为了获得客户洞察的高级分析，营销人员需要收集以下参数的数据；
人口统计和心理统计-它为理想客户提供了全面的方法，包括其位置、性别、年龄、收入、工作、兴趣、个人喜好、生活方式和价值观。
行为数据——包括在线购物者的行为，包括产品购买、放弃的卡、浏览历史和点击。
交易历史- 购买历史包括购买次数、购买频率以及购买物品的类型。
互动数据——包括社交媒体和网站上的所有参与率，包括跳出率、电子邮件打开率、分享、评论、喜欢、关注者等。
情感分析- 这是衡量客户对产品满意度的指标。它包括客户反馈和产品页面上的评论等参数。
实时数据利用
人工智能使企业能够确保实时处理和数据分析。因此，他们可以实时响应，确保高度个性化的产品推荐。
关键在于实时向客户展示正确的产品。这意味着，如果客户在亚马逊上寻找自行车头盔，它会向理想客户展示最佳产品以及一些激励措施，让购买变得不可抗拒，让购买过程变得顺畅。
看看这个带有“免费送货” 保加利亚电话号码数据 选项的个性化优惠。这提高了客户参与度和忠诚度，并吸引访客采取行动。
亚马逊
通过机器学习定制建议
客户偏好的预测模型
让我们简单地说一下。
机器学习算法使用大量数据来帮助您了解未来客户的偏好，从而推动超个性化产品推荐。它使用数学模型根据过去和当前的数据预测未来客户的趋势、偏好和客户行为。
ML 可以预测和估计特定产品页面上潜在客户的参与率和质量。它还可以告诉您实际结果。例如，机器学习可以帮助您预测未来会有多少产品退货（以防过去有任何产品退货）。这使营销人员可以专注于推广销量最好的产品。
相关建议的语境分析
情境分析根据特定情境推荐产品，并结合相关数据点给出合适的建议。