准确且有条理,以最大限度地发挥其在为人工智能驱动的个性化工作提供信息方面的有用性。还可以考虑投资数据分析工具,这些工具可以帮助您发现可以为您的营销决策提供信息的模式和见解。 选择合适的人工智能工具和平台 选择正确的人工智能和机器学习工具对于成功的个性化非常重要。根据功能、易用性、集成和可扩展性评估您的选项。无论是内容创建、聊天机器人部署还是动态定价,您都需要找到满足您特定个性化目标的工具。 不要害怕咨询专家或寻求同事的建议,以帮助您做出明智的决定。 测试、学习和迭代 与任何营销计划一样,持续测试和优化是最大限度提高人工智能驱动的个性化工作有效性的关键。持续监控人工智能工具和活动的性能,分析结果,并根据需要进行数据驱动的调整。
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