超个性化是指根据每个客户的购买行为以及与您的电子邮件和网站的互动专门为每个客户量身定制的 电子商务电子邮件。这对您的商店来说是一个重要的策略，因为 的购物者在展示非个性化内容时感到沮丧。 因此，机器学习允许电子商务商店捕捉客户在实体店中获得的个性化购物体验。您还可以从机器学习中受益，因为您能够向客户提供更相关、更有吸引力的内容，从而在竞争中保持领先地位。 基于规则的营销自动化策略，例如从您的电子邮件列表中创建细分并相应地发送有针对性的消息，可能是有效的。然而，为这些策略提供信息的规则并没有认识到客户行为总是在变化。
机器学习通过不断获取数据来更改营销电
子邮件中向客户显示的内容来解决此问题 无需人工更改程序中的规则和条件。 此外，没有客户与另一个客户完全相同。因此，虽然细分有助于解决这个问题，但机器学习可以通过不断调整和完善显示给每个收件人的内容，为客户提供真正个性 塞浦路斯电话号码列表 化的体验。 虽然机器学习现在看起来势不可挡，但您可以通过多种方式在商店的电子邮件营销策略中实施它来轻松获得更多销售额。 发送个性化产品 首先，机器学习可以让您为客户提供他们最有可能购买的产品。 在电子商务世界中，亚马逊是利用机器学习为客户创造 个性化在线购物体验的王者。这是基于一系列分析用户行为的算法，例如他们点击什么、搜索什么、添加到他们的购物车、购买等等。 使用这种机器学习，亚马逊算法可以在其网站上并通过行为目标营销自动向客户提供高度个性化的产品推荐。
这也包括电子邮件营销亚马逊将个性化产品
推荐直接发送到客户的收件箱亚马逊产品推荐个性化机器学习用户行为目标营销电子邮件时事通讯 要阅读有关亚马逊如何使用产品推荐和机器 TR 编号 学习的更深入的指南，请阅读此处：通过产品推荐实现类似亚马逊的销售增长的 种方法。 但是，您不需要庞大的 开发团队或 的大量资金来在您的电子邮件营销中实施机器学习。发送个性化产品推荐，以发送到您的电子邮件列表。我们使用机器学习来预测您的每个订阅者接下来最有可能购买什么。为此，只需将您的产品组合设置设置为 推荐 即可。学习用户行为 这也可以节省您的时间。
