当你在推销你的产品时，尽可能多地收集你的目标客户的资料不是很好吗？这无疑会帮助你更好地掌控你的营销，并向你的目标受众传达更多相关信息。但它如何帮助你回答一些棘手的问题，比如："是否有些人比其他人更喜欢某些类型或类别的产品？"很难在你所有的个人客户身上找到这样的特征。预测属性的来源。预测属性使用客户数据来学习并预测特征和行为。例如，性别是一个预测属性，现在Klaviyo中提供了预测性别。gender prediction属性正是它所暗示的：它预测客户的性别。您可以使用"预测性别"功能以更相关的方式将特定于性别的产品和内容定位到您的受众。你也可以使用它来建立分段，并相应地过滤和分割你的电子邮件自动化。克拉维约的性别预测算法是如何工作的？我们的性别预测算法使用客户的名字和人口普查数据来预测这个名字是男性、女性还是不确定的。为了做到这一点，我们使用了名字列表，其中个人已经自我确认了自己的性别，并将其直接与经核实的人口普查数据进行了比较。我们发现许多共同的名字符合预期。例如，tnrt新零售企业应用中心，史蒂文的名字在人口普查中99.6%是男性，99.9%的人自称是男性。苏珊在人口普查中99.8%的时间是女性，99.3%的时间是自我认同的。但是，性别不确定的名字在人口普查和自我识别数据之间产生了更大的误差。对于这些名字，我们在谨慎的一面犯了错误，并将它们标记为不确定。性别目标并不是万无一失的，因为用名字来预测一个人的性别并不是一门完美的科学。有些人可能不认同他们的名字所代表的性别。其他人则不会对他们的性别特征感兴趣。因为性别预测和性别目标并不完美，所以确保你的信息和内容不会完全假设某个客户是男性或女性，这一点很重要。例如，您可以创建一个针对性别的活动，它只需根据性别重新排列内容。活动仍然可以显示这两个产品线，所以如果你以某种方式误导了你的客户，他们仍然会收到可能感兴趣的内容。您还可以使用注册表单收集客户的性别信息，并将其存储为自定义属性，这样您就可以保留这些数据并使用它。Klaviyo的"预测性别"是一个预测分析属性，可以与您已经设置的任何自定义属性共存。在可能的情况下，最好使用客户提供的第一手信息，但性别预测功能可以帮助您填补空白。让我们来看看一个品牌是如何利用新的性别预测功能来个性化其营销的。詹姆斯·布莱克如何利用性别属性来进行个性化营销詹姆斯布莱克卖儿童和成人服装。该品牌此前推出了返校促销活动，重点介绍了他们的新款童装，宣传活动取得了成功。它的业绩超过了去年的业绩，并吸引了许多首次入住的客户。今年，詹姆斯·布莱克正在尝试一些新的东西。他们正在做一个交叉销售活动，用"善待自己"的信息向同样的观众推广成人风格。由于该品牌既有男装，也有女装，所以他们想利用性别属性向合适的人推广合适的内容。对于女性来说，大数据与数据挖掘，他们希望首先突出女性产品，联通物联网，其次才是男性产品，男性则相反。有了这种策略，客户首先会看到他们更喜欢的产品，最终购买，这将最终导致更好的转化率和更多的收入。因为没有一种数据科学的算法或方法是完美的，jamesblack仍然有许多电子邮件收件人的性别是不可预测的，并被贴上了不确定的标签。他们知道自己的男装款式比女装的多，而且一般都有更多的男性顾客，淘客返利，所以詹姆斯·布莱克决定给那些对性别预测不确定的顾客发送一封男士变型邮件，好评返现图片，首先突出男装产品。向你的客户发送包含最相关内容的电子邮件有助于他们与你的品牌保持联系，并增加他们购买的可能性。通过使用性别预测工具并重新排序内容，以便客户看到他们更喜欢的产品或图片，您可以为您的信息添加额外的个性化层，帮助您与客户建立更长久的关系。请求演示返回博客主页