虽然数字营销领域，多年来一直强调提供“一对一”的用户体验，但事实是，品牌仍然在向用户发送大量通用或是仅略微个性化，甚至完全不相关的营销信息。营销者面对着过多纷繁杂乱的用户数据、效果数据。这些繁琐重复的数据工作挤压了创意时间，使其无力去满足用户对个性化体验急剧上升的需求。

作为技术的前沿阵地，大数据、人工智能与数字营销的结合愈加成熟，正在改变营销者策划与部署campaign的策略方法。

例如：

● AI的工具可以通过简单的口述命令快速分析campaign效果；

● 程序化内容管理系统能为图像打上标签，协助营销者更轻松地创建内容与素材；

● 可以实现用户行为追踪，以及情感语义分析、情绪实时感知等自然语言的解读应用；

● 机器驱动创意能够更加高效地检验创意效果，及时进行创意更替。

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未来，大数据、人工智能至少能在以下两个方面提供价值——

整合多渠道数据

从第三方人口统计数据，到实时行为数据，我们被各种类型的数据淹没。当下营销者所面临的挑战是，当数据形成孤岛并分散在众多系统和平台时，如何整合数据并进行有效利用。

某国际机油品牌，携手新数网络程序化交易平台，为旗下主力产品开展线上推广活动。出于隐私保护等原因，品牌主不方便提供种子用户信息。此外，媒体直采的目标人群浓度也未能满足品牌主需求。

新数网络为解决以上问题，提升目标人群命中率，拓展对接多方数据源，整合筛选多组不同数据源下的目标人群，并通过品牌主自有数据源进行数据源质量“反向验证”，从而引入更高质量流量，提高目标人群浓度，促进消费者与品牌的深度互动。

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优化个性化策略

消费者期待个性化的品牌体验，而深度个性化的难点在于，如何创作多个版本的内容，并在适当的时间为成千上万的用户匹配正确的创意内容。

现在，越来越多的人工智能驱动系统可以协助管理营销方式与方向，并为每个用户实时创建与分发个性化内容。这种“超个性化”更多是基于对个体行为的预测，而不是静态的细分标签。通过解读用户与品牌既往的互动行为，可以更轻松地实现个性化。只有了解了用户与品牌间的互动模式，才能更清晰明了应该如何在正确的时间分发正确的内容。

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大数据和人工智能可以让营销过程更加聪明，并能实时呈现用户画像和交互行为。借助这些技术平台，营销者可以快速处理数据，从而将时间精力专注于战略创新等更高价值的工作。