关键要点
传统的客户细分方法常常由于静态分类和人为偏见而失效；而人工智能驱动的细分是营销自动化的关键工具，它通过提供动态、数据驱动的洞察力来解决这些问题，帮助营销人员了解他们的受众以实现增长。
实施人工智能以获取客户洞察可以更深入地了解消费者行为和受众偏好，使营销人员能够利用强大的数据集有效地定制策略，建立更牢固的客户关系并推动增长。
人工智能细分为营销人员提供了显著的优势，包括提高定 国家代码 +225，科特迪瓦电话号码 位受众的精准度、适应不断变化的模式、以及发掘隐藏的客户群体以实现增长的能力。
通过利用人工智能的预测能力，公司可以预测客户的需求和偏好，从而开展更有效的营销活动和产品开发，因为营销人员可以改进流程以更好地瞄准受众。
企业可以利用人工智能高效处理大量数据集进行客户细分，从而提高投资回报率，从而节省成本、提高营销支出效率，并通过了解客户行为来增强客户体验。
人工智能驱动的细分的实际应用展示了其在各个行业的变革潜力，从基于客户行为针对特定受众群体的个性化营销，到营销人员通过此过程告知的战略性产品展示。
理解传统分割缺陷
人口统计限制
使用传统细分方法的营销人员通常依靠年龄、性别、收入和教育等人口统计数据来了解受众。这些标准在客户细分过程中至关重要，看似简单，但却没有考虑到个人偏好，而营销人员必须避免这种陷阱，才能有效地接触到他们的受众。他们忽视了人工智能客户细分数据所揭示的消费者行为的丰富性，这些行为超出了营销人员经常瞄准的这些基本受众类别。例如，人工智能客户细分数据显示，处于同一人口统计范围内的两个人可能有着截然不同的品味和购物习惯，这对试图了解受众的营销人员来说是一个挑战。
营销人员曾经认为人口统计学可以预测购买模式。然而，这种方法没有考虑到个人兴趣或生活阶段，而这些因素对购买决策有很大影响，而这些因素是营销人员必须考虑的客户细分的关键因素。这是一种需要用手术刀才能做出准确判断的钝器。
历史背景
人口统计学在营销中的应用有着深厚的根源。在 20 世纪中叶，在营销人员接受客户细分之前，大范围广告是王道。媒体渠道有限，因此在客户细分流行之前，用单一信息覆盖广泛受众对营销人员来说是切实可行的。然而，随着媒体渠道的激增、营销人员的适应和数据分析的进步，这些方法在客户细分中开始显露出其过时之处。
到了 20 世纪 90 年代和 21 世纪初，随着数字平台的兴起，传统的细分方式显然过于死板。数字时代要求对客户细分的理解更加灵活和精确。
行为被忽视
传统细分的一个关键缺陷是假设人口群体内的行为是一致的。这会导致刻板印象，而不是洞察力。一个常见的例子是假设所有千禧一代都精通技术，或者所有婴儿潮一代都不懂技术。如果没有适当的客户细分，这样的假设可能会导致错失机会，营销信息无法引起共鸣。
如今，客户希望获得根据其独特需求和愿望量身定制的个性化体验。当营销人员仅仅依赖人口统计数据时，他们无法与客户进行更深层次的互动，从而形成真正的品牌忠诚度。
错失良机
当企业将人口统计群体视为单一实体时，他们会忽略客户细分中的细微差别，而这些细微差别可以利用来提高参与度和转化率。例如，并非所有 30-40 岁的女性都会对同一款护肤产品营销活动做出反应，因为她们的关注点差异很大，这凸显了客户细分的必要性。
忽视这些差异意味着错失与潜在客户建立更有意义的联系的机会。这还会导致浪费营销资金，因为这些资金用于向那些由于客户细分不当而可能不感兴趣的人传播信息。
