得益于此，我们可以大幅增加收入。与单纯基于有限数据的营销相比，此工具可以帮助我们更快地找到合适的客户。因此，通过向同一受众发送电子邮件，我们可以获得更好的效果并获得更多销量。
实例我们的网站
描述了一个以实现利润最大化为目 意大利资源 标的广告活动的案例研究。
营销人员创建了过去 90 天内进行过购买的买家细分。此次活动非常成功：Viber 时事通讯带来了 15,000 乌克兰格里夫纳的利润。然而，通过使用带有附加参数的预测性人工智能，我们在向稍微少一些的受众发送时事通讯的同时，实现了盈利能力几乎提高一倍半。
在获得大致相同数量的点击量的
同时，我们通过使用预测细分来优化我们的营销预算，从而获得了更多的收入。
基于人工智能的产品推荐
使用人工智能进行个性化的下一个例子是产品推荐。这个工具已经存在很长一段时间了，很多人都熟悉它。每个从 Allo、Comfy 和 Eldorado 等网上商店购物的人可能都看到过这些推荐。其使用效果十分显著。
主要思想是，基于用户行为，我们 因此，确定了电线损坏的位置 可以预测他们喜欢什么产品或最有可能购买什么产品。这有助于提高所有渠道的转化率。
这不仅仅是使用网站上的建议。当您使用网络跟踪工具并了解用户行为时（例如，Alexey 昨天是否在网站上、浏览过某些产品类别、将某些东西添加到购物车还是一年前进行过购买），您不仅可以将这些知识应用于网站或移 瑞典商业名录 动应用程序，还可以应用于新闻通讯：电子邮件、Viber、Telegram 等。我们平台上实施的全渠道方法有助于重复使用这些信息。我们甚至有在线下商店使用产品推荐的案例。