为了实现更好的数字定位，另一个专家提示是拥抱人工智能 (AI) 与机器学习 (ML)，因为它们代表着预测性定位的未来。
传统定位是基于历史数据和预设规则，而 AI 和 ML 则能够学习复杂的模式，从而预测客户的未来行为和意图。
例如，机器学习算法可以分析大量的转化数据，识别出哪些用户特征和行为模式最有可能导致购买。
从而帮助您自动发现和定位那些具有高转化潜力的潜在客户，即使他们尚未直接表达购买意图。
AI 还能在海量数据中识别出人类难以发现的细微关联，从而揭示新的细分市场或潜在的营销机会。
此外，AI 驱动的工具可以实时优化广告投放，电报数据 根据用户在广告平台上的实时互动数据，动态调整出价。
创意和受众定位，从而最大化广告效果。
无论是预测客户流失风险、识别交叉销售机会，还是优化个性化内容推荐。
AI 和 ML 都将使数字定位从反应式转向预测式，显著提升营销效率和投资回报率。
在实践更好的数字定位工具时，核心策略在于利用行为和意图数据，从而获得超越传统人口统计学的深度洞察。
人口统计学数据（如年龄、性别）只能告诉您“谁”是您的客户，但行为和意图数据则能揭示“他们做了什么”以及“他们想做什么”。
行为数据包括用户在您网站上的具体浏览路径、停留时间、点击了哪些按钮、下载了哪些内容、以及过去的历史购买记录。这些数据直接反映了用户的兴趣和参与度。意图数据则更进一步，它捕捉了用户表现出的潜在购买信号，例如搜索特定产品关键词、访问竞争对手网站、或在购物车中添加了商品。
高级的数字定位工具能够捕捉并分析这些细微的行为和意图信号，例如，您可以定位那些访问了某个服务页面三次但未提交咨询表单的用户，向他们展示一个包含“免费咨询”的再营销广告。
通过深入分析这些数据，营销人员能够精确理解客户的购买漏斗阶段和具体需求，从而投放高度相关且及时的广告和内容，极大地提高转化率。