精明的营销人员会运用预测分析和机器学习，根据客户行为预测模型对客户数据库进行细分。最常见的预测模型适用于客户生命周期的各个阶段。
Spotler 的预测模型可以帮助您应对常见的挑战，例如预测客户生命周期价值 (CLV)。Spotler Activate不仅智能，更注重行动。借助预先构建的细分和旅程，您可以立即将预测付诸实践。
那么，预测分析如何帮助实现电子邮件个性化？
通过对具有相似特征或购买模式的 加拿大华侨华人数据库 客户进行分组，营销人员可以创建高度针对性的活动，直接满足个人客户的需求，从而提高参与度和转化率。
例如，当与即将进行首次购买的潜在客户进行沟通时，与与出现流失迹象的长期客户进行沟通时，您的营销活动信息和频率将完全不同。
如果您对这两个部分使用相同的内容，那么我有一个坏消息要告诉您……他们不会参与。
2.个性化推荐
回想一下，你上次收到心仪品牌的邮件，感觉内容像是为你精心挑选的。这些个性化建议背后很可能是巧妙的人工智能营销自动化。
从上次浏览的类别、上次查 单方法呵护您的淋巴系 看的产品、放弃的结账和补充产品推荐，各种个性化内容都可以自动插入到电子邮件中。
更进一步，通过分析您过去的购买、浏览历史和偏好数据，人工智能算法可以预测您可能感兴趣的内容，并提供非常相关的定制推荐。
借鉴化妆品行业的经验。一些顶尖品牌正在利用机器学习来预测顾客何时需要补充之前购买的商品。
3.动态更新的电子邮件内容
您是否曾打开一封电子邮件，惊喜地发现里面的内容是专门为您定制的？这就是动态内容的魔力。
聪明 马来西亚号码 的营销人员不会发送千篇一律的电子邮件，而是使用人工智能来创建动态内容，根据您的位置、行为甚至您打开电子邮件的时间等因素进行调整。
我们称之为情境个性化。
例如，旅游电子邮件营销人员在其营销活动中使用情境个性化功能，根据您打开电子邮件时的位置显示