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最近，许多公司开始使用大型数据集进行数据分析，以便更好地了解目标受众。例如，以全球人工智能 (AI) 市场为例，美国公司增加了对数据分析和商业智能软件的支出，预计到 2025 年，仅在美国，这一数字就将达到 1916 亿美元。1 随着消费者驱动的数字数据大幅增长以及随后提取战略关键信息的需求，服务业占据了预测分析软件市场的最大份额。毫无疑问，对智能虚拟助理的需求将继续上升。在这个数字时代，营销策略也开始利用技术来组织和处理复杂的客户数据集，以针对其产品或服务的特定市场。由于这些数据输出为众多品牌提供了可理解的见解，“顾客就是上帝”的座右铭可以有效地扩展到数字营销中，在数字营销中，客户可以像国王一样得到服务，随时满足他们的需求。优化的营销活动必须实时与客户情绪相结合。这样，就可以根据客户情绪和偏好的行为洞察来调整沟通方式。从根本上讲，目标营销侧重于确定一种切实可行的方法来为客户提供合适的产品和服务。公司可以根据他们对市场的定位制定不同的策略——目标市场越合适，策略就越有效。细分客户对于制定有效和高效的营销计划至关重要。营销人员将一个大市场划分为具有共同需求、兴趣和优先事项的不同客户子集，然后设计针对每个细分市场的策略。针对特定客户需要付出努力，而且由于需要让营销机构参与分析市场，因此成本可能相当高。然而，随着技术的发展，人工智能现在可以用来将市场划分为特定的目标。通过数据科学和机器学习，营销人员可以准确地做出高度细致入微的针对性决策。人工智能驱动的营销机器可以利用感官输入来推断市场状况，甚至可以分析面部、物体和手势识别等视觉输入。这清楚地表明了机器学习作为一种可以在这个数字时代创建人类行为档案的人工智能工具的重要性。人工智能能够模仿人类大脑，通过基于历史行为洞察识别目标受众来提供数据。特别是，人工智能以可靠和有效的方式检索、分析和呈现数据，以便营销人员获得特定的营销计划。人工智能可以制作涵盖图像、识别、当客户搜索并点击某些网站以查找所需信息时，系统会通过机器学习和语义搜索来识别和语音。在这个网上购物时代，这些功能极大地帮助营销人员识别适合其产品或服务的客户。
利用人工智能进行客户预测分析
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