用户在 Netflix、YouTube 等平台上的时间提供了巨大的数据库，为机器个性化提供了大量输入。因此，Disney Plus、Netflix 和其他公司培养了 [强烈的零售电子邮件在个消费者忠诚度]。当客户查看他们的订阅源并看到以 1:1 个性化方式策划的内容时，他们会对平台产生情感依恋。在零售方面，情况更为复杂。大多数客户不会每周购物或浏览，更不用说一次浏览数小时了。零售商无法从 [三分钟的浏览会话] 中获得与数字流媒体平台每周 45 小时获取的数据相同质量或数量。
除此之外
作为电子邮件营销人员，[80% 的电子邮件都未打开](这意味着尽管你可能拥有数百万电子邮件订阅者，但你获得的数据仍然不如数字平台那么多，而且大多数数据您 电话号码库 获得的数据来自高参与度客户。当您使用交易数据进行个性化时，也会发生同零售电子邮件在个样的事情——大多数客户每年只购物几次。这意味着营销人员必须聪明且善于抓住机会，充分利用他们获得的数据。
问题是营销团队没有时间对数百万个数据点进行分类
以找到相关内容并为访问其网站的每个客户提供 自动拨号器和预测拨号器：哪一个是企业的最佳解决方案？ 可行的建议。这就是机器学习发挥作用的地方。通过使用技术对数据进行分类并为每个客户个性化数字内容，营销团队可以消除管理不同发送的多个受众以及零售电子邮件在个随着客户在不同群体之间移动而更新自定义细分的繁琐工作。然后，他们可以开始优化每个客户收到的内容——当他们收到该内容时，将其放置在电子邮件中，以及他们收到电子邮件的频率——所有这些都是为了提高每个客户的转化率。
这些功能使营销人员能够摆脱无效的批量
电子邮件发送，因为这种发送会导致电子邮件疲劳，并且无法为客零售电子邮件在个户提供最佳内容。对于零售商而言，高质量的内容会在个人层面上 英国电话号码 引起客户的共鸣。随之而来的问题是：您如何知道每个客户最喜欢什么？零售商可以使用排名系统准确确定哪些内容会对某些人口统计和兴趣细分产生重大影响，该系统可以衡量其电子邮件活动中每条创意内容的预期效果。