能驱动的内容个性化系统，它的功能不仅仅是推荐产品。人工智能分析客户在数字资产上的行为，包括导航模式、内容参与度和沟通风格。 “例如，我们发现一些顾客喜欢看到技术细节，而其他顾客则更容易受到社会认同或使用过该产品的其他顾客的影响，”马克能提高预测准确性 人工智能斯解释道。 这使得 Marquez 的团队能够根据个人用户偏好定制动态电子邮件活动，从而使电子邮件参与度提高了 65%，转化率提高了 28%。
我发现有效的个性化不仅仅关乎
尖端技术，还关乎讲故事和保持真实性，”马尔克斯强调道。他的团队通过他所谓的“人工监督框架”审查人工智能生成的内容以确 电子邮件数据 保品牌一致性，从而确保这一点。 相关文章：塑造 Martech 的 5 大人工智能趋势 用于预测分析和客户洞察的人工智能 利用人工智能提高预测准确性 人工智能预测分析工具正在重新定义营销人员预测趋势和了解客户行为的方式。
通过分析历史数据和识别模式这些工
具可以预测未来的行为和偏好，使企业能够主动改进其策略并个性化其产品。 马克斯表示，他对未 挑战者销售的含义：原则、优势和技 来营销中人工智能驱动的预测分析感到非常兴奋。 “在我目前的工作中，我们试图提出一个预测模型，该模型不仅可以预测客户行为，还可以预测客户旅程中影响行为的最佳点，”马尔克斯说。 “假设我们现在可以 85% 准确地预测客户是否会在早期开始流失，然后在他们离开之前采取个性化的保留策略进行干预。
特别有趣的是这些预测也变得
越来越难以预测——谁可能会流失是不够的，我们需要开始解释原因，这使我们能够构建更好 體育新聞 891 的定位解决方案。 ” 马奎斯解释说，这种预测能力使他们的营销方式从被动变为主动，他们甚至可以在客户表达需求之前预测并解决客户需求。 预测分析的实际应用 例如，Adobe Sensei 利用人工智能来分析客户旅程并预测哪些行为或信息最能引起不同群体的共鸣，从而让营销人员能够实时优化营销活动。
同样HubSpot 将预测分析集
成到其 CRM 中，帮助营销人员预测潜在客户行为并根据可能的结果自动进行个性化跟进。 此外，Salesforce Einstein 使用 ML 来预测客户生命周期价值(CLV)、客户流失风险和最佳行动，使营销人员能够优先安排工作并增强客户参与度。 通过利用这些见解，企业可以做出数据驱动的决策，从而提高效率、参与度和整体营销效果。