传统的市场细分往往依赖于广泛的类别或简单的数据分析，从而忽略了细微的客户细分或新兴趋势。人工智能通过分析数十亿个数据点来识别人眼看不见的细微模式和偏好，从而解决了这个问题。
在英国家居装饰零售连锁店 Wickes，首席营销官 Gary Kibble 率先使用人工智能来加强细分。他们的“使命动机引擎”人工智能模型分析了三年的客户数据，根据消费者行为确定了独特的细分市场，这些行为被分为“使命”（客户想要实现的目标）和“动机”（背后的原因）。这种细致的行为分析可以根据每个细分市场的精确需求定制信息和建议，推动高度个性化的营销方法，在短短六个月内就带来了超过 700 万英镑的增量收入。
2. 受众角色
受众角色可帮助营销人员更好地了解目标 电话号码库 受众的行为、动机、挑战和目标，从而制定引起共鸣的营销方案。虽然传统上基于数据、研究和直觉，但人工智能正在以更高的准确性和深度提升受众角色的发展。
Netflix 就是一个典型的例子，它使用复杂的 007厘米 算法来分析用户观看模式、搜索、内容消费习惯等大量数据集。这种基于机器学习的方法揭示了多维的心理和行为洞察，将受众角色从抽象概念转化为生动、可操作的资料。Netflix 报告称，这种细致的客户理解减少了客户流失，并每年将客户终身价值提高约 10 亿美元。
3. 超个性
通过使用机器学习来分析大量客户数据（如浏览模式和购买历史），人工智能使企业能够以前所未有的规模提供超个性化的内容、产品推荐和体验。
美容零售商丝芙兰的“Color IQ”系统使用人工 强烈而明确的行动号召 智能分析个人肤色，并提供完美匹配的个性化产品推荐。在服装方面，玛莎百货收购 Thread 带来了人工智能造型算法，可根据每位顾客的喜好、尺寸和购买数据量身定制服装建议。
更进一步的是，在线造型服务 Stitch Fix 聘请了人工智能“造型师”，他们通过对之前选择的自然语言反馈来了解个人品味。这些虚拟造型师利用细致入微的洞察力，精心挑选出适合每个人独特风格和合身偏好的服装。
4. 无 Cookie 营销
随着苹果和谷歌等科技巨头逐步淘汰第三方 Cookie，人工智能提供了一种无需侵入性用户数据跟踪即可进行定向广告的解决方案。各大品牌正在引领这一转变：
宝洁公司已投资开发专有的人工智能营销平台，该平台可分析客户购买模式和参与度指标等第一方数据，以创建无需第三方 cookie 的超针对性广告活动。