人工智能和机器学习的实用性意味着自动化工具可以利用下一代客户洞察的方式识别结构化和非结构化数据集的趋势。
除此之外，生成式人工智能能够提供合成数据以帮助填补 GDPR 造成的收集空白，这意味着营销人员将能够获得前所未有的智能见解，以更好地了解客户的需求和期望。
使用这些自动化工具，企业可以更有效地吸引客户，并利用可行的见解来调整其运营以适应客户情绪的变化，并转化更多进入网站的潜在客户。
2.利用个性化的力量
营销自动化可以通过实现人类营销人员不可能在所有客户群中维持的个性化水平来帮助以前所未有的规模推动客户参与。
无论是个性化电子邮件活动、广告还是 SEO 内容，生成式人工智能都可以使用大量客户数据来创建高质量的内容，根据特定客户的偏好和感知的购买行为来吸引他们。
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例如，RankTracker 的人工智能写作工具允许营销人员通过按下按钮 阿联酋电报数据库 来利用原创内容主题、效果良好的关键字和个性化模式来撰写积极个性化的文章，以提高目标受众的参与度。
排名追踪器
（图片来源：RankTracker）
这种级别的自动化还可以使用浏览行为和购买历史记录中的数据为用户提供全面的全渠道体验。这有助于制定更有针对性的产品广告活动、特别优惠和适合客户概况的营销内容。
采用生成方法进行个性化营销意味着潜在客户可以访问个性化营销材料，无论他们位于何处以及他们的喜好有多专业。通过了解客户在线留下的大量数据，品牌可以在其网站、社交媒体资料和集成应用程序中提供真正的全渠道体验。
为了说明这种方法，我们可以看看使用机器学习的平台已经提供的精选内容。