人工智能驱动的营销平台的未来：彻底改变客户参与

Alhasan359

人工智能驱动的营销平台可以重塑客户参与度，并通过改变互动来推动业务增长。了解最新平台如何帮助公司通过超个性化消息传递建立更牢固的联系。 人工智能在营销平台中的出现 20 世纪 90 年代的第一个营销平台只不过是基本的 内容管理系统。他们可以帮助营销人员管理基本网页和附属网站。随着时间的推移，功能扩展到社交媒体帖子、电子邮件、分析等。营销人员开始整合他们的营销活动，以创建更具凝聚力的品牌信息。 如今，随着人工智能的出现，营销平台正在发生变革。这项技术在使营销工作与公司更大的收入目标保持一致方面显示出了巨大的前景。当今的人工智能工具可以回答客户问题、预测客户需求并设计可转换的内容。 所有人工智能工具都依赖于充分利用数据和模式来确定底线。然而，它们的功能因行业及其目标人群的不同而有所不同。如果你想招募人们做志愿者、购买产品或承诺为期一年的订阅，人工智能可以提供帮助。


它可以在正确的时间将正确的内容发送给正确的人。当然，要充分利用这些工具需要一点技巧（特别是当竞争对手可以使用相同 哥斯达黎加移动数据 的技术时）。 个性化营销：新领域 人工智能通过分析最重要指标和参数的算法实现超个性化营销。由强大的社会价值观定义的品牌通常面临着在不同平台上打造一致的信息传递的挑战。营销平台中内置的语言模型可以帮助生成与这些价值观相符的准确且一致的消息传递。而且，它可以 为每个客户量身定制内容，而不会失去公司独特的声音。 人工智能编译数据并尝试从中提取最相关的见解。旨在与客户建立联系的营销人员可以期望现代营销平台能够更深入地挖掘核心动机。 以一家迎合不同人群的流行玩具店为例。为孩子寻找可动人偶的父母会采取不同的方法，而铁杆收藏家则需要它作为展示柜的最后一笔。



这是同一个产品，但个性化的营销信息改变了动态。来自人工智能的见解可以成为赢得这两类业务的解决方案。 拥抱这一新领域的营销人员（同时仍然承认 人工智能的局限性）可能会从每次营销活动中获得更好的结果。通过保持客户参与度，他们更有可能获得并保持客户忠诚度。 营销中的预测分析：预测客户需求 预测分析依赖于不同来源的数据，包括电子邮件、购买历史记录和人口统计数据。一旦收集完毕，就会被清理、编目并以更全面的格式交付。人工智能网络可以解析数据并推断出结论，告诉营销人员客户接下来可能需要什么。 过去，许多早期对人工智能的期望都未能实现该技术的现实。如今，人工智能驱动的客户数据平台 (CDP) 等工具创建了更大的中央智能来管理大量数据集合的规则。 nDash 推出了 AI 内容创意，帮助营销人员定制主题以满足受众的需求。 这会带来更好的细分和资源分配。预测分析使营销人员能够确定哪些客户推动了他们的收入。