大数据，也许你听说过？比如：

1.88亿封电子邮件在YouTube上发送了450万次视频，390030个移动应用下载了55140张照片，在Instagram上发布了近10张，000次优步体验

每天的每一分钟都在发生。

当客户要求品牌提供更高质量的体验以换取他们的数据和金钱时，这一信息宝库代表了营销人员最终实现难以捉摸的"单一客户观"的黄金机会。但是，考虑到营销人员必须处理的数据的巨大规模、规模和速度，传统的和手工的数据挖掘和分析是不够的。凭借其强大的模型和算法，人工智能可以帮助各种规模的营销人员和组织理解他们正在处理的数PB的数据。

例如，在企业领域，整个业务部门已经出现并发展为创建、捕获，存储所有这些数据并对其执行操作。例如，在制定营销策略时，营销人员可以考虑使用7000多家供应商，而在2019年，营销组织平均使用15个数据源（2017年只有10个）。继续阅读，了解人工智能有三种方法可以帮助您创建客户的单一视图并对其采取行动。

1。解决身份到达人，而不是设备，创建360度客户视图的基础是身份。营销人员必须首先知道他们在和谁说话，然后才能开始进行相关的对话。这不仅仅意味着客户提供了个人识别信息（PII）。身份还可以包括浏览行为或他们正在使用的设备。

从概念上来说，确定一个人的身份就像将两个数据点（如电子邮件地址、电话号码、忠诚度ID）匹配在一起一样容易，但随着消费者在比以往更多的渠道与一个品牌互动，事情变得越来越棘手，通常不会费心去"举起他们的数码手"来识别身份。再加上近三分之二的客户使用了多种设备来启动和完成交易，你可以开始看到营销人员面临的主要挑战。

好消息是，人工智能的兴起带来了更强大的算法，可以识别模式，即使PII不可直接用于，确定性匹配。这被称为概率身份匹配，或"模糊匹配"，并允许营销人员增加其信息的潜在范围，确保其内容可以更加个性化。例如，从同一IP位置浏览类似网站和内容，但在不同设备（如手机和平板电脑）上浏览的个人，通常会收到每个设备的营销消息的库存版本，因为他们的配置文件是分开的。然而，通过让人工智能发挥它的魔力，在比赛的首选信心水平内，这个人的身份可以与这两种设备联系起来。这意味着我们现在考虑的是设备背后的人，而不仅仅是设备本身，无论用户在哪里浏览，都能为他们提供更加个性化的服务，使用从所有设备收集的数据。

如果您正在考虑如何最好地确定或概率地解析身份，请考虑以下问题：

您想要100%匹配吗？（如果是这样，使用确定性）你对你选择的精确到高度自信的匹配满意吗？（如果是这样，考虑概率或两者的混合）如果匹配是错误的，是否会对您发送的内容产生任何负面影响？（如果是，请坚持确定性）

2。进行渐进式分析，云服务器器，预测性

因此，既然您对客户的身份有信心，就可以开始向他们发送个性化信息了。这是营销人员转向细分的地方，许多品牌和营销团队根据客户资料和行为属性执行复杂的目标定位策略。

但是你对客户的实际了解程度如何，你是否使用了所有可用的数据和见解？许多人的答案是否定的。不是因为他们不想，而是因为资源有限，而且他们可以随意浏览大量的数据。

这里，人工智能有两种方法可以帮助他们，第一种方法是利用机器学习模型的预测性来增加客户资料。你可能已经熟悉了渐进式分析的概念，这是许多营销人员通过明确的客户反馈来提问和收集额外信息的一种方法。但即使是这种方法也常常留下空白，因为客户根本无法回复电子邮件、网络，甚至是经常使用的当面调查。

相反，通过观察客户互动和行为，大数据应用技术，然后应用AI模型，营销人员可以开始推断甚至预测客户的行为和偏好。

如果您觉得您对客户的了解或您希望用于完成客户概要的数据点存在差距，请考虑采取以下步骤：

首先建立一个渐进的概要策略，您可以定期发送信息销售或定位任何东西，但如果您发送的信息和调查的参与率较低，则要求客户提供并收集更多数据，考虑如何使用预测属性来填补空白-一些示例包括客户具有很强亲和力的内容或产品类型或他们首选的沟通渠道

3。在你的受众中发现新的人物角色