产品价格
在繁忙的下午，谁没有被 Uber 的价格吓到过呢？是的，人工智能也落后了！
根据产品的需求和供应进行动态定价是 电话号码清单 机器学习实际应用的另一种可能性。
例如，当很多人离开足球比赛时，
同时，由于价格更优惠，更多的司机倾向于前往该地点。但一旦活动结束，票价就会恢复正常，通常比出租车便宜。
Airbnb 也是
如此
它为想要采用智能定价功能的房东提供该功能。因此，价格会根据对与房东具有相似特征的住宿的需求以及位置、季节、住宿分类、距离 用就会增加 入住地点的远近等因素而有所不同。
好吧，动态定价并不是什么新鲜事；多年来， 如何保护网站免受虚假注册 酒店和航空公司一直在使用这种策略：随着需求的增加，价格也随之上涨。
然而，在人工智能出现之前，这种动态依赖于用户定义的规则。
另一方面，机器学习使算法能够识别人类错过的模式，预测未来情况并实时更新价格。换句话说，定价变得动态、准确、快速。
人工智能动态定价考虑了产品和用户行 用就会增加 为的当前需求，以及新闻、天气、当地事件、时间、交通等外部数据。
因此，如果某个项目在某个特定城市发布广告，算法可以捕获此信息并立即调整价格，这对于人类来说非常困难。
6. 受众细分
受众细分是最传统的营销活动之一，因为公司 V 选择加入列表 将其策略重点放在消费者行为上，以接触适合其解决方案的人群并提供合适的优惠。
人工智能可以利用这种细分！
Netflix 使用机器学习来了解其订阅者的行为并根据他们的行为对他们进行细分。例如，观看了某个系列剧最新一集的一组顾客可能会收到一封电子邮件，推荐他们观看新的内容。
然而，随着算法了解每个用户的个人资料，细分可以变得更加精确和个性化。
除了避免偏见之外，它们还能够识别人类无法察觉的行为模式，因为数据可以显示某种内容的消费者群体到底是谁，并为算法提供信息以做出更好的细分决策。