With economic development, consumers become more
emphatic about self-personality. Digital marketing has also
begun to focus more on the consumer's personality instead
of the commonality. Personalized digital marketing has
become increasingly important in response to the need to
provide different services to different consumers.
The combination of big data and AI algorithms is the core of
personalized digital marketing. By modelling user
preferences, we can predict the services that users may be
interested in, improve marketing effectiveness and enhance
user experience. There are three main parts of personalized
marketing technology: 1) Audience targeting: Forecasting
the people who may be interested in the marketing activities,
focusing on high-conversion probability populations to
increase conversion rates; 2) Smart subsidy: Different
marketing subsidies for different users to achieve higher
conversion rates at lower cost  3) Personalized
recommendation Predict user preferences for services or
items, and recommend to users what they are most likely to
be interested in, to increase conversion rates.
Through the application of AI technology, personalized
digital marketing has achieved very significant results: the
predicted populations conversion rates have shown an
improvement of more than 30 %; in the subsidy scenario,
personalized digital marketing has achieved a cost reduction
of more than 10 % while achieving a 2 % increase in the
conversion rate; in the coupon recommendation scenario,
the conversion rate has improved by more than 70 %.

Avec le développement économique, les consommateurs deviennent plus insistants sur la personnalité de soi. Le marketing numérique a également commencé à se concentrer davantage sur la personnalité du consommateur plutôt que sur les points communs. Le marketing numérique personnalisé est devenu de plus en plus important en réponse à la nécessité de fournir différents services à différents consommateurs. La combinaison des mégadonnées et des algorithmes d'IA est au cœur du marketing numérique personnalisé. En modélisant les préférences des utilisateurs, nous pouvons prédire les services susceptibles d'intéresser les utilisateurs, améliorer l'efficacité du marketing et améliorer l'expérience utilisateur. Il existe trois parties principales de la technologie de marketing personnalisé : 1) Ciblage d'audience : prévoir les personnes susceptibles d'être intéressées par les activités de marketing, en se concentrant sur les populations à forte probabilité de conversion pour augmenter les taux de conversion ; 2) Subvention intelligente : différentes subventions marketing pour différents utilisateurs afin d'obtenir des taux de conversion plus élevés à moindre coût 3) Recommandation personnalisée Prédire les préférences des utilisateurs pour les services ou les articles, et recommander aux utilisateurs ce qui les intéresse le plus, pour augmenter les taux de conversion. Grâce à l'application de la technologie de l'IA, le marketing numérique personnalisé a obtenu des résultats très significatifs : les taux de conversion des populations prédites ont montré une amélioration de plus de 30 % ; dans le scénario de subvention, le marketing numérique personnalisé a permis de réduire les coûts de plus de 10 % tout en obtenant une augmentation de 2 % du taux de conversion ; dans le scénario de recommandation de coupon, le taux de conversion s'est amélioré de plus de 70 %.

Personalized digital marketing has become increasingly
important in response to the needs of providing different
services to different consumers. The combination of big data
and AI algorithms is the core of personalized digital
marketing. By modelling user preferences, we can predict
the services that users may be interested in, improve
marketing effectiveness and enhance user experience.

Le marketing numérique personnalisé est devenu de plus en plus important en réponse aux besoins de fournir différents services à différents consommateurs. La combinaison des mégadonnées et des algorithmes d'IA est au cœur du marketing numérique personnalisé. En modélisant les préférences des utilisateurs, nous pouvons prédire les services susceptibles d'intéresser les utilisateurs, améliorer l'efficacité du marketing et améliorer l'expérience utilisateur.

Improving conversion rates and return on investment (RoI) with AI technologies