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预测性人工智能如何改变顾客连接?

来源:河洛网    发布时间:2021-09-10     发布人:洛阳新闻网

分析预计将为我们生活的许多领域带来更明智的见解和效率,尽管我们并不总是意识到这一点。 以医疗为例,这个行业这几个月一直备受瞩目。 科学家们最近结合自我报告的症状数据和人工智能( AI )建模,预测了COVID-19的哪些初始征兆可以用于更快的检测。

预测性人工智能如何改变顾客连接?

对使用数据存储确定有用模型的兴趣也逐渐增加了对业务的兴趣。 看到亚马逊等大公司利用AI引擎提供更精细的产品提案的公司开始将这些先进的工具视为许多问题的潜在解决方案。 这不仅包括解决持续提供个性化数字体验的挑战,还包括在没有第三方cookie的情况下实现这一目标。

多年来,数据隐私在业务议程上名列前茅,监管和限制不断带来新的客户连接难题。 随着第三方对cookie的访问逐渐消失,预测技术提供了使用第一方数据作为构建以隐私为中心的世界有效运作的营销和广告战略的基础的机会。

公司花了20年的时间,利用来自第三方提供商的实时数据信号来寻找、匹配和接触目标数字广告目标受众。 因此,重新配置这个长期运行的系统是一项困难的任务— — 甚至谷歌似乎也低估了这一点— — 这意味着传统数据实践的巨大变化。

最大的变化之一是支持较低的数据可用性。 认识到创建新的数据框架的必要性,组织可以选择替代的直接源— — 全球一半以上的广告高管计划增加对第一方数据的使用。 但是,虽然它具有许多优点,包括持续访问隐私安全的洞察力,但是随着用户共享的信息量的变化,数据量也可能会下降。

因此,确保未来的成功取决于取得更多的成果。 例如,谷歌展示了优化现有资产的预测工具的方法。 利用匿名浏览数据,其小组合作学习( FloC )方案应用AI建模,将用户分类为符合特定兴趣的可定位细分市场。 通过利用这些类型的预测技术,企业可以最大限度地提高自己第一方的数据价值。

随着更广泛的数据管理解决方案开发人工智能功能,更好地利用企业拥有的数据的可能性越来越大。

首先,人工智能支持的处理能力可以瞬间综合分析各种数据集。 这些智能开发为同意的用户提供独特的需求、品味和喜好的详细视图,从而实现准确的分析和高度个性化的体验。

但是,这些数据和预测分析相结合,企业可以走得更远。 通过使用机器学习算法挖掘大量数据,揭示行为模式,高级平台可以预测用户下一步将如何行为以及想要什么。 插入广告服务器或交易平台时,这种洞察力可以促进有影响力的即时广告的分发,从而提高销售机会、客户满意度和忠诚度。 与智能性能测量一起实施时,将持续进行补充性循环— — 关于什么击中正确音符的数据是用来提高精度的。

APP不仅如此。 对于那些以增强第一方数据可扩展性为目的的人来说,人工智能对于扩展定位选项和范围也是非常重要的。

从长远来看,预测技术有望在两个重要方面提高无cookie广告的可行性。 首先,它为企业提供了一种通过预测而不是声明的属性以隐私方式丰富用户级数据的方法。 针对已知用户的“ 基本事实” 通过进行预测建模和模型评估,企业可以明确特定的特征,确定网络上类似的参与者,并根据类别(如年龄、性别、购买特定产品的兴趣等)确定目标。

其次,可以做情景广告。 主要在发布方,用户内容消费人工智能分析的演进,大大加强了企业的定位。 更清晰、以兴趣为中心的细分可以比使用广泛的关键字更准确地对齐消息。 这些可能性还允许您根据可用数据在定制广告的方式之间轻松切换。

可靠的未来展望对大部分行业来说都是有吸引力的前景。 如果对即将发生的事情有更明确的认识,组织可以有效地防备未来的变化,同时积极利用发展机会。 随着日常工作中AI集成的发展,这一愿景越来越成为紧迫的现实。 现在,开始运用预测能力磨练他们的目标战略的公司,将从确保变化的顾客关系和饼干后的成功中受益。

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