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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 阿联酋电话数据 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。