预测性人工智能 预测性人工智能使营销人员能够提高绩效、降低风险并优化流程。但什么是预测性人工智能？它是如何工作的？
预测性人工智能有时也被称为企业机器学习，它是提高绩效和有效规划未来活动的首选。虽然这项技术通常用于制造、反欺诈和供应链管理，但它也可以用于广告。然而，它在行业中的应用尚未充分发挥其潜力。
什么是预测性人工智能？
预测性人工智能通过识别模式并根据过去的行为做出适当的决策来预测未来事件。它通过使用先进的统计模型和机器学习算法来实现这一点。
这项技术的预测每天可以推动数百万个决策，处理数据以对消费者下一步将做什么做出有意义且有根据的猜测。然后，这些信息可用于规划活动并有效地定位受众——节省时间和精力并提高效率。
预测性人工智能有哪些好处？
预测性人工智能为广告商带来诸多好处。它提高了效率，并为他们提供了准确的信息，以改进规划。
人工智能模型通过分析模式和识别数据中的异常，以准确、明智的预测来加速决策。它推断接下来可能发生的事情，以加强规划并加快预测活动。
营销人员花费无数时间研究和跟踪消费者行为，以规划下一次营销活动。预测性人工智能可以缩短这一时间，让他们有时间进行其他重要的营销活动。
预测性人工智能还能为营销人员带来高回报，同时帮助他们轻松提供更好的客户体验。据估计，UPS通过使用预测性人工智能优化其配送计划，每年可节省 3500 万美元。广告商可以利用这种能力来预测哪些客户更有可能购买以及何时购买。
预测人工智能有哪些用途？
欺诈检测
预测性人工智能会分析模式，以便更快地 阿根廷电报筛选 识别潜在的可疑活动。一个很好的例子就是标记来自新位置或新设备的访问。这可以帮助广告商通过标记潜在的欺诈性购买或被黑客入侵的帐户来降低风险。
预测
预测性人工智能模型利用历史数据来预 虽然我进行的调查仅限于数字营销人员 测趋势、风险和机遇。然后，它可以更准确地预测未来活动，并通过可靠、高效的数据分析增强决策能力。这是广告商提前规划的好方法。
行为分析
预测性人工智能还可以使用数据集来预测 瑞典商业名录 客户行为。这些数据可以包括购买历史、购物模式和用于预测潜在客户和现有客户下一步将在哪里寻找什么的设备。这可以帮助广告商规划和定位广告活动。
机器学习是预测性人工智能的核心
机器学习是预测分析的基础。人工智能的这一子集让计算机能够从数据中学习，并根据过去的信息做出决策。机器学习让计算机无需专门为任务编程即可行动。这些功能是预测人工智能的基础，随着处理大型数据集，预测人工智能不断发展。
人工智能算法分析网站访问者信息并区分机器人流量和人类流量，这是机器学习的一个例子。同样，这些算法可以分析过去的消费者行为并预测未来的访问和购买。
预测性人工智能依赖于模式识别
预测性人工智能的工作原理是识别过去行为的模式，并利用这些模式对接下来的行为做出有根据的猜测。从包含数百个变量的复杂模式到简单的消费者行为，预测性人工智能都可以高效地分解和分析数据，从而做出有效的决策。
通过使用高级分析，预测性人工智能可让广告商对其当前和未来的活动做出明智的决策。了解潜在的未来事件可让广告商轻松选择在何时何地购买广告空间以及在何处节省广告支出以实现最高影响力和最高效率。
illumin 的 AI 算法可以突出显示最具成本效益的转化路线，并让您深入了解整个消费者旅程。illumin 的Pathlight 分析将帮助您优化媒体组合和广告频率，同时通过为您生成、分析和导出数据来节省您的时间。
通过使用来自各种来源的广泛数据，包括交互、设备信息、cookie、散列电子邮件地址、散列电话号码等，Pathlight 分析可以跨多个设备和平台创建用户身份的整体而准确的表示。
为营销人员打造
开始吧！
要了解illumin及其合作伙伴的更多信息，请务必在X和LinkedIn上关注我们，我们在那里分享来自 AdTech 和广告领域的有趣新闻和见解。