受众细分 每个公司必须解决的最重要的任务之一就是细分市场。这将使其能够设计更好的策略，向真正感兴趣的目标受众提供产品和服务，大大增加销售的可能性。
如果不能有效地进行，受众细分可能是一项复杂的任务，因此依靠营销专业人员、购买数据库和投资人工智能等新技术是优化这一重要过程的最佳方式。
受众细分是营销和广告中使用的一种策略，目的是将市场 海外数据 划分为具有相似特征和行为的小群体。细分是通过应用一系列标准进行的，其中最重要的是：
人口统计。人口统计特征，例如年龄、性别、收入水平、教育程度、婚姻状况和职业等
地理。根据位置或其他地理特征（国家、地区、城市、气候、人口密度等）将市场划分为更小的部分
心理统计学。关注受众的心理和生活方式方面，例如他们的价值观、个性、态度、兴趣、爱好或购买行为。
行为的。它基于消费者行为，例如他们的购买模式、品牌忠诚度、购买频率、产品使用情况和类似变量。
通过适当细分受众，潜在客户开发机构和专业人士可以以个 开放银行对全球金融服务的风险 性化的方式向每个群体传达信息，从而增加销售或转化的机会。
受众细分：人工智能超越基础 1 受众细分：人工智能超越基础
利用人工智能进行受众细分
公司数据库是每个企业都必须关注的要素，因为它存储了执行许多流程和任务所需的宝贵数据。例如，对于营销、销售和广告，它收集有关潜在客户和客户的所有信息，使您能够实时过滤、分析和访问关键数据以供决策。
人工智能（AI）正在成为快速有效地分析公司处理的所有信息，从而将数据转化为有用的商业知识的关键技术。
使用人工智能细分受众有助于提高转化率和销售额，因为它可以让您更精确地将您的信息和广告定位到真正感兴趣且更有可能采取所需行动（购买、提供他们的联系信息、下载等）的用户。
AI如何应用于市场细分？
机器学习是人工智能的一个分支，经常应用于受众细分，因为它使用能够高效处理大量数据的算法，并且只花费很少的时间。
监督学习人工智能算法
该模型需要一个包含先前分类的受众细分示例的标 电话行销名单 记数据集，以实现最佳的预训练。然后，模型学习将特定特征与特定片段关联起来，从而对新的未标记数据做出新的预测。
例如，决策树、支持向量机 (SVM) 或神经网络等监督分类算法用于根据人口统计、行为或交互特征分配受众群体（与其他传统技术或方法相比，这提供了更精确的细分水平）。
无监督学习人工智能算法
无监督学习在受众细分中特别有用，因为它可以识别数据中隐藏的模式和结构，而无需预定义标签或人工参与。
K-means、DBSCAN 或层次聚类等算法通常用于根据用户特征（例如购买行为、兴趣或偏好）的相似性自动将用户分组。
这些算法探索数据的固有结构并创建连贯的受众群体，通过发现之前可能并不明显的潜在细分市场，为企业带来竞争优势。
强化学习人工智能算法
强化学习应用于受众细分，优化用户交互，提高营销策略的有效性。使用此类算法的良好模型可以让您动态调整产品或内容推荐，以最大限度地提高特定受众群体的转化率或保留率，这是确保在线商店、市场和所有类型的在线业务成功的关键过程。
通过强化学习，系统从实时反馈中学习，不断调整所采取的行动以实现特定的受众细分目标，例如提高参与度或客户忠诚度。
如何对数据库进行分段
人工智能在受众细分方面有哪些好处？
让我们来看看基于人工智能的受众细分的一些最有趣的好处。
更好的受众洞察
人工智能驱动的市场和消费者分析使公司能够更好地了解潜在客户、他们的品味、购买习惯、期望等。这种深入的知识对于传递引人注目且有趣的信息、产品和服务至关重要，并有助于在公司和客户之间建立更牢固的情感纽带。
借助人工智能，可以实现更精确的分割，因为：
它确保了系统的持续学习和改进，因此细分成为一个随着时间推移而不断改进的动态过程。
它允许进行实时分析，使公司能够更快地（领先于竞争对手）调整其营销策略和行动。
它具有高度的可扩展性，非常适合细分所有类型的公司和项目。
优化可用资源
人工智能可以实现精确的受众细分，使营销和广告投资更具成本效益（从而获得更高的投资回报率或 ROI）。