客户行 客户流失预测：识别可能停止使用您的产品或服务的客户，以便主动保留客户。
- 购买倾向模型：预测哪些客户最有可能进行购买，从而实现有针对性的优惠和促销。
- 客户生命周期价值 (CLTV) 预测：预测客户与您的品牌的关系中将产生的总收入，帮助优先考虑高价值客户。
- 提升模型：确定哪些客户最有可能对特定的营销干预做出积极反应。
2. 人工智能和机器学习增强个性化和自动化： 客户行
- 人工智能内容个性化：根据个人 列表到数据 客户行为和偏好实时动态定制网站内容、电子邮件营销和广告创意。
- 智能产品推荐：利用机器学习算法根据浏览历史、购买模式和用户行为推荐相关产品。
- 自动受众细分：利用人工智能根据复杂的数据模式自动发现和创建细粒度的受众细分。
- 聊天机器人和会话式人工智能：使用人工智能聊天机器人提供个性化的客户服务并引导客户完成销售渠道。
3. 高级客户旅程映射和编排：
- 行为旅程图：分析所有接触点的实际客户互动，以了解他们的真实旅程，而不仅仅是预期的旅程。
- 旅程优化：利用数据识别客户旅程中的摩擦点和流失区域，并实施有针对性的改进。全渠道编排：在所有渠道提供一致且个性化的体验，确保客户无缝过渡。实时旅程个性化：根据客户当前的行为和环境实时调整客户旅程。
4. 细粒度细分策略：
- 心理细分：根据受众的价值观、态度、兴趣和生活方式对其进行细分，以传达更具共鸣的信息。
- 行为细分：根据客户过 从列表到数据营销：细分的力量 去的行为（例如购买历史、网站参与度和产品使用情况）对客户进行 brb 目录 分组。
- 技术细分：根据客户使用的技术进行细分，这对于软件和技术相关业务非常有价值。
- 基于需求的细分：根据特定客户需求和痛点确定细分。
- 基于价值的细分：根据客户的支出和终身价值，关注最赚钱的客户群体。