AI 個人化
你可以靠資料科學分析使用者行為、偏好、反饋與特徵，以預測行為並提供獨特的個人化體驗。這可以協助你提高參與度，並輕鬆提供動態的一對一接觸點。
了解 AI 個人化帶來的挑戰。
儘管 AI 個人化可以提供更理想的目標定位與轉換率最佳化機會，但行銷人員採用資料科學時仍然面臨不少挑戰，因為它非常複雜。
領導階層對於該不該放手猶豫不決。
缺乏功能控制。
對自動化的複雜性感到恐懼。
缺乏開發知識。
可擴展的個人化體驗。
機器學習演算法更適合用以在人類分析與決策無法達到的範圍內準確快速地最佳化內容。
降低行銷風險。
你可以依靠 AI 進一步了解閱聽眾，以儘可能地減少偏見或缺陷決策帶來的風險。
更理想的內容關聯性。
AI 個人化使更多的相關內容作為傳達使用者體驗的即時資料而傳送。結合來自第一、第二、第三方的資料，使機器學習引擎可以更快速地提高關聯性。
提高 ROI 與收入。
個人化活動可以提高投資報酬率、加強交叉銷售與追加銷售的成果，並帶來較非個人化行銷活動更高的收入。
Adobe 可以助你一臂之力。
使用 Adobe Sensei 的 Adobe Target 可以改善內容關聯性與目標定位精準度，同時最佳化體驗並自動傳遞個人化內容、產品與優惠。將你自己的資料模型與演算法嵌入 Target 中，以滿足你的業務需求。
以 AI 個人化建構自動化。
了解 Adobe 如何協助頂尖品牌建構強大的自動化體驗
「增加客戶體驗的關聯性一直是我們的主要目標。為了進行更有意義的溝通。」
——Rob Jackson，
DBI 共同創辦人
「對我們來說，了解（客戶）為什麼在那裡是很重要的。如此一來我們才能提供符合其意圖的體驗」
-LJ Jones，
Progrexion 最佳化總監
AI 個人化常見問題。
人工智慧如何協助個人化？
它為傳統的人力與自動化任務增加了認知要素。機器學習演算法讓你能處理大量的資料，並針對最有效的內容、產品、優惠組合提出建議。
AI 個人化有助於內容規劃嗎？
透過觀察使用者行為以及同類的線上習慣，AI 可以加速大量內容資料庫的篩選程序，以選擇用來調整用途或重新鎖定閱聽眾的內容。
AI 個人化如何協助內容規劃？
AI 個人化可以協助你向閱聽眾提供最佳內容或設計範本，但是仍無法將資料組織進創意內。
AI 個人化如何建立閱聽眾情報？
演算法有助於突顯使用者特徵、偏好、位置或時間之類的情境式標識符號並進行分級。
AI 個人化值得投資嗎？
它可以顯著協助你快速擴展個人化工作。目前證實來自機器學習的具體建議可為頂尖品牌貢獻高達 30% 的收入。
AI 僅限於電子郵件與網站內容？
不是的。 由資料科學推動的個人化可以應用於所有數位接觸點，橫跨不同頻道、連線螢幕與裝置，提供與日俱增的相關內容。