Canada Dataset

用戶細分是有效分析策略的基礎，它允許透過組合或多或少複雜的標準將受眾多樣化為或多或少複雜的集群：

個人資料（例如男性/女性、年齡、就業…）
行為資料（例如存取特定類別的線上商店、購買特定產品的使用者...）
上下文資料（例如，從特定地理區 傳真列表 域瀏覽網站或對特定文章表現出興趣的用戶
與客戶終身價值相關的資料（例如是否是經常購買的用戶，是否是剛註冊的用戶...）。
內容個人化：如何讓您的活動更有效
受眾細分為個人化內容的可能性鋪平了道路，定制更有效的溝通。從 Adob​​e 收集的數據中也可以看出，用戶喜歡接收新聞通訊以及個人化和自訂的電子郵件內容：所有這些都有助於營造典型的一對一通訊的排他性和即時感。能夠個人化訊息，而且還可以根據用戶的興趣和習慣發送頻率：電子郵件行銷因此轉變為有效的用戶忠誠度工具。因此，該品牌將被用戶視為關注他們的興趣和需求，能夠透過獨家優惠和新聞給他們帶來驚喜。

行銷自動化與人工智慧：行銷策略成功的關鍵
透過啟動自動化工作流程進行受眾分析和細分、個人化內容和發送時間：Blendee 的人工智慧可以學習使用者行為，並允許您以最合適的方式透過極其相關的內容來吸引他們。