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 富有创意和创新 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。
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 通过长期客户关系获得更好的投资回报 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。 人工智能驱动的去中心化区块链数据网络bitsCrunch的首席营销官 Diderik van der Graaf告诉 CMSWire，人工智能在自动化日常任务方面无疑是一个巨大的推动力，尤我们能够构建更好的定位其是通过超个性化和预测分析。
“人工智能通过自动化数据分析、潜在客户评分、电子邮件营销和社交媒体调度等任务，显著提 阿尔及利亚商业指南 高了营销效率，”van der Graaf 说。 例如，Adobe Marketo Engage 使用 来自动化潜在客户培育、提供个性化内容并根据客户互动调整消息传递。 同样，ActiveCampaign 将人工智能驱动的自动化与 CRM 功能相结合，使营销人员能够细分受众、发送触发电子邮件并自动执行后续序列，同时实时跟踪客户参与度。