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就像付费媒体的早期一样，如今的营销人员依靠手动流程、静态细分和基本的自动化规则来管理营销活动。虽然一些营销团队正在使用预测模型来定位客户（例如，具有高购买倾向、流失率等的客户），但世界上很少有营销团队能够真正利用始终在线的学习和个性化优化功能，而正是这些功能使得付费媒体中的人工智能如此有效 - 即使如此，那些能够利用人工智能的团队也承受着高昂的成本（人才、系统维护）以大规模运行它。

这就是AI Decisioning发挥 全球数据中的海外华人 作用的地方。通过不断测试和改进特定营销活动或体验的各个方面，AI Decisioning 可以确保每个客户互动都得到大规模优化和个性化，回答以下问题：

我们应该推动每个客户采取什么行为来最大化 LTV？
什么样的活动或经验将推动行动？
哪种产品、激励措施或行动最能引起该客户的共鸣？
哪些内容、变化和渠道将带来最佳效果？
“ AI Decisioning 不仅仅是预测——它不断测试和学习，确保每一次互动都针对每个客户进行精确优化。这是多年来困扰营销人员的问题的解决方案，提供了一直无法企及的深度个性化体验。”

杰奎琳·弗里德曼
杰奎琳·弗里德曼

Monarch Advisory Partners首席执行官兼创始人

需要明确的是，这不仅仅止步于生命周期营销。我们正在迅速扩展自己的 AI 决策平台，以便在新渠道（如网络和应用内体验、客户服务，甚至优化广告预算分配）中做出决策。很快，AI 决策将能够优化最复杂的业务决策。

为什么是现在？
当然，人们可能已经谈论这些概念多年了。但直到可组合 CDP架构兴起，这个梦想才成为现实。现在，公司的数据仓库中存储了大量第一方客户和参与数据，因此可以集中、全面地了解客户行为。通过在这些数据之上实施决策层并将其与下游营销和广告平台集成，营销人员最终可以在所有渠道中释放自动化实验和学习能力。