马克斯表示，他对未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——谁可能会流失是之前采 手机号码数据 取个性化的保不够的，我们需要开始解释原因，这使我们能够构建更好的定位解决方案。” 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 因此我们更愿意保留昵称 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 巴西商业名录 体营销效果。 用于营销自动化和工作流程优化的人工智能 利用人工智能简化运营 人工智能驱动的自动化工具通过管理客户互动和精准优化多渠道活动来简化营销运营。这些工具利用机器学习和人工智能算法来处理重复性任务、自动化工作流程并更有效地管理各个渠道的客户接触点。