1. 细分市场的艺术
AI让客户群体细分变得更加风雅和个性化。通过RFM模型，企业能够识别最有代价的客户，并针对不同行为和人口统计特色的客户群体，定制个性化的营销信息。
2. MMM：媒体组合的智能优化
媒体/营销组合建模（MMM）利用AI剖析不同媒体渠道的表现，智能推举最优的广告投放组合，以最小的本钱实现最大的市场覆盖。许多公司通过此类模式改进了媒体组合并提高了投资回报率，个中最著名的有欧莱雅。
3. 地理测试：区域营销的新视角
地理测试/实验通过在不同地区进行A/B测试，帮助企业理解哪些营销策略在特定区域最有效。结合贝叶斯模型，企业能够更准确地预测市场反应。
4. DDMTA：归因剖析的新高度
数据驱动的多点触控归因（DDMTA）采取前辈的统计模型，如马尔可夫链和生存剖析，为企业供应更深入的渠道绩效评估，优化营销支出。
5. 方向建模：预测客户行为
方向建模用于预测个体或群体在特定情境下采纳某种行动或表现出某种方向的概率。在营销领域，方向建模可以利用历史数据预测客户未来的行为，如购买、转化和流失落，使企业能够提前制订策略，提高营销效率。
6. 因果推理：揭示隐蔽的联系
因果推理技能可以识别传统方法无法识别的这种关系。在营销运用方面，它可以提高传统 A/B 或地理测试方法的准确性，帮助企业超越表面干系性，深入理解营销活动背后的真正驱出发分，从而做出更加精准的营销决策。
7. 流失落RFM模型：客户保留的新策略
有数据显示，获取新客户的本钱比保留现有客户赶过 5 到 25 倍，而保留率提高 5% 会导致利润增加 25% 到 95%。通过RFM模型预测客户流失落的可能性，企业可以采纳针对性方法，提高客户保留率，降落获取新客户的本钱。
8. 价格优化：智能定价的艺术
AI驱动的价格优化模型能够剖析市场动态和消费者行为，为企业供应最优的定价策略，实现利润最大化和客户满意度的提升。
9. 推举系统：个性化推举的力量
AI推举系统通过剖析客户数据，供应个性化的产品推举，增强用户体验，提高转化率和客户忠实度。
10. 营销预测：预见未来的能力
利用韶光序列剖析、机器学习和深度学习技能，企业能够准确预测市场趋势和消费者行为，制订前瞻性营销策略。
在上述AI技能的引领下，营销领域正迎来一场深刻的变革。从细分市场到预测剖析，每一项技能都在推动营销策略向着更加风雅化、个性化和智能化的方向发展。在这个过程中，飞算AI.Marketer 数字化营销平台成为了企业营销升级的主要助力。它不仅供应客户洞察、精准触达、自动化营销等功能，还通过AI.Insight智能数据洞察工具，实现了高效的数据剖析与决策支持。借助AI Marketer，企业能够打通营销闭环，实现存量客户的有效经营，以更低的本钱、更高的效率达成营销目标，充分展现了AI在当代营销策略中的巨大潜力和代价。
随着AI技能的不断进步，营销策略的优化将变得更加智能化和自动化。企业须要紧跟AI的步伐，不断探索和运用这些创新技能，以在竞争激烈的市场中保持领先地位。