1.人工智能驱动的行为分析
人工智能 (AI) 与行为细分的结合正在改变 ABM 的格局。AI 算法可以实时分析大量数据，以前所未有的准确度识别模式并预测未来行为。这使营销人员能够创建高度个性化的营销活动，以满足个人帐户的需求和偏好。
示例：人工智能可以跟踪用户如何与各种接触点（例如电子邮件、香港 whatsapp 号码数据
社交媒体和网站）进行互动，以预测哪些帐户最有可能转换以及哪些信息最有效。
2.预测分割
预测细分使用机器学习模型根据历史数据预测未来行为。这一趋势正在获得关注，因为它允许营销人员主动与那些很有可能进入销售渠道的账户互动。通过了解潜在的未来行动，企业可以量身定制策略来有效地培育这些账户。
示例：预测模型可能会识别出某些行为（例如频繁访问定价页面）与高转化率相关，从而促使营销团队优先考虑这些帐户以进行个性化推广。
3.实时个性化
随着客户对即时和相关体验的期望不断增长，实时个性化变得至关重要。行为细分现在利用实时数据来动态调整营销信息，确保每次互动都尽可能相关且有影响力。
示例：如果帐户在访问网站期间对特定产品功能表现出兴趣，则实时个性化可以动态更新内容以在后续交互中突出显示该功能。
4.多渠道整合
未来的行为细分将无缝整合来自多个渠道的数据，提供账户行为的整体视图。这种统一的方法可确保所有接触点的信息传递一致、连贯，从而提升整体客户体验。
示例：通过整合来自社交媒体互动、电子邮件回复和网站访问的数据，营销人员可以创建每个帐户的综合资料，定制其信息以适应帐户在所有渠道中的旅程。
5.意图数据利用
意向数据表明潜在客户的购买意愿，它正在成为行为细分的重要组成部分。通过分析内容消费和在线研究行为等信号，营销人员可以识别意向较高的帐户，并优先考虑这些帐户以开展有针对性的营销活动。
示例：分析帐户下载了哪些白皮书或案例研究可以深入了解他们当前的需求和购买过程的阶段，从而实现更有针对性的后续沟通。
6.加强数据隐私和道德
随着人们对数据隐私的担忧日益增加，行为细分的未来趋势将强调合乎道德的数据使用以及对 GDPR 和 CCPA 等法规的遵守。营销人员需要在个性化与隐私之间取得平衡，确保数据得到负责任且透明的使用。
示例：实施同意管理工具，允许帐户控制其数据及其使用方式，有助于建立信任并确保遵守数据保护法规。
7.客户旅程地图
高级客户旅程地图将成为行为细分不可或缺的一部分。通过绘制整个客户旅程，营销人员可以识别关键接触点并对其进行优化，以更有效地引导账户实现转化。
示例：旅程图可以揭示某些帐户在初次参与后经常会流失，从而促使营销人员实施重新定位或个性化跟进等策略来重新吸引这些帐户。
8.单一营销细分
“单一细分”的概念正在逐渐流行，即将每个账户视为一个独特的细分市场。这种方法利用详细的行为数据来制定高度个性化的营销策略，以满足每个账户的特定需求和偏好。
示例：使用动态内容来解决单个帐户的特定挑战和兴趣的个性化电子邮件活动可以显著提高参与度和转化率。
