透過人工智慧應用，行銷人可做出更加細緻的消費者分眾，然後找出更貼近行銷目標的高價值客群。據調查顯示，超過一半以上的消費者表示若常收到與他們本身無關的行銷資訊，他們更加不會使用該品牌的產品或服務；所以，盡可能地了解顧客當下以及未來的需求，絕對是一件至關重要的議題。
打破群體與個體的藩籬
人工智慧可以找出潛在消費者的行為脈絡，並且判斷這對你的行銷目標會造成正面或負面的影響。例如：找出可能購買的消費族群來提升銷售量、或者提供現有客戶個人化內容的產品資訊來提升他們的購買興趣，進而幫助行銷人預先確定是否能夠達標。
這樣的功能很實用，假如一個網站上有一百萬位使用者，行銷人可根據需求抓取有明確行為並能帶來實際貢獻的高價值客群，可能是比較有可能購買產品、或者是願意深入閱讀網站上的文章族群等等。
想要達成分眾目標，傳統的做法需要考量三個分析維度：基礎統計資料 (例如：年齡、性別、社會地位)、顧客行為 (例如：登入網站的頻率)、以及個別的興趣。完成以上這些維度的分析之後，下一步是預設分眾情境，例如過去七天內曾經將產品放入購物車的群體，這樣的分眾可能有效，但其中亦涵蓋許多人為猜測與誤差。而且，這樣的操作只能讓行銷人觸及有限的潛在客戶，相對而言，人工智慧則是能透過多維度分析找出所有潛在的高價值客戶。
人工智慧能免除人為的各種猜想，並且同時考慮更多影響因子來產出無數的組合結果。簡單舉例來說：顧客興趣 (假設有200種)、在某個時段之內的活躍線上使用者人數 (一百萬人)、站內行為 (6種)、上站頻率 (100次 )、以及站內行為所持續的時間 (180秒)，然後把這些都相乘在一起，可得到一個極為多元的行為組合。若再考慮更多的年齡群體、使用者裝置、或其他更多的維度，這些不同組合的數量只會以更驚人的速度在增長。
「AI可以在短時間內幫助人類分析無數種組合，」Appier產品管理副總裁涂正廷提到，「若由人類來處理，通常需分成很多階段，且在時間有限的情況下會將參數簡化，因此喪失了資料的豐富性」。
探索出模式，如同挖掘藏在消費行為裡的寶藏
人工智慧不只展現高度細緻的分眾能力，它也能告訴你哪些關鍵因素會影響潛在顧客是否會轉化為實際客戶，並能分析他們的消費行為。它從歷史資料中學習、隨時導入新的資料並持續調整預測結果。你唯一需要做的事情，就是建立模型並告訴它你想要獲得的結果，人工智慧會扛起繁複的工作，讓行銷人有更多的時間與心力深入探究數據資料背後的洞察。
行銷人可預測使用者下一步的行為以隨時調整行銷活動策略。例如，一家公司的人員運用人工智慧找出一群可能會購買新產品的顧客，他們可以進一步分類這些使用者，然後提供個人化優惠或相關的產品訊息來提升轉換率。
運用自然語言處理技術帶你了解你的顧客
人工智慧提供顧客行為的深入洞察，同時，它所提供的分析是具有高獨特性的 – 若只是籠統地把資料廣泛的歸類為「食品」，難以從中分析應用；人工智慧能進一步分析食品的使用用途，例如再細分為「豚骨料理」或者是「雞肉料理餐廳」。
行銷人也可以透過人工智慧的應用來分析社群網站上的貼文內容。自然語言處理 (Natural Language Processing)會挑選其中的關鍵字詞 (例如：「我喜歡這種類型的蛋糕」) 來理解貼文內容，並追蹤這種發文的後續結果 (例如：有寫這類型句子的人最後都買了這種類型的蛋糕) 。所輸入的發文數量越多，人工智慧就越能分析行為路徑並建立預測模型來作為更加準確的分析基礎。
涂正廷副總裁也提到：「收集越多數據導向的結構式資料，對人工智慧越是有幫助。因為使用NLP，我們可以將文章、部落格內容、或社群媒體裡的發文轉化為結構式資料，累積成強大的網路數據資料庫」。
機器學習 (Machine Learning) 的應用最終將幫助我們做好分眾處理，不單只是分析像性別、年齡與興趣這種靜態資料，也能預測近期的使用者行為，這一直都是行銷人都想要了解的重點。結合靜態資料與預測行為，將能創造出最聰明的分眾，幫助行銷人達成過去難以企及的目標。
革新與顧客間的互動模式
上述的創新技術終將改變行銷人與顧客之間的互動方式。例如，Appier所推出的Aixon人工智慧資料科學平台與亞洲知名的即時通訊軟體LINE整合。其中，即可運用人工智慧比對LINE的使用者帳號與Appier CrossX資料庫中超過20多億筆使用者裝置資訊，再依據消費者所使用的關鍵字與興趣範圍來區隔客群。LINE Business Connect的企業客戶便能在平台上投放個人化訊息給最有可能正面回饋的使用者。
如果LINE的使用者在線上將商品放入購物車卻未完成交易時，網站的管理者即可透過LINE向該用戶發送個人化的商品優惠，促使他們回到網站上完成交易。
透過導入人工智慧，美妝品牌Lancôme蘭蔻發現原來保養品與美妝品其實是兩個完全不同的消費族群。所以開始向保養品客群展示一系列的眼霜產品、與相關的影片與文章，而不是睫毛膏產品，以這樣的方式避免提供與他們不相干的訊息內容。分析結果也建議推薦與消費者自身接近的粉底液色系，而不是直接用全系列185色的粉底液產品轟炸客戶，因為大部份的人會對這樣的推廣方式無感。這樣的轉換成效比起過去的人為操作整整高出了三倍之多。
使用機器學習 (Machine Learning) 的分眾技術，除了傳統的靜態分析，亦建立起動態的佈局，使行銷人能夠輕鬆找出會使用他們的產品服務的潛在高價值族群並與他們互動，也使得行銷人能更專注於設計貼近目標客群需求的訊息，成功達成雙贏局面。