据《福布斯》报道，每天创建的数据超过2.5亿字节。不可能把我们的头围在今天的数字上，而且只会在一个月前变得越来越大。

对于产品所有者和营销商来说，数据可能是一件好事。它帮助他们更好地了解了他们的客户，并创造了更多吸引人的体验，从而增加了客户保留率和收入。但是，正如他们也了解到的那样，一件好事可能会变得不好。我们已经到了淹没数据的临界点。如今，我们被大量数据淹没，因此无法确定哪些数据有用并充分利用它们。

同时，客户要求越来越多的个性化体验。这呈现出一个陷阱22，营销人员需要使用数据来提供客户所需的个性化体验类型，但他们却被大量可能瘫痪的数据轰炸。结果，在客户期望从未达到最高水平的那一刻，客户体验受到了影响。

解决这一难题的方法是数字智能。在接下来的几年中，营销平台必须开发新的工具和技术，使营销人员和产品所有者可以更轻松地使用数据并为每个客户提供个性化的体验。下面，我们将讨论平台将如何解决不断扩展的数据挑战的一些方式：

自动化优化即将出现在您附近的广告系列中

面对现实吧; 现代用户需要个性化的体验。为了使您的业务得以生存，您必须非常擅长于实现它。个性化的概念不是一个新话题，多年来，我们一直在博客中涉及到个性化。

大多数营销人员都想出了如何在广告系列中融入某种程度的个性化设置。但是现实是，要超越表面上的个性化（例如，包括个人资料信息（例如客户的姓名或在消息中购买的最后一件商品））以真正理解用户并预测他们的下一步行动，仍然相当复杂。那就是数字智能的来源。我们已经看到营销平台引入了某些形式的自动化优化，但是在接下来的几年中，我们将看到这些算法变得更加准确和全面。在不久的将来，您的营销平台将能够查看您的用户和广告系列目标，然后确定：

• 最佳观众
• 最佳含量
• 最佳渠道
• 最佳发送时间

自动化广告系列优化流程的过程看起来像什么

不太确定其中的某些方法会如何工作？让我们看一个假设的例子。如今，如果零售商想要提高特定商品的销售量，那么他们就必须在进行营销活动以增加销售量时做出一些有根据的猜测。他们不得不猜测：

• 哪些客户有兴趣购买产品，因此应将其包含在此广告系列的受众群体中
• 发送目标受众最有说服力的信息是什么
• 应该使用哪个渠道发送消息
• 他们应该在什么时间发送消息，以最大程度地增加受众看到并响应广告系列的可能性。

尽管精明的营销人员可以进行一些A / B测试，但他们可以对这些项目进行一些相当有根据的猜测，甚至可以做出一些数据驱动的决策，但这是一项繁重的工作，并且没有为每个接收者量身定制的内容。更重要的是，这仅是推广一种产品！然后，零售商必须为他们要促销的每个其他产品重复该过程。

将我们零售商的当前经验与他们几年后的经验进行对比。在那个世界中，零售商只需将其要推广的产品告诉他们的营销平台就可以了。该平台将通过检查用户的近期行为以及类似用户的数据来确定活动的受众，以识别极有可能购买所促销产品的用户。

然后，平台将使用从过去的活动中收集的数据以及自动的A / B测试来确定应发送的消息类型。当然，将根据接收者过去的行为和个人喜好进一步为每个接收者量身定制每条消息。

最后，平台将确定哪个消息通道和发送时间将导致每个收件人打开消息的可能性最高。

收到此消息的客户的最终结果是他们将获得更加个性化的体验。对于零售商而言，他们不仅获得了更为有效的营销活动，而且花费了更少的时间来构建消息，而是专注于更大的营销策略。这是双赢。太酷了吧？

最后的想法

多年来，我们一直被告知数据驱动并为每个客户提供个性化体验非常重要。但是，这说起来容易做起来难。随着营销商受到来自更多来源的更多数据的轰炸，遵循这些最佳做法变得越来越难。我们已经到了一个转折点，现在取决于营销平台来开发新技术，使营销人员可以遵循最佳实践，尽可能高效地完成工作，并提供卓越的客户体验。