收集综合数据：AI 可以帮助收集详细的人口统计和心理统计数据，这些数据来自多个渠道的消费者行为和偏好。利用这些洞察来构建反映真实世界数据的角色，例如年龄、位置、兴趣、购买行为和社交媒体活动。
利用持续学习：人工智能的突出优势之一是它能够持续学习和完善数据。随着有关用户行为的新信息的出现，人工智能系统可以实时更新您的角色。这使得更具适应性的角色能够随着客户偏好和市场趋势的变化而发展。
个性化基于角色的信息传递：了解受众的痛点、动机和独特特征有助于指导您在营销活动中采取的创意方法。例如，如果您的角色具有环保意识，您可以在电子邮件或广告中强调品牌的可持续发展努力。人工智能工具可以根据角色驱动的数据自动调整信息传递，无需人工干预即可实现超个性化的营销活动。
随着时间的推移，迭代和优化角色：随着更多数据的出现，AI 平台使营销人员能够进一步细分受众。监控每个角色如何与您的内容互动并进行相应调整。例如，如果年轻专业人士的购买行 阿根廷号码筛选 为在某个时期内发生巨大变化或由于宏观经济因素，最初为年轻专业人士创建的角色可能需要改变。
recY2vx1jXfTd9bNq - 展示细分目标受众的图表，每个受众都由具有不同偏好的不同角色代表_
用于有效受众细分的人工智能工具
在当今的营销环境中，利用 AI 工具进行受众细分是成功的关键策略。这些平台使营销人员能够生成详细的洞察，从而优化细分并动态改善营销活动结果。以下是一些顶级工具：
工具
主要特点
Google Analytics 4
由人工智能驱动的客户行为洞察，根据深入的参与度指标自动对用户进行分组。
HubSpot
利用 CRM 数据构建个性化的用户细分，以开展高度针对性和培育性的营销活动。
Salesforce 营销云
一个强大的平台，将客户数据与人工智能相结合，实现实时细分，适应持续的营销工作。
这些平台协同工作，以简化营销流程，最大限度地减少人工工作量，并提高细分活动的有效性。
recgC1jgQ1g5BCrYf - 一位营销人员坐在电脑前，监督一场有各种参会者的虚拟贸易展会，而屏幕上的人工智能驱动分析则显示参会者的参与度统计数据_
成功的活动示例
品牌示例 - VERB：最近的一个案例研究说明了顶级 D2C 品牌 VERB 如何成功利用受众细分来扩大其客户群。通过识别富裕客户并针对他们开展个性化活动（如此处所强调），VERB 实现了 36% 的入站潜在客户增长。这种细分使该品牌能够微调其高端产品的特色，完美契合其目标市场的偏好。
示例 - Spotify：Spotify 是行为细分领域的大师级人物。这家音乐流媒体巨头使用人工智能来跟踪和分析用户行为（例如收听习惯、跳过的歌曲和喜欢的流派），以策划个性化的播放列表和推荐。这种超个性化水平帮助 Spotify 在满足无数小众受众的同时保持了较高的用户参与度，通常允许用户以独特的方式发现新音乐。
示例 - Netflix：Netflix 的推荐算法将心理和行为细分提升到了一个新的水平，其精准度得到了广泛认可。通过分析用户的观看习惯（包括类型、兴趣，甚至是用户观看特定节目的时间），Netflix 对观众进行细分并提供相关的个性化节目推荐。这种方法可以提高参与度，让观众感觉平台真正了解他们的喜好。
这些例子强调了人工智能驱动的受众细分的力量。
人工智能受众细分的未来
随着我们进入 2025 年，人工智能将进一步彻底改变受众细分，为以前无法想象的超个性化营销创造新机会。一项重大进步将是动态实时细分。人工智能工具不仅会根据受众的历史数据对其进行细分，还会在用户参与实时活动（例如浏览网站或与社交帖子互动）时动态更新这些细分。此功能将使品牌能够提供即时适应用户行为的消息，使广告活动更加直观和相关。