分析人口统计数据、网页浏览行为和过往购买行为并不是什么新鲜事。人工智能和机器学习机器学习带来的是实时使用大量数据的能力。人类可能无能为力，但人工智能能够快速识别消费者群体之间的共同属性。然后可以通过识别更多表现出类似行为的客户来扩展这些共同属性。
看看这个现实世界的例子：几年前，一家女性瑜伽服装公司开始使用人工智能来检测客户行为模式。后来，该公司注意到男性占销售额的很大一部分。意识到这一领域存在未满足的需求，他们推出了全新的男士瑜伽服装系列，使该产品领域的收入翻了一番。
AI 使该组织能够发现特定人群中的 韩国 WhatsApp 资源 重要趋势。如果没有这种洞察力，公司可能仍然无法发现这种行为，他们就会错失更好地服务这些客户并推动更好业务成果的机会。
当应用于大型数据集时，机器学习不仅有助于分离模式，还能辨别偏好。理想情况下，数字消费者会提供他们的同意和偏好，以便他们获得真正感兴趣的产品和服务。但这种情况并不像你想象的那么常见。因此，消费者经常会看到不相关的广告，例如新车主继续看到同一辆车的优惠，甚至可能比他们支付的价格还低。这种不准确的信息浪费了广告费，也损害了品牌声誉；不仅消费者对不相关的广告感到恼火，而且品牌也浪费了向消费者提供更相关信息（例如售后服务）的机会。 |
